该研究考察了递归模型与因果模型框架之间的确切关系，递归模型被证明是 (Possible-world) 反事实结构的一种子类，而普遍性递归模型则不能与反事实结构比较，这个研究指出了 Galles 和 Pearl 论证的问题。
Jun, 2011
因果推理和反事实推理是数据科学中的新兴方向，尤其适用于通常无法获取实验数据的环境和生态科学领域。本文提出了一个在社会生态系统领域内边界不可识别查询的新技术，并发现传统统计分析方法无法揭示变量之间的关系本质，其中反事实推理变得非常有价值。
Jan, 2024
本文探索并规范了在 SCM 框架中的反事实推理的另一种模式 ——backtracking account，并在相关文献和可解释的人工智能领域进行讨论和连线。
Nov, 2022
本文介绍了从结构因果模型获得置信网，通过 Credal 网络算法计算精确的反事实边界，提出了一种因果 EM 方案实现近似边界，评估了其精确度并通过关于姑息治疗的真实案例阐述了其实际应用。
Jul, 2023
本研究提出了一种通用的因果生成建模框架，用于准确估计具有深度结构因果模型的高保真图像反事实情况。
Jun, 2023
该研究提出了一种基于形式验证的算法，使用逻辑公式表示距离函数（目标）和预测模型（约束），解决满足性问题生成最接近的反事实解释，能够生成可行的多样化反事实解释来满足 100% 的覆盖率。
May, 2019
本研究提出了一个用于评估图像反事实的通用框架，使用深度生成模型学习结构因果模型，重新审视 Pearl 关于反事实公理定义的约束以确定对任何反事实推理模型的必要约束：组合性、可逆性和有效性，并且使用这些约束对反事实进行限制，从而得到了近似函数和理想函数间的距离度量，展示了如何使用这些度量来比较和选择不同的近似反事实推理模型，并揭示模型的不足和权衡。
Mar, 2023
本文针对特定类型因果查询 - 领域反事实进行研究，提出了一种基于不同领域、环境生成数据集合的领域特定可逆潜在因果模型，并证明通过两个可逆函数可以将任何模型转化为等价模型，同时表明只允许干预最后 $k$ 个因果变量的算法可以提高反事实估计的模型准确性。
该研究论文扩展了 Lewis 关于反事实推理的理论，提出了一个结合时间和反事实操作的逻辑来自动化推理并解决可满足性和追踪检查问题。
本文介绍了一种基于结构模型表示的因果模型的对反事实查询（例如，“如果 A 为真，C 会成为真吗？”）进行重新评估的方法，这是一种非线性概括，用于评估涉及控制变量的政策。
Feb, 2013