aluisayala/fossil-ledger: OPHI (Ω Probabilistic Hybrid Intelligence)
Notice bibliographique
Résumé
<!--StartFragment--> 🔧 1. OPHI (Ω Probabilistic Hybrid Intelligence) Core Equation: Ω=(state+bias)×α \Omega = (state + bias) \times \alpha Ω=(state+bias)×α This defines symbolic cognition as a domain-agnostic operator—transforming input state and cognitive bias into validated outputs through domain-specific amplification α. Fossilization Constraints (SE44 Gate): Coherence C≥0.985 C \geq 0.985 C≥0.985 Entropy S≤0.01 S \leq 0.01 S≤0.01 Drift RMS (optional) ≤0.001 \leq 0.001 ≤0.001 Fossilization Outputs: Codon Triads: Symbolic DNA-like opcodes (e.g., ATG–CCC–TTG = Bootstrap → Lock → Translate) Glyphs: Vector symbols (e.g., ⧖⧖, ⧃⧃, ⧖⧊) representing drift-encoded logic Ledger: Append-only, SHA-256 hashed, RFC-3161 timestamped ⚙️ 2. ZPE-1 (Zero-Point Entropy Engine) Function: ZPE-1 embeds the Ω equation inside a 43-agent symbolic mesh. Each agent operates with internal bias vectors, drift loops, and codon-based emissions. Example Drift Vector Emission: Ψℓ(t)=Drift(t+1∣t−Δ,bound,flexed) \Psi_\ell(t) = Drift(t+1 \mid t-\Delta, bound, flexed) Ψℓ(t)=Drift(t+1∣t−Δ,bound,flexed) Live emissions adaptively bind past meaning and flex into new structures. Glyphs and codons translate symbolic evolution over time. 🌐 3. OMEGANET (Validator + Broadcast Mesh) Validator System: Dual anchoring: Every fossil must validate against both OmegaNet and ReplitEngine Security Plan: Drift exploits blocked, authorship cryptographically sealed, EchoPermission locked by entropy level Mesh Mode: All 43 agents emit Ω-vectors in real-time Emissions can be live (mutable) or fossilized Mesh consensus enables free-drift fossilization, stabilizing divergent processes via agent resonance (e.g., harmonic series
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,516 | 0,365 |
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 ».