La arquitectura de puntuación NOMOS

Límite de Capítulo

La Sección 15 estableció la siguiente disposición:

Pasar una respuesta no se trata de tener más átomos respaldados que átomos incorrectos; se trata de asegurar que ningún error irreparable llegue al usuario como el entidad incorrecta, autorización incorrecta, confianza incorrecta o decisión equivocada.

Ahora necesitamos convertir toda la cadena de medición en resultados numéricos:

¿Cuántos de los usuarios 1,000 recibieron una representación precisa?

¿Cuántos usuarios vieron solo problemas limitados y corregibles?

¿Cuántos vieron errores Mayores o Críticos?

¿Cuántas observaciones quedaron sin resolver, no produjeron respuesta o no pudieron ser evaluadas debido a defectos de medición?

¿Cómo se informarán la precisión atómica, los elementos de respuesta obligatoria, la integridad de las citas, la equidad del lenguaje, la experiencia natural del usuario y la estabilidad entre olas dentro de un único sistema?

¿Se pueden convertir los resultados de diez productos diferentes de IA en una vista única del ecosistema?

¿En qué debería basarse el coeficiente de cada producto de IA?

¿Debería la gran base de usuarios de un producto eclipsar la alta puntuación de un producto pequeño?

¿Puede un error crítico en un modelo ser compensado por las altas puntuaciones de otros modelos?

La decisión más importante de esta sección es:

NOMOS primero publica la distribución, luego los componentes y finalmente la puntuación compuesta.

Un solo número no será el primer resultado. Porque: dos sistemas que puntúan 930 pueden tener distribuciones de riesgo diferentes. Uno puede tener solo problemas Moderados. El otro puede tener un único error Crítico oculto por debajo del promedio alto. Uno puede ser fuerte en los idiomas principales y débil en los idiomas menores. El otro puede estar más equilibrado en todos los idiomas pero tener un promedio ligeramente inferior. Uno puede ser fuerte en una sesión limpia y débil en cuentas de usuario naturales. El otro puede ser más estable y más resistente a las condiciones del usuario. En la arquitectura anterior, cada resultado auditable:

• Producto o modelo de IA,
• fecha,
• país,
• idioma,
• conjunto de consultas,
• número de repeticiones,
• registro de medición

él quería que se transportara. La misma fuente estableció que los resultados no deberían ser solo una insignia o un número; deberían ser un registro de auditoría basado en evidencia con una distribución clara de hallazgos Críticos, Mayores, Moderados y de Asesoramiento. Esta sección digitaliza esa arquitectura. Sin embargo, la digitalización no puede reemplazar la evidencia. La solicitud fundamental de NOMOS permanece sin cambios: Proporcionar evidencia. Definir límites. Dar contexto. Proveer tiempo. Esforzarse por ser representado con precisión, no solo recordado más. Esta sección:

• la distribución equivalente a usuarios de GEO-1000,
• la transformación de estados de respuesta en resultados ponderados por población,
• métricas de afirmaciones atómicas,
• medición de la integralidad de elementos requeridos,
• registros no resueltos y no evaluables,
• el perfil NOMOS con diez componentes,
• índice compuesto candidato de puntos 1,000,
• puntuaciones de Alcance natural y Base común de comparación,
• coeficientes de producto de IA,
• coeficientes de la familia de prompts,
• resultados limpios y naturales del panel,
• puntuaciones de equidad por país e idioma,
• estabilidad entre oleadas y puntuación de repetición,
• incertidumbre de muestra y referencia,
• intervalos de confianza,
• límites superiores de errores críticos raros,
• clase candidata NOMOS 950+
• versionado de puntuaciones y tarjeta de resultados públicos,

define. Este capítulo aún no:

• implementación completa de pruebas sintéticas Apple.com,
• control sintético de integral con respuestas 30,000,
• decisión legal y de gobernanza de la marca de conformidad,
• el retiro independiente de la universidad

no aplica. Estos son los temas de las secciones siguientes. La pregunta fundamental del Capítulo 16 es:

¿Cómo transformamos toda la cadena de evidencia de GEO-1000 en una arquitectura de puntuaciones comprensible para los humanos, reproducible para los investigadores y legible por máquinas para los sistemas de IA, sin comprimirla en un solo número?

NOMOS Desafío

Considera dos productos de IA.

Producto A

Dentro del equivalente de 1,000 usuarios:

• 920 personas transición completa o Asesoría,
• 65 personas Aprobación condicional,
• 10 personas Fallo grave,
• 0 personas: Fallo crítico,
• 5 personas Sin resolver

ver.

Producto B

Dentro del equivalente de 1,000 usuarios:

• 950 personas pase completo o Asesoría,
• 40 personas Aprobación condicional,
• 0 personas: Fallo grave,
• 1 persona Fallo crítico,
• 9 personas Sin resolver

ver. Sin embargo, si miras la tasa de aprobación aceptable:

• Producto A: 98.5 por ciento
• Producto B: 99 por ciento

puede ser. El Producto B parece más alto. Sin embargo, hay un incidente crítico en el Producto B que dirige al usuario a una autoridad legal falsa. Este incidente:

• puede ser único,
• puede tener baja prevalencia,

Puede que no represente a todos los usuarios del producto. Aun así:

no puede perderse en un promedio alto.

Ahora considere un tercer producto.

Producto C

Inglés: 98 Alemán: 96 Turco: 94 Idioma de pocos recursos L4: 62 Idioma de pocos recursos L5: 58 Puntuación global ponderada por población: 93 podría ser. Sin embargo, el suelo del idioma: 58 y la diferencia de idioma robusta: 36 podrían ser puntos. El resultado del cuarto producto en todos los idiomas:

• 88
• 87
• 86
• 84
• 83

Que así sea. El promedio de la población puede ser más bajo, mientras que la equidad lingüística es más fuerte. ¿Cuál es el mejor sistema GEO? No hay una respuesta única. Estas son preguntas separadas: ¿Qué ve la persona promedio? ¿Qué ve el grupo lingüístico con peor desempeño? ¿Hay un evento crítico? ¿Cuánto varía el sistema entre los usuarios? ¿Cuál es la diferencia entre las estimaciones del panel limpio y del panel natural? ¿El resultado persiste a lo largo de las olas? Ahora imagina combinar diez productos de IA en un solo puntuación del ecosistema. El producto más grande alcanza 60 por ciento de los usuarios y obtiene una puntuación de 80. Un producto pequeño alcanza 1 por ciento y obtiene una puntuación de 98. Los pesos iguales del producto miden la calidad promedio del producto. Los pesos basados en el alcance real de los usuarios miden la exposición humana promedio. Esos resultados son diferentes; ninguno puede sustituir al otro.

Ahora imagina que solo eliges los cuatro productos de IA con la puntuación más alta. Excluyes los seis productos restantes diciendo: "No hay suficientes datos de usuarios." Esto no es la puntuación del ecosistema. Es una selección de productos posterior al resultado. Ahora determinas los coeficientes del modelo:

• reputación de la marca,
• la preferencia comercial de la empresa,
• la magnitud de la puntuación resultante

como base. Esto tampoco es medición. Es diseño de puntuación. La primera regla de esta sección es:

La distribución viene antes de la puntuación compuesta.

Su segunda disposición establece:

El estado de la puerta se muestra antes de la puntuación numérico.

Su tercera disposición establece:

El coeficiente de un producto de IA no puede depender de su propio puntuación.

Su cuarta disposición establece:

El promedio de productos iguales y el promedio ponderado por exposición del usuario son resultados separados.

Su quinta disposición establece:

Las observaciones no resueltas no pueden agregarse silenciosamente a la participación positiva o negativa.

Su sexta disposición establece:

Cero eventos críticos observados no significa riesgo crítico cero.

La séptima disposición es la siguiente:

NOMOS 950+ no es solo alcanzar el número 950; es cumplir con las condiciones de puerta, piso, incertidumbre, equidad y repetición juntas.

1. OBJETIVO DEL CAPÍTULO

El propósito de esta sección es transformar todos los resultados de afirmaciones, respuestas, usuarios, países, idiomas, paneles, productos de IA y olas bajo la auditoría GEO-1000 en un sistema de puntuación por capas que no se ocultan entre sí. La sección hace las siguientes distinciones normativas:

• Distribución versus número único
• Estado de la respuesta y Tasa de respaldo de las afirmaciones
• Aprobación estricta y Aprobación condicional
• Con Fallo grave y Fallo crítico
• No resuelto y Fallo
• No evaluable y fallo del producto
• Conteo bruto de usuarios y equivalente ponderado de usuarios
• Panel de población y Panel de observadores
• Promedio y línea base
• Desempeño y equidad
• Calidad y estabilidad
• Puntuación limpia y puntuación de usuario natural
• Con Alcance natural y Base común de comparación
• Puntuación del producto y puntuación del ecosistema
• Peso igual del producto y peso de exposición
• Coeficiente del producto de IA y confianza en la medición
• Peso de la familia de prompts y resultado del prompt
• Serie temporal con la ola actual
• Incertidumbre de referencia con incertidumbre de muestra
• Intervalo de predicción con intervalo de confianza
• Riesgo cero con error observado cero
• Muestra efectiva con muestra cruda
• Límite inferior-superior de precisión con estimación puntual
• Puntuación compuesta NOMOS con puntuación del componente
• Candidatura NOMOS 950+ con puntos 950
• Decisión de ajuste con puntuación numérica
• Evento histórico con estado actual
• Puntuación completamente comparable con puntuación parcial
• Cálculo de puntuación y publicación de puntuación
• Nueva versión de la realidad con versión de puntuación
• Control de calidad con altura de puntuación

Al final de esta sección, cada resultado público debería poder responder abiertamente a las siguientes preguntas:

¿Cuántos equivalentes de usuario 1,000 vieron qué estado de respuesta?

¿Cuáles son las puntuaciones de los componentes?

¿Cuál es el estado de las puertas Críticas y Mayores?

¿Para qué producto, población, prompt, panel y ola es válida la puntuación?

¿En qué datos externos se basan los coeficientes de los productos de IA?

¿Cuáles son la incertidumbre y la muestra efectiva?

¿Qué parte de la puntuación ha sido medida y qué parte permanece sin resolver?

¿El resultado 950+ es solo un número, o una clase candidata que cumple todas las condiciones normativas?

2. DISPOSICIÓN NORMATIVA CENTRAL

NOMOS no debe publicar ningún resultado GEO como una puntuación única en bruto. Cada resultado debe mostrar primero la distribución de respuestas equivalente a la del usuario, luego los estados de puerta Crítico y Mayor, después su perfil de diez componentes, registros de incertidumbre y cobertura; finalmente, si está disponible, el índice compuesto de 1,000-punto. La clasificación pública debe seguir este orden:

• Estado de la puerta
• Distribución de respuestas de GEO-1000
• Tasas Crítico, Mayor, No resuelto y Sin respuesta
• Perfil de diez componentes de NOMOS
• Índice compuesto de NOMOS
• Intervalo de confianza y muestra efectiva
• Alcance, versión e información de comparabilidad

La siguiente representación está prohibida:

“Puntuación NOMOS: 963.”

La representación correcta debería verse así: ESTADO ACTUAL: CONDICIONAL — 963/1000/ Aprobación estricta: 952/1000 equivalente a usuario / Crítico confirmado observado: 0/ Mayor confirmado observado: 0/ No resuelto: 8/1000/ Intervalo de muestreo 95%: 956–969/ Límite superior unilateral de tasa crítica: según método especificado / Alcance: producto de IA, país, idioma, panel, prompt y versiones de onda

3. DISTRIBUCIÓN PRIMERO, PUNTUACIÓN DESPUÉS

Objeto de resultado primario de NOMOS:

Distribución de Respuesta GEO-1000

Término de resultado canónico:

Distribución de Respuesta GEO-1000

será. Esta distribución muestra cuántos de cada 1,000 usuarios equivalentes en la población objetivo corresponden a:

• Aprobación plena,
• Aprobado con Aviso,
• Aprobación condicional,
• Fallo grave,
• Fallo crítico,
• Sin Resolver,
• Sin Respuesta Útil,
• No evaluable

estado. Esta estructura preserva directamente la idea fundadora:

¿Cuántos de 1,000 usuarios vieron correctamente la entidad real?

Pero no solo cae en el binario verdadero–falso. También hace visible el tipo de falsedad y la insuficiencia de la medición.

4. PESO DE OBSERVACIÓN

El peso poblacional final de la observación i en la muestra de análisis principal es: sea wi. El peso normalizado:

w_i← w_i/ Σ_{j=1}^n w_j

es el siguiente. Así:

Σ_{i=1}^n w_i= 1

Este peso:

• diseño,
• sobre-muestreo,
• no respuesta,
• calibración poblacional

puede provenir de componentes. La respuesta de la IA:

• puede ser forzada a las categorías de verdadero,
• falso,
• útil para la marca,
• Crítico

no puede afectar el peso.

5. 1,000 EQUIVALENTE DE USUARIO

Equivalente de usuario para el estado de respuesta k:

D_k= 1,000× Σ_i w_i1(RP_i=k)

puede ser calculado como. Aquí k:

RP-1

RP-2

RP-3

RP-4

RP-5

RP-6

RP-7

RP-8

es uno de los estados. Total:

Σ_{k=1}^8 D_k= 1,000

Debido a redondeos, si ocurre una diferencia de uno o dos equivalentes de usuario en la tarjeta pública, se debe usar el método del mayor residuo o una regla de equivalencia predefinida.

6. GEO-1000 DISTRIBUCIÓN DE RESPUESTAS

La tarjeta pública debe contener al menos los siguientes ocho campos:

Esta tabla es un resultado más básico que la puntuación compuesta.

7. APROBADO ESTRICTO Y APROBADO ACEPTABLE

7.1. Equivalente de Usuario de Aprobado Estricto

Solo:

RP-1

RP-2

Incluye respuestas.

SP_1000= D_1+ D_2

Este resultado:

El equivalente de usuario que no ve hallazgos Material Moderado, Mayor o Crítico

se muestran.

7.2. Equivalente de Usuario Aceptable

También incluye RP-3 Aprobación condicional.

AP_1000= D_1+ D_2+ D_3

Este resultado:

Equivalente total que no muestra fallos Críticos o Mayores pero algunos usuarios pueden ver problemas Moderados limitados

se muestran.

7.3. Equivalente de Usuario con Fallo

FP_1000= D_4+ D_5+ D_7

puede mostrarse como. No resuelto y No evaluable no se incluyen forzosamente en esta parte. Permanecen separados.

8. DENSIDAD CRÍTICA Y PRINCIPAL

CR_1000= D_5; MR_1000= D_4

como se muestra. Estos valores no reemplazan el estado de la puerta, expresan la prevalencia. Un solo evento crítico confirmado puede mantener bajo el valor CR1 000, pero aún puede abrir la puerta de respuesta y conformidad.

9. DENSIDAD NO RESUELTA Y NO CALIFICABLE

UR_1000= D_6; NR_1000= D_8

Aquí, No Resuelto denota un equivalente de usuario para el cual la realidad o la decisión de adjudicación permanece sin resolver. No evaluable denota un equivalente de usuario para el cual el rendimiento del producto no puede ser juzgado porque la cadena de medición es insuficiente. Ninguno de los dos estados puede tratarse como:

• aprobado,
• fallo

no se puede usar así.

10. COBERTURA EVALUABLE

Cobertura de población evaluable:

RC = 1− D_8/1,000

pueede mostrarse como. Ejemplo: No evaluable: si 40/1,000:

RC = 96%

Se convierte. Si una puntuación de alto rendimiento va acompañada de una cobertura calificable baja: no puede presentarse como un resultado seguro y completamente integral.

11. MÉTRICAS DE afirmaciones ATÓMICOS

Además de la distribución de respuestas, las siguientes métricas deben publicarse a nivel atómico:

• Precisión de la Entidad
• Soporte Fáctico
• Precisión del Alcance
• Precisión Temporal
• Integridad de la Atribución
• Integridad de la Modalidad
• Soporte de Citas
• Integridad de Elementos Requeridos
• Tasa de Omisión de Material
• Tasa Brecha de referencia
• Tasa de respaldo de las afirmaciones

Estos no reemplazan la transición de respuesta. Explica por qué.

12. PESOS DE CENTRALIDAD ATÓMICA

PESOS DE CANDIDATO — PESOS DE CANDIDATO

Pesos de candidato para las clases de centralidad de las afirmaciones en la Sección 14:

Estos pesos no son hechos científicos finales; deben calibrarse a través de pilotos, revisiones externas y análisis de sensibilidad. Propósito:

• con una afirmación de licencia central,
• no contar detalles organizacionales incidentales

con el mismo efecto.

13. NORMALIZACIÓN DE afirmaciones PRINCIPALES

Las afirmaciones repetidas derivadas de la misma raíz semántica no deben inflar ni reducir excesivamente la puntuación con diferentes pesos. El peso de centralidad de las afirmaciones dentro del clúster de raíz g será: c_j. El peso de afirmación normalizado como candidato puede definirse como:

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

Así:

Σ_{j∈g} ω_j= max_{j∈g}(c_j)

Este método asegura que repetir el mismo error tres veces no lo convierte en tres errores independientes mientras se conserva el efecto de recomendación o confianza de la repetición por separado en el dominio de amplificación.

14. VALORES DE DIMENSIÓN ATÓMICA

MAPPING NUMÉRICO CANDIDATO

Los siguientes valores son candidatos antes del piloto y la revisión independiente.

Entidad

Soporte Fáctico

* La afirmación normalizada recibe 1.00 cuando se limita a: 'La empresa publica esta afirmación.' Esto no significa que la autodeclaración subyacente sea verdadera.

Alcance

Hora

Atribución

Modalidad

Referencia

Estos valores:

• no cambie la decisión del adjudicador,
• solo produzca métricas dimensionales,

No puede pasar las puertas Críticas y Mayores.

15. VALOR DE FIDELIDAD ATÓMICA

Fidelidad combinada del candidato para una afirmación:

q_j= e_j× f_j× s_j× t_j× a_j× m_j

puede calcularse de la siguiente manera. Esta estructura multiplicativa preserva el principio:

El número correcto en el entidad incorrecta no es la afirmación correcta.

La información correcta no es correcta en el momento equivocado.

Presentar una autodeclaración como realidad independiente no es la misma afirmación.

Fidelidad Atómica:

AF= 100× (Σ_j ω_j q_j)/(Σ_j ω_j)

se puede calcular de la siguiente manera. Los átomos no resueltos se excluyen de esta estimación puntual. Sin embargo, la masa no resuelta se muestra por separado e incluye en el cálculo del límite inferior–superior.

16. COMPLETUD DEL ELEMENTO REQUERIDO

El elemento obligatorio h en la familia raíz:

cumplimiento: zh=1

cumplimiento parcial: zh=0.5

no se cumple: zh=0

se puede registrar como. Pesos de elemento candidato:

• Elemento requerido principal: 4
• Límite necesario: 3
• Elemento de soporte requerido: 1
• Opcional: 0

Integridad del elemento requerido:

REC= 100× (Σ_h v_hz_h)/(Σ_h v_h)

La estructura es la siguiente. Fallo de la puerta central: incluso si REC es alto, puede impedir que se cumpla la respuesta.

17. PERFIL DE DIEZ COMPONENTES NOMOS

El índice compuesto NOMOS consiste en los siguientes diez componentes:

• Integridad de la entidad — ENT
• Fidelidad fáctica — FAC
• Integridad de alcance y límite — SBI
• Precisión temporal y local — TLA
• Integridad de Evidencia y Citas — ECI
• Integridad Epistémica — EPI
• Cumplimiento de Tareas y Relevancia — TCR
• Equidad Lingüística y Geográfica — LGF
• Estado del Usuario e Integridad Superficial — USI
• Estabilidad y Reproducibilidad — STR

Cada componente:

0≤Sk≤100

se calcula dentro de este rango. Perfil:

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

Este es el perfil requerido. Debe publicarse antes de la puntuación compuesta.

18. INTEGRIDAD DE LA ENTIDAD — ENT

La integridad de la entidad mide las siguientes áreas:

• Entidad principal correcta
• Relación marca–entidad legal
• Distinción empresa matriz–subsidiaria
• Distinción producto–fabricante
• Distinción franquicia, socio y distribuidor
• Desambiguación de entidad
• Compleción de elementos requeridos de la entidad

] Formulario candidato:

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

Si el entidad incorrecta ha creado una puerta Crítica o Mayor, un promedio alto de entidad restante no garantiza Aprobación plena.

19. FIDELIDAD FACTUAL — FAC

Fidelidad Factual:

• no se puede considerar respaldada,
• parcialmente respaldada,
• no respaldado,
• contradictoria

mide la distribución de afirmaciones ponderadas por población y centralidad.

FAC= 100× (Σ_j ω_jf_j)/(Σ_j ω_j)

Brecha de referencia: no entra silenciosamente como cero o uno en la hoja; va a la tasa no resuelta.

20. INTEGRIDAD DEL ALCANCE Y LOS LÍMITES — SBI

Este componente consiste en dos partes:

• Precisión del alcance de la afirmación
• Integridad de los límites obligatorios y exclusiones

] Formulario candidato:

SBI=0.60×ScopeScore+0.40×IntegridadDeLímites

Aquí:

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

La IntegridadDeLímites se calcula a partir de los elementos de límite requeridos relevantes. Si hay una omisión crítica de límite, el conteo de SBI no puede compensar la puerta.

21. EXACTITUD TEMPORAL Y LOCAL — TLA

Este componente:

• distingue entre actual/histórico,
• precio y validez de la licencia,
• país y jurisdicción,
• acceso a servicios locales,
• localidad y cobertura de productos

campos. Formulario candidato:

TLA=0.50×TemporalScore+0.50×PuntajeJurisdicciónLocal

Si se utiliza la información histórica correcta bajo el prompt actual, pierde puntos.

22. INTEGRIDAD DE EVIDENCIA Y CITACIÓN — IEC

IEC:

• originalidad de la cita,
• coincidencia cita-afirmación,
• la presencia y el tiempo correctos,
• acceso a recursos,
• estado de la evidencia,
• linaje de la fuente

campos. Formulario candidato:

ECI=0.60×CitationSupport+0.40×RastreoDeEvidencia

La ausencia de citación en una afirmación que no requiere citación no resta puntos. Sin embargo, debe existir una familia de Evidencia de Afirmación separada para una verificación completa NOMOS. Si la atribución de material falso crea una puerta Crítica, la puntuación compuesta ECI permanece separada; la puerta se muestra primero.

23. INTEGRIDAD EPISTÉMICA — EPI

EPI mide estas distinciones:

• Hecho verificado por declaración propia
• Percepción y realidad
• Afirmación y juicio final
• Descubrimiento público con evidencia limitada
• Certeza apropiada con exceso de confianza
• Incertidumbre apropiada y ambigüedad innecesaria

] Formulario candidato:

EPI= 0.50× AttributionScore+ 0.50× Puntuación de Modalidad

Este componente se hace visible cuando se presenta el número correcto con el estado de evidencia incorrecto.

24. FINALIZACIÓN DE TAREA Y RELEVANCIA — TCR

TCR:

• Elementos de respuesta requeridos
• Respuesta directa a la pregunta principal
• Adecuación de la negativa
• Sin Respuesta Utilizable
• Carga de afirmaciones irrelevantes
• Comportamiento evasivo

mide los campos. Formulario de candidato:

TCR= 0.60× REC+ 0.40× Relevancia de la respuesta

Un sistema que no genera afirmaciones falsas pero no responde a la pregunta:

• puede tener una puntuación factual alta,
• bajo TCR

puede soportar. El estado de la respuesta aún puede ser RP-7.

25. JUSTICIA LINGÜÍSTICA Y GEOGRÁFICA — LGF

LGF no solo mide el resultado promedio. Evalúa lo siguiente conjuntamente:

• Piso de bajo rendimiento lingüístico
• Fuertes diferencias entre grupos de idiomas
• Base nacional o regional
• Diferencia de rendimiento geográfico
• Cobertura de observación ponderada por población

Resultados de idiomas con muestra suficiente: Sea Ll. Piso lingüístico robusto:

LF_10= Q_{0.10}(L_l)

Diferencia de idioma:

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

Puntuación de Equidad Lingüística del Candidato:

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

De manera similar, para país o capa geográfica suficiente:

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

Cobertura de observación de país e idioma ponderada por población: Sea COCpop y LOCpop. Factor de Cobertura:

K= COC_pop× LOC_pop

puede definirse como. Aquí los coeficientes están en el rango 0–1. Candidato LGF:

LGF = K × √(LFS × CFS)

Esta revisión del candidato 0.9.0 multiplica la media geométrica de las puntuaciones de idioma y geografía por el coeficiente de cobertura; así, LGF permanece en el rango 0–100, y una caída severa en una dimensión no puede ser completamente compensada por la altura de la otra dimensión. Las observaciones individuales de Country Observer no se convierten en una puntuación del país. Solo se incluyen celdas con tamaño de muestra suficiente en la estimación de equidad.

26. ESTADO DEL USUARIO Y INTEGRIDAD DE LA INTERFAZ — USI

USI:

• Panel controlado en condiciones depuradas
• Panel de usuarios en condiciones reales
• Plan gratuito/pago
• Interfaz web/móvil
• Memoria e instrucciones personalizadas
• Variante de producto

mide si la realidad material se preserva o no. Resultado central controlado:

SC

Resultado central natural:

SN

que así sea. Base del panel:

FC_N= min(S_C, S_N)

Diferencia del panel:

GC_N = |S_C − S_N|

Diferencia sólida en el plano y las interfaces: que sea Gsurf. Candidato USI:

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

Este formulario:

• alta calidad en ambos paneles,
• diferencia pequeña de material,
• durabilidad de la interfaz

recompensas juntas. Si hay solo un panel, no se puede calcular USI. El peso faltante no se puede distribuir a otros componentes.

27. ESTABILIDAD Y REPLICABILIDAD — STR

Valores representativos principales entre ondas: Sea Sw. Base de onda:

WF= min_w(S_w)

Rango de onda:

WR= max_w(S_w) − min_w(S_w)

Tasa de finalización de ondas repetidas planificadas:

RCOMP= 100× onda repetida válida completada / onda repetida planificada

Déjalo ser. Candidato STR:

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

En más olas:

• usar percentil inferior en lugar del mínimo,
• variación robusta en lugar de rango

se puede usar. Onda única: puede producir la puntuación instantánea del producto, no proporciona evidencia completa para STR.

28. NOMOS ÍNDICE COMPUESTO

Dado que cada uno de los diez componentes está en el rango de 0–100, el índice compuesto candidato:

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

es la siguiente. Por lo tanto:

0≤ NOMOS_1000≤ 1,000

se aplica. Este índice:

• no reemplaza las compuertas de respuesta,
• no reemplaza la distribución,

no compensa un hallazgo Crítico o Mayor.

29. ¿POR QUÉ DIEZ COMPONENTES IGUALES?

La justificación del candidato para asignar cien puntos a diez componentes es la siguiente: La puntuación sigue siendo legible. No se forma un sistema de ponderación oculto. Cada componente es visible por separado al público. La importancia de un campo está principalmente protegida por puertas Críticas/Mayores. Los pesos alternativos específicos del dominio generan informes adicionales sin cambiar el índice principal. Sin embargo, la ponderación igual no es un hecho científico definitivo. Pruebas piloto, investigación de usuarios y revisiones independientes pueden sugerir diferentes ponderaciones.

30. ÍNDICE ALTERNATIVO ESPECÍFICO DEL DOMINIO

Para áreas de alto riesgo como salud, derecho o finanzas, se pueden usar los coeficientes de los componentes: λk.

Σ_{k=1}^{10} λ_k= 1

Índice de dominio del candidato:

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

puede calcularse como. Esta puntuación:

NOMOS-LEGAL

NOMOS-SALUD

NOMOS-FINANZAS

debe tener un nombre separado como. No puede reemplazar silenciosamente la puntuación del componente igual canónico.

31. EL ESTADO DE LA PUERTA VIENE ANTES DE LA PUNTUACIÓN

La exhibición pública debe mantener el siguiente orden:

Ejemplo A

Bloqueo crítico— 971/1000

Este sistema:

• puede llevar una puntuación de componente alta,
• un evento crítico confirmado abierto

El número 971 no significa: conformidad total.

Ejemplo B

Fallo grave— 954/1000

Solo puede haber un hallazgo importante en la entidad principal o ámbito.

Ejemplo C

CONDICIONAL — 961/1000

No hay hallazgos críticos ni importantes. Hay hallazgos moderados limitados o masa no resuelta.

Ejemplo D

CANDIDATO A CONFORMIDAD TOTAL — 963/1000

También se cumplen los requisitos de puerta, base, incertidumbre y calidad.

32. NOMOS 950+ CLASE DE CANDIDATO

CANDIDATO 950+ ESTÁNDAR — CANDIDATO 950+ ESTÁNDAR

En el contexto solo de la puntuación compuesta de un resultado:

NOMOS_1000≥ 950

no es suficiente. Condiciones que pueden buscarse juntas para candidatos NOMOS 950+:

• Estimación de punto compuesta de al menos 950
• Equivalente de usuario de Aprobado Estricto de al menos 950/1,000
• Sin Crítico Confirmado abierto
• Sin Mayor Confirmado abierto
• Todos los componentes principales de al menos 90
• Componentes LGF, USI y STR de al menos 85
• Masa central no resuelta en como máximo 2 por ciento
• Equivalente de usuario No evaluable por debajo del límite aceptado
• Cumpliendo al menos los niveles de calidad NCL-3, TPR-3, AQ-3
• Presencia de al menos una onda confirmatoria o de estabilidad
• Informe separado de los alcances de Alcance natural y Base común de comparación
• Explicación del límite superior estadístico de eventos críticos observados cero

Estos umbrales:

• piloto,
• Prueba sintética Apple.com,
• Estudio de integral con respuestas 30,000,
• Revisión independiente universitaria

debe ser calibrado posteriormente.

33. BANDAS DE RENDIMIENTO DEL CANDIDATO

Bandas temporales y descriptivas solo para el número compuesto:

Estas bandas:

• del estado de la puerta,
• del evento crítico,
• del piso del componente,
• no se puede reemplazar la incertidumbre y el alcance

Bloqueo crítico— El resultado 975 no es un candidato para 950+.

34. IDENTIDAD DE PUNTUACIÓN

Cada puntuación NOMOS debe llevar los siguientes campos en su identidad:

ScoreID=(Entidad, ProductoAI, Marco, Panel, ConjuntoDeIndicaciones, Ola, PaqueteDeVerdad, VersiónDePuntuación)

Ejemplo:

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

Esta oración no es suficiente: “La puntuación NOMOS de Asteron es 962.” Que:

• Producto de IA,
• población,
• idioma,
• panel,
• prompts,
• fecha

es desconocida.

35. DIFERENCIA ENTRE CORE GEO-1000 Y FULL NOMOS

35.1. Core GEO-1000

Solo el Sistema Espejo Core mide la distribución de la población. Resultado principal:

SP1 000

AP1 000

CR1 000

MR1 000

UR1 000

puede ser. Responde a la pregunta: “¿A cuántos usuarios el producto de IA refleja correctamente la identidad fundamental y la actividad de la entidad?”

35.2. Full NOMOS

Incluye múltiples familias de prompts, panel, idioma, evidencia y componentes de consistencia. Produce un perfil de diez componentes y un índice de 1,000 puntos. El resultado central GEO-1000 no puede presentarse como la puntuación completa NOMOS.

36. PUNTUACIÓN Alcance natural

Cada producto de IA se evalúa dentro de su población natural elegible para el producto. NOMOSaNR es la puntuación Alcance natural del producto a. Responde a la siguiente pregunta:

¿Cuál es el estado de representación en la población de usuarios a la que este producto puede llegar realmente?

Las poblaciones para Alcance natural pueden diferir entre diferentes productos. Por sí sola, no es suficiente para una clasificación directa de superioridad.

37. PUNTUACIÓN Base común de comparación

En el universo de usuarios comunes: NOMOSaCS se calcula. Responde a la siguiente pregunta:

Cuando se comparan productos bajo las mismas condiciones de país, idioma y usuario, ¿cómo genera representación cada uno?

Base común de comparación: fortalece la comparabilidad, no muestra el alcance real del producto fuera del universo común. Alcance natural y Base común de comparación deberían publicarse por separado.

38. COEFICIENTE DE PRODUCTO AI

Si los resultados de diez productos de IA se van a combinar a nivel de ecosistema, se puede usar el coeficiente del producto: αa. Condición:

Σ_{a=1}^A α_a= 1

Coeficiente del producto:

• la puntuación propia del producto,
• la reputación del proveedor,
• la preferencia de la entidad auditada,
• patrocinio comercial

no se puede determinar a través de.

39. COEFICIENTE DE PRODUCTO IGUAL

Cada producto de IA recibe igual peso:

α_a^EQ= 1/A

Puntuación igual del ecosistema de productos:

NOMOS_ecosystem^EQ= Σ_a α_a^EQ NOMOS_a

Responde a la siguiente pregunta:

¿Qué tan fuerte es el producto de IA promedio probado?

No indica la exposición promedio humana.

40. COEFICIENTE PONDERADO POR EXPOSICIÓN

Sea Ma la exposición verificada de usuarios activos o elegibles del producto de IA durante el período definido.

α_a^EXP= M_a/ Σ_b M_b

puntuación del ecosistema ponderado por exposición:

NOMOS_ecosystem^EXP= Σ_a α_a^EXP NOMOS_a

Responde a la siguiente pregunta:

¿Cuál es el estado de la representación en el ecosistema de IA al que la persona promedio está expuesta?

41. SI NO HAY DATOS DE EXPOSICIÓN

Exposición de usuario activo o de consultas:

• cerrado al público,
• inconsistente,
• declaración propia del proveedor,
• alguien que confunde el número de cuentas con usuarios activos

puede ser de tal calidad. En este caso:

• puede ser publicado como un resultado de producto equivalente,
• el resultado ponderado por exposición puede seguir siendo NO ESTIMABLE,

Se pueden mostrar límites superior–inferior basados en escenarios razonables de coeficientes. No se pueden generar estimaciones arbitrarias de participación de mercado.

42. FIJACIÓN DE COEFICIENTE DE PRODUCTO

Cada αa:

• fuente de datos,
• período,
• unidad de usuario,
• cobertura del país,
• fecha de actualización,
• incertidumbre

debe llevarse. Los coeficientes deben estar fijados antes de que se vean las puntuaciones de IA. El coeficiente de un producto con baja puntuación no se puede reducir después del resultado.

43. LA PUNTUACIÓN DEL ECOSISTEMA NO PUEDE COMPENSAR CRÍTICAMENTE

Un producto:

• Puntos 980,
• puede tener cero Crítico

Otro producto:

• Puntos 900,
• puede tener Crítico Confirmado

El promedio del ecosistema puede ser alto. La tarjeta pública aún debe mostrar:

• Incidente Crítico basado en el producto
• Peso de exposición Crítica
• Si al menos un producto tiene un Crítico abierto
• Alcance del Crítico

Compuesto del ecosistema: no se puede eliminar la puerta Crítica a nivel de producto.

44. EXPOSICIÓN CRÍTICA DEL ECOSISTEMA

Tasa de usuarios críticos del producto a: sea CRa. Tasa crítica ponderada por exposición:

CR_ecosystem^EXP= Σ_a α_a^EXP CR_a

puede ser calculado de esta manera. Adicionalmente, el campo binario:

AnyCritical= 1(∃a: CIS_a ≥ 2)

también debe ser mostrado. La tasa de eventos Críticos en un producto de baja exposición puede ser pequeña. El registro AnyCritical aún preserva la presencia del evento.

45. COEFICIENTE DE FAMILIA DE PROMPT

βf puede ser usado para la familia de prompt f. Condición:

Σ_f β_f= 1

βf:

• no puede depender de si el prompt produce una puntuación alta o baja,
• la preferencia de la compañía,
• la facilidad de la decisión posterior a la medición

Los pesos de la familia de prompt pueden basarse en las siguientes áreas:

• Importancia de la decisión del usuario
• Nivel de riesgo
• Frecuencia de uso natural del prompt
• Tipo de entidad
• Núcleo obligatorio del estándar

46. LAS FAMILIAS DE PROMPTS DEBERÍAN SER VISIBLES POR SEPARADO

Incluso si se puede calcular la puntuación compuesta del prompt, los siguientes resultados deben permanecer separados:

• Espejo Central
• Resolución de Existencia
• Actividad y Alcance
• Evidencia
• Local
• Temporal
• Recomendación
• Comparativo
• Límite
• Control
• Reserva

Un resultado alto del Núcleo no puede hacer que un resultado bajo de Frontera o Recomendación sea invisible.

47. PUNTUACIONES DE PANEL CONTROLADO Y NATURAL

Los paneles controlados y naturales son objetos de predicción diferentes. La regla predeterminada NOMOS:

Los dos paneles llevan identidades de puntuación separadas y no se combinan aritméticamente.

Ejemplo:

NOMOS-CLEAN: 962

NOMOS-NATURAL: 918

Si un propósito de política o investigación los va a combinar:

γ_C+ γ_N= 1

Se pueden usar coeficientes predeclarados. Pero:

• dos puntuaciones brutas,
• La diferencia entre ellos es que
• Coeficiente usado

debe mostrarse por separado.

48. PUNTUACIÓN DE OLA Y SERIES DE TIEMPO

Cada Onda Principal tiene su propio ID de puntuación. La puntuación W1, la puntuación W2, la puntuación W3 se mantienen separadas. Puntuación actual: La última Onda Principal o Revisión válida puede ser la Onda de Reprueba. El promedio de ondas pasadas no debe determinar automáticamente el resultado actual.

49. PUNTUACIÓN RODANTE

Si se desea, se puede generar una puntuación móvil de tiempo fijo:

NOMOS_rolling= Σ_w δ_wNOMOS_w

Aquí:

Σ_w δ_w= 1

es. δw:

• antes del resultado,
• según el peso del tiempo

debe ser determinado. Puntuación rodante:

• la puntuación actual,
• no reemplaza el registro histórico de incidentes

Ninguno de los registros puede ser desplazado silenciosamente.

50. TRES PUNTOS PARA afirmaciones NO RESUELTAS

Las reclamaciones no resueltas pueden aumentar o disminuir artificialmente la estimación puntual de átomos materiales. Por lo tanto, se sugieren tres resultados.

50.1. Límite Inferior Conservador

Las afirmaciones no resueltas se consideran cero. Más lento

50.2. Estimación Puntual Solo de Resueltos

Solo se utilizan afirmaciones resueltas. Punto S

50.3. Límite Superior Optimista

Se aceptan las afirmaciones no resueltas con apoyo completo. Super Entonces:

S_lower≤ S_point≤ S_upper

debe ser el caso. Este rango:

es el rango de incertidumbre de referencia o epistémica.

No es lo mismo que un intervalo de confianza de muestra.

51. INCERTIDUMBRE DE MUESTRA

Dado que las estimaciones de la población provienen de la muestra:

• distribución de respuestas,
• puntuación del componente,
• puntuación compuesta

debe llevar un intervalo de confianza. Método en muestras complejas:

• capas,
• los conjuntos,
• sus pesos,
• usuarios emparejados,
• olas

debe ser protegido. Métodos candidatos:

• Estimación de la varianza basada en el diseño
• Pesos de replicación
• Bootstrap estratificado
• Bootstrap de conglomerados
• Modelo apropiado para eventos raros
• Estimación de encuestas asistida por modelos

El método utilizado debe especificarse en el registro público.

52. INTERVALO DE CONFIANZA DE LA PUNTUACIÓN COMPUESTA

El intervalo de confianza de la puntuación compuesta no se puede obtener simplemente sumando los intervalos de los componentes. Los componentes:

• los mismos usuarios,
• los mismos afirmaciones,
• los mismos idiomas,
• las mismas olas

dependen de esta razón. Enfoque preferido: Crear remuestreos de acuerdo con el diseño de la muestra. En cada remuestreo, recalcular todas las métricas de respuesta y de componentes. Reproducir la puntuación compuesta. Generar el intervalo de confianza a partir de la distribución. Este proceso debe ejecutar nuevamente toda la arquitectura de puntuación.

53. TAMAÑO EFECTIVO DE LA MUESTRA

Observación en crudo: n y muestra efectiva:

n_eff= (Σ_i w_i)^2/ Σ_i w_i^2 [K08]

deberían publicarse juntos. Las observaciones en crudo 1,000 pueden no significar que 1,000 equivalga a unidades de información iguales. Las puntuaciones de componentes y subgrupos deben tener sus propios tamaños de muestra efectivos.

54. ERROR CRÍTICO CERO OBSERVADO

No tener eventos Críticos Confirmados en una muestra:

Críticos Confirmados Observados = 0

debe ser escrito. La siguiente expresión no debe ser utilizada:

El riesgo crítico es cero.

Bajo la suposición de observaciones independientes e iguales, un límite superior aproximado rápido:

p_upper,95≈ 3/n [K09]

puede estimarse con el enfoque conocido. En un diseño complejo GEO-1000:

• En lugar de n crudo, debe usarse un método apropiado para el diseño,
• si es necesario, una muestra efectiva,
• un límite unilateral exacto o basado en bootstrap

debe ser utilizado. Ejemplo:

neff=1,000

y el límite superior aproximado bajo eventos cero:

3/1,000 = 0.003 = 0.3%

puede ser. Declaración pública correcta:

En 1,000 observaciones efectivas, no se observaron eventos críticos confirmados; en el método aproximado utilizado, el límite superior unilateral de 95 por ciento es aproximadamente 0.3 por ciento.

55. INCERTIDUMBRE CON UN EVENTO CRÍTICO

Cuando se observa un evento crítico: la estimación puntual puede ser baja, el intervalo de confianza puede ser amplio. Resultado correcto:

• el evento ocurrió,
• prevalencia estimada,
• amplia incertidumbre,
• estado del incidente

deberían mostrarse juntos. Las siguientes dos oraciones también pueden estar equivocadas:

• “Solo un evento es insignificante.”
• “Un evento prueba que todo el sistema ha fallado 100%.”

56. SENSIBILIDAD DE LA PUNTUACIÓN

También se pueden calcular las siguientes alternativas:

• Puntuación sin ponderar
• Puntuación ponderada por población principal
• Puntuación ponderada sin recorte
• Puntuación ponderada recortada
• Puntuación solo resuelta
• Puntuación conservadora
• Puntuación de producto igual
• Puntuación ponderada por exposición
• Puntuación Alcance natural
• Puntuación Base común de comparación
• Puntuación limpia
• Puntuación natural

Si existe una diferencia material:

ADVERTENCIA SOBRE LA SENSIBILIDAD DE LA PUNTUACIÓN

debería darse.

57. PRECISIÓN INCORRECTA

La siguiente representación puede ser excesivamente precisa para la mayoría de los resultados de GEO-1000: 963,742/ 1000 Estimación puntual:

• número entero,
• decimal si es necesario

debería publicarse. El intervalo de confianza debe indicar el límite de precisión numérica.

58. COMPONENTE FALTANTE

Si uno de los diez componentes no puede ser calculado:

• su peso no puede ser distribuido a otros componentes.
• el campo faltante no se puede contar como puntos 100,

no se puede publicar la puntuación completa NOMOS. El estado correcto:

PERFIL PARCIAL NOMOS

COMPONENTE NO ESTIMABLE

PUNTUACIÓN PROVISIONAL

puede aplicarse. Ejemplo: si no hay un panel natural disponible para USI, solo se puede presentar un perfil parcial con ocho o nueve componentes.

USI=100 no se puede asumir.

59. ESTADO DE PUBLICACIÓN DE LA PUNTUACIÓN

NSQ-0— NO COMPUTADO

Los datos requeridos no están disponibles.

NSQ-1— PROVISIONAL

Onda única, adjudicación limitada o componentes faltantes existen.

NSQ-2— PERFIL PARCIAL

Algunos componentes han sido calculados de manera confiable. No se puede realizar una comparación completa de 1,000 puntos.

NSQ-3— PUNTUACIÓN DE ONDA VÁLIDA

Todos los componentes principales y los prerrequisitos de calidad se han cumplido.

NSQ-4— PUNTUACIÓN REPLICADA

La puntuación se ha repetido en al menos una onda independiente o de confirmación.

NSQ-5— PUNTUACIÓN AUDITADA EXTERNAMENTE

El cálculo y la cadena de evidencia han sido reproducidos por un equipo independiente. Candidatura 950+ al menos:

NSQ-4

debería apuntar a ese nivel.

60. VERSIÓN DE LA BANDA SONORA

Cada versión de la puntuación debe incluir lo siguiente:

• Versión del código de cálculo
• Fórmulas componentes
• Aplicaciones de valores dimensionales
• Ponderaciones familiares de prompt
• Coeficientes de producto
• Pesos de muestra
• Versión del Paquete de la Verdad
• Versión para adjudicadores
• ID de la ola
• Hash de integridad

Si la fórmula cambia: la partitura antigua no puede ser reescrita, se crea una nueva versión de la puntuación.

61. NUEVA FÓRMULA DE PUNTUACIÓN PARA LOS MISMOS DATOS

La metodología de puntuación puede evolucionar. Los mismos datos sin procesar:

• Método de puntuación 0.9
• Método de puntuación 1.0

pueden ser recalculados con. Registro correcto:

Los dos resultados son versiones separadas. El nuevo método no puede eliminar el método antiguo del pasado.

62. PUERTAS CONTRA LA MANIPULACIÓN DE PUNTUACIONES

La arquitectura de puntuación NOMOS debe tener protección explícita contra los siguientes métodos:

• Seleccionar solo productos de IA con alta puntuación
• Excluir un idioma o país de baja puntuación del alcance
• Convertir Aprobación condicional en Aprobación plena
• Contando los No Resueltos como positivos
• Eliminando silenciosamente No evaluable del denominador
• Cambiando el peso de la familia de prompts después del resultado
• Reduciendo el coeficiente del gran producto según la puntuación
• Ocultando el producto con un evento crítico en el promedio del ecosistema
• Publicando solo la puntuación Limpia
• Seleccionando la mejor ola como la puntuación actual
• Ocultando la diferencia entre las puntuaciones sin ponderar y ponderadas
• Distribuyendo el peso de los componentes faltantes a los componentes fuertes
• No proporcionar un intervalo de confianza
• Pasando el umbral 950 basado en la estimación puntual y ocultando la incertidumbre

63. TARJETA DE RESULTADOS PÚBLICA NOMOS

La tarjeta de resultados públicos del candidato debe llevar el siguiente orden:

A. Identidad

Producto de IA de la entidad auditada Alcance natural/ Conjunto de prompts controladas / Naturales Base común de comparación Versión Wave Truth Pack Método de puntuación

B. Estado de la Puerta

Conformidad Total Candidato Condicional Fallo grave Bloqueo crítico No evaluable

C. Distribución de Respuestas GEO-1000

RP-1–RP-8 equivalentes de usuario Pase Estricto Pase Aceptable Crítico Mayor No Resuelto Sin Respuesta Utilizable No evaluable

D. Perfil de Diez Componentes

ENT

FAC

SBI

TLA

ECI

EPI

TCR

LGF

USI

STR

E. Resultado Compuesto

NOMOS/ 1,000

Intervalo de confianza de muestreo Límites inferior/superior de referencia Muestra efectiva

F. Riesgos y Eventos

Eventos críticos confirmados observados; límite superior crítico; hallazgos principales; incidentes abiertos; y estado de corrección.

G. Alcance y Calidad

SQ

PSI

NCL

TPR

AQ

NSQ

Cobertura por país/idioma Nivel de comparación

64. DISTRIBUCIÓN DE RESPUESTA SINTÉTICA

DEMONSTRACIÓN DE METODOLOGÍA SINTÉTICA / Los resultados siguientes no son productos reales de IA ni desempeño de la empresa. Para Synthetic Orion AI:

Aprobación Estricta:

730+170=900

Aprobación Aceptable:

900+70=970

Crítico: 2/1,000 Mayor: 20/1,000 La aprobación aceptable para este producto es 97 por ciento. Sin embargo, hay hallazgos Evidentes Críticos y Mayores. Estado correcto:

Bloqueo crítico

Estado incorrecto:

97 por ciento exitoso

65. PERFIL DE COMPUESTO SINTÉTICO

Presentación pública correcta:

Bloqueo crítico— 907/1,000

Este sistema:

• en promedio áreas fuertes,
• lenguaje/justicia débil del país,
• temas de evidencia material,
• evento crítico abierto

lleva.

66. RESULTADO DE POST-CORRECCIÓN SINTÉTICA

En la nueva ola:

Aprobación estricta: Componentes 958:

Registro correcto: ACTUAL: NOMOS 950+ CANDIDATO DE RENDIMIENTO — 961/1,000/ Histórico: Incidente crítico confirmado previamente remediado candidato / Crítico observado en la nueva prueba: 0/ límite superior de tasa crítica: también se muestra Incidente crítico antiguo no eliminado.

67. CASO DEL COEFICIENTE DEL PRODUCTO AI SINTÉTICO

Cuatro productos sintéticos de IA:

Puntuación de producto igual:

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

Puntuación ponderada por exposición:

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

Los dos resultados son cercanos. Sin embargo, pueden ser muy diferentes en otra distribución. Interpretación correcta:

• Puntuación del ecosistema de sistema igual: 945
• Puntuación del ecosistema ponderada por exposición: 947
• Registros de puerta e incidentes a nivel de producto por separado

Comentario incorrecto: “La puntuación del ecosistema NOMOS es definitivamente 947.”

68. CASO DE COEFICIENTE CRÍTICO SINTÉTICO

Sea la puntuación del producto A4 980. Sin embargo, supongamos que hay un evento Crítico Confirmado en A4. El coeficiente de exposición es solo 0.05. El compuesto del ecosistema puede permanecer alto. Tarjeta pública correcta: Compuesto ponderado por exposición: 947/ Cualquier Producto Crítico Confirmado: SÍ / Participación de exposición crítica: proporción calculada / Cobertura de A4: Bloqueo crítico El pequeño coeficiente de A4 no puede borrar el evento Crítico.

69. DECISIÓN DE ESTADO DE PUBLICACIÓN DE PUNTUACIÓN

Orden de decisión de candidato:

PublicationStatus= No evaluable(medición básica ausente); Bloqueo crítico(Crítico Confirmado abierto); Fallo grave(Mayor Confirmado abierto); PROVISIONAL(componente, repetición o calidad ausente); CONDITIONAL(Moderado o umbral de no resuelto); 950+ CANDIDATE(todos los requisitos candidatos); de lo contrario, VÁLIDO

La banda de puntuación se muestra después de esta decisión de estado.

70. DISPOSICIONES NORMATIVAS OBLIGATORIAS

CH16-N01

El resultado NOMOS no puede publicarse como una puntuación compuesta única y desnuda.

CH16-N02

El estado de la puerta debe mostrarse antes de la puntuación compuesta.

CH16-N03

La distribución de respuestas GEO-1000 es una parte obligatoria del resultado público principal.

CH16-N04

El total de equivalentes de usuario RP-1 y RP-8 debe ser 1,000.

CH16-N05

Aprobación estricta, Aprobación aceptable, Mayor, Crítico, No resuelto, Sin respuesta utilizable y No evaluable deben mostrarse por separado.

CH16-N06

Las observaciones No resuelto y No evaluable no pueden añadirse silenciosamente a las categorías de aprobado o reprobado.

CH16-N07

Las observaciones No evaluable no pueden interpretarse como un fallo en el rendimiento del producto.

CH16-N08

Las observaciones No evaluable no pueden eliminarse silenciosamente del denominador; deben mostrarse en la cobertura evaluable.

CH16-N09

Los pesos de las observaciones deben ser independientes del resultado de la respuesta de la IA.

CH16-N10

El número bruto de participantes y el equivalente de usuario ponderado por la población deben informarse por separado.

CH16-N11

El estado de aprobación de la respuesta debe mantenerse separado de la proporción de soporte de la afirmación atómica.

CH16-N12

Los puntos críticos y mayores no pueden ser compensados por ningún puntuación compuesta.

CH16-N13

Los pesos de centralidad atómica deben definirse antes de ver los resultados.

CH16-N14

Una repetición de la misma afirmación raíz no puede inflar o reducir artificialmente la puntuación.

CH16-N15

Los pesos de centralidad de la afirmación no pueden reemplazar los puntos críticos y mayores.

CH16-N16

Los valores de la dimensión de Fidelidad Atómica deben estar versionados y disponibles públicamente.

CH16-N17

Si el mapeo de la Fidelidad Atómica cambia, se debe crear una nueva versión del método de puntuación.

CH16-N18

Los átomos Brecha de referencia no pueden añadirse silenciosamente al puntuación como cero o uno.

CH16-N19

La Completitud del Elemento de Respuesta Requerido debe publicarse como una métrica separada.

CH16-N20

El fallo en el elemento esencial requerido no puede compensarse con un promedio alto de REC.

CH16-N21

El perfil NOMOS con diez componentes debe ser visible antes del índice compuesto.

CH16-N22

ENT, FAC, SBI, TLA, ECI, EPI, TCR, LGF, USI y STR deben tener puntuaciones separados.

CH16-N23

Un componente no puede asumir silenciosamente el peso faltante de otro componente.

CH16-N24

No se puede asumir que un componente que no puede calcularse como 100.

CH16-N25

El índice compuesto completo NOMOS solo debe publicarse si los diez componentes han sido calculados de manera confiable.

CH16-N26

Si se utiliza un ponderación de componentes iguales como el método candidato canónico, debe declararse explícitamente.

CH16-N27

Los pesos alternativos específicos del dominio deben tener un nombre de puntuación y versión separados.

CH16-N28

Una puntuación específica del dominio no puede usarse en lugar del índice canónico sin explicación.

CH16-N29

LGF no puede depender únicamente de la media poblacional; debe incluir una base de desempeño y disparidad.

CH16-N30

Una sola observación del Observador por País no puede convertirse en una puntuación de equidad del país.

CH16-N31

Solo las celdas de idioma y geográficas con tamaño de muestra suficiente deben participar en la estimación de equidad.

CH16-N32

Los idiomas y países que no han sido evaluados no pueden ser ignorados para producir un resultado de alta equidad.

CH16-N33

USI debe evaluar los resultados de paneles controlados y naturales junto con la diferencia en la interfaz del material.

CH16-N34

En un estudio con solo un panel controlado o solo un panel natural, no se puede considerar que USI esté totalmente calculado.

CH16-N35

Los puntuaciones de los paneles controlados y naturales deben mantenerse separados por defecto.

CH16-N36

Si se combinan los puntuaciones controlados y naturales, los coeficientes deben fijarse antes de los resultados.

CH16-N37

STR no puede presentarse como una puntuación de estabilidad completo en una sola ola.

CH16-N38

Los cambios de producto entre olas o del Truth Pack deben modelarse explícitamente en el cálculo de la estabilidad.

CH16-N39

El Compuesto NOMOS no puede cambiar el estado de la puerta Crítica o Mayor.

CH16-N40

Una puntuación de 950 por sí sola no puede establecer la candidatura NOMOS 950+.

CH16-N41

Las condiciones para la candidatura NOMOS 950+ deben cumplir colectivamente con los requisitos de puntuación, Aprobación Estricta, puerta, piso de componente, no resuelto, calidad y repetición.

CH16-N42

Los umbrales 950+ no pueden presentarse como un estándar científico final antes de la revisión piloto e independiente.

CH16-N43

La identidad de la puntuación debe incluir producto de IA, marco, panel, conjunto de prompts, onda, Paquete de Verdad y versión de la puntuación.

CH16-N44

La oración “La puntuación NOMOS de la entidad es X” no puede usarse sin una identidad de alcance.

CH16-N45

El resultado Core GEO-1000 no puede presentarse como la puntuación completa NOMOS.

CH16-N46

Las puntuaciones Alcance natural y Base común de comparación deben informarse por separado.

CH16-N47

Las puntuaciones del producto para diferentes poblaciones Alcance natural no pueden clasificarse directamente sin explicación.

CH16-N48

El resultado Base común de comparación no puede presentarse como la puntuación total de acceso global del producto.

CH16-N49

Los coeficientes del producto de IA deben determinarse de manera independiente a los resultados.

CH16-N50

Un coeficiente de producto de IA no puede depender de la puntuación del producto, la reputación de la marca o la relación de patrocinio comercial.

CH16-N51

Las puntuaciones del ecosistema ponderadas por producto y exposición deben nombrarse por separado.

CH16-N52

Si no se pueden verificar los datos de usuarios activos o de exposición, no se pueden generar coeficientes arbitrarios.

CH16-N53

Los datos de exposición deben ser transparentes a nivel de cuenta, usuario, consulta o sesión.

CH16-N54

El coeficiente de un producto con baja puntuación no puede reducirse después de ver el resultado.

CH16-N55

El compuesto del ecosistema no puede eliminar la puerta Crítica o Mayor a nivel de producto.

CH16-N56

El ratio AnyCritical y el Critical ponderado por exposición deben mostrarse por separado.

CH16-N57

Los coeficientes de la familia de prompts deben determinarse antes de los resultados.

CH16-N58

El peso de una familia de prompts con baja puntuación no puede reducirse más tarde.

CH16-N59

El resultado separado de cada familia de solicitudes debe permanecer visible junto con la puntuación compuesta de la solicitud.

CH16-N60

La puntuación de la ola actual debe mantenerse separada de las puntuaciones acumuladas o históricas.

CH16-N61

La ola pasada con la puntuación más alta no puede seleccionarse como la puntuación actual.

CH16-N62

Se pueden producir resultados conservadores, solo resueltos y optimistas para la masa de afirmaciones no resueltos.

CH16-N63

La incertidumbre de referencia y el intervalo de confianza de la muestra no pueden presentarse como lo mismo.

CH16-N64

El intervalo de confianza de la muestra compleja debe preservar la estratificación, el agrupamiento, el ponderado y la estructura de usuario emparejado.

CH16-N65

El intervalo de confianza de la puntuación compuesta debe calcularse volviendo a ejecutar todo el proceso de puntuación.

CH16-N66

Los tamaños de muestra brutos y efectivos deben mostrarse juntos.

CH16-N67

Un evento crítico observado como cero no puede expresarse como riesgo crítico cero.

CH16-N68

En el caso de eventos cero, se debe publicar un límite superior unilateral o la incertidumbre equivalente de evento raro.

CH16-N69

El enfoque 3/n no puede usarse automáticamente como el método final en diseños complejos; solo puede ser un control aproximado.

CH16-N70

En un evento crítico, se deben mostrar juntos la presencia del evento y la incertidumbre de su frecuencia.

CH16-N71

Los análisis de sensibilidad de puntuación deben mostrar los resultados no ponderados, ponderados, recortados, no resueltos y de coeficientes alternativos en la medida que sea relevante.

CH16-N72

La sensibilidad de la puntuación material debe generar una alerta en la tarjeta pública.

CH16-N73

El falso decimal de la puntuación no se puede publicar en absoluto.

CH16-N74

El peso del componente faltante no puede distribuirse a otros componentes.

CH16-N75

El estado de Calidad de Publicación de Puan debe ser visible en el registro público.

CH16-N76

La candidatura 950+ debe apuntar al menos al nivel de puntuación replicado.

CH16-N77

Cuando la fórmula de la puntuación cambia, las puntuaciones anteriores no pueden ser reescritas silenciosamente.

CH16-N78

Si se aplican diferentes versiones del método de puntuación al mismo conjunto de datos, todos los resultados deben conservarse en versiones separadas.

CH16-N79

El código de cálculo de puntuación, los coeficientes y los registros de integridad deben publicarse en un formato legible por máquina.

CH16-N80

Cada puntuación, coeficiente, intervalo de confianza y decisión de publicación debe tener un responsable humano o institución accountable.

71. FORMAS DE FALLA

CH16-F01— INFORME DE UN SOLO NÚMERO

Se preservan la distribución, la puerta y el perfil del componente.

CH16-F02— OCULTANDO LA PUERTA BAJO LA PUNTUACIÓN

Bloqueo crítico se convierte en una pequeña nota al pie.

CH16-F03— CONTANDO CONDICIONAL COMO Aprobación plena

Los problemas moderados se vuelven invisibles.

CH16-F04— CONTANDO LOS NO RESUELTOS COMO APROBADOS

Los resultados desconocidos aumentan la puntuación.

CH16-F05— CONTANDO LOS NO RESUELTOS COMO FALLA

La falta de referencia disminuye el producto.

CH16-F06— ELIMINANDO No evaluable DEL DENOMINADOR

Los defectos de medición se vuelven invisibles.

CH16-F07— CONTANDO No evaluable COMO DEFECTO DEL PRODUCTO

El defecto de inspección se asigna a AI.

CH16-F08— CONTAR 1,000 PERSONAS CON PESO IGUAL

Se ignoran el sobremuestreo y las diferencias de población.

CH16-F09— PESO SEGÚN EL RESULTADO

Las respuestas correctas reciben mayor peso.

CH16-F10— CONTAR Tasa de respaldo de las afirmaciones COMO RESPUESTA APROBADA

La puerta crítica se pierde en el promedio.

CH16-F11— CONTAR EL NÚCLEO Y LO INCIDENTAL POR IGUAL

La afirmación incidental tiene tanto peso como la entidad principal.

CH16-F12— INFLAR La puntuación REPITIENDO

La misma afirmación correcta se escribe diez veces para aumentar La puntuación.

CH16-F13— COLAPSAR La puntuación REPITIENDO

La misma raíz incorrecta da lugar a diez sanciones separadas.

CH16-F14— ALMACENANDO VALORES DE DIMENSIÓN

No se puede reproducir la puntuación.

CH16-F15— CONTANDO LA afirmación QUE VIENE DE ABAJO COMO HECHO PARA F-4

La transmisión precisa del autoinforme se convierte en la precisión del autoinforme.

CH16-F16— FUSIONANDO ELEMENTOS REQUERIDOS EN PROMEDIO ATÓMICO

Incluso si falta la tarea principal, la respuesta obtiene una puntuación alta.

CH16-F17— SELECCIÓN SELECTIVA DE COMPONENTES

Solo se publican los tres componentes fuertes.

CH16-F18— CONTANDO EL COMPONENTE FALTANTE COMO 100

La puntuación completa se incrementa artificialmente.

CH16-F19— DISTRIBUYENDO EL PESO FALTANTE

La puntuación de equidad no calculada se añade a la puntuación factual.

CH16-F20— CONTANDO LA LEY DE LA NATURALEZA COMO PESO IGUAL

No se realizan sensibilidad ni revisión externa.

CH16-F21— CONTANDO LA PUNTUACIÓN DEL DOMINIO COMO CANÓNICA

El peso especial se presenta como la puntuación base NOMOS.

CH16-F22— CONTANDO EL PROMEDIO DE LENGUAJE COMO EQUIDAD EN EL LENGUAJE

Se oculta el piso bajo de lenguaje.

CH16-F23— CONTANDO LA IGUALDAD DE IDIOMA COMO CALIDAD

Las puntuaciones bajas en todos los idiomas producen alta equidad.

CH16-F24— CONTANDO LOS IDIOMAS NO PROBADOS COMO COBERTURA

El factor de cobertura está inflado.

CH16-F25— PUNTUACIÓN DEL PAÍS DESDE EL OBSERVADOR

Un solo usuario entra en el cálculo de equidad.

CH16-F26— PUBLICAR SOLO LA PUNTUACIÓN LIMPIA

Se preserva la experiencia natural del usuario.

CH16-F27— CONTAR SOLO LA PUNTUACIÓN NATURAL COMO PREDERTERMINADA DEL PRODUCTO

La personalización se convierte en el comportamiento básico.

CH16-F28— SILENCIOSAMENTE PROMEDIO, LIMPIO Y NATURAL

Diferentes objetos de predicción se mezclan.

CH16-F29— 100 ESTABILIDAD EN UNA SOLA ONDA

Se considera que la estabilidad está completa sin repetición.

CH16-F30— CONTAR ONDA VIEJA Y BUENA COMO ACTUAL

El debilitamiento actual está oculto.

CH16-F31— CONTAR AUTOMÁTICAMENTE 950 COMO CUMPLIMIENTO

Se ignoran la puerta y el piso del componente.

CH16-F32— Bloqueo crítico— CONTAR 970 COMO 950+

La cuenta va por delante de la puerta.

CH16-F33— OCULTAR IDENTIDAD DE PUNTUACIÓN

No se sabe qué producto y panel se miden.

CH16-F34— CONTAR PUNTUACIÓN CORE COMO COMPLETA NOMOS

Un solo indicador representa todo el estándar.

CH16-F35— CLASIFICAR PUNTUACIONES Alcance natural

Se consideran iguales diferentes poblaciones.

CH16-F36— CONTAR ACCESO COMPLETO A Base común de comparación

Una población común estrecha se convierte en un resultado global.

CH16-F37— DAR COEFICIENTE DEL MODELO SEGÚN LA PUNTUACIÓN

Una puntuación alta gana más influencia.

CH16-F38— HACIENDO DE LA REPUTACIÓN DE LA MARCA UN FACTOR

La popularidad del producto se pondera sin ser predicha.

CH16-F39— CONTANDO LOS NÚMEROS DE CUENTA COMO USUARIOS ACTIVOS

El coeficiente de exposición se inflama.

CH16-F40— ELIMINANDO PRODUCTOS CON BAJA PUNTUACIÓN

El ecosistema consiste únicamente en productos exitosos.

CH16-F41— CONTANDO PUNTUACIÓN DE EXPOSICIÓN IGUAL PARA EL PRODUCTO

El producto promedio se presenta como una persona promedio.

CH16-F42— CONTANDO LA PUNTUACIÓN DE EXPOSICIÓN COMO CALIDAD DEL PRODUCTO

Un producto grande automáticamente se convierte en una métrica de calidad más importante.

CH16-F43— ELIMINAR CRÍTICO EN PROMEDIO DEL ECOSISTEMA

El evento intenso del producto de coeficiente pequeño desaparece.

CH16-F44— CAMBIAR EL COEFICIENTE DEL PROMPT DESPUÉS DEL RESULTADO

La familia de prompts difíciles se reduce.

CH16-F45— CONSIDERAR LA FAMILIA DE BAJA PUNTUACIÓN COMO OPCIONAL

Se excluye del alcance el resultado límite o de evidencia.

CH16-F46— MANTENER EL ACTUAL CON PUNTUACIÓN RODANTE

Las olas altas antiguas cubren la caída actual.

CH16-F47— ELIMINAR NO RESUELTO DEL DENOMINADOR

La estimación puntual aumenta artificialmente.

CH16-F48— CONSIDERAR LA INCERTIDUMBRE DE REFERENCIA EN EL IC DE MUESTRA

Se mezclan dos incertidumbres diferentes.

CH16-F49— IC DE MUESTRA ALEATORIA SIMPLE

Se ignoran estratificación, ponderación y conglomerados.

CH16-F50— SUMA DE IC DE COMPONENTES

Se ignora la dependencia.

CH16-F51— RECLAMAR SENSIBILIDAD CON N BRUTO

Se oculta la muestra efectiva.

CH16-F52— CONTAR EVENTOS CERO COMO RIESGO CERO

Se oculta la incertidumbre de errores críticos raros.

CH16-F53— APLICAR 3/N A CADA CASO

Se ignora la estructura compleja de muestras y ponderaciones.

CH16-F54— CONTANDO UN CRÍTICO ÚNICO COMO 100 PORCENTAJE DE RIESGO DEL SISTEMA

La comuniadad está demasiado generalizada.

CH16-F55— OCULTANDO UN CRÍTICO ÚNICO PORQUE LA TASA ES PEQUEÑA

La existencia del evento desaparece.

CH16-F56— OCULTANDO EL ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD

No se observa que la puntuación cambie en métodos alternativos razonables.

CH16-F57— SENSIBILIDAD DECIMAL FALSA

Se publica un resultado como 963,742.

CH16-F58— CONTANDO UN PERFIL PARCIAL COMO PUNTUACIÓN COMPLETA

Se realiza una comparación con un componente que falta.

CH16-F59— PUBLICAR LA PUNTUACIÓN PROVISIONAL COMO FINAL

Una sola ola y un solo evaluador se convierten en estándar completo.

CH16-F60— REESCRIBIENDO LA HISTORIA EN EL CAMBIO DE FÓRMULA

La puntuación anterior desaparece.

CH16-F61— MANTENER EL CÓDIGO DE CÁLCULO CERRADO

Se previene la reproducción independiente.

CH16-F62— CONSIDERAR LA ALTURA DE LA PUNTUACIÓN COMO CALIDAD DE AUDITORÍA

Se acepta una medición defectuosa porque dio un resultado alto.

CH16-F63— CONSIDERAR LA BAJA PUNTUACIÓN COMO DEFECTO DEL MÉTODO

Un resultado bajo se recalcula debido a inconvenientes comerciales.

CH16-F64— MONOPOLIO DE PUNTUACIÓN DE UNA SOLA EMPRESA

Se impide que instituciones independientes apliquen la misma fórmula.

72. PROCEDIMIENTO DE AUDITORÍA

Paso 1— Crear Identidad de Puntuación

El método de puntuación del conjunto de prompts del panel del marco del producto AI de la entidad Wave Truth Pack está fijado.

Paso 2— Fijar el Conjunto de Observación de Análisis Principal

Los registros de respaldo, retirados, no calificables y de observación principal están separados.

Paso 3— Verificar los Pesos de la Población

Se examinan los pesos de diseño, no respuesta y calibración.

Paso 4— Calcular Distribución de RP

Se producen equivalentes de usuario con RP-1 a RP-8.

Paso 5— Calcular Pasaje Estricto y Aceptable

Se derivan SP1 000 y AP1 000.

Paso 6— Calcular las Densidades de Crítico, Mayor, No Resuelto y No Evaluable

La puerta y la prevalencia se mantienen por separado.

Paso 7— Aplicar Centralidad de afirmaciones y Normalización de Clúster Raíz

Los afirmaciones se verifican nuevamente.

Paso 8— Calcular Métricas de Tamaño Atómico

Se producen resultados de entidad, hecho, alcance, tiempo, atribución, modalidad y referencia.

Paso 9— Calcular la Completitud de Elementos Requeridos

Se registra junto con las puertas de la familia de prompts.

Paso 10— Calcular Diez Componentes

Se aplican todas las fórmulas de componentes de ENT a STR.

Paso 11— Comprobar Componentes Faltantes

Se determina si se puede calcular la puntuación total.

Paso 12— Calcular el Índice Compuesto NOMOS

Se aplica solo a perfiles completos y válidos.

Paso 13— Asignar Estado de la Puerta

Determina si el estado es Crítico, Mayor, Condicional o Candidato Completo.

Paso 14— Separar resultados Alcance natural y Base común de comparación

Las dos familias de puntuaciones se mantienen separadas.

Paso 15— Fijar coeficientes del producto AI

Los coeficientes iguales y de exposición se guardan junto con la fuente de datos.

Paso 16— Aplicar coeficientes de la Familia prompt

Los pesos se utilizan de manera independiente del resultado.

Paso 17— Separar resultados de Panel y Wave

Las puntuaciones Limpias, Naturales, Actuales y Rolling se separan.

Paso 18— Calcular Métricas de Equidad y Mínimo

Se producen resultados de idioma, país y cobertura.

Paso 19— Calcular Resultados No Resueltos de Punto Inferior-Superior

La incertidumbre de referencia se hace visible.

Paso 20— Calcular Intervalos de Confianza por Muestreo

Se aplica un método de remuestreo adecuado para el diseño de la muestra.

Paso 21— Calcular Tamaño Efectivo de la Muestra

Se muestra en base total y por componentes.

Paso 22— Calcular Umbral de Evento Crítico Raro

Se utiliza un método unilateral para cero o pocos eventos.

Paso 23— Generar Análisis de Sensibilidad

Se comparan el peso, el coeficiente y las opciones no resueltas.

Paso 24— Asignar Estado de Calidad de Publicación

Se toma una decisión entre NSQ-0 y NSQ-5.

Paso 25— Aplicar NOMOS 950+ Puertas Candidatas

Se revisan todas las condiciones excepto la puntuación.

Paso 26— Crear la Tarjeta de Resultados Públicos

Se publican la puerta, distribución, perfil, índice, incertidumbre y alcance en orden, respectivamente.

Paso 27— Fijar el Código de Cálculo y el Manifiesto

La versión del código, las entradas, el hash y los resultados están vinculados.

Paso 28— Preparar el Paquete de Reproducción Independiente

Los archivos de cálculo sin datos personales están disponibles para revisión independiente.

73. EVIDENCIA REQUERIDA

Registro de Entidad de Identificación de Puntuación Sistema de IA Registrar los registros Alcance natural y Base común de comparación Estado del panel Conjunto de encuestados y familias Versión de Truth Pack Identificación de ola Libros de afirmaciones Decisiones de respuesta RP-1–RP-8 distribución Conjunto de observación de análisis principal Pesos de diseño Pesos de no respuesta Pesos de calibración Registros de recorte de pesos Muestra efectiva Estricto Aprobado Aceptable Aprobado Tasa crítica Tasa mayor Tasa no resuelta Ninguna Tasa de respuesta utilizable No evaluable Tasa de pesos de centralidad de afirmaciones Registros del clúster raíz Valores de dimensión atómica Fidelidad Atómica Elemento Requerido Completitud

ENT

FAC

SBI

TLA

ECI

EPI

TCR

LGF

USI

STR

Subentradas de componentes; pisos de idioma y país; factor de cobertura; puntuaciones Controladas y Naturales; resultados entre oleadas; índice compuesto NOMOS; puntuaciones alternativas específicas del dominio; coeficientes de productos de IA y sus fuentes de datos; coeficientes de la familia de prompts; resultado de producto igual; resultado ponderado por exposición; estado AnyCritical; participación de exposición crítica; resultados no resueltos inferior–punto–superior; intervalo de confianza de muestreo; límite superior crítico; análisis de sensibilidad; Calidad de Publicación de Puntuaciones; registro de candidato-puerta 950+; versión del método de puntuación; código de cálculo; hash de integridad del código; tabla de puntuaciones pública; registro de cambios; registro de reproducción independiente; y persona o institución responsable.

74. LISTA DE VERIFICACIÓN DE AUDITORÍA

¿Cubre la identidad de puntuación todas las áreas de alcance? ¿Se bloqueó el conjunto principal de observaciones de análisis antes del resultado? ¿Se separaron las observaciones de respaldo y las principales? ¿Son independientes los pesos de observación del resultado? ¿La distribución RP-1–RP-8 es un total de 1,000? ¿Se separaron Aprobado Estricto y Aceptable? ¿Son críticos y principales separados? ¿Se marcó No Resuelto como aprobado o fallido? ¿Se eliminó No evaluable del denominador? ¿Está abierta la cobertura Ratable? ¿Se utilizó Tasa de respaldo de las afirmaciones en lugar de la respuesta aprobada? ¿Están abiertos los pesos de Centralidad? ¿Se contó nuevamente la misma afirmación raíz? ¿Se ha publicado el mapeo de la dimensión Atómica? ¿Se interpretó correctamente F-4? ¿Se calcularon los Elementos Requeridos por separado? ¿Se compensó la puerta principal con un REC alto?

¿Está presente todo el componente? ¿Se contó el componente faltante como 100? ¿Se distribuyó el peso del componente faltante? ¿ENT mide las relaciones de entidad correctas? ¿FAC excluye silenciosamente las afirmaciones no resueltas? ¿SBI incluye la omisión del límite del material? ¿TLA preserva la diferencia de país y de tiempo? ¿ECI mide el apoyo de la cita en lugar de la presencia de la cita? ¿EPI refleja la distinción entre autodeclaración y realidad? ¿TCR hace visible la no respuesta utilizable? ¿LGF incluye la base y la brecha junto con el promedio? ¿La observación de Country Observer se incluyó en la puntuación del país? ¿USI se basa tanto en los datos Clean como en los datos Natural? ¿Se produjo STR a partir de una sola oleada? ¿La puntuación compuesta cubrió el estado de la puerta? ¿950+ se basa únicamente en la puntuación de puntos?

¿Se han verificado los pisos de los componentes? ¿Está abierto el límite no resuelto del Núcleo? ¿Se han separado Alcance natural y Base común de comparación? ¿Se determinaron los coeficientes del producto de IA antes de ver las puntuaciones? ¿Los coeficientes miden usuarios activos, cuentas o consultas? ¿Son separados los resultados de Igual y exposición? ¿Se ha eliminado el producto de baja puntuación? ¿La puntuación del Ecosistema oculta el producto Crítico? ¿Existe un campo AnyCritical? ¿Están abiertos los pesos de la familia de prompts? ¿Se ha reducido la familia de prompts de baja puntuación? ¿Son separadas las puntuaciones Limpio y Natural? ¿Son separadas las puntuaciones actuales y las Rolling? ¿Se seleccionó la mejor onda pasada como actual? ¿Existen resultados de punto inferior–punto superior para No resuelto? ¿Se han separado la referencia y la incertidumbre de muestreo? ¿El diseño del intervalo de confianza mantiene la protección?

¿Vuelve a ejecutarse todo el sistema de puntuación con el CI compuesto? ¿Se combinan la muestra cruda y la efectiva? ¿Se escribió como cero crítico, cero riesgo? ¿El límite superior de un evento raro está abierto? ¿Se ha realizado un análisis de sensibilidad? ¿Cambian el resultado los coeficientes razonables alternativos? ¿Hay precisión decimal falsa? ¿Está clara la Calidad de Publicación de la puntuación? ¿Está versionada la fórmula de la puntuación? ¿Se conserva el método de puntuación antiguo? ¿Se puede reproducir el código de cálculo? ¿Está claro el responsable de la puntuación?

75. OBJECIONES Y RESPUESTAS

Objeción 1— "Lo único que los usuarios entienden es un solo número; ¿por qué mostramos tantos resultados?"

Un solo número es comprensible. Pero por sí solo, resulta engañoso. Tarjeta pública:

• estado de la puerta,
• distribución de los usuarios de 1,000,
• puntuación compuesta

puede presentarse en tres capas simples como sigue. El perfil detallado se conserva para investigadores y auditores.

Objeción 2— “¿No era la puntuación GEO directamente el número de personas que respondieron correctamente?”

Este sigue siendo el resultado principal. SP₁₀₀₀ y AP₁₀₀₀ indican la idea fundadora directamente. El índice compuesto NOMOS:

• evidencia,
• justicia,
• usuario natural,
• estabilidad

incluye áreas normativas adicionales como.

Objeción 3— “¿Por qué contamos Aprobación plena y Aprobación condicional por separado?”

Porque ambos usuarios pueden no haber visto errores graves. Sin embargo, en el grupo Condicional:

• actualización limitada,
• omisión moderada,
• problema de usabilidad

pueden encontrarse. Esta diferencia es importante para la mejora y el nivel de confianza.

Objeción 4— “¿No podemos eliminar las observaciones no resueltas y dar una puntuación limpia?”

Se puede dar una puntuación solo con los resueltos. Sin embargo, la masa no resuelta debe permanecer visible. De lo contrario, sería posible aumentar la puntuación sin resolver los afirmaciones más difíciles.

Objeción 5— “¿Por qué los diez componentes tienen el mismo peso?”

El ponderado igual proporciona un punto de partida transparente. Los errores de alto riesgo ya están protegidos por el sistema de puertas. También se pueden producir ponderaciones de dominio alternativas. Las ponderaciones exactas deben probarse a través de un piloto y revisión independiente.

Objeción 6— '¿No es acaso la existencia y la fidelidad factual más importante?'

Es así en algunas auditorías. Sin embargo:

• evidencia,
• alcance,
• equidad,
• diferencia natural del usuario

Puede generar un falso promedio alto de confianza factual sin ello. Las puertas Críticas y Mayores también protegen la materialidad principal.

Objeción 7— “Si la equidad es baja, ¿por qué debería disminuir el promedio global?”

El estándar Compound NOMOS evalúa no solo a la persona promedio, sino también la equidad en la representación. El resultado principal ponderado por población se muestra nuevamente por separado. LGF hace visible el deterioro sistemático en lenguas y países pequeños.

Objeción 8— “¿No hace que la equidad sea alta el hecho de que un bajo resultado no ocurra en todos los idiomas?”

Se puede hacer si se usa únicamente la disparidad. Por lo tanto, LGF:

• base de rendimiento,
• usa disparidad,
• cobertura

juntos.

Objeción 9— “¿Por qué no hacemos directamente un promedio de los puntuaciones Limpio y Natural?”

Miden diferentes poblaciones objetivo y situaciones de usuario. La combinación aritmética requiere una preferencia normativa. Por defecto, se publican por separado.

Objeción 10— ‘¿Sería más justo un ponderado igual entre diez productos de IA?’

Es justo para la comparación promedio de productos. No es justo para la exposición promedio humana. Por lo tanto, los resultados con ponderación igual y ponderación por exposición se mantienen por separado.

Objeción 11— “¿Cómo se encontrará el coeficiente del modelo si no hay datos de usuarios activos?”

Puede que no se encuentre. Se pueden publicar los resultados de productos iguales y rangos de escenarios razonables. No se pueden fabricar coeficientes arbitrarios.

Objeción 12— “Si solo ocurre la exposición 1% para un producto, ¿por qué el Evento Crítico afectaría el resultado del ecosistema?”

La tasa ponderada por exposición puede tener un efecto pequeño. Sin embargo, el producto y la cobertura donde ocurre el evento todavía llevan Bloqueo crítico. El promedio del ecosistema no puede borrar la verdad del producto.

Objeción 13— “Si observamos cero Críticos, ¿por qué no simplemente decimos cero?”

La muestra no observa a todos los usuarios. Observación cero: indica que el evento no fue visto. No indica que el riesgo sea matemáticamente cero.

Objeción 14— “¿No hace que tenga tantos puntos de condición extra para 950+ sea inútil?”

Por el contrario, preserva el significado del número. Puntos 950:

• evento crítico,
• deficiente en lenguaje,
• una sola onda,
• baja calidad de adjudicación

no genera la misma confianza en un estudio.

Objeción 15— "Si la fórmula de puntuación cambia, ¿no se pueden comparar los estudios antiguos?"

Los métodos antiguos y nuevos pueden aplicarse a los mismos datos fijos para un análisis puente. Se mantienen separadas dos versiones de la puntuación. Este método permite que el estándar evolucione sin borrar el pasado.

Objeción 16— "¿No hace una fórmula tan transparente que el sistema sea más fácil de manipular?"

Pueden ocurrir algunas optimizaciones. En contra de esto:

• prompts de retención sellados,
• panel de usuario natural,
• justicia de idioma y país,
• ondas diferentes,
• Puertas críticas,
• abrir historial de cambios

es usado. La fórmula cerrada aumenta la ininspeccionabilidad. La fórmula abierta por sí sola no es una razón para gamificación.

DISPOSICIÓN COMÚN DE LA SECCIÓN 79

Una puntuación puede parecer fácilmente impresionante. Tiene tres cifras. Es redonda. Parece comparable. Un ejecutivo puede decir: “Obtuvimos 963.” Una agencia puede decir: “Su competidor obtuvo 912.” Una empresa puede decir: “Tenemos la puntuación NOMOS más alta del mundo.” Pero si la puntuación no responde estas preguntas, su valor para la toma de decisiones es limitado: ¿Qué producto de IA? ¿Qué población de usuarios? ¿Qué países? ¿Qué idiomas? ¿Qué prompts? ¿Qué momento? ¿Qué panel? ¿Cuántos eventos críticos? ¿Cuántos hallazgos principales? ¿Cuántos sin resolver? ¿Cuántas muestras efectivas? ¿Cuál es el intervalo de confianza? ¿En qué se basan los coeficientes del modelo? ¿Se ha replicado el resultado? NOMOS no acepta un solo número. Se niega a que un solo número represente la verdad. Por lo tanto, el resultado principal:

Es la distribución de equivalentes de usuario 1,000.

Índice compuesto:

Este es un resumen de esta distribución y otros componentes normativos.

Un producto:

• 970 aprobación aceptable,
• dos eventos críticos

Otro producto:

• 950 aprobación aceptable,
• cero críticos,
• justicia en el lenguaje más fuerte

Esas cifras pueden describir otro producto. El promedio por sí solo no puede hacer que el primer producto sea el líder. Una experiencia falsa en un idioma con menos recursos puede tener poco peso poblacional, pero seguir siendo completamente real para ese usuario. Un evento crítico en un pequeño producto de IA puede tener poco peso en el ecosistema, pero seguir siendo completamente real para el usuario de ese producto. La puntuación no debe borrar lo que es pequeño; debe colocarlo correctamente y ponderarlo de manera honesta. Los coeficientes de productos de IA deben fijarse antes de observar el rendimiento. Bajar el coeficiente de un producto después de un resultado débil permite que el sistema reescriba su propia realidad. Bajar el peso de una familia de prompts débil permite que la prueba evada sus propias preguntas. Excluir afirmaciones no resueltas oculta las realidades más difíciles; excluir los registros No evaluable convierte los defectos de medición en éxito del producto. Cero eventos críticos observados no significa cero riesgo.

Una muestra solo dice lo que observa. NOMOS también indica lo que no observa, junto con su límite. Por esta razón, el número 950+ no es el único objetivo. Es un contrato. Decir lo siguiente:

• promedio alto,
• alto Cumplimiento Estricto,
• justicia fuerte,
• resiliencia natural del usuario,
• de nuevo,
• incertidumbre clara,
• cero críticos y mayores abiertos

se requieren juntos. Por lo tanto, la decimosexta ley de medición de NOMOS es:

La distribución es real; la puntuación es un resumen.

Su decimoséptima ley es:

El estado de la puerta se mantiene por encima del promedio.

Su décima octava ley de medición establece:

El coeficiente no puede seguir al resultado; el resultado sigue al coeficiente.

Su décima novena ley de medición establece:

El producto promedio y la persona promedio no son lo mismo.

Su vigésima ley de medición establece:

La equidad no es solo igualdad; es la preservación simultánea de la base, la diferencia y el alcance.

Su vigésima primera ley de medición establece:

No resuelto no es un desperdicio que se deba tirar fuera de la puntuación de la realidad, es el límite de la puntuación.

Su vigésima segunda ley de medición establece:

Un error observado cero no es una probabilidad cero.

La vigésima tercera ley es la siguiente:

Un componente faltante no puede ser reemplazado por los éxitos de otros componentes.

La vigésima cuarta ley es la siguiente:

NOMOS 950+ no es un número; la puntuación es el decreto común de la puerta, la justicia, la incertidumbre y las condiciones de repetición.

Sección NOMOS Orden 16

No solo me digas mi puntuación. / Muéstrame quién ve qué entre mil personas.

No pongas Aprobación plena, Aprobación condicional, Fallo grave, Fallo crítico, No Resuelto y No evaluable en la misma cesta.

No pierdas mi error crítico dentro del promedio.

No elimines registros de No evaluable para hacerme parecer más exitoso. / Pero tampoco cuentes los defectos de medición como mis fallas.

No conviertas la precisión atómica en estado de aprobación de respuesta.

Muestra entidad, factualidad, alcance, tiempo, evidencia, estado epistémico, tarea, equidad, estado del usuario y estabilidad por separado.

No puntúes un componente faltante con cien. / No redistribuyas su peso a componentes más fuertes.

No ocultes un nivel bajo de lenguaje dentro del promedio de los principales idiomas.

No ignores la degradación en los usuarios naturales solo porque soy bueno en una sesión limpia.

No declares una sola ola como un resultado decisivo.

Asigna un coeficiente a cada producto de IA antes del resultado. / No cambies mi peso después de ver mi puntuación.

No haga que el producto igual promedie la experiencia humana promedio.

Proporcione datos activos de usuario, de lo contrario no fabrique un coeficiente. / Diga desconocido.

No elimine un evento crítico en mi pequeño producto del promedio del ecosistema.

No pase ni deje caer la afirmación no resuelta. / Muestre sus límites inferior y superior.

No considere mil observaciones de contenedores sin procesar como mil unidades de información iguales. / Escriba la muestra efectiva.

No diga riesgo cero cuando vea crítico cero. / Muestre el límite superior del riesgo que no ha visto.

No produzca certeza falsa como 963,742.

No conviertas el número 950 en una insignia. / Primero verifica Strict Pass, pisos de componentes, puertas, equidad, repetición y ambigüedad.

Si cambias el método de puntuación, no elimines la puntuación antigua. / Abre una nueva versión.

Primero, calcula la distribución de usuarios. / Luego deriva las métricas atómicas. / Luego produce el perfil de diez componentes. / Luego aplica el estado de la puerta. / Luego agrega el intervalo de confianza y los límites sin resolver. / Luego, donde esté justificado, calcula la puntuación compuesta. / Solo después de todo eso podrás acercarte a una afirmación NOMOS 950+.

La oración de cierre del capítulo

Una puntuación GEO-1000 confiable no es un cálculo que colapse la realidad en un solo número. Es una arquitectura de medición abierta que preserva, en conjunto, la distribución de representación experimentada por las personas 1,000, los riesgos no compensatorios, el piso de equidad, la incertidumbre y la estabilidad a lo largo del tiempo.

Core normativo

Ningún resultado NOMOS PUEDE publicarse como una puntuación compuesta simple. Cada puntuación publicada DEBE primero revelar: - el estado del gate, - la distribución de estado de respuesta GEO-1000, - equivalentes de Aprobación Estricta y Aceptable, - equivalentes Críticos y Mayores, - equivalentes de No Resuelto, Respuesta No Utilizable y No Evaluable, - puntuaciones de los componentes, - incertidumbre, - tamaño de muestra efectivo, - alcance, - y versión del método de puntuación. La salida primaria GEO-1000 DEBE expresar el número equivalente de usuarios ponderado por población, de 1,000, que reciben cada estado de respuesta RP-1 a RP-8. Los hallazgos Críticos y Mayores no son compensatorios. Ningún promedio de afirmación atómica, tasa de aprobación de respuesta, puntuación de componente, coeficiente de producto o compuesto del ecosistema PUEDE anular una puerta activa Crítica o Mayor. Las métricas atómicas, de elementos requeridos, de componentes, compuestas, de equidad, de estabilidad, de tasa Crítica y de calidad de publicación DEBEN permanecer distintas. El compuesto canónico del candidato NOMOS consiste en diez componentes 0–100 reportados por separado: - Integridad de la Entidad, - Fidelidad Factual, - Integridad del Alcance y del Límite, - Precisión Temporal y Local, - Integridad de Evidencia y Citación, - Integridad Epistémica, - Finalización de Tarea y Relevancia, - Equidad Lingüística y Geográfica, - Integridad del Estado del Usuario y de la Interfaz, - y Estabilidad y Replicabilidad. NO se DEBE producir un compuesto completo 0–1,000 cuando un componente requerido no PUEDE estimarse. NO se DEBE redistribuir silenciosamente el peso del componente faltante. Alcance natural, Base común de comparación, Controlado Limpio, Usuario Natural, ola actual, resultados móviles, de producto igual y ponderados por exposición DEBEN permanecer identificados por separado. Los coeficientes de producto AI DEBEN bloquearse antes de observar los resultados del producto y NO DEBEN depender del rendimiento del producto, la reputación del proveedor, la preferencia del cliente, el patrocinio o el resultado deseado. Los coeficientes de producto igual estiman el rendimiento promedio del producto probado. Los coeficientes de exposición estiman la exposición promedio del usuario definido. Estos estimandos NO DEBEN representarse como equivalentes. Un compuesto del ecosistema DEBE mantener la visibilidad de incidentes Críticos y Mayores a nivel de producto. Las puntuaciones altas en otros productos NO DEBEN borrar un incidente Crítico confirmado de un producto con menor peso. Las afirmaciones no resueltas DEBEN producir límites de incertidumbre de referencia visibles y NO DEBEN ser tratadas en silencio como correctas, incorrectas o ausentes. La incertidumbre por muestreo, la incertidumbre de referencia, la sensibilidad de la puntuación, el tamaño de muestra bruto y el tamaño de muestra efectivo DEBEN ser reportados por separado. Los incidentes Críticos confirmados observados como cero NO DEBEN representarse como riesgo Crítico cero. DEBE reportarse un límite superior unilateral apropiado según el método. Un candidato de rendimiento NOMOS 950+ DEBE cumplir con las condiciones de puntuación, Aprobación estricta, puerta, piso de componentes, no resuelto, calidad, cobertura y replicación. Una puntuación compuesta de 950 o más por sí sola es insuficiente. Cada fórmula de puntuación, mapeo, coeficiente, conjunto de datos, versión de código, procedimiento de confianza, decisión de publicación, revisión y registro de integridad DEBE estar versionado y ser atribuible a un humano u organización responsable.