Obligation Closure Constraint (OCC): The First Principle
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
DESCRIPTION OCC is a falsifiable constraint on completion rates in systems where humans must make defensible, contestable decisions. The core claim: Durable completion rate cannot exceed verification capacity divided by verification effort per item. When more decisions require checking than capacity allows, the gap must manifest as observable outputs—backlog growth, rework, displacement to other parties, declining quality standards, or persistent degradation after overload. Modern large-scale coordination increases complexity, change rate, and required standards faster than human decision-making capacity scales. This creates a structural mismatch that worsens over time independent of institutional intent or effort. The constraint applies to any consequence-bearing boundary requiring accountable human judgment: courts, healthcare administration, permitting, insurance adjudication, safety certification, and high-stakes review processes in software and operations. This document provides the theoretical foundation for OCC. Companion records provide formal specification, measurement protocol, and empirical deployments. Empirical Deployments (Tier-1): Three case studies have been executed using the OCC framework, demonstrating its ability to discriminate between sustainable and overloaded regimes: Washington, DC FOIA Request Processing (2020–2025) — Regime diagnosis: Busy but stuck. DCR ≈ 0.88, stock grew from ~1 to >3,360 cases. DOI: 10.5281/zenodo.18073749 Philadelphia L&I Appeals Processing (2010–2018) — Regime diagnosis: Busy but stuck. DCR ≈ 0.92, stock grew from 202 to 1,983 cases. DOI: 10.5281/zenodo.18076572 City of Vancouver Building Permits (2018–2025) — Regime diagnosis: Sustainable. DCR ≈ 1.04, stock declined from 494 to zero. DOI: 10.5281/zenodo.18077993 These deployments confirm the framework's core discriminative capacity: identical methodology applied to different systems produces divergent regime classifications that match observed stock dynamics. Related Identifiers Add all three as "IsSupplementedBy": https://doi.org/10.5281/zenodo.18073749 https://doi.org/10.5281/zenodo.18076572 https://doi.org/10.5281/zenodo.18077993
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle