Cette recherche examine la notion d'identifiabilité des effets causaux en se concentrant sur des états spécifiques des variables de traitement et de résultat. Les auteurs démontrent que les effets causaux basés sur des états peuvent être identifiables même lorsque les effets basés sur des variables ne le sont pas. Ils montrent que cette différenciation est possible grâce à des connaissances supplémentaires, telles que des indépendances spécifiques au contexte et des dépendances fonctionnelles conditionnelles. De plus, l'étude explore les connaissances qui contraignent les états des variables, révélant que ces connaissances, bien que insuffisantes seules, peuvent améliorer l'identifiabilité lorsqu'elles sont combinées avec d'autres types de connaissances. Les résultats mettent en lumière des situations où les effets causaux d'intérêt peuvent être estimés à partir de données observationnelles, ce qui pourrait être négligé par les cadres basés sur des variables existants.
Les implications de cette recherche sont significatives pour le domaine de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, car elles ouvrent de nouvelles voies pour l'analyse causale. En comprenant mieux comment les effets causaux peuvent être identifiés à un niveau plus granulaire, les chercheurs peuvent développer des modèles plus précis et plus fiables. Cela pourrait avoir des applications importantes dans divers domaines, tels que la santé, la finance et les sciences sociales, où l'analyse causale est cruciale pour la prise de décision.