arXiv:2611.05703v1 Announce Type: new Abstract: Structural Causal Models and Bayesian Networks are the dominant framework for representing causal relations. They are fundamentally type-level formalisms since their estimands, Average Treatment Effects and Conditional Average Treatment Effects, are properties of distributions over populations, not of individual units. When treatment effects exhibit unbounded heterogeneity, these estimands collapse. What persists is the structural, token-level core of causation. We argue that Petri Nets under the Individual Token Philosophy are the natural repres
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年11月6日 · 原文日期：2026年11月5日
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