Causalitat en la ciència | Filosofia i Ciutadania

1. Teories de la causalitat

Existeix una gran diversitat de teories de la causalitat. En la seua primera accepció, totes aquestes teories proposen definicions explícites de la relació causal, en termes de condicions necessàries i / o suficients per a l’aplicabilitat del terme. Però les anàlisis de cadascuna d’aquestes teories no poden ser més diferents i contradictoris entre si. En aquesta secció presentem les quatre teories històricament més influents.

1.1. La teoria regularista

David Hume (1748) inaugura la discussió empirista moderna sobre la causalitat. Assegura que els conceptes generalment associats a aquesta, com “potència” i “connexió necessària”, no tenen fonament en no ser perceptibles pels sentits. A causa que només les successions d’esdeveniments són percebudes, parlem de causa i efecte quan trobem la conjunció constant de dos esdeveniments del mateix tipus. La connexió necessària entre aquests i la idea de potència serien fruit d’una mera conjectura de la ment derivada de la idea de volició, que no és menys problemàtica, ja que descansa sobre el “misteri de la connexió entre ànima i cos” (p. 66). Després de Hume, les anàlisis de la causalitat en termes de patrons invariants de successions han convingut anomenar-se teories de la regularitat causal. Dos autors influents que han desenvolupat aquesta idea són John Stuart Mill i John L. Mackie.

Mill (1843) assenyala l’existència d’una “pluralitat de causes” per a un esdeveniment determinat, i especifica així que les regularitats no solen donar-se tant entre esdeveniments aïllats com entre conjunts d’aquests. Identifica la causa amb “la suma total de condicions positives i negatives” que antecedeixen un esdeveniment amb regularitat, que s’identificarien gràcies al seu “mètode de la diferència”, en el qual s’al·ludeix a les diferències existents entre les condicions en l’esdeveniment que ocorre i aquelles en què no ho fa. Per la seua banda, en (1974), Mackie analitza els problemes de la teoria regularista en Hume i Mill, i ofereix la seua pròpia caracterització de la causalitat com a regularitat en els objectes. Assenyala que la “causa total” d’un efecte ha d’entendre’s com una disjunció de conjuncions, cadascuna d’aquestes suficient però no necessària, compostes de factors insuficients però necessaris (INUS per les seues sigles en anglés). Per exemple, un curtcircuit elèctric és una condició INUS d’un incendi determinat en una casa. Es tracta d’un factor necessari però no suficient d’un conjunt de condicions (entre els quals estarà la presència d’oxigen, de materials no ignífugs, etc.) suficient perquè l’incendi tinga lloc, encara que no necessari (ja que aquest podria deure’s a un altre conjunt de factors que inclogueren, per exemple, una espelma mal apagada).

1.2. La teoria probabilística

L’altra aproximació empirista més important és històricament més recent, i deriva de les discussions en el si del cercle de Viena sobre la naturalesa dels anomenats termes teòrics de la ciència, en oposició als empírics. La qüestió clau des d’aquesta perspectiva consisteix a esbrinar si alguna anàlisi del concepte de causalitat permet reduir-la a algun conjunt complex de nocions ben definides amb anterioritat, ja siguen de tipus formal, empíric, o una combinació lògica de tots dos tipus. En cas contrari, la noció de causalitat esdevindria vàcua, i resultaria eliminable. Aquest eliminativisme va ser defensat per algun predecessor del cercle de Viena, com Bertrand Russell (1912/13), però rebutjat per la major part dels neopositivistes, que van considerar la causalitat com el concepte científic per antonomàsia. El major defensor d’aquesta reducció és Hans Reichenbach, que en (1956), proposa aquella que pot ser que siga la primera teoria englobadora probabilística de la causalitat, de la qual són versions totes les ulteriors.

La idea fonamental de qualsevol teoria probabilística de la causalitat és que una causa eleva la probabilitat dels seus efectes (Hitchcock, 2016). La introducció de la probabilitat requereix, des d’un punt de vista formal, entendre els “relata” de la relació causal no com esdeveniments si no més pròpiament com variables aleatòries. Diem aleshores, de manera genèrica, que, segons la teoria probabilística, la variable c és la causa de la variable e si i només si incrementa la seua probabilitat [incprob]: Prob (e / c) > Prob (e / ¬ c). Tanmateix, aquesta condició [incprob], en aparença tan senzilla, té les seues dificultats. En primer lloc, qualsevol correlació entre dues variables c i e, com l’expressada en [incprob], pot ser espúria, en el sentit que respon a causes subjacents d’ambdues variables (és a dir: tant e com c poden ser efectes d’una causa ulterior d que eleva la probabilitat d’ambdues i explica la seua correlació). El famós eslògan “correlació no és causació” demostra que [incprob] és, com a molt, una condició necessària, però mai suficient per a la causalitat, i per tant no pot servir per a reduir la relació causal a mera probabilitat. Açò aboca Reichenbach a enunciar un principi d’inferència causal més elaborat, que es coneix com el “principi de la causa comuna” [pcc].

Aquest principi es pot expressar formalment de la següent manera [pcc]: “Si c i e són dues variables correlacionades (per exemple per complir la condició [incprob]), aleshores: o bé c causa e, o viceversa, o ambdues són efectes d’alguna causa comuna d tal que: Prob (e / c & d) = Prob (e / d)”. La definició ja indica que si d és la causa comuna de e i c, aleshores la seua presència ha d’anul·lar o suprimir la correlació entre e i c, en aquest cas diem que la correlació entre e i c és espúria. Encara que aquest principi sembla, en primera instància, superar les dificultats de la teoria regularista, la seua validesa, fins i tot com a mera condició necessària però no suficient sobre les causes comunes, continua essent objecte d’un important debat (Williamson, 2017). En qualsevol cas, el [pcc] és, com a molt, una condició necessària de la causalitat, i no pot utilitzar-se per a reduir analíticament la relació causal.

1.3. La teoria contrafàctica

En un passatge de (1748), David Hume identifica la seua teoria regularista de la causalitat amb una definició en termes de dependència contrafàctica: «podem definir una causa com un objecte seguit d’un altre, on tots els objectes similars al primer són seguits d’objectes similars al segon. O, en altres paraules, si el primer objecte no s’haguera donat, el segon mai hauria existit». Aquesta idea queda inexplorada pels regularistes, i és el filòsof nord-americà David Lewis qui la recull i desenvolupa en 1974, i afirma prendre aquesta segona definició d’Hume com la seua definició «no de la causalitat mateixa, sinó de dependència causal entre esdeveniments». Defineix aquesta en termes de dependència contrafàctica entre les proposicions que els descriuen, mitjançant l’ús de condicionals contrafàctics (del tipus “si A no s’haguera donat, B no hauria ocorregut”) i de la semàntica dels mons possibles.

Un món possible és un conjunt d’esdeveniments (o de proposicions vertaderes que els descriuen) que difereix en algun aspecte del món real. Els mons possibles s’ordenen segons la seua proximitat al món real prenent la quantitat d’esdeveniments o proposicions compartits amb aquest com a criteri, i permeten així establir els valors de veritat dels condicionals contrafàctics (és a dir, condicionals els antecedents dels quals resulten falsos en el món real) de la següent forma: un contrafàctic és vertader si i només si en els mons més propers al món real en els quals l’antecedent és vertader (és a dir, aquells mons que difereixen del món real solament en el valor de veritat de l’antecedent), és també vertader el conseqüent.

En el cas de les relacions causals, açò significa que, per a dos esdeveniments c i e en el món real, podem dir que e depén causalment de c, si i només si: ocorre que c; ocorre més tard que e; i a més és vertader, en el sentit establit anteriorment, el condicional contrafàctic “si no haguera ocorregut c no hauria ocorregut e”. Per a superar algunes de les dificultats de l’anàlisi regularista, Lewis matisa que, si bé la causalitat és una relació transitiva, la dependència causal no ho és. Açò és perquè la causalitat entre dos esdeveniments pot ser mediada per diferents estadis dels quals, per separat, l’efecte no depén causalment. Per això, e pot dependre causalment de c, i, al seu torn, c pot dependre causalment de d, sense que per açò e depenga causalment de d. L’incendi en una casa depén causalment del curtcircuit, del qual també depén causalment la caiguda de potència en el veïnat; tanmateix l’incendi no depén causalment de la caiguda de potència.

Per a superar l’ambigüitat de la noció de similitud manejada, Lewis proposa que els mons més similars al real són aquells que són idèntics en la seua història, però difereixen en aspectes immediatament anteriors a l’ocurrència de l’efecte que cal considerar. A més, Lewis reformula la seua teoria en 2000, i introdueix la noció d’influència i afegeix que el condicional contrafàctic no solament ha de reflectir dependències basades en l’ocurrència o no d’un esdeveniment; sinó també en quan i com ocorre.

1.4. La teoria de processos

Una quarta família de teories sobre la causalitat té el seu origen en l’obra de Wesley C. Salmon, que va proposar prendre els processos, en oposició als esdeveniments, com a base ontològica de l’anàlisi causal. Mentre que els esdeveniments es consideren espaciotemporalment localitzats, els processos són entitats espacialment i temporalment dilatades que presenten algun tipus de persistència estructural. Salmon (1984) distingeix els processos pròpiament causals, que transmeten la seua pròpia estructura, d’aquells que no ho serien (els pseudoprocessos) mitjançant un criteri contrafàctic de “transmissió de marca”. Aquest consistiria en la capacitat de transmetre d’un punt a un altre del procés un canvi induït per una hipotètica intervenció en aquest. Un exemple de pseudoprocés és el de la projecció d’una ombra en moviment. Una intervenció en el moviment de l’ombra – per exemple mitjançant la col·locació d’un obstacle en la superfície en què es projecta – pot modificar la seua trajectòria puntualment, però la modificació no serà transmesa pel moviment, i s’incomplirà el criteri de transmissió de marca.

Phil Dowe va prendre la teoria de Salmon com a punt de partida per a elaborar la seua pròpia teoria de processos: la teoria de la “quantitat conservada”. Recolzant-se en les ciències físiques, Dowe proposa entendre els processos causals com aquells en els quals una entitat posseeix una quantitat governada per una llei de conservació (per exemple la massa-energia, el moment lineal o la càrrega). Salmon adopta en gran part l’aproximació de Dowe, i desenvolupa a partir d’aquesta la seua nova “teoria de la quantitat invariant”. En aquesta, assenyala que el requisit més rellevant per a la causalitat no és la conservació d’un valor en el temps, sinó la seua constància pel que fa a canvis de marc de referència espaciotemporal.

Existeix un nombre creixent de postures sobre la causalitat emmarcades també dins d’una ontologia de processos, però que difereixen de les teories de Salmon i Dowe, com poden ser les teories de transmissió de propietats o les de mecanismes.

2. Metodologia de la Inferència Causal

En la primera secció apuntem raons per a una concepció deflacionista de la causalitat. En aquesta segona secció indiquem com l’intervencionisme causal de Woodward (2003) es pot utilitzar per a donar compte de la metodologia d’inferència causal en qualsevol domini, independentment de la teoria sobre la causalitat aplicable a tal domini.

2.1. Concepció deflacionària de la causalitat

Cap de les quatre teories que hem estudiat en la secció anterior té èxit com a anàlisi reduccionista de la causalitat. Allò que es presenta com a condicions necessàries i suficients per a una anàlisi de la causalitat resulten ser condicions típiques en diferents casos de causalitat efectiva, o per a diverses varietats de relacions causals existents. Així, la teoria regularista no pot donar compte adequadament de correlacions no causals, ni de relacions causals indeterministes. Per la seua banda, la teoria probabilística no pot donar compte d’esdeveniments o variables que encara estant causalment relacionats amb altres esdeveniments, no són capaços d’augmentar la seua probabilitat. Com en els cèlebres exemples de Salmon (1984) i Suppes (1970), en els quals p. ex. el colpejament d’una bola de golf en direcció oposada al clot redueix la probabilitat que entre en aqueix clot; tanmateix, la bola accidentalment colpeja en un arbre i, de rebot, hi entra, sens dubte en part causat pel colpejament inicial. O en els ja més seriosos exemples de Hesslow, i altres casos de paradoxa de Simpson. Tampoc pot donar compte adequadament de la diferència entre causes comunes i efectes comuns, si no és pressuposant una fletxa temporal de la causalitat.

D’altra banda, la teoria contrafàctica pateix de contraexemples relatius a casos de sobredeterminació causal (pre-emption). Per exemple, suposem que un incendi és causat parcialment per un curtcircuit; però que al mateix temps un piròman acabava de ruixar-ho amb gasolina i era a punt de calar-li foc. L’anàlisi contrafàctic ens diu que l’incendi ja no depén causalment del curtcircuit, ja que ja no és cert que si no s’haguera produït tal curtcircuit, no hi hauria hagut incendi. Encara que alguns autors accepten que les relacions causals impliquen contrafàctics, molt pocs hui dia pensen que els últims permeten analitzar les primeres. El fet que el curtcircuit siga la causa (i no hi haja cap altra causa preventiva o sobredeterminada) és el que fa que el contrafàctic siga vertader, i no viceversa.

Finalment, la teoria de processos, en requerir una formulació de les relacions causals com a processos espaciotemporals que preserven unes certes quantitats físiques, no dona compte de la causalitat en ciències especials (naturals emergents, com la biologia o la química, i en ciències socials com la psicologia, o l’economia), que en principi no té per què ser reduïda a la causalitat de la física. A més, presenta dificultats per a analitzar casos de “desconnexió”, com la causació per absència (p.ex. la planta va morir perquè ningú la va regar) o la prevenció.

La resposta que proposem és deflacionària. Consisteix a abandonar l’intent de definir la causalitat i, en el seu lloc, passar a concebre cadascuna d’aquestes teories de la causalitat com una aproximació metodològica a la inferència causal en un camp concret. Tanmateix, en cada camp les condicions de contorn o contextuals són essencials perquè la inferència tinga èxit. Cadascuna de les aproximacions metodològiques necessitaran condicions molt diverses per a la validesa de les seues inferències causals. En la pròxima secció abordem una possible unificació d’aquestes metodologies.

2.2. Manipulabilitat i Intervenció Causal

La qüestió més rellevant aleshores esdevé la següent: és possible establir algun vincle en comú entre totes aquestes metodologies d’inferència causal tan diverses, en contextos tan diferents, i dotades de pressupostos metafísics o ontològics tan diferents? En aquesta secció, presentem la metodologia manipulabilista defensada per Woodward (2003) com un candidat.

Segons aquesta metodologia, compatible amb les diverses teories metafísiques descrites en la primera part, el tipus d’evidència que pot resultar apropiada per a qualsevol enunciat causal és contextual – tant en relació amb factors subjectius com objectius (Suárez, 2014). La idea central del manipulabilisme és que una variable c és una causa d’una altra variable e si (però no solament si) és possible intervenir en c, variant el seu valor dins d’un cert rang, i observar el canvi corresponent en el valor de e, d’acord amb alguna generalització robusta o invariant que connecte els valors de c i e, on la relació és “invariant” si i només si no depén de la intervenció o dels valors de {c,e} dins d’un cert rang. En altres paraules, c és la causa de e si és cert que una intervenció que altera c genera, d’acord amb alguna generalització o llei, una alteració de e.

En la concepció de Woodward, una intervenció sobre la causa putativa c pel que fa al seu efecte e és una variable I que actua directament sobre c, i altera el seu valor, i que acompleix les següents condicions:

1. I és una causa directa de c.
2. I i c no comparteixen cap causa comuna.
3. I no causa e per cap camí indirecte, que no passe per c.
4.I i e no estan estadísticament correlacionats.

La formulació en termes de condicions suficients, però no necessàries, permet utilitzar la metodologia manipulabilista com un test de l’existència d’una relació causal entre c i e sense, per açò, definir la relació causal mateixa. La seua aplicació als casos que hem estudiat requereix conceptualitzar causes i efectes com a variables multivariades (amb el cas bivariat com a cas límit). Açò resulta automàtic en el cas de la teoria probabilista, i requereix modificacions mínimes per als casos de les teories regularista, contrafàctica i de processos. La metodologia manipulabilista, per tant, és en principi capaç de descobrir relacions causals mitjançant l’aplicació de la invariància de la relació causa-efecte sota intervencions, independentment de la teoria que s’utilitze per a definir el concepte de causa.

Aquesta metodologia ha sigut criticada des d’algunes branques de les ciències, per la dificultat de la seua aplicació en sistemes complexos. Com apuntarem en la secció 3.2, alguns autors defensen que aquesta aplicació ha de venir acompanyada de la identificació de mecanismes subjacents (Russo i Williamson, 2007).

3. Aplicacions a les Ciències Físiques i Biològiques

Existeixen nombroses aplicacions d’aquestes idees en les diverses ciències. En aquesta secció, per qüestió d’espai, ens cenyim només a aquelles que concerneixen a dues ciències naturals, la física i la biologia. El lector interessat pot trobar bones discussions de l’aplicació d’idees similars en la sèrie de volums i números especials que s’han anat editant al voltant de la sèrie de congressos anuals “Causality in the Sciences”, com són Illari, Russo and Williamson (2011), Russo and Williamson (2007).

3.1. Causalitat en ciències físiques

Dins de la física clàssica o newtoniana, és longeva la tesi segons la qual el concepte dinàmic principal, el concepte de força (que ve definit per la famosa segona llei de Newton com una magnitud vectorial proporcional a la massa i l’acceleració de qualsevol cos), té una naturalesa causal. Açò s’expressa sovint en conjunció amb la primera llei de Newton que enuncia la inèrcia de qualsevol cos no sotmés a cap força. Així, una força és sempre la causa del moviment no inercial de qualsevol cos i, encara que l’existència de forces newtonianes ha sigut objecte de debat, la seua naturalesa causal no ha sigut posada en dubte (Wilson, 2007).

Dins dels marcs conceptuals dominants en la física dels s. XX i XXI, la mecànica quàntica i física relativista, l’estatus de la causalitat sí que ha estat sovint qüestionat. En física relativista, per exemple, s’ha qüestionat sovint que puga donar-se causalitat entre un esdeveniment i qualsevol altre esdeveniment fora del con de llum del primer. Es diu de tals esdeveniments que estan relacionats espacialment (spacelike related) i el segon principi de la relativitat (la constància o invariància de la velocitat de la llum en tot marc de referència) se suposa que impedeix la seua relació causal. Tanmateix, tal conclusió ha sigut fortament criticada per diversos experts en fonaments filosòfics de la física (Maudlin, 1994). Aquests proposen diverses metodologies deflacionàries de la causalitat, i inclouen versions de la metodologia manipulabilista presentada en la secció anterior, que sí que permeten establir relacions causals fora del con de llum.

En el context de la mecànica quàntica, el grau d’escepticisme pel que fa a la causalitat ha sigut històricament, si cap, encara major. Un dels principals arquitectes de la teoria quàntica en l’espai de Hilbert, el matemàtic John Von Neumann (1932), fins i tot es va referir al postulat del col·lapse dinàmic de la funció d’ona com acausalista. En la mesura que existeixen dues evolucions dinàmiques de l’estat quàntic, una és determinista (ve donada per l’equació de Schrödinger), mentre que l’altra és probabilística (i ve donada per les probabilitats de transició que determina l’anomenada regla de Born). Von Neumann, juntament amb molts altres pensadors influïts pel context cultural de la república de Weimar (Foster, 1971), va establir que tal evolució probabilística no podia ser causal i configurava una crisi profunda en el marc de la física clàssica. Tanmateix, el desenvolupament posterior de les teories probabilístiques de la causalitat han posat fi al debat, i s’ha obert l’espai conceptual necessari per a un tipus de causalitat probabilística (Reichenbach, 1954; Suppes, 1970). El debat continua hui dia pel que fa a si els fenòmens quàntics són o no descriptibles en termes causals, entesos segons la metodologia manipulabilista, amb una majoria creixent de filòsofs defensant l’aplicació de tals conceptes tant al procés de mesurament quàntic, com a les correlacions EPR (Suárez i San Pedro, 2011; Suárez, 2012).

3.2. Causalitat en les ciències biològiques

La gran diversitat dels fenòmens biològics dificulta l’establiment d’una metodologia d’inferència causal única per a totes les branques de la biologia. Ací ens centrarem en la teoria de l’evolució, considerada la gran unificadora d’aquests fenòmens. El principi de selecció natural estableix que els individus millor adaptats al seu mitjà tenen una major capacitat de sobreviure i reproduir-se, i per tant tendiran a fer-ho amb major freqüència, i transmetran així les seues característiques a la població. Perquè aquest principi no porte a una explicació circular, és necessari diferenciar entre la capacitat dels individus de sobreviure i reproduir-se (la seua aptitud) del resultat concret derivat de la seua interacció amb l’entorn. Ara bé, establir relacions causals que permeten distingir l’evolució per selecció natural de canvis evolutius causats per altres factors (com la deriva genètica) és virtualment impossible dins d’un marc manipulabilista, a causa que els processos evolutius no són repetibles. Així i tot, els principis d’inferència causal estadística són utilitzats en els estudis poblacionals, com evidencia la discussió del principi de parsimònia dins de la taxonomia evolutiva com un Principi de Causa Comuna (vegeu Sober, 1984).

Tanmateix, molts autors defensen que, per a donar compte de la complexitat de les relacions causals en biologia, cal atendre a la noció de mecanisme, derivada de les teories causals de processos. Aquesta noció pretén capturar la idea que els fenòmens biològics són produïts per un conjunt d’entitats i activitats que interaccionen de forma organitzada i no reductible als seus components (Craver i Tabery, 2017). L’anomenat debat entre estatidisticalistes i causalistes il·lustra la discussió sobre si els principis mecanísticocausals poden aplicar-se al procés d’evolució, o si per contra aquest és només un agregat estadístic de processos a nivell individual. Part d’aquest debat se centra en si és possible establir una analogia entre els factors evolutius i les forces newtonianes (per a un panorama d’aquesta qüestió, vegeu Brandon, 2014).

La teoria evolutiva també juga un paper important en l’establiment de causes per a l’existència de trets o processos concrets en termes de la seua funcionalitat per a un organisme. Les explicacions evolutives se centrarien en les anomenades “causes últimes” d’un fenomen; és a dir, aquelles que han possibilitat l’aparició i retenció d’un tret dins d’una població en virtut de la seua conveniència. En oposició a aquestes, les anomenades “causes pròximes” són aquelles que produirien el fenomen en qüestió a nivell individual, com poden ser les implicades en l’ontogènia i els processos metabòlics (sobre aquesta distinció, vegeu Mayr, 1961). La naturalesa repetible d’aquests processos sí que permetria en principi aplicar els principis manipulabilistes a l’establiment de causes pròximes.

Mauricio Suárez i Cristina Villegas
(Universidad Complutense de Madrid)

Traducció: Marisa Serra
Revisió tècnica: Pablo Rychter

Referències:

Brandon, R. (2014). “Natural Selection”. The Stanford Encyclopedia of Philosophy. Edward N. Zalta (ed.). URL = <https://plato.stanford.edu/archives/spr2014/entries/natural-selection/>.
Craver, C. i Tabery, J. (2017). “Mechanisms in Science”.The Stanford Encyclopedia of Philosophy. Edward N. Zalta (ed.). URL = <https://plato.stanford.edu/archives/spr2017/entries/science-mechanisms/>.
Dowe, P. (1995). “Causality and conserved quantities: A reply to Salmon”. Philosophy of Science, 62(2), 321-333.
Hitchcock, C. (2016). “Probabilistic Causation”. The Stanford Encyclopedia of Philosophy. Edward N. Zalta (ed.). URL = <https://plato.stanford.edu/archives/win2016/entries/causation-probabilistic/>
Hume, D. (1748). Philosophical Essays Concerning Human Understanding. A. Millar.
Illari, P. M., F. Russo i J. Williamson, eds., (2011). Causality in the Sciences. Oxford: Oxford University Press.
Lewis, D. (1974). “Causation”. The Journal of Philosophy, 70(17), 556-567.
Lewis, D. (2000). “Causation as influence”. The Journal of Philosophy, 97(4), 182-197.
Mackie, J. L. (1974). The Cement of the Universe. London: Oxford University Press.
Mayr, E. (1961). “Cause and effect in biology”. Science, 134(3489), 1501-1506.
Menzies, P. (2014). “Counterfactual Theories of Causation”. The Stanford Encyclopedia of Philosophy. Edward N. Zalta (ed.). URL = <https://plato.stanford.edu/archives/spr2014/entries/causation-counterfactual/>.
Mill, J.S., (1893 [1843]). A system of Logic, Ratiocinative and Inductive. Nueva York: Harper & Brothers.
Reichenbach, H. (1956).The Direction of Time. Berkeley: University of California Press.
Russell, B. (1912). “On the notion of cause”. Proceedings Aristotelian Society, vol. 13, pp. 1-26.
Russo, F. i J. Williamson, eds. (2006). Causality and Probability in the Sciences. London: College Publications.
Russo, F. i Williamson, J. (2007). ‘Interpreting causality in the health sciences’. International studies in the philosophy of science, 21(2), 157-170.
Salmon, W. (1984). Scientific Explanation and the Causal Structure of the World. Nueva York: Princeton University Press.
Sober, E. (1984). “Common Cause Explanation”. Philosophy of Science, 51(2), 212-241.
Suárez, M. i I. San Pedro (2011). “Causal Markov, Robustness and the Quantum Correlations”. M. Suárez (ed.). Probabilities, Causes and Propensities in Physics. Synthese Library, Dordrecht: Springer, pp. 173-196.
Suárez, M. (2012). “Contextos de descubrimiento causal”. Revista de Filosofía, 37 (1), pp. 27-36.
Suppes, P. (1970). A Probabilistic Theory of Causality. Amsterdam: North Holland Publications.
Williamson, J. (2009). “Probabilistic theories of causality”. Beebee, H., Hitchcock, C., i Menzies, P. (Eds.). The Oxford handbook of causation. Oxford University Press.
Wilson, J. (2007). “Netwonian forces”. British Journal for the Philosophy of Science,58, pp. 173-205.

Com citar aquesta entrada

Mauricio Suárez i Cristina Villegas (2018). “Causalitat en la ciència”. Enciclopèdia de la Societat Espanyola de Filosofia Analítica (URL: http://catedrablasco.cat/causalitat-en-la-ciencia/).
Versió original en castellà: http://www.sefaweb.es/causalidad-en-la-ciencia/