The interventionist approach can address questions related to causes of effects if causes are considered as states instead of interventions
Notice bibliographique
Résumé
The interventionist approach to causal inference recommends that observational studies be framed as randomized trials with well-defined interventions to more precisely define the population of interest, exposure comparisons, assignment procedures, follow-up period, and outcomes. However, others suggest causes are not restricted to interventions, and the approach is too restrictive and will limit science. The described examples usually refer to questions about causes of effects/outcomes (rather than effects of interventions), where the 'cause' of interest often represents a mediator variable between an existing or hypothesized intervention. These questions are important because they represent the foundation for improving existing interventions and developing new interventions. In this article, I show how the interventionist approach can be used to try and answer these broader 'causes of effects/outcomes' questions. I use the sufficient casual set framework popularized by Rothman, which considers causes as states rather than interventions. The method is fully consistent with the potential outcomes approach and the need for well-defined counterfactuals. Whereas the effect of an intervention can theoretically be evaluated with an idealized single randomized trial, evaluating the causes of effects/outcomes requires evidence synthesis across multiple studies that each emulate a different target randomized trial. In other words, questions related to the effects of interventions are a special case where all the evidence that needs to be synthesized is available within a single idealized trial. Finally, considering states as causes also provides a transparent way to think about well-defined counterfactuals, and how factors that are commonly referred to as "non-manipulable" such as sex can also be studied as causes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,124 | 0,173 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,036 |
| Communication savante | 0,012 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».