Béghin, Gaëtan
(2022).
« Causalité et modèle des deux stratégies de raisonnement : étude des différences individuelles dans l'induction causale à partir d'informations de covariation » Thèse.
Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Doctorat en psychologie.
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Résumé
Cette thèse est constituée de deux articles, qui s’intéressent aux différences individuelles dans l’induction causale, à partir d’informations de covariation. De nombreuses études empiriques rapportent l’existence de différences individuelles, lors de tâches d’apprentissage de covariation, mais peu offrent un cadre conceptuel de compréhension de ces différences. L’objectif principal de cette thèse est d’étudier différentes sources de variabilité dans les jugements causaux à travers le modèle des Deux Stratégies de Raisonnement. Ce modèle suggère que lors d’une tâche de raisonnement ou de jugement, les participants utilisent une stratégie de raisonnement Contrexemple ou Statistique. La stratégie Contrexemple est associée à l’utilisation d’un nombre restreint d’informations clés, pour former une représentation mentale du problème et générer de potentiels contrexemples, alors que la stratégie Statistique est associée à un traitement plus intuitif de l’information, où l’ensemble des informations disponibles est traité pour générer une estimation de probabilités qu’un jugement ou qu’une conclusion soit vraie. Le premier article s’intéresse à une première source de variabilité dans le jugement de contingence : le biais de suffisance, qui suggère que les individus tendent à donner davantage d’importance aux informations où la potentielle cause est présente (information de suffisance) plutôt qu’aux informations concernant l’absence de la potentielle cause (information de nécessité). Dans la première étude, les participants ont complété une tâche d’apprentissage de covariation active ainsi que la tâche diagnostique des stratégies. Les résultats montrent que dans cette tâche, les jugements des participants avec une stratégie Statistique sont davantage corrélés aux informations de suffisance, en contraste avec les participants avec une stratégie Contrexemple. Dans une deuxième étude, les participants ont complété deux tâches d’apprentissage de covariation passives, dans lesquelles les informations de nécessité variaient, mais les informations de suffisance étaient gardées stables. Les résultats montrent que les jugements des raisonneurs Statistiques ne varient pas entre les tâches, alors que ceux des raisonneurs Contrexemples, varient en fonction du degré de nécessité entre la cause et l’effet. Ces résultats montrent que la stratégie de raisonnement est un prédicteur des différences individuelles dans le traitement de l’information, lors de tâches de contingence. Le deuxième article s’intéresse aux effets de la stratégie de raisonnement et des croyances préalables sur les jugements de contingence. Dans trois études, nous avons manipulé la plausibilité de la potentielle cause, en contrôlant les attentes préalables concernant le degré de covariation entre la cause potentielle et l’effet. Dans ce contexte, nous avons aussi examiné si la stratégie de raisonnement permet d’expliquer les différences individuelles dans les jugements causaux. Les deux premières études sont des tâches d’apprentissage de covariation passives, dans lesquelles nous avons manipulé la plausibilité de la potentielle cause (Étude 1) et les informations de covariation (Étude 2). Finalement la troisième étude consiste en une tâche d’apprentissage de covariation active. Les résultats montrent un effet indépendant de la plausibilité de la potentielle cause dans les trois études. De plus, les trois études montrent un effet clair et systématique de la stratégie de raisonnement qui est indépendant de la plausibilité et des informations de contingence. Ensemble, ces deux articles mettent en avant que la stratégie de raisonnement soit un prédicteur important des différences individuelles dans le traitement de l’information, lors d’une tâche d’apprentissage de covariation.
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MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Apprentissage causal, apprentissage de covariation, différences individuelles, stratégie de raisonnement, raisonnement
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