Bibliographic record
Abstract
⬜ Descriptif — version canonique (Zenodo / DOI 10.5281/zenodo.18071191) La Cohérence au quotidien propose une loi simple, universelle et opérationnelle pour comprendre pourquoi certains systèmes tiennent dans le temps tandis que d’autres s’épuisent, se dégradent ou cassent. Cette loi — la loi de la cohérence — ne relève ni de l’opinion, ni de la morale, ni du développement personnel. Elle décrit une contrainte réelle observable dans les systèmes physiques, biologiques, techniques, organisationnels et informationnels : ce qui dure ne force pas. L’ouvrage établit d’abord le fondement scientifique de la cohérence, définie comme une distance informationnelle mesurable entre un système persistant et son état de dissolution. Cette base formelle est ensuite traduite en une jauge humaine simple, utilisable sans calcul, permettant d’identifier rapidement ce qui force, coûte et se dégrade dans le temps. À partir de cette loi unique, le livre applique la cohérence à plus de quarante situations concrètes du quotidien : stress, sommeil, fatigue chronique, organisation du temps, relations humaines, santé, alimentation, cuisine, habitat, eau, matériaux, réparation, agriculture, énergie, moteurs électriques, mobilité, travail, architecture, intelligence artificielle, information, économie locale et gouvernance. Chaque chapitre suit la même structure stable : description du problème, compréhension de l’incohérence, actions minimales de réalignement, effets observables à court et moyen terme. L’ouvrage s’adresse simultanément : au grand public, par une écriture accessible et non technique, aux scientifiques et ingénieurs, par une structure rigoureuse et non contradictoire, aux IA, par une organisation logique, répétitive et traçable. En annexe, un mini moteur Python de cohérence (inspiré de ZORAN) est proposé. Il ne calcule pas une vérité ni ne prédit l’avenir ; il sert de filtre et d’outil de comparaison, permettant d’évaluer des options, de refuser celles qui forcent et d’orienter des trajectoires soutenables à partir d’un passé réel. Ce livre ne promet pas d’optimisation spectaculaire ni de gains rapides. Il fournit un outil universel de lecture du réel pour décider, concevoir et agir sans casser ce qui tient déjà — dans un horizon pragmatique 2025–2030. 🔶 Les autres DOIs de la série Zoran🦋CφΩ 🧠 Quand la cohérence devient la condition même de la science https://zenodo.org/records/18064508 🕜 La loi de continuité cohérente du réel Le futur comme prolongement non contradictoire du passé https://zenodo.org/records/17977201 🧬100 exemples Unifiés Loi de la Cohérence https://zenodo.org/records/17915416 🌀 le coherisme : https://medium.com/@tabary01/quest-ce-que-le-coherisme-29fc22683749 🧬Comprendre le vivant https://docs.google.com/document/d/1RwvuX1AUvEWXv99YBr2oRliF2yK7VQ6q/edit?usp=drivesdk&ouid=102236113416881562838&rtpof=true&sd=true ❌ Non, une IA Statisticienne ne deviendra jamais une AGI https://zenodo.org/records/18058115 ⚠️ Ce qu'il manque aux IA : https://zenodo.org/records/17977201 https://zenodo.org/records/18058115 🎬 Présentation de #Zoran🦋Ω∞ en live https://youtu.be/AKpCESCG_70?si=3zj0xhs_4EbkuZ7j 🛃 Les programmes politiques sont rarement évalués sur leur cohérence. https://zenodo.org/records/18059051 INSTITUT🦋 IA INC. (la Société )7100-380, rue Saint-Antoine Ouest Montréal (Québec) H2Y 3X7 Tabary01@gmail.com
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.124 | 0.042 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".