L’approche probabiliste du raisonnement émet l’hypothèse que la plupart des raisonnements, aussi bien dans la vie quotidienne qu’en science, se réalisent dans des contextes d’incertitude. Les concepts déductifs centraux de la logique classique, consistance et validité, peuvent être généralisés afin d’englober des degrés de croyance incertains. La consistance binaire peut être généralisée à travers la dénomination de cohérence, lorsque les jugements de probabilité à deux affirmations sont cohérents seulement s’ils respectent les axiomes de la théorie de la probabilité. La validité binaire peut se généraliser comme validité probabiliste (validité-p), lorsqu’une interférence est valide-p seulement si l’incertitude de sa conclusion ne peut être de façon cohérente plus grande que la somme des incertitudes de ses prémisses. Cependant le fait que cette généralisation soit possible dans une logique formelle n’implique pas le fait que les gens utilisent la déduction de manière probabiliste. Le rôle de la déduction dans le raisonnement à partir de prémisses incertaines a été étudié à travers dix expériences et 23 inférences de complexités différentes. Les résultats mettent en évidence le fait que la cohérence et la validité-p ne sont pas juste des formalismes abstraits, mais que les gens vont suivre les contraintes normatives établies par eux dans leur raisonnement. Que les prémisses soient certaines ou incertaines n’a pas créé de différence qualitative, mais la certitude pourrait être interprétée comme l’aboutissement d’une échelle commune de degrés de croyance. Les observations sont la preuve de la pertinence descriptive de la cohérence et de la validité-p comme principes de niveau de calcul pour le raisonnement. Ils ont des implications pour l’interprétation d’observations antérieures sur les rôles de la déduction et des degrés de croyance. Enfin, ils offrent une perspective pour générer de nouvelles hypothèses de recherche quant à l’interface entre raisonnement déductif et inductif. / The probabilistic approach to reasoning hypothesizes that most reasoning, both in everyday life and in science, takes place in contexts of uncertainty. The central deductive concepts of classical logic, consistency and validity, can be generalised to cover uncertain degrees of belief. Binary consistency can be generalised to coherence, where the probability judgments for two statements are coherent if and only if they respect the axioms of probability theory. Binary validity can be generalised to probabilistic validity (p-validity), where an inference is p-valid if and only if the uncertainty of its conclusion cannot be coherently greater than the sum of the uncertainties of its premises. But the fact that this generalisation is possible in formal logic does not imply that people will use deduction in a probabilistic way. The role of deduction in reasoning from uncertain premises was investigated across ten experiments and 23 inferences of differing complexity. The results provide evidence that coherence and p-validity are not just abstract formalisms, but that people follow the normative constraints set by them in their reasoning. It made no qualitative difference whether the premises were certain or uncertain, but certainty could be interpreted as the endpoint of a common scale for degrees of belief. The findings are evidence for the descriptive adequacy of coherence and p-validity as computational level principles for reasoning. They have implications for the interpretation of past findings on the roles of deduction and degrees of belief. And they offer a perspective for generating new research hypotheses in the interface between deductive and inductive reasoning.
Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2018PSLEP023 |
Date | 14 June 2018 |
Creators | Cruz de Echeverria Loebell, Nicole |
Contributors | Paris Sciences et Lettres, Birkbeck college (Londres), Baratgin, Jean, Oaksford, Mike |
Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
Language | English |
Detected Language | French |
Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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