잘못된 우선순위 효과(erroneous priorities effect): 그룹이 가장 높게 꼽는 문제가 대개 인과 사슬의 끝 쪽에 있는 이유, 그리고 시뮬레이션 속 방이 원인을 투표로 고를 때와 지도로 그릴 때 무엇이 다른지.

원인에 관한 질문에서 의견이 갈린 표가 조용히 부결되지 않고 위로 넘겨져야 하는 이유, 그리고 다른 그룹에 넘기는 것이 어느 한 그룹도 지도를 조종하지 못하게 어떻게 막는지.

주목받지 못했지만 출처가 있는 아이디어를 위해 후보 목록의 몇 자리를 남겨 두어야 하는 이유, 그리고 그것이 느낌대로 순위를 매기는 방에 무엇을 해 주는지.

수천 명이 작은 방들에서 어떻게 하나의 원인 지도에 이르는가: 따로 쓰는 보드, 공유하는 질문, 오가는 주장, 작성자만이 합치는 문구, 하나로 접히는 지도.

True Causes 뒤의 모든 숫자, 함께 제공되는 시뮬레이션에서: 투표와 지도 그리기로 찾은 원인, 그룹 크기, 오류의 낭떠러지, 그리고 방 안의 소수가 할 수 있는 일과 할 수 없는 일.

Warfield, Christakis, Laouris, Dye, Ashby, Miller: True Causes의 바탕이 된 50년의 연구, True Causes가 그 연구와 다른 점, 그리고 Polis나 Habermas Machine과 다른 점.

지방자치단체, 대규모 조직, 규제 기관, 노동조합과 노동자 집단, 대학, 사고 조사: 의견 차이를 그대로 남긴 원인 지도가 어디에 쓸모 있는지, 그리고 무엇을 하지 않는지.

2011년 네트워크 운동들이 풀지 못하고 남긴 일곱 가지 문제(강령 없음, 원인보다 증상, 비공식 지도자, 두려움, 규모, 전염, 후원)와, 공유된 원인 지도가 각 문제를 어떻게 마주하는지, 그리고 어디서 모자라는지.

언어 모델 21개, 페르소나 14개, 주거 문제의 인과 연결 120개: 페르소나는 어떤 연결이 받아들여지는지를 측정할 수 있을 만큼도 바꾸지 않았습니다. 약한 모델은 틀렸고, 유능한 모델은 대부분의 연결에 동의하고 나머지에서는 일관되게 갈렸습니다. 이것이 모델 패널에 무엇을 뜻하는지.