Constitución y causalidad en los mecanismos

Abstract

Craver (2007) has argued that constitutive relevance can be discovered by mutual manipulability, based on interventions (Woodward, 2003). However, the requirements on interventions make mutual manipulability of mechanisms and their constituents impossible (Baumgartner & Gebharter, 2016). Two proposals for providing empirical criteria for constitutive relevance are examined. Both provide only part of the information needed for constructing models of mechanisms that represent both causal links and constitutive relations. Baumgartner, Casini, and Krickel’s (2020) account is not adequate for mechanisms that contain 1) causal chains of activities and/or 2) activities working in parallel. Furthermore, their requirement to detect two or more activities simultaneously does not fit standard scientific practice. Craver, Glennan, and Povich’s (2021) thesis that constitutive relevance can be reduced to “causal betweenness”, between the input and the output condition of a mechanism, is not adequate for multi-level mechanisms. Models that do not contain any representation of constitution relations might represent the activities of some hypothetical fundamental level. However, both the existence of such a fundamental level and the application of causation to that level are problematic. Craver, Glennan, and Povich’s account of the construction of models for mechanisms leads to the paradoxical result that there are no levels and thus no multi-level mechanisms, but only causal chains of fundamental level activities.The key to understanding how models of multi-level mechanisms can be constructed on the basis of empirical information is that 1) the relevant experiments directly provide only information about causal relations (contrary to what Craver 2007 and Baumgartner, Casini, and Krickel 2020 claim), but that (contrary to what Craver, Glennan, and Povich 2021 claim) this information about causal relations can bear on variables at different levels. A multi-level model is built in two steps. 1) First, partial purely causal models are built for each hypothetical constituent variable Fi, on the basis of top-down and bottom-up experiments that modify or measure Fi in a level-specific way, 2) second, those partial models are merged in a comprehensive model containing both causal and constitution relations between variables, on the basis of information about each variable and spatio-temporal constraints.Craver (2007) ha argumentado que la relevancia constitutiva puede descubrirse mediante la manipulabilidad mutua, basada en intervenciones (Woodward, 2003). Sin embargo, los requisitos sobre las intervenciones hacen imposible la manipulabilidad mutua de los mecanismos y sus constituyentes (Baumgartner & Gebharter, 2016). Se examinan dos propuestas para proporcionar criterios empíricos de relevancia constitutiva. Ambas proporcionan solo parte de la información necesaria para construir modelos de mecanismos que representen tanto los vínculos causales como las relaciones constitutivas. La explicación de Baumgartner, Casini y Krickel (2020) no es adecuada para mecanismos que contienen 1) cadenas causales de actividades y/o 2) actividades que funcionan en paralelo. Además, su requisito de detectar dos o más actividades simultáneamente no se ajusta a la práctica científica estándar. La tesis de Craver, Glennan y Povich (2021) según la cual la relevancia constitutiva puede reducirse a la «causalidad entre», entre la condición de entrada y la de salida de un mecanismo, no es adecuada para los mecanismos multinivel. Los modelos que no contienen ninguna representación de las relaciones constitutivas podrían representar las actividades de algún nivel fundamental hipotético. Sin embargo, tanto la existencia de dicho nivel fundamental como la aplicación de la causalidad a ese nivel son problemáticas. La explicación de Craver, Glennan y Povich de la construcción de modelos de mecanismos conduce al resultado paradójico de que no hay niveles y, por tanto, no hay mecanismos multinivel, sino solo cadenas causales de actividades de nivel fundamental.La clave para entender cómo se pueden construir modelos de mecanismos multinivel a partir de información empírica es que 1) los experimentos relevantes proporcionan directamente solo información sobre relaciones causales (contrariamente a lo que afirman Craver, 2007 y Baumgartner, Casini & Krickel, 2020), pero que (contrariamente a lo que afirman Craver, Glennan & Povich, 2021) esta información sobre relaciones causales puede afectar a variables de distintos niveles. Un modelo multinivel se construye en dos pasos. 1) En primer lugar, se construyen modelos parciales puramente causales para cada hipotética variable constitutiva Fi, sobre la base de experimentos descendentes y ascendentes que modifican o miden Fi de manera específica para cada nivel, 2) en segundo lugar, esos modelos parciales se fusionan en un modelo global que contiene tanto relaciones causales como de constitución entre variables, sobre la base de información sobre cada variable y restricciones espacio-temporales