O efeito das prioridades erróneas: porque é que o problema que um grupo põe mais acima está normalmente a jusante, e o que uma sala simulada mostra sobre votar versus mapear causas.

Porque é que um voto dividido sobre uma questão causal deve subir de nível em vez de falhar em silêncio, e como enviá-lo a outros grupos impede que um só grupo oriente o mapa.

Porque é que alguns lugares da lista restrita devem ficar reservados para ideias esquecidas sustentadas por uma fonte, e o que isso faz por uma sala que ordena pelo que sente.

Como milhares de pessoas em salas pequenas chegam a um só mapa causal: murais separados, perguntas partilhadas, afirmações que viajam, formulações fundidas apenas pelos seus autores e mapas reunidos num só.

Todos os números por trás do True Causes, vindos das simulações que o acompanham: causas encontradas votando versus mapeando, tamanho dos grupos, o precipício dos erros e o que uma minoria dentro da sala consegue e não consegue fazer.

Warfield, Christakis, Laouris, Dye, Ashby e Miller: os cinquenta anos de investigação em que o True Causes assenta, onde se afasta dela e como difere do Polis e da Habermas Machine.

Autarquias, grandes organizações, reguladores, sindicatos e trabalhadores, universidades, análises de incidentes: para que serve um mapa causal que guarda os seus desacordos, e o que não faz.

Sete problemas que os movimentos em rede de 2011 deixaram em aberto (sem programa, sintomas em vez de causas, líderes informais, medo, escala, contágio, patrocínio) e como um mapa causal partilhado enfrenta cada um, incluindo onde fica aquém.

21 modelos de linguagem, 14 personas, 120 ligações causais sobre habitação: a persona não mudou de forma mensurável as ligações aceites. Os modelos mais fracos erraram; os capazes concordaram na maioria das ligações e dividiram-se de forma consistente nas restantes. O que isso significa para painéis de modelos.