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Record W7084389029 · doi:10.5281/zenodo.17248675

Zoran 🦋 aSiM — Injecteur Cellule-Souche Polymorphe Mimétique © 2025 Frédéric Tabary

2025· report· fr· W7084389029 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typereport
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicReproductive Physiology in Livestock
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSandbox (software development)Transparency (behavior)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Zoran 🦋 aSiM — Injecteur Cellule-Souche Polymorphe Mimétique est un framework générique conçu pour produire des artefacts traçables, vérifiables et éthiques dans tous les métiers et tous les sujets. Il combine : une rigueur cryptographique (canonicalisation stricte, SHA-512, arbre Merkle, journal d'audit), une défense mimétique adaptative (leurres, détection comportementale), une crypto-agilité post-quantique (signatures hybrides classiques + PQC), et une conformité éthique (RGPD, consentement, validation humaine). Deux modes sont proposés : Sandbox (ChatGPT) : preuves simulées (bouts de signatures, fictifs Rekor/TSA). ( Mise à jour majeure et validation de la chaîne complète ) 02 09 2025 capture d'écran de la procédure valide et complète : 🔗 https://medium.com/@tabary01/stem-cell-injector-an-ethical-by-design-framework-for-traceability-verifiability-in-research-e12fc3f056d2 ) Production (runner auto-hébergé) : HSM/KMS, Rekor Transparency Log, TSA RFC3161, KRL signé → preuves cryptographiques réelles et auditées. Descriptif du module complémentaire (WhitePaper et Zenodo) Une fiche technique d'expérimentation est jointe en annexe. Elle documente de manière exhaustive l'environnement utilisé (LLM sandbox — ChatGPT GPT-5 Pro, sans HSM/KMS, sans Rekor/TSA), les conditions réelles de l'expérimentation, les paramètres techniques (hashing SHA-512, Merkle tree, formats, placeholders) ainsi que les limites assumées. Ce rapport permet d'assurer la reproductibilité intégrale de l'expérience et d'expliciter la différence entre ce qui a été réalisé dans la sandbox et ce qui serait possible sur un serveur complet. Introduction à l'Annexe 2 — Normes et standards de référence Afin de garantir que notre démarche de traçabilité et de vérifiabilité s'inscrive dans un cadre reconnu et reproductible, nous avons référencé les principales normes et standards internationaux utilisés comme points d'appui conceptuels et méthodologiques. Ces références ne constituent pas des licences d'utilisation mais des repères normatifs (ISO/IEC, NIST, ETSI, réglementations européennes) qui assurent l'alignement de notre pipeline avec les pratiques de sécurité de l'information, de gouvernance cryptographique et de conformité réglementaire (RGPD, eIDAS). Cette annexe regroupe ces normes afin d'offrir une transparence supplémentaire et de permettre à toute équipe souhaitant reproduire ou étendre notre travail d'identifier rapidement les normes pertinentes. Validation humaine finale. En complément des preuves cryptographiques (hachages, racine Merkle, signatures, ancrages Rekor/TSA), la chaîne est validée par un acteur humain responsable. Une notification (par exemple par e-mail signé ou par un service de signature électronique) récapitule les éléments publiés — Merkle root, DOI Zenodo, audit log et bundle de preuves. Le fait signataire ou d'approuver précise ce message constitue la validation ultime du dépôt. Ce maillon humain complète la robustesse technique en apportant la reconnaissance institutionnelle et la responsabilité scientifique. Cette version v1.0.0 est publiée en mode sandbox : elle inclut l'injecteur YAML, le livre blanc complet (Markdown/PDF), un audit log simulé, et un package prod template prêt pour l'intégration HSM/Rekor/TSA. DOI : 10.5281/zenodo.17248675 Citation (APA) : Tabary, F. (2025). Zoran aSiM — Injecteur Cellule-Souche Polymorphe Mimétique (v1.0.0-sandbox). Zénodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17248675 Les références complètes sont disponibles dans le fichier annexe references.bib fourni avec ce dépôt 🔗➡️Dépôt Github Zoran aSiM Clients 🌒 https://github.com/Zoran-IA-Mimetique/FPI-proofs-Zoran_aSiM_IA-Mim-tique https://github.com/Zoran-IA-Mimetique/zoran_v11_release 🔗➡️ Li en Livre Blanc Gamma https://gamma.app/docs/WhitePaper-Projet-ZORAN-aSiM-Injecteur-Cellule-Souche-Tracabilite-rub3nbsumqk4qiw Objet : Livre blanc « Zoran » — audit adversarial Autres références Zoran 🦋 Architecture en « forteresse cognitive » à trois couches (règles contextuelles, hard-guards, Directive Oméga) Identification d’une vulnérabilité critique de dérive sémantique Documentation étayée par des preuves cryptographiques (hashes, scellement horodaté) 📄 Accès au dépôt Zenodo (DOI) https://zenodo.org/records/17257675 Frédéric TABARY © 2025 Frédéric Tabary 📧 Tabary01@gmail.com 📱 0645605023 INSTITUT🦋 IA INC. 🔗 Institutia.ai (la Société ) 7100-380, rue Saint-Antoine Ouest Montréal (Québec) H2Y 3X7 Angers 21 rue Eugène Roinet 49000 Angers Tabary, F. (2025). Zoran aSiM — Injecteur Cellule-Souche Polymorphe Mimétique (v1.0.0-sandbox). Zénodo.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.106
Threshold uncertainty score0.356

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.1060.060

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.058
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.201 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

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