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Estudiar las relaciones causales es una parte importante de la observación. Por ejemplo, al estudiar cómo crece un animal, un investigador estudiará qué hace que cace determinados tipos de comida, qué hace que descanse e hiberne, qué hace que se aparee, etc. Las relaciones causales también desempeñan un papel importante en la argumentación, porque las causas de las observaciones suelen ser discutibles.
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Regístrate gratisEn argumentación, una relación causal es la forma en que una causa _____ efecto.
En términos de un ensayo, las relaciones causales pueden utilizarse como pruebas en tu _____ para demostrar tu _____.
Una causa es la razón por la que _____.
Un efecto es _____.
Si una infección vírica provoca no ir al colegio Y dolor abdominal.¿Qué tipo de relación causal es ésta?
El tiempo caluroso y evitar una factura energética elevada conducen a un hogar incómodamente caluroso.¿Qué relación causal es ésta?
Ver a un batería te lleva a querer ser batería, lo que te lleva a comprar una batería.¿Qué tipo de relación causal es ésta?
Regar tus plantas lleva a que las plantas absorban agua, lo que lleva a que el suelo se seque, lo que lleva a que riegues tus plantas.¿Qué tipo de relación causal es ésta?
Contraer la gripe provoca tanto fiebre como fatiga.¿Qué relación causal es ésta?
Contraer la gripe y contraer COVID-19 causan fiebre y fatiga.¿Qué tipo de relación causal es ésta?
Contraer la gripe provoca fiebre, lo que lleva a quedarse en casa sin ir al colegio.¿Qué tipo de relación causal es ésta?
En argumentación, una relación causal es la forma en que una causa _____ efecto.
En términos de un ensayo, las relaciones causales pueden utilizarse como pruebas en tu _____ para demostrar tu _____.
Una causa es la razón por la que _____.
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El tiempo caluroso y evitar una factura energética elevada conducen a un hogar incómodamente caluroso.¿Qué relación causal es ésta?
Ver a un batería te lleva a querer ser batería, lo que te lleva a comprar una batería.¿Qué tipo de relación causal es ésta?
Regar tus plantas lleva a que las plantas absorban agua, lo que lleva a que el suelo se seque, lo que lleva a que riegues tus plantas.¿Qué tipo de relación causal es ésta?
Contraer la gripe provoca tanto fiebre como fatiga.¿Qué relación causal es ésta?
Contraer la gripe y contraer COVID-19 causan fiebre y fatiga.¿Qué tipo de relación causal es ésta?
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Enviar comentariosUna relación causal es una relación de causa y efecto en la que un acontecimiento o variable provoca directamente la aparición de otro acontecimiento o el cambio de otra variable. En otras palabras, es una conexión entre dos cosas en la que una es el resultado de la otra. Es importante señalar que la correlación no implica causalidad, es decir, que el hecho de que dos cosas ocurran juntas no significa que una haya causado la otra. Las relaciones causalesse estudian a menudo en diversos campos, como la sociología, la psicología, la física, la biología y la economía, entre otros, para comprender la dinámica de distintos fenómenos.
Las relaciones causales tienen dos características básicas: una causa y un efecto.
Una causa es la razón por la que ocurre algo.
Un efecto es algo que ocurre.
Puedes darte cuenta de lo estrechamente vinculadas que están estas dos ideas. Sin la otra, ninguna podría observarse. He aquí un ejemplo. Tu dedo hace rodar una pelota. Sin tu dedo, la pelota no rueda. Al mismo tiempo, sin la pelota rodando, no has causado nada con tu dedo.
Fig. 1 - Las relaciones causales suelen mostrar causa y efecto.
Aunque la causa y el efecto son interdependientes, a menudo consideramos la causalidad en términos de una línea. Esto es útil para explorar las relaciones causales en términos de argumentación.
En argumentación, una relación causal es la forma en que una causa conduce a su efecto.
En el cuerpo de tu ensayo, puedes utilizar las relaciones causales como pruebas para demostrar tu tesis.
Una relación causal es unarelación de causa y efecto.
Unalínea de razonamiento utiliza relaciones causales para llegar a una conclusión.
Al explorar las relaciones causales, puedes estudiar la diferencia entre hecho y opinión.
He aquí algunos ejemplos de las conexiones de causa y efecto entre dos o más variables o acontecimientos :
La salud: El ejercicio regular conduce a una mejora de la salud física. Aquí, el ejercicio regular es la causa y la mejora de la salud física es el efecto.
Educación: El aumento de las horas de estudio suele conducir a una mejora del rendimiento académico. En este caso, el aumento de las horas de estudio es la causa y la mejora del rendimiento académico es el efecto.
Economía: Un aumento de la confianza de los consumidores suele provocar un aumento del gasto en la economía. En este caso, el aumento de la confianza de los consumidores es la causa y el aumento del gasto es el efecto.
Medio ambiente: Las emisiones excesivas de carbono provocan el calentamiento global. Las emisiones excesivas de carbono son la causa y el calentamiento global es el efecto.
Los cuatro tipos de relaciones causales son las cadenas causales, la homeostasis causal, las relaciones causa-común y las relaciones efecto-común.
Son simples relaciones A ➜ B ➜ C.
Una relación de cadena causal se da cuando una cosa lleva a otra, que a su vez lleva a otra, y así sucesivamente.
Por ejemplo, digamos que alguien está deprimido. Para él, la depresión le lleva a la falta de motivación, lo que le lleva a no hacer el trabajo.
Una cadena causal es sólo una forma de ver esta situación. La situación también puede representarse de otras formas.
Se trata de ciclos. A ➜ B ➜ C ➜ A.
Lahomeostasis causal es cuando algo apoya su propia proliferación.
Volvamos a la persona deprimida. Para ellos, la depresión conduce a una falta de motivación, que lleva a no hacer el trabajo, lo que conduce a más depresión.
Dependiendo de tu enfoque, puedes enmarcar las relaciones causales de distintas maneras. Si intentas describir la pendiente resbaladiza de la depresión, puedes enmarcarla en términos de una cadena: cómo empeora cada vez más y conduce a resultados cada vez más nefastos. Sin embargo, para describir la espiral de la depresión, puedes enmarcarla en términos de homeostasis causal: cómo la depresión conduce a un empeoramiento de la depresión.
Se trata de relaciones A ➜ B y C.
Una relación de causa común es cuando una cosa lleva a varias cosas.
Tomemos de nuevo a la persona que sufre depresión. Podrías encuadrar su depresión utilizando también la relación causa común. En este modelo, la depresión conduce a la falta de motivación Y a la falta de apetito.
Esta relación es excelente para describir los síntomas de una causa.
Son relaciones A y B ➜ C.
Una relación de efecto común es cuando varias cosas llevan a una sola.
Por ejemplo, perder el trabajo Y romper con alguien puede llevar a la depresión.
Esta relación es estupenda para identificar las muchas razones por las que ocurre algo.
Cuando explores relaciones causales en tu ensayo, no intentes definir relaciones absolutas. Como puedes ver en los ejemplos explorados anteriormente, puedes abordar un tema (por ejemplo, la depresión) de muchas maneras utilizando muchos modelos. En su lugar, utiliza el modelo de relación causal que mejor se adapte a tu argumento.
Si esto aún no tiene sentido, no pasa nada. Lo tendrá.
Empieza con tu tesis. Di que ésta es tu tesis:
Gabriel García Márquez utiliza elementos surrealistas de forma que ilumina inseguridades personales y únicamente colombianas sobre el pasado y el futuro. Dicho esto, Márquez rompe las fronteras del lenguaje y la cultura porque sus historias únicas son como cuentos de hadas:fantasías incómodas que tocan la fibra sensible en el nivel de lo siniestro, donde "quién y dónde" importa mucho menos que "cómo se siente".
Muy bien, estupendo. Ahora digamos que quieres encontrar pruebas que respalden la parte subrayada de esta tesis. Necesitarás pruebas para toda la tesis, por supuesto, pero primero redúcelas a la parte subrayada de este ejemplo.
¿Qué tipo de relación ayudaría a apoyar esta conclusión?
Empieza por las pruebas necesarias para llegar a la conclusión.
Esta parte de la tesis requiere ejemplos concretos de la obra de Márquez que sean emblemáticos del género del cuento. Para satisfacer esto, sería estupendo encontrar pasajes sueltos que cumplan todos los puntos de la definición de cuento de hadas de nuestra tesis. ¿Cuál de los modelos de relación causal sería útil en este caso?
Parece que el modelo de causa común sería útil. Funcionaría así
El pasaje1 es inquietante Y el pasaje 1 tiene una atmósfera malhumorada Y el pasaje 1 tiene un escenario y un periodo de tiempo poco claros. Esto nos lleva a la conclusión de que el pasaje 1 es como un cuento de hadas.
Múltiples aspectos del pasaje 1 hacen que sea emblemático del género del cuento de hadas.
A partir de ahí, podrías volver a utilizar el modelo para apoyar tu tesis de forma más completa.
El pasaje 1 es como un cuento de hadasY el pasaje 2 es como un cuento de h adasY el pasaje 3 es como un cuento de hadas. Esto nos lleva a la conclusión de que la obra en su conjunto es como un cuento de hadas.
Múltiples pasajes de un libro hacen que éste sea emblemático de un cuento de hadas.
Ésta es sólo una forma de enfocar esta tesis. Cuando utilices relaciones causales para apoyar tu propia tesis, sé creativo. Utiliza tantas relaciones causales como sean aplicables, y explóralas desde distintos ángulos. Piensa que es como construir una telaraña. Cuanto más unidas estén tus ideas de extremo a extremo y de lado a lado, más difíciles serán de rebatir tus conclusiones. ¡Cincuenta enlaces son más fuertes que uno!
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Lily Hulatt is a Digital Content Specialist with over three years of experience in content strategy and curriculum design. She gained her PhD in English Literature from Durham University in 2022, taught in Durham University’s English Studies Department, and has contributed to a number of publications. Lily specialises in English Literature, English Language, History, and Philosophy.
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Gabriel Freitas is an AI Engineer with a solid experience in software development, machine learning algorithms, and generative AI, including large language models’ (LLMs) applications. Graduated in Electrical Engineering at the University of São Paulo, he is currently pursuing an MSc in Computer Engineering at the University of Campinas, specializing in machine learning topics. Gabriel has a strong background in software engineering and has worked on projects involving computer vision, embedded AI, and LLM applications.
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