Causal relations between features and inferences: The case of object representations

The theory-based conceptions of categorization postulate the existence of a network of causal relations between the features involved in object representations and consider that this network underpins both judgments of category membership and inference production. The aim of this article is to examine the proposed models (causal status, causal density) within the framework of theory-based conceptions and indicate how they account for inferential processes. Finally, we underline the importance of the task context, and of the role of the nature of the ontological domain for the theoretical modeling of a causal network based on an asymmetrical, probabilistic representation of causality.Les theories de la categorization fondées sur les connaissances postulent l’existence d’un réseau de relations causales entre les traits impliqués dans les representations d’objets et que ce réseau sous-tend à la fois les jugements d’appartenance catégorielle et les inferences. Cet article se focalise sur les processus d’induction. Son but est d’examiner les modèles proposés pour rendre compte des processus inférentiels (modèle du statut causal, de la densité causale). Nous soulignons l’importance du contexte de la tâche et de la nature du domaine ontologique dans une modélisation théorique d’un réseau causal, basé sur une représentation multidéterminée et asymétrique de la causalité