Raisonnement normatif et facteurs influents

Le raisonnement est une activité mentale par laquelle il est possible de tirer des inférences ou par laquelle on produit ou l’on évalue la conclusion d’ une preuve. Tl est considéré comme un processus cognitif de haut niveau nécessaire à la majorité de nos décisions ainsi qu’à l’élaboration de nos comportements orientés vers un but (Rossi & Van Der Henst, 2007).

Types de raisonnement 

La certitude de la conclusion d’ un raisonnement est un des éléments fondamentaux et elle permet d’ en distinguer deux formes: (1) le raisonnement déductif et (2) le raisonnement inductif (Rossi et al., 2007). Le raisonnement déductif permet d’obtenir une conclusion assurément vraie à partir d’une ou de plusieurs prémisses considérées comme vraies (Costermans, 2001). Le raisonnement inductif ne mène pas à une conclusion assurément vraie, il repose plutôt sur le caractère probabiliste d’une réponse. Par exemple, quelle est la réponse la plus probable, d’un point de vue statistique (Rossi et al., 2007) ? Ce modèle théorique du raisonnement est appuyé par des données d’imageries fonctionnelles démontrant que ces deux formes de raisonnement reposent globalement sur les mêmes réseaux neuronaux, mais aussi sur certaines régions spécifiques. Dans un réseau fronto-temporal gauche, l’induction repose sur l’activation de la partie médiane alors que la déduction est liée à la partie inférieure du lobe frontal (Goel & Dolan, 2004).

Tâches de raisonnement 

Plusieurs méthodes expérimentales sont utilisées pour évaluer le raisonnement. D’abord, les syllogismes catégoriels sont souvent utilisés pour mesurer le raisonnement déductif. Dans cette tâche, deux prémisses – considérées comme des arguments – sont suivies d’une conclusion. Le participant doit juger, en fonction des marqueurs d’inclusion et d’exclusion des prémisses (ex: aucun, certains, et tous), si la conclusion est logiquement valide ou non valide en se basant sur les règles logiques qui unient les prémisses (Rossi et al., 2007) (ex. : Aucune créature n’est immortelle, Tous les animaux sont des créatures, Donc, aucun animal n’est immortel).

Quant au raisonnement inductif, les chercheurs l’évaluent à l’aide de tâches dans lesquelles le participant utilise des informations statistiques. Par exemple dans une tâche d’ évaluation des probabilités, deux informations sont présentées : (1) une information probabiliste (ex. : Dans un échantillon de 1000 personnes, il y a 995 athlètes et 5 médecins) et (2) une information anecdotique (ex. : Erica a 22 ans. Elle passe la majorité de son temps à s’entrainer et à jouer au basketball). La tâche du participant consiste à évaluer le qualificatifle plus probable de la personne (ex: Erica est athlète professionnelle ou Érica est médecin) et d’indiquer son niveau de certitude de sa réponse (p.ex. : « 0 = Pas du tout certain» et « 1 00 = Assurément certain ») (Tversky & Kahneham, 1982). Dans notre étude, nous nous intéressons à ces deux formes de raisonnement: l’ induction et la déduction.

Raisonnement normatif et facteurs influents 

Une approche répandue est de considérer que les individus font preuve d’un bon raisonnement s’ils répondent sur la base des règles logiques pour la déduction et des probabilités pour l’ induction, et ce, indépendamment des facteurs contextuels (ex. : le contenu sémantique de la tâche). Les réponses basées sur les règles logiques ou les probabilités sont dites normatives, dans le sens où elles agissent comme critère de référence pour évaluer les habiletés de raisonnement (Rossi et al., 2007).

Plusieurs facteurs sont susceptibles d’influencer la résolution normative d’un problème de raisonnement. Concrètement, les chercheurs manipulent le contenu sémantique de la tâche pour vérifier l’ influence de certaines variables sur la logique. L’un des exemples les plus communs pour le raisonnement déductif est l’ influence des croyances, communément appelé le biais de croyances. Les chercheurs mesurent cet effet en manipulant la crédibilité (crédible; non crédible) et la validité (valide; non valide) de la conclusion d’un syllogisme. Une conclusion qui est logiquement valide, selon les inférences faites par les deux prémisses, est plus souvent évaluée comme étant valide lorsque celle-ci est crédible (ex. : Certains kamikazes sont des musulmans) que lorsqu ‘ elle est non-crédible (ex. : Certains meurtres sont des actes moraux), et ce, même si la logique devrait être indépendante des contenus. Dans le même ordre d’idée, lorsqu ‘ une conclusion est logiquement non valide, en se basant sur les inférences faites par les deux prémisses, elle sera plus souvent jugée non-valide si elle est non-crédible que si elle est crédible. Le biais de croyances est un phénomène robuste qui démontre la dépendance entre le raisonnement et certains facteurs contextuels de la tâche comme les croyances personnelles (Morley, Evans, & Handley, 2004).

Le biais de croyances est une stratégie de résolution de problèmes de raisonnement que l’ on nomme heuristique. Des heuristiques sont des raccourcis cognitifs qui permettent l’économie de ressources cognitives en se basant sur des connaissances antérieures, mais qui ignorent aussi des éléments importants comme les règles de logique. Par conséquent, les heuristiques ne garantissent pas toujours une réponse correcte ou normative puisqu’ elles font fi des règles logiques pour la déduction, ou bien, des probabilités pour l’induction (Rossi et al., 2007).

Table des matières

Introduction
Raisonnen1ent
Types de raisonnement
Tâches de raisonnen1ent
Raisonnement normatif et facteurs influents
Les émotions
Les émotions positives au quotidien et en recherche
La fonction des émotions positives
Pensée et émotions positives
Raisonnement et émotions
Arti cle scientifi que
Résumé
Abstract
Raisonnement et émotion
L’effet de la pertinence du contenu
Objectifs, questions de recherche et hypothèses
Méthode
Plan de l ‘expérience
Participants
Instruments de mesure
Déroulement et nlesures
Résultats
Vérification de la manipulation du contenu émotif
Performance aux tâches
Discussion
Références
Conclusion

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