Petits scientifiques naturels, les bébés humains adorent lâcher les choses et les regarder tomber. La première expérience de Baby leur apprend plus que la force de gravité. Il établit le concept de causalité – la relation entre la cause et l'effet dont dépend toute la connaissance humaine. Laisser aller, ça tombe. La cause doit précéder son effet dans le temps, en tant que scientifique de Galilée au 16ème siècle à Clive Granger en 1969 défini la causalité.

Mais dans de nombreux cas, cette relation à sens unique entre cause et effet ne parvient pas à décrire avec précision la réalité. Dans un article récent de Communication Nature , scientifiques dirigés par Albert C. Yang, MARYLAND, Doctorat., du centre médical Beth Israel Deaconess, introduire une nouvelle approche de la causalité qui s'éloigne de ce modèle temporellement linéaire de cause à effet.

"La réalité dans le monde réel est que la cause et l'effet sont souvent réciproques, comme dans les boucles de rétroaction observées dans les voies physiologiques/endocriniennes, régulation neuronale, écosystèmes, et même l'économie, " a déclaré Albert C. Yang, MARYLAND, Doctorat., scientifique à la Division de médecine interdisciplinaire et de biotechnologie. "Notre nouvelle méthode causale permet une causalité mutuelle ou bidirectionnelle, dans lequel l'effet d'une cause peut se répercuter simultanément sur la cause elle-même."

La nouvelle approche de Yang et ses collègues définit la causalité indépendamment du temps. Leur principe de covariation de cause à effet définit la cause comme ce qui, lorsqu'elle est présente, l'effet suit, et ce qui, une fois enlevé, l'effet est supprimé. L'équipe démontre la nouvelle approche en l'appliquant aux systèmes de prédateurs et de proies. De plus, Yang et ses collègues ont montré que leur modèle peut bien fonctionner dans des systèmes où d'autres méthodes de causalité ne peuvent pas fonctionner.

"Je m'attendrais à ce que la méthode représente une percée dans l'évaluation causale des données d'observation, ", a déclaré Yang. "Il peut être appliqué à un large éventail de questions causales dans le domaine scientifique."