Modelos causais em história da ciência

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Editor Chefe: Roberto Sávio Rosa
Início Publicação: 31/12/1998
Periodicidade: Semestral
Área de Estudo: Filosofia

Modelos causais em história da ciência

Ano: 2006 | Volume: 9 | Número: 16
Autores: Osvaldo Pessoa Jr.
Autor Correspondente: Osvaldo Pessoa Jr. | [email protected]

Palavras-chave: filosofia da ciência, história da ciência antiga, modelo causal, probabilidade

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

A investigação de um método
para postular histórias
contrafactuais da ciência levou ao
desenvolvimento de uma teoria da
ciência baseada em unidades de conhecimento,
chamadas “avanços”.
Estes são passados de cientista para
cientista, e podem ser vistos como
“causando” o surgimento de outros
avanços. A descrição de um episódio
da história da ciência sob essa
perspectiva leva a um “modelo causal”
probabilista. Como exemplo,
olhamos para o nascimento da ciência
do magnetismo, “explicando” –
em termos de um único modelo causal
– porque o campo avançou na
China, mas não na Europa (a diferença
seria devido a diferentes probabilidades
iniciais atribuídas a certas
manifestações culturais). Descrevem-
se os aspectos gerais do método
de cálculo das probabilidades globais
de uma rede (a partir das probabilidades
de cada conexão causal
individual) e suas limitações.



Resumo Inglês:

The investigation of a
method for postulating
counterfactual histories of science has
led to the development of a theory of
science based on units of knowledge,
called “advances”. These are passed
from scientist to scientist, and may be
seen as “causing” the appearance of
other advances. The description of an
episode in the history of science from
this perspective leads to a
probabilistic “causal model”. As an
example, we look at the beginning of
the science of magnetism,
“explaining” – in terms of a single
causal model – why the field
advanced in China but not in Europe
(the difference is due to different prior
probabilities of certain cultural
manifestations). One describes the
general aspects of the method of
computation of global probabilities
of a network (from the probabilities
of each individual causal connection)
and its limitations.