Obligation Closure Constraint (OCC): Formal Specification and Falsification Protocol
Notice bibliographique
Résumé
This document presents the Obligation Closure Constraint (OCC) as a formal specification and test protocol for consequence-bearing systems where outcomes depend on accountable human decisions under credible challenge. It defines a minimal measurement grammar that separates work that merely appears "closed" from durable settlement (work that stays closed over a declared horizon), and it treats displacement—work pushed into downstream queues, shadow channels, or onto users—as an explicit accounting state rather than hidden residual. The specification formalizes a finite verification-and-closure channel: a limited capacity to reduce uncertainty to a declared fidelity standard, make defensible determinations, and settle obligations despite drift from changing rules, interfaces, or adversaries. When demand persistently exceeds this capacity, the excess cannot vanish; it must surface as measurable signatures such as reopenings/return-work, tail thickening and delay growth, displacement, and degraded auditability/actuation, with possible hysteresis after saturation. The document provides an empirical charter: what must be instrumented before claims are permitted, how to avoid circular or contaminated metrics, how to condition results on contestability and reopen channels, what causal claims are allowed at each evidence tier, and what observations would count against the OCC. The aim is audit-ready diagnosis and adversarial testing that prevents boundary drift, proxy substitution, or post-hoc redefinition of success. Empirical Validation: Three Tier-1 deployments have been executed using this protocol, 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, unresolved 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, unresolved 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, unresolved stock declined from 494 to zero. DOI: 10.5281/zenodo.18077993 These deployments confirm the protocol's core discriminative capacity: identical methodology applied to different administrative boundaries produces divergent regime classifications that match observed stock dynamics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Simulation ou modélisation | medium |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | low |
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 | 0,027 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,006 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».