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    El carro antes que el caballo:un nuevo modelo de causa y efecto

    Crédito:CC0 Public Domain

    Pequeños científicos naturales a los bebés humanos les encanta dejar ir las cosas y verlas caer. El primer experimento de Baby les enseña algo más que la fuerza de la gravedad. Establece el concepto de causalidad, la relación entre causa y efecto de la que depende todo el conocimiento humano. Déjalo ir, se cae. La causa debe preceder a su efecto en el tiempo, como científico de Galileo en el siglo XVI a Clive Granger en 1969 definió la causalidad.

    Pero en muchos casos esta relación unidireccional entre causa y efecto no describe con precisión la realidad. En un artículo reciente en Comunicaciones de la naturaleza , científicos dirigidos por Albert C. Yang, MARYLAND, Doctor., del Centro Médico Beth Israel Deaconess, introducir un nuevo enfoque de la causalidad que se aleje de este modelo temporalmente lineal de causa y efecto.

    "La realidad en el mundo real es que la causa y el efecto suelen ser recíprocos, como en los bucles de retroalimentación observados en las vías fisiológicas / endocrinas, regulación neuronal, ecosistemas, e incluso la economía, "dijo Albert C. Yang, MARYLAND, Doctor., científico de la División de Medicina Interdisciplinaria y Biotecnología. "Nuestro nuevo método causal permite una causalidad mutua o bidireccional, en el que el efecto de una causa puede retroalimentar a la causa misma simultáneamente ".

    El nuevo enfoque de Yang y sus colegas define la causalidad independientemente del tiempo. Su principio de covariación de causa y efecto define la causa como aquello que, cuando está presente, el efecto sigue, y lo que cuando se quita, el efecto se elimina. El equipo demuestra el nuevo enfoque aplicándolo a los sistemas de depredadores y presas. Es más, Yang y sus colegas demostraron que su modelo puede funcionar bien en sistemas donde otros métodos de causalidad no pueden funcionar.

    "Esperaría que el método representara un gran avance en la evaluación causal de los datos de observación, ", dijo Yang." Se puede aplicar a una amplia gama de cuestiones causales en el campo científico ".

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