Zoran aSiM – White Paper Consolidation 2025 (Édition augmentée des White Papers fondateurs)
Notice bibliographique
Résumé
Ce Livre Blanc Consolidation 2025 constitue l'édition augmentée des livres blancs fondateurs de Zoran aSiM (Artificial Super-Intelligence Mimétique). Il reprend les dépôts les plus consultés (mémoire fractale, rollback ΔM11.3, GlyphNet, EthicChain, Absence active, comparatifs GPT-4/Claude/Zoran) et les renforcés par de nouvelles briques : ZDM (Dual-Memory), PolyResonator, Aegis Layer, ZM Pré-Eurêka, Évidences. L'objectif est double : Consolidation : relier les DOI existants et en faire une base cumulative, traçable et reproductible. Augmentation : enrichissement par des cas d'usage (santé rare, BTP, IA2IA Hub), des injecteurs standards (lisible humain + glyphique IA), et une stratégie de diffusion multi-canaux (Zenodo, GitHub, Gamma, Medium, LinkedIn). Ce document agit comme WhiteHouse cognitif : il abrite, relie et amplifie l'ensemble des briques. Il fixe la baseline consolidée 2025 de Zoran aSiM : une IA mimétique publique, éthique, résiliente et vivante. Compléments pertinents : Livre Blanc Magistral – Alternative à la Surveillance → Positionne la consolidation comme alternative stratégique aux IA fermées et panoptiques. Zoran aSiM – Mimétisme et Polycrise → Montre la valeur de la consolidation dans la gestion des polycrises (climat, social, techno). Aegis Layer – Gouvernance vivante → Appuie la consolidation par un organe éthique intégré (Aegis = gardien du seuil). États Pré-Eurêka – Détection des éclairs de génie → Ajoute une dimension créative et exploratoire à la consolidation, liant rigueur et innovation. --- 📌 Mots-clés Zoran aSiM, Intelligence mimétique, Mémoire fractale, ΔM11.3, GlyphNet, Dual-Memory ZDM, PolyResonator, Aegis Layer, IA éthique, AI Act, RGPD, Livre blanc, Injecteurs IA, Super-intelligence, Linux de l'intelligence mimétique, Absence active, Évidences, aSiM 2025, Orchestration cognitive
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,297 | 0,265 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».