Hiệu ứng ưu tiên sai lầm: vì sao vấn đề mà một nhóm xếp cao nhất thường nằm ở hạ nguồn, và một phòng mô phỏng cho thấy gì về việc bỏ phiếu so với lập bản đồ nguyên nhân.

Vì sao một cuộc bỏ phiếu chia đôi về một câu hỏi nhân quả nên được chuyển lên tiếp thay vì lặng lẽ thất bại, và việc chuyển nó cho các nhóm khác ngăn bất kỳ một nhóm nào lái bản đồ như thế nào.

Vì sao nên giữ lại vài chỗ trong danh sách rút gọn cho những ý tưởng bị bỏ qua nhưng có nguồn hỗ trợ, và điều đó mang lại gì cho một phòng xếp hạng theo cảm nhận.

Hàng nghìn người trong các phòng nhỏ đi đến một bản đồ nhân quả như thế nào: bảng riêng, câu hỏi chung, nhận định được chuyển đi, cách diễn đạt chỉ được gộp bởi chính tác giả, và các bản đồ được gộp thành một.

Mọi con số đằng sau True Causes, từ các mô phỏng đi kèm phần mềm: số nguyên nhân tìm được khi bỏ phiếu so với khi lập bản đồ, cỡ nhóm, ngưỡng sai sót, và một thiểu số bên trong phòng có thể và không thể làm gì.

Warfield, Christakis, Laouris, Dye, Ashby và Miller: năm mươi năm nghiên cứu mà True Causes dựa vào, chỗ nó đi khác, và nó khác Polis và Habermas Machine thế nào.

Chính quyền địa phương, tổ chức lớn, cơ quan quản lý, công đoàn và tập thể người lao động, trường đại học, điều tra sự cố: một bản đồ nhân quả giữ lại cả những bất đồng hữu ích cho việc gì, và nó không làm gì.

Bảy vấn đề mà các phong trào mạng lưới năm 2011 còn bỏ ngỏ (không có cương lĩnh, triệu chứng thay vì nguyên nhân, thủ lĩnh không chính thức, nỗi sợ, quy mô, lây lan, sự bảo trợ) và cách một bản đồ nhân quả chung đối mặt với từng vấn đề, kể cả chỗ nó còn thiếu sót.

21 mô hình ngôn ngữ, 14 vai, 120 liên kết nhân quả về nhà ở: vai được giao không làm thay đổi liên kết nào được chấp nhận ở mức có thể đo được. Các mô hình yếu hơn mắc lỗi; các mô hình có năng lực đồng ý với nhau ở phần lớn liên kết và khác nhau một cách nhất quán ở phần còn lại. Điều đó có ý nghĩa gì với các hội đồng mô hình.