[ca] Entendre les relacions de causa i efecte darrere de les correlacions observades és central per a la nostra manera de raonar i interactuar amb el món. Les relacions de causa i efecte ens ajuden a donar sentit als patrons que observem i predir quines intervencions en la naturalesa podrien portar a un resultat desitjat. Aquests patrons es poden emmarcar matemàticament com la distribució de probabilitat conjunta d'un conjunt de variables aleatòries clàssiques que capturen informació recollida de l'entorn. Aquesta informació pot variar des de dades abstractes, com estadístiques de respostes d'enquestes, fins a esdeveniments físics, com la probabilitat d'activar un fotodetector. Una pregunta fonamental és la de la compatibilitat causal: Són les correlacions observades compatibles amb una explicació causal donada? Una explicació causal pot expressar-se en termes de models causals, els quals poden ser estudiats sistemàticament amb les eines proporcionades pel camp de la inferència causal. Els models causals consisteixen en variables aleatòries observables amb distribucions de probabilitat conegudes i variables latents amb distribucions desconegudes que, juntes, expliquen les correlacions observades a través d'influències causals, és a dir, relacions funcionals entre els valors d'aquestes variables. La teoria quàntica, una de les teories més precises a nivell fonamental, és inherentment probabilística. Per tant, els resultats de les mesures es representen com a variables aleatòries. Això porta naturalment a l'anàlisi causal: Quines relacions de causa i efecte poden explicar els resultats obtinguts en un experiment quàntic? Un dels experiments quàntics més simples és aquell en què dos laboratoris distants realitzen mesures triades independentment i separades espacialment sobre un estat quàntic compartit. El 1964, John Bell va demostrar que en aquest experiment la teoria quàntica prediu correlacions que desafien qualsevol explicació clàssica en termes de causes comunes. Aquest resultat és conegut com el Teorema de Bell, i el fenomen com no localitat de Bell. Aquesta tesi té com a objectiu caracteritzar operacionalment les diferències fonamentals entre les teories clàssiques i quàntiques dins d'escenaris causals més enllà de l'escenari de causa comuna de Bell. Aquest enteniment eventualment pot ajudar a integrar fenòmens quàntics en un marc de causalitat coherent i conceptualment clar. Per assolir aquest objectiu, explorem com els models causals clàssics i quàntics divergeixen en tasques operacionals en escenaris causals específics. Ens centrem en escenaris simples que van més enllà dels de Bell, mentre busquem descobrir noves formes d'avantatge quàntic que són fonamentalment diferents de la no localitat de Bell tradicional. El nostre objectiu és vincular aquestes noves formes d'avantatge quàntic amb diferents propietats no clàssiques de la teoria quàntica i estudiar les seves aplicacions potencials. Un component crític d'aquesta investigació és provar la compatibilitat causal de correlacions específiques amb un model causal donat. Així doncs, una part important d'aquesta tesi està dedicada a expandir i refinar l'abast dels mètodes actuals per provar la compatibilitat causal.

[en] Understanding the cause and effect relationships behind observed correlations is central to how we reason and interact with the world. Causal relationships help us make sense of the patterns we observe and predict what interventions in nature might lead to a desired outcome. These patterns can be mathematically framed as the joint probability distribution of a set of classical random variables which capture information gathered from the environment. This information may range from abstract data, like survey response statistics, to physical events, such as the probability of triggering a photon detector. A fundamental question is that of causal compatibility: Are the observed correlations compatible with a given causal explanation? A causal explanation can be expressed in terms of causal models, which can be systematically studied with the tools provided by the field of causal inference. Causal models consist of observable random variables with known probability distributions and latent variables with unknown distributions which, together, explain observed correlations through causal influences, that is, functional relationships between the values of these variables. Quantum theory---one of the most accurate theories at a fundamental level---is inherently probabilistic. Measurement results are, therefore, represented as random variables. This naturally leads to causal analysis: Which cause and effect relationships can explain observed measurement statistics in a quantum experiment? One of the simplest quantum experiments is that of two distant parties performing space-like separated, independently chosen measurements on a shared quantum state. In 1964, John Bell showed that in this experiment quantum theory predicts correlations that defy any classical common-cause explanation through a result known as Bell's Theorem. This phenomenon is known as Bell nonlocality. This thesis aims to operationally characterize the fundamental differences between classical and quantum theories within causal scenarios beyond Bell's common-cause scenario. Such an understanding may eventually help integrate quantum phenomena into a coherent, conceptually clear framework of causality. Towards this goal, we explore how classical and quantum causal models diverge in operational tasks in specific causal scenarios. We focus on simple scenarios that go beyond Bell's, while seeking to discover new forms of quantum advantage that are fundamentally different from traditional Bell nonlocality. Our goal is to link these new forms of quantum advantage to different nonclassical features of quantum theory and study their potential applications. A critical component of this research is testing for the causal compatibility of specific correlations with a given causal model. As such, an important part of this thesis is dedicated to expanding and refining the scope of current methods for testing causal compatibility.