Recherches sur l'explication causale

On causation, particularly in the bio-medical sciences

• Auteur / Autrice : Anne Fagot-Largeault
• Direction : Jacques Merleau-Ponty
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Philosophie
• Date : Soutenance en 1986
• Etablissement(s) : Paris 10

Mots clés

Mots clés contrôlés

Étiologie

Malades -- Psychologie

Mort -- Aspect psychologique

Sciences de la santé

Thèses et écrits académiques

Attribution (psychologie sociale)

Résumé

Cette thèse inclut une enquête sur la causalité dans les sciences biomédicales (en particulier autour de la notion de cause de mort), et deux appendices, l'un sur les schémas de raisonnement heuristique impliqués dans le diagnostic étiologique, l'autre sur les "logiques causales", c'est-à-dire les tentatives de formalisation des liens causals en termes purement logiques (i. E. , sans recours aux probabilités). L'idée d'ensemble est que l'analyse de la causalité efficace (par contraste avec la causalité formelle) requiert des outils théoriques plus puissants et plus diversifiés que ceux offerts par la logique élémentaire. Le jugement causal se ferait sur des critères hétérogènes, partiellement implicites, en voie d'explicitation dans diverses disciplines (ex. Épidémiologie): critères de type (1) historico-chronologique, et (2) statistique ou probabiliste, avec (3) un élément normatif ou décisionnel; l'explication causale se fixerait en une histoire générique, avec ses variantes. L'auteur pense que cette façon d'aborder la causalité est liée à ce que dans certaines sciences la dimension historique des données n'est pas éliminable. Les questions examinées sont successivement: qu'est-ce qu'une cause de mort? (tomes 1 et 2, chapitres numérotés de 0 à 7): nécessite causale, taxonomie causale (chap. 0), certification des causes de décès (chap. 1), classification internationale des causes de mort (chap. 2), statistique démographique (chap. 3), cause initiale et autres causes, arbitraire lie au choix d'une cause principale (chap. 4), approche anatomo-clinique de la causalité (chap. 5), approche probabiliste de la causalité (chap. 6), critères d'imputation causale, en particulier à propos des décès iatrogènes (chap. 7). Les annexes donnent des documents historiques et examinent quelques questions comme: définition de la mort, limites d'une conception probabiliste des liens causals. Appendices (tome 3): a. Diagnostic étiologique; raisonnement inductif ou heuristique, méthode bayésienne, tentatives d'informatisation. B. Logiques causales; implication et causalité, énoncés conditionnels, prédicats de disposition, lois naturelles.

The thesis includes an inquiry on causation in the bio-medical sciences, especially causation of death, and two appendices: on heuristic reasoning and etiological diagnosis, on causal logic. The overall idea is that analyzing efficient causality (as contrasted with formal causality) requires theoretical tools which are more sophisticated than those offered by ordinary logic. Causal judgments rely on a variety of criteria, none of which is necessary or sufficient (chronology, history, vs. Statistical criteria), and may embed a normative (decisional) element. Causal explanations settle into generic sequences (typical pattern and range of variation). That causation in some areas of science does not conform to the deductive-nomological model is linked (the author thinks) with the time-dimension of data. The following topics are covered: what is a cause of death? (vols 1 and 2, chapters numbered from 0 to 7): causal necessity, causal taxonomy (chap. 0), certification of causes of death (chap. 1), international classification of causes of death (chap. 2), vital statistics (chap. 3), initial and other causes, arbitrariness in the selection of the main cause (chap. 4), the anatomo-clinical approach (chap. 5), the probabilistic approach (chap. 6), criteria of imputability, decision algorithms, observational vs. Experimental methods for assessing causal links (chap. 7). Notes and appendages deal with related questions, such as the definition of death, or the limits of a probabilistic notion of causal relations. Appendices (vol. 3): a. Etiological diagnoses; Bayesian methods, inductive reasoning, expert systems. B. Causal logics; implication vs. Causation, conditional statements, dispositional predicates, natural laws.