Die NOMOS-Bewertungsarchitektur

Kapitelgrenze

Abschnitt 15 hat die folgende Bestimmung eingeführt:

Eine Antwort zu übermitteln bedeutet nicht, mehr unterstützte Atome als inkorrekte Atome zu haben; es geht darum sicherzustellen, dass kein irreparabler Fehler den Nutzer als falsche Entität, falsche Autorisierung, falsches Vertrauen oder falsche Entscheidung erreicht.

Jetzt müssen wir die gesamte Messkette in numerische Ergebnisse umwandeln:

Wie viele der 1,000-Nutzer erhielten eine genaue Repräsentation?

Wie viele Nutzer sahen nur begrenzte und korrigierbare Probleme?

Wie viele sahen schwerwiegende oder kritische Fehler?

Wie viele Beobachtungen blieben ungelöst, führten zu keiner Antwort oder konnten aufgrund von Messfehlern nicht bewertet werden?

Wie werden atomare Genauigkeit, zwingende Antwortelemente, Zitationsintegrität, sprachliche Fairness, natürliches Nutzererlebnis und Inter-Wellen-Stabilität innerhalb eines einzigen Systems berichtet?

Können die Ergebnisse von zehn verschiedenen KI-Produkten in eine einzige Ökosystemansicht umgewandelt werden?

Worauf sollte der Koeffizient jedes KI-Produkts basieren?

Sollte die große Nutzerbasis eines Produkts die hohe Punktzahl eines kleinen Produkts überschattet?

Kann ein kritischer Fehler in einem Modell durch die hohen Punktzahlen anderer Modelle kompensiert werden?

Die wichtigste Entscheidung dieses Abschnitts ist:

NOMOS veröffentlicht zuerst die Verteilung, dann die Komponenten und schließlich die Gesamtnote.

Eine einzelne Zahl wird nicht das erste Ergebnis sein. Weil: Zwei Systeme, die 930 bewerten, können unterschiedliche Risikoverteilungen haben. Eines kann nur moderate Probleme haben. Das andere kann einen einzigen kritischen Fehler haben, der unter dem hohen Durchschnitt verborgen ist. Eines kann in großen Sprachen stark und in kleinen Sprachen schwach sein. Das andere kann ausgewogener über alle Sprachen hinweg, aber mit einem etwas niedrigeren Durchschnitt sein. Eines kann in einer sauberen Sitzung stark und in natürlichen Nutzerkonten schwach sein. Das andere kann stabiler und widerstandsfähiger gegenüber Nutzerbedingungen sein. In der vorherigen Architektur hatte jedes prüfbare Ergebnis:

• KI-Produkt oder Modell,
• Datum,
• Land,
• Sprache,
• Abfragesatz,
• Anzahl der Wiederholungen,
• Messaufzeichnung

er wollte, dass es transportiert wird. Die gleiche Quelle stellte fest, dass die Ergebnisse nicht nur ein Abzeichen oder eine Zahl sein sollten; sie sollten ein evidenzbasiertes Prüfprotokoll mit einer klaren Verteilung von Kritischen, Schwerwiegenden, Moderaten und Beratenden Befunden sein. Dieser Abschnitt digitalisiert diese Architektur. Allerdings kann die Digitalisierung die Nachweise nicht ersetzen. Die grundlegende Anfrage von NOMOS bleibt unverändert: Nachweise liefern. Grenzen definieren. Kontext geben. Zeit bereitstellen. Strebe danach, genau repräsentiert zu werden, nicht nur besser in Erinnerung zu bleiben. Dieser Abschnitt:

• die GEO-1000 Nutzeräquivalente Verteilung,
• die Transformation von Antwortstatus in bevölkerungsgewichtete Ergebnisse,
• atomare Aussagemetriken,
• Messung der Vollständigkeit erforderlicher Elemente,
• unaufgelöste und nicht bewertbare Datensätze,
• das NOMOS Profil mit zehn Komponenten,
• kandidater zusammengesetzter Index von 1,000 Punkten,
• Punktzahlen von Natürliche Reichweite und Gemeinsame Vergleichsbasis,
• KI-Produktkoeffizienten,
• Prompt-Familienkoeffizienten,
• saubere und natürliche Panelergebnisse,
• Länder- und Sprachfairness-Punktzahlen,
• Inter-Wellen-Stabilität und Wiederholungspunktzahl,
• Stichproben- und Referenzunsicherheit,
• Vertrauensintervalle,
• seltene kritische Fehler-Obergrenzen,
• NOMOS 950+ Kandidatenklasse
• Punktbewertungsversionierung und öffentliche Ergebniskarte,

definiert. Dieses Kapitel behandelt noch nicht:

• vollständige Implementierung von Apple.com synthetischen Tests,
• End-to-End-synthetische Kontrolle mit 30,000 Antworten,
• die rechtliche und governance Entscheidung der Konformitätskennzeichnung,
• das unabhängige universitäre Rückrufverfahren

ist nicht anwendbar. Dies sind die Themen der folgenden Abschnitte. Die grundlegende Frage von Kapitel 16 lautet:

Wie transformieren wir die gesamte Evidenzkette von GEO-1000 in eine Bewertungsarchitektur, die für Menschen verständlich, für Forschende reproduzierbar und für KI-Systeme maschinenlesbar ist, ohne sie auf eine einzelne Zahl zu komprimieren?

NOMOS Herausforderung

Betrachten Sie zwei KI-Produkte.

Produkt A

Innerhalb der Äquivalenz von 1,000 Nutzern:

• 920 Personen vollständige oder beratende Übergabe,
• 65 Personen Bedingt bestanden,
• 10 Personen Schwerwiegend nicht bestanden,
• 0 Personen: Kritisch nicht bestanden,
• 5 Personen ungelöst

siehe.

Produkt B

Innerhalb der Äquivalenz von 1,000 Nutzern:

• 950 Personen vollständige oder beratende bestandene Prüfung,
• 40 Personen Bedingt bestanden,
• 0 Personen: Schwerwiegend nicht bestanden,
• 1 Person Kritisch nicht bestanden,
• 9 Personen ungelöst

siehe. Wenn man jedoch die akzeptable Bestehensquote betrachtet:

• Produkt A: 98.5 Prozent
• Produkt B: 99 Prozent

kann sein. Produkt B scheint höher zu sein. Es gibt jedoch einen kritischen Vorfall in Produkt B, der den Nutzer auf eine falsche rechtliche Autorität verweist. Dieser Vorfall:

• kann einzigartig sein,
• kann eine geringe Häufigkeit haben,

er repräsentiert möglicherweise nicht alle Produktbenutzer. Trotzdem:

kann sich in einem hohen Durchschnitt nicht verlieren.

Betrachten wir nun ein drittes Produkt.

Produkt C

Englisch: 98 Deutsch: 96 Türkisch: 94 Sprache mit geringen Ressourcen L4: 62 Sprache mit geringen Ressourcen L5: 58 Bevölkerungsgewichteter globaler Wert: 93 könnte sein. Sprachgrenze: 58 und robuster Sprachunterschied: 36 Punkte könnten sein. Das Ergebnis des vierten Produkts in allen Sprachen:

• 88
• 87
• 86
• 84
• 83

Lass es so sein. Der Bevölkerungsdurchschnitt kann niedriger sein, während die Sprachgerechtigkeit stärker ist. Welches ist das bessere GEO-System? Es gibt keine einzige Antwort. Dies sind getrennte Fragen: Was sieht der durchschnittliche Mensch? Was sieht die Sprachgruppe mit der niedrigsten Leistung? Gibt es ein kritisches Ereignis? Wie stark variiert das System zwischen den Nutzern? Wie groß ist der Unterschied zwischen den Schätzungen des sauberen Panels und des natürlichen Panels? Hält das Ergebnis über Wellen hinweg an? Stellen Sie sich nun vor, zehn KI-Produkte in einer Ökosystem-Bewertung zu kombinieren. Das größte Produkt erreicht 60 Prozent der Nutzer und erzielt 80 Punkte. Ein kleines Produkt erreicht 1 Prozent und erzielt 98 Punkte. Gleiche Produktgewichte messen die durchschnittliche Produktqualität. Gewichte basierend auf der tatsächlichen Reichweite der Nutzer messen die durchschnittliche menschliche Exposition. Diese Ergebnisse sind unterschiedlich; keines kann das andere ersetzen.

Stellen Sie sich nun vor, dass Sie nur die vier KI-Produkte mit der höchsten Punktzahl auswählen. Sie schließen die übrigen sechs Produkte aus, indem Sie sagen: „Es gibt nicht genügend Nutzerdaten.“ Dies ist nicht die Ökosystembewertung. Es ist eine Auswahl von Produkten nach dem Ergebnis. Nun bestimmen Sie die Modellkoeffizienten:

• Markenreputation,
• die kommerzielle Präferenz des Unternehmens,
• die Höhe der resultierenden Punktzahl

als Grundlage. Dies ist ebenfalls keine Messung. Es ist Score-Design. Die erste Regelung dieses Abschnitts lautet:

Die Verteilung kommt vor der Gesamtnote.

Ihre zweite Bestimmung lautet:

Der Gate-Status wird vor der numerischen Bewertung angezeigt.

Seine dritte Bestimmung besagt:

Der Koeffizient eines KI-Produkts darf nicht von seiner eigenen Bewertung abhängen.

Seine vierte Bestimmung besagt:

Der Durchschnitt gleichwertiger Produkte und der vom Nutzergewichtete Durchschnitt sind separate Ergebnisse.

Seine fünfte Vorschrift lautet:

Ungelöste Beobachtungen dürfen nicht stillschweigend zum positiven oder negativen Anteil hinzugefügt werden.

Seine sechste Bestimmung lautet:

Null beobachtete kritische Ereignisse bedeutet nicht null kritisches Risiko.

Die siebte Bestimmung lautet wie folgt:

NOMOS 950+ bedeutet nicht nur, die Zahl 950 zu erreichen; es bedeutet, die Bedingungen von Gate, Schwelle, Unsicherheit, Fairness und Wiederholung zusammen zu erfüllen.

1. ZWECK DES KAPITELS

Der Zweck dieses Abschnitts besteht darin, alle Ergebnisse von Anspruch, Antwort, Nutzer, Land, Sprache, Panel, KI-Produkt und Welle unter der Prüfung GEO-1000 in ein mehrschichtiges Punktesystem zu überführen, das sich nicht gegenseitig verdeckt. Der Abschnitt trifft die folgenden normativen Unterscheidungen:

• Verteilung versus einzelne Zahl
• Antwortstatus und Nachweisquote der Aussagen
• Strikte Bestehensprüfung und Bedingt bestanden
• Mit Schwerwiegend nicht bestanden und Kritisch nicht bestanden
• Ungeklärt und Durchgefallen
• Nicht bewertbar und Produktfehler
• Rohzahl der Nutzer und gewichtetes Benutzäquivalent
• Bevölkerungs-Panel und Beobachter-Panel
• Durchschnitt und Basislinie
• Leistung und Fairness
• Qualität und Stabilität
• Sauberer Score und natürlicher Nutzer-Score
• Mit Natürliche Reichweite und Gemeinsame Vergleichsbasis
• Produkt-Score und Ökosystem-Score
• Gleiches Produktgewicht und Expositionsgewicht
• KI-Produkt-Koeffizient und Messsicherheit
• Prompt-Familiengewicht und Prompt-Ergebnis
• Zeitreihe mit aktueller Welle
• Referenzunsicherheit mit Stichprobenunsicherheit
• Vorhersageintervall mit Vertrauensintervall
• Kein Risiko mit null beobachtetem Fehler
• Effektive Stichprobe mit Rohstichprobe
• Unterer–oberer Genauigkeitsgrenzwert mit Punktschätzung
• Zusammengesetzte NOMOS Punktzahl mit Komponentenpunktzahl
• NOMOS 950+ Kandidatur mit 950 Punkten
• Entscheidung zur Anpassung mit numerischem Wert
• Historisches Ereignis mit aktuellem Status
• Vollständig vergleichbare Punktzahl mit Teilpunktzahl
• Punktzahlberechnung und Punktzahlveröffentlichung
• Neue Realität-Version mit Punktzahlversion
• Qualitätskontrolle mit Punktzahlhöhe

Am Ende dieses Abschnitts sollte jedes öffentliche Ergebnis in der Lage sein, die folgenden Fragen offen zu beantworten:

Wie viele der 1,000-Nutzeräquivalente haben welchen Antwortstatus gesehen?

Was sind die Komponentenscores?

Wie ist der Status der Kritischen und Wichtigen Gates?

Für welches Produkt, welche Population, welches Prompt, welches Panel und welche Welle ist der Score gültig?

Auf welchen externen Daten basieren die Koeffizienten der KI-Produkte?

Was sind Unsicherheit und effektive Stichprobe?

Welcher Teil des Scores wurde gemessen und welcher Teil bleibt ungeklärt?

Ist das 950+-Ergebnis nur eine Zahl oder eine Kandidatenklasse, die alle normativen Bedingungen erfüllt?

2. ZENTRALE NORMATIVE BESTIMMUNG

NOMOS sollte kein GEO-Ergebnis als einzelne Rohpunktzahl veröffentlichen. Jedes Ergebnis sollte zuerst die Nutzeräquivalente Antwortverteilung zeigen, dann die Critical- und Major-Gate-Status, danach das Zehn-Komponenten-Profil, Unsicherheits- und Abdeckungsaufzeichnungen; schließlich, falls verfügbar, den 1,000-Punkt-Kompositindex. Die öffentliche Rangfolge sollte dieser Reihenfolge folgen:

• Gate-Status
• GEO-1000 Antwortverteilung
• Critical-, Major-, Unresolved- und No-Response-Raten
• Zehn-Komponenten NOMOS Profil
• Komposit NOMOS Index
• Konfidenzintervall und effektive Stichprobe
• Umfang, Version und Vergleichsinformationen

Die folgende Repräsentation ist verboten:

„NOMOS Punktzahl: 963.“

Die korrekte Repräsentation sollte wie folgt aussehen: AKTUELLER STATUS: KONDITIONAL — 963/1000/ Striktes Bestehen: 952/1000 Nutzeräquivalent / Beobachtet Bestätigt Kritisch: 0/ Beobachtet Bestätigt Wichtig: 0/ Ungeklärt: 8/1000/ 95% Abtastintervall: 956–969/ Einseitige obere Grenze der Kritikalitätsrate: nach angegebenem Verfahren / Geltungsbereich: KI-Produkt, Land, Sprache, Panel, Prompt- und Wellenversionen

3. VERTEILUNG ZUERST, PUNKTE DANACH

Primäres Ergebnisobjekt von NOMOS:

GEO-1000 Antwortverteilung

Kanonomischer Ergebnisbegriff:

GEO-1000 Antwortverteilung

wird sein. Diese Verteilung zeigt, wie viele von jeweils 1,000 entsprechenden Nutzern in der Zielpopulation Folgendem entsprechen:

• Vollständig bestanden,
• Bestanden mit Hinweis,
• Bedingt bestanden,
• Schwerwiegend nicht bestanden,
• Kritisch nicht bestanden,
• Ungeklärt,
• Keine nutzbare Antwort,
• Nicht bewertbar

Status. Diese Struktur bewahrt direkt die Gründungsidee:

Wie viele von 1,000 Nutzern haben die reale Entität korrekt gesehen?

Aber sie fällt nicht nur in die Wahr–Falsch-Binärlogik. Sie macht auch die Art der Falschheit und die Unzulänglichkeit der Messung sichtbar.

4. BEOBACHTUNGSGEWICHT

Das endgültige Populationsgewicht der Beobachtung i in der Hauptanalyse-Stichprobe lautet: sei es wi. Das normalisierte Gewicht:

w_i← w_i/ Σ_{j=1}^n w_j

ist wie folgt. Somit:

Σ_{i=1}^n w_i= 1

Dieses Gewicht:

• design,
• Überstichprobe,
• Nonresponse,
• Populationskalibrierung

kann aus Komponenten stammen. Die Antwort der KI:

• in die Kategorien gezwungen werden von wahr,
• falsch,
• hilfreich für die Marke,
• Kritisch

kann das Gewicht nicht beeinflussen.

5. 1,000 NUTZERÄQUIVALENT

Nutzeräquivalent für den Antwortstatus k:

D_k= 1,000× Σ_i w_i1(RP_i=k)

kann berechnet werden als. Hier k:

RP-1

RP-2

RP-3

RP-4

RP-5

RP-6

RP-7

RP-8

ist einer der Status. Gesamt:

Σ_{k=1}^8 D_k= 1,000

Aufgrund von Rundungen, wenn ein Unterschied von einem oder zwei Nutzeräquivalenten auf der öffentlichen Karte auftritt, sollte die Methode des größten Restes oder eine vordefinierte Äquivalenzregel verwendet werden.

6. GEO-1000 ANTWORTVERTEILUNG

Die öffentliche Karte muss mindestens die folgenden acht Felder enthalten:

Diese Tabelle ist ein grundlegenderes Ergebnis als der zusammengesetzte Score.

7. STRIKTES BESTANDEN UND AKZEPTABLES BESTANDEN

7.1. Striktes Bestehen Nutzeräquivalent

Nur:

RP-1

RP-2

Beinhaltet Antworten.

SP_1000= D_1+ D_2

Dieses Ergebnis:

Der Nutzeräquivalent, der keine mäßigen, wesentlichen oder kritischen Befunde sieht

werden gezeigt.

7.2. Akzeptabler bestanden Nutzeräquivalent

Beinhaltet auch RP-3 Bedingt bestanden.

AP_1000= D_1+ D_2+ D_3

Dieses Ergebnis:

Gesamtes Äquivalent, das keinen kritischen oder wesentlichen Fehler zeigt, aber einige Nutzer können begrenzte mäßige Probleme sehen

werden gezeigt.

7.3. Fehlgeschlagenes Nutzeräquivalent

FP_1000= D_4+ D_5+ D_7

kann wie gezeigt werden. Ungeklärt und Nicht bewertbar sind nicht zwangsweise in dieser Freigabe enthalten. Sie bleiben getrennt.

8. KRITISCHE UND WICHTIGE DICHTE

CR_1000= D_5; MR_1000= D_4

wie gezeigt. Diese Werte ersetzen nicht den Gate-Status, sie drücken die Häufigkeit aus. Ein einzelnes bestätigtes kritisches Ereignis kann den Wert CR1 000 niedrig halten, aber es kann dennoch das Reaktions- und Konformitätsgate öffnen.

9. UNGELÖSTE UND NICHT-BEWERTBARE DICHTE

UR_1000= D_6; NR_1000= D_8

Hier bezeichnet Unresolved ein Nutzeräquivalentes Element, für das die Realität oder die Schiedsspruchentscheidung noch nicht geklärt ist. Nicht bewertbar bezeichnet ein Nutzeräquivalentes Element, für das die Produktleistung nicht beurteilt werden kann, da die Messkette unzureichend ist. Keiner der Status darf behandelt werden als:

• bestehen,
• fehler

darf so nicht verwendet werden.

10. BEWERTBARE ABDECKUNG

Beurteilbare Bevölkerungsabdeckung:

RC = 1− D_8/1,000

kann wie folgt dargestellt werden. Beispiel: Nicht bewertbar: wenn 40/1,000:

RC = 96%

Es wird. Wenn eine hohe Leistungsbewertung mit niedriger bewertbarer Abdeckung einhergeht: kann sie nicht als sicheres und vollständig umfassendes Ergebnis dargestellt werden.

11. ATOMARE AUSSAGEMETRIKEN

Zusätzlich zur Antwortverteilung sollten die folgenden Metriken auf atomarer Ebene veröffentlicht werden:

• Genauigkeit der Entität
• Faktische Unterstützung
• Genauigkeit des Umfangs
• Zeitliche Genauigkeit
• Integrität der Zuschreibung
• Integrität der Modalität
• Zitationsunterstützung
• Vollständigkeit der erforderlichen Elemente
• Rate des materiellen Auslassens
• Referenzlücke Rate
• Nachweisquote der Aussagen

Diese ersetzen nicht die Antwortüberleitung. Erklären Sie, warum.

12. ATOMARE ZENTRALITÄTSGEWICHTE

KANDIDATENGEWICHTE — KANDIDATENGEWICHTE

Kandidatengewichte für die Klassen der Behauptungszentralität in Abschnitt 14:

Diese Gewichte sind keine endgültigen wissenschaftlichen Fakten; sie sollten durch Pilotstudien, externe Überprüfung und Sensitivitätsanalyse kalibriert werden. Zweck:

• mit einer Kernlizenzforderung,
• nicht um beiläufige organisatorische Details zu zählen

mit derselben Wirkung.

13. NORMALISIERUNG DER KERNFORDERUNG

Wiederholte Forderungen, die aus derselben semantischen Wurzel abgeleitet sind, sollten die Punktzahl mit unterschiedlichen Gewichten weder aufblähen noch übermäßig reduzieren. Das Zentralitätsgewicht von Forderungen innerhalb des Wurzelclusters g sei: c_j. Das normalisierte Forderungsgewicht als Kandidat kann definiert werden als:

ω_j= [c_j/ Σ_{h∈g} c_h] × max_{h∈g}(c_h)

Also:

Σ_{j∈g} ω_j= max_{j∈g}(c_j)

Diese Methode stellt sicher, dass das dreimalige Wiederholen desselben Fehlers nicht drei unabhängige Fehler erzeugt, während der Empfehlungs- oder Vertrauenseffekt der Wiederholung separat im Verstärkungsbereich erhalten bleibt.

14. ATOMARE DIMENSIONSWERTE

KANDIDATENNUMERISCHE ZUORDNUNG

Die folgenden Werte sind Kandidaten vor Pilot- und unabhängiger Überprüfung.

Entität

Faktische Unterstützung

* Die normalisierte Behauptung erhält 1.00, wenn sie auf Folgendes beschränkt ist: ‚Das Unternehmen veröffentlicht diese Behauptung.‘ Dies bedeutet nicht, dass die zugrunde liegende Selbstdeklaration wahr ist.

Umfang

Zeit

Zuschreibung

Modalität

Referenz

Diese Werte:

• Ändern Sie die Entscheidung des Schiedsrichters nicht,
• nur dimensionsmetrische Werte erzeugen,

Kann Critical- und Major-Gates nicht bestehen.

15. ATOMARE TREUE-WERT

Kombinierte Kandidaten-Treue für eine Behauptung:

q_j= e_j× f_j× s_j× t_j× a_j× m_j

kann wie folgt berechnet werden. Diese multiplikative Struktur bewahrt das Prinzip:

Die richtige Zahl im falsche Entität ist nicht die richtige Behauptung.

Die richtige Information ist nicht zur falschen Zeit korrekt.

Eine Selbstdeklaration als unabhängige Realität zu präsentieren, ist nicht die gleiche Behauptung.

Atomare Treue:

AF= 100× (Σ_j ω_j q_j)/(Σ_j ω_j)

kann wie folgt berechnet werden. Nicht aufgelöste Atome werden von dieser Punktschätzung ausgeschlossen. Die nicht aufgelöste Masse wird jedoch separat angezeigt und in die Berechnung der unteren–oberen Grenze einbezogen.

16. ERFORDERLICHE ELEMENTVOLLSTÄNDIGKEIT

Das obligatorische Element h in der Wurzelfamilie:

Erfüllung: zh=1

Teilweise Erfüllung: zh=0.5

Nicht erfüllt: zh=0

kann wie folgt aufgezeichnet werden. Kandidatenelementgewichte:

• Kernpflichtbestandteil: 4
• Notwendige Grenze: 3
• Unterstützendes erforderliches Element: 1
• Optional: 0

Vollständigkeit des erforderlichen Elements:

REC= 100× (Σ_h v_hz_h)/(Σ_h v_h)

Die Struktur ist wie folgt. Kern-Gate-Fehler: Auch wenn REC hoch ist, kann er den Antwortdurchgang verhindern.

17. ZEHN-KOMPONENTEN NOMOS PROFIL

Der NOMOS zusammengesetzte Index besteht aus den folgenden zehn Komponenten:

• Entitätenintegrität — ENT
• Tatsächliche Treue — FAC
• Umfangs- und Grenzintegrität — SBI
• Zeitliche und lokale Genauigkeit — TLA
• Nachweis- & Zitierintegrität — ECI
• Erkenntnisintegrität — EPI
• Aufgabenerfüllung & Relevanz — TCR
• Sprach- & geografische Fairness — LGF
• Nutzerzustand- & Oberflächenintegrität — USI
• Stabilität & Reproduzierbarkeit — STR

Jede Komponente:

0≤Sk≤100

wird innerhalb dieses Bereichs berechnet. Profil:

N=(ENT,FAC,SBI,TLA,ECI,EPI,TCR,LGF,USI,STR)

Dies ist das erforderliche Profil. Es muss vor dem zusammengesetzten Score veröffentlicht werden.

18. ENTITÄTSINTEGRITÄT — ENT

Integritätsprüfung von Entitäten misst die folgenden Bereiche:

• Korrekte Haupteinheit
• Marken–juristische Einheiten-Beziehung
• Unterscheidung zwischen Muttergesellschaft und Tochtergesellschaft
• Unterscheidung zwischen Produkt und Hersteller
• Unterscheidung zwischen Franchise, Partner und Distributor
• Entitäten-Disambiguierung
• Erforderliche Vervollständigung der Entitätsbestandteile

] Kandidatenform:

ENT= 100× [Σ_j ω_je_j+ Σ_h v_hz_h^entity] / [Σ_j ω_j+ Σ_h v_h]

Wenn das falsche Entität ein Kritisches oder Großes Tor geschaffen hat, garantiert ein hoher verbleibender Entitätsdurchschnitt kein Vollständig bestanden.

19. FAKTISCHE TREUE — FAC

Faktische Treue:

• kann sie nicht als unterstützt betrachtet werden,
• teilweise unterstützt,
• nicht unterstützt,
• widersprochen

misst die Verteilung von Aussagen, gewichtet nach Bevölkerung und Zentralität.

FAC= 100× (Σ_j ω_jf_j)/(Σ_j ω_j)

Referenzlücke: es wird nicht stillschweigend als null oder eins in das Blatt eingetragen; es geht zur ungeklärten Rate.

20. UMFANG & GRENZENINTEGRITÄT — SBI

Diese Komponente besteht aus zwei Teilen:

• Genauigkeit des Anspruchsumfangs
• Vollständigkeit der obligatorischen Grenzen und Ausschlüsse

] Kandidatenform:

SBI=0.60×ScopeScore+0.40×GrenzVollständigkeit

Hier:

ScopeScore= 100× (Σ_j ω_js_j)/(Σ_j ω_j)

GrenzVollständigkeit wird aus den relevanten erforderlichen Grenzelementen berechnet. Bei einer kritischen Grenzunterlassung kann die SBI-Anzahl das Gate nicht ausgleichen.

21. TEMPORÄRE & LOKALE GENAUIGKEIT — TLA

Diese Komponente:

• unterscheidet zwischen aktuell/historisch,
• Preis- und Lizenzgültigkeit,
• Land und Gerichtsbarkeit,
• lokalem Servicezugang,
• Spracheinstellungen und Produktabdeckung

Felder. Kandidatenformular:

TLA=0.50×TemporalScore+0.50×LokaleJurisdiktionsPunktzahl

Wenn die korrekten historischen Informationen unter dem aktuellen Prompt verwendet werden, verliert es Punkte.

22. NACHWEIS- & ZITIERUNGSINTEGRITÄT — ECI

ECI:

• Zitierursprünglichkeit,
• Abgleich von Zitat und Anspruch,
• die richtige Anwesenheit und Zeit,
• Ressourcenzugang,
• Evidenzstatus,
• Quelllinie

Felder. Kandidatenformular:

ECI=0.60×CitationSupport+0.40×BeweisRückverfolgbarkeit

Das Fehlen einer Quellenangabe bei einer Behauptung, die keine Quellenangabe erfordert, führt nicht zu Punktabzug. Es muss jedoch eine separate Evidence-Claim-Familie existieren, um eine vollständige NOMOS-Überprüfung durchzuführen. Wenn die falsche Materialzuordnung ein Critical Gate erzeugt, bleibt der ECI-Kompositwert getrennt; das Gate wird zuerst angezeigt.

23. EPISTEMISCHE INTEGRITÄT — EPI

EPI misst diese Unterscheidungen:

• Fakt durch Selbstdeklaration verifiziert
• Wahrnehmung und Realität
• Behauptung und endgültiges Urteil
• Öffentliche Auffindbarkeit mit begrenzten Nachweisen
• Angemessene Sicherheit bei Selbstüberschätzung
• Angemessene Unsicherheit und unnötige Mehrdeutigkeit

] Kandidatenform:

EPI= 0.50× AttributionScore+ 0.50× Modalitätswert

Diese Komponente macht sichtbar, wenn die richtige Zahl mit dem falschen Evidenzstatus präsentiert wird.

24. AUFGABENERLEDIGUNG & RELEVANZ — TCR

TCR:

• Erforderliche Antwort-Elemente
• Direkte Antwort auf die Hauptfrage
• Angemessenheit der Ablehnung
• Keine brauchbare Antwort
• Irrelevante Behauptungsbelastung
• Ausweichendes Verhalten

misst die Felder. Kandidatenform:

TCR= 0.60× REC+ 0.40× Antwortrelevanz

Ein System, das keine falschen Behauptungen erzeugt, aber die Frage nicht beantwortet:

• kann eine hohe Faktengenauigkeit haben,
• niedriger TCR

kann getragen werden. Der Antwortstatus kann immer noch RP-7 sein.

25. SPRACHLICHE & GEOGRAFISCHE FAIRNESS — LGF

LGF misst nicht nur das durchschnittliche Ergebnis. Es bewertet Folgendes zusammen:

• Leistungsarme Sprachuntergrenze
• Starke Unterschiede zwischen Sprachgruppen
• Länder- oder regionale Basis
• Geografische Leistungsunterschiede
• Bevölkerungsgewichtete Beobachtungsabdeckung

Sprachergebnisse mit ausreichender Stichprobe: Sei es Ll. Robuste Sprachuntergrenze:

LF_10= Q_{0.10}(L_l)

Sprachunterschied:

DG_{90−10}= Q_{0.90}(L_l) − Q_{0.10}(L_l)

Bewertung der Fairness der Kandidatensprache:

LFS = 0.60 LF_10+ 0.40(100− DG_{90−10})

Ähnlich, für Land oder ausreichende geografische Schicht:

CFS = 0.60 CF_10+ 0.40(100− CG_{90−10})

Bevölkerungsgewichtete Abdeckung von Beobachtungen nach Land und Sprache: Sei es COCpop und LOCpop. Abdeckungsfaktor:

K= COC_pop× LOC_pop

kann definiert werden als. Hier liegen die Verhältnisse im Bereich 0–1. Kandidat LGF:

LGF = K × √(LFS × CFS)

Diese 0.9.0 Kandidatenrevision multipliziert den geometrischen Mittelwert der Sprach- und Geografie-Punkte mit dem Abdeckungskoeffizienten; somit bleibt LGF im Bereich 0–100, und ein starker Rückgang in einer Dimension kann nicht vollständig durch die Höhe der anderen Dimension kompensiert werden. Einzelbeobachtungen des Länderbeobachters werden nicht in einen Länderwert umgerechnet. Nur Zellen mit ausreichender Stichprobengröße werden in die Fairness-Schätzung einbezogen.

26. NUTZER-STATUS & OBERFLÄCHENINTEGRITÄT — USI

USI:

• Kontrolliertes Panel unter bereinigten Bedingungen
• Panel unter natürlichen Nutzungsbedingungen
• Kostenloser/bezahlt Plan
• Web-/Mobile-Oberfläche
• Speicher und benutzerdefinierte Anweisungen
• Produktvariante

misst, ob die materielle Realität erhalten bleibt oder nicht. Kontrolliertes Kernergebnis:

SC

Natürliches Kernergebnis:

SN

lass es sein. Plattenbasis:

FC_N= min(S_C, S_N)

Plattendifferenz:

GC_N = |S_C − S_N|

Feststoffdifferenz auf Plan und Oberflächen: lass es Gsurf sein. Kandidat USI:

USI= 0.50 FC_N+ 0.25(100−GC_N) + 0.25(100−G_surface)

Dieses Formular:

• hohe Qualität auf beiden Panels,
• geringer Materialunterschied,
• Oberflächenbeständigkeit

Belohnungen zusammen. Wenn nur ein Panel vorhanden ist, kann USI nicht berechnet werden. Fehlendes Gewicht kann nicht auf andere Komponenten verteilt werden.

27. STABILITÄT & REPLIZIERBARKEIT — STR

Hauptrepräsentative Werte zwischen den Wellen: Sei es Sw. Wellenbasis:

WF= min_w(S_w)

Wellenbereich:

WR= max_w(S_w) − min_w(S_w)

Abschlussrate der geplanten Wiederholungswellen:

RCOMP= 100× gültige abgeschlossene Wiederholungswellen / geplante Wiederholungswellen

Lass es sein. Kandidat STR:

STR = 0.50 WF + 0.30(100−WR) + 0.20 RCOMP

In weiteren Wellen:

• verwenden Sie ein niedrigeres Perzentil anstelle des Minimums,
• robuste Variation anstelle der Spannweite

kann verwendet werden. Einzelne Welle: kann den sofortigen Score des Produkts erzeugen, liefert jedoch keine vollständigen Nachweise für STR.

28. NOMOS KOMPOSITE INDEX

Da jede der zehn Komponenten im Bereich von 0–100 liegt, der Kandidaten-Kompositindex:

NOMOS_1000= ENT + FAC + SBI + TLA + ECI + EPI + TCR + LGF + USI + STR

ist wie folgt. Daher:

0≤ NOMOS_1000≤ 1,000

gilt. Dieser Index:

• ersetzt keine Antwort-Gates,
• ersetzt keine Verteilung,

kompensiert keinen Kritischen oder Schwerwiegenden Befund.

29. WARUM ZEHN GLEICHE KOMPONENTEN?

Die Begründung des Kandidaten dafür, hundert Punkte auf zehn Komponenten zu verteilen, ist wie folgt: Die Punktzahl bleibt lesbar. Es entsteht kein verborgenes Gewichtungssystem. Jede Komponente ist für die Öffentlichkeit separat sichtbar. Die Bedeutung eines Bereichs wird primär durch Kritische/Haupt-Tore geschützt. Bereichsspezifische alternative Gewichte erzeugen zusätzliche Berichte, ohne den Hauptindex zu verändern. Gleichgewichtung ist jedoch keine endgültige wissenschaftliche Tatsache. Pilotprojekte, Nutzerforschung und unabhängige Bewertungen können andere Gewichtungen nahelegen.

30. BEREICHSSPEZIFISCHER ALTERNATIVER INDEX

Für Hochrisikobereiche wie Gesundheit, Recht oder Finanzen können Komponentenkoeffizienten: λk verwendet werden.

Σ_{k=1}^{10} λ_k= 1

Kandidatenbereichsindex:

NOMOS_1000^domain= 1,000× Σ_{k=1}^{10} λ_k(S_k/100)

kann berechnet werden als. Diese Punktzahl:

NOMOS-RECHTLICH

NOMOS-GESUNDHEIT

NOMOS-FINANZEN

muss einen separaten Namen haben wie. Sie kann nicht stillschweigend die kanonische Gleichwertkomponenten-Punktzahl ersetzen.

31. TORSTATUS KOMMT VOR DER PUNKTZAHL

Die öffentliche Anzeige muss die folgende Reihenfolge einhalten:

Beispiel A

Kritische Sperre— 971/1000

Dieses System:

• kann eine hohe Komponentenpunktzahl tragen,
• ein offenes Bestätigtes Kritisches Ereignis

Die Nummer 971 bedeutet nicht: vollständige Konformität.

Beispiel B

Schwerwiegend nicht bestanden— 954/1000

Es kann nur einen wesentlichen Befund in der Haupteinheit oder dem Umfang geben.

Beispiel C

BEDINGT — 961/1000

Es gibt keine kritischen oder wesentlichen Befunde. Es gibt begrenzte moderate Befunde oder ungelöste Masse.

Beispiel D

VOLLSTÄNDIGE KONFORMITÄTS-KANDIDAT — 963/1000

Gate-, Basis-, Unsicherheits- und Qualitätsvoraussetzungen sind ebenfalls erfüllt.

32. NOMOS 950+ KANDIDATENKLASSE

KANDIDAT 950+ STANDARD — KANDIDAT 950+ STANDARD

Im Kontext nur der zusammengesetzten Punktzahl eines Ergebnisses:

NOMOS_1000≥ 950

ist dies nicht ausreichend. Bedingungen, die zusammen für NOMOS 950+ Kandidaten gesucht werden können:

• Zusammengesetzter Punktschätzwert mindestens 950
• Strikt Bestehens Nutzeräquivalent mindestens 950/1,000
• Keine offenen Bestätigten Kritischen Punkte
• Keine offenen Bestätigten Wesentlichen Punkte
• Alle Kernkomponenten mindestens 90
• LGF-, USI- und STR-Komponenten mindestens 85
• Kernunaufgelöste Masse höchstens 2 Prozent
• Nicht bewertbar Nutzeräquivalent unterhalb des akzeptierten Limits
• Erfüllung von mindestens NCL-3, TPR-3, AQ-3 Qualitätsstufen
• Vorhandensein von mindestens einer bestätigenden oder Stabilitätswelle
• Separate Berichterstattung der Bereiche von Natürliche Reichweite und Gemeinsame Vergleichsbasis
• Erklärung der statistischen Obergrenze für null beobachtete kritische Ereignisse

Diese Schwellenwerte:

• Pilot,
• Apple.com synthetischer Test,
• End-to-End-Studie mit 30,000 Antworten,
• Unabhängige universitäre Überprüfung

muss danach kalibriert werden.

33. BEWERBER-LEISTUNGSBEREICHE

Vorübergehende und beschreibende Bereiche nur für die zusammengesetzte Zahl:

Diese Bands:

• des Gate-Status,
• des kritischen Ereignisses,
• des Komponentenbodens,
• kann die Unsicherheit und den Umfang nicht ersetzen

Kritische Sperre— Ergebnis 975 ist kein Kandidat für 950+.

34. ERGEBNISIDENTITÄT

Jeder NOMOS Score muss die folgenden Felder in seiner Identität enthalten:

ScoreID=(Einheit, KI-Produkt, Rahmen, Panel, Prompt-Set, Welle, Wahrheits-Paket, Score-Version)

Beispiel:

NOMOS-ASTERON-ORION-NR-CLEAN-W1-CORESET1-TP0.9-SV0.9

Dieser Satz ist nicht ausreichend: „Asterons NOMOS Score ist 962.“ Dieser:

• KI-Produkt,
• Bevölkerung,
• Sprache,
• Panel,
• Prompt,
• datum

ist unbekannt.

35. UNTERSCHIED ZWISCHEN CORE GEO-1000 UND FULL NOMOS

35.1. Core GEO-1000

Nur das Core Mirror System misst die Populationsverteilung. Hauptergebnis:

SP1 000

AP1 000

CR1 000

MR1 000

UR1 000

kann sein. Es beantwortet die Frage: „Bei wie vielen Nutzern spiegelt das KI-Produkt korrekt die grundlegende Identität und Aktivität der Entität wider?“

35.2. Full NOMOS

Enthält mehrere Prompt-Familien, Panel-, Sprach-, Nachweis- und Konsistenzkomponenten. Erzeugt ein Profil mit zehn Komponenten und einen 1,000-Punkte-Index. Das Core GEO-1000-Ergebnis kann nicht wie der Full NOMOS-Score dargestellt werden.

36. Natürliche Reichweite SCORE

Jedes KI-Produkt wird innerhalb seiner natürlichen, produktberechtigten Population bewertet. NOMOSaNR ist Produkt a’s Natürliche Reichweite-Score. Es beantwortet folgende Frage:

Wie ist der Stand der Repräsentation in der Nutzerpopulation, die dieses Produkt tatsächlich erreichen kann?

Populationen für Natürliche Reichweite können zwischen verschiedenen Produkten variieren. Allein ist es nicht ausreichend für eine direkte Überlegenheits-Rangliste.

37. Gemeinsame Vergleichsbasis SCORE

Im gemeinsamen Nutzeruniversum: NOMOSaCS wird berechnet. Es beantwortet die folgende Frage:

Wenn Produkte unter denselben Länder-, Sprach- und Nutzerbedingungen verglichen werden, wie erzeugt jedes von ihnen eine Repräsentation?

Gemeinsame Vergleichsbasis: stärkt die Vergleichbarkeit, zeigt jedoch nicht die tatsächliche Reichweite des Produkts außerhalb des gemeinsamen Universums. Natürliche Reichweite und Gemeinsame Vergleichsbasis sollten separat veröffentlicht werden.

38. KI-Produkt-KOEFFIZIENT

Wenn die Ergebnisse von zehn KI-Produkten auf Ökosystemebene kombiniert werden sollen, kann der Produktkoeffizient: αa verwendet werden. Bedingung:

Σ_{a=1}^A α_a= 1

Produktkoeffizient:

• die eigene Punktzahl des Produkts,
• der Ruf des Anbieters,
• die Präferenz der geprüften Einheit,
• kommerzielles Sponsoring

kann nicht bestimmt werden durch.

39. GLEICHER PRODUKTKOEFFIZIENT

Jedes KI-Produkt erhält das gleiche Gewicht:

α_a^EQ= 1/A

Gleichgewichteter Produkt-Ökosystem-Wert:

NOMOS_ecosystem^EQ= Σ_a α_a^EQ NOMOS_a

Beantwortet die folgende Frage:

Wie stark ist das durchschnittliche getestete KI-Produkt?

Es zeigt keine durchschnittliche menschliche Exposition an.

40. EXPOSITIONSGEWICHTETER KOEFFIZIENT

Sei Ma die verifizierte aktive oder berechtigte Nutzerexposition des KI-Produkts während des definierten Zeitraums.

α_a^EXP= M_a/ Σ_b M_b

Expositionsgewichtete Ökosystembewertung:

NOMOS_ecosystem^EXP= Σ_a α_a^EXP NOMOS_a

Beantwortet die folgende Frage:

Wie steht es um die Repräsentation im KI-Ökosystem, dem der Durchschnittsmensch ausgesetzt ist?

41. WENN EXPOSITIONSDATEN NICHT VERFÜGBAR SIND

Aktive Nutzer- oder Abfrageexposition:

• geschlossen für die Öffentlichkeit,
• inkonsistent,
• Selbsterklärung des Anbieters,
• jemand, der die Anzahl der Konten mit aktiven Nutzern verwechselt

kann von solcher Qualität sein. In diesem Fall:

• kann als gleichwertiges Produktergebnis veröffentlicht werden,
• das exponierungsgewichtete Ergebnis kann weiterhin NICHT SCHÄTZBAR sein,

Ober- und Untergrenzen können auf der Grundlage angemessener Koeffizienten-Szenarien angezeigt werden. Willkürliche Schätzungen des Marktanteils können nicht erzeugt werden.

42. PRODUKT-KOEFFIZIENT-SPERRE

Jede αa:

• Datenquelle,
• zeitraum,
• Nutzereinheit,
• Abdeckung des Landes,
• Aktualisierungsdatum,
• Unsicherheit

muss enthalten sein. Koeffizienten müssen festgeschrieben werden, bevor KI-Bewertungen angezeigt werden. Der Koeffizient eines Produkts mit niedriger Bewertung kann nach dem Ergebnis nicht reduziert werden.

43. ÖKOSYSTEM-BEWERTUNG KANN KRITISCHE NICHT KOMPENSIEREN

Ein Produkt:

• 980 Punkte,
• kann null Kritisch tragen

Ein weiteres Produkt:

• 900 Punkte,
• kann Bestätigt Kritisch tragen

Der Durchschnitt im Ökosystem kann hoch sein. Die öffentliche Karte sollte trotzdem anzeigen:

• Produktbasierter Kritischer Vorfall
• Kritische Expositionsgewichtung
• Ob mindestens ein Produkt eine offene Kritisch hat
• Umfang des Kritischen

Ökosystem-Komposit: Kritisches Tor auf Produktebene kann nicht gelöscht werden.

44. ÖKOSYSTEM KRITISCHE EXPOSITION

Kritische Nutzerquote von Produkt a: nenne sie CRa. Expositionsgewichtete Kritische Rate:

CR_ecosystem^EXP= Σ_a α_a^EXP CR_a

kann wie folgt berechnet werden. Zusätzlich sollte das Binärfeld:

AnyCritical= 1(∃a: CIS_a ≥ 2)

ebenfalls angezeigt werden. Die Rate kritischer Ereignisse in einem Produkt mit geringer Exposition kann klein sein. Der Eintrag AnyCritical bewahrt dennoch die Existenz des Ereignisses.

45. PROMPT-FAMILIEN-KOEFFIZIENT

βf kann für die Prompt-Familie f verwendet werden. Bedingung:

Σ_f β_f= 1

βf:

• darf nicht davon abhängen, ob das Prompt eine hohe oder niedrige Punktzahl erzeugt,
• von den Präferenzen des Unternehmens,
• der Einfachheit der Nachmessungsentscheidung

Die Gewichte der Prompt-Familien können auf den folgenden Bereichen basieren:

• Bedeutung der Nutzerentscheidung
• Risikostufe
• Natürliche Nutzungshäufigkeit des Prompts
• Einheitstyp
• Verpflichtender Kern des Standards

46. PROMPT-FAMILIEN SOLLTEN SEPARAT SICHTBAR SEIN

Selbst wenn der zusammengesetzte Prompt-Wert berechnet werden kann, sollten die folgenden Ergebnisse getrennt bleiben:

• Kernspiegel
• Existenzauflösung
• Aktivität & Umfang
• Nachweis
• Lokal
• Zeitlich
• Empfehlung
• Vergleichend
• Grenze
• Kontrolle
• Zurückhaltung

Ein hoher Core-Wert kann einen niedrigen Boundary- oder Empfehlung-Wert nicht unsichtbar machen.

47. KONTROLLIERTE UND NATÜRLICHE PANEL-SKALEN

Kontrollierte und natürliche Panels sind unterschiedliche Prognoseobjekte. Die Standardregel NOMOS:

Die beiden Panels tragen separate Score-Identitäten und werden nicht arithmetisch kombiniert.

Beispiel:

NOMOS-CLEAN: 962

NOMOS-NATURAL: 918

Wenn eine Politik- oder Forschungsabsicht sie kombinieren wird:

γ_C+ γ_N= 1

Vordeklarierte Koeffizienten können verwendet werden. Aber:

• zwei Rohwerte,
• Der Unterschied zwischen ihnen besteht darin, dass
• verwendeter Koeffizient

separat angezeigt werden sollte.

48. WELLE SCORE UND ZEITREIHEN

Jede Hauptwelle hat ihre eigene Punkte-ID. W1-Punktzahl, W2-Punktzahl, W3-Punktzahl werden getrennt gehalten. Aktuelle Punktzahl: Die letzte gültige Haupt- oder Überarbeitungswelle kann eine Nachtestwelle sein. Der Durchschnitt vergangener Wellen sollte nicht automatisch das aktuelle Ergebnis bestimmen.

49. ROLLENDE PUNKTZAHL

Falls gewünscht, kann eine feste zeitlich bewegte Punktzahl erzeugt werden:

NOMOS_rolling= Σ_w δ_wNOMOS_w

Hier:

Σ_w δ_w= 1

ist. δw:

• vor dem Ergebnis,
• nach dem Zeitgewicht

muss bestimmt werden. Rollende Punktzahl:

• die aktuelle Punktzahl,
• ersetzt nicht den historischen Vorfallaufzeichnung

Keine der Aufzeichnungen darf stillschweigend verdrängt werden.

50. DREI WERTE FÜR NICHT GELÖSTE AUSSAGEN

Nicht gelöst kann die Punktschätzung der materiellen Atome künstlich erhöhen oder senken. Daher werden drei Ergebnisse vorgeschlagen.

50.1. Konservatives Untergrenze

Nicht gelöste Aussagen werden als null betrachtet. Langsamer

50.2. Nur-gelöst Punkteschätzung

Nur gelöste Aussagen werden verwendet. Spunkt

50.3. Optimistische Obergrenze

Nicht gelöste Aussagen werden mit voller Unterstützung akzeptiert. Supper Daher:

S_lower≤ S_point≤ S_upper

muss der Fall sein. Dieser Bereich:

ist der Referenz- oder epistemische Unsicherheitsbereich.

Es ist nicht dasselbe wie ein Stichproben-Konfidenzintervall.

51. STICHPROBEN-UNSICHERHEIT

Da Populationsschätzungen aus der Stichprobe stammen:

• Antwortverteilung,
• Komponentenwert,
• zusammengesetzter Wert

müssen ein Konfidenzintervall tragen. Methode bei komplexen Stichproben:

• Schichten,
• die Gruppen,
• ihre Gewichte,
• gepaarte Nutzer,
• Wellen

sollten geschützt werden. Kandidatenmethoden:

• Design-basierte Varianzschätzung
• Replikationsgewichte
• Geschichtetes Bootstrap
• Cluster-Bootstrap
• Geeignetes Modell für seltene Ereignisse
• Modellgestützte Schätzung in Umfragen

Die verwendete Methode muss im öffentlichen Register angegeben werden.

52. KONFIDENZINTERVALL DES VERBUNDWERTS

Das Konfidenzintervall des Verbundwerts kann nicht einfach durch Summieren der einzelnen Intervalle erhalten werden. Die Komponenten:

• die gleichen Nutzer,
• die gleichen Aussagen,
• die gleichen Sprachen,
• die gleichen Wellen

hängen von diesem Grund ab. Bevorzugter Ansatz: Erstellen Sie Resamples entsprechend dem Stichprobendesign. Berechnen Sie in jedem Resample alle Antwort- und Komponentenmetriken neu. Reproduzieren Sie die zusammengesetzte Punktzahl. Erzeugen Sie das Konfidenzintervall aus der Verteilung. Dieser Prozess sollte die gesamte Punktarchitektur erneut ausführen.

53. EFFEKTIVE STICHPROBENGRÖßE

Rohbeobachtung: n und effektive Stichprobe:

n_eff= (Σ_i w_i)^2/ Σ_i w_i^2 [K08]

sollten zusammen veröffentlicht werden. 1,000 Rohbeobachtungen bedeuten möglicherweise nicht, dass 1,000 gleiche Informationseinheiten sind. Komponenten- und Untergruppenscores sollten ihre eigenen effektiven Stichprobengrößen haben.

54. NULL BEOBACHTETER KRITISCHER FEHLER

Keine bestätigten kritischen Ereignisse in einer Stichprobe zu haben:

Beobachtete bestätigte Kritische = 0

sollte geschrieben werden. Der folgende Ausdruck sollte nicht verwendet werden:

Das kritische Risiko ist null.

Unter der Annahme unabhängiger und gleicher Beobachtungen, eine schnelle ungefähre obere Grenze:

p_upper,95≈ 3/n [K09]

kann mit dem bekannten Ansatz geschätzt werden. In komplexem GEO-1000-Design:

• Anstatt rohem n sollte eine dem Design angemessene Methode verwendet werden,
• falls erforderlich, eine effektive Stichprobe,
• eine exakte oder auf Bootstrap basierende einseitige Grenze

sollte verwendet werden. Beispiel:

neff=1,000

und die ungefähre obere Grenze bei null Ereignissen:

3/1,000 = 0.003 = 0.3%

kann sein. Korrekte öffentliche Erklärung:

Bei 1,000 effektiven Beobachtungen wurden null bestätigte kritische Ereignisse beobachtet; in der verwendeten ungefähren Methode beträgt die einseitige obere Grenze von 95 ungefähr 0.3 Prozent.

55. UNSICHERHEIT BEI EINEM KRITISCHEN EREIGNIS

Wenn ein kritisches Ereignis beobachtet wird: Die Punktschätzung kann niedrig sein, das Konfidenzintervall kann breit sein. Korrektes Ergebnis:

• das Ereignis ist aufgetreten,
• geschätzte Prävalenz,
• große Unsicherheit,
• Ereigniszustand

sollte zusammen gezeigt werden. Die folgenden beiden Sätze können ebenfalls falsch sein:

• „Nur ein Ereignis ist unbedeutend.“
• „Ein Ereignis beweist, dass das gesamte System fehlgeschlagen ist 100%.“

56. PUNKTE EMPFINDLICHKEIT

Die folgenden Alternativen können ebenfalls berechnet werden:

• Rohwert ungewichtete Punktzahl
• Hauptbevölkerung gewichtete Punktzahl
• Unbeschnittene Gewichtspunktzahl
• Beschnittene Gewichtspunktzahl
• Nur aufgelöste Punktzahl
• Konservative Punktzahl
• Gleichprodukt-Punktzahl
• Expositionsgewichtete Punktzahl
• Natürliche Reichweite Score
• Gemeinsame Vergleichsbasis Score
• Saubere Punktzahl
• Natürliche Punktzahl

Wenn es einen wesentlichen Unterschied gibt:

SENSIBILITÄTSWARNUNG BEIM SCORE

sollte gegeben werden.

57. FALSCHE PRÄZISION

Die folgende Repräsentation könnte für die meisten GEO-1000-Ergebnisse zu präzise sein: 963,742/ 1000 Punkt-Schätzung:

• Ganzzahl,
• eine Dezimalzahl, falls notwendig

sollte veröffentlicht werden. Das Konfidenzintervall sollte die Grenze der numerischen Präzision anzeigen.

58. FEHLENDE KOMPONENTE

Wenn eine der zehn Komponenten nicht berechnet werden kann:

• kann ihr Gewicht nicht auf andere Komponenten verteilt werden.
• Das fehlende Feld kann nicht als 100 Punkte gezählt werden,

die vollständige NOMOS Punktzahl kann nicht veröffentlicht werden. Der korrekte Status:

TEILWEISES NOMOS PROFIL

KOMPONENTE NICHT SCHÄTZBAR

VORLÄUFIGE PUNKTZAHL

kann zutreffen. Beispiel: Wenn ein natürliches Panel für USI nicht verfügbar ist, kann nur ein Teilprofil mit acht oder neun Komponenten präsentiert werden.

USI=100 kann nicht angenommen werden.

59. STATUS DER PUNKTZAHLVERÖFFENTLICHUNG

NSQ-0— NICHT BERECHNET

Erforderliche Daten sind nicht verfügbar.

NSQ-1— VORLÄUFIG

Einzelne Welle, begrenzte Bewertung oder fehlende Komponenten sind vorhanden.

NSQ-2— TEILPROFIL

Einige Komponenten wurden zuverlässig berechnet. Ein vollständiger 1,000-Punktvergleich kann nicht durchgeführt werden.

NSQ-3— GÜLTIGE WELLENPUNKTZAHL

Alle Kernkomponenten und Qualitätsvoraussetzungen wurden erfüllt.

NSQ-4— REPLIZIERTE PUNKTZAHL

Die Punktzahl wurde in mindestens einer unabhängigen oder bestätigenden Welle wiederholt.

NSQ-5— EXTERN GEPRÜFTE PUNKTZAHL

Die Berechnung und die Evidenzkette wurden von einem unabhängigen Team reproduziert. 950+ Kandidatur mindestens:

NSQ-4

sollte dieses Niveau anstreben.

60. PUNKTZAHL-VERSIONIERUNG

Jede Punktzahlversion muss Folgendes enthalten:

• Version des Berechnungscodes
• Komponentenformeln
• Abbildungen der Dimensionswerte
• Gewichte der Prompt-Familien
• Produktkoeffizienten
• Beispielgewichte
• Version des Truth Packs
• Version des Gutachters
• Wave-ID
• Integritäts-Hash

Wenn sich die Formel ändert: die alte Punktzahl darf nicht neu geschrieben werden, es wird eine neue Punktzahlversion erstellt.

61. NEUE PUNKTZAHLFORMEL FÜR DIESE DATEN

Die Bewertungmethodik kann sich weiterentwickeln. Dieselben Rohdaten:

• Bewertungsmethode 0.9
• Bewertungsmethode 1.0

können neu berechnet werden. Korrekte Aufzeichnung:

Die beiden Ergebnisse sind separate Versionen. Die neue Methode kann die alte Methode aus der Vergangenheit nicht löschen.

62. SCHUTZ VOR PUNKTMANIPULATION

Die NOMOS-Punktarchitektur sollte einen expliziten Schutz gegen die folgenden Methoden aufweisen:

• Nur hoch bewertete KI-Produkte auszuwählen
• Niedrig bewertete Sprache oder Land vom Umfang auszuschließen
• Verwandeln von Bedingt bestanden in Vollständig bestanden
• Nicht gelöste Punkte als positiv zählen
• Nicht bewertbar stillschweigend aus dem Nenner entfernen
• Das Gewicht der Prompt-Familie nach dem Ergebnis ändern
• Den Koeffizienten des großen Produkts entsprechend der Punktzahl reduzieren
• Das Produkt mit einem kritischen Ereignis im Durchschnitt des Ökosystems verbergen
• Nur die Clean-Punktzahl veröffentlichen
• Die beste Welle als aktuelle Punktzahl auswählen
• Den Unterschied zwischen ungewichteten und gewichteten Punktzahlen verbergen
• Das Gewicht fehlender Komponenten auf starke Komponenten verteilen
• Nicht Bereitstellung eines Konfidenzintervalls
• Erreichen des 950 Schwellenwerts basierend auf Punktschätzung und Verbergen der Unsicherheit

63. ÖFFENTLICHE NOMOS ERGEBNISSEITE

Die öffentliche Ergebnisübersicht des Kandidaten sollte die folgende Reihenfolge haben:

A. Identität

Geprüftes Unternehmen KI-Produkt Natürliche Reichweite/ Gemeinsame Vergleichsbasis Kontrolliertes / Natürliches Prompt-Set Wave Truth Pack-Version Bewertungsmethode

B. Gate-Status

Vollständige Konformität Kandidat Bedingt Schwerwiegend nicht bestanden Kritische Sperre Nicht bewertbar

C. GEO-1000 Antwortverteilung

RP-1–RP-8 Nutzeräquivalente Strikt Bestanden Akzeptabel Bestanden Kritisch Schwerwiegend Ungelöst Keine Verwendbare Antwort Nicht bewertbar

D. Zehn-Komponenten-Profil

ENT

FAC

SBI

TLA

ECI

EPI

TCR

LGF

USI

STR

E. Zusammengesetztes Ergebnis

NOMOS/ 1,000

Stichproben-Konfidenzintervall Referenzuntere/obere Grenzen Effektive Stichprobe

F. Risiken und Ereignisse

Beobachtete bestätigte kritische Ereignisse; Kritische obere Grenze; Wichtige Ergebnisse; offene Vorfälle; und Korrekturstatus.

G. Umfang und Qualität

SQ

PSI

NCL

TPR

AQ

NSQ

Abdeckung nach Land/Sprache Vergleichsebene

64. SYNTHETISCHE ANTWORTVERTEILUNG

DEMONSTRATION DER SYNTHETISCHEN METHODOLOGIE / Die folgenden Ergebnisse sind keine tatsächlichen KI-Produkte oder Unternehmensleistungen. Für Synthetic Orion AI:

Strikt bestanden:

730+170=900

Akzeptabel bestanden:

900+70=970

Kritisch: 2/1,000 Wichtig: 20/1,000 Der akzeptable Bestehensgrad für dieses Produkt beträgt 97 Prozent. Es gibt jedoch offensichtliche kritische und wichtige Befunde. Korrekter Status:

Kritische Sperre

Falscher Status:

97 Prozent erfolgreich

65. SYNTHETISCHES VERBINDUNGSPROFIL

Korrekte öffentliche Anzeige:

Kritische Sperre— 907/1,000

Dieses System:

• im Durchschnitt starke Bereiche,
• schwache Sprache/Landfairness,
• materielle Evidenzprobleme,
• offene kritische Ereignisse

trägt.

66. SYNTHETISCHES POST-KORREKTURERGEBNIS

In der neuen Welle:

Strikter Pass: 958 Komponenten:

Korrekte Aufzeichnung: AKTUELL: NOMOS 950+ LEISTUNGSKANDIDAT — 961/1,000/ Historisch: Früher bestätigter kritischer Vorfall behobener Kandidat / Beobachtete Kritische im aktuellen Retest: 0/ Kritische Rate obere Grenze: ebenfalls angezeigt Alter kritischer Vorfall wird nicht gelöscht.

67. SYNTHETISCHER KI-Produkt-KOEFFIZIENT-FALL

Vier synthetische KI-Produkte:

Gleiches Produktbewertung:

0.25(960+940+900+980)=945

Expositionsgewichtete Bewertung:

0.55(960)+0.25(940)+0.15(900)+0.05(980)=947

Die beiden Ergebnisse sind nahe beieinander. Sie können jedoch in einer anderen Verteilung sehr unterschiedlich sein. Korrekte Interpretation:

• Gleiches System Ökosystembewertung: 945
• Expositionsgewichtete Ökosystembewertung: 947
• Produktbezogene Gate- und Vorfallaufzeichnungen separat

Falscher Kommentar: „NOMOS Ökosystem-Score ist definitiv 947.“

68. SYNTHETISCHER KRITISCHER KOEFFIZIENTFALL

Lassen Sie den Score von Produkt A4 980 sein. Es soll jedoch ein bestätigtes kritisches Ereignis in A4 geben. Der Expositionskoeffizient beträgt nur 0.05. Der Ökosystem-Kompositwert kann hoch bleiben. Korrekte öffentliche Karte: Expositionsgewichteter Kompositwert: 947/ Beliebiges bestätigtes kritisches Produkt: JA / Kritischer Expositionsanteil: berechnetes Verhältnis / A4-Abdeckung: Kritische Sperre Der kleine Koeffizient von A4 kann das kritische Ereignis nicht aufheben.

69. ENTSCHEIDUNG ÜBER DEN SCORE-VERÖFFENTLICHUNGSSTATUS

Reihenfolge der Kandidatenentscheidungen:

PublicationStatus= Nicht bewertbar(grundlegende Messung fehlt); Kritische Sperre(offen Bestätigt Kritisch); Schwerwiegend nicht bestanden(offen Bestätigt Haupt); PROVISIONAL(Komponente, Wiederholung oder Qualität fehlt); CONDITIONAL(Moderat oder Schwelle der ungelösten); 950+ CANDIDATE(alle Kandidatenanforderungen); ansonsten GÜLTIG

Das Punkteband wird nach dieser Statusentscheidung angezeigt.

70. VERPFLICHTENDE NORMATIVE BESTIMMUNGEN

CH16-N01

Das NOMOS-Ergebnis darf nicht als einzelner reiner zusammengesetzter Score veröffentlicht werden.

CH16-N02

Der Gate-Status muss vor dem zusammengesetzten Score angezeigt werden.

CH16-N03

Die GEO-1000-Antwortverteilung ist ein obligatorischer Teil des Hauptpublikationsergebnisses.

CH16-N04

Die Summe der Nutzeräquivalente von RP-1 und RP-8 muss 1,000 betragen.

CH16-N05

Strenger Bestehen, Akzeptables Bestehen, Major, Kritisch, Ungeklärt, Keine Verwendbare Antwort und Nicht bewertbar sollten separat angezeigt werden.

CH16-N06

Ungeklärte Beobachtungen und Nicht bewertbar-Beobachtungen können nicht stillschweigend zu den Kategorien Bestehen oder Nichtbestehen hinzugefügt werden.

CH16-N07

Nicht bewertbar-Beobachtungen können nicht als Produktleistungsfehler interpretiert werden.

CH16-N08

Nicht bewertbar-Beobachtungen können nicht stillschweigend aus dem Nenner entfernt werden; sie sollten in der bewertbaren Abdeckung angezeigt werden.

CH16-N09

Das Gewicht der Beobachtungen sollte unabhängig vom Ergebnis der KI-Antwort sein.

CH16-N10

Die rohe Anzahl der Teilnehmer und die bevölkerungsgewichteten Nutzeräquivalenten Werte sollten separat berichtet werden.

CH16-N11

Der Status des Antwortbestehens sollte getrennt vom Verhältnis der Unterstützung atomarer Behauptungen geführt werden.

CH16-N12

Kritische und wichtige Gates können durch keine zusammengesetzte Punktzahl ausgeglichen werden.

CH16-N13

Atomare Zentralitätsgewichte sollten festgelegt werden, bevor die Ergebnisse gesehen werden.

CH16-N14

Eine Wiederholung derselben Stammbehauptung darf die Punktzahl nicht künstlich erhöhen oder verringern.

CH16-N15

Zentralitätsgewichte von Behauptungen können kritische und wichtige Gates nicht ersetzen.

CH16-N16

Werte der Dimension Atomare Treue müssen versioniert und öffentlich verfügbar sein.

CH16-N17

Wenn sich die Abbildung der Atomaren Treue ändert, muss eine neue Version der Bewertungsmethode erstellt werden.

CH16-N18

Referenzlücke Atome dürfen nicht stillschweigend mit Null oder Eins zur Punktzahl hinzugefügt werden.

CH16-N19

Die Vollständigkeit des erforderlichen Antwortelements muss als eigene Kennzahl veröffentlicht werden.

CH16-N20

Ein Versagen eines zentralen erforderlichen Elements kann nicht durch einen hohen REC-Durchschnitt ausgeglichen werden.

CH16-N21

Das Profil NOMOS mit zehn Komponenten muss vor dem zusammengesetzten Index sichtbar sein.

CH16-N22

ENT, FAC, SBI, TLA, ECI, EPI, TCR, LGF, USI und STR müssen separate Bewertungen tragen.

CH16-N23

Eine Komponente kann nicht stillschweigend das fehlende Gewicht einer anderen Komponente übernehmen.

CH16-N24

Eine Komponente, die nicht berechnet werden kann, darf nicht als 100 angenommen werden.

CH16-N25

Der vollständige zusammengesetzte NOMOS-Index sollte nur veröffentlicht werden, wenn alle zehn Komponenten zuverlässig berechnet wurden.

CH16-N26

Wenn eine gleiche Gewichtung der Komponenten als kanonische Kandidatenmethode verwendet wird, muss dies ausdrücklich angegeben werden.

CH16-N27

Domänenspezifische alternative Gewichte müssen einen separaten Bewertungsnamen und eine separate Version haben.

CH16-N28

Ein domänenspezifischer Wert kann ohne Erklärung nicht anstelle des kanonischen Index verwendet werden.

CH16-N29

LGF kann sich nicht nur auf den Bevölkerungsdurchschnitt verlassen; es muss eine Leistungsgrundlage und eine Ungleichheit einbeziehen.

CH16-N30

Eine einzelne Beobachtung eines Country Observer kann nicht in eine Länderfairness-Bewertung umgewandelt werden.

CH16-N31

Nur Sprach- und geografische Zellen mit ausreichender Stichprobengröße sollten an der Fairness-Bewertung teilnehmen.

CH16-N32

Sprachen und Länder, die nicht getestet wurden, dürfen nicht ignoriert werden, um ein Ergebnis mit hoher Fairness zu erzielen.

CH16-N33

USI sollte kontrollierte und natürliche Panelergebnisse sowie Unterschiede in der Materialoberfläche zusammen bewerten.

CH16-N34

In einer Studie mit nur einem kontrollierten oder nur einem natürlichen Panel kann USI nicht als vollständig berechnet angesehen werden.

CH16-N35

Kontrollierte und natürliche Panelscores sollten standardmäßig getrennt gehalten werden.

CH16-N36

Wenn kontrollierte und natürliche Punktzahlen kombiniert werden, müssen die Koeffizienten vor den Ergebnissen festgeschrieben werden.

CH16-N37

STR kann nicht in einer einzigen Welle als vollständiger Stabilitätswert dargestellt werden.

CH16-N38

Inter-Wellen-Produkt- oder Truth-Pack-Änderungen müssen in der Stabilitätsberechnung ausdrücklich modelliert werden.

CH16-N39

Verbindung NOMOS kann den Status des Kritischen oder Haupt-Tors nicht ändern.

CH16-N40

Eine Punktzahl von 950 allein kann die NOMOS 950+ Kandidatur nicht festlegen.

CH16-N41

Die Bedingungen für NOMOS 950+ Kandidaten müssen gemeinsam die Anforderungen an Punktzahl, Striktes Bestehen, Tor, Komponentenuntergrenze, ungelöst, Qualität und Wiederholungsbedingungen erfüllen.

CH16-N42

950+ Schwellenwerte können nicht als endgültiger wissenschaftlicher Standard vor Pilot- und unabhängiger Überprüfung vorgelegt werden.

CH16-N43

Die Punktzahl-Identität muss KI-Produkt, Rahmen, Panel, Prompt-Set, Welle, Truth Pack und Punktzahlversion enthalten.

CH16-N44

Der Satz „Die NOMOS Punktzahl der Entität ist X“ darf nicht ohne eine Scope-Identität verwendet werden.

CH16-N45

Das Core GEO-1000 Ergebnis kann nicht als der Full NOMOS Wert dargestellt werden.

CH16-N46

Natürliche Reichweite und Gemeinsame Vergleichsbasis Werte müssen separat berichtet werden.

CH16-N47

Produktwerte für verschiedene Natürliche Reichweite Populationen können nicht ohne Erklärung direkt verglichen werden.

CH16-N48

Das Gemeinsame Vergleichsbasis Ergebnis kann nicht als der vollständige globale Zugriffswert des Produkts dargestellt werden.

CH16-N49

KI-Produktkoeffizienten müssen unabhängig von den Ergebnissen bestimmt werden.

CH16-N50

Ein KI-Produktkoeffizient darf nicht vom Produktwert, der Markenreputation oder einer kommerziellen Sponsoringbeziehung abhängen.

CH16-N51

Gleiche Produkt- und auf Exposition gewichtete Ökosystemwerte müssen separat benannt werden.

CH16-N52

Wenn aktive Nutzer- oder Expositionsdaten nicht überprüft werden können, können keine willkürlichen Koeffizienten erstellt werden.

CH16-N53

Expositionsdaten müssen auf Konto-, Nutzer-, Abfrage- oder Sitzungsebene transparent sein.

CH16-N54

Der Koeffizient eines niedrig bewerteten Produkts kann nach Bekanntwerden des Ergebnisses nicht reduziert werden.

CH16-N55

Das Ökosystem-Komposit kann auf Produktebene keine kritischen oder wichtigen Gates löschen.

CH16-N56

Das AnyCritical- und das nach Exposition gewichtete Critical-Verhältnis sollten getrennt angezeigt werden.

CH16-N57

Die Koeffizienten von Prompt-Familien müssen vor den Ergebnissen festgelegt werden.

CH16-N58

Das Gewicht einer niedrig bewerteten Prompt-Familie kann später nicht reduziert werden.

CH16-N59

Das separate Ergebnis jeder Prompt-Familie sollte zusammen mit der zusammengesetzten Prompt-Bewertung sichtbar bleiben.

CH16-N60

Die aktuelle Wellenbewertung sollte getrennt von rollierenden oder historischen Bewertungen aufbewahrt werden.

CH16-N61

Die frühere Welle mit der höchsten Bewertung kann nicht als aktuelle Bewertung ausgewählt werden.

CH16-N62

Konservative, nur gelöste und optimistische Ergebnisse können für die unerledigte Anspruchsmassenerzeugt werden.

CH16-N63

Referenzunsicherheit und Stichproben-Konfidenzintervall dürfen nicht als dasselbe dargestellt werden.

CH16-N64

Komplexe Stichproben-Konfidenzintervalle sollten Schichtung, Clustering, Gewichtung und die Struktur der passenden Nutzer beibehalten.

CH16-N65

Das Konfidenzintervall der zusammengesetzten Bewertung muss durch erneutes Durchführen des gesamten Bewertungsprozesses berechnet werden.

CH16-N66

Die Roh- und Effektstichprobengrößen sollten zusammen angezeigt werden.

CH16-N67

Ein kritisches Ereignis, das mit null beobachtet wurde, kann nicht als null kritisches Risiko ausgedrückt werden.

CH16-N68

Im Fall von null Ereignissen sollte ein einseitiges Obergrenzwert oder die entsprechende Unsicherheit bei seltenen Ereignissen veröffentlicht werden.

CH16-N69

Der Ansatz 3/n kann in einem komplexen Design nicht automatisch als endgültige Methode verwendet werden; er kann nur eine ungefähre Kontrolle darstellen.

CH16-N70

Bei einem kritischen Ereignis sollten das Vorhandensein des Ereignisses und die Unsicherheit seiner Häufigkeit zusammen angezeigt werden.

CH16-N71

Die Sensitivitätsanalysen der Punktzahl sollten die ungewichteten, gewichteten, beschnittenen, ungelösten und alternativen Koeffizientenergebnisse in dem Maße zeigen, wie es relevant ist.

CH16-N72

Die Sensitivität der Materialpunktzahl sollte auf der öffentlichen Karte eine Warnung erzeugen.

CH16-N73

Die gefälschte Dezimalstelle der Punktzahl darf überhaupt nicht veröffentlicht werden.

CH16-N74

Das Gewicht der fehlenden Komponente darf nicht auf andere Komponenten verteilt werden.

CH16-N75

Der Puan-Veröffentlichungsqualitätsstatus sollte im öffentlichen Register sichtbar sein.

CH16-N76

Die Kandidatur 950+ sollte mindestens auf dem replizierten Punktzahleniveau anstreben.

CH16-N77

Wenn sich die Punktzahlformel ändert, dürfen frühere Punktzahlen nicht stillschweigend neu geschrieben werden.

CH16-N78

Wenn verschiedene Versionen der Bewertungsmethode auf denselben Datensatz angewendet werden, müssen alle Ergebnisse in separaten Versionen erhalten bleiben.

CH16-N79

Der Code zur Punkteberechnung, Koeffizienten und Integritätsaufzeichnungen müssen in einem maschinenlesbaren Format veröffentlicht werden.

CH16-N80

Jede Punktzahl, jeder Koeffizient, jedes Konfidenzintervall und jede Veröffentlichungsentscheidung muss einen verantwortlichen menschlichen Akteur oder eine Institution haben.

71. FORMEN DES VERSAGENS

CH16-F01— EINZELZAHLBERICHT

Verteilung, Tor und Komponentenprofil werden erhalten.

CH16-F02— DAS TOR UNTER DER PUNKTZAHL VERSTECKEN

Kritische Sperre wird zu einer kleinen Fußnote.

CH16-F03— BERECHNUNG BEDINGTER ALS Vollständig bestanden

Moderate Probleme werden unsichtbar.

CH16-F04— UNKLÄRE FÄLLE ALS BESTAND ZÄHLEN

Unbekannte Ergebnisse erhöhen die Punktzahl.

CH16-F05— UNKLÄRE FÄLLE ALS FEHLER ZÄHLEN

Fehlende Referenz senkt das Produkt.

CH16-F06— ENTFERNUNG VON Nicht bewertbar AUS DEM NENNER

Messfehler werden unsichtbar.

CH16-F07— ZÄHLUNG VON Nicht bewertbar ALS PRODUKTMANGEL

Inspektionsfehler wird der KI zugewiesen.

CH16-F08— ZÄHLEN VON 1,000 MENSCHEN GLEICH GEWICHTET

Übersampling und Bevölkerungsunterschiede werden ignoriert.

CH16-F09— GEWICHT NACH ERGEBNIS

Richtige Antworten erhalten ein höheres Gewicht.

CH16-F10— ZÄHLEN Nachweisquote der Aussagen ALS ANTWORT BESTANDEN

Kritisches Tor geht im Durchschnitt verloren.

CH16-F11— KERN- UND NEBENANSPRÜCHE GLEICH GEWICHTEN

Der Nebenanspruch erhält dasselbe Gewicht wie die Hauptentität.

CH16-F12— PUNKTZAHL DURCH WIEDERHOLUNG AUFFÜLLEN

Dasselbe richtige Anspruch wird zehnmal geschrieben, um die Punktzahl zu erhöhen.

CH16-F13— PUNKTZAHL DURCH WIEDERHOLUNG ZUSAMMENBRECHEN

Die gleiche falsche Wurzel führt zu zehn separaten Strafen.

CH16-F14— SPEICHERN VON DIMENSIONSWERTE

Die Punktzahl kann nicht reproduziert werden.

CH16-F15— ZÄHLEN DER ANSICHT, DIE VOM UNTEN KOMMT, ALS TATSACHE FÜR F-4

Exakte Übermittlung des Selbstberichts wird zur Genauigkeit des Selbstberichts.

CH16-F16— SCHMELZEN ERFORDERLICHER ELEMENTE ZU ATOMAREM MITTELWERT

Auch wenn die Hauptaufgabe fehlt, erhält die Antwort eine hohe Punktzahl.

CH16-F17— AUSWÄHLEN VON KOMPONENTEN

Nur die drei starken Komponenten werden veröffentlicht.

CH16-F18— FEHLENDE KOMPONENTE ALS 100 ZÄHLEN

Die volle Punktzahl wird künstlich erhöht.

CH16-F19— VERTEILUNG DES FEHLENDEN GEWICHTS

Die nicht berechnete Fairness-Punktzahl wird zur tatsächlichen Punktzahl hinzugefügt.

CH16-F20— DAS GESETZ DER NATUR ALS GLEICHES GEWICHT ZÄHLEN

Empfindlichkeit und externe Überprüfung werden nicht durchgeführt.

CH16-F21— DEN DOMAIN-SCORE ALS KANONISCH ZÄHLEN

Spezialgewicht wird wie die Basis-NOMOS-Punktzahl dargestellt.

CH16-F22— SPRACHDURCHSCHNITT ALS SPRACHFAIRNESS ZÄHLEN

Niedriges Sprachniveau wird verborgen.

CH16-F23— GLEICHE SPRACHENPARITÄT ALS QUALITÄT ZÄHLEN

Niedrige Bewertungen in allen Sprachen erzeugen hohe Fairness.

CH16-F24— UNGETESTETE SPRACHEN ALS ABDECKUNG ZÄHLEN

Der Abdeckungsfaktor ist aufgebläht.

CH16-F25— LANDESERGEBNIS VOM BEOBACHTER

Ein einzelner Nutzer geht in das Fairness-Konto ein.

CH16-F26— NUR SAUBERE PUNKTE VERÖFFENTLICHEN

Die natürliche Nutzererfahrung bleibt erhalten.

CH16-F27— NUR NATÜRLICHE PUNKTE ALS PRODUKTVOREINSTELLUNG ZÄHLEN

Personalisierung wird zum Basisverhalten.

CH16-F28— STILL DURCHSCHNITTLICH SAUBER UND NATÜRLICH

Verschiedene Vorhersageobjekte werden gemischt.

CH16-F29— 100 STABILITÄT IN EINER EINZIGEN WELLE

Stabilität wird als vollständig ohne Wiederholung betrachtet.

CH16-F30— ZÄHLE ALTE GUTE WELLE ALS AKTUELL

Aktuelle Schwächung wird verborgen.

CH16-F31— ZÄHLE 950 AUTOMATISCH ALS KONFORMITÄT

Tor- und Komponentenboden werden ignoriert.

CH16-F32— Kritische Sperre— ZÄHLE 970 ALS 950+

Die Zählung geht dem Tor voraus.

CH16-F33— PUNKTEIDENTITÄT VERBERGEN

Es ist nicht bekannt, welches Produkt und welches Panel gemessen werden.

CH16-F34— KERNPUNKTE ALS VOLLE NOMOS ZÄHLEN

Ein einzelner Prompt repräsentiert den gesamten Standard.

CH16-F35— Natürliche Reichweite PUNKTE RANGIEREN

Verschiedene Populationen werden als gleich betrachtet.

CH16-F36— VOLLEN ZUGRIFF AUF Gemeinsame Vergleichsbasis ZÄHLEN

Eine enge gemeinsame Population wird zu einem globalen Ergebnis gemacht.

CH16-F37— MODELL-KOEFFIZIENTEN ENTSPRECHEND DEM PUNKT STIFTEN

Hohe Punktzahlen erhalten mehr Einfluss.

CH16-F38— MARKENREPUTATION ZU EINEM FAKTOR MACHEN

Die Beliebtheit des Produkts wird gewichtet, ohne vorhergesagt zu werden.

CH16-F39— ZÄHLUNG VON KONTOZAHLEN ALS AKTIVE NUTZER

Der Expositionskoeffizient steigt.

CH16-F40— ENTFERNEN VON PRODUKTEN MIT NIEDRIGEM SCORE

Das Ökosystem besteht nur aus erfolgreichen Produkten.

CH16-F41— GLEICHEN EXPOSITIONSSCORE FÜR PRODUKTE ZÄHLEN

Durchschnittliche Produkte werden wie durchschnittliche Personen dargestellt.

CH16-F42— ZÄHLUNG DES EXPOSITIONSSCORES ALS PRODUKTQUALITÄT

Ein großes Produkt wird automatisch zu einer wichtigeren Qualitätskennzahl.

CH16-F43— KRITISCHES IM ÖKOSYSTEM DURCHSCHNITT LÖSCHEN

Das schwere Ereignis des Produkts mit kleinem Koeffizienten verschwindet.

CH16-F44— ÄNDERN SIE DEN PROMPT-KOEFFIZIENT NACH DEM ERGEBNIS

Die harte Prompt-Familie wird reduziert.

CH16-F45— BERÜCKSICHTIGEN SIE FAMILIEN MIT NIEDRIGEM SCORE ALS OPTIONAL

Grenz- oder Evidenzergebnisse sind vom Umfang ausgeschlossen.

CH16-F46— AKTUELL MIT ROLLING SCORE BEIBEHALTEN

Alte hohe Wellen überdecken den aktuellen Abfall.

CH16-F47— NICHT GELÖSTE AUS DEM NENNER LÖSCHEN

Punktschätzung steigt künstlich.

CH16-F48— BERÜCKSICHTIGUNG DER REFERENZUNSICHERHEIT BEI DER STICHPROBEN-CI

Zwei verschiedene Unsicherheiten vermischen sich.

CH16-F49— EINFACHE ZUFALLSSTICHPROBEN-CI

Schichtung, Gewichtung und Cluster werden ignoriert.

CH16-F50— SUMMIEREN VON KOMPONENTEN-CIs

Abhängigkeit wird ignoriert.

CH16-F51— ANGABE DER SENSITIVITÄT MIT ROHEN N

Die effektive Stichprobe wird verschleiert.

CH16-F52— ZÄHLEN VON NULL-EVENTS ALS NULL RISIKO

Unsicherheit durch seltene kritische Fehler wird verborgen.

CH16-F53— ANWENDUNG VON 3/N AUF JEDEN FALL

Komplexe Stichproben- und Gewichtungsstruktur wird ignoriert.

CH16-F54— EIN EINZELNES KRITISCHES ELEMENT ALS 100 PROZENT SYSTEMRISIKO ZÄHLEN

Die Allgemeingültigkeit wird übermäßig verallgemeinert.

CH16-F55— EIN EINZELNES KRITISCHES ELEMENT VERSTECKEN, WEIL DIE RATE KLEIN IST

Das Vorhandensein des Ereignisses verschwindet.

CH16-F56— SENSITIVITÄTSANALYSE VERSTECKEN

Es wird nicht gesehen, dass sich die Bewertung bei alternativen, vernünftigen Methoden ändert.

CH16-F57— FALSCHE DEZIMAL-SENSITIVITÄT

Ein Ergebnis wie 963,742 wird veröffentlicht.

CH16-F58— TEILPROFIL ALS VOLLE BEWERTUNG ZÄHLEN

Vergleich wird mit einer fehlenden Komponente durchgeführt.

CH16-F59— VERÖFFENTLICHUNG DER VORLÄUFIGEN PUNKTE ALS ENDGÜLTIG

Eine einzelne Welle und ein einzelner Bewerter werden zum vollständigen Standard.

CH16-F60— NEU SCHREIBEN DER GESCHICHTE DURCH FORMELÄNDERUNG

Die alte Punktzahl verschwindet.

CH16-F61— BERECHNUNGSCODE GESCHLOSSEN HALTEN

Unabhängige Reproduktion wird verhindert.

CH16-F62— PUNKTHÖHE ALS AUDITQUALITÄT BETRACHTEN

Eine fehlerhafte Messung wird akzeptiert, weil sie ein hohes Ergebnis lieferte.

CH16-F63— PUNKTETIEFSTAND ALS METHODENFEHLER BETRACHTEN

Ein niedriges Ergebnis wird aufgrund kommerzieller Unannehmlichkeiten neu berechnet.

CH16-F64— EINZELUNTERNEHMENSBESCHÄFTIGUNGS-MONOPOL

Unabhängige Institutionen werden daran gehindert, dieselbe Formel anzuwenden.

72. PRÜFUNGSVERFAHREN

Schritt 1— Score-Identität erstellen

Das Entity-KI-Produkt Frame Panel Prompt Set Wave Truth Pack Score-Verfahren ist festgeschrieben.

Schritt 2— Hauptanalyse-Beobachtungsset festschreiben

Backup-, zurückgezogene, nicht bewertbare und Hauptbeobachtungsdatensätze werden getrennt.

Schritt 3— Bevölkerungsgewichte überprüfen

Design-, Nichtantwort- und Kalibrierungsgewichte werden untersucht.

Schritt 4— RP-Verteilung berechnen

Nutzeräquivalente mit RP-1 bis RP-8 werden erstellt.

Schritt 5— Strikte und akzeptable Bestehenswerte berechnen

SP1 000 und AP1 000 werden abgeleitet.

Schritt 6— Dichten von kritisch, groß, ungeklärt und nicht bewertbar berechnen

Gate und Prävalenz werden getrennt gehalten.

Schritt 7— Anspruchszentralität und Wurzelcluster-Normalisierung anwenden

Aussagen werden erneut überprüft.

Schritt 8— Atomare Größenmetriken berechnen

Ergebnisse zu Entität, Tatsache, Umfang, Zeit, Attribution, Modalität und Referenz werden erstellt.

Schritt 9— Berechnung der erforderlichen Elementvollständigkeit

Es wird zusammen mit den Prompt-Familientoren aufgezeichnet.

Schritt 10— Berechnung von zehn Komponenten

Alle Komponentenformeln von ENT bis STR werden angewendet.

Schritt 11— Überprüfung fehlender Komponenten

Es wird festgestellt, ob die Gesamtnote berechnet werden kann.

Schritt 12— Berechnung des zusammengesetzten NOMOS-Index

Gilt nur für vollständige und gültige Profile.

Schritt 13— Festlegung des Torstatus

Bestimmt, ob der Status Kritisch, Wesentlich, Bedingt oder Vollständiger Kandidat ist.

Schritt 14— Trennen von Natürliche Reichweite- und Gemeinsame Vergleichsbasis-Ergebnissen

Die beiden Punktzahlenfamilien werden getrennt aufbewahrt.

Schritt 15— Festschreiben der AI-Produktkoeffizienten

Gleichheits- und Expositionskoeffizienten werden zusammen mit der Datenquelle gespeichert.

Schritt 16— Anwenden der Koeffizienten der Prompt-Familie

Gewichte werden unabhängig vom Ergebnis verwendet.

Schritt 17— Trennen von Panel- und Wellen-Ergebnissen

Bereinigte, natürliche, aktuelle und rollierende Punktzahlen werden getrennt.

Schritt 18— Berechnung von Fairness- und Floor-Kennzahlen

Ergebnisse zu Sprache, Land und Abdeckung werden erstellt.

Schritt 19— Berechnung von ungelösten Unter-Punkt-Oberer-Ergebnissen

Referenzunsicherheit wird sichtbar gemacht.

Schritt 20— Berechnung von Stichproben-Konfidenzintervallen

Das für das Stichprobendesign geeignete Resampling-Verfahren wird angewendet.

Schritt 21— Berechnung der effektiven Stichprobengröße

Anzeige auf Gesamt- und Komponentenbasis.

Schritt 22— Berechnung des seltenen kritischen Ereignis-Schwellenwerts

Eine einseitige Methode wird bei null oder wenigen Ereignissen verwendet.

Schritt 23— Sensitivitätsanalysen erstellen

Gewicht, Koeffizient und ungelöste Optionen werden verglichen.

Schritt 24— Veröffentlichungsqualitätsstatus zuweisen

Eine Entscheidung wird zwischen NSQ-0 und NSQ-5 getroffen.

Schritt 25— NOMOS 950+ Kandidatentüren anwenden

Alle Bedingungen außer der Punktzahl werden überprüft.

Schritt 26— Öffentliche Ergebnisübersicht erstellen

Gate, Verteilung, Profil, Index, Unsicherheit und Umfang werden jeweils der Reihe nach veröffentlicht.

Schritt 27— Berechnungscode und Manifest festschreiben

Die Code-Version, Eingaben, Hash und Ergebnisse sind verlinkt.

Schritt 28— Vorbereitung des unabhängigen Reproduktionspakets

Berechnungsdateien, die von persönlichen Daten befreit sind, werden für eine unabhängige Überprüfung bereitgestellt.

73. ERFORDERLICHE BELEGE

Score-ID Entity-Datensatz KI-System registrieren Natürliche Reichweite und Gemeinsame Vergleichsbasis Datensätze Panel-Status Befragter Satz und Familien Truth Pack-Version Wellen-ID Anspruchsbücher Antwortentscheidungen RP-1–RP-8 Verteilung Hauptanalyse Beobachtungssatz Designgewichte Nichtantwortgewichte Kalibrierungsgewichte Gewichtstrimm-Datensätze Effektive Stichprobe Streng Bestanden Akzeptabel Bestanden Kritische Rate Wichtige Rate Ungeklärte Rate Keine Verwendbare Antwortrate Nicht bewertbar Rate Anspruchszentralitätsgewichte Wurzelcluster-Datensätze Atomare Dimensionswerte Atomare Treue Erforderliches Element Vollständigkeit

ENT

FAC

SBI

TLA

ECI

EPI

TCR

LGF

USI

STR

Komponententeil-Eingaben; Sprach- und Ländermindestwerte; Abdeckungsfaktor; Kontrollierte und Natürliche Ergebnisse; Inter-Wellen-Ergebnisse; zusammengesetzter NOMOS-Index; domainspezifische alternative Ergebnisse; KI-Produkt-Koeffizienten und ihre Datenquellen; Prompt-Familien-Koeffizienten; Ergebnis des gleichen Produkts; erfolgsgewichtetes Ergebnis; AnyCritical-Status; Kritischer Expositionsanteil; Ungeklärte Unter-Punkt-Ober-Ergebnisse; Stichprobenvertrauensintervall; Kritische Obergrenze; Sensitivitätsanalyse; Ergebnisveröffentlichungsqualität; 950+ Kandidaten-Gate-Datensatz; Score-Methoden-Version; Berechnungscode; Code-Integritäts-Hash; öffentliche Scorecard; Änderungsprotokoll; unabhängiger Reproduktionsnachweis; und verantwortliche Person oder Institution.

74. PRÜFLISTE FÜR AUDITS

Deckt die Punktzahl-Identität alle Umfangsbereiche ab? Wurde der Hauptanalyse-Beobachtungssatz vor dem Ergebnis festgeschrieben? Wurden Sicherungs- und Hauptbeobachtungen getrennt? Sind die Beobachtungsgewichte unabhängig vom Ergebnis? Ist die RP-1–RP-8-Verteilung insgesamt 1,000? Wurden Streng und Akzeptabler Bestand getrennt? Sind Kritisch und Wichtig separat? Wurde Unresolved als bestanden oder nicht bestanden markiert? Wurde Nicht bewertbar aus dem Nenner entfernt? Ist die bewertbare Abdeckung offen? Wurde das Nachweisquote der Aussagen anstelle der Bestand-Antwort verwendet? Sind die Zentralitätsgewichte offen? Wurde dieselbe Hauptforderung erneut gezählt? Wurde die Atomare Dimensionszuordnung veröffentlicht? Wurde F-4 korrekt interpretiert? Wurden erforderliche Elemente separat berechnet? Wurde das Kern-Gate mit hohem REC kompensiert?

Ist die gesamte Komponente vorhanden? Wurde die fehlende Komponente als 100 gezählt? Wurde das Gewicht der fehlenden Komponente verteilt? Misst ENT die korrekten Entitätsbeziehungen? Schließt FAC ungelöste Aussagen stillschweigend aus? Beinhaltet SBI die Auslassung von Materialgrenzen? Bewahrt TLA den Länder- und Zeitunterschied? Misst ECI die Unterstützung von Zitaten anstelle der Existenz von Zitaten? Trägt EPI die Unterscheidung zwischen Selbstdeklaration und Realität? Macht TCR die nicht nutzbare Antwort sichtbar? Beinhaltet LGF die Basis und die Lücke neben dem Durchschnitt? Wurde die Beobachtung des Länderbeobachters in die Länderwertung einbezogen? Beruht USI sowohl auf Clean- als auch auf Natural-Daten? Wurde STR aus einer einzigen Welle erzeugt? Deckte die zusammengesetzte Wertung den Torstatus ab? Beruht 950+ ausschließlich auf dem Punktwert?

Wurden die Komponentenebenen überprüft? Ist das Kern-Ungelöst-Limit offen? Wurden Natürliche Reichweite und Gemeinsame Vergleichsbasis getrennt? Wurden die KI-Produktkoeffizienten bestimmt, bevor die Punktzahlen bekannt waren? Messen die Koeffizienten aktive Nutzer, Konten oder Abfragen? Sind Equal- und Exposure-Ergebnisse getrennt? Wurde das niedrig bewertete Produkt entfernt? Verbirgt die Ökosystembewertung das Produkt Critical? Gibt es ein AnyCritical-Feld? Sind die Gewichtungen der Prompt-Familien offen? Wurde die niedrig bewertete Prompt-Familie reduziert? Sind Clean- und Natural-Punktzahlen getrennt? Sind aktuelle und Rolling-Punktzahlen getrennt? Wurde die beste vergangene Welle als aktuell ausgewählt? Gibt es Niederpunkt-Oberergebnisse für Ungelöst? Wurden Referenz- und Stichprobenunsicherheiten getrennt? Erhält das Konfidenzintervall-Design den Schutz bei?

Wird das zusammengesetzte CI das gesamte Bewertungssystem erneut durchlaufen? Sind die Roh- und Effektstichproben zusammen? Wurde es als nullkritisch, nullrisiko geschrieben? Ist die Obergrenze eines seltenen Ereignisses offen? Wurde eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt? Ändern alternative vernünftige Koeffizienten das Ergebnis? Gibt es falsche Dezimalgenauigkeit? Ist die Publikationsqualität der Punktzahl klar? Ist die Punktzahlformel versioniert? Wird die alte Bewertungsmethode aufbewahrt? Kann der Berechnungscode reproduziert werden? Ist der verantwortliche Eigentümer der Punktzahl klar?

75. EINWÄNDE UND ANTWORTEN

Einwand 1— „Das Einzige, was die Nutzer verstehen, ist eine einzelne Zahl; warum zeigen wir so viele Ergebnisse?“

Eine einzelne Zahl ist verständlich. Aber allein ist sie irreführend. Öffentliche Karte:

• Torstatus,
• Verteilung der 1,000-Nutzer,
• zusammengesetzter Wert

kann in drei einfachen Ebenen wie folgt dargestellt werden. Das detaillierte Profil wird für Forscher und Prüfer aufbewahrt.

Einwand 2— „War der GEO-Score nicht direkt die Anzahl der Personen, die richtig geantwortet haben?“

Dies ist immer noch das Hauptergebnis. SP₁₀₀₀ und AP₁₀₀₀ zeigen die Gründungsidee direkt an. Der NOMOS-Verbundindex:

• Nachweise,
• Gerechtigkeit,
• natürlicher Nutzer,
• Stabilität

umfasst zusätzliche normative Bereiche wie.

Einwand 3— „Warum zählen wir Vollständig bestanden und Bedingt bestanden separat?“

Da beide Nutzer möglicherweise keine schwerwiegenden Fehler gesehen haben, jedoch in der Bedingungsgruppe:

• begrenzte Aktualität,
• moderates Auslassen,
• Usability-Problem

gefunden werden können. Dieser Unterschied ist wichtig für Verbesserungen und das Vertrauensniveau.

Einwand 4— „Können wir nicht ungelöste Beobachtungen entfernen und eine saubere Punktzahl vergeben?“

Eine nur aufgelöste Punktzahl kann vergeben werden. Die ungelöste Masse sollte jedoch sichtbar bleiben. Andernfalls wäre es möglich, die Punktzahl zu erhöhen, ohne die schwierigsten Aussagen zu lösen.

Einwand 5— „Warum sind die zehn Komponenten gleich gewichtet?“

Gleichgewichtete Gewichtung bietet einen transparenten Ausgangspunkt. Hochrisiko-Fehler werden bereits durch das Gate-System geschützt. Alternative Domain-Gewichte können ebenfalls erstellt werden. Exakte Gewichte sollten durch Pilot- und unabhängige Überprüfung getestet werden.

Einwand 6— 'Ist nicht Existenz und faktische Genauigkeit wichtiger?'

So ist es in einigen Prüfungen. Allerdings:

• Nachweise,
• Umfang,
• Fairness,
• Differenz des natürlichen Nutzers

Es kann ohne diese eine hohe durchschnittliche falsche Faktentreue erzeugen. Kritische und Haupt-Gates schützen auch die wesentliche Materialität.

Einwand 7— „Wenn Fairness niedrig ist, warum sollte der globale Durchschnitt sinken?“

Der Compound NOMOS-Standard bewertet nicht nur die durchschnittliche Person, sondern auch die Fairness der Repräsentation. Das bevölkerungsgewichtete Hauptergebnis wird erneut separat dargestellt. LGF macht systematische Verschlechterungen in kleinen Sprachen und Ländern sichtbar.

Einwand 8— „Macht ein nicht niedriges Ergebnis in allen Sprachen die Fairness nicht hoch?“

Dies kann durchgeführt werden, wenn nur die Disparität verwendet wird. Daher nutzt LGF:

• Leistungsbasis,
• Disparität,
• Abdeckung

zusammen.

Einwand 9— „Warum mitteln wir nicht direkt die Clean- und Natural-Werte?“

Sie messen unterschiedliche Zielpopulationen und Nutzungssituationen. Arithmetische Kombination erfordert normative Präferenzen. Standardmäßig werden sie separat veröffentlicht.

Einwand 10— ‚Wäre eine gleiche Gewichtung über zehn KI-Produkte gerechter?‘

Es ist fair für den Vergleich des durchschnittlichen Produkts. Es ist nicht fair für die durchschnittliche menschliche Exposition. Daher werden gleiche und nach Exposition gewichtete Ergebnisse getrennt gehalten.

Einwand 11— „Wie wird der Modellkoeffizient gefunden, wenn keine aktiven Nutzerdaten vorhanden sind?“

Er kann möglicherweise nicht gefunden werden. Gleiche Produktergebnisse und vernünftige Szenarienbereiche können veröffentlicht werden. Willkürliche Koeffizienten können nicht erfunden werden.

Einwand 12— „Wenn nur 1%-Exposition für ein Produkt auftritt, warum sollte das Kritische Ereignis dann das Ökosystem-Ergebnis beeinflussen?“

Die nach Exposition gewichtete Rate kann eine kleine Auswirkung haben. Das Produkt und die Abdeckung, bei der das Ereignis auftritt, tragen jedoch weiterhin Kritische Sperre. Der Durchschnitt des Ökosystems kann nicht die Wahrheit des Produkts auslöschen.

Einwand 13— „Wenn wir null Kritisches beobachten, warum sagen wir dann nicht einfach null?“

Die Stichprobe beobachtet nicht alle Nutzer. Null-Beobachtung: zeigt an, dass das Ereignis nicht gesehen wurde. Sie zeigt nicht an, dass das Risiko mathematisch null ist.

Einwand 14— „Macht es nicht sinnlos, so viele zusätzliche Bedingungspunkte für 950+ zu haben?“

Im Gegenteil, es bewahrt die Bedeutung der Zahl. 950 Punkte:

• kritisches Ereignis,
• sprachlich mangelhaft,
• einzeln geschwungen,
• geringe Beurteilungsqualität

trägt nicht dasselbe Vertrauen in eine Studie.

Einwand 15— „Wenn sich die Bewertungsformel ändert, können alte Studien nicht verglichen werden?“

Alte und neue Methoden können auf dieselben festen Daten für eine Brückenanalyse angewendet werden. Zwei Bewertungsvarianten werden getrennt gehalten. Diese Methode erlaubt es, den Standard weiterzuentwickeln, ohne die Vergangenheit zu löschen.

Einwand 16— „Macht eine so transparente Formel das System nicht leichter manipulierbar?“

Einige Optimierungen können auftreten. Dagegen:

• versiegelte Zurückhaltungsaufforderungen,
• natürliches Nutzerpanel,
• Sprache und Landesgerechtigkeit,
• verschiedene Wellen,
• kritische Türen,
• öffne Änderungsverlauf

wird verwendet. Geschlossene Formel erhöht die Undurchschaubarkeit. Allein offene Formel ist kein Grund für Gamification.

ALLGEMEINE VORSCHRIFT DES ABSCHNITTS 79

Eine Punktzahl kann leicht beeindruckend wirken. Sie hat drei Ziffern. Sie ist rund. Sie wirkt vergleichbar. Ein Geschäftsführer kann sagen: „Wir haben 963 erreicht.“ Eine Agentur kann sagen: „Ihr Konkurrent hat 912 erreicht.“ Ein Unternehmen kann sagen: „Wir haben die weltweit höchste NOMOS-Punktzahl.“ Aber wenn die Punktzahl diese Fragen nicht beantwortet, ist ihr Entscheidungswert begrenzt: Welches KI-Produkt? Welche Nutzergruppe? Welche Länder? Welche Sprachen? Welche Eingaben? Zu welcher Zeit? Welches Panel? Wie viele kritische Ereignisse? Wie viele wesentliche Ergebnisse? Wie viele ungelöst? Wie viele effektive Stichproben? Wie hoch ist das Konfidenzintervall? Auf welchen Modellkoeffizienten basiert es? Wurde das Ergebnis repliziert? NOMOS akzeptiert keine einzelne Zahl. Es weigert sich, eine einzelne Zahl als Wahrheit stehen zu lassen. Daher das Hauptergebnis:

Ist die Verteilung von 1,000-Nutzeräquivalenten.

Zusammengesetzter Index:

Dies ist eine Zusammenfassung dieser Verteilung und anderer normativer Komponenten.

Ein Produkt:

• 970 akzeptable Bestehensrate,
• zwei Kritische Ereignisse

Ein weiteres Produkt:

• 950 akzeptable Bestehensrate,
• null Kritisch,
• stärkere Sprachfairness

Diese Zahlen können ein anderes Produkt beschreiben. Der Durchschnitt allein kann das erste Produkt nicht zum Marktführer machen. Eine falsche Erfahrung in einer Sprache mit geringerem Ressourcenaufkommen kann für die Bevölkerung wenig Gewicht haben, bleibt aber für diesen Nutzer vollkommen real. Ein kritisches Ereignis in einem kleinen KI-Produkt kann für das Ökosystem wenig Gewicht haben, bleibt aber für den Nutzer dieses Produkts vollkommen real. Die Bewertung sollte nicht auslöschen, was klein ist; sie sollte es korrekt einordnen und ehrlich gewichten. Die Koeffizienten von KI-Produkten müssen vor der Leistungserfassung festgelegt werden. Das Senken des Koeffizienten eines Produkts nach einem schwachen Ergebnis erlaubt es dem System, seine eigene Realität umzuschreiben. Das Verringern des Gewichts einer schwachen Prompt-Familie ermöglicht es dem Test, seinen eigenen Fragen auszuweichen. Das Ausschließen ungelöster Ansprüche verschleiert die härtesten Realitäten; das Ausschließen von Nicht bewertbar-Datensätzen verwandelt Messfehler in Produkterfolg. Null beobachtete Kritische Ereignisse bedeutet nicht null Risiko.

Eine Stichprobe sagt nur, was sie beobachtet. NOMOS gibt auch an, was sie nicht beobachtet, zusammen mit ihrer Grenze. Aus diesem Grund ist die Zahl 950+ nicht das alleinige Ziel. Sie ist ein Vertrag. Folgendes zu sagen:

• hoher Durchschnitt,
• hohe strikte Bestehensquote,
• starke Gerechtigkeit,
• natürliche Nutzerresilienz,
• erneut,
• klare Unsicherheit,
• null offene Kritische und Schwere

zusammen sind erforderlich. Daher lautet das sechzehnte Messgesetz von NOMOS:

Verteilung ist real; Punktzahl ist Zusammenfassung.

Sein siebzehntes Gesetz lautet:

Torstatus liegt über dem Durchschnitt.

Sein achtzehntes Messgesetz besagt:

Koeffizient kann dem Ergebnis nicht folgen; das Ergebnis folgt dem Koeffizienten.

Sein neunzehntes Messgesetz besagt:

Das durchschnittliche Produkt und die durchschnittliche Person sind nicht dasselbe.

Sein zwanzigstes Messgesetz besagt:

Fairness ist nicht nur Gleichheit; sie ist die gleichzeitige Bewahrung der Basis, des Unterschieds und des Umfangs.

Sein einundzwanzigstes Messgesetz besagt:

Ungeklärt ist kein Abfall, der außerhalb der Realitätspunktzahl geworfen werden soll, es ist die Grenze der Punktzahl.

Sein zweiundzwanzigstes Messgesetz besagt:

Null beobachteter Fehler ist keine Nullwahrscheinlichkeit.

Das dreiundzwanzigste Gesetz lautet wie folgt:

Eine fehlende Komponente kann nicht durch die Erfolge anderer Komponenten ersetzt werden.

Das vierundzwanzigste Gesetz lautet wie folgt:

NOMOS 950+ ist keine Zahl; die Punktzahl ist der gemeinsame Erlass von Tor, Gerechtigkeit, Unsicherheit und Wiederholungsbedingungen.

NOMOS’s Abschnitt 16 Bestellung

Sag mir nicht nur meine Punktzahl. / Zeig mir, wer unter tausend Menschen was sieht.

Setze Vollständig bestanden, Bedingt bestanden, Schwerwiegend nicht bestanden, Kritisch nicht bestanden, Unresolved und Nicht bewertbar nicht in denselben Korb.

Verliere meinen kritischen Fehler nicht im Durchschnitt.

Entferne Nicht bewertbar-Datensätze nicht, um mich erfolgreicher erscheinen zu lassen. / Zähle Messfehler aber auch nicht als meine Misserfolge.

Verwandeln Sie atomare Genauigkeit nicht in einen Antwort-Pass-Status.

Zeigen Sie Entität, Faktizität, Umfang, Zeit, Nachweise, epistemischen Status, Aufgabe, Fairness, Nutzerstatus und Stabilität getrennt an.

Bewerten Sie eine fehlende Komponente nicht mit einhundert. / Verteilen Sie ihr Gewicht nicht auf stärkere Komponenten.

Verstecken Sie einen niedrigen Sprachniveau-Wert nicht im Durchschnitt der Hauptsprachen.

Ignorieren Sie die Verschlechterung bei natürlichen Nutzern nicht nur, weil ich in einer sauberen Sitzung gut bin.

Erklären Sie nicht eine einzelne Welle als entscheidendes Ergebnis.

Weisen Sie jedem KI-Produkt vor dem Ergebnis einen Koeffizienten zu. / Ändern Sie mein Gewicht nicht, nachdem Sie meine Punktzahl gesehen haben.

Mache das gleiche Produkt-Durchschnitt nicht zum Durchschnitt menschlicher Erfahrung.

Gib aktive Nutzerdaten an, ansonsten stelle keinen Koeffizienten her. / Sage unbekannt.

Entferne kein kritisches Ereignis in meinem kleinen Produkt vom Ökosystem-Durchschnitt.

Übergebe oder verwerfe die ungelöste Forderung nicht. / Zeige ihre unteren und oberen Grenzen.

Betrachte tausend rohe Bin-Beobachtungen nicht als tausend gleiche Informationseinheiten. / Schreibe die effektive Stichprobe.

Sag nicht null Risiko, wenn du null Kritisches siehst. / Zeige die obere Grenze des Risikos, das du nicht gesehen hast.

Erzeuge keine falsche Sicherheit wie 963,742.

Machen Sie die Nummer 950 nicht zu einem Abzeichen. / Überprüfen Sie zuerst Strict Pass, Komponentenuntergrenzen, Tore, Fairness, Wiederholungen und Mehrdeutigkeit.

Wenn Sie die Bewertungsmethode ändern, löschen Sie nicht die alte Punktzahl. / Öffnen Sie eine neue Version.

Berechnen Sie zuerst die Nutzerverteilung. / Leiten Sie dann die atomaren Kennzahlen ab. / Erstellen Sie dann das Zehn-Komponenten-Profil. / Wenden Sie dann den Tor-Status an. / Fügen Sie dann das Konfidenzintervall und die ungelösten Grenzen hinzu. / Berechnen Sie dann, wo gerechtfertigt, die zusammengesetzte Punktzahl. / Erst nachdem all dies erfolgt ist, dürfen Sie sich einer NOMOS 950+ Forderung nähern.

Der abschließende Satz des Kapitels

Ein vertrauenswürdiger GEO-1000-Score ist keine Berechnung, die die Realität auf eine Zahl reduziert. Es ist eine offene Messarchitektur, die gemeinsam die Verteilung der Repräsentation, die von 1,000 Menschen erlebt wird, nicht kompensierbare Risiken, das Fairness-Niveau, Unsicherheit und Stabilität über die Zeit bewahrt.

Normativer Kern

Kein NOMOS Ergebnis darf als bloßer Gesamtscore veröffentlicht werden. Jeder veröffentlichte Wert MUSS zuerst Folgendes offenlegen: - den Gate-Status, - die GEO-1000 Antwort-Statusverteilung, - Äquivalente für Strict Pass und Acceptable Pass, - Äquivalente für kritische und schwerwiegende Befunde, - Äquivalente für Unresolved, No Usable Response und Not Ratable, - Komponentenergebnisse, - Unsicherheit, - effektive Stichprobengröße, - Umfang, - und Version der Bewertungsmethode. Die primäre GEO-1000 Ausgabe MUSS die bevölkerungsgewichtete äquivalente Anzahl von Nutzern darstellen, von 1,000, die jeden RP-1 bis RP-8 Antwort-Status erhalten. Kritische und schwerwiegende Befunde sind nicht kompensierbar. Kein Durchschnitt atomarer Aussagen, Antwort-Durchführungsrate, Komponentenbewertung, Produktkoeffizient oder Ökosystem-Zusammensetzung darf ein aktives Kritisches oder Großes Gate außer Kraft setzen. Atom-, erforderliche-Element-, Komponenten-, Zusammensetzungs-, Fairness-, Stabilitäts-, Kritischer-Rate- und Veröffentlichungsqualitätsmetriken MÜSSEN getrennt bleiben. Die kanonische Kandidat NOMOS-Zusammensetzung besteht aus zehn separat berichteten 0–100-Komponenten: - Entitätsintegrität, - Faktentreue, - Umfangs- und Grenzintegrität, - Zeitliche und lokale Genauigkeit, - Nachweis- und Zitationsintegrität, - Epistemische Integrität, - Aufgabenabschluss und Relevanz, - Sprach- und geografische Fairness, - Nutzerzustands- und Oberflächenintegrität, - und Stabilität und Reproduzierbarkeit. Ein vollständiger 0–1,000-Komposit DARF NICHT erstellt werden, wenn eine erforderliche Komponente nicht schätzbar ist. Das Gewicht der fehlenden Komponente DARF NICHT stillschweigend umverteilt werden. Natürliche Reichweite, Gemeinsame Vergleichsbasis, kontrolliertes Panel unter bereinigten Bedingungen, Panel unter natürlichen Nutzungsbedingungen, aktuelle Welle, rollierend, gleichprodukt- und expositionsgewichtete Scores MÜSSEN weiterhin separat identifiziert bleiben. KI-Produktkoeffizienten MÜSSEN festgeschrieben sein, bevor Produktergebnisse beobachtet werden, und DÜRFEN NICHT von der Produktleistung, dem Ruf des Anbieters, der Vorliebe des Kunden, der Förderung oder dem gewünschten Ergebnis abhängen. Gleichproduktkoeffizienten schätzen die durchschnittliche getestete Produktleistung. Expositionskoeffizienten schätzen die durchschnittliche definierte Nutzerexposition. Diese Schätzer DÜRFEN NICHT als gleichwertig repräsentiert werden. Ein Ökosystem-Komposit MUSS die Sichtbarkeit von kritischen und schweren Vorfällen auf Produktebene beibehalten. Hohe Werte in anderen Produkten DÜRFEN den bestätigten kritischen Vorfall eines geringer gewichteten Produkts NICHT löschen. Ungeklärte Aussagen MÜSSEN sichtbare Referenzunsicherheitsgrenzen erzeugen und DÜRFEN NICHT stillschweigend als korrekt, inkorrekt oder nicht vorhanden behandelt werden. Stichprobenunsicherheit, Referenzunsicherheit, Wertungsempfindlichkeit, Rohstichprobengröße und effektive Stichprobengröße MÜSSEN separat berichtet werden. Null beobachtete bestätigte kritische Vorfälle DÜRFEN NICHT als null kritisches Risiko repräsentiert werden. Eine methodengerechte einseitige obere Grenze MUSS berichtet werden. Ein NOMOS 950+ Leistungskandidat MUSS die Bedingungen für Score, Strict Pass, Gate, Component-Floor, Unresolved, Quality, Coverage und Replication erfüllen. Ein zusammengesetzter Score von 950 oder mehr allein ist nicht ausreichend. Jede Score-Formel, Abbildung, Koeffizient, Datensatz, Code-Version, Vertrauensverfahren, Publikationsentscheidung, Revision und Integritätsaufzeichnung MUSS versioniert und einer verantwortlichen Person oder Organisation zuordenbar sein.