其它因果度量上的因果涌现

不同领域的科学家在选择因果度量方法时可能存在主观偏好，对是否存在因果关系的判定存在主观性。但这些因果度量方法在许多条件下表现却非常相似，对相同的基本属性也非常敏感，并数学上存在相似性或一致性，这些相同的基本属性可以称作 “因果基元”。“因果基元”的敏感性和它所捕捉到的不确定性导致了因果度量中普遍存在因果涌现。

历史渊源

John Locke在他1690年发表的著作《人类理解论》中首次正式提出了因和果的概念：把产生观念的事物叫做原因，把所产生的东西叫做结果。

David Hume进一步发展了这个概念，提出因果不是事实之间的概念，而是经验之间的习惯性联想。他强调判断因果关系的三条准则：空间邻近性、时间连续性、恒常连结性。

20世纪70年代David Lewis推广了David Hume对因果关系的定义，提出了判断因果关系的反事实推理法：“如果原因发生了，结果就会发生；如果原因不发生，结果就不会发生。”

Ellery Eells和Patrick Suppes等人从概率论的角度给出了因果关系的定义，原因c成为结果e的原因的一个条件是，在c存在的情况下e的概率必须高于在c不存在的情况下e的概率。

20世纪末Judea Pearl基于概率论和反事实的概念提出了结构因果模型和潜在结果模型，将因果关系划分为关联、干预、反事实三个层级，使得因果推理更加精确和实用。

21世纪初Giulio Tononi 和 Olaf Sporns 提出有效信息 (EI)的概念，它可以用来衡量一个马尔科夫动力学的因果效应强度。

2022年Eric hoel发表的一篇论文中总结了各类因果度量方法中存在的相同基本属性，发现在大多数因果度量方法中都存在因果涌现。