La causalité en sciences humaines et sociales : expliquer, modéliser, mesurer ?

Bruno Falissard (faculté de médecine Paris-Sud, Inserm U669) • A propos du flou conceptuel qui entoure la notion de causalité dans le monde de la recherche biomédicale
 
Arnaud Bringé (Ined) et Stéphane Legleye (Ined) • Présentation du jeu de données simulé reproduisant un cas classique d’enquête observationnelle et présentation de la mesure de l’effet causal par une méthode classique, qui sera comparé à une autre méthode d’estimation
 
Antoine Chambaz (MAP5, Université Paris-Descartes) • Méthode d’estimation par le maximum de vraisemblance ciblé (TMLE: targeted maximum likelihood estimation) et mesure de l’effet causal sur le jeu de données simulées
 
Federica Russo (Center Leo Apostel, Vrije Universiteit Brussel, Centre for Reasoning University of Kent) • Qu’est-ce qu’un modèle? Réflexions philosophiques à partir de l’analyse causale en sciences sociales
 
Isabelle Drouet (Université Paris-Sorbonne, Logiques de l’agir Université de Franche-Comté) et Jean-Mathias Fleury (Collège de France) • Panorama des approches dominantes contemporaines de la causalité et réflexion sur la notion de normativité
 
Maximilian Kistler (Université Paris 1 et IHPST) • La notion d’intervention
 
Daniel Courgeau (Directeur de recherche émérite Ined) • Peut-on parler de causalité en sciences sociales ? Les approches contrefactuelle et mécaniste