本文提出的方法確實可以擴展到其他類型的因果推理任務，包括因果發現和因果干預選擇。具體而言：
因果發現：在因果發現的上下文中，可以利用本文的方法來評估不同資料集對於識別因果結構的貢獻。通過計算不同資料集的資訊增益，可以選擇最能揭示因果關係的資料集。
因果干預選擇：在因果干預選擇中，本文的方法可以用來評估不同干預策略的潛在效果。通過計算合併後對於預測因果效應的影響，可以幫助決策者選擇最有效的干預措施。
多任務學習：在多任務學習的情境下，本文的方法可以用來評估不同任務之間的資料共享價值，從而優化資料合併策略以提高整體模型性能。
動態因果推理：在動態因果推理中，本文的方法可以用來評估隨時間變化的資料集對於因果推理的影響，幫助研究者理解因果關係隨時間的演變。
因此，本文的方法具有廣泛的應用潛力，可以靈活地適應不同的因果推理任務，從而促進更深入的因果分析和決策支持。