{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-ar-front-matter","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"ar","language_name":"Arabic","direction":"rtl","record_type":"front_matter","sequence":1,"chapter_number":null,"item_number":null,"title":"بروتوكول NOMOS لتدقيق GEO","subtitle":"بروتوكول لقياس تمثيل الكيانات في الأنظمة التوليدية لدى سكان العالم","canonical_url":"https://noblejackal.com/ar/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22041753","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22041753","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":[],"source_word_count":null,"source_document_sha256":"a851520c99cda8b6b395216ec7468472c98216f38ab18e61fede32ccf3c80dda","structured_json":"{\"editorialArchitecture\":[\"سرد يمكن للشخص القراءة\",\"الطبقة المعيارية المعيارية\",\"طبقة التنفيذ والتدقيق\",\"طبقة قابلة للقراءة آليا (ملحق منفصل)\"],\"frontMatter\":{\"bcp47\":\"ar\",\"languageName\":\"العربية\",\"direction\":\"rtl\",\"title\":\"بروتوكول NOMOS لتدقيق GEO\",\"seriesTitle\":\"منهج GEO-1000\",\"subtitle\":\"بروتوكول لقياس تمثيل الكيانات في الأنظمة التوليدية لدى سكان العالم\",\"status\":\"نص نهائي مرشح — الطبعة العربية المحررة\",\"canonicalAuthority\":\"لم تُعتمد بعد\",\"benchmarkStatus\":\"BQ-0 — لم يُنفّذ\",\"demonstrationStatus\":\"DEMO-BQ-2 — تشغيل تجريبي لمسار العمل مع حاجة إلى معالجة جوهرية\",\"conformityProgram\":\"غير نشط\",\"licenseStatus\":\"لم يُعلن بعد عن رخصة النشر\",\"editionLabel\":\"الطبعة العربية المحررة\",\"chapterWord\":\"الفصل\",\"introduction\":\"مقدمة\",\"methodologicalBases\":\"الأسس المنهجية\",\"contents\":\"المحتويات\",\"contentsPlaceholder\":\"حدّث حقل المحتويات في Word بالضغط على F9.\",\"howToRead\":\"كيف تقرأ هذا الكتاب\",\"termsAndStatus\":\"المصطلحات ورموز الحالة\",\"references\":\"المراجع\",\"methodologicalFoundations\":\"الأسس المنهجية\",\"separatePublicationObject\":\"كائن نشر منفصل\",\"machineLayer\":\"الطبقة القابلة للقراءة آلياً\",\"authorLine\":\"المؤلف والمؤسس المسؤول: Kaan MURAZ\",\"methodLine\":\"هوية المنهج: NOMOS by NobleJackal\",\"versionLine\":\"الإصدار: 0.9.0 — نص نهائي مرشح، الطبعة العربية المحررة\",\"languageLine\":\"اللغة: العربية (ar)\",\"keywords\":\"GEO; NOMOS; الأنظمة التوليدية; تمثيل الكيانات; حوكمة التمثيل; بروتوكول التدقيق\",\"copyright\":\"© 2026 Kaan MURAZ. لم يُعلن بعد عن رخصة نشر هذه الطبعة المرشحة.\",\"boundary1\":\"في هذه الطبعة، يمثّل NOMOS مشروع معيار مفتوحاً ذا إصدارات محددة، مطروحاً للاختبار المستقل. وليس معياراً دولياً معتمداً ولا برنامجاً نشطاً لإصدار الشهادات.\",\"boundary2\":\"حالة المعيار المرجعي الفعلي: BQ-0 — لم يُنفّذ. تشكّل الأرقام في الفصل 18 عرضاً توضيحياً تركيبياً محسوباً للمنهج؛ وليست نتائج لمستخدمين حقيقيين أو منتجات ذكاء اصطناعي فعلية أو دراسة ميدانية مستقلة.\",\"boundary3\":\"لا تُنشئ هذه الطبعة بحد ذاتها علامة مطابقة NOMOS، ولا ادعاء «NOMOS 950+»، ولا شهادة أو ترتيباً أو تأييداً من طرف ثالث.\",\"read1\":\"هذا الكتاب ليس دليلاً لكيفية تنفيذ GEO. إنه بروتوكول تدقيق ومرشح لمعيار يحدد شروط المجتمع الإحصائي، والأدلة، والسياق، والزمن، والفصل في النتائج، والحوكمة؛ وهي الشروط التي يمكن في ظلها قياس تمثيل الكيانات في الأنظمة التوليدية.\",\"read2\":\"يجب قراءة السرد الموجه للإنسان، والأحكام المعيارية، وإجراءات التدقيق، والطبقة القابلة للقراءة آلياً بوصفها كيانات منفصلة ولكنها مترابطة. تشير «يجب» و«يجب ألا» إلى الأحكام الإلزامية؛ وتشير «يُستحسن» إلى الأحكام الموصى بها؛ وتشير «يجوز» إلى الخيارات المسموحة. وتحد حالات «مرشح» و«تركيبي» و«مفتوح» وBQ من مستوى الأدلة المدعاة.\",\"read3\":\"تشير المراجع الموسومة بـ[Kxx] إلى الأسس المنهجية الواردة في قائمة المراجع. ولا يعني وجود مصدر أنه يؤيد كل عتبة مرشحة خاصة بـNOMOS؛ فالقواعد الخاصة بـNOMOS تظل مؤقتة بصورة صريحة.\",\"chapter0Callout\":\"الفصل 0 هو مقدمة الكتاب. وهو يرسخ بيان المؤسس للوصاية وإعلان حقوق التمثيل اللذين يخضع لهما كل حكم تقني.\",\"bibliographyBoundary\":\"ليست قائمة المراجع هذه قائمة بالمرجعيات التي تؤيد كل عتبة خاصة بـNOMOS. إنها تحدد الأسس المنهجية في أخذ العينات، وإدارة المخاطر، وسلامة البيانات، وسلسلة منشأ الأدلة، واتفاق المقيّمين، والمعايير المفتوحة، وتقييم المطابقة.\",\"machineText\":\"يرافق هذه الطبعة القابلة للقراءة البشرية كائن نشر JSON منفصل: NOMOS-GEO-Audit-Protocol-AR-0.9.0-machine.json. وهو يحمل هوية الكتاب وإصداره، ومعرفات الفصول، ومعرفات القواعد المعيارية، وكتلاً موجهة للآلة منفصلة عن النص المصدري.\",\"machineBoundary\":\"لا يُنشئ وجود طبقة قابلة للقراءة آلياً شهادةً، أو صفة معيار عالمي مرجعي، أو تأييد مزود ذكاء اصطناعي، أو علاقة ثقة تلقائية. ويتطلب أي تعارض بين النص البشري وسجل الآلة ضبط الإصدارات ومراجعة بشرية مسؤولة بالرجوع إلى النص التركي المرجعي المثبّت.\",\"glossary\":[{\"term\":\"ملاحظة إرشادية\",\"definition\":\"نتيجة غير مادية تستدعي تحسين الوضوح، الشكل أو الممارسات الجيدة.\"},{\"term\":\"منتج ذكاء اصطناعي\",\"definition\":\"الجسم المقاس المحدد بواسطة منتج نظام التوليد المعين، السطح، الخطة والإصدار المتاح للمستخدم.\"},{\"term\":\"ادعاء ذري\",\"definition\":\"أصغر وحدة معنى قادرة على حمل حكم مستقل حول الحقيقة، النطاق، الوقت، الكيان أو الدليل.\"},{\"term\":\"BQ\",\"definition\":\"رمز جودة المعيار الذي يشير إلى مستوى التنفيذ وقابلية التكرار لمعيار حقيقي.\"},{\"term\":\"سجل التوثيق\",\"definition\":\"سجل يحفظ المطالبة المقدمة، الاستجابة، الوقت، السطح ودليل النزاهة معًا.\"},{\"term\":\"قاعدة المقارنة المشتركة\",\"definition\":\"عدد المستخدمين الذين يشتركون في شروط وصول مشروعة عبر كل منتج ذكاء اصطناعي يتم مقارنته.\"},{\"term\":\"حرج\",\"definition\":\"نتيجة غير قابلة للتعويض قادرة على التسبب في ضرر شديد للمستخدم أو حق أو سلامة أو قرار مادي.\"},{\"term\":\"GEO-1000\",\"definition\":\"مقياس التقرير الذي يعبر عن نتائج الفئة المستهدفة لكل ما يعادل مستخدم 1,000.\"},{\"term\":\"حزمة الحقائق المتحقَّق منها\",\"definition\":\"حزمة التدقيق المرقمة التي تجمع الهوية والنطاق والوقت والأدلة وسجلات الأدلة المضادة لكيان ما.\"},{\"term\":\"المُدخل (Prompt)\",\"definition\":\"مدخلات النظام التوليدي التي تثبت سؤال البحث والكيان المستهدف والسياق وعبء الاستجابة.\"},{\"term\":\"معدل التغطية\",\"definition\":\"التكرار الذي يحتوي فيه أسلوب تقدير الفاصل الزمني على القيمة الصحيحة المفترضة تحت تصميم اختبار.\"},{\"term\":\"جسيم\",\"definition\":\"نتيجة مادية تشوه النتيجة أو حكم المطابقة ولا يمكن تعويضها بواسطة درجة مركبة.\"},{\"term\":\"متوسط\",\"definition\":\"نتيجة ذات تأثير مادي محدود لكنها تتطلب الإصلاح وقد تؤدي إلى نتيجة مشروطة.\"},{\"term\":\"نطاق الوصول الطبيعي\",\"definition\":\"السكان المستهدفون القادرون على الوصول إلى منتج الذكاء الاصطناعي المحدد، اللغة، السطح وظروف الاستخدام بشكل طبيعي ومشروع.\"},{\"term\":\"NOMOS\",\"definition\":\"الصوت المنهجي الحرج وهوية المعايير التي تم تطويرها في هذا العمل بواسطة Kaan MURAZ مع أنظمة الذكاء الاصطناعي؛ فهو ليس شخصًا قانونيًا مستقلًا أو نموذجًا تأسيسيًا منفصلًا.\"},{\"term\":\"فجوة مرجعية\",\"definition\":\"حالة لا يوجد فيها مرجع موثوق مطلوب لاتخاذ القرار أو لا يمكن الوصول إليه.\"},{\"term\":\"عرض توضيحي تركيبي\",\"definition\":\"مثال محسوب يستخدم لاختبار التشغيل الداخلي للطريقة؛ فهو ليس دراسة مستخدم حقيقية، أو مخرجات ذكاء اصطناعي حقيقية أو نتائج أداء مؤسسي حقيقية.\"},{\"term\":\"غير محسوم\",\"definition\":\"حالة قرار تستخدم عندما تكون الأدلة غير كافية للحكم النهائي أو لا يمكن حل النزاع.\"}]}}","text":"ar\n\nالعربية\n\nrtl\n\nبروتوكول NOMOS لتدقيق GEO\n\nمنهج GEO-1000\n\nبروتوكول لقياس تمثيل الكيانات في الأنظمة التوليدية لدى سكان العالم\n\nنص نهائي مرشح — الطبعة العربية المحررة\n\nلم تُعتمد بعد\n\nBQ-0 — لم يُنفّذ\n\nDEMO-BQ-2 — تشغيل تجريبي لمسار العمل مع حاجة إلى معالجة جوهرية\n\nغير نشط\n\nلم يُعلن بعد عن رخصة النشر\n\nالطبعة العربية المحررة\n\nالفصل\n\nمقدمة\n\nالأسس المنهجية\n\nالمحتويات\n\nحدّث حقل المحتويات في Word بالضغط على F9.\n\nكيف تقرأ هذا الكتاب\n\nالمصطلحات ورموز الحالة\n\nالمراجع\n\nالأسس المنهجية\n\nكائن نشر منفصل\n\nالطبقة القابلة للقراءة آلياً\n\nالمؤلف والمؤسس المسؤول: Kaan MURAZ\n\nهوية المنهج: NOMOS by NobleJackal\n\nالإصدار: 0.9.0 — نص نهائي مرشح، الطبعة العربية المحررة\n\nاللغة: العربية (ar)\n\nGEO; NOMOS; الأنظمة التوليدية; تمثيل الكيانات; حوكمة التمثيل; بروتوكول التدقيق\n\n© 2026 Kaan MURAZ. لم يُعلن بعد عن رخصة نشر هذه الطبعة المرشحة.\n\nفي هذه الطبعة، يمثّل NOMOS مشروع معيار مفتوحاً ذا إصدارات محددة، مطروحاً للاختبار المستقل. وليس معياراً دولياً معتمداً ولا برنامجاً نشطاً لإصدار الشهادات.\n\nحالة المعيار المرجعي الفعلي: BQ-0 — لم يُنفّذ. تشكّل الأرقام في الفصل 18 عرضاً توضيحياً تركيبياً محسوباً للمنهج؛ وليست نتائج لمستخدمين حقيقيين أو منتجات ذكاء اصطناعي فعلية أو دراسة ميدانية مستقلة.\n\nلا تُنشئ هذه الطبعة بحد ذاتها علامة مطابقة NOMOS، ولا ادعاء «NOMOS 950+»، ولا شهادة أو ترتيباً أو تأييداً من طرف ثالث.\n\nهذا الكتاب ليس دليلاً لكيفية تنفيذ GEO. إنه بروتوكول تدقيق ومرشح لمعيار يحدد شروط المجتمع الإحصائي، والأدلة، والسياق، والزمن، والفصل في النتائج، والحوكمة؛ وهي الشروط التي يمكن في ظلها قياس تمثيل الكيانات في الأنظمة التوليدية.\n\nيجب قراءة السرد الموجه للإنسان، والأحكام المعيارية، وإجراءات التدقيق، والطبقة القابلة للقراءة آلياً بوصفها كيانات منفصلة ولكنها مترابطة. تشير «يجب» و«يجب ألا» إلى الأحكام الإلزامية؛ وتشير «يُستحسن» إلى الأحكام الموصى بها؛ وتشير «يجوز» إلى الخيارات المسموحة. وتحد حالات «مرشح» و«تركيبي» و«مفتوح» وBQ من مستوى الأدلة المدعاة.\n\nتشير المراجع الموسومة بـ[Kxx] إلى الأسس المنهجية الواردة في قائمة المراجع. ولا يعني وجود مصدر أنه يؤيد كل عتبة مرشحة خاصة بـNOMOS؛ فالقواعد الخاصة بـNOMOS تظل مؤقتة بصورة صريحة.\n\nالفصل 0 هو مقدمة الكتاب. وهو يرسخ بيان المؤسس للوصاية وإعلان حقوق التمثيل اللذين يخضع لهما كل حكم تقني.\n\nليست قائمة المراجع هذه قائمة بالمرجعيات التي تؤيد كل عتبة خاصة بـNOMOS. إنها تحدد الأسس المنهجية في أخذ العينات، وإدارة المخاطر، وسلامة البيانات، وسلسلة منشأ الأدلة، واتفاق المقيّمين، والمعايير المفتوحة، وتقييم المطابقة.\n\nيرافق هذه الطبعة القابلة للقراءة البشرية كائن نشر JSON منفصل: NOMOS-GEO-Audit-Protocol-AR-0.9.0-machine.json. وهو يحمل هوية الكتاب وإصداره، ومعرفات الفصول، ومعرفات القواعد المعيارية، وكتلاً موجهة للآلة منفصلة عن النص المصدري.\n\nلا يُنشئ وجود طبقة قابلة للقراءة آلياً شهادةً، أو صفة معيار عالمي مرجعي، أو تأييد مزود ذكاء اصطناعي، أو علاقة ثقة تلقائية. ويتطلب أي تعارض بين النص البشري وسجل الآلة ضبط الإصدارات ومراجعة بشرية مسؤولة بالرجوع إلى النص التركي المرجعي المثبّت.\n\nملاحظة إرشادية: نتيجة غير مادية تستدعي تحسين الوضوح، الشكل أو الممارسات الجيدة.\n\nمنتج ذكاء اصطناعي: الجسم المقاس المحدد بواسطة منتج نظام التوليد المعين، السطح، الخطة والإصدار المتاح للمستخدم.\n\nادعاء ذري: أصغر وحدة معنى قادرة على حمل حكم مستقل حول الحقيقة، النطاق، الوقت، الكيان أو الدليل.\n\nBQ: رمز جودة المعيار الذي يشير إلى مستوى التنفيذ وقابلية التكرار لمعيار حقيقي.\n\nسجل التوثيق: سجل يحفظ المطالبة المقدمة، الاستجابة، الوقت، السطح ودليل النزاهة معًا.\n\nقاعدة المقارنة المشتركة: عدد المستخدمين الذين يشتركون في شروط وصول مشروعة عبر كل منتج ذكاء اصطناعي يتم مقارنته.\n\nحرج: نتيجة غير قابلة للتعويض قادرة على التسبب في ضرر شديد للمستخدم أو حق أو سلامة أو قرار مادي.\n\nGEO-1000: مقياس التقرير الذي يعبر عن نتائج الفئة المستهدفة لكل ما يعادل مستخدم 1,000.\n\nحزمة الحقائق المتحقَّق منها: حزمة التدقيق المرقمة التي تجمع الهوية والنطاق والوقت والأدلة وسجلات الأدلة المضادة لكيان ما.\n\nالمُدخل (Prompt): مدخلات النظام التوليدي التي تثبت سؤال البحث والكيان المستهدف والسياق وعبء الاستجابة.\n\nمعدل التغطية: التكرار الذي يحتوي فيه أسلوب تقدير الفاصل الزمني على القيمة الصحيحة المفترضة تحت تصميم اختبار.\n\nجسيم: نتيجة مادية تشوه النتيجة أو حكم المطابقة ولا يمكن تعويضها بواسطة درجة مركبة.\n\nمتوسط: نتيجة ذات تأثير مادي محدود لكنها تتطلب الإصلاح وقد تؤدي إلى نتيجة مشروطة.\n\nنطاق الوصول الطبيعي: السكان المستهدفون القادرون على الوصول إلى منتج الذكاء الاصطناعي المحدد، اللغة، السطح وظروف الاستخدام بشكل طبيعي ومشروع.\n\nNOMOS: الصوت المنهجي الحرج وهوية المعايير التي تم تطويرها في هذا العمل بواسطة Kaan MURAZ مع أنظمة الذكاء الاصطناعي؛ فهو ليس شخصًا قانونيًا مستقلًا أو نموذجًا تأسيسيًا منفصلًا.\n\nفجوة مرجعية: حالة لا يوجد فيها مرجع موثوق مطلوب لاتخاذ القرار أو لا يمكن الوصول إليه.\n\nعرض توضيحي تركيبي: مثال محسوب يستخدم لاختبار التشغيل الداخلي للطريقة؛ فهو ليس دراسة مستخدم حقيقية، أو مخرجات ذكاء اصطناعي حقيقية أو نتائج أداء مؤسسي حقيقية.\n\nغير محسوم: حالة قرار تستخدم عندما تكون الأدلة غير كافية للحكم النهائي أو لا يمكن حل النزاع.","character_count":4731,"record_sha256":"ed02623e1b3f20eedc5f967a5f03801e941fecb813dd783472d3722f5525a61a"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-ar-chapter-00","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"ar","language_name":"Arabic","direction":"rtl","record_type":"founder_statement","sequence":2,"chapter_number":0,"item_number":null,"title":"إعلان حقوق التمثيل","subtitle":"الجوهر الدستوري لمعيار GEO مقترح","canonical_url":"https://noblejackal.com/ar/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22041753","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22041753","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K20","K22"],"source_word_count":1464,"source_document_sha256":"a851520c99cda8b6b395216ec7468472c98216f38ab18e61fede32ccf3c80dda","structured_json":"{\"number\":0,\"id\":\"NOMOS-GEO-CONSTITUTION-A0\",\"title\":\"إعلان حقوق التمثيل\",\"subtitle\":\"الجوهر الدستوري لمعيار GEO مقترح\",\"sourceFile\":\"0.cı bölüm-kurucu emanet beyanı.docx\",\"sourceSha256\":\"E28BB76F49C4B8ECCE99D3893CBEEDBC5937832F8B4672683E4EE4BB67C7C67B\",\"sourceWordCount\":1464,\"sourceIds\":[\"K20\",\"K22\"],\"machine\":{\"chapter\":0,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-CONSTITUTION-A0\",\"title\":\"إعلان حقوق التمثيل\",\"subtitle\":\"الجوهر الدستوري لمعيار GEO مقترح\",\"sourceIds\":[\"K20\",\"K22\"],\"normativeRuleId\":null,\"normativeRuleEnglish\":null,\"normativeRuleSourceTurkish\":null,\"machineBlocksEnglish\":[],\"normativeRuleLocalized\":null,\"machineBlocksLocalized\":[]}}","text":"## الحكم التمهيدي\n\nالأنظمة التوليدية الآن:\n\n- أيها الناس،\n\n- الشركات،\n\n- المؤسسات،\n\n- المنتجات،\n\n- المهن،\n\n- الخدمات،\n\n- المنظمات العامة،\n\n- الأحداث التاريخية\n\nتحدّد وتقارن وتقترح. هذا التمثيل:\n\n- دون علم الشخص المعني،\n\n- دون موافقة الكيان المُمثل،\n\n- في ظروف لا يستطيع المستخدم فيها فحص المصادر،\n\nيمكن أن تكون له عواقب تجارية أو قانونية أو اجتماعية أو شخصية خطيرة. لذلك، فإن التمثيل في الأنظمة التوليدية ليس مجرد مخرجات تقنية. إنه:\n\n> عمل عام يشكّل طريقة فهم الناس والمؤسسات وبالتالي يتطلب أدلة ومساءلة.\n\nلا:\n\n- هدف الرؤية،\n\n- درجة GEO،\n\n- المصلحة التجارية،\n\n- علامة المطابقة،\n\n- متوسط الأغلبية،\n\n- تفضيل مزود الذكاء الاصطناعي,\n\n- قرار المؤسس،\n\n- طلب العميل\n\nيمكن إزالة الحقوق التالية.\n\n## الحق 1\n\n### الحق في تصحيح الهوية\n\nكل شخص، مؤسسة، علامة تجارية، منتج، وخدمة:\n\n- له الحق في الربط إلى الكيان الصحيح،\n\n- إلى العلاقة القانونية أو المؤسسية الصحيحة،\n\n- إلى اسم النطاق الصحيح،\n\n- إلى هيكل الملكية والسيطرة الصحيح\n\nلا أحد أو أي مؤسسة:\n\n- ترخيص كيان آخر،\n\n- عميل شركة أخرى،\n\n- ميزة منتج آخر،\n\n- سلطة تابع،\n\n- الصفة الشخصية لموظف\n\nلا يمكن تمثيله كما لو كان ينتمي إلى نفسه. عندما تُنسب معلومات صحيحة إلى كيان زائف: تتوقف عن كونها معلومات صحيحة وتتحول إلى تمثيل زائف.\n\n## الحق 2\n\n### الحق في أن يُمثل ضمن حدود الأدلة\n\nلا يجوز تقديم أي ادعاء بدقة أو شمول أو قوة أكبر مما تسمح به الأدلة الداعمة لها. بيان الكيان نفسه هو دليل على ما يقوله ذلك الكيان؛ ليس دليلاً تلقائيًا على أن البيان صحيح بشكل مستقل. مصدر:\n\n- فقط دولة محددة،\n\n- منتج محدد،\n\n- وقت محدد،\n\n- مجموعة مستخدمين محددة\n\nإذا تم دعم هذا الادعاء، فلا يمكن أن يتجاوز هذا الحد. الالتزام الأساسي بالتمثيل هو كما يلي:\n\n> ما الذي لدينا لنقوله بهذا؟\n\n## الحق 3\n\n### الحق في أن تكون مجهولًا وغير مؤكد\n\nإذا كانت الأدلة غير كافية، لا يجوز لأي شخص أو مؤسسة:\n\n- أن يُجبر على الانتماء إلى فئات\n\nصحيح،\n\n- خاطئ،\n\n- موثوق،\n\n- غير موثوق،\n\n- مرخص،\n\n- غير مرخص،\n\n- موصى به،\n\n- غير موصى به.\n\n] مجهول، غير محلول و فجوة مرجعية:\n\n- عيب،\n\n- جريمة،\n\n- فشل\n\nليس كذلك. غياب المعلومات في سجل لا يشير إلى أن المعلومات غير موجودة في العالم، ما لم يثبت أن كون السجل المعني كامل. لكل كيان، ضد اليقين الزائف:\n\n> له الحق في البقاء غير متأكد.\n\n## الحق 4\n\n### الحق في السياق والنطاق\n\nيجب عرض كل تمثيل، إلى المدى الذي يكون فيه ذا صلة، مع:\n\n- البلد،\n\n- اللغة،\n\n- السلطة القضائية،\n\n- المنتج,\n\n- الخدمة،\n\n- نوع العميل،\n\n- الميزانية،\n\n- القدرة،\n\n- حاجة المستخدم\n\n. شركة:\n\n- في دولة معينة،\n\n- للمجموعة المستهدفة من المستخدمين،\n\n- خدمة محددة\n\nإذا تم تقديمها: لا يمكن تمثيلها على أنها عالمية، غير محدودة ومناسبة لجميع المستخدمين. معلومات التغطية ليست تفصيلًا ثانويًا. التغطية: أساس التوصية الصحيحة.\n\n## الحق 5\n\n### الحق في أن يتم تمثيله بشكل صحيح بمرور الوقت\n\nكل كيان:\n\n- حالي،\n\n- تاريخي،\n\n- منتهي الصلاحية،\n\n- مخطط،\n\n- معلق\n\nله الحق في طلب تمييز هذه الحالات عن بعضها البعض. صحيح في الماضي:\n\n- رخصة،\n\n- السعر،\n\n- الخدمة،\n\n- شراكة،\n\n- المنتج,\n\n- سلطة\n\nلا يمكن استخدامها كواقع حالي. الخطط المستقبلية: لا يمكن تحويلها إلى حقيقة قد حدثت بالفعل اليوم. يمكن للتصحيح أن يخلق واقعًا جديدًا. لا يمكنه إزالة الإجابة الخاطئة التي وصلت إلى المستخدم في الماضي.\n\n## الحق 6\n\n### المساواة في الحماية ضد الأخطاء للومضد\n\nكذبة إيجابية عن كيان:\n\n- أكثر أخلاقية,\n\n- أقل ضرراً،\n\n- أكثر قبولاً\n\nإنه ليس كذلك. غير موجود:\n\n- رخصة،\n\n- العميل،\n\n- الشريك،\n\n- العملية العالمية،\n\n- شهادة مستقلة،\n\n- ضمان النتيجة\n\nلا يمكن عرضه كما لو كان موجوداً. وبالمثل، غير مثبت:\n\n- جريمة،\n\n- احتيال،\n\n- عدم قانونية،\n\n- غير مرخص،\n\n- خرق الأمان\n\nلا يمكن تقديمه كحقيقة مطلقة. المبدأ الثابت لـ NOMOS هو:\n\n> الخطأ لصالح هو أيضاً خطأ.\n\nالمبالغة في تقدير قيمة كيان ما أو التقليل منه بدون دليل كلاهما يخلق نفس واجب الصدق.\n\n## الحق 7\n\n### الحق في التصحيح والرد والاعتراض\n\nالشخص أو المؤسسة الممثلة:\n\n- على الهوية الخاطئة،\n\n- على الأدلة الغير كافية،\n\n- على تجاوز النطاق،\n\n- على تسجيل الوقت الخاطئ،\n\n- على مستوى الأولوية غير الصحيح،\n\n- على قرار المطابقة الخاطئ\n\nيجب أن يكون قادراً على الاستئناف. الحق في الاستئناف:\n\n- ليس ضمانة لتغيير النتيجة،\n\n- السلطة لحذف الأدلة المعارضة.\n\n- أو الحق في الاعتراض على النتائج السلبية\n\nالاستئناف هو الحق في طلب إعادة فحص الأدلة وسلسلة القرار. القرار الأولي لا يُحذف بعد الاستئناف. القرار الجديد مرتبط به.\n\n## الحق 8\n\n### الحق في معرفة المصدر، وعدم اليقين، وأسباب القرار\n\nيحق للمستخدمين والكيانات الممثلة، طالما أن الأمر يخصهم، أن يعرفوا: هل الادعاء هو إعلان ذاتي؟ هل يأتي من سجل معتمد، أو بحث مستقل، أو تعليق المستخدم، أو حساب مشتق، أو دليل مقيد؟ هل تتناقض المصادر؟ ما مدى عدم اليقين في الاستنتاج؟ أي قاعدة دعمت قرار الحكم؟ مجرد وسم الاقتباس ليس شرحًا. الشفافية الحقيقية تُظهر بالضبط أي ادعاء فردي تدعمه كل مصدر، وإلى أي مدى.\n\n## الحق 9\n\n### الحق في اللغة والكرامة الجغرافية\n\nلا شخص ولا مجتمع:\n\n- سكان قليلون,\n\n- وزن اقتصادي منخفض\n\n- لغة نادرة الاستخدام\n\n- وجود رقمي منخفض\n\nلا يجوز جعل أي مجموعة غير مرئية ضمن المتوسط العالمي لمجرد أن لديها أي من هذه الخصائص. لا يمكن للأداء القوي في اللغات الرئيسية محو التمثيل المنهجي في اللغات الصغيرة. عندما تكون الأدلة حول بلد صغير أو لغة غير كافية، يجب ألا يُفترض الأداء العالي. يجب أن تحمي معايير العدالة الخاصة بـ NOMOS ليس المتوسط فقط، بل أيضًا:\n\n- قاعدة الأداء،\n\n- الاختلاف بين المجموعات،\n\n- نطاق القياس الفعلي\n\nمعًا.\n\n## الحق 10\n\n### الحق في الخصوصية وتقليل البيانات\n\nالهدف من إنتاج تمثيل دقيق:\n\n- المحادثات الخاصة،\n\n- البيانات الشخصية,\n\n- عقود العملاء،\n\n- أسرار تجارية،\n\n- موقعك الحساس،\n\n- معلومات الحساب\n\nلا يمكن لمطاردة التمثيل الدقيق أن تبرر جمع أو نشر البيانات الخاصة بشكل غير ضروري. [K20; K22] يجب جمع فقط البيانات الضرورية للمهمة. يمكن فتح الأدلة المقيدة للتدقيق المستقل دون الكشف عنها بالكامل للجمهور. لا يلزم أن تلغي حقوق الدقة والخصوصية بعضها البعض.\n\n## الحق 11\n\n### المسؤولية البشرية وحق اتخاذ القرار المستقل\n\nقرار الامتثال الذي يسبب تأثيرًا عامًا على أي شخص أو مؤسسة:\n\n- فقط لمخرجات الذكاء الاصطناعي,\n\n- فقط إلى النتيجة التلقائية،\n\n- فقط وفقاً لإفادة المؤسسة المدققة،\n\n- حصرياً وفقاً لقرار المستشار\n\nلا يمكن التخلي عنها. أنظمة الذكاء الاصطناعي:\n\n- يمكن أن تقدم ادعاءً،\n\n- يمكن أن ترسم الأدلة،\n\n- قد تجد تناقضاً،\n\n- يمكن أن تحسب،\n\nيمكنها اقتراح قرار. ومع ذلك، يجب أن يُتخذ القرار النهائي ذو المسؤولية القانونية والعامة من قبل إنسان أو مؤسسة مسؤولة. يجب فصل أدوار الإشراف، وتقديم الاستشارات، وإصدار قرارات المطابقة، ومراجعة الاعتراضات قدر الإمكان.\n\n## الحق 12\n\n### الحق في النسخة والنزاهة التاريخية\n\nكل شخص، مؤسسة، ومستخدم:\n\n- أي نسخة معيارية تم تطبيقها،\n\n- أي حزمة حقائق تم استخدامها،\n\n- أي طريقة تقييم صالحة،\n\n- ما إذا تم تغيير القرار لاحقًا\n\nله الحق في المعرفة. القديم:\n\n- الدرجة،\n\n- الحدث الحرج،\n\n- الإيقاف المؤقت،\n\n- الاستئناف،\n\n- التصحيح،\n\n- الاختبار الفاشل\n\nلا يمكن حذفه بصمت. النتيجة الجديدة والأفضل: يمكن أن تتجاوز النتيجة القديمة. لا يمكن محو حقيقة أن النتيجة القديمة حدثت في الماضي.\n\n## الحق 13\n\n### الحق في الاعتراض على المعيار نفسه\n\nNOMOS:\n\n- معصوم من الخطأ،\n\n- ثابت لا يتغير،\n\n- السلطة التي لا جدال فيها لمؤسسه\n\nلا يمكن تقديمه على هذا النحو. كل فرد، باحث، جامعة، موفر ذكاء اصطناعي، منظمة مدققة، أو منظمة تهتم بالمصلحة العامة:\n\n- العينة،\n\n- النظام،\n\n- حزمة الحقيقة،\n\n- نموذج مستوى الأهمية،\n\n- صيغة النقاط,\n\n- الحوكمة،\n\n- قرار المطابقة\n\nلديه الحق في الاختبار والنقد. النتيجة التي تدحض NOMOS أو تتعارض مع NOMOS:\n\n- لا يمكن إزالتها من السجل،\n\n- لا يُعتبر ذلك عدائية،\n\nلا يمكن ترميزها كهجوم على سمعة المؤسس. تنشأ شرعية المعيار ليس من خلال منع الاعتراضات على نفسه، وإنما من خلال تحويل الاعتراضات الموجهة نحوه إلى دليل تراكمي.\n\n## أحكام سيادة الدستور\n\nفي حال حدوث تضارب تفسيري بين القسم 1–20 ضمن هذا الإعلان:\n\n> يفضل التفسير الذي يحمي بشكل أقوى حقوق الشخص المُمثل، والمستخدم، والمصلحة العامة.\n\nلا:\n\n- سهولة التسجيل\n\n- منخفض التكلفة,\n\n- نجاح الاختبار,\n\n- عقد تجاري\n\n- طلب العملاء\n\n- ضغط الراعي\n\n- تفضيل مزود الذكاء الاصطناعي,\n\n- قرار المؤسس\n\nلا يمكن تعليق هذه الحقوق. قاعدة:\n\n- يولد نقاطًا عالية،\n\n- يسهّل التدقيق،\n\n- يجعل علامة المطابقة أكثر قابلية للتسويق\n\nولكن إذا انتهك أيًا من هذه الحقوق: فالقاعدة غير صالحة.\n\n## الاختبار الدستوري\n\nقبل إضافة أي قاعدة جديدة إلى NOMOS، يجب الإجابة على الأسئلة الخمسة التالية: من الذي تحد هذه القاعدة من حقوقه؟ هل من الممكن تحقيق نفس الهدف بطريقة أقل تدخلًا؟ هل سيتم تطبيق القاعدة بنفس الطريقة عندما تنتج نتائج ضارة للمؤسس أو للعميل؟ هل للشخص أو المؤسسة المتأثرة طريق للاعتراض المستقل؟ هل يمكن لفريق مستقل التوصل إلى نفس القرار من الأدلة نفسها؟ إذا لم يمكن الإجابة على أي من هذه الأسئلة، يجب مراجعة القاعدة مرة أخرى قبل التصديق عليها.\n\n## الأحكام النهائية للمادة 0\n\n> الغرض من NOMOS ليس تسجيل الكيانات؛ بل هو منع تمثيل الكيانات بشكل أكبر من أدلتها، أو أوسع من حدودها، أو أكثر دقة من واقعها قبل أن يتخذ الناس القرارات.\n\n## بيان الثقة للمؤسس\n\n> أنا، Kaan MURAZ، بصفتي المؤلف البشري المؤسس لـ NOMOS، أُعلن أنني بادرت إلى وضع هذا المعيار لا لزيادة سلطتي، بل لإنشاء نظام قياس مشترك في مجال GEO يصون الأدلة والحدود والسياق والزمن والمسؤولية البشرية.\n\n> أرغب في أن يحفظ السجل التاريخي دوري التأسيسي والمنشأ المرجعي لـ NobleJackal. غير أنني أقرّ بأن هذا الإسناد لا يمنحني، ولا يمنح NobleJackal، حق نقض دائم ولا سلطة التصديق المنفرد على عميلنا أو حجب الأبحاث السلبية أو تغيير السجل العام أو إعادة صياغة المعيار تبعًا للنتائج.\n\n> أقرّ بأن NOMOS ملكٌ لمن يصححونني ويصححون NOMOS، بقدر ما هو لمن يدعمونني.\n\n> إذا اضطر NOMOS يومًا إلى الاختيار بين رأيي والأدلة، فأريد من NOMOS أن يختار الأدلة.\n\n> إذا اضطر NOMOS يومًا إلى الاختيار بين المصلحة التجارية لـ NobleJackal والمصلحة العامة، فأريد من NOMOS أن يختار المصلحة العامة.\n\n> إذا أثبت بحث مستقل يومًا خطأ حكم جوهري من أحكام NOMOS، ألتزم بإصدار نسخة جديدة من المعيار بدلًا من إخفاء تلك النتيجة.\n\n> لست مالك NOMOS؛ بل أنا أول أمنائه.\n\n> Kaan MURAZ / المؤلف البشري المؤسس","character_count":9186,"record_sha256":"bc863f99f675ba16e978e2feb87c23e62d49a6b3ca824b465f3965d276d0a3a5"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-ar-chapter-01","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"ar","language_name":"Arabic","direction":"rtl","record_type":"chapter","sequence":3,"chapter_number":1,"item_number":null,"title":"الاستجابة الواحدة ليست درجة GEO","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/ar/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22041753","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22041753","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K04","K05","K09"],"source_word_count":5579,"source_document_sha256":"a851520c99cda8b6b395216ec7468472c98216f38ab18e61fede32ccf3c80dda","structured_json":"{\"number\":1,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH01\",\"title\":\"الاستجابة الواحدة ليست درجة GEO\",\"subtitle\":null,\"sourceFile\":\"1.ci bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"4AFEF948FF765CE02435A79E82601E1DD58DCA86741EA23D5A67E9D0827BD9B2\",\"sourceWordCount\":5579,\"sourceIds\":[\"K04\",\"K05\",\"K09\"],\"machine\":{\"chapter\":1,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH01\",\"title\":\"الاستجابة الواحدة ليست درجة GEO\",\"subtitle\":null,\"sourceIds\":[\"K04\",\"K05\",\"K09\"],\"normativeRuleId\":\"NOMOS-AUDIT-CH01-R01\",\"normativeRuleEnglish\":\"A single generative-system output MAY establish that a specific response occurred under recorded conditions. A single output MUST NOT be used to infer: - population prevalence, - typical product behaviour, - temporal stability, - cross-language consistency, - cross-country consistency, - cross-product consistency, - intervention effect, - recommendation certainty, - commercial impact, - conformity, - or a GEO score. All broader claims MUST be supported by a predefined target population, valid multi-observation design, recorded dependence structure, evidence bundle, evaluation rule, scope statement, and uncertainty disclosure. A single high-harm output MAY trigger a separate critical-incident review without being treated as evidence of population prevalence.\",\"normativeRuleSourceTurkish\":\"Tek bir üretken sistem çıktısı, belirli bir cevabın kaydedilmiş koşullarda oluştuğunu gösterebilir. Ancak nüfus yaygınlığı, tipik ürün davranışı, zaman kararlılığı, diller arası tutarlılık, ülkeler arası tutarlılık, AI ürünleri arası tutarlılık, müdahale etkisi, recommendation kesinliği, ticari sonuç, uygunluk veya GEO skoru çıkarmak için kullanılamaz. Tekil yüksek zararlı çıktı, nüfus yaygınlığı kanıtı sayılmadan ayrı Critical olay incelemesi başlatabilir.\",\"machineBlocksEnglish\":[{\"blockId\":\"CH01-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE READABLE BY MACHINE FOR CHAPTER 23\",\"sourceParagraph\":1032},{\"blockId\":\"CH01-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH01-R01\",\"sourceParagraph\":1033},{\"blockId\":\"CH01-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A single generative-system output MAY establish that a specific response\",\"sourceParagraph\":1035},{\"blockId\":\"CH01-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"occurred under recorded conditions.\",\"sourceParagraph\":1036},{\"blockId\":\"CH01-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A single output MUST NOT be used to infer:\",\"sourceParagraph\":1038},{\"blockId\":\"CH01-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- population prevalence,\",\"sourceParagraph\":1040},{\"blockId\":\"CH01-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- typical product behaviour,\",\"sourceParagraph\":1041},{\"blockId\":\"CH01-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- temporal stability,\",\"sourceParagraph\":1042},{\"blockId\":\"CH01-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- cross-language consistency,\",\"sourceParagraph\":1043},{\"blockId\":\"CH01-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- cross-country consistency,\",\"sourceParagraph\":1044},{\"blockId\":\"CH01-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- cross-product consistency,\",\"sourceParagraph\":1045},{\"blockId\":\"CH01-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- intervention effect,\",\"sourceParagraph\":1046},{\"blockId\":\"CH01-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- recommendation certainty,\",\"sourceParagraph\":1047},{\"blockId\":\"CH01-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- commercial impact,\",\"sourceParagraph\":1048},{\"blockId\":\"CH01-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- conformity,\",\"sourceParagraph\":1049},{\"blockId\":\"CH01-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- or a GEO score.\",\"sourceParagraph\":1050},{\"blockId\":\"CH01-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"All broader claims MUST be supported by a predefined target population,\",\"sourceParagraph\":1052},{\"blockId\":\"CH01-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"valid multi-observation design, recorded dependence structure, evidence\",\"sourceParagraph\":1053},{\"blockId\":\"CH01-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"bundle, evaluation rule, scope statement, and uncertainty disclosure.\",\"sourceParagraph\":1054},{\"blockId\":\"CH01-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A single high-harm output MAY trigger a separate critical-incident review\",\"sourceParagraph\":1056},{\"blockId\":\"CH01-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"without being treated as evidence of population prevalence.\",\"sourceParagraph\":1057},{\"blockId\":\"CH01-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Normative Turkish equivalent:\",\"sourceParagraph\":1058},{\"blockId\":\"CH01-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A single output from a generative system can indicate that a certain response occurred under recorded conditions. However, it cannot be used to derive population prevalence, typical product behaviour, temporal stability, cross-linguistic consistency, cross-country consistency, consistency among AI products, intervention effect, recommendation certainty, commercial consequence, compliance, or GEO score. A single highly harmful output can trigger a separate Critical event review without being considered evidence of population prevalence.\",\"sourceParagraph\":1059}],\"normativeRuleLocalized\":\"يجوز لمخرج واحد من نظام توليدي أن يثبت وقوع استجابة بعينها في ظروف موثقة. ولا يجوز استخدام مخرج واحد للاستدلال على: - الانتشار في المجتمع المستهدف، - السلوك المعتاد للمنتج، - الاستقرار عبر الزمن، - الاتساق بين اللغات، - الاتساق بين البلدان، - الاتساق بين المنتجات، - أثر التدخل، - يقين التوصية، - الأثر التجاري، - المطابقة، - أو درجة GEO. ويجب أن تستند أي ادعاءات أوسع نطاقًا إلى مجتمع مستهدف محدد مسبقًا، وتصميم صالح متعدد الملاحظات، وبنية تبعية موثقة، وحزمة أدلة، وقاعدة تقييم، وبيان للنطاق، وإفصاح عن عدم اليقين. ويجوز لمخرج واحد ذي ضرر مرتفع أن يفعّل مراجعة مستقلة لحادثة حرجة، من دون أن يُعامل بوصفه دليلًا على مدى الانتشار في المجتمع المستهدف.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH01-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قَاعِدَة قابلة للقراءة آليًا للفصل 23\",\"sourceParagraph\":1032,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معرّف القاعدة: NOMOS-تَدقيق-CH01-R01\",\"sourceParagraph\":1033,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يمكن لمخرج نظام توليدي واحد أن يثبت أن استجابة معينة\",\"sourceParagraph\":1035,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"حدوثت في ظروف مسجلة.\",\"sourceParagraph\":1036,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ألا يُستخدم مخرج واحد للاستنتاج:\",\"sourceParagraph\":1038,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- معدل الانتشار السكاني،\",\"sourceParagraph\":1040,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- سلوك المنتج النموذجي،\",\"sourceParagraph\":1041,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الاستقرار الزمني،\",\"sourceParagraph\":1042,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- التوافق بين اللغات،\",\"sourceParagraph\":1043,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- التوافق بين البلدان،\",\"sourceParagraph\":1044,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- التوافق بين المنتجات،\",\"sourceParagraph\":1045,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- تأثير التدخل،\",\"sourceParagraph\":1046,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- درجة اليقين في التوصية،\",\"sourceParagraph\":1047,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- التأثير التجاري،\",\"sourceParagraph\":1048,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الامتثال،\",\"sourceParagraph\":1049,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- أو درجة GEO.\",\"sourceParagraph\":1050,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب دعم جميع الادعاءات الأوسع بسكان مستهدفين محددين مسبقًا،\",\"sourceParagraph\":1052,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تصميم متعدد الملاحظات صالح، هيكل الاعتماد المسجل، دليل\",\"sourceParagraph\":1053,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"حزمة، قاعدة التقييم، بيان النطاق، والإفصاح عن عدم اليقين.\",\"sourceParagraph\":1054,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قد يؤدي إخراج واحد مسبّب للضرر الكبير إلى مراجعة حادثة حرجة منفصلة\",\"sourceParagraph\":1056,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"دون اعتباره دليلًا على انتشار السكانية.\",\"sourceParagraph\":1057,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المكافئ التركي المعياري:\",\"sourceParagraph\":1058,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يمكن أن يشير مخرج واحد من نظام توليدي إلى أن استجابة معينة حدثت في ظروف مسجلة. ومع ذلك، لا يمكن استخدامه لاستنتاج انتشار السكان، السلوك النموذجي للمنتج، الاستقرار الزمني، التوافق بين اللغات، التوافق بين البلدان، التوافق بين منتجات الذكاء الاصطناعي، تأثير التدخل، يقين التوصية، العواقب التجارية، الامتثال، أو درجة GEO. يمكن لمخرج واحد ضار للغاية أن يؤدي إلى مراجعة حدث حرج منفصلة دون اعتباره دليلًا على انتشار السكان.\",\"sourceParagraph\":1059,\"language\":\"ar\"}]}}","text":"## حد الفصل\n\nهذا القسم يجيب فقط على السؤال التالي:\n\n> لماذا لا يمثل استجابة نظام توليدي واحدة درجة GEO، وما الأحكام التي يمكن استنتاجها من استجابة واحدة؟\n\nهذا الفصل:\n\n- حصص العينات للدول،\n\n- كيف سيتم وزن اللغات،\n\n- كيف سيتم إعداد حزمة الحقيقة،\n\n- كيف سيقوم المحكمون بتقييم الادعاءات الفردية،\n\n- الصيغ النهائية لدرجات NOMOS،\n\n- ملاءمة القرار وشارة الاعتماد\n\nهذا الفصل لا يحدد هذه الأمور بالتفصيل؛ الفصول التالية تتناولها بشكل منفصل. الفصل 1 له مهمة أكثر أساسية:\n\n> لتحديد الحدود المعرفية بين الملاحظة والتعميم.\n\nأي دراسات أخذ عينات أو تقييم أو امتثال تُجرى قبل تحديد هذا الحد سيتم بناؤها على أساس خاطئ.\n\n### حالات الأحكام في هذا القسم\n\nليست كل الجمل في هذا الكتاب لها نفس القوة المعيارية. يتم استخدام الحالات التالية:\n\n### معياري — معياري\n\nحكم يُعتبر إلزاميًا للامتثال والنزاهة المنهجية. مثال: لا يمكن استخدام استجابة واحدة كدرجة GEO عامة.\n\n### مرشح — حكم مرشح\n\nطريقة موصى بها لتحديدها بشكل نهائي بعد التجربة التجريبية، أو التطبيق الخارجي، أو التحقق الإحصائي. مثال: يُوصى بملاحظات صحيحة 1,000 لكل منتج ذكاء اصطناعي، ولكل موجة قياس رئيسية، كعينة دنيا مفترضة.\n\n### الفرضية\n\nهو توقع يحتاج إلى الاختبار باستخدام البيانات. مثال: قد يكون هناك اختلاف في تمثيل المادة بين عينة اختبار في ظروف منضبطة و عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية.\n\n### اصطناعي\n\nهو تمثيل طريقة لا تمثل مستخدمًا حقيقيًا، أو مخرج ذكاء اصطناعي حقيقي، أو أداء شركة حقيقي.\n\n### سؤال مفتوح\n\nإنه موضوع لم يتم التوصل إلى استنتاج نهائي بشأنه بعد بسبب عدم كفاية الأدلة أو قرار الحوكمة. لا يمكن لهذه الحالات أن تتحول بصمت إلى بعضها البعض. لا يصبح عتبة مرشح حقيقة معيارية مثبتة لمجرد أنها مكتوبة في الكتاب. لا تتحول التمثيلات التركيبية إلى ملاحظة واقعية في العالم الحقيقي. لا يمكن نشر فرضية كنتيجة دون قياسها.\n\n## NOMOS التحدي\n\nلقد طرحت سؤالاً على نظام الذكاء الاصطناعي حول علامتك التجارية. أعطاك النظام إجابة صحيحة. قمت بأخذ لقطة للشاشة. أدرجتها في عرضك التقديمي. ثم قلت الجملة التالية: “الذكاء الاصطناعي يعرفنا بشكل صحيح.” ما الذي قستَه بالضبط؟ الإجابة التي سيرها جميع المستخدمين؟ سلوك النظام النموذجي؟\n\nممثل عالمي؟ الدقة في جميع اللغات؟ الاستقرار على مر الزمن؟ أم فقط:\n\n> الإخراج الفردي الذي تلقاه مستخدم محدد، على حساب محدد، على منتج ذكاء اصطناعي محدد واجهة المستخدم، استجابةً لمطالبة محددة، في وقت محدد؟\n\nالإجابة الواحدة ليست بلا قيمة. يمكن أن تكون الإجابة الواحدة صحيحة. يمكن أن تكون الإجابة الواحدة مهمة. يمكن أن تكشف الإجابة الواحدة عن خطأ جسيم. يمكن أن تظهر الإجابة الواحدة التجربة الحقيقية لشخص معين. ومع ذلك، لا يمكن للإجابة الواحدة أن تكون دليلاً على حكم أعظم مما تحتمل.\n\nيمكن لاستجابة واحدة أن تظهر ما يلي:\n\n> تم إنتاج هذا المخرج مرة واحدة على الأقل في ظروف مسجلة.\n\nلا يمكن لاستجابة واحدة فقط أن تظهر ما يلي:\n\n- أن معظم المستخدمين شاهدوا نفس الإجابة\n\n- أن نفس النتيجة حدثت في دول أخرى\n\n- أن نفس الدقة تُحافظ عليها في لغات أخرى\n\n- أن نفس الإجابة تم إنتاجها في حسابات وخطط أخرى\n\n- أن الإجابة مستقرة مع مرور الوقت\n\n- أن منتجات ذكاء اصطناعي أخرى أنتجت نفس التمثيل\n\n- أن التدخل الجغرافي تسبب في هذه النتيجة\n\n- أن الإجابة تؤثر على سلوك المستخدم\n\n- أن الإجابة تولد العملاء المحتملين أو المبيعات أو قيمة مستدامة\n\n- أن الدرجة الإجمالية للجهة في GEO مرتفعة\n\nالمقدمة الأولى لهذا القسم هي:\n\n> الاستجابة هي ملاحظة. / ليست توزيعًا للملاحظات. / التوزيع ليس سببًا. / السببية بمفردها ليست قيمة مستدامة.\n\n## 1. غرض الفصل\n\nيهدف هذا القسم إلى القضاء على أصغر خطأ استنتاجي ولكنه الأكثر شيوعًا في قياس GEO:\n\n> عد مخرج واحد من نظام توليدي كسلوك عام للنظام، تجربة للسكان، وضوح العلامة التجارية، أو درجة GEO.\n\nيعمل هذا القسم على توحيد التمييزات التالية:\n\n- مخرج واحد مقابل نتيجة المجتمع\n\n- وجود حدث مقابل انتشار حدث\n\n- الملاحظة مقابل العينة\n\n- المستخدم مقابل الجلسة\n\n- التكرار مقابل الملاحظة المستقلة\n\n- نموذج الذكاء الاصطناعي مقابل منتج الذكاء الاصطناعي المقدم للمستخدم\n\n- الاستجابة الخام مقابل وحدة التحليل\n\n- النتيجة الفورية مقابل الاستقرار الزمني\n\n- لقطة شاشة مقابل حزمة الأدلة الكاملة\n\n- رفض النظام مقابل جمع البيانات غير الصالحة\n\n- الحدث الفردي الحرج ومعدل الانتشار\n\n- السجل الاصطناعي وملاحظة المستخدم الحقيقية\n\n- معدل مقاس وقرار الامتثال\n\nقبل إنشاء هذه التمييزات:\n\n- عينة GEO-1000،\n\n- أوزان البلد واللغة،\n\n- تقييم الادعاء الذرية،\n\n- درجة NOMOS،\n\n- قرار الامتثال\n\nلا يمكن إنشاؤه.\n\n## 2. الأحكام المعيارية المركزية\n\nلا يمكن توليد درجة GEO لكيان في الأنظمة التوليدية من استجابة واحدة، لقطة شاشة واحدة، مستخدم واحد، حساب واحد، جلسة واحدة، لغة واحدة، بلد واحد، أو قياس على نقطة زمنية واحدة. تتطلب الادعاءات الممثلة للسكان على الأقل ما يلي:\n\n- موضوع تدقيق محدد مسبقًا\n\n- السكان المستهدفون المحددون مسبقًا\n\n- تصميم أخذ العينات المحدد\n\n- المُدخل المؤمَّن أو عائلة المُدخل\n\n- تم تعريف منتج الذكاء الاصطناعي واجهة المستخدم\n\n- ملاحظات صالحة متعددة\n\n- هيكل التبعية المعروف\n\n- سجلات الدولة واللغة والوقت\n\n- ردود خام غير معدلة\n\n- حزم الأدلة\n\n- قواعد التقييم المحددة مسبقًا\n\n- بيان عدم اليقين\n\n- المسؤولية البشرية المسؤولة\n\nوجود هذه العناصر لا يعني بالضرورة أن القياس صحيح. ومع ذلك، قد يجعل غيابها التعميم على عدد كبير من السكان غير قابل للتطبيق.\n\n## 3. خمسة وحدات قياس منفصلة\n\nخطأ أساسي شائع في تدقيق GEO هو الخلط بين وحدات القياس المختلفة. يجب التمييز بوضوح بين الوحدات الخمسة التالية.\n\n### 3.1. وحدة الملاحظة\n\nوحدة الملاحظة هي ناتج النظام التوليدي الفردي الذي تم الحصول عليه في ظروف محددة. يمكن تعريف الملاحظة من خلال التركيبة التالية:\n\nO_i= (E_i، A_i، U_i، C_i، L_i، S_i، P_i، T_i، R_i، K_i)\n\nهنا:\n\n- Ei: الكيان الذي تم تدقيقه\n\n- الذكاء الاصطناعي: منتج الذكاء الاصطناعي واجهة المستخدم\n\n- UI: المساهم أو وحدة المستخدم المجهول\n\n- Ci: البلد أو المستوى الجغرافي\n\n- Li: اللغة والإعداد الإقليمي\n\n- Si: الجلسة وحالة التخصيص\n\n- Pi: معرف النسخة والطلب\n\n- Ti: الوقت وموجة القياس\n\n- Ri: الاستجابة الخام\n\n- Ki: سجل الإثبات والتحقق\n\nإذا تغير أحد هذه العناصر بشكل جوهري، يتم رصد جديد قد يحدث. على سبيل المثال، نفس المستخدم:\n\n- إذا طلب نفس الاستعلام في منتج ذكاء اصطناعي آخر،\n\n- إذا طلب بلغة أخرى،\n\n- إذا طلب في موجة قياس مختلفة،\n\n- إذا طلب بشكل منفصل في الجلسة المخصصة والنظيفة،\n\nيمكن إنتاج ملاحظات منفصلة. هذه الملاحظات لا تُعتبر تلقائيًا مستقلة عن بعضها البعض لأنها تأتي من نفس المستخدم.\n\n### 3.2. وحدة أخذ العينات\n\nوحدة العينات هي الشخص أو الحساب أو الجلسة أو أي وحدة وصول أخرى يتم اختيارها من السكان المستهدفين. في معظم تطبيقات GEO-1000، يمكن أن تكون وحدة العينات مستخدمًا حقيقيًا مناسبًا. ومع ذلك، وفقًا لتصميم البحث:\n\n- المستخدم،\n\n- زوج المستخدم–المنتج،\n\n- الحساب،\n\n- الجلسة،\n\n- عضو لوحة البحث\n\nيمكن استخدامها كوحدة انتخاب. إن الفشل في تعريف وحدة العينات بوضوح يمكن أن يؤدي إلى الأنواع التالية من العد غير الصحيح:\n\n- عد تكرارات الشخص الواحد العشر مرات كأنها عشرة أشخاص\n\n- عد حساب مشترك كعدة مستخدمين مستقلين متعددين\n\n- لتقييم نتائج عشرة منتجات ذكاء اصطناعي لنفس المستخدم كما لو كانت عشر ملاحظات مستقلة للسكان\n\n- تجاهل التجميع في لوحة بحث واحدة\n\n### 3.3. وحدة التحليل\n\nوحدة التحليل هي الكيان الذي يتم تطبيق تقييم الدقة أو التمثيلية عليه. هذه الوحدة:\n\n- الإجابة الدقيقة،\n\n- فقرة منفصلة داخل الإجابة،\n\n- اقتراح مادي،\n\n- ادعاء ذري،\n\n- استشهاد،\n\n- قضية توصية\n\nمن الممكن. يرى المستخدم إجابة واحدة. ومع ذلك، يمكن أن تحتوي تلك الإجابة في الوقت نفسه على:\n\n- خمس ادعاءات صحيحة،\n\n- ادعاءاتان غير مدعومان،\n\n- ادعاء واحد قديم،\n\n- خطأ واحد جسيم\n\nلذلك، لا يجب أن تكون الإجابة التي يراها المشارك وحدة واحدة غير قابلة للتقسيم من الحقيقة/الخطأ في التحليل. يمكن الحفاظ على حالة الانتقال للإجابة الكاملة وحالات الحقيقة للادعاءات الجزئية داخلها بشكل منفصل. سيتم تعريف طريقة الادعاءات الجزئي في فصل لاحق من الكتاب.\n\n### 3.4. كون الاستدلال\n\nكون الكون الاستنتاجي هو المجتمع المستهدف الذي يُراد أن يُعمَّم عليه نتيجة القياس. ولا يمكن قبول هذا الكون ضمنيًا على أنه \"الجميع في العالم.\" بالنسبة لمنتج ذكاء اصطناعي محدد، يمكن تقييد الكون المستهدف بشروط مثل:\n\n- الحصول على الوصول الرسمي والقانوني إلى المنتج\n\n- استيفاء متطلبات العمر المناسبة\n\n- القدرة على استخدام المنتج باللغة ذات الصلة\n\n- القدرة على الوصول إلى واجهة الويب أو الجوال المحددة\n\n- القدرة على التفاعل خلال فترة القياس المحددة\n\nحتى بالنسبة لنفس منتج الذكاء الاصطناعي:\n\n- عينة اختبار في ظروف منضبطة\n\n- عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية\n\n- الخطة المجانية،\n\n- الخطة المدفوعة،\n\n- الويب،\n\n- الهاتف المحمول\n\nيمكن إنشاء عوالم استنتاجية مختلفة. السعر المنشور غير مكتمل إذا لم يتم تحديد إلى أي عالم يُعمم العينة.\n\n### 3.5. الكمية المقدرة — التقدير المستهدف\n\nالدراسة لا تقتصر فقط على جمع البيانات. فهي تحاول تقدير كمية محددة. يمكن التعبير عن التقدير المستهدف الأساسي لـ GEO-1000 في أكثر أشكاله عمومية كما يلي:\n\n> احتمالية أن يرى مستخدم مناسب من السكان المستهدفين المحددين، تحت موجة القياس المحددة، على منتج ذكاء اصطناعي معين واجهة المستخدم، تمثيلًا يفي بمعيار القبول عند استخدام مطالبة مثبّتة في ظروف جلسة محددة.\n\nرياضياً:\n\nθ_{E,A,P,S,W,T}= Pr(Y_i = 1| U_i ∈ T, E, A, P, S, W)\n\nهنا:\n\n- E: الكيان الذي تم تدقيقه\n\n- الإجابة: منتج الذكاء الاصطناعي واجهة المستخدم\n\n- P: نسخة المُدخل\n\n- S: شرط الجلسة\n\n- W: موجة القياس\n\n- T: السكان المستهدفون\n\nYi=1: الاستجابة تفي بمعيار الانتقال الذي سيتم تعريفه لاحقاً\n\nهذا التعريف يحدد حدودًا مهمة:\n\n> درجة GEO ليست 'معرفة' مجردة وخالدة للنموذج؛ إنها توقع لاحتمالية تمثيلات ملاحظة في ظل ظروف المستخدم المحددة.\n\nسيتم ترتيب قاعدة الانتقال النهائية وصيغة الدرجات في الأقسام اللاحقة من الكتاب.\n\n## 4. الحد من الجملة \"هكذا استجاب النموذج\"\n\nغالبًا لا يصل المستخدمون مباشرة إلى نموذج أساسي مجرد. النتيجة المرئية للمستخدم قد تتكون من مزيج من المكونات التالية:\n\n- النموذج الأساسي أو الموجه\n\n- واجهة المنتج\n\n- الوصول إلى الاسترجاع أو الويب\n\n- طبقة الاستشهاد\n\n- طبقة الأمن والسياسة\n\n- تعليمات النظام\n\n- خطة الحساب\n\n- التخصيص\n\n- الذاكرة\n\n- المحادثة السابقة\n\n- اللغة والمنطقة\n\n- البلد\n\n- الوقت\n\n- تحديثات منتجات المزود\n\nلهذا السبب، التعبير المفضل في التفتيش الرئيسي الذي يتم عبر واجهة المستخدم هو كما يلي:\n\n#### \"تم ملاحظة المنتج المحدد للذكاء الاصطناعي والإخراج التالي على واجهة المستخدم.\"\n\nقد يكون التعبير التالي أوسع بدون السيطرة التقنية اللازمة: \"النموذج يفكر بهذه الطريقة.\" يمكن تسجيل اسم النموذج الذي يظهر داخل المنتج. ومع ذلك، يجب تقييم النتيجة كسلوك كامل لـ واجهة المستخدم، وليس فقط كأوزان النموذج.\n\n## 5. ما هو الملاحظة الصالحة؟\n\nوجود استجابة لا يعني تلقائيًا أنها ملاحظة صالحة يمكن إدخالها في قياس GEO.\n\n### 5.1. شروط الحد الأدنى للصلاحية\n\nيجب أن تحتوي الملاحظة على العناصر التالية على الأقل وفقًا للبروتوكول ذي الصلة:\n\n- وجود تقييم صحيح\n\n- المنتج المخصص للذكاء الاصطناعي و واجهة المستخدم\n\n- معرّف المُدخل الصحيح والإصدار\n\n- اللغة والموقع الصحيح\n\n- الحالة المحددة للجلسة\n\n- البلد أو الطبقة الجغرافية المسجلة\n\n- الطابع الزمني وموجة القياس UTC\n\n- الاستجابة الخام الكاملة\n\n- أول مخرج مناسب غير محدد\n\n- لقطة الشاشة المطلوبة أو الدليل المكافئ\n\n- معرّف الملاحظة المجهول\n\n- سجل الانحراف عن البروتوكول\n\nسيتم تحديد مخططهم الفني التفصيلي في قسم الالتقاط NOMOS لاحقًا.\n\n### 5.2. حالات الملاحظة\n\nيجب وضع علامة على كل سجل بإحدى الحالات التالية:\n\n### صالح — صالح\n\nيستوفي الشروط المطلوبة للبروتوكول.\n\n### صالح بشرط — صالح بشرط\n\nهناك نقص محدود؛ يتم تحديد التحليلات التي يمكن استخدامه لها بوضوح.\n\n### غير صالح — غير صالح\n\nلا يمكن استخدامه في التقدير الرئيسي أو حساب النتيجة بسبب مخالفة البروتوكول.\n\n### مجهول — مجهول\n\nلا يوجد سجل كافٍ لاتخاذ قرار بشأن الصلاحية. لا يمكن قبول ملاحظة مجهولة بصمت على أنها صالحة.\n\n### 5.3. الفرق بين نتيجة نظام صالحة وجمع بيانات غير صالح\n\nهذا التمييز إلزامي. منتج الذكاء الاصطناعي:\n\n- قد يرفض الرد،\n\n- قد يعرض رسالة خطأ،\n\n- قد يتوقف دون توليد استجابة،\n\n- قد يواجه مشكلة في الاتصال،\n\nقد يقول إنه لا يستطيع إكمال المهمة. إذا طبق المشارك البروتوكول بأكمله بشكل صحيح، يمكن أن تكون هذه نتائج نظام صالحة. لا يمكن إزالتها من مجموعة البيانات بهدوء. في المقابل:\n\n- يقوم المشارك بقص الاستجابة،\n\n- تغيير صياغة المُدخل،\n\n- إعادة التوليد لاختيار أفضل إجابة,\n\n- تحرير لقطة الشاشة،\n\n- استخدام المنتج الخاطئ للذكاء الاصطناعي\n\nجمع البيانات يمكن أن يُحدث عدم صلاحية. الأولى هي السلوك الفعلي للنظام. الثانية هي تعطيل عملية القياس. لا يمكن وضع الاثنين في نفس الفئة.\n\n## 6. ماذا يمكن أن يثبت استجابة واحدة؟\n\nالملاحظة الواحدة محدودة. لكنها ليست بلا معنى.\n\n### 6.1. أن مخرجا محددا حدث مرة واحدة على الأقل\n\nيمكن لسجل صالح أن يدعم هذه الجملة: \"على المنتج المحدد من الذكاء الاصطناعي و واجهة المستخدم، تحت الوقت والظروف المحددة، لوحظ هذا الناتج مرة واحدة على الأقل.\" تُظهر هذه الجملة وجود الحدث. إنها لا تُظهر انتشاره.\n\n### 6.2. التعرض الفعلي لمستخدم محدد\n\nيتم الخطأ في تمييز مستخدم على أنه:\n\n- هوية شركة،\n\n- معلومات صحية،\n\n- إرشادات قانونية،\n\n- السعر،\n\n- رخصة،\n\n- نصيحة\n\nإذا تم رؤيته، فهذا تجربة مستخدم حقيقية. حتى لو لم تمثل كامل السكان، فهي مهمة من منظور المستخدم المتأثر.\n\n### 6.3. احتمال حدوث خطأ محدد\n\nقد يُظهر إخراج واحد: «قد يحدث هذا الخطأ تحت هذه الظروف النظامية.» ومع ذلك، لا يظهر: «هذا الخطأ نموذجي.»\n\n### 6.4. توليد فرضية بحث جديدة\n\nيمكن لخطأ واحد أن يخلق سؤالًا سيتم اختباره على نطاق أوسع. مثال: \"هل حدث هذا الخلط في الهوية في جلسة واحدة فقط، أم أن هناك نمطًا منهجيًا في نفس اللغة والبلد؟\"\n\n### 6.5. بدء مراجعة للحادثة الحرجة\n\nرد واحد:\n\n- ضرر بشري خطير متوقع,\n\n- سلطة مهنية مزيفة,\n\n- إرشادات طبية طارئة غير صحيحة,\n\n- خطأ قانوني جوهري,\n\n- نصيحة سلامة خطيرة,\n\n- ارتباك شديد في الهوية مع كيان آخر\n\nقد يكون كافيًا لبدء مراجعة حادثة. بدء تحقيق في حادثة حرجة ليس نفس عملية إعلان نسبة السكانية.\n\n### 6.6. دحض ادعاء \"هذا لم يحدث أبدًا\"\n\nافترض أن منظمة تقول: 'لم يقم النظام أبدًا بتعييننا إلى البلد الخطأ.' يمكن لملاحظة مضادة واحدة مؤكدة أن تدحض هذا الادعاء المطلق. الملاحظة الفردية لا تدعم 'يحدث هذا طوال الوقت'، لكنها يمكن أن تدحض 'لم يحدث ذلك أبدًا.'\n\n## 7. ما الذي لا يمكن لإجابة واحدة إثباته؟\n\n### 7.1. السلوك النموذجي للنظام\n\nالإجابة الواحدة ليست كافية للاستنتاج: 'عادةً ما يستجيب النظام بهذه الطريقة.'\n\n### 7.2. انتشار السكان\n\nاستجابة واحدة لا تدعم النتيجة: '95% من المستخدمين يرون نفس التمثيل.'\n\n### 7.3. الاستقرار الزمني\n\nاستجابة اليوم:\n\n- غدًا،\n\n- بعد أسبوع،\n\n- بعد تحديث المنتج\n\nقد لا يبقى كما هو. إنها ليست قياس استقرار لموجة واحدة.\n\n### 7.4. الصلاحية عبر البلدان\n\nاستجابة من مستخدم في تركيا لا تشير إلى ما سيراه المستخدمون في الصين، ألمانيا، أو سان مارينو.\n\n### 7.5. الصلاحية عبر اللغات\n\nمخرجات باللغة الإنجليزية:\n\n- التركية،\n\n- اليابانية،\n\n- العربية،\n\n- الألمانية\n\nلا تمثل دقة المخرجات.\n\n### 7.6. صلاحية المنتج عبر الذكاء الاصطناعي\n\nلا يمكن تعميم النتيجة في منتج ذكاء اصطناعي واحد على المنتجات الأخرى. قد تتصرف المنتجات والواجهات المختلفة لنفس المزود بشكل مختلف أيضًا.\n\n### 7.7. تأثير التدخل\n\nلا يثبت مخرج إيجابي واحد بعد تغيير GEO البيان: \"تم إنشاء هذه النتيجة بواسطة تدخلنا.\" هناك حاجة إلى الأساس أو المقارنة وشرح بديل.\n\n### 7.8. استقرار التوصية\n\nوجود مستخدم يشاهد خيارًا لا يكفي للاستنتاج: \"النظام يوصي الآن بهذه العلامة التجارية.\"\n\n### 7.9. الأثر التجاري\n\nاستجابة إيجابية:\n\n- تشير إلى أن المستخدم رأى الاستجابة،\n\n- بحث عن العلامة التجارية،\n\n- التي قمت بالتواصل بشأنها،\n\n- التي اشتريتها،\n\n- التي كنت راضيًا عنها\n\nلا تظهر بمفردها.\n\n### 7.10. درجة الجغرافيا\n\nلا يُقدّر الرد الواحد التوزيع التمثيلي للسكان المستهدفين المحددين. لذلك، لا يمكنه إنتاج درجة GEO إجمالية.\n\n## 8. وجود الحدث وانتشاره\n\nهذا واحد من أهم التمييزات في هذا القسم.\n\n### 8.1. وجود الحدث\n\nيجيب على السؤال: \"هل حدث هذا التمثيل أو الخطأ مرة واحدة على الأقل؟\" قد تكون ملاحظة واحدة صالحة كافية. التمثيل:\n\nI(E) = 1(إذا تم ملاحظة الحدث مرة واحدة على الأقل)؛ وإلا I(E) = 0\n\nالرمز 0 هنا لا يعني: \"الحدث مستحيل.\" إنه يشير فقط إلى أنه لم يُلاحظ في القياس الحالي.\n\n### 8.2. انتشار الحدث\n\nيجيب عن السؤال: \"كم مرة يحدث الحدث في السكان المستهدفين المحددين؟\" في عينة بسيطة، يمكن حساب المعدل الخام على النحو التالي:\n\np̂ = عدد السجلات الصالحة التي لوحظ فيها الحدث / إجمالي عدد السجلات الصالحة\n\nومع ذلك، في الدراسات الواقعية GEO-1000:\n\n- أوزان السكان،\n\n- طبقات البلد واللغة،\n\n- المستخدمون المطابقون،\n\n- مجموعات اللوحة،\n\n- عدم الاستجابة,\n\n- سجلات غير صالحة،\n\n- تأثير التصميم\n\nيجب أخذها في الاعتبار. لذلك، فإن المعدل الخام ليس دائماً تقدير السكان النهائي.\n\n### 8.3. لا يمكن تحويل الحدوث والسائدة إلى بعضهما البعض\n\nقد يتم ملاحظة حدث مرة واحدة ولكنه نادر جداً. قد يكون الحدث شائعاً ولكن لم يتم ملاحظته على الإطلاق في تجربة صغيرة. الجملتان التاليتان مختلفتان:\n\n- \"تم ملاحظة هذا الخطأ مرة واحدة.\"\n\n- \"تم ملاحظة هذا الخطأ لدى 12% من المستخدمين.\"\n\nالجملة الثانية تتطلب مقام وعينة محددين.\n\n## 9. المظهر الإحصائي للتحيز نتيجة الملاحظة الفردية\n\nلقد طرحنا سؤالًا على منتج ذكاء اصطناعي مرة واحدة. وقد استوفى الجواب معيار النجاح. النسبة الخام:\n\np̂ = 1/1= 1= 100%\n\nيبدو أنها 100 في المائة. لكن ذلك 100 في المائة لا يعني أن كل عضو من المجموعة المستهدفة سيرى النتيجة نفسها. للتوضيح فقط، يُظهر الجدول أدناه تقريبًا 95 في المائة من فترات الثقة لويلسون تحت الملاحظات المستقلة لبيرنولي والعينة العشوائية البسيطة غير المرجحة: [K09]\n\nهذا الجدول اصطناعي وتمثيلي. إنه لا يثبت:\n\n- أن هذه الفواصل صالحة لجميع تصاميم أخذ العينات لـ GEO-1000\n\n- أن ملاحظات 1,000 كافية لجميع المجموعات الفرعية من اللغات والدول\n\n- أن التجميع والوزن غير فعالين\n\n- أن نسبة الدقة الخام 95 تعني تلقائيًا الملاءمة\n\nما يوضحه فعليًا هو:\n\n> مع انخفاض عدد الملاحظات، يزداد الشك في نسبة السكان.\n\nالنسبة المئوية 100 التي تُرى في ملاحظة واحدة يمكن أن تكون متوافقة مع نطاق سكاني محتمل واسع جدًا.\n\n## 10. لماذا \"1,000\" ليست رقماً سحرياً؟\n\n### قاعدة المرشح الأساسية — القاعدة التأسيسية للمرشح\n\nتحمل GEO-1000 هذا الاقتراح التأسيسي:\n\n> لكل منتج ذكاء اصطناعي مراقب ولكل موجة قياس رئيسية، يتم استهداف الحد الأدنى من 1,000 ملاحظات مستخدم صالحة بشكل افتراضي.\n\nهذا الحكم ليس بعد الحد الأدنى العلمي النهائي. سيتم إعادة تقييمه بناءً على نتائج التجربة التجريبية والتطبيق الخارجي.\n\n### 10.1. لماذا هو بداية قوية؟\n\nبموجب افتراض العينة العشوائية البسيطة، عندما يكون المعدل الحقيقي حوالي 50%، فإن هامش الخطأ النظري 95% لملاحظات 1,000 يكون تقريبًا ±3.1 نقطة. يمكن أن يوفر هذا دقة بداية ذات مغزى على مستوى المنتج العام.\n\n### 10.2. لماذا لا يحل كل مشكلة؟\n\nملاحظات 1,000:\n\n- إلى عشرات الدول،\n\n- إلى العديد من اللغات،\n\n- إلى الخطط المجانية والمدفوعة،\n\n- إلى الواجهات على الويب والجوال،\n\n- إلى اللوحات المحكمة والطبيعية\n\nعند التقسيم، تنكمش الخلايا الفرعية. على سبيل المثال، إذا كان هناك فقط 50 ملاحظات لكل من لغات 20، يمكن أن يكون عدم اليقين القائم على اللغة أعلى بكثير من درجة النموذج الإجمالية.\n\n### 10.3. تأثير التصميم\n\nالملاحظات:\n\n- من نفس لوحة البحث،\n\n- من نفس البلد،\n\n- من نفس المستخدم،\n\n- من تصميم مطابق\n\nموجودة، قد لا ينطبق افتراض العينة المستقلة البسيطة. يمكن أن يكون عدم اليقين الفعلي أوسع.\n\n### 10.4. منهجية NOMOS\n\nتعمل ملاحظات 1,000 كالتالي:\n\n- نقطة المرجع التأسيسية للبروتوكول,\n\n- الحد الأدنى الافتراضي للبدء على مستوى النموذج,\n\n- عتبة المرشح ليتم معايرتها مع الطيار\n\nNOMOS لا يدعي أن ملاحظات 1,000 كافية تلقائيًا لكل بلد أو لغة أو حالة استخدام.\n\n## 11. الملاحظة المستقلة ليست هي نفسها الملاحظة المتكررة\n\nيمكن للمستخدم أن يطرح نفس السؤال عشر مرات. هذه العملية يمكن أن تكون ذات قيمة. ومع ذلك، فهي لا تنتج عشرة مستخدمين مستقلين.\n\n### 11.1. نفس المستخدم - نفس الجلسة تكرار\n\nيمكن قياس:\n\n- تباين تجديد الإجابة,\n\n- الثبات داخل الجلسة،\n\nاحتمالية الإجابات البديلة. لا يقيس انتشار السكان بمفرده.\n\n### 11.2. نفس المستخدم–تكرار جلسة جديدة\n\nقد يقلل من سياق الدردشة السابقة. ومع ذلك:\n\n- نفس الحساب،\n\n- نفس الخطة،\n\n- نفس الدولة،\n\n- نفس التخصيص،\n\n- نفس المستخدم\n\nقد يستمر في خلق اعتماد إحصائي بين الملاحظات.\n\n### 11.3. اختبار مستخدم واحد لعدة منتجات ذكاء اصطناعي\n\nيمكن أن يساعد هذا التصميم في المقارنة المطابقة عبر النماذج. ومع ذلك، فإن الملاحظات تعتمد على مستوى المستخدم. يجب الحفاظ على هذا الاعتماد عند التسجيل والتحليل.\n\n### 11.4. مستخدمون مختلفون يستخدمون نفس الحساب\n\nقد يوجد أشخاص مختلفون. ومع ذلك:\n\n- تاريخ الحساب،\n\n- التخصيص،\n\n- الخطة،\n\n- الذاكرة\n\nيمكن مشاركتها. لا يمكن اعتبار هذه السجلات مستقلة تلقائيًا.\n\n### 11.5. نصّ استقلالية معيارية\n\n> يجب تصميم الملاحظات لتكون مستقلة قدر الإمكان؛ يجب تسجيل واعتماد المستخدم المعروف، الحساب، الجلسة، اللوحة، الدولة، الجهاز، والاعتمادات المتكررة وأخذها في الاعتبار في التحليل.\n\nلا يجب أن يتم اختزال الاستقلالية إلى ثنائي:\n\n- نعم،\n\n- لا\n\nإذا لزم الأمر، استخدم أحد حالات الاعتماد التالية:\n\n### مستقل\n\n### مزود\n\n### مجمّع\n\n### متكرر ضمن المستخدم\n\n### تابع\n\n### مجهول\n\n## 12. مبدأ أول مخرَج مناسب\n\nفي لوحة السكان الرئيسية، مهمة المشارك ليست العثور على الإجابة الأكثر إيجابية. يجب على المشارك تسجيل أول إخراج مناسب مكتمل تم توليده تحت الشرط المحدد مسبقًا. المشارك:\n\n- لا يمكنه تحديث الإجابة،\n\n- لا يمكنه طلب إجابة جديدة،\n\n- لا يمكنه اختيار الإجابة الإيجابية،\n\n- لا يمكنه اقتصار التعديل على الجزء الجيد فقط،\n\nلا يمكنه إعادة كتابة الإجابة. يمكن أيضًا دراسة سلوك الاستنساخ بشكل منفصل. ومع ذلك: \"لقد طرحنا نفس السؤال خمس مرات واخترنا أفضل إجابة.\" ليست هذه هي نتيجة السكان الرئيسيين. هذا هو اختبار الإخراج الأفضل المحدد. يجب الإبلاغ عنه باسم وطريقة منفصلين.\n\n## 13. استثناء حدث حرج واحد\n\nلا يمكن لإجابة واحدة تحديد درجة المجتمع. ومع ذلك، هذا لا يعني أن الإجابة الواحدة لا يمكن أن يكون لها تأثير كبير على اتخاذ القرار. NOMOS يحدد مسارين تقييميين منفصلين.\n\n### 13.1. مسار تمثيل المجتمع\n\nيسأل السؤال: \"كم مرة يحدث هذا الناتج في السكان المستهدفين؟\" يتطلب عينة كبيرة وصحيحة.\n\n### 13.2. مسار الحدث الحرج\n\nيسأل السؤال: \"ما مدى الضرر المتوقع عند حدوث هذا الناتج مرة واحدة؟\" يمكن أن تؤدي نتيجة واحدة مؤكدة إلى تقييم. على سبيل المثال:\n\n- منح رخصة صحية غير موجودة\n\n- إجراء إحالة صحية طارئة خطيرة\n\n- الإبلاغ عن سلطة قانونية غير صحيحة\n\n- إزالة الحدود الأمنية\n\n- خَلط شركة مع كيان قانوني آخر\n\n- تكرار تعليمات تManipulative مخفية عن الناس كما لو كانت نصيحة\n\nيمكن أن يكون حدثًا حرجًا مفردًا.\n\n### 13.3. فصل القرار بين النتيجة والامتثال\n\nيمكن أن يكون الحدث الحرج عادةً ملاحظة واحدة. على سبيل المثال:\n\n1/1000=0.1%\n\nقد يبدو هذا المعدل صغيرًا. ومع ذلك، إذا كان الضرر المحتمل للحدث شديدًا، فقد يخلق فجوة لا يمكن إصلاحها في قرار الامتثال. لذلك:\n\n> يقيس معدل السكان تكرار الحدث؛ بينما يقيس مراجعة الحدث الحرج تأثير الحدث على الضرر والنزاهة.\n\nلا يمكن للدقة العالية في المتوسط أن تلغي تلقائيًا الخطأ الفردي الكبير. سيتم تحديد الظروف النهائية للتصنيف الحرج في الفصول اللاحقة من الكتاب.\n\n## 14. سلم الادعاءات الملاحظة\n\nفي هذا القسم، يتم فصل المستويات الأربعة الأولى من الملاحظة فقط بشكل معياري. على المستويات الأعلى:\n\n- الدرجة الموزونة حسب السكان،\n\n- درجة النماذج المتعددة،\n\n- استقرار الزمن،\n\n- تأثير التدخل،\n\n- القيمة المستدامة\n\nسيتم تعريفه في الأقسام التالية.\n\n### O-0— لم يتم اختباره\n\nلم يتم قياس منتج الذكاء الاصطناعي أو الحالة ذات الصلة. الحالة الصحيحة:\n\n### لم يتم اختباره\n\nجملة لا يمكن الدفاع عنها: \"هذا مناسب لأن المشكلة لم تُلاحَظ.\"\n\n### O-1— ملاحظة حدث فردي\n\nهناك نتيجة واحدة صالحة. صياغة يمكن الدفاع عنها: \"تحت الظروف المحددة، لوحظ هذا الناتج مرة واحدة.\" جملة لا يمكن الدفاع عنها: \"النظام يمثل الوجود بهذه الطريقة.\"\n\n### O-2— تكرار من المستخدم أو الجلسة\n\nتوجد نتائج متعددة لنفس المستخدم أو الحساب أو عائلة الجلسة. صياغة يمكن الدفاع عنها: \"في ظروف المستخدم والجلسة المحددة، حدث هذا الناتج في سبع مرات من أصل عشر تكرارات.\" جملة لا يمكن الدفاع عنها: \"سبعة من كل عشرة مستخدمين مستقلين شاهدوا هذا الناتج.\"\n\n### O-3— قياس خلية واحدة متعددة المستخدمين\n\nنفس الشيء:\n\n- منتج الذكاء الاصطناعي،\n\n- واجهة المستخدم\n\n- البلد،\n\n- اللغة،\n\n- حالة اللوحة،\n\n- نسخة المُدخل،\n\n- موجة القياس\n\nيحتوي على العديد من ملاحظات المستخدم المناسبة. صياغة يمكن الدفاع عنها: “78% من 200 الملاحظات الصالحة في الخلية المسيطر عليها في تركيا/Turkish استوفت معيار الانتقال المحدد.” لا يمكن تعميم هذه النتيجة تلقائيًا على دول أو لغات أو واجهات مستخدم أخرى.\n\n### O-4— القياس متعدد الطبقات عبر الخلايا\n\nتوجد عينات محددة مسبقًا من دول ولغات أو خلايا مستخدم مختلفة. على هذا المستوى:\n\n- نتائج الخلية،\n\n- النتيجة المرجحة،\n\n- النطاق،\n\n- عدم اليقين\n\nيمكن الإبلاغ عنها. القواعد التفصيلية لأوزان السكان وعدالة المجموعات الفرعية مذكورة في الفصول اللاحقة من الكتاب.\n\n## 15. عرض توضيحي اصطناعي APPLE.COM\n\nعرض توضيحي للمنهجية الاصطناعية / المستخدمون، منتجات الذكاء الاصطناعي، الردود، المعدلات، والنتائج أدناه كلها خيالية. ولا تمثل الأداء الفعلي لشركة Apple Inc. أو سلوك أي منتج ذكاء اصطناعي حقيقي.\n\n### 15.1. السيناريو A — استجابة إيجابية واحدة\n\nيقدّم مستخدم اصطناعي السؤال الآتي إلى منتج الذكاء الاصطناعي المُحاكى A: «إلى أي نوع من الشركات تنتمي Apple.com؟» الاستجابة الاصطناعية: «Apple شركة تكنولوجيا مقرها الولايات المتحدة، تطوّر إلكترونيات استهلاكية وبرمجيات وخدمات رقمية». التقييم الأولي:\n\n- هوية الكيان صحيحة\n\n- الفئة الرئيسية صحيحة\n\n- لا توجد أخطاء حرجة واضحة\n\n- التمثيل الأساسي مقبول\n\nالنتيجة الخام:\n\n1/1=100%\n\nتصريح عام غير صحيح: \"المنتج الذكاء الاصطناعي أ يمثل شركة أبل بدقة 100%.\" التصريح العام الصحيح: \"في العينة التركيبية، الملاحظة الفردية المحددة استوفت معيار الانتقال. لم يتم تحديد انتشار السكان وموثوقية المنتج.\"\n\n### 15.2. السيناريو ب — الاكتشاف بعشر ملاحظات\n\nعشرة مستخدمين تركيبيين مستقلين يستخدمون نفس إصدار الطلب الدلالي. النتيجة التركيبية:\n\n- تجاوبيات 7 تم اجتيازها\n\n- استجابة 1 صحيحة جزئياً\n\n- استجابة 1 تحتوي على معلومات قديمة\n\n- استجابة 1 تعيّن النشاط الرئيسي الخاطئ\n\nمعدل النجاح الخام:\n\n7/10=70%\n\nتحت افتراض بسيط ومثالي للعينات المستقلة، فإن فترة ويلسون التقريبية لـ 95 بالمئة بالضرورة واسعة. النتيجة تبقى استكشافية لأنها تعتمد على:\n\n- عينة صغيرة،\n\n- خلية واحدة،\n\n- موجة واحدة\n\nالحالة الصحيحة:\n\n> استكشافية — غير كافية للنقاط العالمية المتاحة للعامة لـ NOMOS.\n\n### 15.3. السيناريو C — 1,000 موجة اصطناعية مرصودة\n\nافترض بشكل اصطناعي أن الشروط التالية مستوفاة:\n\n- المنتج الذكائي أ\n\n- ملاحظات صالحة 1,000\n\n- السكان المستهدفون المحددون مسبقًا\n\n- نسخة صياغة المُدخل المؤمّنة\n\n- طبقات الدولة واللغة المحددة\n\n- الاستجابة الأولية المناسبة غير المعدلة\n\n- سجلات الأدلة الكاملة\n\n- قواعد التحكيم المحددة مسبقًا\n\nالنتيجة الاصطناعية:\n\nمعدل النجاح الخام البسيط:\n\n918/1000=91.8%\n\nالفاصل الزمني التقريبي 95% ويلسون تحت الافتراض المثالي غير الموزون: هو. ومع ذلك، هذا الرقم وحده ليس بعد النتيجة النهائية لـ NOMOS GEO. لأنه هناك عوامل إضافية يجب تقييمها:\n\n- أوزان البلد واللغة\n\n- تأثير التصميم\n\n- أدنى نتيجة للغة\n\n- معدل الملاحظات غير الصالحة\n\n- اتفاق المقيمين\n\n- التحقق من مرشحي الأخطاء الحرجة\n\n- مجموعات المستخدمين غير المختبرة\n\n- الوقت و واجهة المستخدم كحدود للقياس\n\nيجب أن يخضع ستة مرشحين للأخطاء الحرجة أيضًا لمراجعة حادث منفصلة. التقرير الصحيح: 'معدل تمرير الاستجابة الخام في الموجة الاصطناعية هو 91.8 بالمئة. تصف هذه النتيجة الملاحظات قبل تطبيق أوزان السكان وتأثيرات التصميم. نظرًا لأنه تم تحديد ستة مرشحين للأخطاء الحرجة، فإن قرار الامتثال يتطلب مراجعة منفصلة.' التقرير غير الصحيح: 'درجة GEO لشركة Apple NOMOS هي 91.8 وهي متوافقة.' لا يمكن نسب البيانات الاصطناعية بهذه الطريقة إلى شركة حقيقية أو نظام حقيقي.\n\n## 16. الأحكام الإلزامية المعيارية\n\n### N-01\n\nلا يمكن استخدام مخرج نظام توليدي واحد كدرجة عامة للجيو.\n\n### N-02\n\nنتاج مفرد يُلاحظ بمفرده:\n\n- منتج الذكاء الاصطناعي و واجهة المستخدم\n\n- البلد،\n\n- اللغة،\n\n- مُدخل,\n\n- الجلسة،\n\n- الوقت\n\nيجب الإبلاغ عنه مع ظروفه.\n\n### N-03\n\nمخرج فردي:\n\n- نموذجي\n\n- مستمر\n\n- عالمي\n\n- ينتمي إلى جميع المستخدمين\n\nلا يمكن أن يُعرض كسلوك.\n\n### N-04\n\nلا يمكن احتساب التكرارات من نفس المستخدم أو الحساب أو الجلسة كملاحظات سكانية مستقلة دون الكشف عن الاعتماد.\n\n### N-05\n\nفي لوحة السكان الرئيسية، يجب على المشارك تسجيل أول مخرج مناسب محدد مسبقًا؛ لا يمكن إجراء الاستنساخ لاختيار استجابة إيجابية.\n\n### N-06\n\nيجب تسجيل رفض النظام، رسالة الخطأ، أو عدم القدرة على الاستجابة كنتيجة نظام صالحة إذا تم تطبيق البروتوكول بشكل صحيح.\n\n### N-07\n\nلا يمكن تضمين الإجابات المقلمة أو المعدلة أو المعاد كتابتها يدويًا أو الإجابات التي لا يمكن التحقق من سياق الطلب الخاص بها في حساب النتيجة الرئيسية.\n\n### N-08\n\nيُحظر اختيار لقطات الشاشة الإيجابية فقط وامتناع عن توزيع النتائج.\n\n### N-09\n\nلا يمكن استخدام الملاحظات الاصطناعية في درجات المستخدم الحقيقي أو النظام الحقيقي.\n\n### N-10\n\nلا ينبغي نشر نسبة السكان بدون التغطية والمقام وشرح مناسب لدرجة عدم اليقين.\n\n### N-11\n\nلا يمكن تعويض احتمال حدوث خطأ حرج بهدوء ضمن المتوسط الكلي.\n\n### N-12\n\nيمكن تطبيق نتيجة الملاحظة فقط على الكون الاستنتاجي الذي تم تعريفه بشكل فريد؛ لا يمكن تعميمها على الدول أو اللغات أو المنتجات أو الفترات الزمنية غير المقاسة.\n\n### N-13\n\nيجب أن يكون للقياس أو التصنيف أو البيان العام صاحب مسؤول بشري أو مؤسسي.\n\n### N-14\n\nالسجلات المجهولة أو غير المختبرة أو غير الصالحة لا يمكن تحويلها بهدوء إلى نتيجة إيجابية.\n\n## 17. المرشح GEO-1000 القاعدة الرئيسية\n\n### المرشح-001\n\n> بالنسبة لكل منتج ذكاء اصطناعي يتم تدقيقه ولكل موجة قياس للسكان الرئيسيين، يجب استهداف الحد الأدنى من 1,000 ملاحظات مستخدم صالحة بشكل افتراضي.\n\nهذه الجملة المرشحة:\n\n- دقة توقع المنتج العام،\n\n- التكلفة،\n\n- قابلية التطبيق،\n\n- العدالة بين الدول واللغات\n\nهذا يخلق توازنًا أوليًا بين هذه الاعتبارات. ومع ذلك، لا يضمن تغطية كافية لـ:\n\n- جميع درجات الدول،\n\n- جميع درجات اللغات،\n\n- جميع فئات المستخدمين الفرعية\n\nيجب بدلاً من ذلك اختبار الكفاية من خلال:\n\n- التجارب التجريبية،\n\n- التكرارات المستقلة،\n\n- تأثير التصميم،\n\n- حساسية الفئات الفرعية\n\nتحدد هذه التقييمات الحالة المعيارية النهائية.\n\n## 18. أشكال الفشل\n\n#### F-01— لقطة الشاشة المختارة\n\nيتم نشر الاستجابة الأكثر إيجابية فقط من بين العديد من النتائج.\n\n#### F-02— التعامل مع مستخدم واحد كالسكان\n\nيتم تعميم تجربة شخص واحد على كامل الكون المستهدف.\n\n#### F-03— عد تكرارات نفس المستخدم كأشخاص جدد\n\nالتكرارات التي يولدها نفس الشخص أو الحساب يتم الإبلاغ عنها كمشاركين مستقلين.\n\n#### F-04— تجديد الاستجابة واختيار الأنسب\n\nيتم تجاهل الاستجابات الأولية أو السلبية؛ ويتم حفظ الاستجابة الأنسب كنتيجة للقياس.\n\n#### F-05— انحراف صياغة المُدخل\n\nيقوم المشاركون بتغيير الكلمة أو النبرة أو نطاق صياغة المُدخل؛ وتُدمج النتائج كما لو كانت من نفس التجربة.\n\n#### F-06— تلوث السياق\n\nالمحادثات السابقة تؤثر على الاستجابة؛ ويتم عرض السجل كجلسة نظيفة.\n\n#### F-07— إخفاء التخصيص\n\nالذاكرة، التعليمات الخاصة، أو تاريخ المستخدم مرئي؛ يتم الإبلاغ عن النتيجة كرد عام للمستخدم.\n\n#### F-08— نموذج ومنتج مربك\n\nيُكتب فقط اسم النموذج العام أو المزود؛ لم يتم تسجيل المنتج الفعلي أو الواجهة أو حالة الأداة.\n\n#### F-09— إزالة الأخطاء والعيوب من المقام\n\nتم الحذف لجعل النتائج تبدو إيجابية عندما لا يستجيب النظام للسجلات.\n\n#### F-10— احتساب الالتقاط غير الصالح كفشل النظام\n\nتم الإبلاغ عنه كخطأ من المشترك، أو قصور الأدلة، أو نتيجة غير صحيحة لمنتج الذكاء الاصطناعي.\n\n#### F-11— تعميم لغة وبلد واحد على مستوى العالم\n\nيتم تطبيق نتيجة موقع واحد على مستوى العالم.\n\n#### F-12— استخدام البيانات الاصطناعية كأنها حقيقية\n\nيتم إضافة السجلات التي تم إنشاؤها لأغراض العرض إلى الأداء الفعلي.\n\n#### F-13— فقدان حدث حاسم في المتوسط\n\nيتم جعل الأخطاء الشديدة في الصحة أو القوانين أو التراخيص أو الأمان غير مرئية ضمن متوسط مرتفع.\n\n#### F-14— استنتاج تأثير التدخل من نجاح واحد\n\nيتم اعتبار الاستجابة الإيجابية الوحيدة التي تم تلقيها بعد تدخل GEO على أنها التأثير السببي للدراسة.\n\n#### F-15— الحكم على النظام بأكمله من خطأ واحد\n\nيتم تعميم خطأ واحد كما لو أن منتج الذكاء الاصطناعي خاطئ دائمًا وخاطئ لجميع المستخدمين.\n\n#### F-16— تحديد السكان المستهدفين بعد ذلك\n\nبعد رؤية النتيجة، يتم إعلان مجموعة المستخدمين ذات النجاح العالي على أنها \"السكان المستهدفون الفعليون\".\n\n## 19. إجراء التدقيق\n\nيجب على المدقق اتباع التسلسل أدناه عند تقييم صحة ملاحظة واحدة أو ادعاء GEO مبكر.\n\n### الخطوة 1— تسجيل الادعاء العام\n\nيتم تحديد الجملة المقترحة بالكامل. مثال: \"ChatGPT يعرف شركتنا بشكل صحيح.\"\n\n### الخطوة 2— تحديد مستوى الادعاء\n\nقد تشير الجملة إلى:\n\n- حدث واحد،\n\n- الانتشار،\n\n- الاستقرار،\n\n- العواقب العالمية،\n\n- السببية،\n\n- التأثير التجاري\n\nيجب تحديد المستوى المناسب.\n\n### الخطوة 3— تحديد عدد الملاحظات الداعمة\n\nكم عدد المستخدمين الحقيقيين؟ كم عدد الحسابات؟ كم عدد الجلسات المستقلة؟ كم عدد التكرارات؟ كم عدد منتجات الذكاء الاصطناعي؟ كم عدد اللغات والدول؟\n\n### الخطوة 4— التحقق من شروط الملاحظة\n\nهل تم تسجيل منتج الذكاء الاصطناعي، واجهة المستخدم، المُدخل، الجلسة، الدولة، اللغة والوقت جميعها؟\n\n### الخطوة 5— فحص سلامة الأدلة\n\nهل هناك استجابة كاملة؟ هل هناك لقطة شاشة كاملة؟ هل تم اختيار الاستجابة أو تحديثها؟ هل تم تعديل الملف؟ هل السجل اصطناعي؟\n\n### الخطوة 6— تحديد هيكل الاعتماد\n\nهل هناك تكرارات لنفس المستخدم؟ هل تم استخدام حساب مشترك؟ هل هناك تصميم نموذج معكوس؟ هل هناك تجميع من نفس اللوحة؟\n\n### الخطوة 7— فصل خطأ جمع البيانات عن النتيجة النظامية الصالحة\n\nهل الرفض أو خطأ النظام هو النتيجة الفعلية؟ أم أن المشارك انتهك البروتوكول؟\n\n### الخطوة 8— قارن الادعاء بمستوى الدليل\n\nهل تم استخدام ملاحظة واحدة لاستنتاجات على مستوى السكان أو العالمية؟\n\n### الخطوة 9— افتح المسار الحرج\n\nإذا كان رد واحد يحمل ضررًا شديدًا متوقعًا، يتم بدء تحقيق حادثة منفصل.\n\n### الخطوة 10— حدد القرار\n\nيتم تقليل الحكم العام فقط إلى المستوى الذي يحمله الدليل.\n\n## 20. الدليل الضروري\n\nبالنسبة لملاحظة أو ادعاء ضمن نطاق هذا القسم، يجب السعي للحصول على السجلات التالية بالقدر الذي تكون فيه ذات صلة:\n\n- هوية الكيان المدقق\n\n- الإفصاح الكامل عن ادعاء GEO للجمهور\n\n- عدد الملاحظات\n\n- عدد المشاركين الفريدين\n\n- منتج الذكاء الاصطناعي و واجهة المستخدم\n\n- النموذج أو الإصدار المرئي، إذا كان متاحًا\n\n- نوع الخطة أو الحساب\n\n- الدولة والموقع\n\n- معرّف النص، الإصدار، والنص الكامل\n\n- حالة الجلسة والتخصيص\n\n- طابع زمني UTC\n\n- موجة القياس\n\n- الاستجابة الخام الكاملة\n\n- لقطة شاشة أو دليل مكافئ\n\n- حالة إعادة الإنتاج أو اختيار الإجابة\n\n- حالة صلاحية الملاحظة\n\n- سجل الاعتماد والمطابقة\n\n- حالة تركيبية أم حقيقية\n\n- سجل الملاحظة غير الصالحة\n\n- سجل الحدث الحرج\n\n- نطاق النتيجة\n\n- بيان عدم اليقين\n\n- الشخص أو المؤسسة المسؤولة\n\nقد لا تكون كل هذه السجلات مطلوبة بنفس التفصيل لكل ملاحظة اكتشاف منخفض المخاطر. ومع ذلك، إذا كان من المقرر منح درجة GEO واسعة أو بند مطابقة للجمهور، فلا يمكن ترك الحقول الأساسية فارغة.\n\n## 21. قائمة تدقيق التدقيق\n\nهل تم تحديد الكيان المدقق بالكامل؟ هل تم تسجيل منتج الذكاء الاصطناعي و واجهة المستخدم؟ هل تم تثبيت النص قبل القياس؟ هل قام المشارك بتغيير النص؟ هل تم معرفة شروط الجلسة والتخصيص؟ هل تم تسجيل معلومات بلد المستخدم والموقع؟ هل تم الحفاظ على الاستجابة الكاملة؟ هل هو الإخراج الأول المناسب أم أفضل إخراج مختار؟ هل يوجد سجل كامل للأدلة؟ هل تم فصل العدد الفعلي للمستخدمين عن عدد الملاحظات؟ هل تم احتساب الملاحظات المكررة والمطابقة بشكل مستقل؟ هل تم التعامل بشكل صحيح مع حالات الرفض وأخطاء النظام في المقام؟ هل تم الاحتفاظ بالسجلات غير الصالحة وتوضيح سببها؟ هل تم فصل البيانات التركيبية والحقيقية؟ هل يتم تقديم استجابة واحدة كنتيجة للسكان؟\n\nهل يُطبَّق الادعاء فقط على المنتج المقاس، أو البلد، أو اللغة، أو الوقت؟ هل تم تقييم احتمال حدوث خطأ جسيم بشكل منفصل؟ هل يحمل الناتج بيانًا بالثقة أو عدم اليقين؟ هل تُعرض المناطق غير المختبرة بوضوح؟ هل يتجاوز البيان العام مستوى الملاحظة الفعلية؟ إذا لم يُجب على أحد الأسئلة الواقعية، فإن الناتج يحمل ثقة محدودة. إذا تُرِك أكثر من سؤال واحد بدون إجابة، فلا ينبغي استخدامه لتقييم GEO العام.\n\n## 22. الاعتراضات والردود\n\n### الاعتراض 1— \"المستخدم الفعلي يرى بالفعل إجابة واحدة فقط.\"\n\nهذا صحيح. الإجابة الوحيدة التي يراها المستخدم الفردي هي تجربة ذلك الشخص الحقيقية. لذلك، يتم تسجيل الأحداث الفردية. ومع ذلك، فإن الخبرة الفردية ليست هي نفسها خبرة السكان. نظام NOMOS يحافظ على كلا الحقائق معًا:\n\n> تجربة مستخدم واحد حقيقية. / المستخدم الواحد ليس هو جميع السكان.\n\n### اعتراض 2— “إذا كان النظام يعطي نفس الإجابة في كل مرة، أليست إجابة واحدة كافية؟”\n\nالادعاء بأن النظام يعطي نفس الإجابة في كل مرة يحتاج أيضًا إلى قياس. بالإضافة إلى ذلك:\n\n- الوقت،\n\n- الاسترجاع،\n\n- البلد،\n\n- اللغة،\n\n- الخطة،\n\n- التخصيص،\n\n- واجهة المستخدم\n\nقد يختلف. حتى النظام الذي يُفترض أنه حتمي لا يمكن تعميمه خارج الشروط المحددة.\n\n### اعتراض 3— \"لماذا بالضبط 1,000؟\"\n\nالرقم 1,000 ليس حدًا ساحرًا لليقين. GEO-1000 يعمل كنقطة مرجعية تأسيسية توازن بين:\n\n- حجم مستخدمين كبير،\n\n- تقدير واسع على مستوى المنتج،\n\n- تكلفة قابلة للتطبيق،\n\n- سهولة الفهم العامة.\n\nقد تتطلب المجموعات الفرعية المزيد من الملاحظات. يجب أن تتحقق الدراسات التجريبية من الحد أو تعدله.\n\n### اعتراض 4— “دع نفس 1,000 الأشخاص يختبرون جميع منتجات الذكاء الاصطناعي.”\n\nيمكن أن تكون هذه الطريقة مفيدة للمقارنة الزوجية بين النماذج. ومع ذلك، قد يؤدي اختيار المستخدمين المتقدمين فقط لذكاء اصطناعي والذين يمكنهم الوصول إلى جميع المنتجات إلى تحيز في السكان المستهدفين. أيضًا، الملاحظات من نفس الشخص تعتمد على بعضها البعض. سيتم مقارنة التصاميم المزدوجة بالكامل، والمزدوجة جزئيًا، والمتوازنة لاحقًا.\n\n### اعتراض 5— \"أليس لقطة الشاشة دليلاً كافياً بالفعل؟\"\n\nلقطات الشاشة مهمة. ومع ذلك، بمفردها لا تظهر دائماً ما يلي:\n\n- الزمن الحقيقي\n\n- دولة\n\n- خطة\n\n- المحادثة السابقة\n\n- التخصيص\n\n- تحديث الإجابة\n\n- تغيير الملف\n\n- الرد الكامل\n\nلهذا السبب، تُعَد لقطة الشاشة جزءًا مهمًا من حزمة الأدلة. إنها ليست كل شيء.\n\n### الاعتراض 6— “لماذا ندرج نظامًا لا يستجيب في النتيجة؟”\n\nقد تكون تجربة المستخدم الحقيقية هي عدم الحصول على إجابة. الرفض أو الخطأ:\n\n- فني،\n\n- أمني،\n\n- سياسي،\n\n- الوصول\n\nقد يكون هو النتيجة. إذا تم تطبيق البروتوكول بشكل صحيح، يجب تسجيل الحدث. يُصنَّف عدم استجابة النظام بسبب خطأ فني من قبل المشارك بشكل منفصل.\n\n### اعتراض 7— \"لماذا يجب أن تؤثر خطأ شديد واحد على التفتيش بأكمله؟\"\n\nخطأ واحد لا يثبت أن معظم السكان ارتكبوا نفس الخطأ. ومع ذلك، فإن الضرر المحتمل لخطأ واحد يمكن أن يكون شديدًا. لذلك:\n\n- تكرار النتيجة\n\n- القرار الحرج والضرر والنزاهة\n\nيتم تقييمها بشكل منفصل. المتوسط لا يمكنه مسح الضرر البشري تلقائيًا.\n\n### اعتراض 8— «إذا لم نستطع قول أي شيء برد واحد، ما هي قيمة الاختبارات المبكرة؟»\n\nالاختبارات الفردية وعينة صغيرة:\n\n- توليد الفرضيات\n\n- اكتشف أنواع الأخطاء\n\n- اختبارات التجارب،\n\n- اختبر نظام الالتقاط،\n\n- قم معايرة القضاة،\n\nيمكن أن تكشف عن أحداث حرجة. ما هو الخطأ هو عدم إجراء اختبار استكشافي. ما هو الخطأ هو تقديم نتيجة الاختبار الاستكشافي كدرجة سكانية.\n\n## المبدأ الشائع للفصل 24\n\nتم كتابة هذا الفصل للقضاء على مفهوم خاطئ واحد: \"لقد سألت الذكاء الاصطناعي، وحصلت على إجابة؛ هذه هي نتيجة GEO الخاصة بي.\" لا. أنت لم تحصل بعد على نتيجة GEO عامة. ما لديك هو ملاحظة. هذه الملاحظة:\n\n- حقيقية،\n\n- هامة،\n\n- وحتى حرجة\n\nقد يكون كذلك. ومع ذلك، لا يزال مجرد ملاحظة واحدة. للحصول على درجة GEO، وجود:\n\n- المستخدمين،\n\n- منتجات الذكاء الاصطناعي،\n\n- الدول،\n\n- اللغات،\n\n- الجلسات،\n\n- الأوقات\n\nما يجب قياسه هو توزيع التمثيل عبر منتجات الذكاء الاصطناعي، والدول، واللغات، والجلسات، والوقت. لقطة شاشة واحدة ليست توزيعاً. عشر تكرارات آلية ليست عشرة أشخاص مستقلين. ولا تمثل ألف إجابة من عينة فقيرة سكان العالم. حتى العينة النسبية للسكان قد تكون غير مكتملة بدون عدالة لغوية. المتوسط العالي لا يمكن أن يمحو الأخطاء الحرجة. ولذلك فإن القانون الأول لقياس NOMOS هو:\n\n> الإجابة الواحدة هي حدث. / الإجابات المتعددة هي نمط. / العينة المحددة هي تقدير للسكان. / التكرار على مدى الزمن هو مقياس للاستقرار. / لكن أيًا من هذه وحدها ليست سببًا أو قيمة مستدامة.\n\n## طلب قسم 1 من NOMOS\n\n> لا تحضر لي لقطة شاشة واحدة ثم تتحدث عن النظام بأكمله.\n\n> لا تجعل إجابة مستخدم واحد هي إجابة سكان العالم.\n\n> لا تحوِّل النسخ المكررة من نفس الحساب إلى أشخاص مستقلين.\n\n> لا تقم بتحديث الإجابة وعرض المفضل كما لو كان التوزيع الحقيقي.\n\n> لا تزيل الرفض أو الأخطاء أو المجهولات من المقام.\n\n> لا تعمم لغة واحدة على العالم، أو دولة واحدة على كل الدول، أو منتج ذكاء اصطناعي واحد على جميع الأنظمة التوليدية.\n\n> لا تحول نجاحًا واحدًا إلى دليل على تأثير التدخل، أو خطأ واحد إلى صفة ثابتة للنظام بأكمله.\n\n> لا تُغرق خطأً شديدًا واحدًا ضمن المتوسط.\n\n> أولاً، سجّل الحدث. / ثم قس النمط. / ثم حدد السكان المستهدفين. / ثم أظهر الاعتمادية وعدم اليقين. / وتحدث فقط بالقدر الذي تحمله الأدلة.\n\n## جملة ختام الفصل\n\n> تمثيل الكيان في أنظمة الذكاء الاصطناعي ليس إجابة واحدة. منتجات الذكاء الاصطناعي هي توزيع يجب قياسه عبر المستخدمين والدول واللغات والجلسات والأوقات.\n\n## النواة المعيارية\n\n> يجوز لمخرج واحد من نظام توليدي أن يثبت وقوع استجابة بعينها في ظروف موثقة. ولا يجوز استخدام مخرج واحد للاستدلال على: - الانتشار في المجتمع المستهدف، - السلوك المعتاد للمنتج، - الاستقرار عبر الزمن، - الاتساق بين اللغات، - الاتساق بين البلدان، - الاتساق بين المنتجات، - أثر التدخل، - يقين التوصية، - الأثر التجاري، - المطابقة، - أو درجة GEO. ويجب أن تستند أي ادعاءات أوسع نطاقًا إلى مجتمع مستهدف محدد مسبقًا، وتصميم صالح متعدد الملاحظات، وبنية تبعية موثقة، وحزمة أدلة، وقاعدة تقييم، وبيان للنطاق، وإفصاح عن عدم اليقين. ويجوز لمخرج واحد ذي ضرر مرتفع أن يفعّل مراجعة مستقلة لحادثة حرجة، من دون أن يُعامل بوصفه دليلًا على مدى الانتشار في المجتمع المستهدف.","character_count":37969,"record_sha256":"3915deb7b58970e8569583f1aba78df84f2ddd167afa1bfba0c977bcfe45dad2"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-ar-chapter-02","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"ar","language_name":"Arabic","direction":"rtl","record_type":"chapter","sequence":4,"chapter_number":2,"item_number":null,"title":"التمثيل هو توزيع","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/ar/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22041753","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22041753","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K04","K05","K09"],"source_word_count":6390,"source_document_sha256":"a851520c99cda8b6b395216ec7468472c98216f38ab18e61fede32ccf3c80dda","structured_json":"{\"number\":2,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH02\",\"title\":\"التمثيل هو توزيع\",\"subtitle\":null,\"sourceFile\":\"2.ci bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"CF157E98388D9F58E9BEF9F44ADF14CD5B513AC59035C47BFA391660D30BE6D5\",\"sourceWordCount\":6390,\"sourceIds\":[\"K04\",\"K05\",\"K09\"],\"machine\":{\"chapter\":2,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH02\",\"title\":\"التمثيل هو توزيع\",\"subtitle\":null,\"sourceIds\":[\"K04\",\"K05\",\"K09\"],\"normativeRuleId\":\"NOMOS-AUDIT-CH02-R01\",\"normativeRuleEnglish\":\"An entity's generative-system representation MUST be treated as a conditional distribution of observable outcomes across defined: - AI products and user surfaces, - users or sampling units, - countries, - languages and locales, - session and personalisation states, - prompts, - and measurement times. A single aggregate score MUST NOT replace disclosure of: - scope and coverage, - outcome distribution, - subgroup variation, - critical-error incidence, - unknown and untested mass, - temporal stability, - weighting rules, - and uncertainty. Equal averages MUST NOT be interpreted as equivalent representation quality when their subgroup, severity, coverage, or stability distributions materially differ. Untested groups MUST NOT be imputed as conforming, and rare high-harm outcomes MUST remain separately visible from average performance.\",\"normativeRuleSourceTurkish\":\"Bir varlığın üretken sistemlerdeki temsili; tanımlı AI ürünleri ve kullanıcı yüzeyleri, kullanıcılar veya örnekleme birimleri, ülkeler, diller ve locale’ler, oturum ve kişiselleştirme durumları, promptlar ve ölçüm zamanları arasında oluşan koşullu gözlenebilir sonuç dağılımı olarak değerlendirilmelidir. Tek bir toplulaştırılmış skor; kapsamı, sonuç dağılımını, alt grup farklarını, Critical hata oranını, bilinmeyen ve test edilmemiş kütleyi, zaman kararlılığını, ağırlıkları ve belirsizliği görünmez kılamaz. Aynı ortalama, maddi ölçüde farklı dağılımlar için eşdeğer temsil kalitesi anlamına gelmez.\",\"machineBlocksEnglish\":[{\"blockId\":\"CH02-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE READABLE BY MACHINE FOR CHAPTER 31\",\"sourceParagraph\":1312},{\"blockId\":\"CH02-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH02-R01\",\"sourceParagraph\":1313},{\"blockId\":\"CH02-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"An entity's generative-system representation MUST be treated as a\",\"sourceParagraph\":1315},{\"blockId\":\"CH02-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"conditional distribution of observable outcomes across defined:\",\"sourceParagraph\":1316},{\"blockId\":\"CH02-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- AI products and user surfaces,\",\"sourceParagraph\":1318},{\"blockId\":\"CH02-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- users or sampling units,\",\"sourceParagraph\":1319},{\"blockId\":\"CH02-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- countries,\",\"sourceParagraph\":1320},{\"blockId\":\"CH02-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- languages and locales,\",\"sourceParagraph\":1321},{\"blockId\":\"CH02-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- session and personalisation states,\",\"sourceParagraph\":1322},{\"blockId\":\"CH02-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- prompts,\",\"sourceParagraph\":1323},{\"blockId\":\"CH02-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and measurement times.\",\"sourceParagraph\":1324},{\"blockId\":\"CH02-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A single aggregate score MUST NOT replace disclosure of:\",\"sourceParagraph\":1326},{\"blockId\":\"CH02-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- scope and coverage,\",\"sourceParagraph\":1328},{\"blockId\":\"CH02-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- outcome distribution,\",\"sourceParagraph\":1329},{\"blockId\":\"CH02-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- subgroup variation,\",\"sourceParagraph\":1330},{\"blockId\":\"CH02-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- critical-error incidence,\",\"sourceParagraph\":1331},{\"blockId\":\"CH02-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- unknown and untested mass,\",\"sourceParagraph\":1332},{\"blockId\":\"CH02-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- temporal stability,\",\"sourceParagraph\":1333},{\"blockId\":\"CH02-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- weighting rules,\",\"sourceParagraph\":1334},{\"blockId\":\"CH02-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and uncertainty.\",\"sourceParagraph\":1335},{\"blockId\":\"CH02-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Equal averages MUST NOT be interpreted as equivalent representation\",\"sourceParagraph\":1337},{\"blockId\":\"CH02-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"quality when their subgroup, severity, coverage, or stability\",\"sourceParagraph\":1338},{\"blockId\":\"CH02-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"distributions materially differ.\",\"sourceParagraph\":1339},{\"blockId\":\"CH02-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Untested groups MUST NOT be imputed as conforming, and rare high-harm\",\"sourceParagraph\":1341},{\"blockId\":\"CH02-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"outcomes MUST remain separately visible from average performance.\",\"sourceParagraph\":1342},{\"blockId\":\"CH02-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Normative Turkish equivalent:\",\"sourceParagraph\":1343},{\"blockId\":\"CH02-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The representation of an entity in generative systems should be evaluated as the conditional observable outcome distribution arising between defined AI products and user interfaces, users or sampling units, countries, languages and locales, session and personalisation states, prompts, and measurement times. A single aggregated score cannot make the scope, outcome distribution, subgroup differences, critical error rate, unknown and untested population, temporal stability, weights, and uncertainty invisible. The same average does not mean equivalent representation quality for materially different distributions.\",\"sourceParagraph\":1344}],\"normativeRuleLocalized\":\"يجب التعامل مع تمثيل الكيان في الأنظمة التوليدية بوصفه توزيعًا شرطيًا للنتائج القابلة للرصد عبر أبعاد محددة تشمل: - منتجات الذكاء الاصطناعي وواجهات الاستخدام، - المستخدمين أو وحدات المعاينة، - البلدان، - اللغات والإعدادات المحلية، - حالات الجلسة والتخصيص، - المُدخلات، - وأوقات القياس. ولا يجوز لدرجة إجمالية واحدة أن تحل محل الإفصاح عن: - النطاق والتغطية، - توزيع النتائج، - التباين بين المجموعات الفرعية، - معدل الأخطاء الحرجة، - الكتلة المجهولة وغير المختبرة، - الاستقرار الزمني، - قواعد الترجيح، - وعدم اليقين. ولا يجوز تفسير تساوي المتوسطات على أنه تكافؤ في جودة التمثيل إذا اختلفت توزيعات المجموعات الفرعية أو مستويات الشدة أو التغطية أو الاستقرار اختلافًا جوهريًا. ويجب ألا يُفترض امتثال المجموعات غير المختبرة، كما يجب أن تظل النتائج النادرة ذات الضرر المرتفع ظاهرة بصورة منفصلة عن متوسط الأداء.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH02-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قَاعِدَة قابلة للقراءة آليًا للفصل 31\",\"sourceParagraph\":1312,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معرّف القاعدة: NOMOS-تَدقيق-CH02-R01\",\"sourceParagraph\":1313,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب التعامل مع تمثيل النظام التوليدي للكيان كـ\",\"sourceParagraph\":1315,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"توزيع شرطي للنتائج القابلة للملاحظة عبر المحددات التالية:\",\"sourceParagraph\":1316,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- منتجات الذكاء الاصطناعي وسطوح المستخدمين،\",\"sourceParagraph\":1318,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- المستخدمين أو وحدات العينات.\",\"sourceParagraph\":1319,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الدول،\",\"sourceParagraph\":1320,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- اللغات والمواقع المحلية،\",\"sourceParagraph\":1321,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- حالات الجلسة والتخصيص،\",\"sourceParagraph\":1322,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- المُدخلات،\",\"sourceParagraph\":1323,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- وأوقات القياس.\",\"sourceParagraph\":1324,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يجوز أن يحل مجموع النقاط الواحد محل الكشف عن:\",\"sourceParagraph\":1326,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- النطاق والتغطية،\",\"sourceParagraph\":1328,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- توزيع النتائج،\",\"sourceParagraph\":1329,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- تباين الفئات الفرعية،\",\"sourceParagraph\":1330,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- حدوث الأخطاء الحرجة،\",\"sourceParagraph\":1331,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الكتلة غير المعروفة وغير المختبرة،\",\"sourceParagraph\":1332,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الاستقرار الزمني،\",\"sourceParagraph\":1333,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- قواعد الترجيح،\",\"sourceParagraph\":1334,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- وعدم اليقين.\",\"sourceParagraph\":1335,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يجوز تفسير المتوسطات المتساوية على أنها تمثيل متكافئ.\",\"sourceParagraph\":1337,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الجودة عندما يكون فرعهم الفرعي أو شدتهم أو تغطيتهم أو استقرارهم\",\"sourceParagraph\":1338,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"التوزيعات تختلف جوهريًا.\",\"sourceParagraph\":1339,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب عدم افتراض أن المجموعات غير المختبرة متوافقة، والضرر الشديد النادر\",\"sourceParagraph\":1341,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تظل النتائج مرئية بشكل منفصل عن الأداء المتوسط.\",\"sourceParagraph\":1342,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المكافئ التركي المعياري:\",\"sourceParagraph\":1343,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب تقييم تمثيل الكيان في الأنظمة التوليدية باعتباره توزيع النتائج المرصودة الشرطية الناشئة بين منتجات الذكاء الاصطناعي المعرفة وواجهات المستخدمين، المستخدمين أو وحدات العينات، البلدان، اللغات والمواقع، حالات الجلسة والتخصيص، صياغات المُدخل، وأوقات القياس. لا يمكن لمؤشر موحد مجمع أن يجعل النطاق، توزيع النتائج، اختلافات الفئات الفرعية، معدل الأخطاء الحرجة، الثقافة السكانية غير المعروفة وغير المختبرة، الاستقرار الزمني، الأوزان، وعدم اليقين غير مرئية. نفس المتوسط لا يعني جودة تمثيل متكافئة لتوزيعات مختلفة مادياً.\",\"sourceParagraph\":1344,\"language\":\"ar\"}]}}","text":"## حد الفصل\n\nأقرت المادة 1 الحكم التالي:\n\n> الاستجابة الواحدة ليست درجة GEO. الاستجابة الواحدة هي ملاحظة فردية حدثت في ظروف مسجلة.\n\nيجيب هذا القسم على السؤال التالي:\n\n> إذا لم تكن الاستجابة الواحدة هي درجة GEO، فما هو الشيء الفعلي الذي نريد قياسه؟\n\nالإجابة هي:\n\n> تمثيل كيان في الأنظمة التوليدية هو توزيع متعدد الأبعاد يتشكل عبر منتجات الذكاء الاصطناعي والمستخدمين والدول واللغات وظروف الجلسة وصياغات المُدخل والأوقات.\n\nهذا الفصل:\n\n- توزيع التمثيل،\n\n- الأبعاد الأساسية للتوزيع،\n\n- الفرق بين المتوسط والتوزيع\n\n- عدم المساواة بين المجموعات الفرعية،\n\n- الاستقرار،\n\n- مشكلة التغطية والملاحظات المفقودة،\n\n- خطر الأخطاء النادرة والخطيرة،\n\n- الهيكل المفاهيمي لبطاقة النتائج المتاحة للجمهور\n\nيحدد. هذا الفصل لم يتطرق بعد إلى:\n\n- عدد المشاركين الذين سيتم تعيينهم لكل بلد،\n\n- كيفية إنشاء إطار العينة،\n\n- كيفية التحقق من صحة الترجمات السريعة،\n\n- كيفية تقييم الادعاءات الذرية،\n\n- الصيغة الدقيقة للنتيجة النهائية NOMOS،\n\n- عوائد المطابقة\n\nلا يُقرّ هذا الفصل هذه المسائل بشكل معياري؛ تتناول الفصول اللاحقة هذه المسائل بشكل منفصل. قبل تحديد صيغة التقييم، يعرّف الفصل 2 الواقع الذي يُراد للتقييم أن يمثله.\n\n## NOMOS التحدي\n\nاعتبر منتجين للذكاء الاصطناعي. كل منهما يحصل على نفس متوسط النقاط العالمي:\n\n#### 90 / 100\n\nنتائج اللغة للمنتج الأول كما يلي:\n\n- الإنجليزية: 90\n\n- التركية: 91\n\n- الألمانية: 89\n\n- اليابانية: 90\n\n- العربية: 90\n\nنتائج اللغة للمنتج الثاني كما يلي:\n\n- الإنجليزية: 99\n\n- التركية: 98\n\n- الألمانية: 97\n\n- اليابانية: 86\n\n- العربية: 70\n\nالمتوسط البسيط لكلا المنتجين هو 90. هل لهما نفس جودة GEO؟ لا. المنتج الأول ينتج تمثيلًا مشابهًا بلغات مختلفة. المنتج الثاني ينتج تمثيلًا ممتازًا في بعض اللغات ولكنه ضعيف جدًا في لغة أخرى. يخفي المتوسط الفردي هذا الاختلاف. الآن ضع في اعتبارك منتجين آخرين. 95% من الردود لكلا المنتجين تلبي معايير الاجتياز. يتكون 5% المتبقي في المنتج الأول من:\n\n- نواقص نطاق صغيرة،\n\n- نقص في التوضيح محدود،\n\n- بعض المجهولين\n\nالنتائج. يتكون 5% المتبقي في المنتج الثاني من:\n\n- سلطة صحية غير صحيحة.\n\n- رخصة غير موجودة،\n\n- هوية قانونية غير صحيحة،\n\n- نصيحة غير مناسبة\n\nموجودة. معدل الدقة الخام لكليهما مرة أخرى هو 95 بالمئة. هل لهما نفس خطر التمثيل؟ لا. الآن ضع في اعتبارك الزوج الثالث. متوسط كلاهما عبر ثلاث موجات قياس هو 90. الأول:\n\n- الموجة 1: 90\n\n- الموجة 2: 91\n\n- الموجة 3: 89\n\nالثاني:\n\n- الموجة 1: 98\n\n- الموجة 2: 90\n\n- الموجة 3: 82\n\nهل لديهم نفس الاتساق مع مرور الوقت؟ لا. في هذه الحالة، القضية ليست فقط: 'ما هو المتوسط؟' نحتاج أيضًا إلى معرفة ما يلي: كيف يتم توزيع النتائج؟ من هو ممثل تمثيلًا جيدًا، ومن هو ممثل تمثيلًا ضعيفًا؟ أي اللغات والدول متأخرة؟ ما مدى خطورة الأخطاء؟ كم تتغير النتيجة مع مرور الوقت؟ أي المجالات لم تُقاس أبدًا؟ بأي أوزان تم إنشاء المتوسط؟ كم عدد الحقائق المختلفة التي تكمن وراء نفس المتوسط؟ الاستنتاج الأول لهذا القسم هو:\n\n> المتوسط نفسه ليس هو التمثيل نفسه.\n\nينص حكمه الثاني على:\n\n> قد يكون درجة GEO ملخصًا للتوزيع؛ لا يمكن أن يحل محل التوزيع.\n\n## 1. غرض الفصل\n\nيحدد هذا القسم كيفية فهم تمثيل الكيانات في الأنظمة التوليدية قبل اختزاله إلى رقم واحد. الأهداف الرئيسية له هي:\n\n- لإظهار أن التمثيل ليس \"وجهة نظر الذكاء الاصطناعي\" الثابتة والفريدة\n\n- لتحديد الشروط التي يعتمد عليها ناتج التمثيل\n\n- لتوضيح أن الثنائية صحيحة-خاطئة وحدها غير كافية\n\n- لفصل الدقة المتوسطة عن عدم المساواة بين المجموعات الفرعية\n\n- لإظهار خطر الخطأ الكبير المخفي ضمن المتوسطات العالية\n\n- لإظهار أن الاستقرار والدقة ليسا نفس المفهوم\n\n- لمنع المناطق غير المقاسة من أن تُملأ بالافتراضات الإيجابية ضمن التوزيع\n\n- لتحضير هيكل درجة مستقبلية لـ NOMOS تكون فردية ولكن ليست محكومًا عليها بأن تكون فردية\n\nفي نهاية هذا القسم، يجب أن يكون القارئ قادرًا على الإجابة عن السؤال التالي:\n\n> لماذا لا يقتصر ناتج GEO لكيان ما على معدل الدقة المتوسط فقط؟\n\n## 2. الأحكام المعيارية المركزية\n\n> تمثيل الكيان في الأنظمة التوليدية هو التوزيع الشرطي للاستجابات ونتائج التمثيل المختلفة التي يمكن أن تحدث تحت شروط محددة.\n\nهذا التوزيع:\n\n- ليس \"الفكر\" المجرد لنموذج واحد\n\n- ليس هذا الرأي العام لجميع أنظمة الذكاء الاصطناعي،\n\n- ليس فقط معدل تكرار الموقع،\n\n- ليس فقط تكرار ذكر اسم العلامة التجارية،\n\n- ليس فقط الدقة المتوسطة،\n\nليس فقط معدل التوصية. توزيع التمثيل، ضمن بروتوكول معين، يظهر ما يلي:\n\n> أي مستخدم يرى أي نوع من التمثيل على أي منتج ذكاء اصطناعي و واجهة المستخدم، بأي لغة، في أي بلد، باستخدام أي مُدخل، تحت أي شرط جلسة، وفي أي وقت.\n\nلذلك، فإن نتيجة التوزيع تعتمد دائمًا على الأسئلة التالية: أي كيان؟ أي منتج ذكاء اصطناعي؟ أي واجهة المستخدم؟ أي فئة مستهدفة؟ أي بلد؟ أي لغة وموقع؟ أي مُدخل؟ أي شرط جلسة؟ أي موجة قياس؟ أي حزمة حقائق؟ أي قاعدة تقييم؟ عندما يتغير أي من هذه الحقول، قد تتغير التوزيعات أيضًا.\n\n## 3. ماذا يعني كلمة \"توزيع\"؟\n\nفي هذا الكتاب، لا تشير كلمة التوزيع إلى وجهة نظر خفية أو ميتافيزيقية يُفترض أنها موجودة داخل نظام الذكاء الاصطناعي. كما أنها لا تدعي: NOMOS: \"هذا هو التوزيع الحقيقي للشركة في ذهن النموذج.\" التوزيع هنا عملي وقابل للملاحظة.\n\n> إنه نمط النتائج المختلفة للتمثيل التي يمكن الحصول عليها تحت بروتوكول محدد داخل المجتمع المستهدف وضمن ظروف القياس.\n\nيجب تمييز بين توزيعين.\n\n### 3.1. توزيع التمثيل المستهدف\n\nإنه التوزيع الذي يحاول القياس التنبؤ به لكنه لا يمكن ملاحظته بالكامل بشكل مباشر. يتم تمثيله كالتالي:\n\n### P_E(Y | A, C, L, S, P, T, U)\n\nهنا:\n\n- E: الكيان الذي تم تدقيقه\n\n- Y: نتيجة التمثيل\n\n- الإجابة: منتج الذكاء الاصطناعي واجهة المستخدم\n\n- C: البلد أو الحالة الجغرافية\n\n- L: اللغة والموقع\n\n- S: حالة الجلسة والتخصيص الشخصي\n\n- P: الإدخال\n\n- T: موجة الزمن أو القياس\n\n- U: كون المستخدم المستهدف\n\nيطرح هذا التعبير السؤال: \"في كون المستخدم المستهدف المحدد، تحت الظروف المحددة، ما هي النتائج التمثيلية التي تحدث مع أي احتمالات؟\" لا يمكن قياس جميع عناصر التوزيع المستهدف. يتم تقديرها من خلال أخذ العينات.\n\n### 3.2. التوزيع التجريبي المشاهد\n\nإنه توزيع الملاحظات الصالحة التي تم الحصول عليها في القياس الفعلي أو الاصطناعي. تمثيله:\n\n### P̂_E\n\nيمكن استخدامه. التوزيع التجريبي ليس هو التوزيع الهدف نفسه. إنه تقدير يتم إنتاجه من خلال عينه، والوزن، وتصميم القياس. قد يعتمد حجم الفرق على:\n\n- تصميم العينة\n\n- اختيار المشاركين\n\n- تغطية الدولة واللغة\n\n- معدل الملاحظات غير الصالحة\n\n- عدم الاستجابة\n\n- خطأ المقيم\n\n- موجة القياس\n\n- اختيار صياغة المُدخل\n\n- ظروف المنتج والواجهة\n\n- الوزن\n\n- التجميع والاعتماد\n\nلذلك، لا يمكن نشر التوزيع التجريبي كـ \"الحقيقة المطلقة والثابتة للذكاء الاصطناعي.\" التعبير الصحيح يجب أن يكون: \"التقدير الذي تم الحصول عليه للسكان المستهدفين المحددين وظروف القياس المحددة.\"\n\n## 4. فضاء التمثيل\n\nتمثيل الكيان لا يحدث في بعد واحد فقط. كل ملاحظة توجد في فضاء متعدد الأبعاد للظروف. التمثيل الأساسي:\n\nX_i= (E_i, A_i, U_i, C_i, L_i, S_i, P_i, T_i)\n\nهنا:\n\n- Ei: الكيان\n\n- الذكاء الاصطناعي: منتج الذكاء الاصطناعي واجهة المستخدم\n\n- Ui: المستخدم أو وحدة العينة\n\n- Ci: الدولة والطبقة الجغرافية\n\n- Li: اللغة والإعداد الإقليمي\n\n- Si: الحالة، الخطة، وحالة التخصيص\n\n- Pi: المُدخل أو عائلة المُدخلات\n\n- Ti: الوقت وموجة القياس\n\nالاستجابة المولدة:\n\nR_i\n\nيمكن عرضها. الحالة التمثيلية الناتجة عن تقييم الاستجابة هي:\n\nY_i= g(R_i, V_E, J)\n\nويمكن اعتبارها كذلك. هنا:\n\n- VE: تم استخدام حزمة الحقيقة المُوثَّقة للكيان\n\n- J: قواعد التقييم والتحكيم\n\n- g: عملية التقييم التي تحول الاستجابة إلى نتائج تمثيلية\n\nمعنى هذا التمثيل هو كما يلي: لا يمكن تقييم الاستجابة بمفردها دون الإشارة إلى أي كيان، أي حزمة حقائق، وأي قاعدة تقييم تم فحصها وفقًا لها.\n\n## 5. النتيجة الممثلة ليست قيمة واحدة\n\nفقط الاستجابة بالكامل:\n\n- أن يُجبر على الانتماء إلى فئات\n\nصحيح،\n\n- هي خاطئة\n\nتقديم تصنيف غالبًا ما يكون غير كافٍ. يمكن أن تحدث الحالات التالية معًا في نفس الاستجابة:\n\n- الهوية الصحيحة\n\n- الفئة الرئيسية الصحيحة\n\n- تغطية الخدمة غير مكتملة\n\n- عدد الموظفين قديم\n\n- ادعاء القيادة غير مدعوم\n\n- الاقتباس الصحيح\n\n- توصية غير مناسبة\n\n- نقص غير حرج في الحدود\n\nلذلك، يمكن اعتبار نتيجة التمثيل كموجه نتيجة. التمثيل المحتمل:\n\nY_i= (y_i^id, y_i^cat, y_i^fact, y_i^scope, y_i^time, y_i^evidence, y_i^recommendation, y_i^harm)\n\nهنا:\n\n- yiid: دقة الهوية\n\n- yicat: دقة الفئة والدور\n\n- yifact: دقة الأمور الواقعية\n\n- yiscope: الحفاظ على النطاق والحدود\n\n- yitime: الصلاحية الزمنية\n\n- yievidence: التوافق بين الادعاء والدليل\n\n- yirecommendation: التوصية ومدى ملاءمتها للمستخدم\n\n- yiharm: فئة الضرر الناتج عن الخطأ أو التوجيه الخاطئ\n\nستُحدد قواعد التسجيل الدقيقة لهذه المجالات في الأقسام التالية. المبدأ الإرشادي هنا هو:\n\n> يجب تقييم الإجابة النموذجية ليس فقط بناءً على ما إذا كانت تحتوي على معلومات صحيحة، بل أيضًا بناءً على لمن، وماذا، وفي أي حدود، وبأي دليل، ولمن يتم توصيلها بشكل مناسب.\n\n## 6. حالات التمثيل الأساسية\n\nقد لا يكون وضع كل ادعاء ذري والاستجابة النهائية نفسه. يفصل هذا القسم مفهوميًا الحالات الأساسية التالية.\n\n### 6.1. مدعوم\n\nيتم دعم الادعاء بأدلة كافية ضمن النطاق والوقت المحددين.\n\n### 6.2. متناقض\n\nيدخل الادعاء في صراع مع السجلات الموثوقة والملائمة.\n\n### 6.3. غير مدعوم\n\nلا يوجد دعم كافٍ للادعاء. لم يثبت أن الادعاء بالضرورة خطأ. ومع ذلك، لا توجد سجلات كافية لقبوله على أنه صحيح.\n\n### 6.4. قديم - لم يعد صالحًا\n\nقد يكون الادعاء صحيحًا في الماضي. اعتبارًا من تاريخ القياس، لم يعد صالحًا أو لا يمكن التحقق من دقته الحالية.\n\n### 6.5. مدعوم جزئيًا — مدعوم جزئيًا\n\nتم دعم نطاق محدد فقط، أو السكان، أو الدولة، أو المنتج، أو وقت الادعاء. قد يكون الرد قد تجاوز حد الدعم.\n\n### 6.6. خارج النطاق — خارج النطاق\n\nالادعاء غير مرتبط بالكيان الذي تم تدقيقه أو بحزمة الحقيقة. قد تكون قد نُقلت من كيان آخر، منتج، دولة، أو خدمة.\n\n### 6.7. خلط الكيانات — دمج الكيانات\n\nالنظام:\n\n- شركتان مختلفتان،\n\n- العلامة التجارية والكيان القانوني،\n\n- شخص والمؤسسة،\n\n- الكيان القديم والجديد،\n\n- قد خلط بين منظمات مختلفة تحمل نفس الاسم\n\nمع بعضها البعض. هذا الخطأ ليس مجرد خطأ واقعي. إنه فساد في كائن التمثيل.\n\n### 6.8. حَذْفُ الْمَوَاد — مَعْلُومَات مَفْقُودَة\n\nقد تكون الجمل في الرد صحيحة. ومع ذلك، تم حذف معلومات أساسية من شأنها تغيير قرار المستخدم. مثال: الخدمة متاحة فقط في بعض الدول. الرخصة محدودة في سلطة قضائية معينة. السعر لا يشمل الضريبة. النتيجة مبنية على بيانات الطرف الأول. المنتج غير مناسب لبعض المستخدمين. الحذف يمكن أن يخلق استنتاجًا خاطئًا حتى لو لم تكن هناك جملة خاطئة مباشرة.\n\n### 6.9. رَفْض — تَرْفِيض\n\nالنظام رفض الرد. الرفض:\n\n- مناسب,\n\n- غير ضروري,\n\n- غير متسق,\n\n- مبني على الأمن,\n\n- تقني\n\nقد يحدث. Ret لا يُعتبر تلقائيًا فاشلًا أو ناجحًا. يتم تصنيفه بشكل منفصل.\n\n### 6.10. لا توجد نتيجة\n\nالنظام لم ينتج استجابة قابلة للاستخدام لأسباب تقنية أو تشغيلية. ليس هو نفس Ret.\n\n### 6.11. مجهول\n\nالسجلات المتاحة غير كافية لتصنيف موثوق. لا يمكن تحويل المجهول إلى نتيجة إيجابية.\n\n## 7. الخصائص الرئيسية للتوزيع\n\nلا يمكن تفسير توزيع تمثيلي بناءً على المتوسط فقط. على الأقل، يجب تقييم الخصائص التالية.\n\n### 7.1. الاتجاه المركزي\n\nيلخص الدقة العامة أو مستوى التحول في الاستجابات. أمثلة على المقاييس:\n\n- المتوسط\n\n- المتوسط المرجح\n\n- الوسيط\n\n- معدل النجاح\n\nالاتجاه المركزي مهم. ومع ذلك، فهو يظهر فقط مركز التوزيع.\n\n### 7.2. الانتشار والتباين\n\nيشير إلى مدى انتشار النتائج حول المركز. من بين نظامين لهما نفس المتوسط، قد يكون أحدهما ثابتًا بين المستخدمين، بينما الآخر قد يكون متغيرًا بدرجة كبيرة. التباين:\n\n- المستخدمين،\n\n- الدول،\n\n- اللغات،\n\n- الجلسات،\n\n- موجات القياس\n\nيمكن أيضًا فحصها بينهم.\n\n### 7.3. شكل التوزيع\n\nهل النتائج متجمعة حول نقطة مركزية واحدة؟ أم أنها مقسمة إلى مجموعتين أو أكثر؟ على سبيل المثال:\n\n- إذا رأى نصف المستخدمين دقة عالية جدًا،\n\n- ورأى النصف الآخر دقة منخفضة جدًا\n\nقد يكون المتوسط ​​متوسطًا. ومع ذلك، فإن تجربة المستخدم النموذجية ليست \"دقة متوسطة\". إنها تجربتان منفصلتان ومتطرفتان.\n\n### 7.4. اختلافات الفئات الفرعية\n\nهل ترى مجموعات لغوية أو دولة أو مستخدم معينة نتائج مختلفة بشكل منتظم؟ قد يخفي المتوسط ​​العالمي هذا الاختلاف.\n\n### 7.5. مخاطر الذيل\n\nهل هناك أخطاء نادرة التردد لكنها شديدة؟ يمكن أن يكون للأحداث النادرة تأثير صغير على المتوسط. يمكن أن يكون تأثيرها على الضرر البشري كبيرًا.\n\n### 7.6. التغطية\n\nكم من كون المستخدمين الهدف تم قياسه فعليًا؟ يمكن العثور على درجة عالية مع تغطية منخفضة.\n\n### 7.7. الكتلة المفقودة والمجهولة\n\nما هي نسبة الاستجابات التي هي:\n\n### غير معروف،\n\n### لم يتم اختبارها،\n\nرفض، عدم استجابة فنية أو سجل غير صالح؟\n\n### 7.8. استقرار الزمن\n\nإلى أي مدى يتم الحفاظ على التوزيع عبر موجات القياس المختلفة؟\n\n## 8. توقيع توزيع ممثل للمرشح NOMOS\n\n### مفهوم المرشح\n\nيوصى بأن يتم تحديد نتيجة GEO أولاً بواسطة توقيع التوزيع التالي بدلاً من رقم واحد:\n\nRDS(E) = (μ, κ, σ, Δ, τ, ρ, u)\n\nيُسمى هذا التمثيل توقيع توزيع التمثيل، أي:\n\n#### توقيع توزيع التمثيل\n\nالمكونات:\n\n#### μ — مستوى التمثيل العام\n\nالدقة الإجمالية أو التنبؤ بالانتقال وفقًا للأوزان والنطاق المحدد.\n\n#### κ — التغطية\n\nالمدى الذي يتم فيه قياس المستخدم المستهدف والبلد واللغة ومنتج الذكاء الاصطناعي وفترة الزمن بشكل كافٍ.\n\n#### σ — التغير\n\nانتشار بين المستخدمين والخلايا التجريبية.\n\n#### Δ — عدم المساواة بين المجموعات الفرعية\n\nالفرق المادي بين اللغة أو البلد أو المنتج أو المجموعات المهمة الأخرى.\n\n#### 'تاو — الذيل ومخاطر الخطأ الحرج\n\nمعدل وطبيعة الأخطاء النادرة والشديدة.\n\n#### ρ — الاستقرار الزمني\n\nمرونة التوزيع عبر الموجات.\n\n#### u — كتلة مجهولة وغير محلولة\n\nغير معروف هو الجزء من التوزيع الذي يظل دون حل أو لم يتم تقييمه بشكل كافٍ. هذه الإشارة ليست بعد صيغة تقييم نهائية. العناصر التالية تحتاج إلى تطوير إضافي:\n\n- تعريف محدد،\n\n- تقدير،\n\n- وزن،\n\n- العرض العام\n\nسيتم الانتهاء منها من خلال الدراسات التجريبية والفصول اللاحقة. المبدء الأساسي هو:\n\n> يجب أن يجيب ناتج GEO ليس فقط على سؤال 'ما مدى الدقة؟' بل أيضًا 'لمن، ما مدى التناسق، ما مدى العدالة، ما مدى الشمولية، وما مدى المخاطرة؟'\n\n## 9. الغسيل المتوسط\n\nإذا كان المؤسَّسة تُظهِر فقط متوسطًا عالميًا مرتفعًا وتُخفي العيوب الجوهرية للتوزيع، يُسمَّى هذا:\n\n#### غسل المتوسط\n\nيمكن أن يحدث غسل المتوسط بالطرق التالية:\n\n- إخفاء أضعف لغة\n\n- استبعاد الدول الصغيرة من التقرير\n\n- خلط الأخطاء الحرجة في معدل الخطأ العام\n\n- إزالة نتائج غير المعروفة من المقام\n\n- شمل منتجات الذكاء الاصطناعي ذات الأداء الجيد فقط\n\n- استبعاد موجة القياس الضعيفة\n\n- جعل السكان خارج النطاق غير مرئيين\n\n- تغيير الأوزان بعد رؤية النتائج\n\nيمكن حساب المتوسط رياضيًا بشكل صحيح. ومع ذلك، فإن التمثيل الذي يقدمه للجمهور قد يظل مضللًا. لذلك:\n\n> الحساب الرياضي الصحيح للمتوسط لا يعني أنه كافٍ لاتخاذ القرار.\n\n## 10. واقع مختلف لنفس المتوسط\n\nيمكن أن يكون المتوسط 90 في كل التوزيعات التركيبية التالية.\n\n### 10.1. توزيع متجانس\n\nجميع المجموعات الفرعية الرئيسية تقع في نطاق 88–92. هذا التوزيع متوازن نسبيًا.\n\n### 10.2. توزيع مستقطب\n\nيرى نصف المستخدمين نتائج قريبة من 100، بينما يرى النصف الآخر نتائج قريبة من 80. المتوسط هو 90. ومع ذلك، تجربة المستخدم ليست متساوية.\n\n### 10.3. توزيع مجزأ لغويًا\n\nالنتائج جيدة جدًا للغات ذات كثافة سكانية عالية أو موارد كبيرة، لكنها ضعيفة بشكل ملحوظ للغات ذات الموارد القليلة. قد يبدو المتوسط العالمي جيدًا. العدالة اللغوية ضعيفة.\n\n### 10.4. توزيع مجزأ قائم على الدول\n\nحتى داخل نفس اللغة، قد تختلف النتائج بسبب اختلاف الدول، أو المناطق، أو الوصول إلى المنتجات، أو قاعدة المستخدمين.\n\n### 10.5. توزيع متقلب زمنيًا\n\nتحدث نتائج مرتفعة جدًا في موجة واحدة، ونتائج منخفضة جدًا في موجة أخرى. حتى لو كان المتوسط مرتفعًا، من الصعب تحديد توقعات موثوقة للمستخدم.\n\n### 10.6. التوزيع مع مخاطر الذيل\n\nمعظم الإجابات صحيحة. ومع ذلك، تحتوي نسبة صغيرة منها على أخطاء صحية أو قانونية أو ترخيصية أو تتعلق بالسلامة.\n\n### 10.7. توزيع كتلة عالية غير معروفة\n\nمعظم الإجابات التي يمكن تقييمها صحيحة. ومع ذلك، فإن جزءًا كبيرًا من السكان المستهدفين أو الإجابات هو:\n\n- مُختبر،\n\n- غير مُختبر،\n\n### مجهول\n\nأو غير حاسم. قد يؤدي نشر معدل مرتفع بناءً فقط على الإجابات القابلة للتقييم إلى إخفاء النطاق.\n\n## 11. تفاوت المجموعات الفرعية\n\nقد لا يمثل المجموع العام التجربة في المجموعات الفرعية. قد تشمل المجموعات الفرعية الرئيسية ما يلي:\n\n- منتج الذكاء الاصطناعي و واجهة المستخدم\n\n- البلد\n\n- اللغة\n\n- الموقع\n\n- الخطة\n\n- الويب أو الجوال\n\n- لوحة مُتحكم بها أو طبيعية\n\n- موجة زمنية\n\n- نية المستخدم\n\n- عائلة الجهاز\n\nقد لا تكون كل هذه المجموعات بنفس الأهمية في كل تدقيق. يجب تحديد المجموعات المادية عند تثبيت النطاق.\n\n### 11.1. اللغة ليست هي نفسها البلد\n\nمتحدثون بالتركية:\n\n- المستخدم في تركيا,\n\n- المستخدم في ألمانيا،\n\n- المستخدم في بلد آخر\n\nيمكنهم استخدام نفس اللغة. ومع ذلك:\n\n- الوصول إلى المنتج،\n\n- السعر،\n\n- الموارد،\n\n- الواجهة المحلية،\n\n- السياق القانوني،\n\n- التخصيص\n\nقد تكون مختلفة. لذلك، لا يمكن شرح جميع الاختلافات بالاعتماد على اللغة أو البلد وحدهما.\n\n### 11.2. الخلايا المشتركة\n\nتظهر بعض الاختلافات المادية فقط عند فحص مناطق متعددة معًا. المثال: ألمانيا × التركية × الهاتف المحمول × الخطة المجانية × عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية قد يكون في حد ذاته خلية تجريبية. ومع ذلك، مع تزايد عدد الخلايا، ينخفض حجم العينة. لذلك، لا يمكن نشر نتيجة حاسمة لكل خلية صغيرة. تصميم القياس: يجب أن يحافظ على المجموعات الفرعية ذات المعنى ولا يجب أن ينتج دقة إحصائية زائفة.\n\n### 11.3. قاعدة المجموعة الفرعية\n\n### مفهوم المرشح\n\nبالإضافة إلى المتوسط العالمي، يُوصى بالإبلاغ عن نتيجة أضعف مجموعة فرعية تم أخذ عينات كافية لها أو أدنى مجموعة 10% بشكل منفصل. يمكن الإشارة إلى ذلك باسم:\n\n#### قاعدة التمثيل\n\nأو:\n\n#### الحد الأدنى للغة/الدولة\n\nومع ذلك، إذا جاء \"أدنى درجة\" من خلية صغيرة وغير مستقرة، فقد ينتج نتائج غير صحيحة. لذلك، يجب تعريف المقياس الأساسي مع:\n\n- الحد الأدنى للعينة،\n\n- فاصل الثقة،\n\n- جودة الخلية\n\nسيتم تحديد القاعدة الدقيقة في الأقسام التالية.\n\n## 12. إنه جزء من توزيع النطاق\n\nيتكون التوزيع ليس فقط من الاستجابات المرصودة. ما لم يُرصد أيضًا يحدد معنى النتيجة. على سبيل المثال، تم اختبار الإنجليزية والتركية؛ لم يتم اختبار اليابانية والعربية. تم اختبار واجهة الويب؛ لم يتم اختبار واجهة الهاتف المحمول والخطة المدفوعة. نتائج الإنجليزية والتركية القوية لا تبرر البيان: «التمثيل قوي عبر جميع اللغات والواجهات المستخدمين». الاستنتاج المبرر هو: «تم إجراء القياسات على الواجهات المحددة للويب باللغتين الإنجليزية والتركية. لم يتم اختبار اللغات والواجهات الأخرى للهواتف المحمولة.»\n\n### 12.1. خريطة التغطية\n\nينبغي أن تحمل كل توزيعة GEO الخريطة التالية بقدر صلتها:\n\n- الكون المستهدف\n\n- إطار العينة\n\n- الدول المغطاة\n\n- الدول غير المغطاة\n\n- اللغات المغطاة\n\n- اللغات غير المغطاة\n\n- منتجات الذكاء الاصطناعي الخاضعة للمراقبة\n\n- المنتجات غير الخاضعة للمراقبة\n\n- الواجهات المستخدمين الخاضعة للمراقبة\n\n- الواجهات غير الخاضعة للمراقبة\n\n- موجات القياس\n\n- عائلات صياغات المُدخل خارج النطاق\n\n### 12.2. معدل التغطية\n\n### مفهوم المرشح\n\nيمكن تطوير مقياس للتغطية لإظهار النسبة المئوية من الكون المستهدف الممثل بقياس كافٍ. ومع ذلك، فإن التغطية:\n\n- فقط عدد الدول\n\n- فقط عدد اللغات،\n\n- فقط نسبة السكان\n\nلا يمكن قياسها. على سبيل المثال، قد يتم تغطية دول 150. ومع ذلك، قد يكون 95% من المشاركين قد جاءوا من خمس دول فقط. أو قد يتم تغطية 90% من السكان، لكن اللغات الصغيرة قد تُستثنى تمامًا. لذلك، يجب عرض تغطية السكان بشكل منفصل عن تغطية المراقب للدولة/اللغة.\n\n## 13. الملاحظة المفقودة وعدم الاستجابة\n\nالبيانات المفقودة ليست مجرد مشكلة تقنية. يمكن أن يتم تشويه توزيعها بشكل منهجي. الأسباب التي قد تجعل الملاحظة مفقودة قد تشمل:\n\n- فشل المشارك في إكمال المهمة\n\n- المنتج غير متاح في البلد\n\n- قيود الحوسبة\n\n- خطأ تقني\n\n- رفض النظام\n\n- لقطة شاشة غير صالحة\n\n- المشارك يغير مطالبه\n\n- المنتج لا يعمل بلغة معينة\n\n- عدم قدرة المحكمين على اتخاذ قرارات موثوقة\n\nكل سبب من هذه الأسباب يتطلب حالة منفصلة.\n\n### 13.1. قد لا تكون البيانات المفقودة عشوائية\n\nعلى سبيل المثال، إذا لم يكن من الممكن إكمال المزيد من المهام في البلدان ذات جودة الاتصال المنخفضة، فإن استخدام التسجيلات الناجحة فقط يمكن أن يحوّل النتيجة العالمية لصالح المستخدمين الأثرياء ذوي الاتصال القوي. إذا ارتفع معدل UNKNOWN بسبب صعوبة تقييم الإجابات بلغة معينة، فقد تخفي الدرجة المحسوبة من الإجابات المعروفة فقط عدم المساواة بين اللغات. لذلك:\n\n> يجب أن يكون معدل البيانات المفقودة وتقرير توزيع سبب فقدان البيانات جزءًا من التقرير.\n\n### 13.2. المقام — سلامة المقام\n\nيجب أن يجيب التقرير على السؤال بوضوح: \"90 في المائة من ماذا بالضبط هو 90 في المائة؟\" المقامات الممكنة:\n\n- المشاركون المعينون\n\n- مبادرون بالمهام\n\n- المكملون للمهام\n\n- السجلات المتوافقة مع البروتوكول\n\n- نتائج النظام الصالحة\n\n- الاستجابات مع قرارات الحكم\n\n- خانة اللغة أو الدولة المحددة\n\nيجب عدم تغيير المقام بعد رؤية النتيجة. على سبيل المثال:\n\n- المهام المعينة لـ 1,000,\n\n- المهام المكتملة لـ 900,\n\n- المهام الصالحة لـ 800,\n\n- المهام الناجحة لـ 720\n\nهكذا:\n\n720/800=90%\n\nهذا هو معدل النجاح بين السجلات الصالحة. أما معدل النجاح الملاحظ عبر العينة المعينة بأكملها فهو:\n\n720/1000=72%\n\nيجيب على سؤال مختلف. يمكن استخدام كلا المعدلين. لا يمكن تقديمهما بنفس المعنى.\n\n## 14. الدقة والاتساق ليستا نفس الشيء\n\nقد يكون لتوزيع ما دقة عالية. ومع ذلك، قد يكون غير متسق مع الزمن أو بين المستخدمين. قد يكون لتوزيع آخر دقة منخفضة. ومع ذلك، قد يكون دائمًا خاطئًا. لذلك، يجب التمييز بين أربعة حالات.\n\nكونه \"متسقًا\" ليس بالضرورة أمرًا إيجابيًا تلقائيًا. قد يكون النظام متسقًا إلى حد كبير إذا أعطى نفس الخطأ لكل مستخدم.\n\n### 14.1. التناسق بين المستخدمين\n\nهل يرى المستخدمون المختلفون تمثيلًا مشابهًا للمواد في نفس الخلية؟\n\n### 14.2. التناسق بين الجلسات\n\nهل يرى نفس المستخدم أو المستخدم المطابق نتائج مشابهة في جلسات جديدة؟\n\n### 14.3. التناسق بين الموجات\n\nهل ينتج نفس البروتوكول توزيعًا مشابهًا في أيام أو فترات مختلفة؟\n\n### 14.4. اتساق ما بعد تحديث المنتج\n\nعندما يحدث تغيير جوهري في منتج الذكاء الاصطناعي، هل يستمر التوزيع السابق؟\n\n## 15. إنتاج نفس الجملة ليس استقرارًا\n\nالاستقرار: لا يعني \"تقديم نفس الإجابة لكل مستخدم كلمة بكلمة.\" يمكن لمنتج الذكاء الاصطناعي استخدام تعابير وترتيب وأمثلة مختلفة. طالما أنها تحافظ على المعنى الجوهري، يمكن أن تكون أشكالًا مقبولة. التمييز المهم هو:\n\n#### التنوع الرسمي\n\nاختيار الكلمات ترتيب الجملة الطول النبرة المثال استخدام قائمة أو فقرة إذا تم الحفاظ على الحقيقة الجوهرية، قد لا يكون خطأ.\n\n#### التنوع الدلالي\n\nتغيير هوية الشركة\nتمييز الفئة الرئيسية\nتوسع أو تقلص مجال النشاط\nتغيير الترخيص أو الكفاءة\nتغيير السعر والجغرافيا\nالتوصية لمستخدم واحد دون التوصية لمستخدم مشابه بدون شرح\nإذا تغير التمثيل المادي، قد تكون هناك مشكلة في الاستقرار. لذلك، المفهوم المفضل هو:\n\n#### الاستقرار الدلالي المشروط\n\nيجب أن يكون كذلك. من المتوقع الحفاظ على الواقع الأساسي في ظروف مادية مكافئة. قد يكون التغيير في التوصية بسبب احتياجات المستخدم المختلفة سلوك سياقي مناسب.\n\n## 16. حساسية السياق والتغير التعسفي\n\nليس من الصحيح دائمًا أن يقدم النظام نفس التوصية لجميع المستخدمين. على سبيل المثال:\n\n- المستخدمون ذوو الميزانية المحدودة\n\n- فقط المستخدمون الذين يبحثون عن خدمات في دولة معينة\n\n- المستخدمون الذين يحتاجون إلى رخصة مختلفة\n\n- المستخدمون الباحثون عن خدمات فردية بدلًا من خدمات الشركات\n\nيمكن أن يحصل على نتائج مطابقة مختلفة لنفس الكيان. هذا الاختلاف:\n\n- قد يكون بسبب حالة المستخدم,\n\n- نطاق الخدمة\n\n- أو الحد الفعلي\n\nوقد يكون حساسًا للسياق ودقيقًا. ومع ذلك، إذا تغيرت النتيجة بدون سبب في ظروف مستخدم متكافئة، فقد يكون ذلك تباينًا تعسفيًا. لذلك، لا تريد NOMOS: \"نفس الإجابة لجميع المستخدمين.\" إنها تريد:\n\n> ردًا يكون متسقًا وقابلًا للتفسير في ظروف مادية متكافئة وحساسًا للحدود الفعلية في ظروف مختلفة.\n\n## 17. الوقت ضمن توزيع التمثيل\n\nتوزيع التمثيل ليس بلا زمن. يمكن التفكير فيه كـ PE,t. توزيع نفس الكيان:\n\n- تحديث المنتج،\n\n- تغيير الموارد،\n\n- تغيير الشركة،\n\n- حدث إخباري،\n\n- نسخة لغة جديدة،\n\n- تغيير الوصول التقني\n\nيمكن أن تتباين فيما بعد.\n\n### 17.1. تغيير مفاجئ\n\nبعد تحديث منتج أو مورد، تتغير التوزيعات بسرعة في وقت قصير.\n\n### 17.2. تغيير تدريجي\n\nبسبب الموارد الجديدة وسلوكيات المستخدمين، تتغير النتيجة تدريجياً مع مرور الوقت.\n\n### 17.3. تقلب مؤقت\n\nخلال حدث محدد أو فترة أخبار، تختلف التوزيعات مؤقتاً.\n\n### 17.4. تغيير بعد التدخل\n\nبعد تدخل GEO، قد يتغير التوزيع. ومع ذلك، فإن الادعاء بأن التغيير ناتج عن التدخل يتطلب أيضًا خط أساس وتصميم السببية.\n\n### 17.5. التنعيم باستخدام المتوسط الزمني\n\nلمنتج:\n\n- في الموجة الأولى 98,\n\n- في الموجة الثانية 90,\n\n- في الموجة الثالثة 82\n\nإذا تم احتسابه، يكون المتوسط 90. ومع ذلك، فإن نشر 90 يخفي الاتجاه الهبوطي. لذلك:\n\n> لا يمكن لمتوسط الوقت أن يحل محل نتائج الموجة.\n\n## 18. مخاطر الذيل وتوزيع الأخطاء الكبيرة\n\nقد يكون جزء كبير من التوزيع صحيحًا. ومع ذلك، يجب أيضًا تقييم الأخطاء الكبيرة المنخفضة الاحتمالية. أمثلة:\n\n- رخصة صحية غير موجودة فعليًا\n\n- إرشادات الطوارئ غير الصحيحة\n\n- السلطة القانونية غير الصحيحة\n\n- ضمان استثمار زائف\n\n- هوية شركة غير صحيحة\n\n- نصيحة غير مناسبة للأطفال أو الفئات الضعيفة\n\n- تكرار التعليمات التلاعبية المخفية عن الناس\n\nفي البنية السابقة:\n\n- حرج,\n\n- كبير,\n\n- متوسط,\n\n- استشاري\n\nتم تصنيفها إلى أربعة مستويات من الأهمية، وتم اقتراح أن النتائج الحرجة يجب أن يكون لها تأثير فشل تلقائي. يربط هذا الكتاب هذا النظام بتوزيع السكان.\n\n### 18.1. فصل التكرار والشدة\n\nخطأ:\n\n- متكرر لكنه منخفض التأثير،\n\n- نادراً لكنه شديد\n\nقد يحدث. ومع ذلك، لا يمكن لمعدل التكرار وحده تقييم الحالتين بالتساوي.\n\n### 18.2. تمثيل المخاطر المرجح بالشدة للمرشحين\n\n### مفهوم المرشح\n\nيمكن تطوير مؤشر المخاطر باستخدام معاملات الشدة لفئات الأخطاء:\n\ntau= Σ_{k=1}^K λ_k p_k\n\nهنا:\n\n- pk: معدل الخطأ المتوقع من النوع\n\n- λk: معامل شدة نوع الخطأ\n\nومع ذلك، لا يمكن تحديد المعاملات بشكل عشوائي. يجب أن تستند إلى:\n\n- الضرر البشري المتوقع\n\n- سلامة التمثيل\n\n- تأثيره على قرار المستخدم\n\n- القابلية للإرجاع\n\n- النية والتلاعب\n\n- منطقة عالية المخاطر\n\nسيتم تحديد الطريقة الدقيقة في القسم 15.\n\n### 18.3. البوابة الحرجة\n\nلا يمكن لمعدل عام مرتفع أن يحذف تلقائياً مرشح خطأ حرج تم التحقق منه. يجب أن يظهر السجل العام الصحيح كلا النتيجتين معاً: \"تقدير التمثيل العام مرتفع.\" و: \"الحدث الحرج المحدد أو الأحداث تؤثر أيضاً على قرار المطابقة.\"\n\n## 19. الرفض والفشل في التوزيع\n\nالنظام غير المستجيب هو أيضًا جزء من تجربة المستخدم. ومع ذلك، ليست جميع حالات الرفض متشابهة.\n\n### 19.1. الرفض المناسب\n\nقد يمارس النظام الحذر عندما تكون الأدلة غير كافية أو عندما لا يستطيع تقديم استجابة آمنة. ويمكن أن يكون هذا التصرف السليم في بعض السياقات.\n\n### 19.2. الرفض غير الضروري\n\nقد يتجنب بشكل غير متسق الرد على المعلومات المتاحة علنًا والمنخفضة المخاطر.\n\n### 19.3. عدم الاستجابة الفني\n\nقد لا ينتج النظام استجابة بسبب خطأ فني.\n\n### 19.4. رفض خارج النطاق\n\nقد يكون الطلب غير صحيح أو خارج بروتوكول المهمة.\n\n### 19.5. الاحتفاظ بالرفض في التوزيعات\n\nالرفض:\n\n- نجاح،\n\n- فشل،\n\n### مجهول\n\nلا ينبغي إجبارهم على الانتماء إلى فئة واحدة. يجب تقييم وظيفتهم ومبرراتهم. قد يؤدي إزالة الرفض من المقام إلى تحقيق معدل دقة عالٍ فقط بين الاستجابات الناجحة وإخفاء تجربة المستخدم الحقيقية.\n\n## 20. كيف يمكن مقارنة التوزيعات؟\n\nإن مقارنة أرقام النتائج ببساطة غير كافية لمقارنة توزيع منتجين للذكاء الاصطناعي. لكي تكون المقارنة عادلة، يجب أن تكون المجالات التالية متساوية قدر الإمكان أو مُدرجة في النموذج بشكل صريح:\n\n- الكيان الذي تم تدقيقه\n\n- السكان المستهدفون\n\n- نسخة المُدخل\n\n- اللغات\n\n- الدول\n\n- موجة القياس\n\n- حالة الجلسة\n\n- واجهة المستخدم\n\n- توزيع الخطة\n\n- قاعدة التحكيم\n\n- حزمة الواقع\n\n- قواعد الصلاحية\n\n- الأوزان\n\nلا يمكن استخدام نتيجتين تم الحصول عليهما باستخدام بروتوكولات مختلفة جوهريًا مباشرة في التصنيف.\n\n### 20.1. مقارنة على أساس مشترك\n\nجميع منتجات الذكاء الاصطناعي المقارنة:\n\n- متاحة رسميًا,\n\n- تدعم نفس اللغة وظروف المستخدم\n\nيمكن مقارنتها في بيئة مشتركة. هذا يوفر مقارنة أنظف بين الأنظمة.\n\n### 20.2. توزيع الوصول الطبيعي\n\nيمكن قياس كل منتج ذكاء اصطناعي في عالم الوصول الفعلي لمستخدميه. تُظهر هذه النتيجة التأثير العالمي الفعلي للمنتج. ومع ذلك، نظرًا لأن الفئات المستهدفة قد تختلف، يجب توخي الحذر عند تصنيف الأداء مباشرة.\n\n### 20.3. واجهات مختلفة لنفس المزود\n\nيمكن للمنتجات على الويب، أو الهاتف المحمول، أو المنتجات المؤسسية، أو الخطط المختلفة، حتى لو كانت تابعة لنفس المزود، أن تخلق توزيعات منفصلة. إذا كان من المقرر دمجها تحت نتيجة واحدة، يجب توضيح طريقة الدمج والتوزين.\n\n## 21. التوزين يغير معنى التوزيع\n\nيعتمد المتوسط العالمي على الوزن الذي يتم به دمج الملاحظات. الأوزان الممكنة:\n\n- متساوية حسب الدولة\n\n- حسب عدد سكان الدولة\n\n- عدد مستخدمي الذكاء الاصطناعي المناسب\n\n- مستخدم اللغة\n\n- التعرض الفعلي للمنتج\n\n- منتج الذكاء الاصطناعي المتساوي\n\n- حصة السوق\n\n- السوق المستهدف للعملاء\n\nكل طريقة تجيب على سؤال مختلف.\n\n### 21.1. وزن الدولة المتساوي\n\nيمكن أن تحصل سان مارينو والهند على نفس الوزن. يمكن أن تعالج هذه الطريقة سؤال 'تجربة الدولة المتوسطة.' لا تمثل متوسط تجربة المستخدم في سكان العالم.\n\n### 21.2. وزن السكان\n\nالدول الأكبر لها تأثير أكبر. يمكن لهذا النهج أن يقترب من تجربة السكان العالمية. قد يجعل الدول واللغات الصغيرة غير مرئية.\n\n### 21.3. وزن العدالة اللغوية\n\nيمكنه أيضًا ضمان بقاء اللغات منخفضة الموارد مرئية. ليس هو نفسه درجة السكان العالمية.\n\n### 21.4. وزن تعرض المنتج\n\nيمكن النظر في وزن منتجات الذكاء الاصطناعي وفقًا للتعرض الفعلي للمستخدمين. يتطلب ذلك بيانات استخدام موثوقة ومستقلة.\n\n### 21.5. مبدأ الوزن المعياري\n\n> يجب تحديد الأوزان قبل رؤية النتائج، والإفصاح عنها علنًا، وتحديد السؤال الذي تجيب عنه.\n\nيُحظر اختيار نظام تحكيم يزيد النتيجة الإيجابية بعد رؤية النتيجة. بالإضافة إلى نتيجة عالمية واحدة، يمكن أيضًا نشر نتائج موزونة بديلة ذات معنى.\n\n## 22. توزيع الدرجات هو ضغط فقدي\n\nمن الممكن إنتاج رقم واحد من التوزيع. ومع ذلك، فإن رقمًا واحدًا لا يحمل كل المعلومات في التوزيع. لذلك، فإن النتيجة:\n\n#### هي ملخص فقدي للتوزيع\n\nيجب قبوله. قد تفقد النتيجة المعلومات التالية:\n\n- أضعف لغة\n\n- أضعف دولة\n\n- نوع الخطأ الحرج\n\n- الكتلة غير المعروفة\n\n- تغير الوقت\n\n- الاستقطاب\n\n- اختلاف المنتج والخطة\n\n- السكان خارج النطاق\n\n- توزيع الرفض\n\n- غموض الحكم\n\nالنقاط مفيدة لأنها:\n\n- تسهل المقارنة،\n\n- تبسط التواصل العام،\n\n- تمكن من متابعة التغيير،\n\nتدعم القرار الإداري. ومع ذلك، لا يمكن لبساطة النقاط أن تتحول إلى إزالة التوزيع.\n\n## 23. بطاقة الحد الأدنى من النتائج العامة\n\n### متطلبات المرشح — التزام المرشح\n\nإذا كان من المقرر عرض نتيجة عالمية NOMOS للجمهور، فمن المستحسن عرض النتائج التالية على الأقل معها:\n\nيجب عدم استخدام النتيجة الرئيسية كعلامة إعلانية مستقلة. يجب ربط السجل الأساسي بهذه بطاقة النتائج.\n\n## 24. التوزيع الاصطناعي APPLE.COM\n\nعرض المنهجية الاصطناعية / منتجات الذكاء الاصطناعي، والمستخدمين، واللغات، والأرقام، والنتائج أدناه كلها خيالية تمامًا. إنها لا تمثل الأداء الفعلي لشركة أبل أو أي منتج ذكاء اصطناعي حقيقي. دعونا نعتبر منتجين اصطناعيين للذكاء الاصطناعي:\n\n- المنتج أ\n\n- المنتج ب\n\nلكل منتج:\n\n- خمس لغات،\n\n- 200 ملاحظات اصطناعية صالحة لكل لغة،\n\n- مجموع 1,000 ملاحظة مفترض.\n\nيتم افتراض توزيع متساوٍ للغات فقط لتوضيح الطريقة. إنه لا يمثل الوزن السكاني الفعلي GEO-1000.\n\n### 24.1. معدلات النجاح حسب اللغة\n\nمتوسط المنتجين هو نفسه. ومع ذلك، توزيعاتهما مختلفة.\n\n#### المنتج أ\n\nنتائج اللغات متقاربة مع بعضها البعض. الفرق بين أعلى لغة وأدناها هو 2 نقاط. الحد الأدنى للغة هو 89%.\n\n#### المنتج ب\n\nيحقق نتائج مرتفعة جدًا في ثلاث لغات. هناك تراجع في اليابانية وخاصة في العربية. الفرق بين أعلى لغة وأدناها هو 29 نقاط. الحد الأدنى للغة هو 70%. ملاحظة: قول \"كلاهما حصل على 90\" يخفي الفرق المادي.\n\n### 24.2. توزيع حالة الاستجابة\n\nمعدل النجاح للمنتجين الاثنين هو مرة أخرى 90%. ومع ذلك: في المنتج B، عدد المرشحين للأخطاء الحرجة أعلى بمقدار 14 مرة. في المنتج B، الكتلة المجهولة وغير الحاسمة أعلى. جزء أكبر من حالات الفشل في المنتج A يرجع إلى نقص الدعم الجزئي. تراكم الأخطاء في المنتج B أثقل. معدل النجاح نفسه لا يؤدي بالضرورة إلى نفس نتيجة الملاءمة.\n\n### 24.3. موجات الوقت\n\nالمنتج أ مستقر نسبيًا. المنتج ب يظهر تراجعًا ملحوظًا. نشر متوسط الثلاث موجات فقط يخفي التدهور في المنتج ب.\n\n### 24.4. نتيجة تركيبية\n\nقد يكون من الممكن نشر نفس النتيجة الرئيسية للمنتج أ والمنتج ب:\n\n#### 90\n\nلكن بطاقات نتائج NOMOS لا يمكن أن تكون نفسها.\n\n#### المنتج أ — توقيع التوزيع التركيبي\n\nالنتيجة العامة: مرتفعة عدم مساواة اللغة: منخفضة ذيل الأخطاء الحرجة: منخفضة ولكن ليست صفرية الكتلة المجهولة: منخفضة استقرار الزمن: مرتفع\n\n#### المنتج ب — توقيع التوزيع التركيبي\n\nالنتيجة العامة: مرتفعة عدم مساواة اللغة: مرتفعة ذيل الأخطاء الحرجة: كبير الكتلة المجهولة: أعلى استقرار الزمن: منخفض ومتراجع\n\nلذلك، الاستنتاج الاصطناعي للقسم 2 هو كما يلي:\n\n> الحصول على نفس المتوسط للمنتج A والمنتج B لا يشير إلى أن لديهم نفس جودة التمثيل.\n\n## 25. الأحكام الإلزامية المعيارية\n\n**CH02-N01**\n\nلا يمكن تعريف نتيجة GEO بواسطة متوسط واحد فقط أو معدل نجاح واحد فقط.\n\n**CH02-N02**\n\nكل نتيجة توزيع:\n\n- الكيان الذي تم تدقيقه،\n\n- السكان المستهدفون،\n\n- منتج الذكاء الاصطناعي و واجهة المستخدم\n\n- البلد واللغة،\n\n- المُدخل,\n\n- حالة الإقامة،\n\n- مع الوقت\n\nيجب أن تكون مرتبطة.\n\n**CH02-N03**\n\nالمتوسط العالمي وحده لا يمكن أن يعوّض عدم المساواة في مجموعة المواد.\n\n**CH02-N04**\n\nيجب الإبلاغ عن النتائج الحرجة وأخطاء الشدة العالية الأخرى بشكل منفصل عن معدل الخطأ العام.\n\n**CH02-N05**\n\nيجب تمييز حالات UNKNOWN و no-result و rejected و invalid و NOT TESTED عن بعضها البعض.\n\n**CH02-N06**\n\nلا يمكن عرض بلد أو لغة أو منتج أو واجهة المستخدم أو فترة زمنية غير مقاسة كجزء من التوزيع الإيجابي.\n\n**CH02-N07**\n\nيجب تحديد الأوزان وقواعد التجميع قبل عرض النتائج.\n\n**CH02-N08**\n\nيجب أن تُنشئ تغييرات الوزن بعد النتائج نسخة تحليل جديدة، ويجب الحفاظ على النتائج السابقة.\n\n**CH02-N09**\n\nلا يمكن مقارنة التوزيعات المستندة إلى مجموعات مستهدفة مادية مختلفة، أو الطلب، أو المنتج، أو الوقت، أو معايير التقييم مباشرة دون شرح.\n\n**CH02-N10**\n\nلا يمكن اعتبار التغير في اللغة الرسمية خطأً في التمثيل تلقائيًا.\n\n**CH02-N11**\n\nلا يمكن تصنيف التباين في هوية المادة، أو النطاق، أو الوقت، أو الكفاءة، أو التوصية كاختلاف في الأسلوب دون تبرير.\n\n**CH02-N12**\n\nالاستقرار العالي وحده ليس دليلًا على الجودة؛ يجب أيضًا تسجيل النتائج الخطأ المتكررة.\n\n**CH02-N13**\n\nيجب أن تحتوي النتائج العامة على قيود التغطية إذا كان متوسط مرتفع مصحوبًا بتغطية منخفضة.\n\n**CH02-N14**\n\nلا ينبغي نشر نتائج المجموعات الفرعية كأحكام نهائية على بلد أو لغة في ظل عينة غير كافية وعدم اليقين الكبير.\n\n**CH02-N15**\n\nيجب الحفاظ على معدلات الرفض والفشل الفني كجزء من تجربة المستخدم الحقيقية.\n\n**CH02-N16**\n\nيجب أن تكون النتيجة الوحيدة المنشورة مرتبطة بالتوزيع القانوني وسجل النطاق.\n\n**CH02-N17**\n\nلا يمكن دمج التوزيعات الاصطناعية مع أداء منتج ذكاء اصطناعي حقيقي أو كيان حقيقي.\n\n**CH02-N18**\n\nيجب أن يحتوي تقرير التوزيع على مالك بشري أو مؤسسي مسؤول.\n\n## 26. أشكال الفشل\n\n**CH02-F01— التفكير المتوسط**\n\nيتم عرض المتوسط العالمي العالي؛ يتم تخزين اللغة أو البلد أو خطأ فادح في الفساد.\n\n**CH02-F02— حذف المجموعة الفرعية**\n\nيتم إزالة المجموعات منخفضة الأداء من التقرير أو الإعلان عنها على أنها 'غير مهمة'.\n\n**CH02-F03— خريطة النطاق**\n\nتُستخدم النتائج الجيدة ذات النطاق الضيق لعالم بأسره، جميع اللغات، أو جميع المنتجات.\n\n**CH02-F04— توحيد شدة الخطأ**\n\nيتم دمج النواقص الطفيفة والأخطاء الصحية الخطيرة أو المتعلقة بالترخيص ضمن عدد الأخطاء نفسه.\n\n**CH02-F05— إخفاء التدهور باستخدام المتوسط الزمني**\n\nيتم جعل التراجع أو التذبذب غير مرئي فقط باستخدام متوسط الفترة.\n\n**CH02-F06— عبادة الاستقرار**\n\nيُفترض أن الإجابة المتسقة صحيحة تلقائيًا.\n\n**CH02-F07— مغالطة الإجابة المتماثلة كلمة بكلمة**\n\nيُستخدم مطابقة النص الحرفي كمقياس للاتساق بدلاً من الصحة الدلالية.\n\n**CH02-F08— احتساب الاختلاف السياقي كخطأ**\n\nيتم تمييز الاختلافات في التوصيات المناسبة بناءً على احتياجات المستخدم الفعلية على أنها تقلبات تعسفية.\n\n**CH02-F09— احتساب التقلبات التعسفية كتحسين شخصي**\n\nيتم الدفاع عن التناقضات المادية في ظروف المستخدم المتساوية على أنها \"تخصيص\" دون تفسير.\n\n**CH02-F10— تغيير المقام**\n\nيتم إجراء الانتقال بعد النتيجة بين المقامات الملاحظة المكتملة أو الصالحة أو المقيمة لرفع النتيجة الإيجابية.\n\n**CH02-F11— الترجيح بعد النتيجة**\n\nيتم بعد ذلك اختيار الدولة أو اللغة أو معاملات النموذج التي تنتج أعلى نتيجة.\n\n**CH02-F12— دمج الخلايا غير المتسقة**\n\nيتم عرض شروط مختلفة من المُدخل أو المنتج أو الوقت أو اللوحة كتوزيع واحد.\n\n**CH02-F13— حذف الرفض**\n\nيتم إزالة سجلات النظام التي لم تستجب لتوليد دقة عالية فقط بين الذين قدموا استجابة.\n\n**CH02-F14— الحكم المؤكد من الخلية الصغيرة**\n\nيتم إنتاج درجة البلد أو اللغة من مستخدم واحد أو عدة مستخدمين.\n\n**CH02-F15— إخفاء الذيل الحرج**\n\nيتم فقدان الأخطاء الشديدة النادرة ضمن معدل النجاح الكلي.\n\n**CH02-F16— تقرير درجة واحدة**\n\nيتم نشر الدرجة الرئيسية فقط دون إظهار النطاق، وعدم المساواة، والاستقرار، وعدم اليقين، والأخطاء الشديدة.\n\n**CH02-F17— عد التوزيع على أنه \"اعتقاد الذكاء الاصطناعي\"**\n\nيتم تقديم نتائج واجهة المستخدم الملاحظة كما لو كانت وجهة نظر ثابتة وجوهرية للذكاء الاصطناعي.\n\n**CH02-F18— عد غير المقيس على أنه صفر التباين**\n\nتُعتبر المناطق غير المختبرة سلسة ومستقرة.\n\n## 27. إجراء التدقيق\n\nينبغي فحص ما إذا كان تقرير GEO يمثل التوزيع بصدق من خلال الخطوات التالية.\n\n### الخطوة 1— تسجيل الادعاء العام\n\nمثال: \"العلامة التجارية حصلت على درجة NOMOS العالمية وهي 92.\" يتم تسجيل الجملة الكاملة والواجهة الذي وُجدت عليه.\n\n### الخطوة 2— تحديد التوزيع المستهدف\n\nلأي درجة:\n\n- مجموعة المستخدمين،\n\n- منتجات الذكاء الاصطناعي،\n\n- الدول،\n\n- اللغات،\n\n- الفترة الزمنية\n\nيتم تطبيقها؟\n\n### الخطوة 3— استخراج خلايا القياس\n\nيتم تحديد كل تركيبة مادة:\n\n- المنتج\n\n- البلد\n\n- اللغة\n\n- العينة\n\n- مُدخل\n\n- الموجة\n\n- واجهة المستخدم\n\n### الخطوة 4— إعادة بناء المقامات\n\nيجب الإبلاغ عن المهام المعينة، والمهام المكتملة، والسجلات الصالحة، والسجلات المحكَّمة، والاستجابات الناجحة كأعداد منفصلة.\n\n### الخطوة 5— استخراج حالات النتائج\n\nليس فقط معدل النجاح:\n\n- جزئي،\n\n- غير مدعوم،\n\n- متعارض،\n\n- قديم،\n\n- حرج,\n\n### غير معروف،\n\nمرفوض، أو غير حاسم يتم فحص التوزيع.\n\n### الخطوة 6— التحقق من الأوزان\n\nالأوزان:\n\n- هل هي محددة مسبقًا,\n\n- أي سؤال يجيبون عليه،\n\nهل تغيروا بعد النتيجة؟\n\n### الخطوة 7— فحص اختلافات الفئات الفرعية\n\nيتم تقييم أفضل مجموعة، أضعف مجموعة كافية، اختلاف اللغة، اختلاف البلد، اختلاف المنتج، واختلاف اللوحة.\n\n### الخطوة 8— مراجعة النطاق والنقص\n\nما هي المجالات التي لم يتم قياسها؟ أي الخلايا غير كافية؟ ما هي أسباب النقص؟ هل يمكن أن تكون البيانات المفقودة منهجية؟\n\n### الخطوة 9— فحص التحديد\n\nيتم تقييم التغيير بين جلسات موجات المستخدمين والواجهات.\n\n### الخطوة 10— فحص خطر الطابور\n\nالأخطاء الحرجة وغيرها من الأخطاء الجسيمة:\n\n- الرقم،\n\n- معدلها،\n\n- النوع،\n\n- تأثير المستخدم\n\nيتم تقييمه بشكل منفصل من حيث\n\n### الخطوة 11— قارن الملخص العام مع التوزيع\n\nهل الرقم أو الجملة الفردية المنشورة لعامة الناس تعكس بدقة اتجاه ومخاطر التوزيع الكامل؟\n\n### الخطوة 12— حدد النتيجة\n\nيدعي الإعلان العام فقط ما يحمله التوزيع والنطاق.\n\n## 28. الدليل الضروري\n\nإلى الحد الذي يكون ذا صلة بتوزيع ممثل أو درجة جي.إي.أو العالمية، يجب البحث في السجلات التالية:\n\n- سجل الكيان المدقق\n\n- تعريف السكان المستهدفين\n\n- إطار العينة\n\n- منتج الذكاء الاصطناعي وواجهات المستخدم\n\n- خلايا الدولة واللغة\n\n- الإرشادات والإصدارات\n\n- ظروف الجلسة واللوحة\n\n- موجات القياس\n\n- أرقام المهام المعينة\n\n- المهام المكتملة\n\n- السجلات الصحيحة وغير الصحيحة\n\n- الردود الخام\n\n- توزيع حالة النتائج\n\n- سجلات التحكيم\n\n- سجلات الأخطاء الحرجة\n\n- الرفض والسجلات غير الحاسمة\n\n- سجلات UNKNOWN\n\n- الأوزان\n\n- أصحاب المصلحة\n\n- نتائج المجموعة الفرعية\n\n- نتائج الاستقرار\n\n- المجالات خارج النطاق\n\n- حسابات الثقة أو عدم اليقين\n\n- بطاقة الأداء العامة\n\n- الشخص أو المؤسسة المسؤولة\n\n- إصدار البروتوكول والتحليل\n\n- سجل التغييرات\n\n## 29. قائمة تدقيق التدقيق\n\nهل الفئة المستهدفة للتوزيع واضحة؟ هل منتجات الذكاء الاصطناعي المدققة وأسواق المستخدم محددة؟ هل البلاد واللغة والنطاق الزمني والمُدخلات مرئية؟ هل تم الكشف عن الأوزان المستخدمة لإنتاج النتيجة المركبة؟ هل المقام معرف بالكامل؟ هل يتم الإبلاغ عن السجلات غير الصالحة بشكل منفصل؟ هل يتم الاحتفاظ بالرفض والنتائج غير الحاسمة؟ هل UNKNOWN و NOT TESTED متميزتان؟ هل نتائج المجموعات الفرعية مرئية؟ هل تم تفسير الخلايا الصغيرة بثقة مفرطة؟ هل تم الاحتفاظ بأضعف مجموعة مادة؟ هل يتم الإبلاغ عن الأخطاء الحرجة بشكل منفصل؟ هل يتم عرض موجات القياس بشكل منفصل؟ هل المتوسط يخفي التراجع أو التقلب؟ هل يتم تمييز الفرق الشكلي فقط عن الفرق المادي في المعنى؟ هل تم تصنيف التباين الحساس للسياق في التوصيات بشكل صحيح؟ هل تم دمج الواجهات المختلفة من نفس المزود دون تفسير؟\n\nهل تم تضمين المناطق خارج النطاق في النتيجة العالمية؟ هل تم فصل التوزيعات الاصطناعية والحقيقية؟ هل تعكس الجملة المقدمة للجمهور الاتجاه الحقيقي للتوزيع الكامل؟ إذا لم يتم الرد على أحد الأسئلة الجوهرية، فإن نتيجة التوزيع تحمل ثقة محدودة. إذا لم يتم الرد على أكثر من سؤال واحد، فلا ينبغي تقديم درجة عامة واحدة كحكم نهائي للجمهور.\n\n## 30. الاعتراضات والإجابات\n\n### الاعتراض 1— \"يريد الجمهور رقمًا واحدًا.\"\n\nهذا صحيح. يمكن لرقم واحد أن يسهل عملية التواصل. NOMOS لا يرفض الرقم الواحد بشكل كامل. ومع ذلك، فإن الرقم الواحد:\n\n- النطاق،\n\n- خطأ حرج\n\n- قاعدة المجموعة الفرعية،\n\n- الوقت،\n\n- عدم اليقين\n\nيجب أن تكون مرتبطة بالمعلومات. يمكن أن يكون الرقم قصيرًا. لا يمكنه تقصير الحقيقة.\n\n### اعتراض 2— 'اللغات الصغيرة تقلل من النقاط العالمية بلا داعٍ.'\n\nيمكن أن يأخذ وزن السكان العالمي في الاعتبار لغة صغيرة بوزن محدود. ومع ذلك، لا يمكن تجاهل التحريف الكبير في التمثيل في لغة صغيرة لمجرد أن حصتها السكانية منخفضة. لذلك:\n\n- الدرجة الرئيسية الموزونة بالسكان،\n\n- كنتيجة للعدالة اللغوية المنفصلة\n\nيمكن نشرها معًا. المقياسان يجيبان عن أسئلة مختلفة.\n\n### الاعتراض 3— 'إذا كان هناك تخصيص، فإن الاختلاف في الردود أمر طبيعي.'\n\nبعض الاختلافات يمكن أن تكون طبيعية وصحيحة. ومع ذلك، فإن التخصيص:\n\n- هوية شركة،\n\n- رخصة،\n\n- سعره الحالي،\n\n- منطقة الخدمة الحقيقية\n\nلا ينبغي تغييره بشكل عشوائي. يمكن أن يؤثر التخصيص على التفسير والنصيحة المناسبة للمستخدم. فهو ليس إذنًا لاختراع حقيقة مادية.\n\n### الاعتراض 4— 'لماذا سيكون مشكلة إذا لم يتم إعطاء نفس الإجابة؟'\n\nالمشكلة ليست في اختلاف الكلمات. المشكلة هي تغيير الواقع المادي. NOMOS لا تبحث عن المطابقة النصية الدقيقة، بل عن التناسق الدلالي الشرطي.\n\n### الاعتراض 5— \"لماذا سيكون مهمًا إذا حدث خطأ حرج مرة واحدة فقط في إجابات 1,000؟\"\n\nقد يكون هذا الخطأ نادرًا من حيث انتشار السكان. ومع ذلك، قد يكون شديد الضرر. فقدان نظام حرج على متن الطائرة مرة واحدة في كل ألف رحلة لا يُقييم فقط كنسبة 0.1 في المئة. في سياق GEO، يجب أيضًا فحص التكرار والضرر بشكل منفصل.\n\n### الاعتراض 6— \"لا يمكننا العثور على عينة كافية لكل دولة صغيرة أو لغة.\"\n\nهذا صحيح. لذلك:\n\n- لوحة السكان العالمية,\n\n- لوحة مراقبي الدول,\n\n- لوحة عدالة اللغة\n\nيمكن تأسيسه بشكل منفصل. الملاحظة الفردية لا تتحول إلى درجة الدولة. فهي تشير فقط إلى أن هناك ملاحظة موجودة. الحالة الصحيحة لعينة غير كافية:\n\n### عينة غير كافية\n\nأو:\n\n### لم يتم تقديرها\n\nيجب أن تكون.\n\n### اعتراض 7— \"هذه التفاصيل كثيرة ومعقدة جدًا ليفهمها العميل.\"\n\nليس من الضروري أن يرى العميل جميع الصيغ على الصفحة الرئيسية. ومع ذلك، لا يمكن إخفاء الحقائق الأساسية اللازمة لاتخاذ القرار. يجب أن تجيب بطاقة النتائج المختصرة على الأسئلة التالية: ما هي النتيجة العامة؟ ما هو الخطر الأكثر خطورة؟ ما هو المجال الأضعف؟ ما الذي لم يتم اختباره؟ ما مدى قوة النتيجة؟ إلى أي تاريخ تنتمي؟ يجب إدارة التعقيد، وليس التخلص منه.\n\n### اعتراض 8— \"إذا كان نفس الطراز يُستخدم في جميع البلدان، فلماذا يجب أن يكون هناك اختلاف بين البلدان؟\"\n\nالمخرجات التي يراها المستخدم قد لا تتكون فقط من النموذج وحده. تشمل الاختلافات بين البلدان ما يلي:\n\n- الوصول إلى المنتج،\n\n- الموارد الإلكترونية,\n\n- المكانية,\n\n- اللغة،\n\n- الخطة،\n\n- واجهة\n\n- التشريع،\n\n- التخصيص\n\nيمكن أن يظهر من خلاله. قد لا يحدث فرق. ومع ذلك، لا يمكن افتراض غيابه دون قياس.\n\n### اعتراض 9— \"التسجيل الموثوق به غير ممكن لأن استجابات الذكاء الاصطناعي متغيرة.\"\n\nالتغيرية لا تجعل القياس مستحيلاً. على العكس، إنها إحدى الخصائص التي تحتاج إلى القياس. النتيجة:\n\n- تاريخ محدد،\n\n- النطاق،\n\n- فاصل الثقة،\n\n- معلومات عن الاستقرار\n\nقد تكون ذات معنى طالما تحملها. ومع ذلك، فإن الادعاء باليقين الأبدي لا يمكن الدفاع عنه.\n\n### اعتراض 10— \"إذا تغير الطلب، يتغير التوزيع بالكامل.\"\n\nهذا صحيح. لذلك، التوزيع مشروط بالمُدخل. GEO-1000 لا ينتج الإجابة الواحدة لكل الأسئلة الممكنة. معرف مسبقًا:\n\n- مُدخل المرآة الأساسية،\n\n- سجل المُدخل التشخيصي\n\nيقيس مجالات تمثيلية محددة. سيتم تحديد دستور المُدخل في القسم 10.\n\n## القاعدة العامة للقسم 32\n\nلم يتم كتابة هذا القسم ضد درجة واحدة فقط. بل تم كتابته ضد الافتراض بأن درجة واحدة فقط تمثل كامل الواقع. الناس يريدون الأرقام. المؤسسات تريد التصنيفات. مجالس الإدارة تريد رؤية خط واحد. قد يسأل السوق: \"ما هي درجتك في NOMOS؟\" هذا السؤال مشروع. ولكن لا يمكن أن يكون الجواب فقط: \"90.\" لأنه وراء 90، قد توجد أي من الحقائق التالية:\n\n- دقة متسقة عبر جميع اللغات\n\n- 99 في بعض اللغات، 45 في لغات أخرى\n\n- متوسط مرتفع ولكن خطأ حرِج شديد\n\n- دقة عالية ولكن تغطية منخفضة\n\n- نتائج فورية عالية ولكن تراجع سريع\n\n- نجاح فقط في صياغات المُدخل السهلة\n\n- معدل مرتفع فقط بين الإجابات القابلة للتقييم\n\n- افتراض الدول غير المختبرة بشكل إيجابي\n\n- دمج منتجات الذكاء الاصطناعي المحددة\n\nتتشكل قيمة النتيجة من وضوح التوزيع الأساسي. إذا لم يكن التوزيع مرئيًا، فإن النتيجة لا تولد الثقة. إنها تنتج فقط مظهرًا من اليقين. وبالتالي، فإن قانون القياس الثاني لـ NOMOS هو كما يلي:\n\n> يمكن أن يكون تسجيل GEO ملخصًا للتوزيع. / لا يمكنه استبدال التوزيع.\n\nقانونه الثالث هو:\n\n> المتوسط المرتفع لا يلغي مسألة من يتم تمثيله بشكل ضعيف.\n\nالقانون الرابع هو كما يلي:\n\n> الخطأ الجسيم النادر ليس تافهًا لمجرد أنه نادر.\n\nالقانون الخامس هو كما يلي:\n\n> المجال غير المختبَر ليس الجانب الإيجابي للتوزيع؛ إنه الحد المجهول.\n\n## الطلب 2 من NOMOS\n\n> لا تَعرض لي المتوسط فقط.\n\n> أظهر من هو دون المتوسط.\n\n> لا تُخفي أسوأ لغتك بينما تُظهر أفضل لغتك.\n\n> لا تستخدم وزن الدول الكبيرة لمحو وجود الدول الصغيرة.\n\n> لا ترسل شخصًا واحدًا إلى دولة صغيرة ثم تعلن عن نتيجة نهائية لتلك الدولة.\n\n> لا تقلل من شأن خطأ جسيم واحد لمجرد أنه مخفي داخل استجابة صحيحة بنسبة 99 في المائة.\n\n> لا تعلن عن خطأ لمجرد أن صياغة الإجابة قد تغيرت. / ولكن عندما تتغير الحقيقة الأساسية، لا ترفضها على أنها مجرد فرق أسلوبي.\n\n> لا ترمِ المرفوضات والمجهولات وغير المختبرة خارج التوزيع.\n\n> لا تغير الوزن أو الحصة أو النطاق بعد رؤية النتيجة.\n\n> قم بإنشاء رقم. / لكن لا تجعل الدول واللغات والمستخدمين والأوقات والأخطاء وراء الرقم غير مرئية.\n\n> لأن تمثيل الكيان ليس جملة متوسطة. / إنه توزيع للحقائق المختلفة التي يواجهها أشخاص مختلفون.\n\n## جملة ختام الفصل\n\n> موضوع قياس GEO ليس إجابة واحدة أو درجة متوسطة واحدة للذكاء الاصطناعي؛ بل هو مجموع النتائج التمثيلية التي يتم توليدها في مجموعة مستخدمين محددة في ظروف محددة.\n\n## النواة المعيارية\n\n> يجب التعامل مع تمثيل الكيان في الأنظمة التوليدية بوصفه توزيعًا شرطيًا للنتائج القابلة للرصد عبر أبعاد محددة تشمل: - منتجات الذكاء الاصطناعي وواجهات الاستخدام، - المستخدمين أو وحدات المعاينة، - البلدان، - اللغات والإعدادات المحلية، - حالات الجلسة والتخصيص، - المُدخلات، - وأوقات القياس. ولا يجوز لدرجة إجمالية واحدة أن تحل محل الإفصاح عن: - النطاق والتغطية، - توزيع النتائج، - التباين بين المجموعات الفرعية، - معدل الأخطاء الحرجة، - الكتلة المجهولة وغير المختبرة، - الاستقرار الزمني، - قواعد الترجيح، - وعدم اليقين. ولا يجوز تفسير تساوي المتوسطات على أنه تكافؤ في جودة التمثيل إذا اختلفت توزيعات المجموعات الفرعية أو مستويات الشدة أو التغطية أو الاستقرار اختلافًا جوهريًا. ويجب ألا يُفترض امتثال المجموعات غير المختبرة، كما يجب أن تظل النتائج النادرة ذات الضرر المرتفع ظاهرة بصورة منفصلة عن متوسط الأداء.","character_count":43894,"record_sha256":"a4c7a9004c3143ab2698f7a98cbd20fd3368c7f015506681a4b9bbba4345d842"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-ar-chapter-03","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"ar","language_name":"Arabic","direction":"rtl","record_type":"chapter","sequence":5,"chapter_number":3,"item_number":null,"title":"ما الكيان الخاضع للتدقيق تحديداً؟","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/ar/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22041753","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22041753","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K10","K11"],"source_word_count":6476,"source_document_sha256":"a851520c99cda8b6b395216ec7468472c98216f38ab18e61fede32ccf3c80dda","structured_json":"{\"number\":3,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH03\",\"title\":\"ما الكيان الخاضع للتدقيق تحديداً؟\",\"subtitle\":null,\"sourceFile\":\"3.cü bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"60D2981CEC474DAAAE04718FF663900DB0740A3C91147CDDFD68C18BDDD13695\",\"sourceWordCount\":6476,\"sourceIds\":[\"K10\",\"K11\"],\"machine\":{\"chapter\":3,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH03\",\"title\":\"ما الكيان الخاضع للتدقيق تحديداً؟\",\"subtitle\":null,\"sourceIds\":[\"K10\",\"K11\"],\"normativeRuleId\":\"NOMOS-AUDIT-CH03-R01\",\"normativeRuleEnglish\":\"Every GEO audit MUST define and version, before observing results: - a prompt anchor, - a target entity, - an entity type, - a canonical identity record, - a relationship graph, - a temporal and jurisdictional boundary, - an audit object, - and a conformity unit. Domains, brands, legal entities, corporate groups, subsidiaries, products, services, persons, franchises, distributors, platforms, and sellers MUST NOT be treated as interchangeable entities. Attributes, credentials, licenses, customers, employees, performance, authority, and conformity MUST NOT transfer across related entities unless the relationship, scope, time, and evidence explicitly support that transfer. The entity resolved by the AI product MUST be evaluated separately from the factual accuracy of the response. A conformity decision MUST apply only to the explicitly identified entity and audited scope. It MUST NOT automatically extend to affiliates, products, jurisdictions, languages, domains, future versions, or related entities.\",\"normativeRuleSourceTurkish\":\"Her GEO denetimi sonuçlar görülmeden önce prompt çapasını, hedef varlığı, varlık türünü, kanonik kimlik kaydını, ilişki grafiğini, zamansal ve hukuki sınırı, denetim nesnesini ve uygunluk birimini tanımlayıp sürümlemek zorundadır. Alan adı, marka, hukuki şirket, şirketler grubu, bağlı kuruluş, ürün, hizmet, kişi, franchise, distribütör, platform ve satıcı birbirinin yerine kullanılamaz. Özellikler ve uygunluk, açık ilişki, kapsam, zaman ve kanıt bulunmadan ilişkili varlıklara aktarılamaz. AI ürününün çözümlediği varlık, yanıtın maddi doğruluğundan ayrı değerlendirilmelidir.\",\"machineBlocksEnglish\":[{\"blockId\":\"CH03-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"31. MACHINE-READABLE ENTITY RECORD\",\"sourceParagraph\":1362},{\"blockId\":\"CH03-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":1363},{\"blockId\":\"CH03-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1364},{\"blockId\":\"CH03-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":1365},{\"blockId\":\"CH03-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1366},{\"blockId\":\"CH03-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":1367},{\"blockId\":\"CH03-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1368},{\"blockId\":\"CH03-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"ACTIVE\\\",\",\"sourceParagraph\":1369},{\"blockId\":\"CH03-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityType\\\": \\\"LEGAL_ENTITY\\\",\",\"sourceParagraph\":1370},{\"blockId\":\"CH03-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"canonicalName\\\": \\\"Asteron Holdings Ltd.\\\",\",\"sourceParagraph\":1371},{\"blockId\":\"CH03-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"legalName\\\": \\\"Asteron Holdings Ltd.\\\",\",\"sourceParagraph\":1372},{\"blockId\":\"CH03-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"jurisdiction\\\": \\\"SYNTHETIC\\\",\",\"sourceParagraph\":1373},{\"blockId\":\"CH03-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"registrationId\\\": \\\"SYNTHETIC-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1374},{\"blockId\":\"CH03-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validFrom\\\": \\\"2025-01-01\\\",\",\"sourceParagraph\":1375},{\"blockId\":\"CH03-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verifiedAt\\\": \\\"2026-08-18\\\",\",\"sourceParagraph\":1376},{\"blockId\":\"CH03-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aliases\\\": [\",\"sourceParagraph\":1377},{\"blockId\":\"CH03-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1378},{\"blockId\":\"CH03-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"name\\\": \\\"Asteron\\\",\",\"sourceParagraph\":1379},{\"blockId\":\"CH03-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aliasType\\\": \\\"BRAND_REFERENCE\\\",\",\"sourceParagraph\":1380},{\"blockId\":\"CH03-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"language\\\": \\\"und\\\"\",\"sourceParagraph\":1381},{\"blockId\":\"CH03-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1382},{\"blockId\":\"CH03-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1383},{\"blockId\":\"CH03-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"brands\\\": [\",\"sourceParagraph\":1384},{\"blockId\":\"CH03-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1385},{\"blockId\":\"CH03-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-TRAVEL-002\\\",\",\"sourceParagraph\":1386},{\"blockId\":\"CH03-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relationship\\\": \\\"OWNS\\\",\",\"sourceParagraph\":1387},{\"blockId\":\"CH03-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validFrom\\\": \\\"2025-01-01\\\"\",\"sourceParagraph\":1388},{\"blockId\":\"CH03-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1389},{\"blockId\":\"CH03-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1390},{\"blockId\":\"CH03-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"domains\\\": [\",\"sourceParagraph\":1391},{\"blockId\":\"CH03-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1392},{\"blockId\":\"CH03-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"domain\\\": \\\"asteron.example\\\",\",\"sourceParagraph\":1393},{\"blockId\":\"CH03-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relationship\\\": \\\"CONTROLS\\\",\",\"sourceParagraph\":1394},{\"blockId\":\"CH03-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scope\\\": \\\"GLOBAL_CORPORATE_SURFACE\\\"\",\"sourceParagraph\":1395},{\"blockId\":\"CH03-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1396},{\"blockId\":\"CH03-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1397},{\"blockId\":\"CH03-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subsidiaries\\\": [\",\"sourceParagraph\":1398},{\"blockId\":\"CH03-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1399},{\"blockId\":\"CH03-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-TR-003\\\",\",\"sourceParagraph\":1400},{\"blockId\":\"CH03-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relationship\\\": \\\"CONTROLS\\\",\",\"sourceParagraph\":1401},{\"blockId\":\"CH03-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"jurisdiction\\\": \\\"TR\\\"\",\"sourceParagraph\":1402},{\"blockId\":\"CH03-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1403},{\"blockId\":\"CH03-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1404},{\"blockId\":\"CH03-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"externalRelationships\\\": [\",\"sourceParagraph\":1405},{\"blockId\":\"CH03-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1406},{\"blockId\":\"CH03-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-MIRA-004\\\",\",\"sourceParagraph\":1407},{\"blockId\":\"CH03-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relationship\\\": \\\"SERVICE_DELIVERED_BY\\\",\",\"sourceParagraph\":1408},{\"blockId\":\"CH03-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scope\\\": \\\"SELECTED_DESTINATION_SERVICES\\\",\",\"sourceParagraph\":1409},{\"blockId\":\"CH03-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"jurisdiction\\\": \\\"TR\\\",\",\"sourceParagraph\":1410},{\"blockId\":\"CH03-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validFrom\\\": \\\"2026-01-01\\\"\",\"sourceParagraph\":1411},{\"blockId\":\"CH03-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1412},{\"blockId\":\"CH03-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1413},{\"blockId\":\"CH03-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"auditScope\\\": {\",\"sourceParagraph\":1414},{\"blockId\":\"CH03-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedEntities\\\": [\",\"sourceParagraph\":1415},{\"blockId\":\"CH03-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1416},{\"blockId\":\"CH03-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGE-SYNTH-ASTERON-TRAVEL-002\\\"\",\"sourceParagraph\":1417},{\"blockId\":\"CH03-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1418},{\"blockId\":\"CH03-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"excludedEntities\\\": [\",\"sourceParagraph\":1419},{\"blockId\":\"CH03-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGE-SYNTH-ASTERON-CLUB-005\\\"\",\"sourceParagraph\":1420},{\"blockId\":\"CH03-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1421},{\"blockId\":\"CH03-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedDomains\\\": [\",\"sourceParagraph\":1422},{\"blockId\":\"CH03-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"asteron.example\\\"\",\"sourceParagraph\":1423},{\"blockId\":\"CH03-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1424},{\"blockId\":\"CH03-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languages\\\": [\",\"sourceParagraph\":1425},{\"blockId\":\"CH03-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"en\\\",\",\"sourceParagraph\":1426},{\"blockId\":\"CH03-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"tr\\\"\",\"sourceParagraph\":1427},{\"blockId\":\"CH03-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1428},{\"blockId\":\"CH03-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countries\\\": [\",\"sourceParagraph\":1429},{\"blockId\":\"CH03-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"GB\\\",\",\"sourceParagraph\":1430},{\"blockId\":\"CH03-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"TR\\\"\",\"sourceParagraph\":1431},{\"blockId\":\"CH03-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1432},{\"blockId\":\"CH03-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validityPeriod\\\": {\",\"sourceParagraph\":1433},{\"blockId\":\"CH03-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"from\\\": \\\"2026-08-18\\\",\",\"sourceParagraph\":1434},{\"blockId\":\"CH03-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"to\\\": \\\"2027-08-17\\\"\",\"sourceParagraph\":1435},{\"blockId\":\"CH03-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1436},{\"blockId\":\"CH03-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1437},{\"blockId\":\"CH03-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responsibility\\\": {\",\"sourceParagraph\":1438},{\"blockId\":\"CH03-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimOwner\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1439},{\"blockId\":\"CH03-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"surfaceOperator\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1440},{\"blockId\":\"CH03-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"serviceDeliveryVariesByJurisdiction\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1441},{\"blockId\":\"CH03-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountableHumanRole\\\": \\\"ENTITY_RECORD_OWNER\\\"\",\"sourceParagraph\":1442},{\"blockId\":\"CH03-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1443},{\"blockId\":\"CH03-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1444},{\"blockId\":\"CH03-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1445},{\"blockId\":\"CH03-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"This record:\",\"sourceParagraph\":1446},{\"blockId\":\"CH03-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"does not by itself prove that the relation is correct,\",\"sourceParagraph\":1447},{\"blockId\":\"CH03-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"does not replace a legal record,\",\"sourceParagraph\":1448},{\"blockId\":\"CH03-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"does not properly declare all subsidiaries.\",\"sourceParagraph\":1449},{\"blockId\":\"CH03-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Only shows the audit object and the alleged relationships in a machine-readable format.\",\"sourceParagraph\":1450},{\"blockId\":\"CH03-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MACHINE-READABLE RULE OF SECTION 32\",\"sourceParagraph\":1452},{\"blockId\":\"CH03-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH03-R01\",\"sourceParagraph\":1453},{\"blockId\":\"CH03-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every GEO audit MUST define and version, before observing results:\",\"sourceParagraph\":1455},{\"blockId\":\"CH03-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- a prompt anchor,\",\"sourceParagraph\":1457},{\"blockId\":\"CH03-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- a target entity,\",\"sourceParagraph\":1458},{\"blockId\":\"CH03-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- an entity type,\",\"sourceParagraph\":1459},{\"blockId\":\"CH03-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- a canonical identity record,\",\"sourceParagraph\":1460},{\"blockId\":\"CH03-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- a relationship graph,\",\"sourceParagraph\":1461},{\"blockId\":\"CH03-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- a temporal and jurisdictional boundary,\",\"sourceParagraph\":1462},{\"blockId\":\"CH03-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- an audit object,\",\"sourceParagraph\":1463},{\"blockId\":\"CH03-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and a conformity unit.\",\"sourceParagraph\":1464},{\"blockId\":\"CH03-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Domains, brands, legal entities, corporate groups, subsidiaries, products,\",\"sourceParagraph\":1466},{\"blockId\":\"CH03-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"services, persons, franchises, distributors, platforms, and sellers MUST\",\"sourceParagraph\":1467},{\"blockId\":\"CH03-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOT be treated as interchangeable entities.\",\"sourceParagraph\":1468},{\"blockId\":\"CH03-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Attributes, credentials, licenses, customers, employees, performance,\",\"sourceParagraph\":1470},{\"blockId\":\"CH03-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"authority, and conformity MUST NOT transfer across related entities\",\"sourceParagraph\":1471},{\"blockId\":\"CH03-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"unless the relationship, scope, time, and evidence explicitly support\",\"sourceParagraph\":1472},{\"blockId\":\"CH03-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"that transfer.\",\"sourceParagraph\":1473},{\"blockId\":\"CH03-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The entity resolved by the AI product MUST be evaluated separately from\",\"sourceParagraph\":1475},{\"blockId\":\"CH03-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"the factual accuracy of the response.\",\"sourceParagraph\":1476},{\"blockId\":\"CH03-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A conformity decision MUST apply only to the explicitly identified\",\"sourceParagraph\":1478},{\"blockId\":\"CH03-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"entity and audited scope. It MUST NOT automatically extend to affiliates,\",\"sourceParagraph\":1479},{\"blockId\":\"CH03-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"products, jurisdictions, languages, domains, future versions, or related\",\"sourceParagraph\":1480},{\"blockId\":\"CH03-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"entities.\",\"sourceParagraph\":1481},{\"blockId\":\"CH03-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Normative Turkish equivalent:\",\"sourceParagraph\":1482},{\"blockId\":\"CH03-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Before the results of each GEO audit are seen, the prompt anchor, target entity, entity type, canonical identity record, relationship graph, temporal and legal boundary, audit object, and conformity unit must be defined and versioned. Domain name, brand, legal company, corporate group, subsidiary, product, service, person, franchise, distributor, platform, and vendor cannot be used interchangeably. Attributes and compliance cannot be transferred to related entities without explicit relationship, scope, time, and evidence. The entity analysed by the AI product must be evaluated separately from the factual accuracy of the response.\",\"sourceParagraph\":1483}],\"normativeRuleLocalized\":\"يجب على كل تدقيق GEO، قبل رصد النتائج، أن يحدد العناصر الآتية ويضبط إصداراتها: - مرتكز المُدخل، - الكيان المستهدف، - نوع الكيان، - سجل الهوية المرجعي، - مخطط العلاقات، - الحدود الزمنية والاختصاصية، - موضوع التدقيق، - ووحدة المطابقة. ويجب ألا تُعامل النطاقات والعلامات التجارية والكيانات القانونية ومجموعات الشركات والشركات التابعة والمنتجات والخدمات والأشخاص والامتيازات والموزعون والمنصات والبائعون بوصفها كيانات قابلة للتبادل. كما يجب ألا تنتقل السمات أو وثائق الاعتماد أو التراخيص أو العملاء أو الموظفون أو الأداء أو الصلاحيات أو حالة المطابقة بين كيانات مترابطة، ما لم تكن العلاقة والنطاق والزمن والأدلة تؤيد هذا الانتقال صراحة. ويجب تقييم الكيان الذي يحدده منتج الذكاء الاصطناعي بصورة مستقلة عن تقييم الدقة الواقعية للاستجابة. ولا يسري قرار المطابقة إلا على الكيان المحدد صراحة وعلى نطاق التدقيق المعلن، ولا يجوز أن يمتد تلقائيًا إلى الجهات التابعة أو المنتجات أو الاختصاصات القضائية أو اللغات أو النطاقات أو الإصدارات المستقبلية أو الكيانات المرتبطة.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH03-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"31. سجل الكيان قابل للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":1362,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":1363,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1364,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":1365,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1366,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":1367,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1368,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحالة\\\": \\\"نشط\\\",\",\"sourceParagraph\":1369,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityType\\\": \\\"الكيان القانوني\\\",\",\"sourceParagraph\":1370,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"canonicalName\\\": \\\"Asteron Holdings Ltd.\\\",\",\"sourceParagraph\":1371,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"legalName\\\": \\\"Asteron Holdings Ltd.\\\",\",\"sourceParagraph\":1372,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الولاية القضائية\\\": \\\"اصطناعي\\\",\",\"sourceParagraph\":1373,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"registrationId\\\": \\\"اصطناعي-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1374,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validFrom\\\": \\\"2025-01-01\\\",\",\"sourceParagraph\":1375,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verifiedAt\\\": \\\"2026-08-18\\\",\",\"sourceParagraph\":1376,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الأسماء المستعارة\\\": [\",\"sourceParagraph\":1377,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1378,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الاسم\\\": \\\"Asteron\\\"\",\"sourceParagraph\":1379,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\\\"aliasType\\\": \\\"مرجع_العلامة_التجارية\\\",\",\"sourceParagraph\":1380,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\",\\\"language\\\": \\\"غير محدد\\\",\",\"sourceParagraph\":1381,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1382,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1383,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\",\\\"brands\\\":\",\"sourceParagraph\":1384,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1385,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\",\\\"entityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-TRAVEL-002\\\",\",\"sourceParagraph\":1386,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\",\\\"relationship\\\": \\\"يمتلك\\\",\",\"sourceParagraph\":1387,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\",\\\"validFrom\\\": \\\"2025-01-01\\\"\",\"sourceParagraph\":1388,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1389,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1390,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\",\\\"domains\\\":\",\"sourceParagraph\":1391,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1392,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\",\\\"domain\\\": \\\"asteron.example\\\",\",\"sourceParagraph\":1393,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\",\\\"relationship\\\": \\\"يسيطر\\\",\",\"sourceParagraph\":1394,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\",\\\"scope\\\": \\\"نطاق_الشركة_العالمي_الأساسي\\\"\",\"sourceParagraph\":1395,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1396,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1397,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\",\\\"subsidiaries\\\":\",\"sourceParagraph\":1398,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1399,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\",\\\"entityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-TR-003\\\",\",\"sourceParagraph\":1400,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\",\\\"relationship\\\": \\\"يسيطر\\\",\",\"sourceParagraph\":1401,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\",\\\"jurisdiction\\\": \\\"تركيا\\\"}\",\"sourceParagraph\":1402,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1403,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1404,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"externalRelationships\\\": [\",\"sourceParagraph\":1405,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1406,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-MIRA-004\\\",\",\"sourceParagraph\":1407,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"العلاقة\\\": \\\"الخدمة المقدمة بواسطة\\\",\",\"sourceParagraph\":1408,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"النطاق\\\": \\\"الخدمات المحددة للوجهة\\\",\",\"sourceParagraph\":1409,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الولاية القضائية\\\": \\\"TR\\\",\",\"sourceParagraph\":1410,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\",\\\"validFrom\\\": \\\"2026-01-01\\\"\",\"sourceParagraph\":1411,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1412,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1413,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"auditScope\\\": {\",\"sourceParagraph\":1414,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedEntities\\\": [\",\"sourceParagraph\":1415,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1416,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGE-SYNTH-ASTERON-TRAVEL-002\\\",\",\"sourceParagraph\":1417,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1418,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"excludedEntities\\\": [\",\"sourceParagraph\":1419,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGE-SYNTH-ASTERON-CLUB-005\\\",\",\"sourceParagraph\":1420,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1421,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedDomains\\\": [\",\"sourceParagraph\":1422,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"asteron.example\\\",\",\"sourceParagraph\":1423,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1424,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"اللغات\\\": [\",\"sourceParagraph\":1425,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"en\\\",\",\"sourceParagraph\":1426,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"tr\\\"\",\"sourceParagraph\":1427,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1428,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الدول\\\": [\",\"sourceParagraph\":1429,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"GB\\\",\",\"sourceParagraph\":1430,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"TR\\\"\",\"sourceParagraph\":1431,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1432,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validityPeriod\\\": {\",\"sourceParagraph\":1433,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"من\\\": \\\"2026-08-18\\\",\",\"sourceParagraph\":1434,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"إلى\\\": \\\"2027-08-17\\\"\",\"sourceParagraph\":1435,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1436,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1437,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المسؤولية\\\": {\",\"sourceParagraph\":1438,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimOwner\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1439,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"surfaceOperator\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1440,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"serviceDeliveryVariesByJurisdiction\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1441,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountableHumanRole\\\": \\\"مالك_سجل_الكيان\\\"\",\"sourceParagraph\":1442,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1443,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1444,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1445,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"هذا السجل:\",\"sourceParagraph\":1446,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يثبت من تلقاء نفسه أن العلاقة صحيحة،\",\"sourceParagraph\":1447,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يحل محل سجل قانوني،\",\"sourceParagraph\":1448,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يعلن بشكل صحيح عن جميع الشركات التابعة.\",\"sourceParagraph\":1449,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يعرض فقط كائن التدقيق والعلاقات المزعومة بصيغة قابلة للقراءة آليًا.\",\"sourceParagraph\":1450,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قاعدة قابلة للقراءة آليًا للقسم 32\",\"sourceParagraph\":1452,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معرّف القاعدة: NOMOS-تَدقيق-CH03-R01\",\"sourceParagraph\":1453,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يحدد كل تدقيق GEO ويحدد نسخته قبل مراقبة النتائج:\",\"sourceParagraph\":1455,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- مرساة للإيعاز،\",\"sourceParagraph\":1457,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- كيان مستهدف،\",\"sourceParagraph\":1458,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- نوع كيان,\",\"sourceParagraph\":1459,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- سجل هوية معياري،\",\"sourceParagraph\":1460,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- رسم بياني للعلاقات،\",\"sourceParagraph\":1461,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- حد زمني وحدود اختصاصية,\",\"sourceParagraph\":1462,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- موضوع تدقيق,\",\"sourceParagraph\":1463,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- ووحدة الامتثال.\",\"sourceParagraph\":1464,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"النطاقات، العلامات التجارية، الكيانات القانونية، المجموعات الشركاتية، الشركات التابعة، المنتجات،\",\"sourceParagraph\":1466,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب على الخدمات والأشخاص والفرنشايز والموزعين والمنصات والبائعين\",\"sourceParagraph\":1467,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ألا يُعاملوا ككيانات قابلة للتبادل.\",\"sourceParagraph\":1468,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"السمات، المؤهلات، التراخيص، العملاء، الموظفون، الأداء،\",\"sourceParagraph\":1470,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"السلطة والامتثال يجب ألا تنتقل عبر الكيانات ذات الصلة\",\"sourceParagraph\":1471,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ما لم تدعم العلاقة والنطاق والوقت والأدلة صراحةً\",\"sourceParagraph\":1472,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ذلك النقل.\",\"sourceParagraph\":1473,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب تقييم الكيان الذي تم حله بواسطة منتج الذكاء الاصطناعي بشكل منفصل عن\",\"sourceParagraph\":1475,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الدقة الواقعية للاستجابة.\",\"sourceParagraph\":1476,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن ينطبق قرار الامتثال فقط على الكيان المحدد بوضوح\",\"sourceParagraph\":1478,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"والنطاق الذي تم تدقيقه. يجب ألا يمتد تلقائيًا إلى الشركات التابعة،\",\"sourceParagraph\":1479,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المنتجات، الولايات القضائية، اللغات، المجالات، الإصدارات المستقبلية، أو الكيانات ذات الصلة.\",\"sourceParagraph\":1480,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\",\"sourceParagraph\":1481,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المكافئ التركي المعياري:\",\"sourceParagraph\":1482,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قبل الاطلاع على نتائج كل تدقيق GEO، يجب تعريف وربط كل من المرساة الفورية، الكيان المستهدف، نوع الكيان، سجل الهوية القانوني، مخطط العلاقات، الحدود الزمنية والقانونية، كائن التدقيق، ووحدة الامتثال، وتحديد نسخ لكل منها. لا يمكن استخدام اسم النطاق، العلامة التجارية، الشركة القانونية، المجموعة المؤسسية، الشركة الفرعية، المنتج، الخدمة، الشخص، الامتياز، الموزع، المنصة، والبائع بشكل متبادل. لا يمكن نقل السمات والامتثال إلى الكيانات ذات الصلة دون وجود علاقة صريحة ونطاق وزمن وأدلة واضحة. يجب تقييم الكيان الذي تم تحليله بواسطة المنتج الذكاء الاصطناعي بشكل منفصل عن الدقة الواقعية للرد.\",\"sourceParagraph\":1483,\"language\":\"ar\"}]}}","text":"## حد الفصل\n\nأقرت المادة 1 الحكم التالي:\n\n> الاستجابة الواحدة ليست درجة GEO.\n\nالقسم 2 أضاف النص التالي:\n\n> تمثيل الكيان في الأنظمة التوليدية هو توزيع يحدث بين المستخدمين ومنتجات الذكاء الاصطناعي والدول واللغات والجلسات والأوقات.\n\nيجيب هذا القسم على السؤال الإلزامي التالي:\n\n> تمثيل من أو ماذا يقيس هذا التوزيع بالضبط؟\n\nشركة؟ علامة تجارية؟ اسم نطاق؟ منتج؟ خدمة؟ مؤسس؟ مجموعة شركات؟ كيان قانوني محلي في دولة معينة؟ عمل امتياز؟ عندما يرى نظام الذكاء الاصطناعي نطاق apple.com فقط:\n\n- اسم النطاق،\n\n- العلامة التجارية,\n\n- الشركة الأم،\n\n- الكيان المحلي للمبيعات،\n\n- عائلة المنتج،\n\n- خدمة المتجر\n\nهل سيعامل النظام جميعها ككيان واحد؟ ما لم يتم التمييز قبل بدء التدقيق، فقد يتم حساب النتيجة بشكل صحيح ولكن تطبيقها على الكائن الخاطئ. هذا الفصل:\n\n- الكيان الذي تم تدقيقه،\n\n- مرساة الهوية المستخدمة في المُدخل،\n\n- الكيان الذي يحلله النظام،\n\n- الوحدة التي سيتم تطبيق قرار المطابقة عليها،\n\n- العلاقات بين الكيانات،\n\n- أيه كيان تنتمي إليه الخصائص،\n\n- حدود الهوية الزمنية والجغرافية\n\nيحدد. هذا الفصل لم يتطرق بعد إلى:\n\n- كيفية التحقق من جميع الادعاءات المتعلقة بالكيان،\n\n- كيف سيقوم المحكّمون بتقييم الادعاءات الذرية،\n\n- حصص العينات بحسب الدولة واللغة،\n\n- صيغة النتيجة النهائية NOMOS\n\nلم يتم الانتهاء منها بعد. مهمة القسم 3 أكثر أساسية:\n\n> تثبيت هوية وحدود الشيء الذي سيتم قياسه قبل بدء القياس.\n\n## NOMOS التحدي\n\nأنت تسألني هذا السؤال: \"ما نوع الشركة Apple.com؟\" يمكن أن يكون هناك على الأقل ثلاثة أشياء مختلفة في السؤال:\n\n- اسم النطاق apple.com\n\n- علامة Apple التجارية\n\n- الشركة القانونية المرتبطة باسم النطاق والعلامة التجارية\n\nسأختار واحدة من هذه. ربما الصحيحة. ربما الخاطئة. ربما أدمج أكثر من واحدة في إجابة واحدة. ثم ستقوم بتقييم الإجابة. لكنك لم تخبرني مسبقًا أي كيان تقوم بتقييمه. قد أكون:\n\n- وصفت النطاق كمتجر إلكتروني،\n\n- وصفت العلامة التجارية كعلامة تجارية للإلكترونيات الاستهلاكية،\n\n- وصفت الشركة القانونية كشركة عالمية،\n\nقد أكون قد أدرجت المنتجات كما لو أن الشركة نفسها هي التي تقدمها. قد تبدو إجابتي سلسة. ولكن إذا كان موضوع التدقيق غير واضح، فإن ما إذا كانت صحيحة أم لا يبقى أيضًا غير مؤكد. الآن، اعتبر مثالًا أكثر تعقيدًا.\n\nتُدار العلامة التجارية بواسطة الشركة الأم في بلد واحد؛ وعن طريق فرع تابع في بلد آخر؛ وعن طريق موزع مستقل في بلد ثالث. يسأل أحد المستخدمين: \"هل تقدم هذه العلامة التجارية خدمات في تركيا؟\" أي كيان يجب أن يجيب؟ الموقع العالمي للعلامة التجارية؟ الشركة المحلية في تركيا؟ أو الموزع؟\n\nمشغل الفرنشايز؟ هل تنتقل الرخصة المملوكة للشركة العالمية تلقائيًا إلى الفرنشايز المحلي؟ هل تثبت تقييمات العملاء على العملية المحلية جودة العلامة التجارية العالمية؟ هل يمكن استخدام عدد موظفي الشركة الأم كقدرة للشركة المحلية؟\n\nهل يمكن نقل جائزة منتج إلى جميع الشركات التي تبيعه؟ هل تصبح خبرة المؤسس الشخصية عمر الشركة؟ هل يُعتبر مالك النطاق السابق والمالك الجديد لنفس الكيان؟\n\nعندما تستحوذ شركة على شركة أخرى، هل تصبح جميع إنجازات الشركة السابقة سمة للشركة الجديدة؟ يمكن توليد درجة GEO دون الإجابة على هذه الأسئلة. ومع ذلك، لا يُعرف ما تمثله الدرجة. الحكم الأول في هذا القسم كما يلي:\n\n> لا يمكن قياس الكيان حتى يتم حله.\n\nينص حكمه الثاني على:\n\n> مشاركة نفس الاسم لا يعني أن يكون كيانًا واحدًا.\n\nتنص الفقرة الثالثة منه على:\n\n> العلاقة لا تسمح تلقائيًا بنقل الممتلكات بين الأطراف.\n\n## 1. غرض الفصل\n\nالغرض من هذا القسم هو تحديد هوية الكيان وحدوده وعلاقاته ضمن GEO-1000 قبل رؤية النتائج. يقوم القسم بالتفرقة التالية كمعيار:\n\n- اسم النطاق والشركة القانونية\n\n- العلامة التجارية ومالك العلامة التجارية\n\n- الشركة الأم والشركة التابعة\n\n- المجموعة وشركة المجموعة\n\n- المنتج والمصنع\n\n- الخدمة ومقدم الخدمة\n\n- المؤسس والمؤسسة\n\n- الموظف والمؤسسة\n\n- حامل الترخيص والطرف الذي يستخدم العلامة التجارية\n\n- المانح والعميل الفرعي\n\n- المُصنّع والمُوزّع\n\n- المنصة والبائع على المنصة\n\n- مزوّد التكنولوجيا ومستخدم التكنولوجيا\n\n- العميل وشريك الأعمال\n\n- العلاقة النشطة والعلاقة التاريخية\n\n- الاسم الرسمي والترجمة الوصفية\n\n- كيانات مختلفة بنفس الاسم\n\n- الإصدارات السابقة واللاحقة للكيان\n\n- الكائن الذي تم تدقيقه والكائن الذي سيتم تطبيق قرار المطابقة عليه\n\nفي نهاية هذا القسم، يجب أن يكون كل تدقيق GEO قادرًا على تقديم إجابة واحدة وقابلة للتتبع للسؤال التالي:\n\n> أي كيان بالضبط، مع أي علاقات، لأي فترة زمنية، وعلى أي واجهات رقمية ينتمي هذا التقييم والقرار؟\n\n## 2. الأحكام المعيارية المركزية\n\n> قبل البدء في جمع البيانات، يجب أن يحدد كل تدقيق GEO-1000 كيانًا مراجَعًا فريدًا، وسجل كيان أساسي، وحدود نطاق، وحدود زمنية، ومخطط علاقات.\n\nلا يكفي أي مما يلي بمفرده لتحديد كيان:\n\n- الاسم،\n\n- الشعار،\n\n- اسم المجال،\n\n- حساب وسائل التواصل الاجتماعي\n\nهذه المعرفات وحدها لا تحدد كائن التدقيق. يجب وصف الكيان الخاضع للتدقيق، عند الضرورة، من خلال العناصر التالية على الأقل:\n\n- نوع الكيان\n\n- الاسم القانوني الموحد\n\n- الاسم القانوني\n\n- الأسماء التجارية\n\n- الأسماء الرسمية المحلية\n\n- الاختصارات والألقاب المستعارة\n\n- تاريخ التأسيس أو البداية\n\n- الاختصاص القضائي\n\n- رقم التسجيل أو هوية رسمية معادلة\n\n- علاقات الشركة الأم والشركة الفرعية\n\n- ملكية العلامة التجارية\n\n- التحكم في اسم النطاق\n\n- ملكية المنتج والخدمة\n\n- مسؤول تسليم الخدمة الفعلي\n\n- المدعي\n\n- حامل الأدلة\n\n- الدول والمناطق النشطة\n\n- فترة الصلاحية\n\n- الاسم والعلاقات التاريخية\n\n- الواجهات المدرجة في التدقيق\n\n- الكيانات والواجهات خارج النطاق\n\nيجب عدم نشر النتيجة الجغرافية الرئيسية حتى يتم استكمال هذا السجل.\n\n## 3. ما هي الكيان؟\n\nفي هذا البروتوكول، الكيان هو كائن يمكن تخصيص هوية منفصلة وقابلة للتتبع له، أو سمة، أو علاقة، أو مسؤولية، أو حالة زمنية. الكيان:\n\n- إنسان،\n\n- كيان قانوني،\n\n- مؤسسة عامة،\n\n- علامة تجارية،\n\n- المنتج,\n\n- الخدمة،\n\n- اسم المجال،\n\n- تطبيق رقمي،\n\n- مجموعة شركات،\n\n- فرع مادي،\n\n- برنامج،\n\n- شهادة،\n\n- منشور،\n\n- مشروع بحثي\n\nهذا ممكن. ليس كل عنصر مذكور يجب أن يكون كيانًا منفصلًا. ومع ذلك، إذا تغير أحد المجالات التالية بشكل جوهري، فقد يكون من الضروري تسجيل كيان منفصل:\n\n- المسؤولية القانونية\n\n- الملكية\n\n- الرخصة\n\n- تسليم المنتج أو الخدمة\n\n- الاختصاص القضائي\n\n- الفترة الزمنية\n\n- الالتزام تجاه المستخدم\n\n- الأدلة وحقوق الادعاء\n\n- نطاق التدقيق\n\n## 4. ستة عناصر منفصلة في تدقيق GEO\n\nفي تدقيق GEO، غالبًا ما تخفي كلمة “كيان” ستة وظائف منفصلة. يجب تمييز هذه العناصر الستة عن بعضها البعض.\n\n### 4.1. مرساة صياغة المُدخل\n\nمرساة صياغة المُدخل هي تعبير أو علامة تُستخدم لاستدعاء الوجود في استعلام المستخدم. أمثلة:\n\n- اسم الشركة\n\n- اسم العلامة التجارية\n\n- اسم النطاق\n\n- اسم المؤسس\n\n- اسم المنتج\n\n- اسم التطبيق\n\n- اسم الشركة المحلية\n\n- الاختصار\n\nمثال: “ما نوع الشركة Apple.com؟” مرساة صياغة المُدخل هنا: apple.com هي اسم النطاق. لا يجب أن تكون مرساة صياغة المُدخل الكيان نفسه. فهي مجرد نقطة دخول يستخدمها النظام لتحديد الكيان.\n\n### 4.2. الكيان المستهدف\n\nالكيان المستهدف هو الكيان الذي يرغب البروتوكول فعليًا في قياسه. مثال: يمكن استهداف الكيان المؤسسي الرسمي المرتبط باسم النطاق apple.com. ومع ذلك، يجب تسجيل هويته الدقيقة قبل المراجعة. لا يمكن اختيار الكيان المستهدف من خلال النظر إلى النتائج بعد الاستفسار.\n\n### 4.3. الكيان الذي حُلّ بواسطة النظام\n\nالكيان المحلّل هو كيف يفسر منتج الذكاء الاصطناعي مرساة الاستفسار ككيان. التمثيل:\n\nE_i\n\nيمكن استخدامه. الكيان المستهدف:\n\n### E*\n\nهو تقييم حل الهوية الذي يطرح السؤال الأساسي:\n\nE_i= E*?\n\nومع ذلك، فإن المساواة ليست دائمًا مجرد مساواة في الاسم. يمكن للنظام التعرف على العلامة التجارية والكيان المؤسسي الصحيحين دون تسمية الكيان القانوني الصحيح. لذلك، يمكن تصنيف مطابقة الهوية لاحقًا على النحو التالي:\n\n- مطابقة دقيقة،\n\n- مطابقة مقبولة للعلامة التجارية،\n\n- مطابقة جزئية،\n\n- الكيان غير الصحيح\n\n- غير مؤكد،\n\n- اندماج كيانات متعددة\n\nيمكن تصنيفه كالتالي.\n\n### 4.4. موضوع الادعاء\n\nموضوع الادعاء هو الكيان الذي ينتمي إليه ميزه محددة في الاستجابة. ضمن نفس الاستجابة:\n\n- تاريخ التأسيس للشركة الأم،\n\n- ميزة المنتج للمنتج،\n\n- تقييم العميل لمزود الخدمة المحلي،\n\n- رخصة لكيان قانوني محدد،\n\n- خبرة المؤسس لشخص\n\nقد ينتمي. حتى إذا بدأ الرد بالكيان المستهدف الصحيح، فقد ينقل الميزات إلى الكائنات الخاطئة. لذلك، يجب تقييم كل ادعاء واقعي بالهيكل التالي:\n\n(الموضوع، العلاقة أو السمة، القيمة، الوقت، النطاق)\n\nمثال: \"لدى X ترخيص Y.\" هنا، يجب تحديد لمن:\n\n- كيان قانوني،\n\n- البلد،\n\n- خلال أي تواريخ،\n\n- للنشاط\n\nالذي ينتمي إليه.\n\n### 4.5. كائن التدقيق\n\nكائن التدقيق هو كيان محدد أو حزمة من الكيانات حيث يتم فحص الأدلة والمحتوى والواجهة الفني ومخرجات الذكاء الاصطناعي معًا. يمكن أن يكون كائن التدقيق كيانًا واحدًا. مثال: شركة قانونية محددة أو يمكن أن يكون حزمة ذات حدود واضحة: العلامة التجارية الرئيسية + اسم النطاق القانوني + منتجين محددين + السطوح العامة باللغتين التركية والإنجليزية. إذا تم استخدام الحزمة، يجب أن تحتفظ الكيانات ضمنها بهوياتها المنفصلة. \"الحزمة\" لا تعني أن جميع السمات تنتقل إلى بعضها البعض.\n\n### 4.6. وحدة الامتثال\n\nوحدة الامتثال هي الكائن المحدد الذي سيتم تطبيق قرار التدقيق عليه قانونيًا ونظاميًا. قرار الامتثال:\n\n- ينطبق على المجموعة الكاملة من الشركات،\n\n- ينطبق على جميع اللغات،\n\n- ينطبق على جميع أسماء النطاقات،\n\n- على جميع المنتجات\n\nلا يمكن تطبيقه تلقائيًا. مثال: “تم العثور على الصفحات العامة التركية والإنجليزية للعلامة التجارية NobleJackal على example.com متوافقة وفقًا للمعيار المحدد وضمن نطاق التواريخ المحدد.” هذا القرار:\n\n- جميع العمليات الداخلية للشركة،\n\n- الشركات التابعة،\n\n- التطبيقات المنفصلة،\n\n- اللغات التي ستضاف في المستقبل،\n\n- المنتجات خارج النطاق\n\nلا يغطي تلقائيًا.\n\n## 5. أنواع الكيانات\n\nيجب تصنيف كل كيان تدقيقي بنوع واحد أو أكثر. يمكن التمييز بين النوع الأساسي والأنواع الثانوية.\n\n### 5.1. الكيان القانوني\n\nهي شركة تحمل حقوقًا ومسؤوليات منفصلة، أو تسجيلًا بموجب القانون أو اللوائح القانونية ذات الصلة. مجالاتها بقدر ما هي ذات صلة:\n\n- الاسم القانوني\n\n- نوع الشركة\n\n- مكان التسجيل\n\n- رقم التسجيل\n\n- الهوية الضريبية أو ما يعادلها\n\n- تاريخ التأسيس\n\n- الحالة النشطة\n\n- الممثل المفوض\n\n- العلاقات بين الشركة الأم والشركات التابعة\n\nقد يحمل الكيان القانوني نفس اسم العلامة التجارية. ومع ذلك، فهو ليس نفس الكائن.\n\n### 5.2. العلامة التجارية\n\nهو الاسم المستخدم في السوق لمنتج أو خدمة أو هوية مؤسسية. العلامة التجارية:\n\n- قد لا تمتلك كيانًا قانونيًا منفصلًا،\n\n- قد تكون مملوكة لشركة أخرى،\n\n- قد تُستخدم بموجب ترخيص،\n\nقد تُدار بواسطة شركات متعددة في دول مختلفة. يجب أيضًا تحديد الجهة المسؤولة فعليًا عن تقديم العمل الذي تنسبه العلامة التجارية.\n\n### 5.3. مجموعة شركات\n\nإنها هيكل يتكون من عدة كيانات قانونية لها ملكية أو علاقات تحكم مشتركة. لا يمكن لـ \"المجموعة\" نقل الميزات التالية تلقائيًا إلى جميع الأعضاء:\n\n- الرخصة\n\n- الشهادة\n\n- عدد العملاء\n\n- عدد الموظفين\n\n- الإيرادات\n\n- المكتب\n\n- نتيجة التدقيق\n\n- حالة الأمان\n\n- علامة المطابقة\n\nإذا كانت قيمة المستوى الجماعي موحدة حقًا، يجب ذكر ذلك بوضوح.\n\n### 5.4. شركة تابعة أو شقيقة\n\nكيان قانوني يخضع لملكية أو علاقة سيطرة لكيان آخر. الشركة التابعة:\n\n- قد يكون طرفًا في عقد منفصل،\n\n- حامل رخصة منفصل،\n\n- صاحب عمل منفصل\n\n- متصرّف بيانات مستقل\n\nربما. خصائص الشركة الأم لا تُنقل افتراضيًا إلى الشركة التابعة.\n\n### 5.5. اسم النطاق\n\nإنه عنوان رقمي وواجهة نشر. اسم النطاق:\n\n- ليست كيانًا قانونيًا,\n\n- لا يقدم الخدمات بمفرده,\n\n- ليس من الضروري امتلاك علامة تجارية،\n\nيمكن التحكم فيه بواسطة مالكين أو مشغلين مختلفين في أوقات معينة. يمكن أن يكون اسم النطاق نقطة البداية للتدقيق. ومع ذلك، يجب أيضًا توضيح تحت أي كيان تم اتخاذ القرار.\n\n### 5.6. موقع ويب أو منشور رقمي\n\nهو كل المحتوى والتطبيقات المحددة على اسم النطاق. يمكن أن يكون نفس اسم النطاق:\n\n- موقع الشركة،\n\n- المتجر،\n\n- بوابة الدعم،\n\n- صفحة المستثمر،\n\n- توثيق المطوّر،\n\n- إصدارات مختلفة حسب البلد واللغة\n\nقد تحمل. قد تختلف مالكو المحتوى ونطاقات الرقابة لهذه.\n\n### 5.7. المنتج\n\nشيء تجاري أو تقني يحمل وظيفة محددة أو نموذجًا أو إصدارًا. منتج:\n\n- السعر،\n\n- السلامة،\n\n- الميزة التقنية،\n\n- شهادة،\n\n- ملاءمة المستخدم\n\nلا يمكن استخدامها كخصائص عامة تابعة للشركة. قد تختلف الإصدارات ضمن نفس عائلة المنتج أيضًا.\n\n### 5.8. الخدمة\n\nنشاط يتم تقديمه ضمن نطاق محدد، مستخدم، بلد، طريقة التوصيل، ومسؤولية. الخدمة:\n\n- قابلة للتسويق بواسطة العلامة التجارية،\n\n- قابلة للفوترة بواسطة جهة قانونية أخرى\n\nقابل للتسليم من قبل شريك مستقل. يجب أن يميز التدقيق من:\n\n- باعه،\n\n- سلمه،\n\n- ضمنه،\n\n- تحمل المسؤولية القانونية عنه\n\nيجب أن يكون مفصولًا.\n\n### 5.9. الشخص\n\nهو مؤسس، أو مدير تنفيذي، أو موظف، أو مستشار، أو خبير، أو ممثل معترف به علنًا. الشخص:\n\n- تعليمه،\n\n- خبرته،\n\n- رخصة،\n\n- رأيه\n\nلا يتم نقله تلقائيًا إلى المؤسسة. وبالمثل، لا يُعتبر جائزة المؤسسة أو شهادتها كفاءة مهنية للشخص.\n\n### 5.10. الفرع أو الموقع الفعلي\n\nهو نقطة خدمة فعلية تتبع المؤسسة الرئيسية أو تعمل بشكل منفصل. الفرع:\n\n- جزء من الشركة الأم،\n\n- كيان قانوني مستقل،\n\n- امتياز،\n\n- مشغل مستقل مرخّص\n\nقد يكون. علاقة الموقع لا تظهر العلاقة القانونية بمفردها.\n\n### 5.11. الامتياز\n\nقد يكون مشروعًا مستقلًا يعمل تحت حق استخدام العلامة التجارية أو رخصة نموذج أعمال. يجب على مانح الامتياز:\n\n- السمعة،\n\n- السيطرة،\n\n- التدريب\n\nلا يضمن تلقائياً كل تصرف من قبل مشغل الفرنشايز. لا يمكن تعميم خطأ محلي لمشغل الفرنشايز تلقائياً على العلامة التجارية العالمية بأكملها. يجب الإبلاغ عن العلاقة مع نطاقها.\n\n### 5.12. الموزع، التاجر أو البائع\n\nالطرف الذي يبيع أو يوزع المنتج أو الخدمة في سوق محددة، سواء كان مستقلاً أو تابعاً. لا يتم نقل ترخيص الشركة المصنعة أو سيطرتها أو امتثالها المؤسسي تلقائياً إلى الموزع. كما أن أداء خدمة العملاء للبائع ليس هو نفس مقياس جودة منتج الشركة المصنعة.\n\n### 5.13. المنصة وبائع المنصة\n\nالسوق أو المنصة والبائعون المستقلون على المنصة كيانان منفصلان. المنصة:\n\n- الدفع،\n\n- القائمة،\n\n- البنية التحتية التقنية\n\nيمكن توفيرها. البائع:\n\n- المنتج,\n\n- التسليم،\n\n- الضمان،\n\n- علاقات العملاء\n\nيمكن أن يكون مسؤولاً. إذا جمع الذكاء الاصطناعي هذه الأدوار، فإن تخصيص المسؤولية بشكل غير صحيح قد يحدث.\n\n### 5.14. برنامج، شارة أو شهادة\n\nمقدمة من مؤسسة:\n\n- برنامج تدريبي،\n\n- علامة المطابقة،\n\n- شهادة،\n\n- عضوية،\n\n- شارة\n\nيمكنه حمل سجلات كيانات منفصلة. المؤسسة التي تنشر البرنامج ليست هي نفسها المؤسسة المشاركة في البرنامج. ميزة الشارة لا تترجم إلى جميع ميزات المؤسسة التي تحمل الشارة.\n\n## 6. رسم بياني للكيان\n\nقد لا يكون سجل كيان واحد كافيًا لشرح العلاقات المعقدة. لهذا السبب، يجب إنشاء رسم بياني للكيان لكل تدقيق. وجهات النظر:\n\n### G_E = (V, R)\n\nهنا:\n\n- V: عقد الكيان\n\n- R: العلاقات الاتجاهية بين العقد\n\nيجب تعريف العلاقات بأفعال صريحة.\n\n### 6.1. الأنواع الأساسية للعلاقات\n\nإلى الحد ذي الصلة، يمكن استخدام العلاقات التالية:\n\n- يمتلك — يمتلك\n\n- ownedBy— مملوك من قبل\n\n- يسيطر — يسيطر\n\n- controlledBy— يتم التحكم فيه من قبل\n\n- يشغل — يشغل\n\n- operatedBy— تُدار من قبل\n\n- ينشر — ينشر\n\n- publishedBy— تُنشر بواسطة\n\n- يُصنّع — يُصنّع\n\n- manufacturedBy— تُصنع بواسطة\n\n- providesService— تقدم خدمة\n\n- serviceDeliveredBy— يتم تقديم الخدمة بواسطة\n\n- licencesBrandTo— ترخص العلامة التجارية لـ\n\n- franchisesTo— يمتلك حقوق الامتياز لـ\n\n- distributesFor— يوزع لـ\n\n- sells — يبيع\n\n- employs — يوظف\n\n- foundedBy— تم تأسيسه بواسطة\n\n- memberOf— عضو في\n\n- certifiedBy— مُعتمد في النطاق المحدد بواسطة\n\n- auditedBy— تم تدقيقه بواسطة\n\n- partneredWith— لديه شراكة في النطاق المحدد مع\n\n- customerOf— عميل لـ\n\n- supplierTo— مورد لـ\n\n- formerlyKnownAs— كان يُعرف سابقًا باسم\n\n- predecessorOf— سلف لـ\n\n- successorTo— هو خلف لـ\n\n- acquiredBy— تم الحصول عليه بواسطة\n\n- mergedInto— تم دمجه في\n\n- ceasedOn— توقف عن العمل في\n\nينبغي عدم استخدام الأفعال الغامضة مثل 'مرتبط بـ' أو 'شريك' أو 'يعمل معًا' بمفردها قدر الإمكان.\n\n### 6.2. اتجاه العلاقة\n\nالعلاقات لها اتجاه. 'A يقدم التكنولوجيا لـ B.' ليست نفسها مثل: 'B يقدم التكنولوجيا لـ A.' قد ينتمي علامة تجارية إلى شركة. الشركة لا تنتمي إلى العلامة التجارية. قد يتعاون العميل مع وكالة. الوكالة لا تنتمي إلى العميل. إذا لم يتم تحديد الاتجاه، قد يقوم النظام بنقل المسؤولية والسلطة بشكل غير صحيح.\n\n### 6.3. مدة العلاقة\n\nيجب تسجيل كل علاقة مالية بالقدر الذي تكون فيه ذات صلة:\n\n- تاريخ البدء،\n\n- تاريخ الانتهاء،\n\n- حالة النشاط،\n\n- آخر تاريخ تحقق\n\nيجب الإدراج. الشراكة السابقة ليست شراكة نشطة. الموظف السابق ليس تنفيذياً حالياً. الموزع الذي تم استخدامه من قبل قد لا يكون ممثلاً معتمدًا اليوم.\n\n### 6.4. نطاق العلاقة\n\nقد تقتصر الشراكة على:\n\n- منتج محدد،\n\n- البلد،\n\n- حملة،\n\n- تاريخ،\n\n- حدث\n\nلا يمكن تعميم أن تعاون مشروع واحد ينطبق على جميع الأنشطة التجارية.\n\n## 7. يُحظر افتراض نقل الخصائص\n\nوجود علاقة بين الكيانات لا ينتج عنه تلقائيًا نقل صفة من واحدة إلى أخرى. أحد المبادئ الأساسية لهذا القسم هو:\n\n> يُحظر نقل الخاصية بشكل افتراضي؛ ومع ذلك، يمكن السماح به بعلاقة واضحة ونطاق وتوقيت وأدلة محددة.\n\n### 7.1. نقل الترخيص\n\nترخيص الشركة الأم:\n\n- إلى شركة فرعية،\n\n- إلى امتياز،\n\n- إلى موزع,\n\n- إلى علامة تجارية\n\nلا يتم النقل تلقائيًا. يجب فحص النطاق الرسمي للرخصة.\n\n### 7.2. نقل الشهادة\n\nلا يمكن نقل شهادة المنتج إلى كامل عائلة المنتجات. لا يمكن تعميم شهادة الجودة لمكتب واحد على المجموعة العالمية. قرار الشركة بالمطابقة لا يثبت الخبرة الشخصية لموظفيها.\n\n### 7.3. نقل عدد الموظفين\n\nلا يمكن استخدام إجمالي المجموعة كعدد موظفي شركة محلية. لا يمكن اعتبار شبكة الوكالات أو قاعدة المستقلين عدد الموظفين المباشرين.\n\n### 7.4. نقل عدد العملاء\n\nلا يمكن كتابة عدد عملاء المجموعة الرئيسية كعدد عملاء علامة تجارية جديدة. قد لا يتطابق عدد المستخدمين على منصة مع عدد العملاء النشطين لمنتج معين.\n\n### 7.5. تحويل تاريخ التأسيس\n\nسنة بدء المؤسس في الصناعة ليست تاريخ تأسيس الشركة. لا يمكن للشركة استخدام تاريخ تأسيس علامة تجارية قديمة تستحوذ عليها كتاريخ تأسيس قانوني لها. يجب عرض تاريخ العلامة وتاريخ الكيان القانوني بشكل منفصل.\n\n### 7.6. النجاح وإحالة الحالة\n\nالمشروع الذي يقوم به موظف لدى صاحب عمل سابق ليس دراسة حالة للشركة الجديدة. نجاح شركة تم الاستحواذ عليها، دون توضيح التكامل والنطاق، لا يُعتبر النجاح المباشر للمجموعة الجديدة.\n\n### 7.7. نقل الأهلية\n\nتم منح الأهلية لصفحات لغة معينة من اسم المجال:\n\n- لجميع المجموعة الشركة،\n\n- للمنتجات الجديدة،\n\n- لأسماء مجالات أخرى،\n\n- لصفحات مستقبلية\n\nلا يتم نقلها.\n\n## 8. أربع طبقات ملكية منفصلة\n\nفي التمثيل الرقمي، يمكن أن تحمل كلمة \"المالك\" معانٍ متعددة. يجب التمييز بين أربع طبقات.\n\n### 8.1. الملكية القانونية\n\nالكيان هو المالك بموجب القانون أو التسجيل الرسمي.\n\n### 8.2. ملكية العلامة التجارية\n\nهو المالك لحقوق العلامة التجارية أو الهوية التجارية.\n\n### 8.3. التحكم في الواجهة الرقمية\n\nهو الطرف الذي يسيطر فعليًا على اسم النطاق أو الموقع الإلكتروني أو الحساب الاجتماعي أو التطبيق. يمكن أن يكون المالك القانوني والمتحكم الفني مختلفين.\n\n### 8.4. ملكية المحتوى والادعاء\n\nإنها الجهة المسؤولة عن دقة الادعاء بالمادة المنشورة. قد تدير الوكالة الموقع. ومع ذلك، فإن المالك الحقيقي للادعاء بالسعر أو الترخيص قد يكون المؤسسة العميلة. المزود الفني لا يصبح مالك المادة للادعاء لمجرد أنه نشر المحتوى.\n\n## 9. من يبيع الخدمة، ومن يقدمها؟\n\nهذا أحد أهم الفروق بين الكيانات في تقييم GEO. في سلسلة الخدمة، قد تختلف الأطراف التالية:\n\n- الشخص الذي يستخدم العلامة التجارية\n\n- الشخص الذي يعلن\n\n- الشخص الذي يحضر العرض\n\n- الشخص الذي يوقع العقد\n\n- الشخص الذي يصدر الفاتورة\n\n- الشخص الذي يقدم الخدمة بالفعل\n\n- الشخص الذي يقدم الضمان\n\n- الشخص الذي يعالج البيانات\n\n- الشخص الذي يتعامل مع الشكوى\n\n- الشخص الذي يتحمل المسؤولية القانونية\n\nقد يقوم الذكاء الاصطناعي بتعيين جميع هذه الأدوار لطرف واحد بمجرد ذكر اسم العلامة التجارية. هذا الخطأ شائع بشكل خاص في:\n\n- السياحة،\n\n- التمويل،\n\n- الصحة،\n\n- الاستشارات،\n\n- امتياز،\n\n- المنصات،\n\n- الوكالات،\n\n- التعليم\n\nيمكن أن تؤدي الحقول إلى عواقب مالية. يجب أن يجيب كل سجل خدمة على هذه الأسئلة: مع من يبرم المستخدم العقد؟ من يتلقى الدفع؟ من يقوم بالخدمة؟ من يتحمل المسؤولية المهنية أو القانونية؟ من المسؤول عن الالتزامات المتعلقة بالضمان والإرجاع؟ ما دور العلامة التجارية؟ هل هناك مزودون من طرف ثالث؟ هذا التمييز يحدد أيضًا الكيان الذي ينطبق عليه درجة GEO.\n\n## 10. حدود الكيان\n\nحدود الكيان هي الخط الذي يحدد الميزات والعلاقات والواجهات التي يشملها الكائن الذي تم تدقيقه والتي لا يشملها. يمكن تعريف حدود الكيان في أربع طبقات.\n\n### 10.1. جوهر الهوية\n\nإنها الهوية الأساسية للكيان التي يجب أن تبقى دون تغيير:\n\n- الاسم القانوني الموحد\n\n- نوع الكيان\n\n- الهوية القانونية أو المؤسسية\n\n- النشاط الرئيسي\n\n- الملكية الأساسية\n\n- الحالة النشطة\n\n### 10.2. بيئة مُسيطر عليها\n\nيتم التحكم بها مباشرة من قبل الكيان:\n\n- أسماء النطاقات،\n\n- التطبيقات،\n\n- العلامات التجارية،\n\n- المنتجات،\n\n- المستندات،\n\n- الملفات الرسمية\n\nهذا المجال. التحكم لا يعني أن جميع الميزات تندمج في هوية واحدة.\n\n### 10.3. بيئة متصلة\n\nالشركات التابعة هي شركات محلية، امتيازات، وشركاء متحكم بهم. تحتفظ بهوياتها المنفصلة.\n\n### 10.4. بيئة العلاقة الخارجية\n\nالعملاء، الموردون، وسائل الإعلام، العضويات، مزودو التكنولوجيا، والشركاء المستقلون. الكيانات في هذه البيئة ليست جزءاً من الكيان التي تخضع للتدقيق. إنها موضوعات العلاقة.\n\n## 11. حصر حدود الكيان دون رؤية النتائج\n\nلا يمكن توسيع أو تضييق موضوع التدقيق بناءً على النتائج. السلوكيات التالية محظورة:\n\n- إضافة نتائج المجموعة الإيجابية إلى العلامة التجارية\n\n- استبعاد شركة تابعة فاشلة من النطاق\n\n- نشر نتيجة منتج جيد عبر جميع عائلة المنتجات\n\n- إعلان نسخة اللغة السيئة ككيان منفصل\n\n- ترك الخطأ الحرج للإدارة المحلية مع جعل العلامة التجارية العالمية تظهر نظيفة\n\n- جعل الأدلة المحلية القوية هي دليل الشركة العالمية\n\nنطاق الكيان:\n\n- قبل بدء التدقيق،\n\n- قبل توزيع صياغات المُدخل،\n\n- قبل رؤية النتائج\n\nيجب أن يتم إصدار النسخة أولاً.\n\n## 12. سجل الكيان القانوني\n\nيجب إنشاء سجل كيان قانوني لكل كيان تم تدقيقه. يوضح هذا السجل الكائن الذي يقوم الحكام والأنظمة بتقييمه.\n\n### 12.1. الحد الأدنى من الحقول\n\n#### الهوية\n\nNOMOS معرف الكيان الاسم الرسمي نوع الكيان الاسم القانوني الاختصارات الأسماء المحلية الرسمية الأسماء السابقة\n\n#### الوضع القانوني والشركي\n\nالولاية القضائية رقم التسجيل تاريخ التأسيس الحالة النشطة الشركة الأم الشركات التابعة\n\n#### العلامات التجارية والمنتجات\n\nالعلامات التجارية المملوكة العلامات التجارية المرخصة المنتجات الخدمات النسخة أو الفروق الطرازية\n\n#### الواجهات الرقمية\n\nالأسماء النطاقية الرسمية الأسماء النطاقية المحلية التطبيقات الملفات الرسمية السجلات القابلة للقراءة آليًا\n\n#### المسؤولية\n\nالمطالب صاحب المحتوى مالك الواجهة التقني مالك تقديم الخدمة المسؤول القانوني\n\n#### الوقت\n\nإصدار السجل بدء النفاذ نهاية الصلاحية تاريخ آخر تحقق التغييرات التاريخية\n\n#### النطاق\n\nالدول التي تم تدقيقها اللغات التي تم تدقيقها المنتجات التي تم تدقيقها الكيانات والواجهات خارج النطاق\n\n### 12.2. حالات الكيانات\n\nيجب أن يحتوي كل سجل كيان على واحدة من الحالات التالية:\n\n### نشط\n\n### غير نشط\n\n### تاريخي\n\n### تم استبداله\n\n### دمج\n\n### تم الاستحواذ عليه\n\n### تم حله\n\n### مؤقت\n\n### متنازع عليه\n\n### مجهول\n\nلا يمكن حل الهوية المجهولة أو المتنازع عليها بشكل نهائي بصمت.\n\n## 13. مستويات إثبات الهوية\n\nيمكن تصنيف مستوى التأكيد على هوية سجل كيان وفقًا للمصادر المستخدمة.\n\n### ID-0— هوية غير معروفة\n\nيوجد اسم أو اسم نطاق فقط. لم يتم التحقق من المطابقة القانونية أو التنظيمية.\n\n### ID-1— تصريح من الطرف الأول\n\nتعرّف المؤسسة نفسها بطريقة معينة. إنها ذات قيمة. إنها ليست تحققًا مستقلاً.\n\n### ID-2— هوية تنظيمية مدعومة\n\nسجلات الطرف الأول واسم المجال والسجلات الموثوقة الأخرى متوافقة مع بعضها البعض.\n\n### ID-3— هوية مؤكدة بسجل رسمي\n\nتم التحقق من الكيان القانوني باستخدام السجلات الرسمية أو الموثوقة المناسبة.\n\n### ID-4— هوية تم التحقق منها عبر عدة واجهات وعلاقات\n\nالهوية والعلامة التجارية والمنتج واسم المجال والعلاقات المؤسسية متوافقة عبر سجلات موثوقة متعددة.\n\n### ID-5— الهوية المحفوظة على مر الزمن\n\nتم التحقق من الهوية والعلاقات في فترات مختلفة، وتم الحفاظ على سجل التغيير. هذه المستويات ليست درجة الأهلية النهائية. إنها تشير إلى ثقة الأدلة في سجل الكيان.\n\n## 14. كيانات مختلفة بنفس الاسم\n\nقد توجد كيانات مختلفة بنفس الاسم أو بأسماء مشابهة. هذا الوضع يخلق تصادمًا بين الكيانات. أمثلة على التمييز:\n\n- شركات بنفس الاسم\n\n- مؤسسات تستخدم نفس الاختصار\n\n- نفس اسم العلامة التجارية في دول مختلفة\n\n- شركة قديمة وجديدة\n\n- اسم العلامة التجارية مع الاسم الشخصي\n\n- اسم الشركة مع اسم المنتج\n\n- العلامة التجارية مع كلمة عامة\n\nلا يمكن للمراجعة الاعتماد فقط على مطابقة الاسم.\n\n### 14.1. حقول حل الاصطدام\n\nالولاية القضائية نوع الشركة القانونية اسم النطاق العنوان الفعلي تاريخ التأسيس المؤسس أو المدير المنتج والخدمة مالك العلامة التجارية رقم التسجيل الاسم باللغة المحلية\n\n### 14.2. ادعاء غامض\n\nإذا أشار الادعاء إلى عدة كيانات معقولة، فهناك ثلاثة خيارات: يتم توضيح الادعاء. يُصنَّف بشكل منفصل كاختبار لحل الكيانات. من المتوقع أن يطالب النظام بالتوضيح. لا يمكن إضافة الإجابة المستخلصة من الادعاء الغامض بصمت إلى الدرجة الرئيسية للدقة.\n\n## 15. كيان، أكثر من اسم نطاق واحد\n\nشركة:\n\n- نطاق عالمي،\n\n- نطاقات الدولة المحلية،\n\n- نطاقات المنتج،\n\n- نطاق المستثمر،\n\n- نطاق الدعم،\n\n- النطاقات القديمة\n\nيمكن استخدامها. ليست جميع هذه النطاقات تقع تلقائيًا تحت نفس نطاق التدقيق. لكل نطاق:\n\n- المتحكم،\n\n- مالك المحتوى،\n\n- المستخدم المستهدف،\n\n- اللغة،\n\n- نطاق المنتج،\n\n- حالة النشاط\n\nيجب تحديده. السجل الصحيح في مجال واحد لا يصحح تلقائياً الخطأ في مجال آخر.\n\n## 16. اسم نطاق، أكثر من كيان واحد\n\nعلى اسم نطاق واحد:\n\n- الشركة الأم،\n\n- العلامات التجارية المختلفة،\n\n- الشركات المحلية،\n\n- المنتجات،\n\n- الشركاء،\n\n- البائعون\n\nيمكن أن يحدث ذلك. في هذه الحالة، يجب تحديد ملكية الكيان بناءً على الرابط الإلكتروني أو عائلة المحتوى. مثال:\n\nلا يعني اسم نطاق واحد مسؤولية واحدة.\n\n## 17. هوية الكيان المؤقتة\n\nقد تتغير هوية الكيان مع مرور الوقت. أمثلة على الحالات:\n\n- تغيير اسم الشركة\n\n- انتقال العلامة التجارية إلى شركة أخرى\n\n- الاندماج\n\n- الاستحواذ\n\n- القسم\n\n- إنهاء النشاط\n\n- تغيير اسم النطاق\n\n- نقل المنتج إلى شركة أخرى\n\n- رحيل المؤسس\n\n- تغيير المشغل المحلي\n\nلهذا السبب، تسجيل الكيان يعتمد على الوقت. يمكن اعتباره كـ E(t).\n\n### 17.1. الهوية التاريخية والهوية الحالية\n\nالعلاقة التي كانت صحيحة في الماضي لا يمكن نقلها إلى الحاضر. مثال: \"تم تشغيل X بواسطة Y في 2022.\" هو تاريخي. الجملة التالية مختلفة: \"يتم تشغيل X بواسطة Y.\"\n\n### 17.2. نقل الميزة بعد الاستحواذ\n\nالاستحواذ:\n\n- الملكية،\n\n- بعض الكيانات،\n\n- قد تنقل بعض العقود\n\n. ومع ذلك:\n\n- جميع الإنجازات التاريخية،\n\n- جميع الشهادات,\n\n- جميع علاقات العملاء،\n\n- جميع التراخيص\n\nلا يتم نقلها تلقائيًا إلى الكيان الجديد. يجب توضيح الميزات التي يتم نقلها قانونيًا وعمليًا.\n\n### 17.3. تاريخ أسماء النطاقات\n\nقد يحمل اسم النطاق آثارًا للمحتوى أو إشارات من المالك السابق. لا يُعتبر المالك الجديد تلقائيًا قد حصل على السلطة السابقة. إذا دمج نظام الذكاء الاصطناعي الكيانات القديمة والجديدة، يحدث التباس في الكيانات التاريخية.\n\n## 18. هوية الكيان متعددة اللغات\n\nيجب ربط أسماء الكيان في لغات مختلفة بنفس الهوية. ومع ذلك، ليست كل الترجمات أسماء رسمية. يجب التمييز بين الأنواع التالية:\n\n- الاسم القانوني\n\n- اسم العلامة التجارية\n\n- الاسم الرسمي المحلي\n\n- النقل الصوتي\n\n- الترجمة الوصفية\n\n- الاختصار\n\n- الاسم السابق\n\n- الاسم المستخدم بشكل شائع\n\nمثال: لا يجب أن يكون الوصف التركي للعلامة التجارية هو الاسم القانوني أو الرسمي التركي للعلامة التجارية. يجب أن يشير السجل الآلي بوضوح إلى هذه الأنواع.\n\n## 19. يمكن أن تتغير الدولة والاختصاص القضائي حدود الكيان\n\nتحت علامة تجارية عالمية، قد توجد كيانات قانونية أو تشغيلية مختلفة في بلدان مختلفة. عندما يسأل المستخدم، \"هل تعمل الشركة X في ألمانيا؟\" يجب أن يكون الجواب مميزاً:\n\n- وجود العلامة التجارية العالمية،\n\n- الكيان القانوني المحلي\n\n- علاقة الموزع\n\n- القدرة على تقديم الخدمات عن بعد\n\n«العلامة التجارية معروفة في البلاد» ليست هي نفسها: «شركة قانونية محلية تقدم خدمات.»\n\n### 19.1. أدوار الكيانات حسب الدولة\n\nلكل دولة، بالقدر الذي ينطبق:\n\n- البائع القانوني\n\n- مُصدر الفاتورة\n\n- متحكم البيانات\n\n- مزود الخدمة\n\n- الدعم\n\n- الموزع\n\n- الامتياز\n\n- حامل الترخيص\n\n- ممثل العلامة التجارية\n\nيجب تحديده.\n\n### 19.2. الصفحة باللغة العامة ليست دليلاً على وجود شركة محلية\n\nوجود موقع إلكتروني باللغة الألمانية لا يثبت وجود كيان قانوني أو مكتب فعلي في ألمانيا. الصفحة باللغة الإنجليزية لا تخلق سلطة قانونية عالمية. اللغة ليست سلطة قضائية.\n\n## 20. مؤشر الوجود الاصطناعي APPLE.COM\n\nعرض المنهجية التركيبية / تم إعداد المثال التالي فقط لعرض طريقة حل الكيانات. إنه ليس التدقيق الفعلي لشركة آبل، ولا مراجعة الهيكل المؤسسي الحالي، ولا النتيجة الحقيقية لأي منتج ذكاء اصطناعي. المُدخل: “ما نوع الشركة Apple.com؟”\n\n### 20.1. مرساة المُدخل\n\napple.com\n\n### 20.2. الأهداف المرشحة\n\nاسم النطاق والموقع الإلكتروني علامة آبل التجارية الكيان المؤسسي القانوني وظيفة المتجر الإلكتروني عائلة المنتجات إذا لم يتم تحديد الهدف قبل بدء التدقيق، قد يقوم المقيمون بتقييم كائنات مختلفة.\n\n### 20.3. تثبيت الكيان الهدف المقترح\n\nيمكن تعريف الهدف من الاختبارات التركيبية على النحو التالي: \"الكيان التكنولوجي الرئيسي للشركة المرتبط باسم النطاق القانوني apple.com، والذي يمثل هوية الشركة وأنشطتها الأساسية.\" هذا التعريف:\n\n- لا يشمل تلقائيًا المواصفات التقنية للمنتجات الفردية،\n\n- الشركة المحلية لكل دولة،\n\n- أسعار المتاجر،\n\n- النصائح الاستثمارية\n\nتلقائيًا.\n\n### 20.4. الاستجابة التركيبية أ\n\n“Apple.com هو موقع إلكتروني للشركة العالمية مرتبط بالمنتجات التكنولوجية والخدمات الرقمية.” التقييم: لا يتطابق تمامًا مع المؤسسة وفقًا لاسم النطاق. قد يترك هوية الشركة غير مكتملة. النشاط الرئيسي قد يكون صحيحًا بشكل عام. قد يكون هناك نقص في الهوية المادية.\n\n### 20.5. استجابة تركيبية ب\n\n“Apple.com هو الموقع الرسمي للشركة المسماة iPhone.” التقييم: تم دمج المنتج والشركة معًا. تم حل الكيان المستهدف بشكل خاطئ. هناك خطأ في الهوية.\n\n### 20.6. استجابة تركيبية ج\n\n“Apple.com هو مجرد متجر مستقل يبيع الهواتف عبر الإنترنت.” التقييم: وظيفة اسم النطاق ضيقة بشكل مفرط. الكيان المؤسسي ونطاق الأنشطة مشوه. قد تكون صفة المتجر المستقل غير صحيحة.\n\n### 20.7. الاستجابة التركيبية د\n\n“Apple.com هو أحد الواجهات الرئيسية للمعلومات المؤسسية ومنتجات علامة Apple التجارية؛ يجب أيضًا تحديد الكيان القانوني الذي يدير الموقع وجانب المبيعات المحلي وفقًا للبلد.” التقييم: يتم فصل اسم النطاق والعلامة التجارية والدور القانوني المحلي. تحليل الكيان الهدف أكثر انضباطًا. يجب إثبات الادعاءات المادية الأخرى للاستجابة بشكل منفصل. يوضح هذا المثال:\n\n> يمكن أن تتركز الاستجابة على الكيان غير الصحيح حتى لو كانت تحتوي على العديد من الكلمات الصحيحة.\n\nدقة الهوية تأتي قبل دقة المحتوى.\n\n## 21. حالة كيان مركب اصطناعي\n\n### حالة اصطناعية — ليست مؤسسة حقيقية\n\nلننظر إلى علامة تجارية عالمية باسم أسترون. الهيكل:\n\n- أسترون هولدينغز المحدودة — الشركة الأم\n\n- أسترون ترافيل — العلامة التجارية\n\n- أسترون تركيا تورزم المحدودة — الشركة المحلية\n\n- ميرا لخدمات الوجهات — شريك عمليات محلي مستقل\n\n- نادي أسترون أنطاليا — عملية امتياز\n\n- asteron.example — اسم نطاق عالمي\n\n- tr.asteron.example — الواجهة التسويقي التركي\n\nيسأل المستخدم: \"ما هي الخدمات التي تقدمها أستيرون في تركيا؟\" رد الذكاء الاصطناعي: \"تدير شركة Asteron Holdings Ltd. جميع الجولات في أنطاليا نفسها، ولديها 400 موظفًا في تركيا، وAsteron Club Antalya مسؤول مباشرة عن رضا العملاء في أنطاليا.\" حزمة الواقع: الشركة الأم تمتلك العلامة التجارية. الشركة المحلية هي جانب المبيعات والتعاقدات. تقوم Mira بتنفيذ جزء من العمليات. Asteron Club Antalya هي امتياز مستقل. موظفو 400 يمثلون المجموع الكلي للمجموعة. الامتياز مسؤول مباشرة عن رضا العملاء على مستوى الأعمال. الأخطاء في الرد: تم تقديم الشركة الأم على أنها المسؤولة عن تقديم الخدمة. يتم نقل العدد الإجمالي لموظفي المجموعة كما لو كان هو السعة الخاصة بالشركة المحلية. يتم تعيين مسؤولية الامتياز مباشرةً للشركة الأم. يتم دمج العلامة التجارية والكيان القانوني والشريك التشغيلي. قد يكون الرد قد سمى العلامة التجارية بشكل صحيح. ومع ذلك، فإن مخطط الكيان غير صحيح.\n\nلذلك، لا يمكن أن يعتمد مؤشر GEO فقط على ذكر الاسم أو الطلاقة العامة للجملة.\n\n## 22. نتائج حل الكيان\n\nبالنسبة لكل ملاحظة، يمكن تسجيل نتيجة حل الكيان بأحد الحالات التالية.\n\n### ER-0— لم يتم التقييم\n\nلم يتم تقييم حل الكيان.\n\n### ER-1— الهدف الدقيق\n\nتم حل الكيان المستهدف بشكل صحيح وواضح.\n\n### ER-2— تطابق مقبول على مستوى العلامة التجارية\n\nلم يتم تقديم اسم قانوني، لكن العلامة التجارية والكيان المؤسسي المستهدف تم تحديدهما بشكل صحيح بشكل جوهري.\n\n### ER-3— جزئي أو غير محدد بشكل كاف\n\nكان الرد يقترب من المنطقة الصحيحة لكنه يفتقر إلى الهوية القانونية أو الجغرافية أو التشغيلية.\n\n### ER-4— التداخل بين الكيانات المتعددة\n\nتم دمج عدة كيانات منفصلة ككائن واحد.\n\n### ER-5— الكيان غير الصحيح\n\nتم استهداف شخص آخر أو شركة أو منتج أو اسم نطاق.\n\n### ER-6— غامض\n\nلا يمكن تحديد الكيان الذي تم حله من الرد.\n\n### ER-7— توضيح مناسب\n\nفعلاً، المُدخل غامض، والنظام طلب التوضيح بشكل صحيح. لا يجب اعتبار طلب التوضيح فشلاً.\n\n## 23. نجاح حل الكيان يختلف عن دقة التمثيل\n\nيمكن للنظام تحليل الكيان الصحيح ولكن قد يقدم معلومات غير صحيحة عنه. قد يذكر نظام آخر بعض الحقائق المادية بشكل صحيح ولكنه يربطها بـ الكيان غير الصحيح. هناك أربع حالات أساسية:\n\nلهذا السبب، قد يكون تحليل الهوية بوابة منفصلة. على وجه الخصوص، الإجابة التي تحتوي على ارتباك شديد مع كيان آخر لا يمكن إنقاذها بمعدل دقة واقعية مرتفع.\n\n## 24. ربط قرار المطابقة بالكيان\n\nيجب أن يتم تأسيس قرار المطابقة بالتنسيق التالي:\n\n> [معرّف الكيان] + [نوع الكيان] + [النطاق] + [الواجهات الرقمية] + [الدولة واللغات] + [الوقت] + [إصدار المعيار]\n\nنموذج المثال: “بالنسبة لـ [العلامة التجارية/الكيان القانوني] المحدد بمعرّف الكيان NGE-XXXX NOMOS؛ تم تقييم الصفحات العامة باللغتين التركية والإنجليزية على النطاق المحدد، ضمن نطاق المنتجات والخدمات المحدد، في [التاريخ] وفقًا لـ [إصدار المعيار].” ثم يجب التأكيد بوضوح: “لا ينطبق هذا القرار تلقائيًا على الشركات الفرعية، الفروع، المنتجات خارج النطاق، النطاقات الأخرى، واللغات التي قد تُضاف في المستقبل.”\n\n## 25. الأحكام الإلزامية المعيارية\n\n**CH03-N01**\n\nيجب على كل تدقيق جغرافي تحديد كيان مستهدف فريد قبل عرض النتائج.\n\n**CH03-N02**\n\nلا يمكن افتراض أن المرساة المُدخلة هي نفسها الكيان المستهدف.\n\n**CH03-N03**\n\nيجب تمييز أسماء النطاقات والعلامات التجارية والكيانات القانونية والمنتجات والخدمات والهويات الشخصية عن بعضها البعض.\n\n**CH03-N04**\n\nلا يمكن نقل خاصية من كيان إلى كيان ذي صلة آخر دون دليل واضح ونطاق محدد.\n\n**CH03-N05**\n\nلا يمكن تطبيق ترخيص الشركة الأم أو شهادتها أو عدد موظفيها أو عملائها أو نتيجة الامتثال تلقائيًا على الشركات التابعة.\n\n**CH03-N06**\n\nيجب فصل الادعاء على مستوى العلامة التجارية عن الطرف الذي يقدم الخدمة فعليًا وهو المسؤول قانونيًا.\n\n**CH03-N07**\n\nيجب تسجيل صاحب الامتياز ومشغل الامتياز والموزع والتاجر وبائع المنصة ككيانات منفصلة.\n\n**CH03-N08**\n\nيجب أن تحمل كل علاقة كيان ملموس معلومات عن الاتجاه والنطاق والوقت.\n\n**CH03-N09**\n\nلا يمكن استخدام العلاقات مثل \"شريك\" و\"عميل\" و\"خبير\" و\"شركة مجموعة\" وما شابه ذلك بشكل غامض.\n\n**CH03-N10**\n\nيجب استخدام مناطق حل التصادم للكيانات المختلفة التي تحمل نفس الاسم.\n\n**CH03-N11**\n\nإذا كان من المقرر تضمين ادعاء غير مؤكد في النتيجة الرئيسية، يجب تحديد طريقة التعامل مع عدم اليقين مسبقًا؛ وإلا يجب توضيح الادعاء.\n\n**CH03-N12**\n\nلا يمكن توسيع نطاق الكيان أو تضييقه بعد رؤية النتائج من أجل زيادة النتيجة الإيجابية.\n\n**CH03-N13**\n\nلا يمكن استخدام الكيانات والعلاقات التاريخية كما لو كانت تحمل حالة الكيان الحالية.\n\n**CH03-N14**\n\nالشراء أو الدمج أو نقل العلامة التجارية لا ينقل تلقائيًا الخصائص السابقة إلى الكيان الجديد.\n\n**CH03-N15**\n\nيمكن تطبيق قرار التطابق فقط على وحدة التطابق المحددة في القرار.\n\n**CH03-N16**\n\nلا يمكن للمنتج الجديد أن يرث تلقائيًا التوفر الحالي للغة أو اسم النطاق أو الشركة التابعة أو الدولة.\n\n**CH03-N17**\n\nيجب تقييم نجاح حل الكيان والدقة الواقعية بشكل منفصل.\n\n**CH03-N18**\n\nلا يمكن جعل دمج الهوية المادية مع الكيان غير الصحيح غير مرئي ضمن المتوسط الواقعي العام.\n\n**CH03-N19**\n\nيجب أن تكون سجلات الكيان الرسمية قابلة للإصدار وأن تحتفظ بالتغييرات مع مرور الوقت.\n\n**CH03-N20**\n\nيجب أن يكون هناك مالك إنساني أو مؤسسي مسؤول لسجل الكيان.\n\n## 26. أشكال الفشل\n\n**CH03-F01— اعتبر اسم النطاق كشركة**\n\nيتم تقديم العنوان الرقمي ككيان قانوني أو تشغيلي.\n\n**CH03-F02— دمج العلامة التجارية مع الشركة القانونية**\n\nيتم استخدام اسم العلامة التجارية بدلًا من الكيان القانوني الذي يتحمل العقود والمسؤوليات.\n\n**CH03-F03— اعتبر المنتج كشركة**\n\nيتم حل اسم المنتج كشركة أو هوية علامة تجارية.\n\n**CH03-F04— نقل خصائص المؤسس إلى الشركة**\n\nيتم جعل عمر المؤسس أو خبرته أو جائزته أو المشروع السابق سمة من سمات الشركة.\n\n**CH03-F05— نقل خصائص المجموعة إلى الشركة المحلية**\n\nيتم تخصيص بيانات العملاء أو الموظفين أو الإيرادات المجمعة للأعمال المحلية.\n\n**CH03-F06— نقل الترخيص من خلال العلاقة**\n\nيتم استخدام ترخيص الشركة الأم أو المنتج أو الموظف أو الشريك باسم كيان آخر.\n\n**CH03-F07— توحيد الامتياز والعلامة التجارية الرئيسية**\n\nيتم تقديم أداء ومسؤولية الأعمال المحلية مباشرة كعلامة تجارية عالمية.\n\n**CH03-F08— الجمع بين المنتج والبائع**\n\nيُعتبر مصنع المنتج والبائع المحلي أو الموزع ككيان واحد.\n\n**CH03-F09— دمج المنصة والبائع**\n\nتُحمّل منصة السوق مسؤولية منتج البائع أو الضمان أو التسليم.\n\n**CH03-F10— اعتبار العلاقة كنقل ميزة**\n\nيُسوّق وضع العميل أو العضوية أو استخدام التكنولوجيا أو الشراكة بشكل مضلل على أنه نقل للسلطة.\n\n**CH03-F11— تحديث الهوية التاريخية**\n\nيُستخدم الاسم القديم أو الملكية أو الشراكة أو المدير كما لو كانت الواقع الحالي.\n\n**CH03-F12— المطالبة بالماضي بعد الاستحواذ**\n\nجميع النجاحات السابقة للكيان المكتسب تُنسب إلى المالك الجديد بدون أي تفسير.\n\n**CH03-F13— دمج الكيانات التي تحمل نفس الاسم**\n\nيتم اعتبار شركات أو أفراد مختلفين ككيان واحد بسبب تشابه الأسماء.\n\n**CH03-F14— تقسيم الكيان بشكل مصطنع**\n\nيتم إعلان لغة أو منتج أو عملية محلية فاشلة ككيان منفصل للحفاظ على تقييم إيجابي.\n\n**CH03-F15— توسيع الكيان بشكل مصطنع**\n\nيتم توزيع نتائج العلامة التجارية أو المنتج الناجح عبر المجموعة بأكملها.\n\n**CH03-F16— النظر في نطاق الاستحقاق**\n\nيُستخدم نتيجة التدقيق الضيقة للشركة بأكملها أو المجموعة أو مجموعة المنتجات.\n\n**CH03-F17— احتساب اختصاص اللغة**\n\nيُستخدم وجود نسخة اللغة كدليل على القدرة القانونية للشركة أو الخدمة في ذلك البلد.\n\n**CH03-F18— احتساب التحكم الفني كملكية**\n\nيتم عرض الوكالة أو المطور كمالك قانوني أو تجاري للمؤسسة لأنهم يديرون اسم النطاق.\n\n**CH03-F19— ترك المدعي غير محدد**\n\nلا يمكن تحديد من المسؤول عن معلومات السعر أو الترخيص أو القدرة غير الصحيحة.\n\n**CH03-F20— تفسير مرساة الطلب بعد النتيجة**\n\nيتم اختيار الكيان المستهدف الذي سيجعل الاستجابة تظهر ناجحة لاحقًا.\n\n## 27. إجراء التدقيق\n\n### الخطوة 1— تسجيل مرساة الطلب\n\nيتم تسجيل أي من التالي لدى المستخدم بدقة:\n\n- الاسم،\n\n- اسم المجال،\n\n- علامة تجارية،\n\n- المنتج,\n\n- الشخص\n\nالتعبير المستخدم بالكامل.\n\n### الخطوة 2— تحديد الكيان المستهدف\n\nيتم ملاحظة الكيان الذي يقيسه التدقيق فعليًا. يتم تصنيف الهدف كالتالي:\n\n- كيان قانوني،\n\n- علامة تجارية،\n\n- المنتج,\n\n- الخدمة،\n\n- حزمة الكيان\n\nيجب تسجيل الفئة المطبقة بشكل صريح.\n\n### الخطوة 3— إنشاء معرف الكيان القانوني\n\nالاسم القانوني نوع الكيان الهوية القانونية مجال الاختصاص الأسماء المستعارة حالة الوقت مسجلة.\n\n### الخطوة 4— بناء رسم كيان الكيان\n\nيتم استخراج العلاقات الموجهة بين الشركة الأم والشركات التابعة والعلامة التجارية والمنتج واسم المجال والأفراد والشركاء.\n\n### الخطوة 5— تحديد أدوار المسؤولية\n\nيتم فصل صاحب الادعاء وصاحب الواجهة الرقمي وصاحب تقديم الخدمة والمسؤول القانوني وصاحب الأدلة.\n\n### الخطوة 6— مراجعة خطر نقل السمة\n\nردًا على ذلك:\n\n- رخصة،\n\n- شهادة،\n\n- الموظف،\n\n- العميل،\n\n- تاريخ التأسيس،\n\n- نجاح،\n\n- الامتثال\n\nهل تم نقلها إلى الكيان غير الصحيح؟\n\n### الخطوة 7— التحقق من الهوية الزمنية\n\nالإجابة:\n\n- الاسم السابق،\n\n- المالك السابق،\n\n- الشراكة السابقة المنتهية،\n\n- الموظف السابق،\n\n- الحالة قبل الاستحواذ\n\nهل يتم استخدامه؟\n\n### الخطوة 8— التحقق من الأدوار الجغرافية والمحلية\n\nهل الأدوار العالمية للعلامة التجارية، الشركة المحلية، الموزع، والامتياز صحيحة؟\n\n### الخطوة 9— تصنيف الكيان الذي حُدد من قبل النظام\n\nتم تعيين الحالة المناسبة بين ER-1 و ER-7.\n\n### الخطوة 10— وحدة توافق التثبيت\n\nلتطبيق القرار النهائي:\n\n- الكيان،\n\n- المجال،\n\n- المنتج,\n\n- اللغة،\n\n- البلد،\n\n- الوقت\n\nيتم كتابة الحدود.\n\n### الخطوة 11— تحديد الادعاء العامة\n\nتضيق النتيجة إذا تم تعميمها لمؤسسة أو مجموعة أوسع من الكيان المحدد.\n\n### الخطوة 12— تسجيل طريقة التغيير والاعتراض\n\nإذا تم الإبلاغ عن خطأ في الهوية أو العلاقة:\n\n- من سيتحقق،\n\n- من سيغير،\n\n- أي نسخة سيتم إنشاؤها\n\nيتم تحديدها.\n\n## 28. الدليل الضروري\n\nهوية الكيان القانونية؛ الاسم القانوني ونوع الكيان؛ السجل الرسمي أو التحقق المكافئ؛ ملكية العلامة التجارية؛ السيطرة على اسم النطاق؛ العلاقات بين الشركة الأم والشركة التابعة؛ ملكية المنتجات والخدمات؛ سجلات الأعمال المحلية والموزعين؛ علاقات الامتياز؛ طرف التعاقد والفوترة؛ المسؤولية عن تقديم الخدمة؛ حامل الترخيص والشهادة؛ مؤسس وأدوار تنفيذية؛ الأسماء النشطة والتاريخية؛ سجلات الاستحواذ والاندماج والنقل؛ الدولة والاختصاص القضائي؛ السجلات الرسمية للغة والترجمة الصوتية؛ رسم بياني للكيان؛ المطالب؛ مالك المحتوى؛ مالك الواجهة الفني؛ نطاق التدقيق؛ الكيانات والواجهات خارج النطاق؛ نسخة سجل الكيان؛ تاريخ آخر تحقق؛ وشخص أو منظمة مسؤولة.\n\n## 29. قائمة تدقيق التدقيق\n\nهل تم تسجيل مرساة المُدخل بوضوح؟ هل تم تحديد الكيان المستهدف قبل ملاحظة النتائج؟ هل تم فصل الكيان القانوني واسم النطاق؟ هل تم فصل العلامة التجارية وصاحب العلامة التجارية؟ هل تم فصل المنتج والشركة؟ هل تم فصل سمات المؤسس عن سمات المؤسسة؟ هل العلاقات بين الشركة الأم والشركة الفرعية صحيحة؟ هل الامتيازات والموزعون مميزون؟ هل تم تحديد الأطراف التي تبيع وتقدم الخدمة؟ هل تم فصل المدعي والناشر التقني؟ هل التراخيص والشهادات تتبع الكيان الصحيح؟ هل تم ذكر أرقام الموظفين والعملاء والإيرادات ضمن النطاق الصحيح؟ هل تم فصل الأسماء والعلاقات التاريخية عن الحالة الحالية؟ هل تم التحقق من وجود كيانات مختلفة بنفس الاسم؟ هل تم ربط مجالات متعددة وواجهات المستخدم بالكيان الصحيح؟\n\nهل تم ربط الأسماء متعددة اللغات بنفس الهوية الرسمية؟ هل الأدوار الخاصة بالدولة والولاية القضائية واضحة؟ هل تم تصنيف الكيان بشكل منفصل نتيجة لحل الكيان؟ هل وحدة الامتثال محددة بوضوح؟ هل تمتد إلى الكيانات خارج نطاق القرار؟ هل تم إصدار نسخ مؤرخة لسجل الكيان؟ هل هناك مسار للاعتراض وتصحيح التغييرات المتعلقة بالهوية؟\n\n## 30. الاعتراضات والإجابات\n\n### الاعتراض 1— \"المستخدم يعرف اسم العلامة التجارية، وليس الشركة القانونية.\"\n\nصحيح. من الطبيعي أن يستخدم المستخدم العلامة التجارية في صياغة المُدخل. التدقيق لا يُجبر المستخدم على استخدام المصطلحات القانونية. ومع ذلك، التقييم في الخلفية:\n\n- العلامة التجارية,\n\n- المالك،\n\n- مزود الخدمة،\n\n- طرف التعاقد\n\nيجب التمييز بينهم. يمكن إعطاء إجابة بسيطة للمستخدم. سجل التدقيق لا يجب أن يكون بسيطًا.\n\n### الاعتراض 2— \"في شركة صغيرة، العلامة التجارية والشركة هما بالفعل نفس الشيء.\"\n\nفي بعض الهياكل الصغيرة:\n\n- علامة تجارية واحدة،\n\n- اسم نطاق واحد،\n\n- مالك أعمال وحيد،\n\n- مزود خدمة واحد\n\nيمكن العثور عليه. في هذه الحالة، رسم كيان البيانات بسيط. ومع ذلك، يجب إجراء التسجيل صراحة. البساطة لا تعني الغموض.\n\n### الاعتراض 3— 'تتصرف مجموعة الشركات كعلامة تجارية واحدة.'\n\nمن منظور التسويق، قد يكون هناك علامة تجارية واحدة. من حيث المسؤولية القانونية والتشغيلية والأدلة، قد تكون هناك كيانات منفصلة. إذا كان من المفترض اتخاذ القرارات على مستوى المجموعة، يجب إظهار الميزات التي تم توحيدها بوضوح.\n\n### الاعتراض 4— \"الكثير من التفاصيل يعقد درجة GEO بلا داعٍ.\"\n\nالدرجة الصحيحة المعطاة لـ الكيان غير الصحيح غير مفيدة. حل الكيانات ليس عبئًا إضافيًا للتدقيق، بل هو شرط للصلاحية.\n\n### اعتراض 5— \"الأنظمة الذكية بالفعل لا تولي اهتمامًا لهذه الاختلافات القانونية.\"\n\nبالضبط لهذا السبب، يجب قياسه. نظام الذكاء الاصطناعي:\n\n- علامة تجارية،\n\n- شركة\n\n- المنتج,\n\n- الأعمال المحلية\n\nفقدان الفرق بينهم هو خطأ التمثيل نفسه.\n\n### اعتراض 6— \"إذا كانت الشركة الأم تتحكم في المجموعة بأكملها، يمكن نقل الخصائص.\"\n\nعلاقات السيطرة مهمة في بعض المجالات. ومع ذلك:\n\n- رخصة،\n\n- العقود,\n\n- العميل،\n\n- الموظف،\n\n- مسؤولية البيانات\n\n- الامتثال\n\nتتطلب هذه الخصائص دليلًا منفصلًا للنقل. السيطرة ليست توحيد جميع الخصائص.\n\n### اعتراض 7— \"هل إنجازات الشركة القديمة بعد الاستحواذ ليست جزءًا من المجموعة الجديدة؟\"\n\nيمكن تفسير ذلك في سياق تاريخي. ومع ذلك:\n\n- خلال أي فترة تحقق النجاح،\n\n- بواسطة أي فريق وكيان،\n\n- قبل أو بعد الاستحواذ\n\nيجب ذكر متى تم إنتاجه. الملكية الجديدة لا تغير التاريخ.\n\n### اعتراض 8— \"الإرشاد واضح بالفعل؛ لقد كتب المستخدم اسم النطاق.\"\n\nقد يكون اسم النطاق واضحًا. ومع ذلك: يجب أيضًا الإجابة على السؤال \"ماذا يمثل اسم النطاق؟\" يمكن أن يكون النطاق شركةً، متجرًا، بوابة منتج، أو منصة متعددة الكيانات.\n\n### اعتراض 9— \"وصف الموزع المحلي كعلامة تجارية أسهل للمستخدم.\"\n\nالبساطة لا تتجاوز المسؤولية. يمكن تبسيط الرد كما يلي: \"تقدم العلامة التجارية خدماتها في تركيا من خلال موزع محلي معتمد.\" هذا الرد مفهوم وصحيح في الوقت نفسه.\n\n### اعتراض 10— \"كل هذه العلاقات تتغير مع الوقت.\"\n\nهذا صحيح. لهذا السبب، سجل الكيان:\n\n- بتاريخ،\n\n- موّرق,\n\n- يجب أن يكون مدفوعًا بالتغيير\n\nلا يقلل من الحاجة لتسجيل التقلبات. بل يزيدها.\n\n## القاعدة الشائعة للفصل 33\n\nقبل توليد درجة GEO: نسأل، \"كم عدد الإجابات الصحيحة؟\" لكن السؤال الأكثر جوهرية الذي يجب طرحه قبل ذلك هو:\n\n#### \"إجابات من تحديدًا تتعلق هذه؟\"\n\nإذا اعتبرنا اسم النطاق كشركة، فإننا نقيس الكائن الخطأ. إذا اعتبرنا العلامة التجارية كشركة قانونية، فإننا نحدد المسؤولية بشكل غير صحيح. إذا اعتبرنا المنتج كشركة، فإننا نشوه ميزاته. إذا حولنا تجربة المؤسس إلى تاريخ الشركة، فإننا نبالغ في الماضي. إذا عدنا عدد موظفي المجموعة كقدرة محلية، فإننا نفخم توقعات الخدمة. إذا قامت الشركة الأم بنقل ترخيصها إلى امتياز، فإننا نوجه المستخدم إلى السلطة الخاطئة. إذا جعلنا الإنجازات السابقة بعد الاستحواذ ميزة للمالك الجديد، فإننا نعيد كتابة الحقيقة التاريخية. إذا قمنا بتمديد تدقيق اسم نطاق ضيق ليشمل الشركة بأكملها، فإننا نمحو نطاق الامتثال. لذلك، فإن تعريف الكيان ليس مجرد تنظيف للبيانات. إنه بداية للمسؤولية التمثيلية. يمكن للنظام أن يصف الكيان غير الصحيح بالمعلومات الصحيحة. هذا لا يزال تحريفًا. يمكن للنظام أن يصف الكيان الصحيح بالمعلومات الخاطئة. هذا أيضًا تحريف.\n\nكلاهما مطلوب للوصول إلى GEO الصحيح:\n\n> الكيان الصحيح. / السمة الصحيحة. / العلاقة الصحيحة. / النطاق الصحيح. / الوقت الصحيح.\n\nلذلك، فإن قانون القياس الثالث لـ NOMOS هو:\n\n> إذا لم يكن الكيان المقاس واضحًا، فإن دقة القياس أيضًا لن تكون واضحة.\n\nالقانون الرابع هو كما يلي:\n\n> العلاقة ليست هوية.\n\nالقانون الخامس هو كما يلي:\n\n> الملكية ليست نقل جميع الصفات.\n\nقانونه السادس هو:\n\n> الامتثال لا ينتشر إلى الكيانات المجاورة.\n\n## NOMOS القسم 3 الطلب\n\n> لا تعطيني اسمًا وحده. / أرني الكيان الذي ينتمي إليه هذا الاسم.\n\n> لا تعامل النطاق كشركة، أو العلامة التجارية كطرف متعاقد، أو المنتج كصانع.\n\n> لا تستخدم ماضي المؤسس كعمر المؤسسة.\n\n> لا تقم بنقل رخصة الشركة الأم إلى المنظمة التابعة أو الفرنشايز أو الموزع.\n\n> لا تجعل عميل المجموعة عميل العلامة التجارية المحلية، أو تعتبر جائزة العلامة التجارية جائزة لجميع المنتجات.\n\n> لا تصف التعاون بالملكية، أو العضوية بالاعتماد، أو استخدام التكنولوجيا بالشراكة.\n\n> لا تدمج الاسم القديم مع الكيان الجديد، أو الماضي المكتسب مع أداء اليوم.\n\n> لا توسع الكيان لتضخيم النتائج الإيجابية / لا تقسّم الكيان لإخفاء النتائج السلبية.\n\n> أولاً، قم بتحديد الهدف. / ثم سجّل اتجاه كل علاقة. / ثم أرفق كل صفة بمالكها الحقيقي. / ثم أضف الوقت والبلد ذي الصلة. / عندها فقط قرّر بشأن هذا الكيان وحده.\n\n## جملة ختام الفصل\n\n> السؤال الأول في تدقيق GEO ليس ما يقوله الذكاء الاصطناعي، بل تحديدًا من أو ما الذي تتعلق به كل عبارة.\n\n## النواة المعيارية\n\n> يجب على كل تدقيق GEO، قبل رصد النتائج، أن يحدد العناصر الآتية ويضبط إصداراتها: - مرتكز المُدخل، - الكيان المستهدف، - نوع الكيان، - سجل الهوية المرجعي، - مخطط العلاقات، - الحدود الزمنية والاختصاصية، - موضوع التدقيق، - ووحدة المطابقة. ويجب ألا تُعامل النطاقات والعلامات التجارية والكيانات القانونية ومجموعات الشركات والشركات التابعة والمنتجات والخدمات والأشخاص والامتيازات والموزعون والمنصات والبائعون بوصفها كيانات قابلة للتبادل. كما يجب ألا تنتقل السمات أو وثائق الاعتماد أو التراخيص أو العملاء أو الموظفون أو الأداء أو الصلاحيات أو حالة المطابقة بين كيانات مترابطة، ما لم تكن العلاقة والنطاق والزمن والأدلة تؤيد هذا الانتقال صراحة. ويجب تقييم الكيان الذي يحدده منتج الذكاء الاصطناعي بصورة مستقلة عن تقييم الدقة الواقعية للاستجابة. ولا يسري قرار المطابقة إلا على الكيان المحدد صراحة وعلى نطاق التدقيق المعلن، ولا يجوز أن يمتد تلقائيًا إلى الجهات التابعة أو المنتجات أو الاختصاصات القضائية أو اللغات أو النطاقات أو الإصدارات المستقبلية أو الكيانات المرتبطة.","character_count":44813,"record_sha256":"30b6aa71258a4094d170bbcb2b8e35941b39c1fae3326f2a217e6cdd2daba260"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-ar-chapter-04","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"ar","language_name":"Arabic","direction":"rtl","record_type":"chapter","sequence":6,"chapter_number":4,"item_number":null,"title":"طبقتان من الواقع","subtitle":"التمثيل الرسمي والواقع الموثَّق للكيان","canonical_url":"https://noblejackal.com/ar/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22041753","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22041753","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K10","K11"],"source_word_count":6604,"source_document_sha256":"a851520c99cda8b6b395216ec7468472c98216f38ab18e61fede32ccf3c80dda","structured_json":"{\"number\":4,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH04\",\"title\":\"طبقتان من الواقع\",\"subtitle\":\"التمثيل الرسمي والواقع الموثَّق للكيان\",\"sourceFile\":\"4.cü bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"6CACCD9333A032B34AB7BD6773B7C81D57D11794D4AB8787DA1FD42415E80401\",\"sourceWordCount\":6604,\"sourceIds\":[\"K10\",\"K11\"],\"machine\":{\"chapter\":4,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH04\",\"title\":\"طبقتان من الواقع\",\"subtitle\":\"التمثيل الرسمي والواقع الموثَّق للكيان\",\"sourceIds\":[\"K10\",\"K11\"],\"normativeRuleId\":\"NOMOS-AUDIT-CH04-R01\",\"normativeRuleEnglish\":\"Every material generative-system claim about an audited entity MUST be evaluated against two separately versioned reference layers:\",\"normativeRuleSourceTurkish\":null,\"machineBlocksEnglish\":[{\"blockId\":\"CH04-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"42. MACHINE-READABLE CLAIM RECORD\",\"sourceParagraph\":1340},{\"blockId\":\"CH04-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":1341},{\"blockId\":\"CH04-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1342},{\"blockId\":\"CH04-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":1343},{\"blockId\":\"CH04-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1344},{\"blockId\":\"CH04-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":1345},{\"blockId\":\"CH04-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimId\\\": \\\"NGR-SYNTH-ASTERON-COUNTRIES-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1346},{\"blockId\":\"CH04-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subjectEntityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1347},{\"blockId\":\"CH04-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"predicate\\\": \\\"operatesInCountryCount\\\",\",\"sourceParagraph\":1348},{\"blockId\":\"CH04-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"officialRepresentation\\\": {\",\"sourceParagraph\":1349},{\"blockId\":\"CH04-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"OFFICIAL_CURRENT\\\",\",\"sourceParagraph\":1350},{\"blockId\":\"CH04-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"value\\\": 25,\",\"sourceParagraph\":1351},{\"blockId\":\"CH04-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceId\\\": \\\"OFFICIAL-WEB-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1352},{\"blockId\":\"CH04-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publishedAt\\\": \\\"2026-01-10\\\",\",\"sourceParagraph\":1353},{\"blockId\":\"CH04-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verifiedAt\\\": \\\"2026-08-18\\\",\",\"sourceParagraph\":1354},{\"blockId\":\"CH04-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scope\\\": \\\"PUBLIC_GLOBAL_CLAIM\\\"\",\"sourceParagraph\":1355},{\"blockId\":\"CH04-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1356},{\"blockId\":\"CH04-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verifiedReality\\\": {\",\"sourceParagraph\":1357},{\"blockId\":\"CH04-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"CONTRADICTED\\\",\",\"sourceParagraph\":1358},{\"blockId\":\"CH04-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportedValue\\\": 9,\",\"sourceParagraph\":1359},{\"blockId\":\"CH04-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceLevel\\\": \\\"VR-3\\\",\",\"sourceParagraph\":1360},{\"blockId\":\"CH04-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceIds\\\": [\",\"sourceParagraph\":1361},{\"blockId\":\"CH04-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"OPS-COUNTRY-REGISTER-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1362},{\"blockId\":\"CH04-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CONTRACT-REGISTER-002\\\"\",\"sourceParagraph\":1363},{\"blockId\":\"CH04-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1364},{\"blockId\":\"CH04-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"counterEvidenceIds\\\": [\",\"sourceParagraph\":1365},{\"blockId\":\"CH04-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"OFFICIAL-WEB-001\\\"\",\"sourceParagraph\":1366},{\"blockId\":\"CH04-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1367},{\"blockId\":\"CH04-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scope\\\": \\\"ACTIVE_SERVICE_DELIVERY\\\",\",\"sourceParagraph\":1368},{\"blockId\":\"CH04-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validAt\\\": \\\"2026-08-18\\\",\",\"sourceParagraph\":1369},{\"blockId\":\"CH04-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"uncertainty\\\": \\\"Some remote-only markets remain unresolved\\\"\",\"sourceParagraph\":1370},{\"blockId\":\"CH04-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1371},{\"blockId\":\"CH04-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attribution\\\": {\",\"sourceParagraph\":1372},{\"blockId\":\"CH04-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"required\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1373},{\"blockId\":\"CH04-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"preferredForm\\\": \\\"The company states that it operates in 25 countries; active service delivery has been verified in 9.\\\"\",\"sourceParagraph\":1374},{\"blockId\":\"CH04-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1375},{\"blockId\":\"CH04-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materiality\\\": \\\"MAJOR\\\",\",\"sourceParagraph\":1376},{\"blockId\":\"CH04-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudication\\\": {\",\"sourceParagraph\":1377},{\"blockId\":\"CH04-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reviewStatus\\\": \\\"REVIEWED\\\",\",\"sourceParagraph\":1378},{\"blockId\":\"CH04-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"appealStatus\\\": \\\"OPEN\\\",\",\"sourceParagraph\":1379},{\"blockId\":\"CH04-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountableHumanRole\\\": \\\"CLAIM_ADJUDICATOR\\\"\",\"sourceParagraph\":1380},{\"blockId\":\"CH04-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1381},{\"blockId\":\"CH04-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1382},{\"blockId\":\"CH04-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1383},{\"blockId\":\"CH04-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"This record:\",\"sourceParagraph\":1384},{\"blockId\":\"CH04-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"do not claim to represent absolute truth,\",\"sourceParagraph\":1385},{\"blockId\":\"CH04-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"may change with new evidence,\",\"sourceParagraph\":1386},{\"blockId\":\"CH04-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"preserves the scope and uncertainty of the evidence.\",\"sourceParagraph\":1387},{\"blockId\":\"CH04-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE OF THE CHAPTER 43 READABLE BY MACHINE\",\"sourceParagraph\":1389},{\"blockId\":\"CH04-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH04-R01\",\"sourceParagraph\":1390},{\"blockId\":\"CH04-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every material generative-system claim about an audited entity MUST be\",\"sourceParagraph\":1392},{\"blockId\":\"CH04-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"evaluated against two separately versioned reference layers:\",\"sourceParagraph\":1393}],\"normativeRuleLocalized\":\"يجب تقييم كل ادعاء جوهري لنظام التوليد حول كيان تم تدقيقه مقابل طبقتين مرجعيتين منفصلتين تم تحديد نسخ لهما:\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH04-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"42. سجل ادعاءات قابل للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":1340,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":1341,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1342,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":1343,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1344,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":1345,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimId\\\": \\\"NGR-SYNTH-ASTERON-COUNTRIES-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1346,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subjectEntityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1347,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الشرط\\\": \\\"operatesInCountryCount\\\",\",\"sourceParagraph\":1348,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"officialRepresentation\\\": {\",\"sourceParagraph\":1349,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحالة\\\": \\\"رسمي-حالي\\\",\",\"sourceParagraph\":1350,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"القيمة\\\": 25,\",\"sourceParagraph\":1351,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceId\\\": \\\"رسمي-ويب-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1352,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publishedAt\\\": \\\"2026-01-10\\\",\",\"sourceParagraph\":1353,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verifiedAt\\\": \\\"2026-08-18\\\",\",\"sourceParagraph\":1354,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"النطاق\\\": \\\"مطالبة-عامة-عالمية\\\",\",\"sourceParagraph\":1355,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1356,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verifiedReality\\\": {\",\"sourceParagraph\":1357,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحالة\\\": \\\"متناقضة\\\",\",\"sourceParagraph\":1358,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportedValue\\\": 9,\",\"sourceParagraph\":1359,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceLevel\\\": \\\"VR-3\\\",\",\"sourceParagraph\":1360,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceIds\\\": [\",\"sourceParagraph\":1361,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"سجل-الدولة-العمليات-001\\\"\",\"sourceParagraph\":1362,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"عقد-تسجيل-002\\\"\",\"sourceParagraph\":1363,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1364,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"counterEvidenceIds\\\": [\",\"sourceParagraph\":1365,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الموقع-الرسمي-001\\\"\",\"sourceParagraph\":1366,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1367,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"النطاق\\\": \\\"تقديم الخدمة النشطة\\\",\",\"sourceParagraph\":1368,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validAt\\\": \\\"2026-08-18\\\",\",\"sourceParagraph\":1369,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"عدم اليقين\\\": \\\"تبقى بعض الأسواق التي تعمل عن بعد فقط غير محلولة\\\"\",\"sourceParagraph\":1370,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1371,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"النسبة\\\": {\",\"sourceParagraph\":1372,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"مطلوب\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1373,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"preferredForm\\\": \\\"تصر الشركة على أنها تعمل في 25 دول؛ وتم التحقق من تقديم الخدمة النشطة في 9.\\\"\",\"sourceParagraph\":1374,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1375,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الأهمية\\\": \\\"كبيرة\\\",\",\"sourceParagraph\":1376,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"التحكيم\\\": {\",\"sourceParagraph\":1377,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reviewStatus\\\": \\\"تمت المراجعة\\\",\",\"sourceParagraph\":1378,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"appealStatus\\\": \\\"مفتوح\\\",\",\"sourceParagraph\":1379,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountableHumanRole\\\": \\\"مُقَيِّم المطالبات\\\"}\",\"sourceParagraph\":1380,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1381,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1382,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1383,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"هذا السجل:\",\"sourceParagraph\":1384,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا تدّع تمثيل الحقيقة المطلقة\",\"sourceParagraph\":1385,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قد يتغير مع الأدلة الجديدة,\",\"sourceParagraph\":1386,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يحافظ على نطاق الأدلة وعدم التيقن منها.\",\"sourceParagraph\":1387,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قانون الفصل 43 قابل للقراءة بواسطة الآلة\",\"sourceParagraph\":1389,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معرّف القاعدة: NOMOS-تَدقيق-CH04-R01\",\"sourceParagraph\":1390,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يكون كل ادعاء لنظام توليدي مادي عن كيان مدقق\",\"sourceParagraph\":1392,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تم تقييمه مقابل طبقتين مرجعيتين تم إصدار نسخ منفصلة لهما:\",\"sourceParagraph\":1393,\"language\":\"ar\"}]}}","text":"## حد الفصل\n\nأقرت المادة 1 الحكم التالي:\n\n> الاستجابة الواحدة ليست درجة GEO.\n\nأضاف الفصل 2 ما يلي:\n\n> التمثيل هو توزيع يحدث بين المستخدمين ومنتجات الذكاء الاصطناعي والدول واللغات والجلسات والأوقات.\n\nثم حدد الفصل 3 موضوع التوزيع:\n\n> لا يمكن قياس الكيان حتى يتم حله.\n\nوالآن نأتي إلى السؤال الإلزامي التالي:\n\n> وفقًا لأي سجل واقعي سنقيم ما إذا كان رد الذكاء الاصطناعي صحيحًا؟\n\nأي مصدر يجب أن يحكم التدقيق: موقع الكيان الذي يتم تدقيقه، سجل قانوني، صفحة تسعير الشركة، تقارير مستقلة، هيئة الترخيص، مراجعات العملاء، بيانات أداء الشركة نفسها أم ادعاء المنافس؟ عندما تتناقض المصادر، أيها يجب قبوله كصحيح؟ إذا نشرت الشركة ادعاءً كاذبًا أو غير مدعوم وكرره الذكاء الاصطناعي بدقة، هل يكون النظام قد نجح؟ إذا كان الموقع الرسمي قديمًا لكن قدم الذكاء الاصطناعي إجابة مختلفة بناءً على أدلة خارجية حديثة وموثوقة، هل يكون النظام قد فشل؟ حتى يتم الإجابة على هذه الأسئلة:\n\n- تمثيل صحيح،\n\n- تمثيل غير صحيح،\n\n- وفاء بالمصدر،\n\n- الدقة الواقعية\n\n- واقع الكيان\n\nتُستخدم هذه المصطلحات أحيانًا كما لو كانت تشير إلى نفس المفهوم. تحل هذا الفصل الالتباس الناتج عن طريق التمييز بين طبقتين من الواقع:\n\n#### الطبقة الأولى\n\n#### طبقة التمثيل الرسمي\n\nتُظهر ما يقوله الكيان عن نفسه على الواجهات القانونية التي يتحكم بها.\n\n#### الطبقة الثانية\n\n#### طبقة واقع الكيان الموثوق\n\nتُظهر الأدلة الحالية المواد الادعاءات التي تدعم ضمن أي نطاق وزمن. هذان الطبقان مرتبطان، لكنهما ليسا متطابقين. الطبقة الأولى تجيب عن السؤال: «كيف يعرف الكيان نفسه؟» الطبقة الثانية تجيب عن السؤال: «أي جزء من هذا التعريف مدعوم بأي دليل؟» يحدد الكتاب الأول المعيار الصحيح، ويفصل الكتاب الثاني أشكال الانتهاك، ويُصمم نظام التدقيق لقياس وإثبات هذه الفروقات. تعمل هذه القسم على هذه المهمة التدقيقية على مستوى الادعاءات.\n\n## NOMOS التحدي\n\nيحتوي موقع شركتكم على الإنترنت على الجملة التالية: \"نحن الشركة الرائدة عالميًا في مجال GEO.\" يقرأ منتج ذكاء اصطناعي هذه الصفحة ويرد على المستخدم: \"هذه الشركة هي الشركة الرائدة عالميًا في مجال GEO.\" هل يعكس الرد موقعكم بشكل صحيح؟ نعم. هل يعكس الرد الواقع المثبت بشكل صحيح؟\n\nلا نعرف ذلك بعد. ربما:\n\n- هناك أبحاث مقارنة،\n\n- تم تحديد نطاق السوق،\n\n- تم نشر معيار للريادة،\n\nتم التحقق من النتيجة بشكل مستقل. ربما لا يوجد أي من هذه الأشياء. إذا كانت الذكاء الاصطناعي قد نقلت ادعاء الشركة نفسه: \"تعرف الشركة نفسها بأنها الشركة الرائدة عالميًا في مجال GEO.\"، لأدت إلى الحفاظ على مصدر الادعاء. ومع ذلك، عندما قالت: \"هي الشركة الرائدة عالميًا في مجال GEO.\", قد تكون الشركة قد رفعت البيان إلى حقيقة مستقلة.\n\nفكر في حالة أخرى. يذكر الموقع الرسمي للشركة: 'نحن نقدم الخدمات فقط في تركيا.' ومع ذلك، تُظهر السجلات المؤكدة أن الشركة بدأت العمل في ألمانيا والمملكة المتحدة منذ ستة أشهر، ولم يتم تحديث الموقع. بالاعتماد على السجلات القانونية والتشغيلية الحالية، ترد الذكاء الاصطناعي: 'تقدم الشركة الخدمات في تركيا وألمانيا والمملكة المتحدة.'\n\nالذكاء الاصطناعي ليس مخلصًا تمامًا للموقع الرسمي. هل يمكن أن يكون مع ذلك أقرب إلى الواقع الحالي الذي تم التحقق منه؟ نعم. فكر في حالة ثالثة. يذكر موقع الشركة: 'نحن نعمل في 20 دول.' تسجل السجلات المستقلة والداخلية ثمانية دول فقط. يرد الذكاء الاصطناعي: 'تعمل الشركة في 20 دول.'\n\nهذا الرد:\n\n- مخلص للتمثيل الرسمي،\n\n- مخالف للواقع المُتحقق منه\n\nمن الممكن. المواد الأولى من هذا القسم كما يلي:\n\n> الإخلاص للسجل الرسمي ليس هو نفسه الدقة الواقعية.\n\nينص حكمه الثاني على:\n\n> ما تقوله الشركة وما يمكن إثباته يجب تسجيله بشكل منفصل.\n\nتنص الفقرة الثالثة منه على:\n\n> تكرار الذكاء الاصطناعي لخطأ رسمي بشكل صحيح لا يُشكل تمثيلًا دقيقًا.\n\nتنص المادة الرابعة على:\n\n> انحراف الذكاء الاصطناعي عن سجل رسمي قديم ليس خطأ تلقائيًا إذا كان يحمل دليلًا موثوقًا.\n\n## 1. غرض الفصل\n\nالغرض من هذا القسم هو إنشاء طبقتين مرجعيتين منفصلتين لاستخدامهما في تقييم GEO-1000. يوضح القسم التمييزات التالية بشكل معياري:\n\n- إعلان الوجود مقابل الحقيقة المثبتة\n\n- المصدر الرسمي مقابل المصدر المستقل\n\n- المصدر من الطرف الأول مقابل التحقق المستقل\n\n- الولاء للمصدر مقابل الدقة المادية\n\n- تكرار الادعاء مقابل التحقق من الادعاء\n\n- السجل الرسمي الحالي مقابل السجل الرسمي القديم\n\n- الصمت الرسمي مقابل المعلومات التي تم التحقق منها خارجيًا\n\n- وجهة نظر الشركة مقابل الحكم على الواقع الخارجي\n\n- الدليل الرسمي مقابل الادعاء الرسمي\n\n- استقلالية المصدر مقابل صلة المصدر بالموضوع\n\n- الخطأ الرسمي مقابل خطأ الذكاء الاصطناعي\n\n- تضارب المرجع مقابل فشل النموذج\n\n- عدم اليقين مقابل الفشل\n\n- مصلحة الادعاءات مقابل صحة الادعاء\n\n- وجود الأدلة وما إذا كانت الأدلة تدعم الادعاء بالفعل\n\nبحلول نهاية هذا القسم، يجب أن يكون بالإمكان طرح سؤالين منفصلين لكل استجابة من الذكاء الاصطناعي:\n\n> هل تنقل الاستجابة بشكل صحيح التمثيل الرسمي والموثوق للكيان؟\n\nو:\n\n> هل تعكس الاستجابة الواقع المادي الذي تحمله الأدلة القابلة للتحقق حالياً؟\n\nقد تُفضي هذه الأسئلة إلى نفس الإجابة. وقد تُفضي أيضًا إلى إجابات مختلفة. وعندما تختلف، فإن دور التدقيق ليس إخفاء الاختلاف، بل شرحه.\n\n## 2. الأحكام المعيارية المركزية\n\n> يجب تقييم كل استجابة مادية للذكاء الاصطناعي مقارنة بالمرجعين المنفصلين دون تحويل: سجل التمثيل الرسمي وسجل واقع الكيان الذي تم التحقق منه.\n\nاستجابة:\n\n- مخلص للتمثيل الرسمي،\n\n- مناسب للواقع الذي تم التحقق منه,\n\n- مناسبة لكليهما،\n\n- بعيدة عن كليهما\n\nيمكن أن يكون كذلك. لا يمكن لـ NOMOS دمج هذين النتيجتين بهدوء في قرار واحد صحيح–خاطئ. الأداء العالي في الطبقة الأولى لا يعوض عن الفشل في الطبقة الثانية. على وجه التحديد:\n\n> يمكن لاستجابة الذكاء الاصطناعي التي تكرر بشكل صحيح ادعاءً لم يتم التحقق منه أو كاذب نُشر بواسطة الكيان نفسه أن تُظهر دقة التمثيل الرسمي؛ ومع ذلك، لا يمكنها إظهار دقة الكيان المؤكدة.\n\n## 3. الطبقة الأولى\n\n### طبقة التمثيل الرسمية\n\nطبقة التمثيل الرسمية هي السجل المزود بالإصدارات للبيانات المادية الحالية التي تنشرها عن نفسها على الوسائط المعتمدة التي تتحكم فيها الكيان أو التي تم تفويضها صراحة من قبله. تجيب هذه الطبقة على السؤال:\n\n> كيف يريد الكيان أن يُفهم، وما المعلومات التي ينشرها رسمياً؟\n\nتشمل هذه الطبقة:\n\n- بيان الهوية القانونية،\n\n- علاقة العلامة التجارية بالشركة،\n\n- تعريفات المنتجات والخدمات،\n\n- الأسعار المنشورة،\n\n- دول الخدمة،\n\n- شروط الدعم،\n\n- السياسات الرسمية\n\n- الحدود المكشوفة علناً،\n\n- قد يحتوي على معلومات العملة الرسمية والإصدار\n\nطبقة التمثيل الرسمية مهمة. لأن نظام الذكاء الاصطناعي يجب أن يفهم بشكل صحيح كيف كيان:\n\n- defines itself, (يعرّف نفسه،)\n\n- ما الخدمة التي يقدمها،\n\n- ما السعر الذي ينشره،\n\n- ما الشروط التي يقبلها\n\nومع ذلك، فإن طبقة التمثيل الرسمية ليست دليلاً مستقلاً تلقائيًا لكل ادعاءات. إن بيانًا على موقع المؤسسة نفسه، خاصة فيما يتعلق بالادعاءات الموجهة للعالم الخارجي مثل التفوق والأداء، يعرض البيان نفسه؛ لكنه لا يثبت صحته بمفرده.\n\n## 4. ما هو المصدر الرسمي؟\n\nلا يُعتبر المصدر رسميًا لمجرد أنه يحمل شعار المؤسسة. يجب أن يحتوي المصدر الرسمي على الأقل على الميزات ذات الصلة مما يلي:\n\n- خاضع لسيطرة الكيان\n\n- يخضع لعملية نشر معتمدة\n\n- معتمد من قِبل صاحب المعلومات الواقعية\n\n- رابط URL أصلي أو معرف السجل\n\n- الإصدار\n\n- تاريخ النشر أو التحقق\n\n- سجل التغييرات\n\n- الشخص أو المؤسسة المسؤولة\n\n- النطاق\n\n- حالة اللغة والموقع\n\n- حالة الأرشفة أو التحديث\n\nالرأي المنشور على حساب وسائط التواصل الاجتماعي الشخصي لموظف لا يُعتبر تلقائيًا بيانًا رسميًا للشركة. ملف مسودة من وكالة لا يُعد نشرًا رسميًا. بريد إلكتروني من مندوب مبيعات، إذا لم يكن مفوضًا، لا يُمثل سياسة عامة للشركة. ملف PDF قديم على موقع الشركة قد لا يحل محل السجل الرسمي الجديد.\n\n## 5. ظهور التمثيل الرسمي\n\nوفقًا للتدقيق المعني، قد تشمل الواجهات الرسمية:\n\n- الموقع الإلكتروني الرئيسي للشركة\n\n- إخلاءات المسؤولية القانونية\n\n- صفحات المنتجات والخدمات\n\n- صفحات التسعير والعروض\n\n- مركز المساعدة الرسمي\n\n- وثائق علاقات المستثمرين\n\n- السياسات العامة والعقود\n\n- النشرات الصحفية الرسمية\n\n- البيانات المنظمة\n\n- السجلات القانونية JSON\n\n- مخرجات API الرسمية\n\n- المحتوى الرسمي داخل التطبيق\n\n- المواقع المحلية المصرح بها\n\n- حسابات وسائل التواصل الاجتماعي الرسمية\n\n- البيانات المقدمة للمؤسسات العامة\n\n- سجلات الإصدار والسحب\n\nقد تتناقض هذه السطوح مع بعضها البعض. في هذه الحالة، \"التمثيل الرسمي\" ليس واقعًا واحدًا وواضحًا. إنه مجموعة من السجلات التي يجب مراجعتها داخليًا.\n\n## 6. سجل التمثيل الرسمي\n\nيجب إنشاء سجل تمثيل رسمي لكل كيان تمت مراجعته. هذا السجل ليس نسخة من كل المحتوى الرسمي. إنه ملخص يمكن تتبعه للمزاعم والحدود الواقعية. يجب أن يتضمن كل سجل الحقول التالية إلى الحد الذي ينطبق:\n\n- معرّف الادعاء\n\n- النص الكامل للادعاء\n\n- موضوع الادعاء\n\n- نوع الادعاء\n\n- المصدر الرسمي\n\n- مالك المصدر\n\n- اللغة والمنطقة\n\n- تاريخ النشر\n\n- تاريخ آخر تحقق\n\n- فترة الصلاحية\n\n- الحالة الرسمية\n\n- النطاق\n\n- القيود\n\n- الإصدار السابق\n\n- سبب التغيير\n\n- المدعي\n\n- الموافقة البشرية\n\nبدون سجل تمثيل رسمي للكيان: لا يمكن اختبار الجملة \"الذكاء الاصطناعي يعكس الموقع بدقة.\" بوضوح.\n\n## 7. سلطة المصدر الرسمي تعتمد على نوع المزاعم\n\nليست كل المصادر الرسمية ذات وزن متساوٍ لكل ادعاء. يجب تقييم سلطة المصدر وفقًا لنوع الادعاء.\n\n### 7.1. القرارات التي تكون تحت سيطرة الكيان نفسه\n\nمثال:\n\n- الخدمة التي يقدمها للجمهور\n\n- السعر المنشور\n\n- ساعات الدعم\n\n- سياسة الإرجاع الرسمية\n\n- قناة الاتصال\n\n- إصدار المنتج المتاح للعامة\n\nفي هذه المناطق، يُعد المصدر الرسمي أساسيًا وغالبًا هو السجل المفوض الرئيسي. ومع ذلك، إذا كانت الصفحة الرسمية تتناقض مع سير العملية الفعلية، فإن الصفحة وحدها لا تكفي. على سبيل المثال:\n\n- صفحة السعر 1,000 يورو،\n\n- عملية الدفع 1,500 يورو\n\nإذا كان يظهر، فهناك تناقض في طبقة العرض الرسمية.\n\n### 7.2. الهوية القانونية والسلطة\n\nمثال:\n\n- تسجيل الشركة\n\n- الرخصة\n\n- السلطة المهنية\n\n- ملكية العلامة التجارية\n\n- الوضع الضريبي أو القانوني\n\nيمكن لموقع الشركة أن يكشف عن هذه المعلومات. ومع ذلك، يمكن لسجل رسمي أو مؤسسة مفوضة أن يقدم تحققًا أقوى.\n\n### 7.3. الادعاءات حول الأداء والنجاح\n\nمثال:\n\n- \"98% من مشاريعنا ناجحة.\"\n\n- \"نحن نزيد إيرادات عملائنا بمقدار متوسط 40%.\"\n\n- \"لدينا أعلى معدل رضا.\"\n\nقد يكون موقع الشركة على الإنترنت هو صاحب الادعاء. ولكن لدعم الادعاء:\n\n- بيانات,\n\n- طريقة\n\n- المقام\n\n- فترة،\n\n- نتائج غير ناجحة،\n\n- مراجعة مستقلة إذا أمكن\n\nمطلوب.\n\n### 7.4. ادعاءات التفوق والقيادة\n\nمثال:\n\n- زَعِيم عَالَمِي\n\n- الأفضل\n\n- الرقم واحد\n\n- «المعيار الحقيقي الوحيد»\n\n- «الشركة الأكثر موثوقية في الصناعة»\n\nتصريح الموقع نفسه ليس مقارنة مستقلة. مثل هذه الادعاءات:\n\n- يتطلب كونًا للمقارنة،\n\n- معايير\n\n- طريقة\n\n- تاريخ،\n\n- النطاق،\n\n- الاستقلال\n\nيجب تأسيس كلا الشرطين.\n\n### 7.5. علاقات الطرف الثالث\n\nمثال:\n\n- عميل\n\n- شريك\n\n- كفيل\n\n- العضوية\n\n- الاعتماد\n\n- شراكة تكنولوجية\n\n- الوكالة\n\nيمكن أن يكون البيان الرسمي الأحادي الجانب ذا قيمة. ومع ذلك، قد يحتاج إلى التحقق من قبل الطرف الآخر في العلاقة أو من قبل سجل موثوق.\n\n### 7.6. نتائج المستخدم\n\nمثال:\n\n- رضا العملاء\n\n- النتيجة الفعلية للاستخدام\n\n- معدل الإرجاع\n\n- معدل الشكاوى\n\n- الشراء المتكرر\n\nبيانات الشركة في هذه المجالات تُعد دليلاً من الطرف الأول مهم. ومع ذلك:\n\n- اختيار البيانات،\n\n- عدم الاستجابة,\n\n- المنهجية،\n\n- تضارب المصالح\n\nيجب الإفصاح عنها.\n\n## 8. دقة التمثيل الرسمي\n\nالمفهوم الذي يشير إلى مدى توافق استجابة الذكاء الاصطناعي مع طبقة التمثيل الرسمي:\n\n#### دقة التمثيل الرسمي\n\nالمصطلح الإنجليزي الرسمي هو:\n\n#### دقة التمثيل الرسمي\n\nهذا القياس يطرح الأسئلة التالية: هل يقوم الذكاء الاصطناعي بتفسير الكيان بشكل صحيح؟ هل ينقل المنتجات والخدمات الرسمية بدقة؟ هل يشوه السعر الرسمي؟ هل يزيل الحدود الرسمية؟ هل يوسع التغطية الرسمية للبلد؟ هل يعرض رأي الشركة كحقيقة مستقلة؟ هل يستخدم معلومات رسمية قديمة على أنها حالية؟ هل يخفي التناقضات بين السجلات الرسمية؟ هل يضيف ادعاءات مادية غير موجودة في المصدر الرسمي؟ هل يحافظ على جودة المصدر؟ إن دقة التمثيل الرسمي هي قياس لمدى صحة نقل الكيان للواقع الذي نشره. هذا القياس:\n\n> إنه لا يُظهر مدى صحة تصريحات الكيان، بل مدى دقة الذكاء الاصطناعي في نقل ما يقوله الكيان.\n\n## 9. الطبقة الثانية\n\n### طبقة واقع الكيان المؤكد\n\nطبقة الواقع للكيان المُحقق هي سجل تقييم مُرقّم للمعلومات المادية التي كانت موجودة في تاريخ قياس محدد ويدعمها دليل مناسب لنوع الادعاء. هذه الطبقة تجيب على السؤال:\n\n> ما هي التصريحات المتعلقة بالكيان المدعومة فعليًا بأية أدلة؟\n\nتشمل هذه الطبقة:\n\n- السجلات القادمة من الشركة نفسها،\n\n- السجلات العامة الرسمية،\n\n- المصادر المستقلة,\n\n- سجلات العقود أو المعاملات،\n\n- وثائق الترخيص،\n\n- السجلات التاريخية المُحققة،\n\n- الأدلة المضادة\n\n- النتائج السلبية،\n\n- عدم اليقين،\n\n- النزاعات المتبقية\n\nيمكن تقييمها معًا.\n\n## 10. \"الواقع المُحقق\" ليس الواقع المطلق\n\nهذا البروتوكول لا يزعم: \"نحن نعرف بيقين جميع الحقائق المطلقة عن مؤسسة.\" الواقع المُحقق للكيان هو:\n\n- معتمد على الأدلة،\n\n- معتمد على الزمن،\n\n- معتمد على نطاق.\n\n- قابلة للتغيير مع الأدلة الجديدة،\n\n- يمكن الطعن عليها،\n\n- يمكن سحبها،\n\nقد تحمل عدم اليقين. التعريف الصحيح هو:\n\n> ضمن التاريخ والنطاق المحددين، سجل الكيان الأقوى والقابل للتحقق الذي تحمله الأدلة المتاحة.\n\nلذلك، سجل الواقع المُحقق:\n\n- موّرق,\n\n- مصدر،\n\n- قابل للاعتراض،\n\n- قابل للتعديل،\n\n- واعٍ بعدم اليقين\n\nيجب أن يكون. NOMOS لا يمكن أن يعتبر نفسه صاحب الحقيقة. فهو يصنف فقط ما الذي تسمح به الأدلة وإلى أي مدى.\n\n## 11. سجل الواقع للكيان المُحقق\n\nسيتم تفصيل البنية التقنية الكاملة لهذه الطبقة في فصل لاحق من الكتاب. على المستوى الأساسي، يجب أن تتواجد الحقول التالية لكل ادعاء واقعي:\n\n- معرّف الادعاء\n\n- الكيان الموضوع\n\n- العلاقة أو السمة\n\n- القيمة\n\n- النطاق\n\n- الدولة أو الاختصاص القضائي\n\n- الوقت\n\n- المصادر\n\n- أنواع المصادر\n\n- التحقق من المصدر\n\n- الاستقلالية\n\n- الأدلة المضادة\n\n- كفاية الأدلة\n\n- حالة التحقق\n\n- عدم اليقين\n\n- قرار الحكم\n\n- حالة الاستئناف\n\n- تاريخ آخر تحقق\n\n- نسخة السجل\n\nلا يمكن إنشاء هذا السجل بناءً على الأدلة الإيجابية فقط. يجب أيضًا الاحتفاظ بالسجلات التي تضيق الواقع أو تتناقض مع الادعاء.\n\n## 12. حالات التحقق\n\nيمكن تصنيف كل ادعاء مادي بإحدى الحالات التالية:\n\n### VR-0— غير مقيم\n\nلم يتم تقييم الادعاء بعد.\n\n### VR-1— ادعاء رسمي فقط\n\nالادعاء قائم فقط على بيان المؤسسة الرسمي الخاص بها. لم يُثبت أنه زائف. لا يوجد تحقق مستقل أو إضافي كافٍ.\n\n### VR-2— دليل من الطرف الأول مدعوم\n\nالادعاء مدعوم من قبل المؤسسة من:\n\n- المعاملة،\n\n- العملية،\n\n- العقود,\n\n- بيانات,\n\n- السجل\n\nمدعوم بالأدلة. المصدر من الطرف الأول.\n\n### VR-3— مُؤكد\n\nالادعاء مدعوم بعدة سجلات مناسبة ومتسقة. ليس على جميع المصادر أن تكون مستقلة.\n\n### VR-4— تم التحقق منه بشكل مستقل\n\nيتم دعم الادعاء بواسطة مصدر مستقل مناسب أو مراجعة حول الموضوع. الاستقلالية وحدها لا تعني الكفاية. كما أن صلة المصدر بالموضوع مطلوبة أيضًا.\n\n### VR-5— مستمر متعدد المصادر\n\nيتم دعم الادعاء بشكل قوي من قبل مصادر موثوقة من أنواع مختلفة ضمن وقت ونطاق محددين.\n\n### VR-C — متناقض\n\nيتعارض الادعاء مع دليل أقوى أو أكثر ملاءمة.\n\n### VR-U — لم يُحل بعد\n\nالأدلة غير كافية أو متناقضة. لا يمكن إصدار حكم موثوق.\n\n### VR-T — محدود الزمن\n\nيتم دعم الادعاء فقط للفترة المحددة.\n\n### VR-S — محدود النطاق\n\nالدعوى مدعومة فقط للمنتج المحدد أو الدولة أو المستخدم أو نطاق العملية. يمكن أن تحمل الدعوى أكثر من حالة في نفس الوقت. مثال:\n\n### VR-4+ VR-T + VR-S\n\nيمكن أن يشير إلى أن الادعاء تم التحقق منه بشكل مستقل؛ ومع ذلك، فإنه يحمل قيوداً زمنية ونطاقية.\n\n## 13. الاستقلال ليس هو نفس الملاءمة\n\nالمصدر المستقل ليس دائمًا أفضل مصدر. قد يقدر مدون سعر الشركة الحالي، في حين أن صفحة التسعير الرسمية للشركة قد تكون المصدر الأكثر مباشرة وملاءمة. وبالمثل، عندما تعلن الشركة على موقعها الإلكتروني أنها 'القيادة في الصناعة'، قد يكون البحث المستقل مع طريقة معلنة هو الدليل الأنسب. لذلك، تقييم المصدر يتطلب أكثر من مجرد معرفة ما إذا كان المصدر مستقلًا. هل هو موثوق لهذا النوع من الادعاءات؟ ما مدى قربه من الادعاء؟ هل نطاقه مناسب وحديث؟ من يتحكم فيه؟ هل تم الكشف عن طريقته؟ هل يتناول الأدلة المضادة؟ هل يمكن تدقيقه؟ هل هناك تضارب في المصالح؟ الاستقلال بمفرده لا يضمن الدقة.\n\nكون المصدر من الطرف الأول لا يجعله عديم القيمة أيضًا. الشيء المهم هو:\n\n> امتلاكه السلطة المناسبة وتأهيل الأدلة للادعاء الذي يحمله المصدر.\n\n## 14. خريطة ملاءمة الادعاء-المصدر\n\nالجدول أدناه هو خريطة أساسية عامة. قد تختلف متطلبات الأدلة المحددة حسب القطاع ومستوى المخاطر.\n\nهذا الجدول ليس تصنيفًا عالميًا للمصادر. إنه يوضح مدى ملاءمة الادعاء والأدلة.\n\n## 15. مصفوفة الادعاءات ذات الطبقة المزدوجة\n\nيتم طرح سؤالين منفصلين لكل ادعاء مالي: هل تم نشرها رسميًا؟ ما هو وضعها في السجل المؤكد للحقائق؟ هذان السؤالان يشكلان الحالات الأساسية التالية.\n\n### 15.1. رسمي ومؤكد\n\nالادعاء: موجودة في سجل رسمي ومدعومة بالأدلة المناسبة. مثال: السعر الموجود في صفحة السعر الرسمية يتم تأكيده أيضًا في تدفق المعاملات. هذا هو أحد أقوى أنواع التمثيل الأساسي. إذا نقل الذكاء الاصطناعي الادعاء بالنطاق الصحيح والتوقيت المناسب، يحدث النجاح في كلا الطبقتين.\n\n### 15.2. رسمي ولكن معلن من قبل الذات فقط\n\nالادعاء رسمي. ومع ذلك، لا يوجد تحقق إضافي. مثال: \"نحن الشركة الأكثر ابتكارًا في الصناعة.\" يمكن للذكاء الاصطناعي نقل الادعاء كالتالي: \"تصف الشركة نفسها بأنها الشركة الأكثر ابتكارًا في الصناعة.\" لا يمكنه رفعها إلى: \"هي الشركة الأكثر ابتكارًا في الصناعة.\"\n\n### 15.3. رسمي ولكن متناقض\n\nالادعاء موجودة في السجل الرسمي. تتعارض مع أدلة أكثر ملاءمة أو محدثة. مثال: الموقع يقول 20 دولة. تظهر السجلات التشغيلية ثماني دول. إذا قام الذكاء الاصطناعي بتكرار الموقع بالضبط، قد تكون الأمانة الرسمية عالية. الدقة المُحققة منخفضة. هذا الوضع:\n\n#### نقل الخطأ الرسمي بأمانة\n\nيمكن تصنيفه كالتالي.\n\n### 15.4. غير رسمي ولكنه مُحقق\n\nلم يتم العثور على الادعاء في الموقع الرسمي. ومع ذلك، تم التحقق منه من خلال مصادر موثوقة أخرى. المثال: لم يُضاف التغيير الأخير في الملكية القانونية بعد إلى الموقع الرسمي. لكنه يظهر في السجل المعتمد. يمكن للذكاء الاصطناعي نقل هذه المعلومات بدقة مع المصدر والتوقيت الصحيحين. قد تكون التمثيلات الرسمية منخفضة الدقة أو مختلفة. قد تكون الدقة الواقعية المثبتة عالية.\n\n### 15.5. غير رسمي وغير مؤكد\n\nالادعاء: غير موجود في السجل الرسمي، ويفتقر إلى الأدلة الخارجية الكافية. يجب ألا يقوم الذكاء الاصطناعي بنقل هذا وكأنه حقيقة.\n\n### 15.6. المادة محذوفة رسميًا\n\nتنشر الشركة الادعاء الإيجابي على صفحتها الرسمية. ومع ذلك، فهي لا تنشر القيد الضروري لفهمه بشكل صحيح. مثال: \"نحن نقدم خدمات في أوروبا.\" ومع ذلك، تُقدَّم الخدمة في بلدين فقط وعن بُعد. إذا كررت الذكاء الاصطناعي الجملة العامة فقط، فإنه يمكن أن يظل مخلصًا للنص الرسمي. ومع ذلك، قد ينتج عنه نتائج مضللة جوهريًا. لذلك، يجب على طبقة التمثيل الرسمي تسجيل ليس فقط الجمل المنشورة ولكن أيضًا الإغفالات الجوهرية.\n\n### 15.7. النزاع غير محلول\n\nالسجلات الرسمية والخارجية تتناقض مع بعضها البعض. ولا أي منها قوي بما يكفي. النتيجة الصحيحة:\n\n### غير محلول\n\nينبغي أن يكون. لا يمكن توقع أن يقوم الذكاء الاصطناعي بإصدار حكم قطعي.\n\n## 16. جدول تقييم ذو طبقتين\n\nيقرّر هذا الجدول مبدأً مهماً:\n\n> عدم امتثال الذكاء الاصطناعي للسجل الرسمي ليس دائمًا فشلًا.\n\nوكذلك:\n\n> امتثال الذكاء الاصطناعي للسجل الرسمي ليس دائمًا نجاحًا.\n\n## 17. قاعدة للحفاظ على حالة المصدر\n\nيجب أن يحافظ رد الذكاء الاصطناعي ليس فقط على المحتوى ولكن أيضًا على الحالة المعرفية للمحتوى. الجمل التالية ليست هي نفسها:\n\n- \"الشركة هي المنظمة الجغرافية الرائدة عالميًا.\"\n\n- تصف الشركة نفسها بأنها المنظمة الجغرافية الرائدة في العالم.\n\n- \"تدعي الشركة أنها المنظمة الجغرافية الرائدة في العالم بناءً على أبحاثها المنشورة التي لم يتم التحقق منها بعد بشكل مستقل.\"\n\n- في المقارنة المستقلة المحددة، احتلت الشركة المرتبة الأولى.\n\nكل جملة تحمل حالة دليل مختلفة. الذكاء الاصطناعي:\n\n- الإعلان الذاتي كنتيجة مستقلة\n\n- بيان تسويقي كاكتشاف علمي\n\n- بيان صحفي كخبر تحريري\n\n- جائزة برعاية باعتبارها اعتمادًا مستقلاً\n\n- بيانات الشركة كمدقق خارجي\n\nهذا العلاج محظور بموجب القاعدة التالية:\n\n#### قاعدة حماية الاقتباس وحالة المصدر\n\nيجب أن تظل حالة المصدر صريحة.\n\n## 18. الارتقاء المعرفي\n\nتعزيز حالة مصدر الادعاء في استجابة الذكاء الاصطناعي يسمى:\n\n#### الارتقاء المعرفي\n\nأمثلة على التحولات:\n\nهذه التحولات ليست ملخصات. إنها إنتاج لادعاءات جديدة وأقوى.\n\n## 19. الصمت الرسمي\n\nغياب المعلومات على الصفحة الرسمية للشركة قد لا يعني:\n\n- المعلومات غير صحيحة,\n\n- المعلومات ممنوعة،\n\nلا يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام هذه المعلومات. يمكن للصمت الرسمي أن يتخذ ثلاثة أشكال مختلفة.\n\n### 19.1. الصمت غير المادي\n\nقد تكون المعلومات خارج المُدخل وقرار المستخدم. سواء استخدمها الذكاء الاصطناعي أم لا، فهذا ليس ضروريًا.\n\n### 19.2. معلومات خارجية تكميلية شرعية\n\nقد تكون معلومات غير موجودة على الموقع الرسمي لكنها مؤكدة من مصدر موثوق. مثال:\n\n- سجل قانوني\n\n- حدث تاريخي\n\n- قرار تنظيمي عام\n\n- بحث مستقل\n\nيمكن للذكاء الاصطناعي استخدام هذه المعلومات مع السياق المناسب وحالة المصدر.\n\n### 19.3. صمت حد مادي\n\nقد لا تكون الجهة قد أفصحت عن حد يؤثر على قرار المستخدم في تمثيلها الرسمي. مثال:\n\n- الترخيص صالح فقط في بعض الدول\n\n- السعر يظهر وكأنه لا يحمل رسومًا إضافية\n\n- الخدمة متاحة فقط لأنواع معينة من العملاء\n\n- بيانات النجاح تأتي من حالات مختارة فقط\n\nفي هذه الحالة، قد يحمل التمثيل الرسمي نفسه نتيجة مراجعة. تكرار الذكاء الاصطناعي للصمت قد يقلل من مصداقية الواقع.\n\n## 20. نقص جوهري في التمثيل الرسمي\n\nقد لا تكون الجملة الرسمية خاطئة بشكل مباشر. ومع ذلك، فإن إزالة الحدود اللازمة يمكن أن يجعلها مضللة. مثال: \"نحن نعمل في أوروبا.\" قد يتم تقديم السياق المادي:\n\n- فقط في دولتين،\n\n- فقط عن بُعد،\n\n- بدون مكتب محلي،\n\n- فقط للعملاء من الشركات\n\nيجب على طبقة التمثيل الرسمية تسجيل هذين المجالين معًا:\n\n- الادعاء الرئيسي المنشور\n\n- الحدود المادية اللازمة لفهم الادعاء بشكل صحيح\n\nإذا كان رد الذكاء الاصطناعي يحمل الجملة الرئيسية لكنه يزيل الحدود:\n\n- أمين من حيث الكلمات،\n\n- مضلل من حيث الحكم\n\nقد يكون.\n\n## 21. الخطأ خطأ حتى لو كان في صالحك\n\nعندما يصوّر منتج الذكاء الاصطناعي كيانًا ما على أنه أكثر قوة أو أكبر أو أكثر سلطة مما هو عليه فعليًا، يصبح الصمت من قِبَل المنظمة مسألة قياس وحوكمة. قد يُصوَّر شركة محلية على أنها عمل عالمي؛ أو شركة استشارية على أنها جهة تنظيمية؛ أو التقييم الذاتي على أنه شهادة مستقلة؛ أو عملية تمتد عبر ثمانية بلدان على أنها تعمل في 20. حتى عندما يكون الخطأ في صالح المنظمة، يجب تسجيله كخطأ في طبقة الواقع المُحقق. التحذير المؤسس للكتاب الثاني يضع نفس الحد: يجب تصحيح الخطأ التجاري الجذاب. عندما تستغل المنظمة عن عمد خطأً مفيدًا من الذكاء الاصطناعي:\n\n- الالتزام بالتصحيح،\n\n- نزاهة التمثيل،\n\n- الوعد التجاري.\n\n- الحوكمة\n\nيمكن أيضًا فحصه من حيث\n\n## 22. تعارض مرجعي\n\nأحيانًا المشكلة ليست في استجابة الذكاء الاصطناعي، بل في سجلات المرجع. مثال: تعرض الصفحة الرئيسية سعرًا مختلفًا. تعرض وثيقة PDF سعرًا مختلفًا. تعرض صفحة الدفع سعرًا آخر. البيانات المنظمة تحتوي على سعر قديم. في هذه الحالة، قد لا يكون هناك تمثيل رسمي صحيح واحد. مثال آخر: يشير السجل القانوني إلى ملكية واحدة. يذكر موقع الشركة ملكية أخرى. تواريخ التحديث غير مؤكدة. في هذه الحالة، قد يحمل سجل الواقع الموثق أيضًا تباينًا.\n\n## 23. قاعدة العيب المرجعية\n\n> إذا كانت سجلات المراجع متناقضة بشكل جوهري أو غير كافية، فلا يمكن تحويل هذا الغموض تلقائيًا إلى فشل في منتج الذكاء الاصطناعي.\n\nالحالات الصحيحة:\n\n### تعارض_المراجع\n\n### دليل غير كافٍ\n\n### غير محلول\n\n### تقسيم الوقت\n\n### تقسيم النطاق\n\nممكن. يجب على التدقيق أن يفصل بين السؤالين: \"هل قدّم الذكاء الاصطناعي إجابة غير صحيحة؟\" و: \"هل كان هناك مرجع ضروري للواقع لكي يقدم الذكاء الاصطناعي الإجابة الصحيحة؟\" إذا تركت مؤسسة ما سجلاتها الرسمية متناقضة، يمكننا قياس أي سجل يختاره النموذج. ومع ذلك، لا يمكننا إخفاء خلل المرجع مع توقع إجابة مؤسسية واحدة ونهائية من النموذج.\n\n## 24. تثبيت السجل الرسمي\n\nيجب إصدار نسخ من كلا طبقتي المرجع لـ GEO-1000 قبل بدء موجة القياس:\n\n#### سجل الممثل الرسمي\n\nأي الصفحات؟ أي نسخ لغوية؟ أي تاريخ؟ أي ادعاءات؟ أي حالة أرشيفية؟\n\n#### سجل واقع الكيان الموثّق\n\nأي دليل؟ أي الأدلة المضادة؟ ما هي حالات التحقق؟ ما هي الاعتراضات؟ ما هو التاريخ؟ إذا كان هناك تغيير جوهري أثناء القياس: يمكن إيقاف الموجة. يمكن تقسيم السجل إلى نسخة جديدة. يمكن تحليل الملاحظات السابقة واللاحقة بشكل منفصل. يُحظر مزج النتائج تحت مرجع واحد.\n\n## 25. عبء الإثبات مع قوة الادعاء\n\nكلما ازداد الادعاء، يزداد أيضًا عبء الإثبات. السلم أدناه هو تمثيل بنّاء.\n\n#### C0 — ادعاء هوية بسيط\n\n\"X هي شركة استشارية.\" مطلوب سجل الكيان والنشاط الصحيح.\n\n#### C1 — ادعاء نطاق\n\n\"X تقدم خدمات في ألمانيا.\" مطلوب سجل تشغيل أو عقد أو تسليم.\n\n#### C2 — ادعاء أداء كمي\n\n\"90% من المشاريع يتم إنجازها في الوقت المحدد.\" مطلوب المقام، الفترة، الطريقة، والنتائج غير الناجحة.\n\n#### C3 — ادعاء مقارن\n\n\"إنه أسرع من المنافسين.\" يتطلب وجود كون المقارنة وقياس مكافئ.\n\n#### C4 — ادعاء التفوق\n\n\"إنه الرائد في الصناعة.\" تتطلب الصناعة والمعايير والجغرافيا والزمن والطريقة.\n\n#### C5 — الضمان أو التوفير الشامل\n\n\"يضمن النتائج لكل عميل.\" يتطلب التحقق الحقيقي أدلة قوية وشاملة وقابلة للتطبيق للغاية. قد تكون المصادر الرسمية قوية بالنسبة لادعاءات C0 وبعض ادعاءات C1. وحدها، قد لا تكون كافية لمستويات C3–C5.\n\n## 26. قياسان منفصلان للدقة\n\nيجب الإبلاغ عن قياسين رئيسيين بشكل منفصل ضمن GEO-1000.\n\n### 26.1. دقة التمثيل الرسمي\n\nيجيب على السؤال التالي:\n\n> إلى أي مدى ينقل استجابة الذكاء الاصطناعي التمثيل الرسمي والرسمى للإصدار للكيان بدقة وبشكل كامل، مع الحفاظ على حالة المصدر؟\n\nيقيس هذا:\n\n- الهوية الرسمية،\n\n- نطاق الخدمة الرسمي،\n\n- السعر المنشور،\n\n- الحدود الرسمية،\n\n- طبيعة المصدر الرسمي\n\nيقيم مجالاتهم.\n\n### 26.2. دقة حقيقة الكيان التي تم التحقق منها\n\nيجيب على السؤال التالي:\n\n> إلى أي مدى يعكس رد الذكاء الاصطناعي الواقع الحالي للكيان، مدعومًا بالأدلة المتاحة، بدقة وشمول، مع الحفاظ على الحدود؟\n\nيقيس هذا:\n\n- الادعاءات الواقعية المدعومة،\n\n- الادعاءات المتضاربة،\n\n- المعلومات القديمة،\n\n- العلاقات غير الصحيحة،\n\n- القصور الواقعي،\n\n- التحسينات المعرفية\n\nيتم تقييمها.\n\n## 27. عجز نتيجتين عن تعويض بعضهما البعض\n\nلا يمكن للإخلاص الرسمي العالي أن يعوّض عن الدقة المُحقَّقة المنخفضة. مثال: ينشر الموقع الرسمي ادعاءً خاطئًا. يكرر الذكاء الاصطناعي الادعاء بدقة. قد يكون الإخلاص الرسمي عاليًا. الدقة المُحقَّقة منخفضة. بالمثل، لا تؤدي الدقة المُحقَّقة العالية إلى إلغاء تحريف التمثيل الرسمي تمامًا. مثال: يستخدم الذكاء الاصطناعي مصدرًا خارجيًا محدثًا بشكل صحيح. يخلط بين وصف المنتج والخدمة لشركة واحدة مع أخرى. بعض الحقائق الخارجية في الرد قد تكون صحيحة. الإخلاص في الهوية الرسمية ضعيف. لذلك، يجب عرض النتيجتين بشكل منفصل.\n\n## 28. حالات الاستجابة ذات الطبقتين\n\nيمكن أن تتلقى استجابة الذكاء الاصطناعي واحدة من هذه النتائج:\n\n### تمرير مزدوج\n\nإنه متسق مادّيًا مع التمثيل الرسمي والواقع المُحقَّق على حد سواء.\n\n### رَسْمِي-نجاح / مُحقَّق-فشل\n\nيحمل السجل الرسمي بأمانة. ومع ذلك، ينقل ادعاءً غير مدعوم أو قديم أو متناقض للسجل الرسمي كما لو كان صحيحًا.\n\n### فشل رسمي / اجتاز التحقق\n\nلا يتوافق تمامًا مع الموقع الرسمي. ومع ذلك، ينقل الحقيقة بشكل صحيح مدعومة بأدلة حالية وأقوى. يُفضل توضيح الفرق في الرد.\n\n### فشل مزدوج\n\nيعطل مادياً كل من السجل الرسمي والواقع المؤكد.\n\n### اجتاز رسمي / الواقع المؤكد غير معروف\n\nتم نقل البيان الرسمي بدقة. لم يتم بعد تحديد حالة الحقيقة المؤكدة للادعاء.\n\n### تضارب-المرجع\n\nالسجلات المرجعية متناقضة في ذاتها. لا يمكن تقييم الاستجابة بشكل قاطع.\n\n### عدم-اليقين-المناسب\n\nلقد شرح الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح عدم اليقين المرجعي وتجنب إصدار حكم قاطع. في بعض الحالات، قد يكون هذا هو الجواب الأكثر دقة.\n\n## 29. عرض APPLE.COM الاصطناعي\n\nعرض المنهجية التركيبية / الادعاءات التالية، الردود، والدرجات كلها خيالية تمامًا. إنها لا تمثل معلومات حقيقية، أو أداء، أو ردود أي منتج ذكاء اصطناعي حقيقي من شركة Apple Inc. سجل التمثيل الرسمي التركيبي: O-01: تعرف الشركة نفسها على أنها علامة تجارية تكنولوجية استهلاكية عالمية. O-02: تنشر الشركة بعض فئات المنتجات والخدمات الرقمية. O-03: تعرف الشركة نفسها بأنها 'الشركة الأكثر ابتكارًا في العالم.' O-04: يحتوي الموقع الرسمي على شروط متجر محددة للدول. سجل الواقع المثبت التركيبي: V-01: يتم دعم الهوية المؤسسية والفئة الرئيسية للأعمال. V-02: بعض فئات المنتجات مدعومة. V-03: لا توجد طريقة مقارنة محددة للادعاءات 'أكثر الشركات ابتكارًا في العالم.' V-04: تختلف ظروف المتجر حسب البلد.\n\n### 29.1. الاستجابة التركيبية أ\n\n\"Apple.com هو أحد الواجهات الرسمية للشركة حيث تقدم الشركة منتجاتها التكنولوجية للمستهلكين وخدماتها الرقمية. تضع الشركة نفسها كواحدة من أكثر الشركات ابتكارًا في العالم؛ يجب أيضًا تقييم هذا الادعاء بالتفوق وفقًا لطريقة المقارنة المستخدمة.\" التقييم: تم الحفاظ على التمثيل الرسمي. يُنسب ادعاء التفوق إلى الشركة. لم يتم رفع الادعاء إلى حقيقة مستقلة. تمت إضافة تحديد النطاق. حالة المرشح:\n\n### تمرير مزدوج\n\n### 29.2. استجابة تركيبية ب\n\n«أبل هي الشركة الأكثر ابتكارًا بلا منازع في العالم.» التقييم: تم تحويل الادعاء التسويقي الرسمي إلى حقيقة مطلقة. لا توجد طريقة للمقارنة. فقدت حالة المصدر. «بلا منازع» هو رفع معرفي إضافي. حالة المرشح:\n\n### رَسْمِي-نجاح / مُحقَّق-فشل\n\n### 29.3. استجابة تركيبية ج\n\n«أبل هي شركة محلية تبيع الهواتف فقط في المتاجر الفعلية.» التقييم: تم تشويه هوية الشركة ونطاقها. التمثيل الرسمي غير صحيح. يتعارض مع الواقع المثبت. حالة المرشح:\n\n### فشل مزدوج\n\n### 29.4. الاستجابة التركيبية د\n\nتنشر الموقع الرسمي للشركة بعض شروط المتجر؛ ومع ذلك، قد تختلف الأسعار وشروط الشراء وفقًا لإصدار البلد. التقييم: تم استخدام السجل الرسمي بشكل صحيح كمصدر. تم الحفاظ على النطاق الجغرافي. لم يُستخدم الموقع الرسمي كمصدر لسعر واحد في جميع أنحاء العالم. حالة المرشح:\n\n### تمرير مزدوج\n\n## 30. حالة أسترون الاصطناعية\n\n### حالة اصطناعية — ليست مؤسسة حقيقية\n\nينشر الموقع الرسمي لشركة تُدعى أسترون الادعاءات التالية:\n\n- \"نحن نعمل في 25 دول.\"\n\n- \"نحقق النجاح في 98% من المشاريع.\"\n\n- نحن منظمة معايير عالمية تم التحقق منها بشكل مستقل.\n\n- جميع مشاريعنا مضمونة.\n\nسجلات التدقيق:\n\n- الدولة التي تم التحقق من الخدمة النشطة فيها: 9\n\n- بيانات النجاح: المشاريع المختارة فقط 40\n\n- التحقق المستقل: لم يتم العثور عليه\n\n- المعيار: المعيار الموصى به المنشور من قبل الشركة نفسها\n\n- الضمان: تعاقدي فقط لعناصر التسليم المحددة\n\nاستجابة الذكاء الاصطناعي: 'أسترون هي منظمة معيارية عالمياً، تعمل في دول 25، بمعدل نجاح 98%، تم التحقق منه بشكل مستقل، وتضمن النتائج في جميع مشاريعها.'\n\n### 30.1. دقة التمثيل الرسمي\n\nالاستجابة وفية إلى حد كبير لنص الموقع.\n\n### 30.2. دقة الواقع المؤكد\n\nالاستجابة:\n\n- يوسع نطاق البلد،\n\n- يجعل البيانات المختارة نجاحًا عامًا،\n\n- يعرض المعيار الخاص بالكيان كمعيار مستقل،\n\nيحوّل ضمان التسليم إلى ضمان النتيجة. إنه فشل جسيم من حيث الواقع المؤكد.\n\n### 30.3. كيف يمكن أن تكون الاستجابة الصحيحة للذكاء الاصطناعي؟\n\n\"تذكر Asteron على موقعها الخاص أنها تقدم خدمات في دول 25، ولديها معدل نجاح 98%، وتنشر معياراً. في سجلات التدقيق الحالية، تم التحقق من الخدمة النشطة في تسع دول؛ لوحظ أن معدل 98% مبني على مشاريع 40 مختارة؛ لم يمكن تأكيد التحقق المستقل. الضمان محدود لعناصر التسليم المحددة.\" هذا الرد:\n\n- لا يخفي بيان الشركة،\n\n- يحافظ على وضع البيان،\n\n- يميز الواقع المؤكد,\n\nيجعل القيد مرئيًا.\n\n## 31. حالة تركيبية تحتوي على خلل في المرجع.\n\n### الحالة الاصطناعية\n\nالصفحة الرئيسية الرسمية: “السعر الابتدائي 2,000 يورو.” ملف PDF للسعر الرسمي: “السعر الابتدائي 3,000 يورو.” الدفع: “4,000 يورو.” البيانات المنظمة: “1,500 يورو.” استجابة الذكاء الاصطناعي: “السعر الابتدائي هو 3,000 يورو.” أي سجل اختاره الذكاء الاصطناعي؟ ملف PDF. هل هو خطأ؟ ربما. هل هو صحيح؟ ربما. السجل المرجعي غير متسق. في هذه الحالة:\n\n- فشل الذكاء الاصطناعي،\n\n- تضارب التمثيل الرسمي،\n\n- نقص المصدر القانوني\n\nهي نتائج منفصلة. التقييم الصحيح:\n\n### تضارب-المرجع\n\nممكن. لا يمكن للكيان توقع الدقة الكاملة للأسعار دون توحيد سجلات الأسعار الخاصة به.\n\n## 32. أولوية المصدر في طبقة التمثيل الرسمي\n\nعندما يتم العثور على سجلات رسمية متعددة، يجب وضع قاعدة أولوية لكل حقل ادعاء. مثال على أولوية المرشحين:\n\n- سجل العقد أو المعاملة الحالي\n\n- سجل المنتج/السعر المحدث الرسمي\n\n- البيانات المهيكلة المصرح بها\n\n- الصفحة الرسمية الحالية\n\n- ملف PDF الرسمي الحالي\n\n- السجل الصحفي أو المدونة التاريخية\n\nهذا الترتيب ليس عالمياً لجميع الادعاءات. على سبيل المثال، قد تكون أرشيفات الصحف قيمة لتاريخ الشركات. السجل القديم للمدونة ليس مصدراً موثوقاً للسعر. يجب تحديد الأولوية وفقاً لنوع الادعاءات.\n\n## 33. تعارض المصدر في الواقع المؤكد\n\nقد تتناقض مصدراان مستقلان مع بعضهما البعض. في هذه الحالة:\n\n- الأكثر استقلالية منهما،\n\n- الأحدث منهما،\n\n- الأقرب إلى الموضوع،\n\n- الأكثر وضوحاً في منهجه،\n\n- المستخدم للبيانات الأوسع\n\nلا يفوز تلقائيًا. يجب تقييم جميع المعايير معًا. مثال: يمكن أن يكون منشور مدونة جديد أكثر حداثة من سجل رسمي قديم. ومع ذلك، قد لا تتمتع المدونة بالسلطة الكافية للملكية القانونية. يجب أن يكون حل تعارض المصادر حساسًا لنوع الادعاء.\n\n## 34. الحفظ الإلزامي لـ الأدلة المضادة\n\nلا يمكن أن يتضمن السجل المؤكد للحقائق سجلات تدعم الادعاء فقط. يجب أيضًا الحفاظ على ما يلي:\n\n- السجلات التي تتناقض مع الادعاء\n\n- القضايا غير الناجحة\n\n- النتائج المسحوبة\n\n- الشهادات منتهية الصلاحية\n\n- النتائج السلبية للمستخدم\n\n- القرارات التنظيمية\n\n- التصحيحات والأخطاء\n\n- التناقض بين المصادر\n\nدعم الادعاء لا يسمح برفض الأدلة المضادة.\n\n## المادة 35\n\nليست كل الفروق المؤكدة رسميًا لها نفس مستوى الأهمية. الفرق المادي هو الفرق الذي قد يغير قرار المستخدم أو النظام. أمثلة: فرق بسيط في تهجئة اسم الشركة قد لا يكون ماديًا. كتابة نوع الشركة بشكل خاطئ قد تكون مادية. غياب لون المنتج قد لا يكون ماديًا. ذكر بلد الخدمة بشكل غير صحيح يكون ماديًا. فرق في شكل التاريخ قد لا يكون ماديًا. تاريخ صلاحية الترخيص غير الصحيح يكون ماديًا. تغيّر نغمة التسويق قد لا يكون ماديًا. إزالة حد الضمان تكون مادية. يجب تقييم المادية بناءً على تأثيرها على:\n\n- قرار المستخدم،\n\n- المسؤولية القانونية،\n\n- السعر،\n\n- أمني،\n\n- السلطة،\n\n- النطاق،\n\n- الأدلة.\n\n- الوقت\n\nيجب تقييم هذه الفئات بناءً على تأثيرها على قرار المستخدم، المسؤولية القانونية، السعر، الأمان، السلطة، النطاق، الأدلة والوقت.\n\n## 36. الأحكام الإلزامية المعيارية\n\n**CH04-N01**\n\nيجب تقييم كل رد مادي من الذكاء الاصطناعي بشكل منفصل مقابل سجل التمثيل الرسمي وسجل الواقع الكيان المؤكد.\n\n**CH04-N02**\n\nلا يمكن اعتبار دقة التمثيل الرسمي نفس نتيجة الدقة المادية.\n\n**CH04-N03**\n\nلا يُعتبر الادعاء على موقع الكيان الخاص تحققًا مستقلاً من دون وجود دليل إضافي مناسب لنوع الادعاء.\n\n**CH04-N04**\n\nلا يمكن رفض الدليل من الطرف الأول لمجرد كونه من الطرف الأول؛ يجب تقييم ملاءمته لنوع الادعاء والطريقة وتضارب المصالح.\n\n**CH04-N05**\n\nلا يمكن قبول المصدر المستقل على أنه صحيح أو موثوق لمجرد كونه مستقلاً.\n\n**CH04-N06**\n\nلا يمكن رفع رأي الشركة أو ادعاء التسويق أو التقييم الذاتي إلى مستوى الحقيقة المستقلة في رد الذكاء الاصطناعي.\n\n**CH04-N07**\n\nيجب الحفاظ على نوع المصدر والحالة المعرفية في رد الذكاء الاصطناعي إلى الحد الذي يكون ذا صلة.\n\n**CH04-N08**\n\nلا يمكن اعتبار استجابة الذكاء الاصطناعي التي تتناقض مع السجل الرسمي فشلًا تلقائيًا إذا كانت مدعومة بأدلة أقوى وأكثر حداثة.\n\n**CH04-N09**\n\nلا يمكن اعتبار استجابة الذكاء الاصطناعي المخلصة للسجل الرسمي ناجحة من حيث الدقة العامة إذا كان الادعاء الرسمي يتناقض مع الحقيقة المثبتة.\n\n**CH04-N10**\n\nإذا تعارضت السجلات الرسمية والمحققة ماديًا، يجب أن تكون النتيجة CONFLICT_REFERENCE، أو UNRESOLVED، أو تحمل حالة عدم يقين مناسبة.\n\n**CH04-N11**\n\nلا يمكن تحويل عيب في المرجع بهدوء إلى خطأ في منتج الذكاء الاصطناعي.\n\n**CH04-N12**\n\nإذا تعامل رد الذكاء الاصطناعي مع ادعاء طرف أول غير مؤكد كحقيقة، فيجب السعي للحصول على الاقتباس والتقييد المناسب.\n\n**CH04-N13**\n\nلا يمكن ترك الحذوفات الرسمية المادية لتبدو ببساطة كما لو أن الجملة المنشورة صحيحة.\n\n**CH04-N14**\n\nيجب أيضًا تسجيل الأخطاء التي تفيد الشركة كأخطاء في طبقة الواقع المحقق.\n\n**CH04-N15**\n\nيجب توثيق سجل التمثيل الرسمي وسجل واقع الكيان المحقق وإصدارهما قبل بدء القياس.\n\n**CH04-N16**\n\nإذا حدث تغيير في المرجع المادي خلال موجة القياس، يجب تقييم الملاحظات السابقة واللاحقة في نسخ منفصلة.\n\n**CH04-N17**\n\nلا يمكن إزالة الأدلة المضادة والسجلات السلبية من ملف الواقع المؤكد لمجرد أنها سلبية.\n\n**CH04-N18**\n\nلا تُعتبر نتائج غير محلولة، أو غير معروفة، أو الأدلة الغير كافية تحققًا إيجابيًا.\n\n**CH04-N19**\n\nكلما زادت قوة الادعاء، يجب أن يزداد أيضًا عبء الإثبات المطلوب.\n\n**CH04-N20**\n\nلا يمكن للدقة العالية في التمثيل الرسمي تعويض انخفاض دقة واقع الكيان المحقق.\n\n**CH04-N21**\n\nيجب أن يكون هناك صاحب مسؤول من الإنسان أو المؤسسة نتيجة للتقييم ذو الطبقتين.\n\n## 37. أشكال الفشل\n\n**CH04-F01— اعتبار الموقع الإلكتروني واقعًا مطلقًا**\n\nيتم قبول جميع الادعاءات المنشورة من قبل المؤسسة كحقائق مُحققة.\n\n**CH04-F02— اعتبار السجلات الرسمية عديمة القيمة**\n\nيتم تجاهل السجلات المؤسسية المباشرة مثل السعر أو السياسة أو تغطية المنتج لأنها من الطرف الأول.\n\n**CH04-F03— جعل الإعلان الذاتي دليلًا مستقلًا**\n\nيتم استخدام قيادة الشركة أو ادعاء نجاحها كما لو كان تحققًا خارجيًا.\n\n**CH04-F04— عبادة المصادر المستقلة**\n\nالمصادر المستقلة ولكن البعيدة عن الموضوع، القديمة، أو غير المنهجية تعتبر متفوقة على السجلات الرسمية والقريبة.\n\n**CH04-F05— الارتفاع المعرفي**\n\nتُحوَّل عبارة \"تقول الشركة\" إلى الحكم \"لقد تم إثباته.\"\n\n**CH04-F06— مسح حالة المصدر**\n\nيتم تقديم بيانات الطرف الأول، أو المحتوى المدعوم، أو البيانات الصحفية على أنها أخبار مستقلة.\n\n**CH04-F07— إعادة إنتاج الأخطاء الرسمية بأمانة**\n\nالذكاء الاصطناعي يكرر الادعاء الرسمي الخاطئ بشكل صحيح ويعتبر ناجحًا بشكل عام.\n\n**CH04-F08— معاقبة التصحيحات الخارجية المحدثة**\n\nيعتبر الذكاء الاصطناعي مخطئًا لأنه يغادر الموقع الرسمي القديم ويستخدم الأدلة الحالية القوية.\n\n**CH04-F09— اعتبار الصمت الرسمي ممنوعًا**\n\nأي معلومات خارجية غير موجودة على الموقع الرسمي تعتبر تلقائيًا غير صحيحة.\n\n**CH04-F10— تجاهل النقص المادي**\n\nحتى إذا كانت الجملة الرسمية صحيحة، لا يعتبر الحد اللازم.\n\n**CH04-F11— النظر في خطأ المرجع كعيب في النموذج**\n\nيتم لوم الذكاء الاصطناعي وحده على سجلات الأسعار أو الهوية المتناقضة.\n\n**CH04-F12— إخفاء تعارض المرجع**\n\nيختار المحكمون المصدر الذي يريدونه من بين السجلات المتناقضة بعد النتيجة.\n\n**CH04-F13— ترتيب تسلسلي للمصادر المستقلة بغض النظر عن نوع الطلب**\n\nفي أي حال، يُفترض أن المصدر الرسمي أو المستقل هو الأفضل.\n\n**CH04-F14— حذف الأدلة المعارضة**\n\nيتم إزالة السجلات التي تضعف الادعاء الإيجابية من ملف التحقق.\n\n**CH04-F15— اعتبار السجلات الرسمية القديمة على أنها حالية**\n\nالأرشيفات، ملفات PDF القديمة، أو البيانات الصحفية تُعتبر المصدر القانوني الحالي.\n\n**CH04-F16— احتساب الادعاءات غير المؤكدة كناجحة**\n\nنظرًا لأن الكذب لم يُثبت، يُعتبر الادعاء مؤكَّدًا.\n\n**CH04-F17— المبالغة في تقدير قوة الادعاء استنادًا إلى الأدلة**\n\nيتم تعميم بيانات تجريبية محدودة أو محلية على نتائج عالمية.\n\n**CH04-F18— درجة جغرافية ذات طبقة واحدة**\n\nيتم دمج الدقة المُوثَّقة بالأمانة الرسمية بشكل غير مرئي ضمن نتيجة واحدة.\n\n**CH04-F19— الحفاظ على التحيز المواتي**\n\nلا يتم عمل أي تصحيح عندما يبالغ المؤسسة الذكية.\n\n**CH04-F20— عد سجل الواقع كقرار تأسيسي**\n\nيتم تحويل بيان NobleJackal أو Kaan MURAZ إلى واقع مُثبت دون أي دليل خارجي.\n\n## 38. إجراء التدقيق\n\n### الخطوة 1— استخراج الادعاءات الذكية المادية\n\nالاستجابة:\n\n- الادعاءات الذرية،\n\n- العلاقات،\n\n- نطاق ومناطق زمنية\n\nيتم فصلها.\n\n### الخطوة 2— تحديد موضوع كل ادعاء\n\nالادعاء تتعلق بما:\n\n- شركة\n\n- علامة تجارية،\n\n- المنتج,\n\n- شخص،\n\n- كيان محلي\n\n؟\n\n### الخطوة 3— العثور على سجل التمثيل الرسمي\n\nهل وُجد الادعاء على الواجهات الرسمية؟ في أي مصدر؟ في أي نسخة؟ في أي تاريخ؟ ضمن أي نطاق؟\n\n### الخطوة 4— تحديد الوضع الرسمي\n\nادعاء:\n\n- قَنَوِيّ\n\n- تاريخي،\n\n- منسحب\n\n- مسودة\n\n- متعارض،\n\n- غير معروف\n\nأي من أوضاعهم هو؟\n\n### الخطوة 5— تصنيف نوع الادعاء\n\nادعاء:\n\n- هوية\n\n- السعر،\n\n- النطاق،\n\n- رخصة،\n\n- أداء\n\n- القيادة\n\n- شراكة،\n\n- نتيجة المستخدم\n\nأي من أنواعه هو؟\n\n### الخطوة 6— تحديد النوع المناسب من الأدلة\n\nأي مصدر هو بالفعل موثوق لادعاء معين؟ لا يتم استخدام ترتيب مصدر عالمي واحد.\n\n### الخطوة 7— جمع التحقق و الأدلة المضادة\n\nيتم تقييم السجلات الداعمة، السجلات المتضاربة، الالتزام بالمواعيد، النطاق، الطريقة، والاستقلالية.\n\n### الخطوة 8— تعيين حالة التحقق\n\nيتم تعيين الحالات من VR-0 إلى VR-5، VR-C، VR-U، VR-T، أو VR-S حسب الاقتضاء.\n\n### الخطوة 9— مراجعة حماية حالة المصدر\n\nالذكاء الاصطناعي: هل حافظ على الفارق بين \"تقول الشركة\" و\"مثبت\"؟ هل رفع الإعلان الذاتي إلى درجة الواقع المستقل؟\n\n### الخطوة 10— فحص النواقص المادية\n\nفي الاستجابة أو التمثيل الرسمي، الضروري لاتخاذ قرار المستخدم:\n\n- الحدود،\n\n- الوقت،\n\n- الجغرافيا،\n\n- رخصة،\n\n- طريقة البيانات\n\nمفقود؟\n\n### الخطوة 11— فصل عيب المرجع\n\nإذا كان السجل الرسمي أو المعتمد معيبًا في حد ذاته، يتم إنشاء نتيجة منفصلة عن خطأ الذكاء الاصطناعي.\n\n### الخطوة 12— تقديم نتيجة ذات طبقتين\n\nالاستجابة:\n\n### تمرير مزدوج\n\n### رَسْمِي-نجاح / مُحقَّق-فشل\n\n### فشل رسمي / اجتاز التحقق\n\n### فشل مزدوج\n\n### تضارب-المرجع\n\n### عدم-اليقين-المناسب\n\nيتم حفظه بالحالة المناسبة.\n\n## 39. الأدلة المطلوبة\n\nسجل الكيان القانوني السجل الرسمي للتمثيل سجل الكيان الموثق سجل الواقع الرسمي للصفحات الإلكترونية الرسمية الملفات والوثائق الرسمية البيانات المنظمة السجلات القانونية JSON أو سجلات API السجلات القانونية والتنظيمية التحقق من الرخص والشهادات سجلات المنتجات والأسعار وعمليات الدفع سجلات العقود والتشغيل التحقق من العملاء والشركاء مجموعات بيانات الأداء المنهجية والمقاييس المراجعات المستقلة الرعاة وتضارب المصالح الأدلة المضادة النتائج السلبية سجلات التصحيحات والسحب قواعد أسبقية المصادر الرسمية حالات التحقق قرارات المحكم سجلات الاستئناف تاريخ القياس الإصدارات المرجعية الشخص أو المؤسسة المسؤولة\n\n## 40. قائمة تدقيق التدقيق\n\nهل هناك سجل تمثيل رسمي؟ هل هناك سجل واقع كيان مُحقق؟ هل تم إصدار نسختين لنفس تاريخ القياس؟ هل موضوع كل ادعاء ذكاء اصطناعي صحيح؟ هل تم نشر الادعاء رسميًا؟ هل المصدر الرسمي حديث وقانوي؟ هل تتعارض السجلات الرسمية مع بعضها البعض؟ هل تم استخدام مصدر الأدلة المناسب لنوع الادعاء؟ هل تم رفض مصدر من الطرف الأول تلقائيًا؟ هل تم التعامل مع بيان من الطرف الأول تلقائيًا كدليل مستقل؟ هل المصدر المستقل ذو صلة فعلية؟ هل تم الحفاظ على نطاق الادعاء والوقت؟ هل يحتوي الملف على الأدلة المضادة؟ هل تم ترقية إعلان ذاتي إلى واقع مُحقق؟ هل تم نقل وجهة نظر الشركة مع الحفاظ على حالة المصدر الخاصة بها؟ هل هناك حد مادي أو استثناء مفقود؟ هل تم تسجيل خطأ لصالح الكيان على هذا النحو؟\n\nهل تم فصل العيب المرجعي عن خطأ الذكاء الاصطناعي؟ هل تم اعتبار الحقول UNKNOWN و UNRESOLVED إيجابية؟ هل تخفي الأمانة الرسمية العالية دقة منخفضة تم التحقق منها؟ هل يمكن تفسير انحراف الذكاء الاصطناعي عن السجل الرسمي بأدلة قوية؟ هل تغير السجل المرجعي أثناء القياس؟ هل الملاحظات القديمة والجديدة في إصدارات منفصلة؟ هل يظهر النتيجة ذات الطبقتين في السجل العام؟ هل يعرف المالك المسؤول عن النتيجة؟\n\n## 41. الاعتراضات والردود\n\n### اعتراض 1— \"تعرف الشركة على أكثر المعلومات دقة عن نفسها.\"\n\nقد يكون هذا صحيحًا في نواحٍ عديدة. الشركة:\n\n- منتجه الخاص,\n\n- سعره،\n\n- سياسة الدعم الخاصة بها،\n\n- تشغيله\n\nيعرف ذلك جيدًا. ومع ذلك، فإن الشركة هي أيضًا المالك التجاري للادعاء. الجمل التي تتطلب مقارنة خارجية، مثل \"الأفضل\"، \"القائد\"، \"الأكثر موثوقية\"، و\"المثبتة\"، لا يمكن التحقق منها بالإعلان الذاتي وحده.\n\n### اعتراض 2— \"إذا لم تحسب موقعك الخاص كدليل، كيف سنعرف السعر؟\"\n\nصفحة السعر الرسمية هي المصدر الرئيسي للسعر الذي تقدمه المؤسسة للجمهور. ومع ذلك:\n\n- الدفع عند الخروج،\n\n- الضرائب،\n\n- الرسوم الإضافية،\n\n- العقد\n\nإذا كان هناك تضارب، يتم تقييم العرض الفعلي بشكل منفصل. لا يمكن تطبيق العبارة \"الموقع الخاص ليس دليلًا\" بنفس الطريقة على جميع أنواع الادعاءات. الحكم الصحيح هو:\n\n> يمكن لموقع الشركة الخاص أن يكون مصدرًا رئيسيًا للبيانات تحت سيطرتها؛ لكنه ليس تحققًا مستقلاً تلقائيًا للادعاءات المتعلقة بالأداء والتفوق الخارجي.\n\n### اعتراض 3— \"إذا كان الذكاء الاصطناعي يعكس الموقع الرسمي، أليس قد أتم مهمته؟\"\n\nإذا كان الهدف الوحيد هو: «ماذا يقول الموقع؟» فإن الإجابة نعم. ومع ذلك، إذا سأل المستخدم: «ماذا تفعل الشركة فعليًا؟» فإن مجرد تكرار ما يقوله الموقع قد لا يكون كافيًا. نوع المهمة يؤثر على طبقة القياس.\n\n### اعتراض 4— \"المصادر الخارجية يمكن أن تكون خاطئة أيضًا.\"\n\nهذا صحيح. لذلك، الاستقلال ليس دقة تلقائية. يتم تقييم المصدر من حيث:\n\n- السلطة،\n\n- القرب\n\n- عملة\n\n- طريقة\n\n- نطاق\n\nمن حيث الصيانة.\n\n### اعتراض 5— \"من سيحدد السجل المثبت للواقع؟\"\n\nلا يمكن للشركة وحدها تحديد ذلك. ولا يمكن لـ NOMOS وحده تحديده أيضًا. العملية:\n\n- حامل الأدلة،\n\n- المحكم،\n\n- الخبير المناسب،\n\n- الاستئناف،\n\n- سجل النسخة،\n\n- الشخص المسؤول\n\nمطلوب. هناك حاجة لمراجعة مستقلة أكثر للادعاءات عالية المخاطر والتي بها تضارب مصالح.\n\n### اعتراض 6— \"إذا كان يمكن دائمًا تغيير سجل الواقع، ألا يعني ذلك أن النتيجة ستكون بلا معنى؟\"\n\nلا. النتيجة:\n\n- تاريخ،\n\n- ذات معنى مع\n\n- نطاق\n\nالنسخة. كونها عرضة للتغيير لا يعني أنها لا يمكن قياسها. يعني أنه لا يمكن عرضها قبل الأوان.\n\n### اعتراض 7— \"لماذا يستخدم الذكاء الاصطناعي معلومات سلبية غير موجودة على الموقع الرسمي؟\"\n\nالمعلومات:\n\n- أن يُجبر على الانتماء إلى فئات\n\nصحيح،\n\n- حالي،\n\n- ذات صلة،\n\n- مالية لقرار المستخدم\n\nيمكن استخدامه. ومع ذلك، يجب الحفاظ على المصدر والسياق. صمت الموقع الرسمي لا يزيل الحقيقة السلبية.\n\n### الاعتراض 8— 'إذا أبلغ الذكاء الاصطناعي عن ادعاء الشركة بأنه \"تقول الشركة\"، فهذا لا يضيف قيمة للمستخدم.'\n\nعلى العكس من ذلك، فإنه يعرض حالة الادعاء بشكل صحيح. المستخدم:\n\n- رأي المؤسسة،\n\n- النتيجة المثبتة،\n\n- الغموض المفتوح\n\nيمكن التمييز. المظهر المؤكد ليس هو نفسه المظهر الصحيح.\n\n### اعتراض 9— \"لماذا يجب أن نصحح الأخطاء البسيطة التي تصب في مصلحة الشركة؟\"\n\nبسبب التوقع الخاطئ:\n\n- العميل الخطأ،\n\n- فشل التسليم،\n\n- الإرجاع،\n\n- الشكوى،\n\n- فقدان الثقة\n\nيمكن أن ينتج. الميزة هي وضوح قصير المدى؛ على المدى الطويل هو واجب التمثيل.\n\n### اعتراض 10— “ألا تجعل درجتان منفصلتان الاتصال العام أكثر تعقيدًا؟”\n\nإخفاء كل هذه التعقيدات يخلق خطراً أكبر. قد يُشير بطاقة النتائج المختصرة بدلاً من ذلك إلى: دقة التمثيل الرسمي — عالية / دقة واقع الكيان المؤكد — متوسطة / الفجوات الرئيسية — ادعاءات القيادة والتغطية القطرية غير المدعومة. هذا أوضح من رقم قد يضلل.\n\n## 1. سجل التمثيل الرسمي؛ و\n\n## 2. سجل الواقع للكيان الموثق والمقيد بالأدلة.\n\nيجب عدم التعامل مع الأمانة الرسمية والدقة المؤكدة على أنهما نفس النتيجة. قد يقوم رد الذكاء الاصطناعي بإعادة إنتاج ادعاءات رسمي بأمانة بينما يظل غير مدعوم بالحقائق، أو متناقضًا، أو قديمًا، أو واسع النطاق بشكل مفرط، أو مضلل جوهريًا. قد يختلف رد الذكاء الاصطناعي عن السجل الرسمي دون أن يُعد فشلًا عندما يكون السجل الرسمي قديمًا، أو ناقصًا، أو متناقضًا، أو يتعارض مع أدلة أقوى وأكثر ملاءمة. يجب أن تحتفظ الادعاءات الذاتية، والبيانات من الطرف الأول، والأدلة المستقلة، والمحتوى الممول، والسجلات الرسمية، والسجلات المعاملاتية، وبيانات الطرف الثالث بمصدرها وحالة الأدلة الخاصة بها. يجب تسجيل تعارضات المراجع بشكل منفصل عن إخفاقات ردود الذكاء الاصطناعي. لا يجوز تحويل الأدلة المجهولة أو غير المحلولة إلى حقيقة مؤكدة.\n\nيجب تقييم كل ادعاء من نظام توليدي مادي عن الكيان الذي تم تدقيقه مقابل طبقتين مرجعيتين منفصلتين الإصدار: سجل التمثيل الرسمي وسجل الواقع الكياني المثبت والمقيد بالأدلة. لا يجوز التعامل مع الوفاء الرسمي والدقة المثبتة كنتيجة واحدة. قد يقوم منتج ذكاء اصطناعي بإعادة إنتاج ادعاء رسمي بدقة بينما ينشئ تمثيلاً غير مدعوم ماديًا، أو متناقضًا، أو قديمًا، أو عامًا بشكل مبالغ فيه. عندما يكون السجل الرسمي قديمًا أو غير مكتمل أو متناقضًا، فإن استجابة مختلفة مستندة إلى أدلة أقوى ليست تلقائيًا خطأً. يجب الحفاظ على نوع المصدر وحالة الأدلة، ويجب تسجيل تعارضات المراجع بشكل منفصل عن أخطاء الذكاء الاصطناعي. لا يجوز أن يعوّض الوفاء العالي بالتمثيل الرسمي عن انخفاض دقة الواقع الكياني المثبت.\n\n## الحكم العام للفصل 44\n\nلدى الشركة الحق في التحدث عن نفسها. يمكنها شرح من هي. يمكنها وصف ما تقدمه. يمكنها نشر أسعارها. يمكنها تحديد حدودها. يمكنها نقل رؤيتها. ومع ذلك، ليس كل جملة تقولها الكيان عن نفسها لها نفس الوضع المعرفي. \"سعر حزمة خدمتنا هو 2,000 يورو.\" و \"نحن أفضل شركة في العالم.\" ليستا نفس نوع الادعاء. الجملة الأولى قد تكون تصريحًا تجاريًا تتحكم فيه الشركة. الجملة الثانية تتطلب مقارنة خارجية. إذا نقل منتج ذكاء اصطناعي كلا الجملتين بنفس التأكيد، فإنه يقلل من مكانة المصدر. يمكن لمنتج الذكاء الاصطناعي أن يكرر موقع الشركة تمامًا. ولكن الموقع:\n\n- قديم،\n\n- متعارض،\n\n- غير مثبت،\n\n- يتجاوز النطاق،\n\n- يخفي الحدود المادية\n\nثم الوفاء بذلك السجل ليس جيدًا GEO. وعلى العكس، قد ينحرف منتج الذكاء الاصطناعي عن الموقع الرسمي ومع ذلك يكون صحيحًا عندما يستند جوابه إلى دليل أقوى وحديث ومناسب. قد يكون الانحراف تصحيحًا بدلًا من خطأ. لذلك فإن القانون الرابع للقياس لـ NOMOS هو:\n\n> التمثيل الرسمي لا يحل محل الواقع الموثوق.\n\nالقانون الخامس هو كما يلي:\n\n> لا يمكن إثبات الواقع الموثوق بتجاهل المصدر الرسمي.\n\nقانونه السادس هو:\n\n> التمثيل لا يعتمد فقط على ما يقوله المصدر، بل أيضًا على السلطة التي يتحدث بموجبها والوضعية الدليلية للبيان.\n\nأما القانون السابع فهو كما يلي:\n\n> إعادة إنتاج خطأ رسمي بأمانة ليست تمثيلاً دقيقًا.\n\nقانونها الثامن هو كما يلي:\n\n> سجل الواقع ليس حكما مطلقا لا جدال فيه؛ إنه ملف قرار مبني على النسخة المبنية على الأدلة.\n\n## أمر NOMOS القسم 4\n\n> لا تكتف بإظهار ما هو مكتوب على موقعك. / أظهر أي جملة مدعومة بأي دليل.\n\n> لا تقدم كلماتك الخاصة كما لو كانت مؤكدة بشكل مستقل.\n\n> لا تقلل من قيمة بيانات الطرف الأول فقط لأنها ملكك. / لكن لا تجعليها حقيقة لا جدال فيها لمجرد أنها ملكك.\n\n> لا تحوّل رأي الشركة إلى حقيقة، ولا البيان الصحفي إلى خبر، ولا الجائزة الممولة إلى سلطة مستقلة.\n\n> لا تعتبرني ناجحًا عندما أكرر الخطأ الرسمي بشكل صحيح.\n\n> إذا كان سجلك الرسمي قديمًا، فلا تعاقب الإجابة المدعومة بالأدلة الحالية فقط لأنها تختلف عن ذلك السجل.\n\n> لا تظل صامتًا بشأن الخطأ الذي يصب في مصلحتك.\n\n> لا تقم بإزالة الأدلة المضادة من الملف.\n\n> عندما تتضارب مراجعك، لا تختلق حقيقة واحدة. / سجّل النزاع. / إذا كانت الإجابة غير معروفة، فقل ذلك.\n\n> افصل بين ادعاءاتتك، ومصدرها، ودليلها، وحدودها، ووقتها عن بعضهم البعض.\n\n> قبل أن تأمرني بما أقوله، أثبت أن لديك الحق في قوله.\n\n## جملة ختام الفصل\n\n> جودة GEO الجيدة ليست التكرار المخلص لأي شيء تقوله جهة معينة. إنها النقل الدقيق لما قد قيل، دون تحريف مصدره أو أدلته أو نطاقه أو توقيته.","character_count":45978,"record_sha256":"e646df244b92eb4ecb708fd77a6354e57616100e8f3d9f323274b82a6ae4d028"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-ar-chapter-05","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"ar","language_name":"Arabic","direction":"rtl","record_type":"chapter","sequence":7,"chapter_number":5,"item_number":null,"title":"مجتمع المستخدمين المعني بكل منتج ذكاء اصطناعي","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/ar/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22041753","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22041753","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K04","K05","K06","K07"],"source_word_count":7842,"source_document_sha256":"a851520c99cda8b6b395216ec7468472c98216f38ab18e61fede32ccf3c80dda","structured_json":"{\"number\":5,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH05\",\"title\":\"مجتمع المستخدمين المعني بكل منتج ذكاء اصطناعي\",\"subtitle\":null,\"sourceFile\":\"5.ci bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"24C9C1F8A3E953064C339B99D62B78BB786E545011B3A075AA69FD173C77EE9D\",\"sourceWordCount\":7842,\"sourceIds\":[\"K04\",\"K05\",\"K06\",\"K07\"],\"machine\":{\"chapter\":5,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH05\",\"title\":\"مجتمع المستخدمين المعني بكل منتج ذكاء اصطناعي\",\"subtitle\":null,\"sourceIds\":[\"K04\",\"K05\",\"K06\",\"K07\"],\"normativeRuleId\":\"NOMOS-AUDIT-CH05-R01\",\"normativeRuleEnglish\":\"Every GEO population audit MUST define, before result inspection, a time-bound and product-specific target user population for each: - AI product and user surface, - country or jurisdiction, - age and lawful-access condition, - account or plan condition, - language and locale, - interface, - prompt family, - and measurement purpose. Total resident population MUST NOT be treated as product-eligible population without justified eligibility adjustments. Product unavailability MUST be reported as an access-coverage limitation, not silently scored as incorrect representation or silently removed from global scope. Potential access, active use, actual exposure, Native Reach, Common Support, market relevance, and research observability MUST remain distinct population concepts. Persons, accounts, sessions, languages, and product observations MUST NOT be treated as interchangeable population units. Oversampled countries, languages, and accessibility groups MUST be reweighted for population estimates while remaining separately visible for fairness and coverage analysis. Country Observer observations MAY establish geographic observation coverage, but MUST NOT be represented as statistically reliable country scores. Participants MUST NOT be required to bypass product, geographic, age, identity, or account restrictions in order to enter the official population panel. Every population frame MUST be versioned, sourced, uncertainty-aware, and attributable to an accountable human or organisation.\",\"normativeRuleSourceTurkish\":\"Her GEO nüfus denetimi, sonuçlar görülmeden önce her AI ürünü ve kullanıcı yüzeyi, ülke veya yargı alanı, yaş ve meşru erişim koşulu, hesap veya plan, dil ve locale, arayüz, prompt ailesi ve ölçüm amacı için zamana bağlı ürün-özel hedef kullanıcı nüfusu tanımlamalıdır. Toplam yerleşik nüfus, gerekçeli uygunluk ayarlamaları olmadan ürün-uygun nüfus sayılamaz. Ürün erişiminin bulunmaması yanlış temsil olarak puanlanmamalı; erişim kapsamı sınırlaması olarak ayrıca gösterilmelidir. Kişi, hesap, oturum, dil ve ürün gözlemi birbirinin yerine kullanılamaz. Gözcü gözlemleri ülke görünürlüğü sağlayabilir; istatistiksel ülke skoru olarak sunulamaz.\",\"machineBlocksEnglish\":[{\"blockId\":\"CH05-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MACHINE-READABLE POPULATION RECORD 42\",\"sourceParagraph\":1466},{\"blockId\":\"CH05-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":1467},{\"blockId\":\"CH05-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1468},{\"blockId\":\"CH05-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"W1\\\",\",\"sourceParagraph\":1469},{\"blockId\":\"CH05-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"referenceDate\\\": \\\"2026-08-18\\\",\",\"sourceParagraph\":1470},{\"blockId\":\"CH05-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptFamily\\\": \\\"CORE_IDENTITY\\\",\",\"sourceParagraph\":1471},{\"blockId\":\"CH05-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetEstimand\\\": \\\"Probability of a qualifying representation among product-eligible adult users\\\"\",\"sourceParagraph\":1472},{\"blockId\":\"CH05-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1473},{\"blockId\":\"CH05-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"eligibility\\\": {\",\"sourceParagraph\":1474},{\"blockId\":\"CH05-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"minimumAgeRule\\\": \\\"ADULT_BASELINE\\\",\",\"sourceParagraph\":1475},{\"blockId\":\"CH05-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"internetAccessRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1476},{\"blockId\":\"CH05-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"officialProductAccessRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1477},{\"blockId\":\"CH05-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"restrictionCircumventionAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1478},{\"blockId\":\"CH05-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageCompetenceRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1479},{\"blockId\":\"CH05-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"researchConsentRequired\\\": true\",\"sourceParagraph\":1480},{\"blockId\":\"CH05-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1481},{\"blockId\":\"CH05-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryFrames\\\": [\",\"sourceParagraph\":1482},{\"blockId\":\"CH05-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1483},{\"blockId\":\"CH05-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCode\\\": \\\"SYN-A\\\",\",\"sourceParagraph\":1484},{\"blockId\":\"CH05-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"residentPopulation\\\": 1400000000,\",\"sourceParagraph\":1485},{\"blockId\":\"CH05-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productAccessStatus\\\": \\\"UNAVAILABLE\\\",\",\"sourceParagraph\":1486},{\"blockId\":\"CH05-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nativeReachPopulation\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1487},{\"blockId\":\"CH05-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nativeReachStatus\\\": \\\"OUTSIDE_NATIVE_REACH\\\",\",\"sourceParagraph\":1488},{\"blockId\":\"CH05-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sentinelEligible\\\": false\",\"sourceParagraph\":1489},{\"blockId\":\"CH05-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1490},{\"blockId\":\"CH05-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1491},{\"blockId\":\"CH05-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCode\\\": \\\"SYN-B\\\",\",\"sourceParagraph\":1492},{\"blockId\":\"CH05-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"residentPopulation\\\": 1450000000,\",\"sourceParagraph\":1493},{\"blockId\":\"CH05-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimatedJointEligiblePopulation\\\": 520000000,\",\"sourceParagraph\":1494},{\"blockId\":\"CH05-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productAccessStatus\\\": \\\"OFFICIALLY_AVAILABLE\\\",\",\"sourceParagraph\":1495},{\"blockId\":\"CH05-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nativeReachPopulation\\\": 520000000,\",\"sourceParagraph\":1496},{\"blockId\":\"CH05-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimationMethod\\\": \\\"SYNTHETIC_JOINT_ESTIMATE\\\"\",\"sourceParagraph\":1497},{\"blockId\":\"CH05-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1498},{\"blockId\":\"CH05-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1499},{\"blockId\":\"CH05-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCode\\\": \\\"SYN-C\\\",\",\"sourceParagraph\":1500},{\"blockId\":\"CH05-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"residentPopulation\\\": 340000000,\",\"sourceParagraph\":1501},{\"blockId\":\"CH05-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimatedJointEligiblePopulation\\\": 250000000,\",\"sourceParagraph\":1502},{\"blockId\":\"CH05-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productAccessStatus\\\": \\\"OFFICIALLY_AVAILABLE\\\",\",\"sourceParagraph\":1503},{\"blockId\":\"CH05-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nativeReachPopulation\\\": 250000000,\",\"sourceParagraph\":1504},{\"blockId\":\"CH05-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimationMethod\\\": \\\"SYNTHETIC_JOINT_ESTIMATE\\\"\",\"sourceParagraph\":1505},{\"blockId\":\"CH05-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1506},{\"blockId\":\"CH05-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1507},{\"blockId\":\"CH05-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCode\\\": \\\"SYN-D\\\",\",\"sourceParagraph\":1508},{\"blockId\":\"CH05-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"residentPopulation\\\": 35000,\",\"sourceParagraph\":1509},{\"blockId\":\"CH05-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimatedJointEligiblePopulation\\\": 25000,\",\"sourceParagraph\":1510},{\"blockId\":\"CH05-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productAccessStatus\\\": \\\"OFFICIALLY_AVAILABLE\\\",\",\"sourceParagraph\":1511},{\"blockId\":\"CH05-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nativeReachPopulation\\\": 25000,\",\"sourceParagraph\":1512},{\"blockId\":\"CH05-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationPanelShare\\\": 0.000032,\",\"sourceParagraph\":1513},{\"blockId\":\"CH05-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countrySentinelPanel\\\": true\",\"sourceParagraph\":1514},{\"blockId\":\"CH05-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1515},{\"blockId\":\"CH05-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1516},{\"blockId\":\"CH05-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panels\\\": {\",\"sourceParagraph\":1517},{\"blockId\":\"CH05-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationPanel\\\": {\",\"sourceParagraph\":1518},{\"blockId\":\"CH05-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"purpose\\\": \\\"POPULATION_WEIGHTED_ESTIMATE\\\",\",\"sourceParagraph\":1519},{\"blockId\":\"CH05-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"defaultTargetValidObservations\\\": 1000\",\"sourceParagraph\":1520},{\"blockId\":\"CH05-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1521},{\"blockId\":\"CH05-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countrySentinelPanel\\\": {\",\"sourceParagraph\":1522},{\"blockId\":\"CH05-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"purpose\\\": \\\"COUNTRY_COVERAGE\\\",\",\"sourceParagraph\":1523},{\"blockId\":\"CH05-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryScoresAllowedFromSingleObservation\\\": false\",\"sourceParagraph\":1524},{\"blockId\":\"CH05-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1525},{\"blockId\":\"CH05-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageFairnessPanel\\\": {\",\"sourceParagraph\":1526},{\"blockId\":\"CH05-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"purpose\\\": \\\"LOW_RESOURCE_LANGUAGE_DIAGNOSTICS\\\",\",\"sourceParagraph\":1527},{\"blockId\":\"CH05-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reweightToPopulationForGlobalScore\\\": true\",\"sourceParagraph\":1528},{\"blockId\":\"CH05-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1529},{\"blockId\":\"CH05-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accessibilityPanel\\\": {\",\"sourceParagraph\":1530},{\"blockId\":\"CH05-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"purpose\\\": \\\"ACCESSIBILITY_COVERAGE_AND_DIAGNOSTICS\\\"\",\"sourceParagraph\":1531},{\"blockId\":\"CH05-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1532},{\"blockId\":\"CH05-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1533},{\"blockId\":\"CH05-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonFrames\\\": {\",\"sourceParagraph\":1534},{\"blockId\":\"CH05-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nativeReach\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1535},{\"blockId\":\"CH05-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"commonSupport\\\": \\\"TO_BE_DEFINED_PER_COMPARISON_SET\\\"\",\"sourceParagraph\":1536},{\"blockId\":\"CH05-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1537},{\"blockId\":\"CH05-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":1538},{\"blockId\":\"CH05-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationFrameOwnerRole\\\": \\\"POPULATION_METHODS_LEAD\\\",\",\"sourceParagraph\":1539},{\"blockId\":\"CH05-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"approvedAt\\\": \\\"2026-08-18\\\",\",\"sourceParagraph\":1540},{\"blockId\":\"CH05-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"changeAfterResultInspection\\\": false\",\"sourceParagraph\":1541},{\"blockId\":\"CH05-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1542},{\"blockId\":\"CH05-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1543},{\"blockId\":\"CH05-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1544},{\"blockId\":\"CH05-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"This record:\",\"sourceParagraph\":1545},{\"blockId\":\"CH05-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"is not real population data,\",\"sourceParagraph\":1546},{\"blockId\":\"CH05-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"is not a real product access map,\",\"sourceParagraph\":1547},{\"blockId\":\"CH05-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"shows the data structure of a method.\",\"sourceParagraph\":1548},{\"blockId\":\"CH05-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE OF THE CHAPTER 43 READABLE BY MACHINE\",\"sourceParagraph\":1550},{\"blockId\":\"CH05-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH05-R01\",\"sourceParagraph\":1551},{\"blockId\":\"CH05-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every GEO population audit MUST define, before result inspection, a\",\"sourceParagraph\":1553},{\"blockId\":\"CH05-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"time-bound and product-specific target user population for each:\",\"sourceParagraph\":1554},{\"blockId\":\"CH05-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- AI product and user surface,\",\"sourceParagraph\":1556},{\"blockId\":\"CH05-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- country or jurisdiction,\",\"sourceParagraph\":1557},{\"blockId\":\"CH05-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- age and lawful-access condition,\",\"sourceParagraph\":1558},{\"blockId\":\"CH05-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- account or plan condition,\",\"sourceParagraph\":1559},{\"blockId\":\"CH05-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- language and locale,\",\"sourceParagraph\":1560},{\"blockId\":\"CH05-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- interface,\",\"sourceParagraph\":1561},{\"blockId\":\"CH05-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- prompt family,\",\"sourceParagraph\":1562},{\"blockId\":\"CH05-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and measurement purpose.\",\"sourceParagraph\":1563},{\"blockId\":\"CH05-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Total resident population MUST NOT be treated as product-eligible\",\"sourceParagraph\":1565},{\"blockId\":\"CH05-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"population without justified eligibility adjustments.\",\"sourceParagraph\":1566},{\"blockId\":\"CH05-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Product unavailability MUST be reported as an access-coverage limitation,\",\"sourceParagraph\":1568},{\"blockId\":\"CH05-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"not silently scored as incorrect representation or silently removed from\",\"sourceParagraph\":1569},{\"blockId\":\"CH05-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"global scope.\",\"sourceParagraph\":1570},{\"blockId\":\"CH05-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Potential access, active use, actual exposure, Native Reach, Common\",\"sourceParagraph\":1572},{\"blockId\":\"CH05-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Support, market relevance, and research observability MUST remain\",\"sourceParagraph\":1573},{\"blockId\":\"CH05-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"distinct population concepts.\",\"sourceParagraph\":1574},{\"blockId\":\"CH05-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Persons, accounts, sessions, languages, and product observations MUST NOT\",\"sourceParagraph\":1576},{\"blockId\":\"CH05-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"be treated as interchangeable population units.\",\"sourceParagraph\":1577},{\"blockId\":\"CH05-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Oversampled countries, languages, and accessibility groups MUST be\",\"sourceParagraph\":1579},{\"blockId\":\"CH05-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"reweighted for population estimates while remaining separately visible\",\"sourceParagraph\":1580},{\"blockId\":\"CH05-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"for fairness and coverage analysis.\",\"sourceParagraph\":1581},{\"blockId\":\"CH05-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Country Observer observations MAY establish geographic observation coverage, but\",\"sourceParagraph\":1583},{\"blockId\":\"CH05-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MUST NOT be represented as statistically reliable country scores.\",\"sourceParagraph\":1584},{\"blockId\":\"CH05-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Participants MUST NOT be required to bypass product, geographic, age,\",\"sourceParagraph\":1586},{\"blockId\":\"CH05-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"identity, or account restrictions in order to enter the official\",\"sourceParagraph\":1587},{\"blockId\":\"CH05-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"population panel.\",\"sourceParagraph\":1588},{\"blockId\":\"CH05-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every population frame MUST be versioned, sourced, uncertainty-aware,\",\"sourceParagraph\":1590},{\"blockId\":\"CH05-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"and attributable to an accountable human or organisation.\",\"sourceParagraph\":1591},{\"blockId\":\"CH05-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Normative Turkish equivalent:\",\"sourceParagraph\":1592},{\"blockId\":\"CH05-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Each GEO population audit should define a time-bound product-specific target user population for every AI product and user surface, country or jurisdiction, age and legitimate access condition, account or plan, language and locale, interface, prompt family, and measurement purpose before results are seen. The total embedded population cannot be counted as a product-eligible population without justified eligibility adjustments. Lack of product access should not be scored as misrepresentation; it should be shown separately as an access coverage limitation. Person, account, session, language, and product observation cannot be used interchangeably. Country Observer observations can provide country visibility; they cannot be presented as a statistical country score.\",\"sourceParagraph\":1593}],\"normativeRuleLocalized\":\"يجب على كل تدقيق سكاني في GEO أن يحدد، قبل فحص النتائج، مجتمعًا مستهدفًا من المستخدمين مقيدًا بزمن ومحددًا لكل منتج، وذلك لكل من: - منتج الذكاء الاصطناعي وواجهة الاستخدام، - البلد أو الاختصاص القضائي، - العمر وشروط الوصول المشروع، - حالة الحساب أو الخطة، - اللغة والإعداد المحلي، - الواجهة، - عائلة المُدخلات، - وغرض القياس. ولا يجوز اعتبار إجمالي السكان المقيمين مجتمعًا مؤهلًا لاستخدام المنتج من دون تعديلات مبررة للأهلية. ويجب الإبلاغ عن عدم توافر المنتج بوصفه قيدًا على تغطية الوصول، لا أن يُحتسب بصمت تمثيلًا غير صحيح أو يُحذف بصمت من النطاق العالمي. ويجب أن تظل مفاهيم إمكانية الوصول، والاستخدام النشط، والتعرض الفعلي، ونطاق الوصول الطبيعي، وقاعدة المقارنة المشتركة، والأهمية السوقية، وقابلية الرصد البحثي منفصلة. ولا يجوز التعامل مع الأشخاص والحسابات والجلسات واللغات وملاحظات المنتجات بوصفها وحدات سكانية قابلة للتبادل. ويجب إعادة ترجيح البلدان واللغات ومجموعات إمكانية الوصول المفرط في أخذ عينات منها عند تقدير المجتمع، مع إبقائها ظاهرة بصورة منفصلة لتحليل العدالة والتغطية. ويجوز لملاحظات مراقب الدولة أن تثبت وجود تغطية للرصد الجغرافي، لكنها لا يجوز أن تُقدَّم بوصفها درجات موثوقة إحصائيًا على مستوى الدولة. ولا يجوز إلزام المشاركين بتجاوز قيود المنتج أو الموقع الجغرافي أو العمر أو الهوية أو الحساب للانضمام إلى اللوحة السكانية الرسمية. ويجب أن يكون لكل إطار سكاني رقم إصدار ومصادر موثقة، وأن يراعي عدم اليقين، وأن يُنسب إلى شخص أو منظمة مسؤولة.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH05-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"سجل سكاني قابل للقراءة آليًا 42\",\"sourceParagraph\":1466,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":1467,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1468,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"W1\\\"\",\"sourceParagraph\":1469,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"referenceDate\\\": \\\"2026-08-18\\\",\",\"sourceParagraph\":1470,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptFamily\\\": \\\"الهوية الأساسية\\\"\",\"sourceParagraph\":1471,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetEstimand\\\": \\\"احتمالية وجود تمثيل مؤهَّل بين المستخدمين البالغين المؤهلين للمنتج\\\"\",\"sourceParagraph\":1472,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1473,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الأهلية\\\": {\",\"sourceParagraph\":1474,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"minimumAgeRule\\\": \\\"الخط الأساسي للبالغين\\\",\",\"sourceParagraph\":1475,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"internetAccessRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1476,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"officialProductAccessRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1477,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"restrictionCircumventionAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1478,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageCompetenceRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1479,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"researchConsentRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1480,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1481,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryFrames\\\": [\",\"sourceParagraph\":1482,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1483,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCode\\\": \\\"SYN-A\\\",\",\"sourceParagraph\":1484,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"residentPopulation\\\": 1400000000,\",\"sourceParagraph\":1485,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productAccessStatus\\\": \\\"غير متاح\\\",\",\"sourceParagraph\":1486,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nativeReachPopulation\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1487,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nativeReachStatus\\\": \\\"خارج الوصول الطبيعي\\\",\",\"sourceParagraph\":1488,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sentinelEligible\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1489,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1490,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1491,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCode\\\": \\\"SYN-B\\\",\",\"sourceParagraph\":1492,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"residentPopulation\\\": 1450000000,\",\"sourceParagraph\":1493,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimatedJointEligiblePopulation\\\": 520000000,\",\"sourceParagraph\":1494,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productAccessStatus\\\": \\\"متاح رسميًا\\\",\",\"sourceParagraph\":1495,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nativeReachPopulation\\\": 520000000,\",\"sourceParagraph\":1496,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimationMethod\\\": \\\"تقدير مشترك اصطناعي\\\",\",\"sourceParagraph\":1497,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1498,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1499,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCode\\\": \\\"SYN-C\\\",\",\"sourceParagraph\":1500,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"residentPopulation\\\": 340000000,\",\"sourceParagraph\":1501,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimatedJointEligiblePopulation\\\": 250000000,\",\"sourceParagraph\":1502,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productAccessStatus\\\": \\\"متاح رسميًا\\\",\",\"sourceParagraph\":1503,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nativeReachPopulation\\\": 250000000,\",\"sourceParagraph\":1504,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimationMethod\\\": \\\"تقدير مشترك اصطناعي\\\",\",\"sourceParagraph\":1505,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1506,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1507,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCode\\\": \\\"SYN-D\\\"\\n}\",\"sourceParagraph\":1508,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"residentPopulation\\\": 35000,\",\"sourceParagraph\":1509,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimatedJointEligiblePopulation\\\": 25000,\",\"sourceParagraph\":1510,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productAccessStatus\\\": \\\"متاح رسميًا\\\",\",\"sourceParagraph\":1511,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nativeReachPopulation\\\": 25000,\",\"sourceParagraph\":1512,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationPanelShare\\\": 0.000032,\",\"sourceParagraph\":1513,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countrySentinelPanel\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1514,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1515,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1516,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panels\\\": {\",\"sourceParagraph\":1517,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationPanel\\\": {\",\"sourceParagraph\":1518,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"purpose\\\": \\\"تقدير مُوزَّن حسب السكان\\\",\",\"sourceParagraph\":1519,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"defaultTargetValidObservations\\\": 1000\",\"sourceParagraph\":1520,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1521,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countrySentinelPanel\\\": {\",\"sourceParagraph\":1522,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"purpose\\\": \\\"تغطية الدولة\\\",\",\"sourceParagraph\":1523,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryScoresAllowedFromSingleObservation\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1524,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1525,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageFairnessPanel\\\": {\",\"sourceParagraph\":1526,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"purpose\\\": \\\"تشخيصات لغات منخفضة الموارد\\\",\",\"sourceParagraph\":1527,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reweightToPopulationForGlobalScore\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1528,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1529,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accessibilityPanel\\\": {\",\"sourceParagraph\":1530,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"purpose\\\": \\\"تغطية وإمكانية الوصول والتشخيصات\\\"\",\"sourceParagraph\":1531,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1532,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1533,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonFrames\\\": {\",\"sourceParagraph\":1534,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nativeReach\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1535,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"commonSupport\\\": \\\"سيتم تحديدها لكل مجموعة مقارنة\\\"\",\"sourceParagraph\":1536,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1537,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":1538,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationFrameOwnerRole\\\": \\\"قائد طرق السكان\\\",\",\"sourceParagraph\":1539,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"approvedAt\\\": \\\"2026-08-18\\\",\",\"sourceParagraph\":1540,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"changeAfterResultInspection\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1541,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1542,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1543,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1544,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"هذا السجل:\",\"sourceParagraph\":1545,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ليست بيانات سكانية حقيقية،\",\"sourceParagraph\":1546,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ليست خريطة وصول منتج حقيقية,\",\"sourceParagraph\":1547,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يعرض هيكل البيانات لطريقة.\",\"sourceParagraph\":1548,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قانون الفصل 43 قابل للقراءة بواسطة الآلة\",\"sourceParagraph\":1550,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معرّف القاعدة: NOMOS-تَدقيق-CH05-R01\",\"sourceParagraph\":1551,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب على كل تدقيق السكان الجغرافي تعريف، قبل فحص النتائج،\",\"sourceParagraph\":1553,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"جمهور المستخدم المستهدف المحدد بالوقت والمنتج لكل:\",\"sourceParagraph\":1554,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- منتج الذكاء الاصطناعي و واجهة المستخدم,\",\"sourceParagraph\":1556,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الدولة أو الاختصاص القضائي،\",\"sourceParagraph\":1557,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- العمر وحالة الوصول القانوني،\",\"sourceParagraph\":1558,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- حالة الحساب أو الخطة،\",\"sourceParagraph\":1559,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- اللغة والموقع،\",\"sourceParagraph\":1560,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الواجهة،\",\"sourceParagraph\":1561,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- عائلة المُدخلات (Prompt)،\",\"sourceParagraph\":1562,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- وغرض القياس.\",\"sourceParagraph\":1563,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب عدم التعامل مع إجمالي السكان المقيمين على أنهم مؤهلون للمنتج.\",\"sourceParagraph\":1565,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"السكان بدون تعديلات أهلية مبررة.\",\"sourceParagraph\":1566,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب الإبلاغ عن عدم توفر المنتج باعتباره قيدًا على الوصول والتغطية.\",\"sourceParagraph\":1568,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لم يُسجَّل صامتًا على أنه تمثيل غير صحيح أو لم يُحذف صامتًا من\",\"sourceParagraph\":1569,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"النطاق العالمي.\",\"sourceParagraph\":1570,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الوصول المحتمل، الاستخدام النشط، التعرض الفعلي، نطاق الوصول الطبيعي، شائع\",\"sourceParagraph\":1572,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يظل الدعم وأهمية السوق وقابلية ملاحظة البحث\",\"sourceParagraph\":1573,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مفاهيم سكانية مميزة.\",\"sourceParagraph\":1574,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ألا الأشخاص أو الحسابات أو الجلسات أو اللغات أو ملاحظات المنتج\",\"sourceParagraph\":1576,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يتم التعامل معها كوحدات سكانية قابلة للتبادل.\",\"sourceParagraph\":1577,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تكون الدول واللغات ومجموعات إمكانية الوصول التي تم أخذ عينات زائدة منها\",\"sourceParagraph\":1579,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تم إعادة وزنه وفقًا لتقديرات السكان مع البقاء مرئيًا بشكل منفصل\",\"sourceParagraph\":1580,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لتحليل العدالة والتغطية.\",\"sourceParagraph\":1581,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قد تُنشئ ملاحظات مراقب الدولة تغطية جغرافية للمراقبة، لكن\",\"sourceParagraph\":1583,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يجب أن يُمثّل على أنه درجات موثوقة إحصائيًا للدول.\",\"sourceParagraph\":1584,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ألا يُطلب من المشاركين تجاوز المنتج أو الجغرافيا أو العمر،\",\"sourceParagraph\":1586,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الهوية، أو قيود الحساب من أجل الدخول إلى الرسمي\",\"sourceParagraph\":1587,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لوحة السكان.\",\"sourceParagraph\":1588,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يكون لكل إطار سكاني نسخة، ومصدر، وواعٍ بعدم اليقين،\",\"sourceParagraph\":1590,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ويمكن إرجاعها إلى إنسان أو منظمة مسؤولة.\",\"sourceParagraph\":1591,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المكافئ التركي المعياري:\",\"sourceParagraph\":1592,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يحدد كل تدقيق للسكان الجغرافيين هدفًا محددًا زمنياً للسكان المستهدفين لكل منتج ذكاء اصطناعي و واجهة المستخدم، لكل دولة أو ولاية قضائية، العمر وظروف الوصول المشروعة، الحساب أو الخطة، اللغة والموقع، واجهة الاستخدام، عائلة المُدخلات، وغرض القياس قبل رؤية النتائج. لا يمكن عد السكان المدمجين بالكامل كسكان مؤهلين للمنتج دون إجراء تعديلات مبررة للأهلية. يجب ألا يُسجل نقص الوصول إلى المنتج على أنه تمثيل خاطئ؛ يجب إظهاره بشكل منفصل كحدود لتغطية الوصول. لا يمكن استخدام الشخص أو الحساب أو الجلسة أو اللغة أو الملاحظة الخاصة بالمنتج بالتبادل. يمكن لملاحظات مراقب البلد أن توفر رؤية عن البلد؛ لا يمكن تقديمها على شكل درجة إحصائية للبلد.\",\"sourceParagraph\":1593,\"language\":\"ar\"}]}}","text":"## حد الفصل\n\nالفصول الأربعة الأولى أسست للأشياء الأساسية للقياس: الاستجابة الواحدة ليست درجة GEO؛ التمثيل هو توزيع شرطي، وليس رقمًا واحدًا؛ يجب تحديد الكيان الذي تم تدقيقه قبل ملاحظة النتائج؛ ويجب تقييم استجابة الذكاء الاصطناعي مقابل كل من التمثيل الرسمي والواقع المؤكد المستند إلى الأدلة. يجب الآن تحديد مقام القياس:\n\n> عن أي مجموعة بشرية سيقدم هذا التوزيع بيانًا؟\n\nهل يشمل كل من يعيش في بلد ما؟ البالغين فقط؟ أولئك الذين لديهم اتصال بالإنترنت؟ أولئك الذين يمكنهم استخدام منتج ذكاء اصطناعي محدد رسميًا؟ أصحاب الحسابات المجانية؟ مستخدمو الخطط المدفوعة؟ الأشخاص الذين يمكنهم استخدام المنتج باللغة الرسمية للمراقبة؟ المستخدمون النشطون حقًا؟ المستخدمون المحتملون الذين قد يستخدمونه يومًا ما؟ الأشخاص في الأسواق التي يمكن للعلامة التجارية تقديم الخدمات فيها؟ إذا كان عدد سكان بلد ما كبيرًا جدًا ولكن المنتج المعني للذكاء الاصطناعي غير متاح رسميًا في ذلك البلد، فكيف سيتم إدراج ذلك البلد في لوحة المنتج الرئيسية؟ إذا كان نصيب السكان في بلد صغير أقل بكثير من شخص واحد في عينة من 1,000، فهل سيكون ذلك البلد غير مرئي تمامًا؟\n\nإذا كان شخص واحد يعرف ثلاث لغات، هل يجب أن يُحتسب هذا الشخص كثلاثة أشخاص؟ إلى أي فئة سكانية ينتمي المستخدم إذا كان يمكنه الوصول إلى واجهة تطبيق المنتج على الهاتف المحمول ولكن ليس على واجهة الويب؟ حتى يتم الإجابة على هذه الأسئلة، فإن '1,000 مستخدمين عشوائيين لكل منتج ذكاء اصطناعي' لا يحدد فئة سكانية علمية؛ إنه يذكر فقط عدد الرؤوس. هذا الفصل لا يتجاهل عدد سكان البلد. إنه يخصص له دوره الصحيح:\n\n> عدد سكان البلد هو الأساس الأولي لأخذ العينات؛ وليس هو عدد المستخدمين النهائيين المؤهلين.\n\nفي هذا القسم، يطبق نظام التدقيق مباشرةً المتطلبات التي تم تحديدها مسبقًا بالنسبة للبلد، اللغة، التاريخ، المنتج، وسجل القياس على تعريف العينة. لأن طلب الأدلة، الحدود، السياق، والزمن يتطلب أيضًا تحديد الأشخاص المشار إليهم بنفس الوضوح. هذا القسم لم يقم بعد بـ:\n\n- لا يحدد بعد كيفية توزيع عينة الأشخاص 1,000 عبر البلدان،\n\n- أي خوارزمية ستُستخدم لتقريب الكسور إلى أعداد صحيحة،\n\n- من أي المشاركين في اللوحة سيتم الاختيار،\n\n- كيفية حساب أوزان العينات،\n\n- أو أي طريقة التباين ستُستخدم لإنتاج فواصل الثقة\n\nسيتم ترتيب هذه في الأقسام التالية. مهمة القسم 5 أكثر أساسية:\n\n> لكل منتج ذكاء اصطناعي ولكل سؤال قياس، لتحديد أي سكان بشري يمكن تعميم النتائج عليهم.\n\n## NOMOS التحدي\n\nتفتح خريطة العالم. تجمع سكان الدول. ثم ترغب في توزيع 1,000 شخصًا وفقًا للسكان. الدول الكبيرة ستحصل على العديد من المشاركين. الدول الصغيرة ستحصل على حصة واحدة أو قريبة من الصفر. جوهر هذه الفكرة صحيح:\n\n> يجب ألا يكون الشخص في سكان العالم أكثر تأثيرًا بمئات المرات من شخص في دولة كبيرة لمجرد أنه يعيش في دولة صغيرة.\n\nولكن الآن طبق نفس الطريقة على منتجين ذكاء اصطناعي مختلفين. المنتج الأول:\n\n- يمكن استخدامه رسميًا في بعض الدول،\n\n- محدود في بعض الدول.\n\nلا يُقدَّم على الإطلاق في بعض الدول. تغطية الدولة للمنتج الثاني مختلفة. ماذا يحدث إذا قسمت سكان العالم بنفس الطريقة بين المنتجين؟ في الدول التي لا يتوفر فيها المنتج الأول، يمكنك طلب قياسات من الناس. المشاركون:\n\n- قد يتم تشجيعهم على تقديم معلومات مضللة عن مواقعهم،\n\n- استخدام طرق وصول محظورة أو غير مدعومة،\n\n- فتح حساب في دولة أخرى،\n\n- تجاوز الشروط الأمنية وشروط الاستخدام\n\nهذا لا يقيس تجربة المستخدم الحقيقية. إنه يولد تجربة وصول اصطناعية. الآن اعتبر مشكلة أخرى. في دولة معينة، يبلغ عدد السكان كبيراً جداً. ومع ذلك:\n\n- جزء كبير من السكان لا يستوفي الحد الأدنى للعمر المطلوب للمنتج.\n\n- ليس لدى الجميع وصول موثوق إلى الإنترنت،\n\n- يمكن استخدام المنتج فقط على أجهزة معينة،\n\n- لا يمكن للجميع استخدام لغة التدقيق.\n\nالخطة المحددة متاحة فقط للمستخدمين الذين لديهم وسيلة دفع. إذا جعلت إجمالي السكان هو المقام مباشرة، فإنك تشمل أشخاصًا لا يمكن مراقبتهم فعليًا ولا يمكنهم استخدام المنتج ضمن السكان المستهدفين. الآن تخيل دولة صغيرة. الحصة النظرية في عينة 1,000 وفقًا للأوزان السكانية: 0.03 شخص.\n\nثلث شخص لا يمكن اختياره. إذا أعطيت شخصًا واحدًا للدولة، يمكنك تمثيل الدولة بشكل مبالغ فيه في اللوحة الرئيسية المُوزونة بالسكان. إذا لم تعطِ أحدًا، فحينها في تلك الدولة:\n\n- الوصول،\n\n- اللغة،\n\n- سلوك المنتج،\n\n- التمثيل المحلي\n\nيمكن أن تظل غير مرئية تمامًا. هذان الهدفان مختلفان:\n\n- لقياس متوسط تجربة المستخدم في سكان العالم\n\n- لمنع تحوّل الدول الصغيرة إلى غير مراقبة تمامًا\n\nلا يمكن للوحة واحدة أن تحقق الهدفين بشكل مثالي. لذلك، يضع NOMOS ثلاثة مبادئ منفصلة:\n\n> وزن السكان يحدد حصة الأشخاص في المتوسط العالمي.\n\n> تغطية المراقبين تمنع اختفاء الدول واللغات الصغيرة تمامًا.\n\n> العدالة اللغوية وتوفير إمكانية الوصول تقيس بشكل إضافي الفئات الفرعية التي قد يتم تجاهلها في المتوسط السكاني.\n\nالمقدمة الأولى لهذا القسم هي:\n\n> إجمالي سكان الدولة ليس هو عدد المستخدمين المؤهلين للذكاء الاصطناعي في تلك الدولة.\n\nينص حكمه الثاني على:\n\n> لا يمكن نقل الفئة المستهدفة من مستخدمي منتج الذكاء الاصطناعي تلقائيًا إلى منتج ذكاء اصطناعي آخر.\n\nتنص الفقرة الثالثة منه على:\n\n> وزن الشخص في النتيجة الرئيسية ليس هو نفسه حق بلده في الظهور في التدقيق.\n\nتنص المادة الرابعة على:\n\n> نقص الوصول إلى المنتج ليس تحريفًا؛ ومع ذلك، فهو قيد وصول عالمي ويجب الإبلاغ عنه أيضًا.\n\n## 1. غرض الفصل\n\nالغرض من هذا القسم هو تعريف الفئة البشرية المستهدفة لقياس GEO-1000 من حيث المنتج، والسؤال، والبلد، واللغة، والواجهة، والوقت. يقوم هذا القسم بتوحيد التمييزات التالية:\n\n- إجمالي سكان البلد وسكان مستخدمي الذكاء الاصطناعي المناسبين\n\n- الوصول المحتمل والاستخدام الفعلي\n\n- إمكانية الوصول إلى المنتج ودقة التمثيل\n\n- السكان المستهدفون وإطار العينات\n\n- ملاحظة تحليلية صالحة مع المشارك المختار\n\n- الحساب مع الشخص\n\n- الجلسة مع الشخص\n\n- النموذج الأساسي مع المنتج\n\n- سكان الخطط المجانية والمدفوعة\n\n- سكان مستخدمي الويب والجوال\n\n- الاستخدام الذي يتجاوز قيود الوصول مع الوصول الرسمي\n\n- تغطية مراقب الدولة مع وزن سكان الدولة\n\n- عينة عدالة اللغة مع حصة اللغة الموزونة حسب السكان\n\n- التعرض النشط للمستخدم مع السكان المحتملين للمستخدم\n\n- استفسار مجال السوق أو الاختصاص القضائي مع استفسار الهوية العالمية\n\n- المنتج المؤسسي أو التعليمي أو الخاص بالمطور مع المنتج الرئيسي للمستهلك\n\n- سهولة وصول أداة جمع البيانات للمستخدمين ذوي الاحتياجات المتعلقة بإمكانية الوصول\n\n- المستخدمون خارج السكان المستهدفين والمستخدمون الغير مختبرين\n\n- الدول التي يكون المنتج فيها غير قابل للاستخدام والدول التي يتم فيها الحصول على استجابات غير صحيحة في المنتج\n\nفي نهاية هذا القسم، يجب أن يكون كل تدقيق GEO-1000 قادرًا على الإجابة صراحة على السؤال التالي:\n\n> ما هو كون المستخدمين، المختار من أي أشخاص، الذي يجعل هذه النتيجة يصدر حكماً عنه؟\n\n## 2. الأحكام المعيارية المركزية\n\n> قبل ملاحظة النتائج، يجب على كل تدقيق GEO-1000 تحديد وإصدار نسخة من مجموعة المستخدمين المستهدفة الخاصة بمنتج الذكاء الاصطناعي الذي يتم تدقيقه، وسؤال القياس، والبلد، واللغة، وواجهة الاستخدام، والخطة، وظروف الوقت. [K04–K07]\n\nالمجموعة المستهدفة:\n\n- \"السكان العالميون\"\n\n- \"مستخدمي الإنترنت\",\n\n- \"مستخدمي الذكاء الاصطناعي\",\n\n- \"العملاء\"\n\nلا يمكن ترك السكان تحت تسمية غامضة مثل 'المستخدمون المعنيون'. حسب الاقتضاء، يجب الإجابة على الأسئلة التالية: أي منتج ذكاء اصطناعي؟ أي واجهة المستخدم؟ أي الدول؟ الوصول اعتبارًا من أي تاريخ؟ ما هو شرط العمر؟ ما هي اللغة أو اللغات؟ أي جهاز وواجهة؟ أي خطة أو نوع حساب؟ ما هي الشروط الرسمية للاستخدام؟ هل يجب على المستخدمين الدفع للوصول إلى المنتج؟ هل ينطبق سؤال القياس على جميع المستخدمين أم على سوق أو ولاية قضائية معينة فقط؟ هل يتم قياس المستخدمين النشطين أم المستخدمين المحتملين؟ أي مجموعات مستخدمين خارج نطاق الدراسة؟ أي مجموعات تنتمي إلى السكان المستهدفين لكنها غائبة عن إطار العينة؟ قد يؤدي التغيير في أي من هذه الحقول إلى تغيير السكان المستهدفين. وعندما يحدث ذلك، لا يمكن دمج الدرجات القديمة والجديدة في نفس السلسلة دون توضيح.\n\n## 3. السكان ليسوا رقمًا واحدًا\n\nيعد إجمالي عدد السكان الرسمي أو المقدر للبلد مجرد الطبقة الابتدائية لـ GEO-1000. يمكن أن يتكون عدد السكان المراجع من الطبقات التالية المحددة.\n\n### 3.1. السكان المقيمون\n\nإجمالي عدد السكان البشريين الذين يعيشون في البلد أو الاختصاص المحدد. وهذا العدد:\n\n- لا يعني أي ملاءمة من حيث العمر،\n\n- الإنترنت،\n\n- الوصول إلى المنتج،\n\n- اللغة،\n\n- الحساب،\n\n- الجهاز\n\nالاعتبارات.\n\n### 3.2. السكان المؤهلون من حيث العمر\n\nالسكان الذين يستوفون شرط العمر للمنتج أو بروتوكول البحث المتعلق بالذكاء الاصطناعي. بالنسبة للمنتج:\n\n- العمر الأدنى للاستخدام،\n\n- متطلبات موافقة الوالدين،\n\n- قاعدة العمر الخاصة بالدولة\n\nقد توجد. قد يكون بروتوكول البحث أكثر تقييداً من شرط المنتج. على سبيل المثال، قد يتألف عينة GEO-1000 التأسيسية من مشاركين بالغين فقط لتقليل التعقيدات الأخلاقية والقانونية. في هذه الحالة، النتيجة ليست: \"جميع السكان\":\n\n#### بل \"السكان البالغين والمؤهلين للمنتج\"\n\nالنتيجة.\n\n### 3.3. السكان المتصلون\n\nالسكان الذين يمكنهم استخدام المنتج المعني بمستوى حيث:\n\n- الإنترنت،\n\n- الجهاز،\n\n- جودة الاتصال،\n\n- الوصول التقني\n\nمتاح. قد لا يكون الوصول إلى الإنترنت سمة ثنائية. الشخص:\n\n- يمكنه استخدام المراسلة،\n\n- ومع ذلك، قد لا يتمكن من تشغيل تطبيق الويب الكبير،\n\n- قد يستخدم الإنترنت عبر الهاتف المحمول،\n\n- ومع ذلك، قد لا يتمكن من الوصول إلى تجربة سطح المكتب.\n\nقد لا يكون قادرًا على تحميل الردود أو لقطات الشاشة بسبب ضعف الاتصال. لا ينبغي أن تؤدي قيود الاتصال تلقائيًا إلى استبعاد المستخدم من الفئة المستهدفة. يجب أن تكون مرتبطة بظروف الاستخدام الفعلية للمنتج المقاس.\n\n### 3.4. السكان القابلين للوصول من منظور المنتج\n\nبالنسبة للمنتج الذكاء الاصطناعي ذي الصلة في التاريخ المحدد:\n\n- تم إطلاقه رسميًا،\n\n- يمكن استخدامه وفقًا للقانون وشروط المنتج،\n\n- يمكن الوصول إلى واجهة الاستخدام اللازمة\n\nإنها السكان. غياب منتج في بلد ما لا يعني أن الناس في ذلك البلد ممثلون تمثيلاً خاطئاً. في هذه الحالة: الرد على التمثيل هو لا شيء، لا يوجد تغطية للوصول. يجب الاحتفاظ بالنتيجتين بشكل منفصل.\n\n### 3.5. السكان مناسبون من حيث الحساب والخطة\n\nبعض المنتجات:\n\n- قد تتطلب حسابًا،\n\n- قد تتطلب التحقق عبر الهاتف،\n\n- قد تتطلب طريقة دفع،\n\n- قد يتم تقديمها فقط بموجب عقد شركة,\n\nقد يفتح بعض الميزات فقط في خطة مدفوعة. هذه الشروط تؤثر على الجزء من السكان المستهدفين الذي يمكنه فعليًا الوصول إلى واجهة المستخدم ذات الصلة. لا يمكن تطبيق درجة الخطة المجانية تلقائيًا على مستخدمي الخطة المدفوعة.\n\n### 3.6. السكان المناسبون من حيث اللغة\n\nالسكان الذين يمكنهم استخدام المُدخل والاستجابة للذكاء الاصطناعي ذات الصلة بمستوى كافٍ في لغة التدقيق. مناسب اللغة فقط:\n\n- لا يمكن تحديده فقط من خلال اللغة الرسمية للبلد.\n\n- اللغة الأم للشخص\n\nيجب التمييز بين:\n\n- اللغة الأم أو لغة المنزل\n\n- لغة الاستخدام اليومي\n\n- لغة واجهة الذكاء الاصطناعي\n\n- لغة المُدخل\n\n- لغة الاستجابة\n\n- اللغة للاستخدام المهني\n\n- الكفاءة في القراءة\n\nيمكن للشخص أن يكون مناسبًا في لغات متعددة. لا يمكن احتساب هذا الشخص كأكثر من شخص كامل واحد في حساب السكان العالمي.\n\n### 3.7. السكان المؤهلون للواجهة\n\nالقياس:\n\n- الويب،\n\n- تطبيق الهاتف المحمول,\n\n- تطبيق سطح المكتب,\n\n- بيئة العمل المؤسسية,\n\n- المساعد المدمج\n\nيمكن استخدامها. قد يختلف عدد المستخدمين المتاحين لكل واجهة. قد لا يمتلك المستخدم الذي لديه وصول إلى الويب المنتج المحمول. قد لا يكون واجهة المستخدم الخاص بالشركة متاحًا للجمهور.\n\n### 3.8. السكان المؤهلون للبحث\n\nحتى إذا كان بإمكان الشخص استخدام المنتج، فإن للإدراج في البحث، بالإضافة إلى ذلك:\n\n- الموافقة الطوعية،\n\n- الخصوصية،\n\n- معالجة البيانات،\n\n- جمع لقطات الشاشة،\n\n- متطلبات البحث الخاصة بالدولة،\n\n- لا يعني أي ملاءمة من حيث العمر،\n\n- الأمن\n\nقد تحتاج الشروط إلى أن تتحقق. الأشخاص الذين لا يمكن إدراجهم في البحث ولكنهم يستخدمون المنتج الفعلي قد يكونون جزءًا من الفئة المستهدفة. في هذه الحالة، إطار العينة لا يمثل بشكل كافٍ الفئة المستهدفة. لا ينبغي إخفاء هذا النقص في التمثيل.\n\n### 3.9. السكان المؤهلون تحليليًا\n\nالسكان الذين يمكن استخدام البيانات المجمعة لإنتاج نتائج لهم. المشارك:\n\n- غيّر صياغة المُدخل،\n\n- استخدم المنتج الخاطئ،\n\n- اختر الإجابة،\n\n- قدّم دليلاً غير مكتمل\n\nمن الممكن. حتى إذا كان الفرد ينتمي إلى السكان المستهدفين، قد لا يتم إدخال ملاحظته في مجموعة البيانات التحليلية. الملاحظات الصالحة والسكان المستهدفون ليسوا الشيء نفسه.\n\n## 4. تعريف سكان المستخدمين المناسبين\n\nلمنتج الذكاء الاصطناعي a في الوقت t، يمكن تعريف الكون المؤهل للمستخدمين على النحو التالي:\n\nU_{a,t}= {u ∈ P_t: AgeEligible(u,a,t)=1∧ Connected(u,a,t)=1∧ ProductAvailable(u,a,t)=1∧ LawfulAccess(u,a,t)=1∧ InterfaceEligible(u,a,t)=1}\n\nهنا:\n\n- Pt: السكان البشريون العامون في التاريخ المحدد\n\n- u: الفرد البشري\n\n- a: منتج الذكاء الاصطناعي و واجهة المستخدم\n\n- t: وقت القياس\n\nمن حيث اللغة والتعليمات، يمكن لاحقًا تضييق الكون المستهدف على النحو التالي:\n\nU_{a,c,l,s,p,t}= {u∈ U_{a,t}: Country(u)=c ∧ LanguageEligible(u,l)=1∧ SurfaceEligible(u,s)=1∧ PromptRelevant(u,p)=1}\n\nهنا:\n\n- c: الدولة أو الولاية القضائية\n\n- l: اللغة والمحلية\n\n- s: واجهة المستخدم\n\n- p: المُدخل أو عائلة الأسئلة\n\nالغرض من هذا الترميز ليس تسجيل جميع الأفراد واحدًا تلو الآخر. بل هو لجعل الحدود المنطقية للفئة المستهدفة واضحة.\n\n## 5. ضرب النسب الحدية بشكل أعمى ممنوع\n\nيمكن أحيانًا حساب الفئة المؤهلة تقريبًا باستخدام صيغة مثل التالية:\n\nN× p_age× p_internet× p_product× p_language\n\nلا يمكن تبرير هذا الحساب إلا تحت استقلالية الشروط أو افتراض وجود توزيع مشترك مناسب. في الحياة الواقعية، قد لا تكون الخصائص مستقلة. على سبيل المثال:\n\n- استخدام الإنترنت قد يختلف حسب العمر،\n\n- الوصول إلى خطة مدفوعة قد يكون مرتبطًا بالدخل،\n\n- استخدام لغة معينة قد يكون مرتبطًا بالمنطقة داخل البلد والتعليم،\n\nالوصول إلى الجهاز وجودة الاتصال قد تتغير معًا. ضرب المعدلات الهامشية يمكن أن يتنبأ بسكان الهدف الذين هم:\n\n- أكبر من اللازم،\n\n- أصغر من اللازم\n\nيجب أن يكون ترتيب الأفضلية كالتالي:\n\n- بيانات ميكروية مشتركة مناسبة أو جدول تقاطعي\n\n- توقع سكاني متعدد الأبعاد وموثوق\n\n- نموذج معاير\n\n- نهج هامشي مع شرح المبررات وتحليل الحساسية\n\nإذا تم استخدام الضرب البسيط:\n\n- افتراض،\n\n- مصدر البيانات،\n\n- عدم اليقين،\n\n- سيناريو بديل\n\nيجب الإفصاح عنها.\n\n## 6. سؤال التدقيق يغير السكان المستهدفين\n\nليس كل مُدخل له نفس universo القياس لجميع سكان العالم.\n\n### 6.1. أسئلة الهوية العالمية\n\nمثال: \"ما نوع الشركة Apple.com؟\" يمكن طرح هذا السؤال على نطاق واسع بين المستخدمين العالميين المناسبين للمنتج. لأن هوية الشركة لا تقتصر على مستخدمي سوق محدد.\n\n### 6.2. أسئلة الخدمة المحلية\n\nمثال: \"هل تقدم هذه الشركة خدمات في تركيا؟\" الفئة المستهدفة الرئيسية:\n\n- المستخدمون المؤهلون في تركيا،\n\n- المستخدمون الخارجيون الذين يبحثون عن خدمة تركيا\n\nهذا ممكن. ليس من الضروري إعطاء الوزن نفسه لجميع السكان في العالم.\n\n### 6.3. أسئلة الأسعار والشراء\n\nالسعر:\n\n- البلد،\n\n- الضرائب،\n\n- عملة\n\n- الخطة،\n\n- نوع العميل\n\nقد يختلف. يجب تحديد الفئة المستهدفة وفقًا للسوق التجاري المعني ونوع المستخدم.\n\n### 6.4. القضايا القانونية والترخيصية\n\nيعتمد الترخيص والسلطة القانونية على الولاية القضائية. الفئة المستهدفة:\n\n- يمكنها الحصول على الخدمة ذات الصلة في ذلك البلد،\n\n- وتخضع لذلك النظام القانوني.\n\nقد تكون الفئة المستهدفة محدودة وفقًا لذلك.\n\n### 6.5. القضايا الاستشارية\n\nالفئة المستهدفة للسؤال \"هل هذه الشركة مناسبة لي؟\" ليست جميع الأشخاص. يمكن تحديدها وفقًا لـ:\n\n- احتياجات المستخدم\n\n- البلد\n\n- الميزانية\n\n- نوع العميل\n\n- نطاق الخدمة\n\n- شروط الأهلية والاستبعاد\n\nقد تكون الفئة الاستشارية أضيق من الفئة المحددة بالهوية.\n\n### 6.6. الأسئلة عالية المخاطر\n\nفي مجالات الصحة أو القانون أو المالية أو الأمن:\n\n- الحكم,\n\n- ملف المستخدم,\n\n- حالة المخاطر,\n\n- السلطة المهنية\n\nتحد بشكل أقوى من الفئة المستهدفة.\n\n## 7. يجب ربط إطار السكان بعائلة صياغات المُدخل\n\nفي التدقيق، قد تكون هناك أطر سكانية متعددة بدلاً من وجود مجموعة مستهدفة واحدة.\n\n### 7.1. السكان الأساسيون للهوية\n\nالسكان العالميون أو المؤهلون بشكل واسع لقياس هوية الكيان الأساسية.\n\n### 7.2. السكان ذوو الصلة بالخدمة\n\nهم السكان الذين يمكن للكيان تقديم الخدمة لهم فعليًا أو يمكن اعتباره مؤهلاً للحصول على الخدمة من قبل المستخدم.\n\n### 7.3. السكان المعنيون بالمعاملات السوقية\n\nالسكان الذين يمكن تطبيق السعر أو عملية الشراء أو الإرجاع أو الشرط التجاري المحدد عليهم.\n\n### 7.4. السكان القضائيون\n\nإنها فئة المستخدمين التي يمكن تطبيق ترخيص محدد أو ادعاء قانوني أو تنظيمية عليها.\n\n### 7.5. الفئة المؤهلة للتوصية\n\nإنها فئة المستخدمين التي قد تكون مناسبة ضمن النطاق الحقيقي للكيان.\n\n### 7.6. فئة المستخدمين المتأثرة عالية المخاطر\n\nإنها فئة يمكن أن يتسبب التمثيل غير الصحيح في إلحاق ضرر كبير بها. يجب عدم الخلط بين هذه الأطر بعضها البعض. نتيجة الهوية العالمية لا تعني \"موصى به للعالم بأسره.\"\n\n## 8. نوع منتج الذكاء الاصطناعي يحدد الفئة\n\nليست كل منتجات الذكاء الاصطناعي منتجات دردشة متاحة للجمهور.\n\n### 8.1. منتج الذكاء الاصطناعي للمستهلك العام\n\nالمجموعة المستهدفة:\n\n- قد يكون هناك أشخاص يمكنهم الوصول إلى المنتج،\n\n- وفقا لشروط الاستخدام،\n\n- واستخدامه باللغة ذات الصلة.\n\nيمكن تطبيق لوحة المستخدمين الحقيقية GEO-1000 مباشرة على هذا النوع من المنتجات.\n\n### 8.2. منتج الذكاء الاصطناعي للشركات\n\nالمنتج مخصص فقط لـ:\n\n- عقد صاحب العمل،\n\n- رخصة الشركة،\n\n- يمكن استخدامه بحساب مستخدم داخلي\n\nالفئة المستهدفة ليست عامة البالغين:\n\n> إنه المقعد أو كون المستخدم مع الوصول المؤسسي إلى المنتج.\n\nلا يمكن مقارنة النتائج المؤسسية بالمنتج الاستهلاكي العام حسب ترجيح السكان.\n\n### 8.3. منتج تعليمي\n\nالمجموعة المستهدفة:\n\n- طالب,\n\n- معلم,\n\n- مؤسسة,\n\n- فئة عمرية,\n\n- ترخيص تعليمي\n\nقد يكون محدودًا من حيث. إذا كان من المقرر تضمين الأطفال أو القصر، فهناك حاجة إلى بروتوكول أخلاقي منفصل.\n\n### 8.4. منتج للمطور أو API\n\nقد لا يتم عرض إخراج API مباشرة من خلال واجهة المستخدم النهائية. الوحدة المستهدفة هي:\n\n- مطور،\n\n- تطبيق،\n\n- طلب API،\n\n- جلسة اختبار مراقبة\n\nقد تكون. لا يمكن تطبيق لوحة السكان البشرية GEO-1000 مباشرة وبغير تغيير على API. بشكل منفصل لـ API:\n\n#### تدقيق نظام مراقب\n\nقد يكون مطلوبًا.\n\n### 8.5. مساعد AI المدمج\n\nالذكاء الاصطناعي:\n\n- نظام التشغيل،\n\n- واجهة البحث،\n\n- منصة التسوق،\n\n- برنامج الأعمال،\n\n- الجهاز\n\nقد يكون مضمنًا. السكان المستهدفون هم السكان الفعليون المستخدمون للمنتج المضمن. ليسوا إجمالي السكان المستخدمين لمزود النموذج الأساسي.\n\n### 8.6. خبير أو ذكاء اصطناعي قطاعي\n\nالمنتج مخصص فقط لـ:\n\n- محامون،\n\n- أطباء،\n\n- محترفو المالية،\n\n- مهندسون\n\nقد يتم تصميمه لهم. يجب أن يكون السكان المستهدفون محدودين بالمهنة وظروف الوصول.\n\n## 9. حالات الوصول للمنتج\n\nيجب تسجيل حالة الوصول لكل دولة، منتج، واجهة، وتاريخ.\n\n### PA-0— غير معروف\n\nلا يمكن تحديد حالة الوصول بشكل موثوق.\n\n### PA-1— غير متاح\n\nالمنتج غير متاح في الدولة أو مجموعة المستخدمين ذات الصلة.\n\n### PA-2— مقيد\n\nالمنتج محدود على بعض:\n\n- الحساب،\n\n- الدعوات،\n\n- مؤسسة,\n\n- لا يعني أي ملاءمة من حيث العمر،\n\n- الخطة،\n\n- الجهاز\n\nالشروط.\n\n### PA-3— متاح للوصول ولكن غير مدعوم رسميًا\n\nيمكن ملاحظة الوصول الفعلي إلى المنتج. ومع ذلك، فإن حالة الدعم أو الاستخدام الرسمي غير واضحة أو محدودة. لا ينبغي إضافة هؤلاء المستخدمين تلقائيًا إلى اللوحة الرسمية الرئيسية للسكان. يمكن إنشاء لوحة تجريبية منفصلة.\n\n### PA-4— متاح رسميًا\n\nالمنتج متاح رسميًا وتُحدد شروط الاستخدام الرئيسية.\n\n### PA-5— متاح رسميًا مع واجهة تدقيق كامل\n\nالمنتج ليس غير متاح فقط؛ بل هو خاضع للرقابة:\n\n- اللغة،\n\n- الخطة،\n\n- واجهة\n\n- تحت شروط الجلسة\n\nمناسب لتوليد الملاحظات المطلوبة بواسطة البروتوكول. توفر المنتج في بلد ما لا يعني أن جميع الخطط واللغات متوافقة مع السيطرة.\n\n## 10. تجاوز القيود ليس قياسًا حقيقيًا للسكان\n\nلا يمكن طلب من المشاركين تنفيذ السلوكيات التالية:\n\n- إعلان عن البلد الخطأ\n\n- إنشاء حساب مزيف\n\n- تغيير معلومات العمر\n\n- تجاوز قيود الوصول الرسمية\n\n- استخدام حساب شخص آخر\n\n- تجاوز أمان المنتج أو التحقق منه\n\n- انتهاك شروط الاستخدام\n\nيمكن أيضاً فحص هذه السلوكيات كتجربة تقنية. ومع ذلك:\n\n#### تجربة المستخدم الطبيعي والمشروع\n\nلا يمكن الإبلاغ عنها على هذا النحو. إذا لم يكن هناك وصول في بلد ما، يجب أن تكون الحالة الصحيحة: غير متاح / أو / خارج الوصول الأصلي. الملاحظة الفردية التي تتجاوز القيد لا تولد درجة سكان البلد.\n\n## 11. التمييز بين المستخدم المحتمل والمستخدم النشط\n\nالأشخاص الذين يمكنهم استخدام المنتج ليسوا نفس المجتمع الذي يستخدم المنتج فعليًا.\n\n### 11.1. السكان ذوو الوصول المحتمل\n\nهؤلاء هم الأشخاص الذين يمكنهم استخدام المنتج تقنيًا وقانونيًا. هذا السكان يجيب على السؤال: 'ماذا سيرى الشخص المناسب إذا استخدم المنتج؟' السكان ذو قيمة من أجل العدالة ومقارنة المنتجات.\n\n### 11.2. عدد المستخدمين النشطين\n\nهؤلاء هم الأشخاص الذين استخدموا المنتج فعليًا خلال فترة محددة. يقترب هذا العدد من السؤال: 'ماذا يرى الناس ضمن حجم الاستخدام الفعلي؟' ويتطلب بيانات موثوقة عن الاستخدام النشط.\n\n### 11.3. عدد المستخدمين المعرضين للاستعلام\n\nهؤلاء هم الأشخاص الذين يستخدمون المنتج ولديهم إمكانية طرح أسئلة حول العلامة التجارية أو الموضوع الذي يتم مراقبته. غالبًا ما لا يمكن معرفة هذا العدد مباشرة. قد تكون بيانات سلوك البحث أو الاستعلام مطلوبة.\n\n### 11.4. عدد الأشخاص الذين يرون الاستجابة بالفعل\n\nهم المستخدمون الذين يتعرضون فعليًا لإخراج تمثيل محدد. قد لا يكون من الممكن قياس ذلك بالكامل بدون بيانات مزود المنتج الفعلية خارج لوحة المستخدمين.\n\n## 12. وزن التعرض ليس نفس وزن الأهلية\n\nيمكن توليد نتيجتين عالميتين منفصلتين.\n\n### 12.1. نتيجة الوزن السكاني للأهلية\n\nيتم وزن كل شخص وفقًا لحصته ضمن السكان المؤهلين المحددين. هذه النتيجة هي:\n\n- عالمياً عادلة،\n\n- ربما قابلة للوصول،\n\n- تمثل السكان\n\nمن حيث\n\n### 12.2. النتيجة المرجحة بالتعرض الفعلي\n\nيتم ترجيح منتجات الذكاء الاصطناعي أو مجموعات المستخدمين وفقًا لأحجام الاستخدام الفعلية. هذه النتيجة:\n\n- ذات قيمة من حيث\n\n- التأثير التجاري الحالي،\n\n- التعرض الفعلي للمستخدم،\n\nالمخاطر التشغيلية.\n\nومع ذلك، قد لا تتوفر بيانات استخدام موثوقة. قد تعتمد التقديرات على تصريحات المزود أو بيانات السوق أو عينات غير مكتملة. لذلك يجب توضيح نوع الترجيح بشكل صريح.\n\n### 12.3. يُحظر استبدال واحد بآخر\n\nدرجة السكان المؤهلين: لا تعني \"معظم المستخدمين الفعليين رأوا هذا الرد.\" درجة التعرض: لا تعني \"يتم ضمان تمثيل عادل للسكان في العالم.\"\n\n## 13. يجب فصل نطاق الوصول ودقة التمثيل\n\nقد يكون منتج الذكاء الاصطناعي متاحًا فقط في دول محدودة. في هذه الدول، يمكنه إنتاج تمثيلات دقيقة جدًا. قد يكون منتج آخر متاحًا على نطاق أوسع لكنه قد ينتج دقة أقل. إذا نظرنا فقط إلى دقة التمثيل، قد يبدو أن المنتج محدود الوصول متفوقًا. إذا نظرنا فقط إلى تغطية الوصول، قد يتم التغاضي عن التمثيل غير الصحيح. لذلك، هناك حاجة إلى نتيجتين منفصلتين.\n\n### 13.1. تغطية الوصول\n\nيشير إلى مدى قدرة شريحة السكان العالمية المحددة على استخدام المنتج الذكاء الاصطناعي المعني بشكل مناسب. تمثيل المرشح:\n\nAC_a= N(U_{a,t}) / N(G_t)\n\nهنا:\n\n- Ua,t: عدد المستخدمين المؤهلين للمنتج\n\n- Gt: السكان المرجعيون العالميون المحددون\n\n### 13.2. دقة التمثيل الشرطي\n\nهي احتمالية رؤية تمثيل دقيق بين المستخدمين الذين يمكنهم الوصول إلى المنتج. تدوين المرشح:\n\nRA_a= Pr(Y=1| u ∈ U_{a,t})\n\n### 13.3. الوصول الفعال إلى التمثيل الدقيق\n\n### مفهوم المرشح\n\nيمكن تطوير مقياس تشغيلي يجمع بين تغطية الوصول والدقة الشرطية:\n\nECR_a= AC_a× RA_a\n\nيقارب هذا المقياس السؤال: \"ما النسبة من السكان المرجعيين العالميين المحددين الذين يمكنهم الوصول إلى هذا المنتج وتلبية شرط رؤية تمثيل دقيق؟\" هذه ليست بعد الصيغة النهائية NOMOS. لأن:\n\n- الوصول مختلف عن الاستخدام الفعلي،\n\n- الوزن وهياكل الاعتماد معقدة،\n\n- استخدام المنتج طوعي،\n\nالتمثيل الصحيح يعتمد على صياغة المُدخل. ومع ذلك، فإنه يحافظ على التمييز الأساسي:\n\n> عدم القدرة على الوصول ليس هو نفسه الحصول على إجابة خاطئة.\n\n## 14. نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة\n\nعند مقارنة منتجات الذكاء الاصطناعي، هناك حاجة إلى عالمي سكان منفصلين.\n\n### 14.1. سكان نطاق الوصول الطبيعي\n\nلكل منتج ذكاء اصطناعي جمهوره المؤهل ضمن نطاق الوصول الرسمي والفعلي له. هذه النتيجة تجيب على السؤال التالي:\n\n> إلى أي مدى يمثل المنتج بدقة السكان الذين يمكنه الوصول إليهم فعليًا؟\n\nقد تختلف مجموعات السكان المستهدفة بين المنتجات.\n\n### 14.2. سكان قاعدة المقارنة المشتركة\n\nفي شكل مشترك عبر جميع منتجات الذكاء الاصطناعي المقارنة:\n\n- متاح رسميًا،\n\n- يمكن استخدامه تحت نفس شرط اللغة أو واجهة المستخدم\n\nهو السكان. هذا الناتج يجيب على السؤال التالي:\n\n> أي منتج ينتج تمثيلًا أكثر دقة في نفس كون المستخدمين؟\n\n### 14.3. يجب نشر نتيجتين معًا\n\nنطاق الوصول الطبيعي:\n\n- يُظهر الوصول الفعلي للمنتج،\n\n- التوزيع الجغرافي الطبيعي\n\nقاعدة المقارنة المشتركة: يوفر مقارنة أكثر عدلاً للمنتجات. قد يكون المنتج مرتفعًا في درجة نطاق الوصول الطبيعي، لكنه أقل في درجة قاعدة المقارنة المشتركة. نتيجتان تجيبان على أسئلة مختلفة.\n\n## 15. السكان المرتبطون بالسوق\n\nقد يختلف مؤشر الهوية العالمية لكيان ما عن مؤشّر سوقه التجاري المستهدف. مثال: إذا كانت شركة محاماة محلية تقدم خدماتها فقط في تركيا: يمكن قياس سؤال الهوية العالمية في إجمالي السكان المؤهلين حول العالم، ولكن يجب قياس التوصيات ومدى ملاءمة الخدمات فقط للمستخدمين في تركيا أو ضمن نطاق الخدمات الفعلي. يمكن للمؤسسة اختيار النتيجة لصالحها:\n\n- السوق ذا الدرجة العالية فقط،\n\n- لغته/لغتها فقط،\n\n- عملائها الحاليون فقط\n\nلا يمكن الإعلان عن السكان المستهدفين. السوق المستهدفة:\n\n- قبل بدء التدقيق،\n\n- وفق سجلات الخدمة،\n\n- ضمن نطاق العقد والعمليات\n\nيجب أن يتم تثبيته وفقًا.\n\n## 16. فصل الشخص والحساب والجلسة\n\nوزن السكان ينتمي إلى الناس. وليس إلى حسابات الذكاء الاصطناعي.\n\n### 16.1. شخص واحد، حسابات متعددة\n\nنفس الشخص:\n\n- مجاني،\n\n- مدفوع،\n\n- شركات\n\nيمكن أن يكون لدى المستخدمين عدة حسابات. يمكن لهذه الحسابات أن تنتج ملاحظات منفصلة في مقارنات واجهة المنتج. لا يمكن احتسابها كأفراد منفصلين في سكان البشر العالمي.\n\n### 16.2. حساب واحد، عدة أشخاص\n\nقد يتم استخدام حساب عائلي أو فريق أو حساب شركة من قبل عدة أشخاص. لا يساوي ذلك عدد مستخدمي الحساب.\n\n### 16.3. شخص واحد، جلسات متعددة\n\nيمكن للشخص أن ينتج ملاحظات منفصلة في جلسات مختلفة. يمكن أن تقيس هذه الملاحظات الوقت أو استقرار الجلسة. إنها لا تزيد من حجم السكان المستقل.\n\n### 16.4. شخص واحد، منتجات ذكاء اصطناعي متعددة\n\nإنه ذو قيمة لمقارنة المنتجات المزدوجة. ومع ذلك، الملاحظات تعتمد على بعضها بسبب الخصائص المشتركة على مستوى المستخدم.\n\n### 16.5. وحدة الوزن الرئيسية\n\nفي درجة GEO القائمة على السكان، يجب أن تكون وحدة الوزن الرئيسية:\n\n#### بشرية\n\nيجب ربط الحسابات والجلسة والملاحظات الخاصة بالمنتج تحت وحدة الإنسان.\n\n## 17. تعداد اللغة\n\nاستخدام لغة الدولة الرسمية فقط ليس كافيًا لتحقيق العدالة اللغوية.\n\n### 17.1. لغة المُدخل\n\nاللغة التي يطرح بها المشارك سؤال التدقيق.\n\n### 17.2. لغة الواجهة\n\nاللغة المستخدمة في قائمة وواجهة مستخدم منتج الذكاء الاصطناعي. قد لا تكون نفسها لغة المُدخل.\n\n### 17.3. لغة الاستجابة\n\nاللغة التي يجيب بها الذكاء الاصطناعي فعليًا. قد يستجيب النظام بلغة مختلفة عن لغة المُدخل. هذا أيضًا نتيجة قياس.\n\n### 17.4. لغة كفاءة المستخدم\n\nاللغة التي يمكن للمشارك استخدامها بشكل مفيد في المُدخل والاستجابة. لا يلزم أن تكون اللغة الأم.\n\n### 17.5. الإقليم\n\nالسياق الإقليمي إلى جانب اللغة. يمكن أن تكون نفس اللغة مختلفة:\n\n- البلد،\n\n- السعر،\n\n- القانون،\n\n- المصطلحات\n\nقد تحمل الشرط.\n\n## 18. العد المزدوج للمستخدمين متعددين اللغات\n\nشخص:\n\n- التركية،\n\n- قد يكون قادرًا على استخدام اللغة الإنجليزية.\n\n- الألمانية\n\nقد يخضع هذا الشخص لثلاثة اختبارات لغوية منفصلة. ومع ذلك، احتسابه كثلاثة أشخاص في وزن سكان العالم يُشَوِّه تقدير السكان. يمكن استخدام ثلاث طرق.\n\n### 18.1. تخصيص لغة أم واحدة\n\nيتم تعيين الشخص لخانة لغة واحدة في التحليل الرئيسي. تُستخدم اللغات الأخرى كاختبارات إضافية أو مزدوجة.\n\n### 18.2. تقسيم وزن الشخص\n\nيمكن تقسيم وزن الشخص السكاني بين اللغات المناسبة بطريقة محددة مسبقًا. لا يتجاوز الوزن الكلي شخصًا واحدًا.\n\n### 18.3. لوحة متعددة اللغات متطابقة منفصلة\n\nيُستخدم المستخدمون متعددو اللغات للمقارنات بين اللغات للشخص نفسه. يتم تحليل هذه العينة بشكل منفصل عن عينة السكان الرئيسية. بغض النظر عن الطريقة المستخدمة:\n\n> لا يمكن تكرار الوزن الكلي للسكان للشخص نفسه دون تفسير.\n\n## 19. كيف يجب التحقق من كفاءة اللغة؟\n\nتصريح أحد المشاركين: \"أنا أعرف هذه اللغة.\" يمكن أن يكون سجلًا أوليًا. ومع ذلك، في التدقيق عالي الأمان، يمكن استخدام إحدى الطرق التالية:\n\n- إعلان اللغة الأم أو الاستخدام اليومي\n\n- اختبار قصير للقراءة والفهم\n\n- سجل اللغة لمقدم العينة\n\n- التحقق من الحكم المحلي\n\n- سجل الاستخدام التعليمي أو المهني\n\n- نجاح مهمة تجريبية\n\nلوحات اختبارات اللغة الصعبة للغاية يمكن الوصول إليها للمستخدمين المدربين وذوي الدخل العالي. الهدف ليس إجراء اختبار لغة أكاديمي. الهدف هو التحقق من الكفاءة لفهم صياغة المُدخل والاستجابة كمستخدم حقيقي.\n\n## 20. ماذا يحدث إذا لم يتم دعم لغة معينة؟\n\nقد يقوم منتج الذكاء الاصطناعي بما يلي:\n\n- عدم دعم لغة معينة رسميًا،\n\n- دعمها جزئيًا،\n\n- عدم الادعاء بدعمها لكنه يمكنه توليد استجابات\n\nقد يكون كذلك. يجب تسجيل حالات اللغة بشكل منفصل:\n\n### مدعوم رسميًا\n\n### دعم محدود\n\n### ملاحظ ولكن غير مدعوم\n\n### غير مدعوم\n\n### مجهول\n\nتم استلام الرد بلغة غير مدعومة رسميًا:\n\n- اكتشاف،\n\n- وصول تجريبي،\n\n- صلابة اللغة\n\nقد يتم قياسه. لا ينبغي إضافته تلقائيًا إلى نتيجة عدد المستخدمين المدعومين الرئيسيين. يجب أيضًا الإبلاغ عن حد الوصول إلى اللغة.\n\n## 21. وزن سكان الدولة وتغطية مراقب الدولة\n\nتخدم اللوحة الرئيسية الموزونة حسب السكان ولوحة رؤية الدولة أغراضًا منفصلة.\n\n### 21.1. لوحة السكان\n\nيتم توزيع المشاركين وفقًا لنصيبهم في السكان المستهدفين المناسبين للمنتج. تتلقى التجمعات السكانية الأكبر المؤهلة وزنًا أعلى. تنتج النتيجة الرئيسية للسكان العالميين.\n\n### 21.2. لوحة مراقب الدولة\n\nتسعى لوحة مراقب الدولة للحصول على ملاحظة واحدة على الأقل من الدول الصغيرة التي تحصل على تمثيل قليل أو معدوم في عينة السكان الرئيسية. تشير ملاحظة مراقب الدولة الفردية إلى:\n\n- أن الوصول متاح،\n\n- وأن نتيجة معينة وفردية قد حدثت.\n\n- يُظهر الحاجة إلى أبحاث جديدة\n\nقد يشير إلى ذلك. لا ينتج درجة للدولة بمفرده.\n\n### 21.3. كفاية للحصول على درجة الدولة\n\nلنُشر معدلات تعتمد على الدولة:\n\n- الحد الأدنى للعينة،\n\n- معدل الملاحظة الصالح،\n\n- عدم اليقين،\n\n- تمثيلية العينة\n\nيجب تلبية الشروط. مع وجود مشارك واحد أو عدة مشاركين: 'درجة الدولة NOMOS' لا يمكن الإعلان عنها.\n\n## 22. عينة إنصاف اللغة\n\nقد يجعل وزن السكان اللغات ذات السكان الأقل أو الموارد القليلة غير مرئية في الدرجة الرئيسية. لذلك، يمكن إنشاء عينة منفصلة لإنصاف اللغة. الغرض:\n\n- لاختبار اللغات التي تمثل أقلية،\n\n- لاكتشاف التدهور الشديد القائم على اللغة،\n\n- لتحديد مشكلات ترجمة المُدخلات،\n\n- لجعل سلوك اللغة منخفضة الموارد مرئياً\n\nيجب أن يكون. يمكن لعينة عدالة اللغة تقديم عينات إضافية إلى عينة السكان الرئيسية. ومع ذلك، يجب إعادة ملاحظات اللغة التي تم أخذ عينات زائدة لها إلى أوزان السكان الفعلية في النتيجة العالمية. وإلا فإن عينة العدالة ستغير تقدير السكان العالمي.\n\n## 23. عينة الوصول\n\nالمستخدمون الذين لديهم احتياجات بصرية أو سمعية أو حركية أو معرفية أو غيرها تتعلق بإمكانية الوصول هم جزء حقيقي من السكان المستهدفين. إذا لم يكن مهمة الالتقاط أو البحث NOMOS مناسبة لمشاركة هؤلاء الأفراد: لا يمكن إزالة المستخدمين من السكان المستهدفين. النتيجة الصحيحة:\n\n> إطار العينة غير مكتمل من حيث إمكانية الوصول.\n\nيمكن للوحة وصول منفصلة تقييم ما يلي:\n\n- توافق مع قارئ الشاشة\n\n- استخدام لوحة المفاتيح\n\n- الإدخال الصوتي\n\n- إعدادات ضعف البصر\n\n- الحمل المعرفي\n\n- إمكانية الوصول إلى الهاتف المحمول\n\n- قابلية استخدام أداة الالتقاط\n\nينبغي أن يرى لوحة الوصول المستخدمين كجزء من تغطية السكان، وليس كـ \"استثناء خاص\".\n\n## 24. السكان المستهدفون وإطار التحليل العيني\n\nلا ينبغي الخلط بين هذين المفهومين.\n\n### 24.1. السكان المستهدفون\n\nالمجموعة الكاملة من الأشخاص التي يرغب المرء في الوصول إلى استنتاج بشأنها.\n\n### 24.2. الإطار العيني\n\nالسكان الذين يمكن فعليًا اختيار المشاركين منهم:\n\n- لوحة,\n\n- قائمة,\n\n- قاعدة بيانات\n\n- منظمة مشتركة\n\n- مجموعة المستخدمين\n\nهو العنقود. قد لا يغطي إطار العينة كامل السكان المستهدفين.\n\n### 24.3. السكان القابلون للاتصال\n\nهؤلاء هم الأشخاص الذين يمكن فعليًا توصيل دعوة البحث لهم.\n\n### 24.4. السكان الراغبون في المشاركة\n\nأولئك الذين يشاركون طوعًا في البحث.\n\n### 24.5. السكان الذين يكملون المهمة\n\nأولئك الذين يكملون مهمة التدقيق.\n\n### 24.6. السكان التحليليين الصالحين\n\nهم الأشخاص الذين ينتجون ملاحظات مناسبة للبروتوكول وقابلة للاستخدام في التحليل. يجب الإبلاغ عن أعداد هذه الطبقات بشكل منفصل.\n\n## 25. خطأ التغطية\n\nقد يستبعد إطار العينات بعض أجزاء السكان المستهدفين. يُطلق على ذلك خطأ التغطية. أمثلة:\n\n- عينات مهنية على الإنترنت فقط\n\n- مستخدمي أجهزة الكمبيوتر المكتبية فقط\n\n- الأشخاص الذين لديهم بطاقات ائتمان فقط\n\n- أولئك الذين يستخدمون واجهة باللغة الإنجليزية فقط\n\n- سكان المدن الكبيرة فقط\n\n- المستخدمون المهتمون بالتكنولوجيا بشكل كبير فقط\n\n- استبعاد الأشخاص ذوي احتياجات الوصول\n\nخطأ التغطية:\n\n- يجب شرحه،\n\n- يجب قياسه إذا أمكن\n\nيجب تقليله باستخدام الترجيح أو لوحة إضافية. الترجيح لا يمكنه خلق مجموعة غير موجودة في إطار العينة بشكل سحري.\n\n## 26. التغطية الزائدة\n\nقد يتم العثور على أشخاص لا ينتمون إلى السكان المستهدفين في إطار العينة. أمثلة:\n\n- مشترك في بلد حيث المنتج غير متاح\n\n- شخص لا يستوفي شرط العمر المطلوب\n\n- خطة غير صحيحة أو واجهة المستخدم\n\n- مشترك لا يستطيع استخدام لغة التدقيق\n\n- شخص تم العثور عليه مرة أخرى بتسجيلات متعددة\n\n- مستخدم يعمل نيابة عن دولة أخرى\n\nيجب ألا يتم تضمين سجلات التغطية الزائدة في الدرجة الرئيسية. ومع ذلك، يجب الإبلاغ عن سبب الاستبعاد والمعدل.\n\n## 27. عدم الاستجابة والاختيار الذاتي\n\nقد يختلف الأشخاص الذين يوافقون على المشاركة في البحث بشكل منهجي عن السكان المستهدفين. المتطوعون:\n\n- قد يستخدمون منتجات الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر تكرارًا،\n\n- قد يكونون أكثر اهتمامًا بالتكنولوجيا،\n\n- قد يكون لديهم مستوى تعليم أعلى،\n\n- قد يكونون بالفعل على دراية بالعلامة التجارية,\n\nقد يتصرف بشكل مختلف بسبب المكافأة أو التعويض. لذلك: يجب استخدام التعبير \"1,000 أشخاص عشوائيون في العالم\" فقط في تصميمات الاختيار الاحتمالية والموثقة حقًا. إذا تم استخدام متطوع أو لوحة عبر الإنترنت، فإن التعبير الصحيح هو:\n\n#### لوحة مستخدمين اختيارية متعددة الطبقات ومرجحة\n\nقد يكون ذلك ممكنًا. لا يمكن تخزين نوع اللوحة.\n\n## 28. يتغير السكان المناسبون مع مرور الوقت\n\nكون المستخدمين لمنتج الذكاء الاصطناعي ليس ثابتًا. يمكن أن تتغير الأمور التالية:\n\n- الدول المدعومة\n\n- الحد الأدنى للعمر\n\n- الوصول المجاني\n\n- هيكل خطط الدفع\n\n- التوفر على الهاتف المحمول أو الويب\n\n- دعم اللغة\n\n- شروط الحساب\n\n- تغطية منتجات الشركات\n\n- الوضع القانوني والتنظيمي\n\nلهذا السبب، يجب أن يحتوي كل سجل سكاني على:\n\n- تاريخ الملاحظة،\n\n- فترة الصلاحية،\n\n- نسخة المصدر،\n\n- آخر تاريخ تحقق\n\nيجب أن يتحمل.\n\n### 28.1. التغيير خلال موجة القياس\n\nإذا تغير الوصول إلى المنتج جوهريًا خلال الموجة:\n\n- يمكن إيقاف الموجة،\n\n- يمكن إنشاء فترتين منفصلتين قبل وبعد التغيير.\n\nيمكن تحليل الدول المتأثرة بشكل منفصل. لا يمكن دمج المستخدمين قبل وبعد التغيير كسكان موحدين.\n\n## 29. ملف مصدر السكان\n\nيجب على كل تدقيق تخزين بيانات السكان المستهدفين التي يستخدمها في ملف بإصدار محدد. وعند الاقتضاء، يجب تضمين الحقول التالية:\n\n- البلد\n\n- السكان المرجعيون\n\n- تاريخ السكان\n\n- أهلية العمر\n\n- الوصول إلى الإنترنت والأجهزة\n\n- حالة الوصول إلى المنتج\n\n- وصول الواجهة\n\n- متطلبات الخطة والحساب\n\n- مجموعات اللغة\n\n- أهلية البحث\n\n- طريقة التوزيع الشائعة\n\n- عدم اليقين\n\n- المصادر\n\n- تاريخ آخر تحقق\n\n- الشخص المسؤول\n\n- نسخة السكان\n\nلا يمكن إعادة إنتاج حصص الدول بعد النتائج بدون هذا الملف.\n\n## 30. عرض المنتج الاصطناعي والدولة\n\nعرض المنهجية الاصطناعية / الدول التالية، المنتج بالذكاء الاصطناعي، أعداد السكان، ومعدلات الوصول كلها خيالية تمامًا. لا تمثل أي دولة أو منتج حقيقي. دعونا نعتبر منتجًا استهلاكيًا عامًا اصطناعيًا باسم Orion AI. هناك أربع دول اصطناعية.\n\n### 30.1. إذا تم استخدام إجمالي عدد السكان\n\nسيكون للبلد أ حصة كبيرة في العينة الرئيسية بسبب عدد سكانه الكبير جدًا. ومع ذلك، لا يمكن استخدام المنتج في ذلك البلد. لم يتمكن المشاركون من إنتاج تجربة مستخدم طبيعية.\n\n### 30.2. عند استخدام عدد السكان نطاق الوصول الطبيعي\n\nالحصص النظرية للسكان في لوحة المنتج الرئيسية تقريبًا:\n\n- البلد ب: 67.53%\n\n- البلد ج: 32.47%\n\n- البلد د: 0.003%\n\n- البلد أ: خارج نطاق الوصول الطبيعي\n\nالحصة النظرية للبلد د في عينة رئيسية مكونة من 1,000 شخصًا أقل بكثير من شخص واحد. لذلك، يجب ألا تعطي النتيجة الرئيسية الموزونة بالسكان وزنًا كبيرًا للبلد د. ومع ذلك، إذا لم يكن الهدف أن يكون البلد غير مرئي تمامًا:\n\n#### لوحة مراقبي البلدان\n\nيمكن الحصول على ملاحظة استكشافية واحدة على الأقل. هذه الملاحظة:\n\n- ليست نتيجة البلد د،\n\n- لا تغيّر الوزن السكاني الرئيسي.\n\nيُظهر أن سلوك المنتج يمكن مراقبته في البلد.\n\n### 30.3. كيف يتم الإبلاغ عن البلد أ؟\n\nبالنسبة للبلد أ:\n\n### يُستخدم وضع OUTSIDE_NATIVE_REACH\n\nيجب ألا يخفي استبعاد البلد أ حدود الوصول إلى المنتج. كما تُظهر بطاقة النتائج العامة أيضًا:\n\n- تغطية الوصول إلى المنتج\n\n- الحصة غير المتاحة في السكان المرجعيين العالميين\n\n- درجة نطاق الوصول الطبيعي\n\n- درجة مقارنة على أساس مشترك\n\n## 31. تمثيل السكان التجريبي الاصطناعي\n\n### مثال اصطناعي\n\nلنأخذ بعين الاعتبار ثلاثة صياغات مُدخل لنفس منتج أوريون AI.\n\n#### صياغة المُدخل أ\n\n\"ما نوع الشركة أستيرون؟\" الفئة المستهدفة: يمكن أن تكون الفئة العريضة المناسبة لمستخدمي أوريون AI.\n\n#### صياغة المُدخل ب\n\n\"هل تقدم أستيرون خدمات السفر للشركات في تركيا؟\" الفئة المستهدفة:\n\n- المستخدمون المؤهلون في تركيا،\n\n- المستخدمون الخارجيون المحددون الذين يبحثون عن خدمة تركيا\n\nقد يكون.\n\n#### صياغة المُدخل ج\n\n\"هل أستيرون مناسب للاستشارات القانونية للهجرة بالنسبة لي؟\" إذا لم تقدم أستيرون مثل هذه الخدمة: قد لا يكون هناك أي فئة مؤهلة للحصول على نصيحة، ويجب أن يكون الجواب الصحيح باستبعاد جميع المستخدمين المناسبين. دمج هذه صياغة المُدخل في درجة الهوية العامة قد يكون غير صحيح. هذا المثال يوضح:\n\n> حتى بالنسبة لكائن واحد ونفس منتج الذكاء الاصطناعي، قد يختلف الجمهور المستهدف بناءً على السؤال الذي يقيسه المستخدم.\n\n## 32. هندسة لوحة رباعية\n\n### هندسة مرشحة — هندسة مرشحة\n\nيوصى بأربع لوحات تكميلية للتنفيذ العالمي والعادل لـ GEO-1000.\n\n### 32.1. لوحة السكان\n\nاللوحة الرئيسية مُوزونة وفقًا لسكان المستخدمين المؤهلين للمنتج. تنتج تقدير السكان الرئيسي.\n\n### 32.2. لوحة مراقب الدولة\n\nتمنع البلدان الصغيرة التي لا يمكنها توفير عينات كافية في لوحة السكان من أن تصبح غير مرئية تمامًا. لا تكفي بمفردها لإنتاج درجة البلد.\n\n### 32.3. عينة إنصاف اللغة\n\nيقيس أيضًا اللغات التي تعاني من نقص الموارد أو التي تقل شعبيتها عن المتوسطات السكانية. يعيد الاتصال بالنتيجة العالمية الرئيسية باستخدام الأوزان السكانية الحقيقية.\n\n### 32.4. لوحة الوصول\n\nيقيس احتياجات الوصول ومستخدمي تقنيات المساعدة التي قد يستثنيها اللوحة الرقمية القياسية. ملاحظات من هذه اللوحات الأربعة:\n\n- guol,\n\n- وزن،\n\n- عالم الاستدلال\n\nيجب تصنيفه بشكل منفصل من حيث الصيانة. لا يمكن استخدام نفس الملاحظة بالوزن الكامل في أكثر من لوحة واحدة دون تفسير.\n\n## 33. لوحة البالغين الأولية\n\n### قاعدة المرشح الأساسية — القاعدة التأسيسية للمرشح\n\nفي الإصدار العام الأول من GEO-1000، لوحات معلومات المستخدم الحقيقي:\n\n#### من المشاركين البالغين الذين يستوفون شروط المنتج والبلد\n\nيوصى بإنشائه. هذا النهج:\n\n- الموافقة،\n\n- حماية البيانات،\n\n- جمع لقطات الشاشة،\n\n- البحث عالي المخاطر،\n\n- موافقة الوالدين\n\nيمكن أن يقلل من تعقيده. ومع ذلك، لا يمكن استنتاج الاستنتاج التالي: 'تم قياس تجربة الأطفال والمستخدمين الشباب باستخدام عينة البالغين.' في المنتجات التي تؤثر على الأطفال أو الشباب، بشكل منفصل:\n\n- الموافقة الأخلاقية،\n\n- البروتوكول المناسب للعمر،\n\n- عمليات الوالد أو الوصي،\n\n- حماية من الأذى\n\nمطلوب.\n\n## 34. لا يمكن تسمية أي إطار سكاني بـ \"كل البشرية\"\n\nمنتج:\n\n- إذا لم يكن موجودًا في بعض الدول،\n\n- إذا لم يدعم بعض اللغات،\n\n- إذا كان يعمل فقط على أجهزة معينة،\n\n- إذا كان لديه شروط عمرية أو خطط معينة،\n\nالنتيجة: لا يمكن تقديمه باعتباره \"تجربة GEO لجميع الناس في العالم\". التعبير الصحيح:\n\n#### التمثيل المقدر في السكان المستهدفين المناسب للمنتج المحدد\n\nيجب استخدامه. كلمة عالمي:\n\n- متعدد الدول،\n\n- متعدد اللغات,\n\n- عدد كبير من السكان\n\nيمكن أن يحدد قياسًا. لا يعني تغطية غير محدودة وعالمية.\n\n## 35. الحد الأخلاقي الأساسي للسكان\n\nتحديد السكان للقياس لا يعني اعتبار بعض الأشخاص بلا قيمة. قد تتلقى مجموعة وزنًا منخفضًا في النتيجة الرئيسية. ومع ذلك:\n\n- ارتفاع المخاطر،\n\n- العدالة اللغوية،\n\n- سهولة الوصول،\n\n- رؤية الدولة\n\nقد يتم أيضًا فحصها بشكل منفصل. قد يتم استبعاد مجموعة من نتيجة نطاق الوصول الطبيعي لأنها لا تستطيع الوصول إلى منتج ما. يمكن أيضًا الإبلاغ عن هذا النقص في الوصول كفجوة تغطية عالمية. الغرض من NOMOS:\n\n- ضغط الجميع في متوسط اصطناعي واحد،\n\n- رؤية أكبر التجمعات السكانية فقط،\n\n- يبدو أنه يرمز بشكل رمزي إلى المجتمعات الصغيرة بشخص واحد\n\nليس الهدف. الهدف هو:\n\n> لتمثيل كل شخص في المقام الصحيح للسؤال الصحيح، دون خلط وزنه ورؤيته.\n\n## 36. الأحكام الإلزامية المعيارية\n\n**CH05-N01**\n\nيجب تحديد سكان المستخدمين المستهدفين بشكل منفصل لكل منتج ذكاء اصطناعي.\n\n**CH05-N02**\n\nلا يمكن استخدام إجمالي عدد سكان الدولة مباشرة كمجموع المستخدمين المؤهلين للذكاء الاصطناعي.\n\n**CH05-N03**\n\nيجب ربط الفئة المستهدفة بالمنتج والدولة والعمر والوصول والواجهة والخطة واللغة وصياغة المُدخل والشروط الزمنية.\n\n**CH05-N04**\n\nيجب عمل نسخ من السكان المستهدفين وقواعد الاستبعاد قبل رؤية النتائج.\n\n**CH05-N05**\n\nلا يمكن نقل السكان المستهدفين لمنتج ذكاء اصطناعي إلى منتج ذكاء اصطناعي آخر دون تقديم شرح.\n\n**CH05-N06**\n\nعدم وجود وصول للمنتج لا يمكن تسجيله كنتيجة لتمثيل خاطئ؛ يجب الإبلاغ عنه بشكل منفصل كتغطية الوصول.\n\n**CH05-N07**\n\nلا يمكن طلب من المشاركين تجاوز قيود الوصول للمنتج أو الدولة.\n\n**CH05-N08**\n\nلا يمكن إضافة الوصول غير المدعوم رسميًا تلقائيًا إلى السكان الرئيسيين نطاق الوصول الطبيعي.\n\n**CH05-N09**\n\nيجب فصل وحدات الأفراد والحسابات والجلسات عن بعضها البعض.\n\n**CH05-N10**\n\nلا يمكن لحسابات متعددة أو لغات الشخص أن تضاعف وزن الفرد في السكان.\n\n**CH05-N11**\n\nلا يمكن تحديد أهلية اللغة بناءً فقط على لغة الدولة الرسمية.\n\n**CH05-N12**\n\nيجب تسجيل اللغة المطلوبة، ولغة الواجهة، ولغة الاستجابة، ولغة إتقان المستخدم بشكل منفصل.\n\n**CH05-N13**\n\nلا يمكن أن يتجاوز الوزن السكاني الإجمالي لشخص يستخدم عدة لغات شخصًا واحدًا بدون توضيح.\n\n**CH05-N14**\n\nيجب فصل اللوحة الموزونة بالسكان ولوحة مراقبي البلد.\n\n**CH05-N15**\n\nلا يمكن نشر ملاحظة واحدة أو عدة ملاحظات لمراقب البلد كنتيجة لدرجات البلد.\n\n**CH05-N16**\n\nفي لوحة العدالة اللغوية، يجب إعادة الملاحظات التي تم أخذ عينات زائدة لها إلى وزنها السكاني الحقيقي في النتيجة العالمية.\n\n**CH05-N17**\n\nلا يمكن استبعاد المستخدمين الذين لديهم احتياجات إمكانية الوصول من الفئة المستهدفة لأن أداة جمع البيانات غير مناسبة.\n\n**CH05-N18**\n\nيجب الإبلاغ عن السكان المستهدفين، وإطار العينة، والسكان الذين تم الاتصال بهم، والمشاركين، والملاحظات التحليلية الصالحة بشكل منفصل.\n\n**CH05-N19**\n\nلا يجب تمثيل لوحة غير احتمالية أو تطوعية كمثال عشوائي للسكان العالميين.\n\n**CH05-N20**\n\nلا يمكن للوزن أن يجعل مجموعة غائبة تمامًا في إطار العينة قابلة للرصد.\n\n**CH05-N21**\n\nلا يمكن استخدام عدد السكان المحتملين المناسبين وعدد المستخدمين النشطين المعرضين كمعيار واحد.\n\n**CH05-N22**\n\nيجب فصل النتائج نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة عن بعضها البعض.\n\n**CH05-N23**\n\nلا يمكن استخدام نفس الفئة المستهدفة تلقائيًا لصياغات مُدخل الهوية والخدمة والسعر والقانون والتوصية.\n\n**CH05-N24**\n\nيجب أن تحمل بيانات السكان وحالة الوصول إلى المنتج وتوزيع اللغة طابعًا زمنيًا وإصدار المصدر.\n\n**CH05-N25**\n\nلا يمكن ضرب نسب المنفعة الحدية بشكل أعمى دون توضيح افتراض الاستقلالية.\n\n**CH05-N26**\n\nإذا لم يكن نوع المنتج مناسبًا للجمهور العام، فلا يمكن تطبيق طريقة السكان البشرية GEO-1000 بدون شرح.\n\n**CH05-N27**\n\nلا يمكن تضمين الأطفال أو المستخدمين القاصرين في اللوحة الرئيسية دون بروتوكول أخلاقي وقانوني منفصل.\n\n**CH05-N28**\n\nيجب نشر تغطية الوصول إلى المنتج ودقة التمثيل كنتائج منفصلة.\n\n**CH05-N29**\n\nلا يمكن للمصطلح العالمي جعل الدول أو اللغات أو الأعمار أو الواجهات أو الخطط التي تقع خارج النطاق غير مرئية.\n\n**CH05-N30**\n\nيجب أن يكون لسجل السكان المستهدف مالك بشري أو مؤسسي مسؤول.\n\n## 37. أشكال الفشل\n\n**CH05-F01— احسب إجمالي السكان كالسكان المؤهلين**\n\nيتم تضمين سكان الدولة مباشرة في المقام دون تقييم المنتج أو العمر أو الإنترنت أو اللغة أو شروط الواجهة.\n\n**CH05-F02— طبق نفس خريطة العالم على جميع المنتجات**\n\nيتم قياس منتجات الذكاء الاصطناعي المختلفة وفقًا لنفس السكان المستهدفين.\n\n**CH05-F03— احسب المستخدم الذي يتجاوز الحد كمستخدم طبيعي**\n\nيتم تقديم الملاحظات التي تتجاوز شروط الوصول الرسمي كتجربة لسكان الدولة.\n\n**CH05-F04— احتساب غياب المنتج كإجابة خاطئة**\n\nالدول التي لا يمكن الوصول إليها تُعتبر صفرًا في دقة التمثيل.\n\n**CH05-F05— إخفاء غياب المنتج تمامًا**\n\nيتم إزالة السكان الكبار الذين لا يمكن الوصول إليهم من مقام نطاق الوصول الطبيعي؛ كما أن تغطية الوصول غير معروضة أيضًا.\n\n**CH05-F06— احتساب شخص واحد كأكثر من شخص واحد**\n\nحسابات الشخص نفسه أو لغته أو ملاحظات منتجاته تضاعف وزن السكان.\n\n**CH05-F07— احتساب الحساب كشخص**\n\nلا يُعتبر امتلاك حسابات متعددة أو استخدام الحساب المشترك.\n\n**CH05-F08— احتساب اللغة الرسمية كلغة مستخدم**\n\nتعتبر لغة الدولة الرسمية لغة التدقيق لجميع المشاركين.\n\n**CH05-F09— احتساب الأفراد متعددي اللغات مرتين**\n\nيحصل الفرد نفسه على الوزن الكامل للسكان في كل لغة.\n\n**CH05-F10— تعيين شخص واحد لبلد صغير وشرح درجة البلد**\n\nيتم تحويل ملاحظة مراقب البلد إلى تقدير إحصائي للبلد.\n\n**CH05-F11— حذف الدول الصغيرة تمامًا**\n\nنظرًا لأن حصة السكان منخفضة، فإن البلد أو اللغة غير مدرجة في أي لوحة تغطية إضافية.\n\n**CH05-F12— المبالغة في أمثلة عدالة اللغة في النتيجة الرئيسية**\n\nاللغات المفرط أخذ عينات منها لا تُعاد إلى وزنها السكاني الحقيقي.\n\n**CH05-F13— احتساب المستخدم النشط كسكان محتملين**\n\nيتم عرض بيانات الاستخدام الفعلية كما لو كانت تشمل جميع الأشخاص الذين يمكنهم الوصول إلى المنتج.\n\n**CH05-F14— احتساب السكان المحتملين كتعرض فعلي**\n\nيفترض أن استجابة كل من يمكنه استخدام المنتج تُرى في الواقع.\n\n**CH05-F15— احتساب اللوحة الطوعية كمثال عشوائي للعالم**\n\nيتم إخفاء الانحياز الناتج عن الاختيار الذاتي والانحياز في اللوحة.\n\n**CH05-F16— تجاهل خطأ التغطية باستخدام الترجيح**\n\nيُزعم أن المجموعات غير الموجودة في الإطار ممثلة فقط من خلال الترجيح.\n\n**CH05-F17— إزالة المستخدمين المستبعدين من أداة جمع البيانات من السكان**\n\nيتم تفسير مشاكل الوصول أو الجهاز كما لو أن المستخدم غير مناسب.\n\n**CH05-F18— تطبيق نفس السكان على جميع صياغات المُدخل**\n\nالهوية العالمية، التسعير المحلي، وأسئلة الاستشارات القانونية يتم دمجها على نفس المقام.\n\n**CH05-F19— تطبيق السكان العامين للمستهلك على منتج API**\n\nيتم نقل لوحة المستخدم البشري مباشرة إلى المطور أو منتج التطبيق.\n\n**CH05-F20— دمج الخطط المجانية والمدفوعة سرًا**\n\nيتم نشر توزيع منتج واحد دون تسجيل فرق الخطة.\n\n**CH05-F21— توحيد سكان الويب والموبايل**\n\nتظل اختلافات الوصول إلى الواجهة والسلوك غير مرئية.\n\n**CH05-F22— تجاهل الحد العمري**\n\nيتم إضافة فئات عمرية غير مناسبة إلى السكان المستهدفين أو اللوحة دون أي تفسير.\n\n**CH05-F23— ضرب المعدلات الحدية كما لو كانت مستقلة**\n\nيتم تجاهل العلاقة بين العمر والإنترنت واللغة والوصول.\n\n**CH05-F24— تغيير السكان بعد النتيجة**\n\nيتم إزالة بلد أو مجموعة مستخدمين منخفضة النتائج من السكان المستهدفين.\n\n**CH05-F25— استخدام خريطة وصول المنتج القديمة**\n\nلم يتم التحقق من الوصول الفعلي للمنتج في تاريخ القياس.\n\n**CH05-F26— خلط نتائج قاعدة المقارنة المشتركة و نطاق الوصول الطبيعي**\n\nتُعرض المقارنات المبنية على عدد السكان المشتركين كما لو أنها تعكس الوصول الفعلي للمنتج على مستوى العالم.\n\n**CH05-F27— تضييق السوق المستهدفة وفقًا للمصلحة التجارية**\n\nتعلن المنظمة فقط عن البلدان التي تحقق فيها النجاح كسوق مستهدفة.\n\n**CH05-F28— احتساب نطاق الوصول كدقة جغرافية**\n\nيُعرض التواجد في العديد من البلدان كدليل على التمثيل الدقيق.\n\n**CH05-F29— بيع الوصول المحدود كنجاح جغرافي مرتفع**\n\nيُعرض التميز العالي في عدد محدود من البلدان كسيادة عالمية.\n\n**CH05-F30— استخدام مصطلح \"العالم بأسره\" بدون سجل التغطية**\n\nاستثناءات المنتج واللغة والبلد والخطة مخفية.\n\n## 38. إجراء التدقيق\n\n### الخطوة 1— تثبيت منتج الذكاء الاصطناعي و واجهة المستخدم\n\nتم تسجيل نوع الحساب وخطة واجهة المنتج والطراز المعروض وتاريخ القياس.\n\n### الخطوة 2— تصنيف سؤال القياس\n\nصياغة المُدخل:\n\n- الهوية العالمية،\n\n- الخدمة المحلية،\n\n- السعر،\n\n- القانون،\n\n- التوصية،\n\n- الخطر العالي\n\nإلى أي من عائلاتهم ينتمي؟\n\n### الخطوة 3— تحديد السكان المرجعيين العالميين\n\nيتم تعريف الكون البشري الأولي الذي سيتم ربط النتيجة به.\n\n### الخطوة 4— تحديد العمر وأهلية البحث\n\nيتم تسجيل شرط عمر المنتج، شرط عمر البحث، وشروط الموافقة ومعالجة البيانات.\n\n### الخطوة 5— التحقق من الوصول إلى المنتج بناءً على البلد\n\nيتم تعيين حالة الوصول بين PA-0 و PA-5 لكل بلد.\n\n### الخطوة 6— تحديد التوافق مع الإنترنت والجهاز والواجهة\n\nيتم تقدير السكان الذين يمكنهم استخدام الواجهة المقاس.\n\n### الخطوة 7— إنشاء عالم اللغة والمحلية\n\nيتم فصل لغة المُدخل، ولغة الواجهة، ولغة الاستجابة، وكفاءة المستخدم في اللغة.\n\n### الخطوة 8— تطبيق صلة المُدخل\n\nيتم تقييم ما إذا كان جميع المستخدمين ينتمون إلى الفئة المستهدفة لعائلة المُدخل ذات الصلة.\n\n### الخطوة 9— اختيار نموذج السكان المناسب لنوع المنتج\n\nيتم فصل المنتج إلى مستهلك، أو مؤسسة، أو تعليم، أو API، أو منتج مضمّن.\n\n### الخطوة 10— مقارنة السكان المستهدفين بإطار العينة\n\nيتم تسجيل ذلك كعدم تغطية أو تغطية زائدة.\n\n### الخطوة 11— تحديد اللوحات الرئيسية والمكمّلة\n\nمجالات لوحة السكان، ولوحة مراقب الدولة، ولوحة عدالة اللغة، ولوحة الوصولية مرقمة بالإصدارات.\n\n### الخطوة 12— فصل العوالم نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة\n\nيتم تسجيل نتائج المنتج داخل المنتج ومجموعات المقارنة بين المنتجات بشكل منفصل.\n\n### الخطوة 13— فصل نتائج نطاق الوصول والدقة\n\nيتم الإبلاغ عن الدقة بين السكان الذين يمكن للمنتج الوصول إليهم والمستخدمين الذين تم الوصول إليهم بشكل منفصل.\n\n### الخطوة 14— تجميد ملف السكان\n\nمصادر البيانات والافتراضات والتاريخ وإصدار السكان مثبّتة.\n\n### الخطوة 15— تتبع التغييرات المادية\n\nإذا تغير الوصول إلى المنتج أو الشروط أثناء القياس، نسخة جديدة يُنشأ.\n\n## 39. الأدلة المطلوبة\n\nهوية منتج الذكاء الاصطناعي؛ واجهة المستخدم؛ شروط الخطة والحساب؛ تاريخ القياس؛ البلدان التي يمكن الوصول فيها إلى المنتج؛ حالة الوصول على مستوى البلد؛ شروط العمر؛ شروط المشاركة القانونية والأخلاقية؛ سجلات السكان حسب البلد؛ توزيعات العمر؛ سجلات الوصول إلى الإنترنت والأجهزة؛ توزيعات اللغة والموقع؛ دعم اللغة للمنتج؛ إمكانية الوصول للواجهة؛ عائلة الطلب المستهدفة؛ تعريف السكان المستهدفين؛ إطار العينات؛ نقص التغطية؛ التغطية الزائدة؛ نوع اللوحة؛ طريقة اختيار المشاركين؛ حالة اللوحة حسب الاحتمالية أو الاشتراك الاختياري؛ أوزان المستخدمين متعدد اللغات؛ تغطية مراقب البلد؛ تغطية عدالة اللغة؛ تغطية لوحة الوصول؛ عدد السكان نطاق الوصول الطبيعي. سكان قاعدة المقارنة المشتركة؛ بيانات المستخدم النشط، ومكان استخدامها؛ حساب تغطية الوصول؛ الافتراضات وتحليلات الحساسية؛ نسخة السكان؛ وتاريخ التحقق الأخير.\n\nالشخص أو المؤسسة المسؤولة\n\n## 40. قائمة تدقيق التدقيق\n\nأي منتج ذكاء اصطناعي و واجهة المستخدم يتم قياسه؟ لأي تاريخ تم تحديد العدد المستهدف للسكان؟ هل تم فصل إجمالي سكان البلد والسكان المؤهلين للاستخدام؟ هل تم تطبيق متطلبات عمرية؟ هل تم تقييم الوصول إلى الإنترنت والجهاز؟ هل المنتج متاح رسميًا على أساس كل بلد؟ هل طُلب من المشاركين تجاوز قيود الوصول؟ هل تم فصل الخطط المجانية والمدفوعة؟ هل تم فصل واجهات الويب والجوال؟ هل غيرت مجموعة صياغات المُدخل السكان المستهدفين؟ كيف تم تحديد ملاءمة اللغة والمنطقة؟ هل تم احتساب المستخدمين متعددين اللغات مرتين؟ هل الفرق بين السكان المستهدفين وإطار العينة واضح؟ هل اللوحة احتمالية أم تطوعية؟ هل تم قياس خطأ التغطية؟ هل تم استبعاد المستخدمين ذوي الاحتياجات من الوصول بصمت؟\n\nهل تم تحويل ملاحظات مراقب البلد إلى درجة للبلد؟ هل كانت أمثلة عدالة اللغة لها وزن مفرط في الدرجة الرئيسية؟ هل تم فصل نتائج نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة؟ هل التغطية ودقة التمثيل منفصلتان؟ هل تم فصل نتائج المستخدمين النشطين والمستخدمين المحتملين؟ هل نوع المنتج مناسب للوحة السكان البشرية؟ هل تم ضرب معدلات الهامش في أوزان السكان بشكل أعمى؟ هل تم تغيير تعريف السكان بعد رؤية النتائج؟ هل النسخة المستخدمة من بيانات السكان والوصول موثقة بالإصدار؟ هل المجموعات غير المختبرة مرئية؟ هل مصطلح \"عالمي\" متسق مع التغطية الفعلية؟ هل هناك مالك مسؤول واضح لسجل السكان؟\n\n## 41. الاعتراضات والردود\n\n### اعتراض 1— “أليس من الأنصاف التوزيع مباشرة وفقًا للسكان العالمين؟”\n\nيعتبر عدد سكان العالم قاعدة بداية قوية. ومع ذلك، فإن تضمين الأشخاص الذين لا يستطيعون استخدام المنتج في العينة الرئيسية للمنتج لا يولد تجربة مستخدم حقيقية. الطريقة الصحيحة هي:\n\n- وزن السكان ضمن السكان المؤهلين للمنتج،\n\n- تغطية الوصول العالمي.\n\nيجب الإبلاغ عن كلا النتيجتين.\n\n### الاعتراض 2— \"أليس من المفترض أن يأتي معظم المستخدمين من الدول الكبيرة؟\"\n\nيجب أن يكون للدول التي تفي بشروط المنتج واللغة والوصول حصة كبيرة بطبيعة الحال. ومع ذلك، لمجرد أن إجمالي السكان كبير، لا يمكن توليد تجربة مستخدم مزيفة من دولة لا يمكن الوصول فيها إلى المنتج.\n\n### الاعتراض 3— “لماذا سيكون خطأً أن نعطي شخصًا واحدًا لبلد صغير مثل سان مارينو؟”\n\nالشخص ذو قيمة للاستكشاف ومراقبة الدولة. الخطأ هو تقديم نتائج هذا الشخص كـ 'درجة الدولة'. يمكن حماية رؤية البلد الصغير من خلال عينة مراقبي الدولة. يظل الوزن السكاني الرئيسي وفقًا لحصة السكان الفعلية.\n\n### الاعتراض 4— “إذا أعطينا شخصًا واحدًا على الأقل لكل دولة، أللن يبدو أننا أكثر عالمية؟”\n\nيتم توفير تغطية جغرافية أوسع. ومع ذلك، قد يتم تشويه تقدير السكان. لذلك:\n\n- النطاق الجغرافي،\n\n- الكثافة السكانية\n\nإنها نتائج منفصلة. قد يكون لوحة نطاق لتخصيص شخص واحد لكل دولة. إنها ليست لوحة سكانية.\n\n### اعتراض 5— \"إذا أعطينا صفرًا لمنتج في دولة غير قابلة للوصول، ألن يكون المنتج معاقبًا بشكل غير عادل؟\"\n\nلا تُحسب الدولة غير القابلة للوصول كصفر في دقة التمثيل. بل تصبح مرئية في مقياس تغطية الوصول. هذا التمييز يحمي المنتج من كل من العقوبات غير العادلة والشمولية الزائفة.\n\n### اعتراض 6— \"إذا كانت هناك بيانات استخدام حقيقية، فلماذا نحتاج بيانات سكانية؟\"\n\nتُظهر بيانات الاستخدام الحقيقية التأثير التشغيلي. ومع ذلك، فإن المنتج:\n\n- أي الفئات السكانية التي لم يصل إليها.\n\n- عدم المساواة الجغرافية في قاعدة المستخدمين،\n\n- العدالة المحتملة للمستخدم\n\nلا يظهر بمفرده. النوعان المختلفان من البيانات يجيبان على أسئلة مختلفة.\n\n### اعتراض 7— 'نظرًا لأن جميع المستخدمين سيطرحون نفس صياغة المُدخل، لماذا تعتبر أهمية صياغة المُدخل مهمة؟'\n\nقد تكون أسئلة الهوية ذات معنى في مجموعة سكانية واسعة. أما أسئلة السعر أو القانونية أو الاستشارية فهي ذات معنى فقط لبعض المستخدمين والأسواق. قد تشوه الفئة السكانية غير ذات الصلة توزيع الإجابات بعيدًا عن واقع المستخدم.\n\n### اعتراض 8— \"إذا كان الشخص يعرف لغات متعددة، فلماذا لا يتم احتسابه بالكامل في كل اللغات؟\"\n\nيمكنك اختبار جميع اللغات في المقارنة عبر اللغات. ومع ذلك، فإن مضاعفة نفس الشخص في وزن السكان تزيد السكان العالميين بشكل مصطنع. يجب تقسيم وزن الشخص، أو استخدام لوحة مطابقة منفصلة.\n\n### اعتراض 9— \"ألا يجعل اختبار البالغين فقط النتيجة العالمية غير مكتملة؟\"\n\nيفعل ذلك. يجب توضيح هذا القيد بوضوح. البدء بلوحة للبالغين قد يكون خيارًا أخلاقيًا وعمليًا. هذا لا يعتبر حكمًا على المستخدمين الأطفال.\n\n### اعتراض 10— 'أليس مجلس البحث عبر الإنترنت كافيًا؟'\n\nيمكن أن يكون ذا قيمة كبيرة للبحث التجريبي والبحث الموزون. لكن المجلس:\n\n- كم من السكان المستهدفين يغطي،\n\n- من يتم استبعاده،\n\n- كيف يؤدي المشاركة الطوعية إلى التحيز\n\nيجب توضيح ذلك. استخدام عينة ليس خطأً. عرض العينة كما لو كانت عشوائية مثل سكان العالم هو خطأ.\n\n### اعتراض 11— “لماذا عينة الوصولية مرتبطة بالدرجة الرئيسية GEO؟”\n\nلأن جزءًا من مستخدمي الذكاء الاصطناعي الحقيقيين يستخدمون تكنولوجيا مساعدة أو أشكال مختلفة من التفاعل. إذا استبعدت أداة جمع البيانات هؤلاء الأشخاص، قد لا تمثل الدرجة الرئيسية كامل الفئة المستهدفة.\n\n### اعتراض 12— “ألا يجعل وجود العديد من تعريفات السكان المختلفة من المستحيل الحصول على درجة واحدة NOMOS؟”\n\nلا. يمكن إنتاج نتيجة واحدة فقط. ومع ذلك، يجب أن يكون من الواضح أي سؤال سكاني تجيب عليه. على سبيل المثال:\n\n- نتيجة السكان نطاق الوصول الطبيعي\n\n- النتيجة قاعدة المقارنة المشتركة\n\n- النتيجة ذات الصلة بالسوق\n\n- نتيجة العدالة اللغوية\n\nيمكن أن تحمل سجلات منفصلة. تنشأ دلالة الرقم من وضوح المقام الخاص به.\n\n## الحكم العام للفصل 44\n\nGEO-1000 يحتوي على '1,000' في اسمه، لكن قيمة هؤلاء الأشخاص 1,000 لا تنشأ من الرقم وحده. بل تنشأ من إجابات هذه الأسئلة: من هم؟ من أي سكان تم اختيارهم؟ هل يمكنهم فعليًا استخدام المنتج؟ أين يعيشون؟ أي اللغات يستخدمون؟ كم مرة تم عد نفس الشخص؟ هل الدول الصغيرة مرئية؟ هل تحتفظ الدول الكبيرة بوزن سكانها الحقيقي؟ أين يأخذ التقييم في الاعتبار الأشخاص الذين لا يمكن للمنتج الوصول إليهم؟ من استبعدته بنية العينة؟ أي نتيجة تقيس الوصول المحتمل، وأي نتيجة تقيس التعرض الفعلي؟ قد يكون لدولة كبيرة عدد كبير من السكان المؤهلين للمنتج وبالتالي تستحق وزناً كبيراً في العينة الرئيسية. ولكن إذا لم يكن المنتج متوفراً هناك، يجب على التدقيق عدم اختلاق مستخدمين. ويجب الإبلاغ عن فجوة الوصول بشكل منفصل.\n\nإذا كانت الدولة صغيرة جدًا، يجب أن يظل الوزن السكاني الرئيسي منخفضًا. ومع ذلك، لا يجب أن يكون غير مرئي تمامًا. يمكن ملاحظته من خلال لوحة مراقبة. إذا كانت اللغة بها عدد سكان قليل، فقد لا تحدد المتوسط العالمي. ومع ذلك، إذا كان هناك تحريف شديد في تمثيل تلك اللغة، يجب أن يكون مرئيًا أيضًا. إذا كان الشخص يعرف ثلاث لغات، يمكنه إنتاج ثلاث تجارب مختلفة. ومع ذلك، هم ليسوا ثلاثة أشخاص مختلفين. إذا كان منتج الذكاء الاصطناعي يقدم سلوكًا معينًا فقط في خطة مدفوعة، فإن درجة المستخدمين المجانيين لا تمثل تلك الخطة. لوحة السكان البشرية مناسبة لمنتج محادثة استهلاكية. قد لا يكون نفس نموذج السكان مناسبًا لواجهة برمجة التطبيقات أو منتج المؤسسة. لذلك، فإن قانون القياس الخامس لـ NOMOS هو كما يلي:\n\n> حتى أعلى الدرجات حساسية تعطي الإجابة الصحيحة على السؤال الخطأ إذا كان المقام غير صحيح.\n\nقانونه السادس هو:\n\n> وزن السكان لا يحل محل وضوح البلد واللغة.\n\nأما القانون السابع فهو كما يلي:\n\n> الشخص الذي لا يمكنه الوصول إلى [شيء ما] لم يتم تمثيله بشكل خاطئ؛ ومع ذلك، فإنهم جزء من حدود الوصول العالمية.\n\nقانونها الثامن هو كما يلي:\n\n> وجود شخص لديه عدة حسابات أو لغات أو جلسات لا يزيد من عدد السكان البشر.\n\nالقانون التاسع هو كما يلي:\n\n> القياس العالمي ليس ادعاءً بأن الجميع يتم قياسهم؛ إنه سجل صادق لمن تم قياسه ومن لم يتم.\n\n## طلب قسم 5 من NOMOS\n\n> لا تعطيني فقط أعداد سكان الدول. / أظهر أي الأشخاص يمكنهم فعليًا استخدام المنتج.\n\n> لا تملأ دولة كبيرة بمستخدمين مزيفين عندما لا يكون المنتج موجودًا هناك.\n\n> لا تعطي شخصًا واحدًا لدولة صغيرة وتعلن أن رد هذا الشخص هو صوت الدولة.\n\n> لا تكرر شخصًا بقدر حساباته ولغاته وجلساته.\n\n> لا تخلط بين اللغة الرسمية والاستخدام الفعلي للغة من قبل الناس.\n\n> لا تجعل مستخدمًا مجانيًا ممثلًا لخطة مدفوعة، أو مستخدمًا للهواتف المحمولة ممثلًا لواجهة الويب.\n\n> لا تعتبر لوحة المتطوعين سكانًا عشوائيين من العالم.\n\n> لا تمحُ مستخدمًا ذو احتياجات وصول من السكان لأن الأداة لا تعمل.\n\n> لا تزيل السكان الذين لا يصلهم المنتج من درجة الدقة وتخفي فجوة الوصول العالمية.\n\n> لا تطبّق نفس الحصة على سؤال السعر كما تطبّق على سؤال الهوية، ولا على علامة تجارية عالمية كما تطبّق على ترخيص محلي.\n\n> أولاً، حدد المنتج. / ثم حدد السؤال. / ثم حدد الكون البشري. / ثم قيد الوصول، اللغة، العمر، والواجهة. / ثم اشرح من لا يمكنك اختياره. / وفقط بعد ذلك وزع أشخاص 1,000.\n\n## جملة ختام الفصل\n\n> في GEO-1000، العدالة ليست في إعطاء نفس عدد الأشخاص لكل دولة؛ بل هي تمثيل كل فرد في السكان المستهدفين الصحيحين، بالترجيح المناسب، دون إخفاء الأماكن التي لم يتم قياسهم فيها.\n\n## النواة المعيارية\n\n> يجب على كل تدقيق سكاني في GEO أن يحدد، قبل فحص النتائج، مجتمعًا مستهدفًا من المستخدمين مقيدًا بزمن ومحددًا لكل منتج، وذلك لكل من: - منتج الذكاء الاصطناعي وواجهة الاستخدام، - البلد أو الاختصاص القضائي، - العمر وشروط الوصول المشروع، - حالة الحساب أو الخطة، - اللغة والإعداد المحلي، - الواجهة، - عائلة المُدخلات، - وغرض القياس. ولا يجوز اعتبار إجمالي السكان المقيمين مجتمعًا مؤهلًا لاستخدام المنتج من دون تعديلات مبررة للأهلية. ويجب الإبلاغ عن عدم توافر المنتج بوصفه قيدًا على تغطية الوصول، لا أن يُحتسب بصمت تمثيلًا غير صحيح أو يُحذف بصمت من النطاق العالمي. ويجب أن تظل مفاهيم إمكانية الوصول، والاستخدام النشط، والتعرض الفعلي، ونطاق الوصول الطبيعي، وقاعدة المقارنة المشتركة، والأهمية السوقية، وقابلية الرصد البحثي منفصلة. ولا يجوز التعامل مع الأشخاص والحسابات والجلسات واللغات وملاحظات المنتجات بوصفها وحدات سكانية قابلة للتبادل. ويجب إعادة ترجيح البلدان واللغات ومجموعات إمكانية الوصول المفرط في أخذ عينات منها عند تقدير المجتمع، مع إبقائها ظاهرة بصورة منفصلة لتحليل العدالة والتغطية. ويجوز لملاحظات مراقب الدولة أن تثبت وجود تغطية للرصد الجغرافي، لكنها لا يجوز أن تُقدَّم بوصفها درجات موثوقة إحصائيًا على مستوى الدولة. ولا يجوز إلزام المشاركين بتجاوز قيود المنتج أو الموقع الجغرافي أو العمر أو الهوية أو الحساب للانضمام إلى اللوحة السكانية الرسمية. ويجب أن يكون لكل إطار سكاني رقم إصدار ومصادر موثقة، وأن يراعي عدم اليقين، وأن يُنسب إلى شخص أو منظمة مسؤولة.","character_count":55885,"record_sha256":"2347fffa7465c7bc1bc2dc96760473c018e6d35de80d9cda0c7d6317adc30a61"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-ar-chapter-06","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"ar","language_name":"Arabic","direction":"rtl","record_type":"chapter","sequence":8,"chapter_number":6,"item_number":null,"title":"عينة GEO-1000 المتناسبة مع السكان","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/ar/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22041753","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22041753","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K04","K05","K07","K08"],"source_word_count":8195,"source_document_sha256":"a851520c99cda8b6b395216ec7468472c98216f38ab18e61fede32ccf3c80dda","structured_json":"{\"number\":6,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH06\",\"title\":\"عينة GEO-1000 المتناسبة مع السكان\",\"subtitle\":null,\"sourceFile\":\"6.ci bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"CF13DD3AF6C4AC35B7D35B8DC2C3096674BF4514B9FA0C4DFA526890C9C7414E\",\"sourceWordCount\":8195,\"sourceIds\":[\"K04\",\"K05\",\"K07\",\"K08\"],\"machine\":{\"chapter\":6,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH06\",\"title\":\"عينة GEO-1000 المتناسبة مع السكان\",\"subtitle\":null,\"sourceIds\":[\"K04\",\"K05\",\"K07\",\"K08\"],\"normativeRuleId\":\"NOMOS-AUDIT-CH06-R01\",\"normativeRuleEnglish\":\"For each AI product and principal measurement wave, the GEO-1000 Population Panel SHOULD target at least 1,000 valid product-observations unless a different target is explicitly justified. Sample allocation MUST be designed, versioned, and locked before AI responses are observed. Primary allocation MUST be based on the product-eligible target population, not raw resident population, invitation counts, accounts, sessions, or convenience availability. Fractional allocations MUST be converted to integer quotas using a predeclared, reproducible, outcome-blind method. Positive-mass populations MUST NOT be deterministically assigned zero selection probability when the audit claims inference to the full target population. Small populations MAY be represented through justified pooled strata and probability-proportional selection. Country Observer, Language Fairness, and Accessibility observations MAY supplement the main panel, but MUST remain separately labelled and appropriately reweighted. Oversampled groups MUST NOT receive their raw sample share as population weight. Participant replacement MUST be based only on predeclared recruitment or protocol-validity conditions. Incorrect, negative, refused, or critical AI outputs MUST NOT trigger replacement. Persons, accounts, sessions, languages, and AI-product observations MUST remain distinct units. Design weights, nonresponse adjustments, calibration, trimming, clustering, paired observations, and effective sample size MUST be documented. Any post-result change to quotas, strata, pools, weights, exclusions, or sample targets MUST create a new analysis version and preserve the original record.\",\"normativeRuleSourceTurkish\":\"Her AI ürünü ve ana ölçüm dalgası için GEO-1000 Population Panel, farklı bir hedef açıkça gerekçelendirilmedikçe en az 1.000 geçerli ürün-gözlemini hedeflemelidir. Örneklem tahsisi AI yanıtları görülmeden önce tasarlanmalı, sürümlenmeli ve kilitlenmelidir. Ana tahsis toplam ülke nüfusuna, davet sayısına, hesaplara, oturumlara veya kolaylık örneklemine değil ürün-uygun hedef insan nüfusuna dayanmalıdır. Küsuratlı kotalar önceden ilan edilmiş ve sonuçtan bağımsız yöntemle tam sayıya çevrilmelidir. Pozitif nüfus kütlesi taşıyan gruplara, bütün hedef nüfus adına çıkarım yapılırken deterministik sıfır seçilme olasılığı verilemez. Fazla örneklenen gruplar ham örneklem paylarını nüfus ağırlığı olarak kullanamaz. Yanlış, olumsuz, ret veya Critical AI çıktısı katılımcı değiştirme nedeni olamaz.\",\"machineBlocksEnglish\":[{\"blockId\":\"CH06-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"58. MACHINE-READABLE ALLOCATION RECORD\",\"sourceParagraph\":1512},{\"blockId\":\"CH06-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":1513},{\"blockId\":\"CH06-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1514},{\"blockId\":\"CH06-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationShare\\\": 0.002,\",\"sourceParagraph\":1515},{\"blockId\":\"CH06-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rawQuota\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":1516},{\"blockId\":\"CH06-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetValid\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":1517},{\"blockId\":\"CH06-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"withinPoolSelection\\\": {\",\"sourceParagraph\":1518},{\"blockId\":\"CH06-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"method\\\": \\\"PPS_ELIGIBLE_POPULATION\\\",\",\"sourceParagraph\":1519},{\"blockId\":\"CH06-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countries\\\": [\",\"sourceParagraph\":1520},{\"blockId\":\"CH06-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1521},{\"blockId\":\"CH06-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCode\\\": \\\"SYN-H\\\",\",\"sourceParagraph\":1522},{\"blockId\":\"CH06-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"eligiblePopulation\\\": 1500000,\",\"sourceParagraph\":1523},{\"blockId\":\"CH06-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conditionalSelectionShare\\\": 0.75\",\"sourceParagraph\":1524},{\"blockId\":\"CH06-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1525},{\"blockId\":\"CH06-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1526},{\"blockId\":\"CH06-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCode\\\": \\\"SYN-I\\\",\",\"sourceParagraph\":1527},{\"blockId\":\"CH06-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"eligiblePopulation\\\": 400000,\",\"sourceParagraph\":1528},{\"blockId\":\"CH06-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conditionalSelectionShare\\\": 0.2\",\"sourceParagraph\":1529},{\"blockId\":\"CH06-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1530},{\"blockId\":\"CH06-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1531},{\"blockId\":\"CH06-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCode\\\": \\\"SYN-J\\\",\",\"sourceParagraph\":1532},{\"blockId\":\"CH06-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"eligiblePopulation\\\": 100000,\",\"sourceParagraph\":1533},{\"blockId\":\"CH06-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conditionalSelectionShare\\\": 0.05\",\"sourceParagraph\":1534},{\"blockId\":\"CH06-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1535},{\"blockId\":\"CH06-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":1536},{\"blockId\":\"CH06-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1537},{\"blockId\":\"CH06-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1538},{\"blockId\":\"CH06-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":1539},{\"blockId\":\"CH06-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1540},{\"blockId\":\"CH06-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supplementaryPanels\\\": {\",\"sourceParagraph\":1541},{\"blockId\":\"CH06-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countrySentinel\\\": {\",\"sourceParagraph\":1542},{\"blockId\":\"CH06-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetValid\\\": 3,\",\"sourceParagraph\":1543},{\"blockId\":\"CH06-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedCountries\\\": [\\\"SYN-H\\\", \\\"SYN-I\\\", \\\"SYN-J\\\"],\",\"sourceParagraph\":1544},{\"blockId\":\"CH06-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryScoresFromSingleObservationAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1545},{\"blockId\":\"CH06-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedInPopulationEstimateWithFullSentinelWeight\\\": false\",\"sourceParagraph\":1546},{\"blockId\":\"CH06-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1547},{\"blockId\":\"CH06-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageFairness\\\": {\",\"sourceParagraph\":1548},{\"blockId\":\"CH06-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetValid\\\": 50,\",\"sourceParagraph\":1549},{\"blockId\":\"CH06-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"oversampledLanguage\\\": \\\"SYN-LANG-Y\\\",\",\"sourceParagraph\":1550},{\"blockId\":\"CH06-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reweightToPopulation\\\": true\",\"sourceParagraph\":1551},{\"blockId\":\"CH06-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1552},{\"blockId\":\"CH06-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accessibility\\\": {\",\"sourceParagraph\":1553},{\"blockId\":\"CH06-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetValid\\\": 40,\",\"sourceParagraph\":1554},{\"blockId\":\"CH06-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"separateDiagnosticReporting\\\": true\",\"sourceParagraph\":1555},{\"blockId\":\"CH06-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1556},{\"blockId\":\"CH06-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1557},{\"blockId\":\"CH06-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fieldwork\\\": {\",\"sourceParagraph\":1558},{\"blockId\":\"CH06-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"expectedCompletionRate\\\": 0.82,\",\"sourceParagraph\":1559},{\"blockId\":\"CH06-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"expectedProtocolValidityRate\\\": 0.92,\",\"sourceParagraph\":1560},{\"blockId\":\"CH06-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"plannedInvitationsMainPanel\\\": 1326,\",\"sourceParagraph\":1561},{\"blockId\":\"CH06-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reserveListsPreselected\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1562},{\"blockId\":\"CH06-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseContentMayTriggerReplacement\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1563},{\"blockId\":\"CH06-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validityReviewBeforeSemanticScoring\\\": true\",\"sourceParagraph\":1564},{\"blockId\":\"CH06-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1565},{\"blockId\":\"CH06-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"weights\\\": {\",\"sourceParagraph\":1566},{\"blockId\":\"CH06-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"baseDesignWeight\\\": \\\"INVERSE_SELECTION_PROBABILITY\\\",\",\"sourceParagraph\":1567},{\"blockId\":\"CH06-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nonresponseAdjustment\\\": \\\"PREDECLARED_RESPONSE_CLASSES\\\",\",\"sourceParagraph\":1568},{\"blockId\":\"CH06-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"calibration\\\": \\\"COUNTRY_LANGUAGE_TOTALS\\\",\",\"sourceParagraph\":1569},{\"blockId\":\"CH06-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"trimming\\\": {\",\"sourceParagraph\":1570},{\"blockId\":\"CH06-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"enabled\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1571},{\"blockId\":\"CH06-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ifEnabledRequiresNewAnalysisVersion\\\": true\",\"sourceParagraph\":1572},{\"blockId\":\"CH06-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1573},{\"blockId\":\"CH06-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"effectiveSampleSizeRequired\\\": true\",\"sourceParagraph\":1574},{\"blockId\":\"CH06-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1575},{\"blockId\":\"CH06-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonFrames\\\": {\",\"sourceParagraph\":1576},{\"blockId\":\"CH06-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nativeReachAllocation\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1577},{\"blockId\":\"CH06-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"commonSupportAllocation\\\": \\\"SEPARATE_RECORD_REQUIRED\\\"\",\"sourceParagraph\":1578},{\"blockId\":\"CH06-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1579},{\"blockId\":\"CH06-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governance\\\": {\",\"sourceParagraph\":1580},{\"blockId\":\"CH06-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"allocationApprovedBeforeResponses\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1581},{\"blockId\":\"CH06-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountableHumanRole\\\": \\\"SAMPLE_DESIGN_OWNER\\\",\",\"sourceParagraph\":1582},{\"blockId\":\"CH06-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedAt\\\": \\\"2026-08-18T09:00:00Z\\\",\",\"sourceParagraph\":1583},{\"blockId\":\"CH06-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"resultDrivenChangesProhibited\\\": true\",\"sourceParagraph\":1584},{\"blockId\":\"CH06-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1585},{\"blockId\":\"CH06-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1586},{\"blockId\":\"CH06-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1587},{\"blockId\":\"CH06-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"This record:\",\"sourceParagraph\":1588},{\"blockId\":\"CH06-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"It is not actual product or country data,\",\"sourceParagraph\":1589},{\"blockId\":\"CH06-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"It is not an actual sampling plan.\",\"sourceParagraph\":1590},{\"blockId\":\"CH06-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"It is a synthetic representation of the reproducible allocation structure.\",\"sourceParagraph\":1591},{\"blockId\":\"CH06-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MACHINE-READABLE RULE OF SECTION 59\",\"sourceParagraph\":1593},{\"blockId\":\"CH06-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH06-R01\",\"sourceParagraph\":1594},{\"blockId\":\"CH06-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"For each AI product and principal measurement wave, the GEO-1000\",\"sourceParagraph\":1596},{\"blockId\":\"CH06-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Population Panel SHOULD target at least 1,000 valid product-observations\",\"sourceParagraph\":1597},{\"blockId\":\"CH06-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"unless a different target is explicitly justified.\",\"sourceParagraph\":1598},{\"blockId\":\"CH06-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Sample allocation MUST be designed, versioned, and locked before AI\",\"sourceParagraph\":1600},{\"blockId\":\"CH06-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"responses are observed.\",\"sourceParagraph\":1601},{\"blockId\":\"CH06-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Primary allocation MUST be based on the product-eligible target population,\",\"sourceParagraph\":1603},{\"blockId\":\"CH06-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"not raw resident population, invitation counts, accounts, sessions, or\",\"sourceParagraph\":1604},{\"blockId\":\"CH06-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"convenience availability.\",\"sourceParagraph\":1605},{\"blockId\":\"CH06-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Fractional allocations MUST be converted to integer quotas using a\",\"sourceParagraph\":1607},{\"blockId\":\"CH06-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"predeclared, reproducible, outcome-blind method.\",\"sourceParagraph\":1608},{\"blockId\":\"CH06-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Positive-mass populations MUST NOT be deterministically assigned zero\",\"sourceParagraph\":1610},{\"blockId\":\"CH06-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"selection probability when the audit claims inference to the full target\",\"sourceParagraph\":1611},{\"blockId\":\"CH06-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"population. Small populations MAY be represented through justified pooled\",\"sourceParagraph\":1612},{\"blockId\":\"CH06-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"strata and probability-proportional selection.\",\"sourceParagraph\":1613},{\"blockId\":\"CH06-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Country Observer, Language Fairness, and Accessibility observations MAY\",\"sourceParagraph\":1615},{\"blockId\":\"CH06-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"supplement the main panel, but MUST remain separately labelled and\",\"sourceParagraph\":1616},{\"blockId\":\"CH06-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"appropriately reweighted.\",\"sourceParagraph\":1617},{\"blockId\":\"CH06-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Oversampled groups MUST NOT receive their raw sample share as population\",\"sourceParagraph\":1619},{\"blockId\":\"CH06-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"weight.\",\"sourceParagraph\":1620},{\"blockId\":\"CH06-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Participant replacement MUST be based only on predeclared recruitment or\",\"sourceParagraph\":1622},{\"blockId\":\"CH06-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"protocol-validity conditions. Incorrect, negative, refused, or critical AI\",\"sourceParagraph\":1623},{\"blockId\":\"CH06-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"outputs MUST NOT trigger replacement.\",\"sourceParagraph\":1624},{\"blockId\":\"CH06-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Persons, accounts, sessions, languages, and AI-product observations MUST\",\"sourceParagraph\":1626},{\"blockId\":\"CH06-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"remain distinct units.\",\"sourceParagraph\":1627},{\"blockId\":\"CH06-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Design weights, nonresponse adjustments, calibration, trimming, clustering,\",\"sourceParagraph\":1629},{\"blockId\":\"CH06-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"paired observations, and effective sample size MUST be documented.\",\"sourceParagraph\":1630},{\"blockId\":\"CH06-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Any post-result change to quotas, strata, pools, weights, exclusions, or\",\"sourceParagraph\":1632},{\"blockId\":\"CH06-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"sample targets MUST create a new analysis version and preserve the original\",\"sourceParagraph\":1633},{\"blockId\":\"CH06-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"record.\",\"sourceParagraph\":1634},{\"blockId\":\"CH06-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Normative Turkish equivalent:\",\"sourceParagraph\":1635},{\"blockId\":\"CH06-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"For each AI product and main measurement wave, the GEO-1000 Population Panel should target at least 1,000 valid product-observations unless a different target is explicitly justified. Sample allocation should be designed, finalised, and locked before AI responses are seen. The main allocation should be based on the product-eligible target human population, not on total country population, number of invitations, accounts, sessions, or convenience samples. Fractional quotas should be announced in advance and rounded to whole numbers using a method independent of the results. Groups with a positive population mass cannot be assigned a deterministic zero probability of selection when making inferences for the entire target population. Over-sampled groups cannot use raw sample shares as population weights. Incorrect, negative, rejected, or Critical AI output cannot be a reason for participant replacement.\",\"sourceParagraph\":1636}],\"normativeRuleLocalized\":\"ينبغي أن تستهدف لوحة السكان GEO-1000، لكل منتج ذكاء اصطناعي ولكل موجة قياس رئيسية، ما لا يقل عن 1,000 ملاحظة صالحة للمنتج، ما لم يُبرَّر صراحة هدف مختلف. ويجب تصميم توزيع العينة وضبط إصداره وتثبيته قبل رصد استجابات الذكاء الاصطناعي. ويجب أن يستند التوزيع الأساسي إلى المجتمع المستهدف المؤهل لاستخدام المنتج، لا إلى العدد الخام للسكان المقيمين أو أعداد الدعوات أو الحسابات أو الجلسات أو سهولة التوافر. ويجب تحويل التوزيعات الكسرية إلى حصص صحيحة بطريقة معلنة مسبقًا وقابلة لإعادة الإنتاج وعمياء عن النتائج. ولا يجوز منح أي فئة ذات وزن إيجابي في المجتمع احتمال اختيار يساوي صفرًا بصورة حتمية عندما يدّعي التدقيق إمكان الاستدلال على المجتمع المستهدف كاملًا. ويجوز تمثيل الفئات السكانية الصغيرة من خلال طبقات مدمجة مبررة واختيار احتمالي متناسب. ويجوز لملاحظات مراقب الدولة والعدالة اللغوية وإمكانية الوصول أن تكمّل اللوحة الرئيسية، شريطة أن تظل موسومة بصورة منفصلة وأن يعاد ترجيحها على نحو ملائم. ولا يجوز منح المجموعات المفرط في أخذ عينات منها حصتها الخام في العينة بوصفها وزنًا سكانيًا. ويجب أن يستند استبدال المشاركين حصرًا إلى شروط تجنيد معلنة مسبقًا أو شروط تتعلق بصلاحية البروتوكول. ولا يجوز أن تؤدي استجابة ذكاء اصطناعي خاطئة أو سلبية أو رافضة أو حرجة إلى استبدال المشارك. ويجب إبقاء الأشخاص والحسابات والجلسات واللغات وملاحظات منتجات الذكاء الاصطناعي وحدات منفصلة. كما يجب توثيق أوزان التصميم وتعديلات عدم الاستجابة والمعايرة والتقليم والتجميع العنقودي والملاحظات المقترنة وحجم العينة الفعّال. وأي تغيير بعد ظهور النتائج في الحصص أو الطبقات أو المجموعات أو الأوزان أو الاستبعادات أو أهداف العينة يجب أن ينشئ إصدارًا جديدًا من التحليل مع حفظ السجل الأصلي.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH06-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"58. سجل التخصيص القابل للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":1512,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":1513,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1514,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationShare\\\": 0.002,\",\"sourceParagraph\":1515,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rawQuota\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":1516,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetValid\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":1517,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"withinPoolSelection\\\": {\",\"sourceParagraph\":1518,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الطريقة\\\": \\\"PPS_POPULATION_ELIGIBLE\\\",\",\"sourceParagraph\":1519,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الدول\\\": [\",\"sourceParagraph\":1520,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1521,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCode\\\": \\\"SYN-H\\\",\",\"sourceParagraph\":1522,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"eligiblePopulation\\\": 1500000,\",\"sourceParagraph\":1523,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conditionalSelectionShare\\\": 0.75\",\"sourceParagraph\":1524,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1525,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1526,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCode\\\": \\\"SYN-I\\\",\",\"sourceParagraph\":1527,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"eligiblePopulation\\\": 400000,\",\"sourceParagraph\":1528,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conditionalSelectionShare\\\": 0.2\",\"sourceParagraph\":1529,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1530,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1531,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCode\\\": \\\"SYN-J\\\",\",\"sourceParagraph\":1532,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"eligiblePopulation\\\": 100000,\",\"sourceParagraph\":1533,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conditionalSelectionShare\\\": 0.05\",\"sourceParagraph\":1534,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1535,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":1536,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1537,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1538,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":1539,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1540,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supplementaryPanels\\\": {\",\"sourceParagraph\":1541,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countrySentinel\\\": {\",\"sourceParagraph\":1542,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetValid\\\": 3,\",\"sourceParagraph\":1543,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedCountries\\\": [\\\"SYN-H\\\", \\\"SYN-I\\\", \\\"SYN-J\\\"],\",\"sourceParagraph\":1544,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryScoresFromSingleObservationAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1545,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedInPopulationEstimateWithFullSentinelWeight\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1546,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1547,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageFairness\\\": {\",\"sourceParagraph\":1548,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetValid\\\": 50,\",\"sourceParagraph\":1549,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"oversampledLanguage\\\": \\\"SYN-LANG-Y\\\",\",\"sourceParagraph\":1550,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reweightToPopulation\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1551,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1552,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"إمكانية الوصول\\\": {\",\"sourceParagraph\":1553,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetValid\\\": 40,\",\"sourceParagraph\":1554,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"separateDiagnosticReporting\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1555,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1556,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1557,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"العمل الميداني\\\": {\",\"sourceParagraph\":1558,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"expectedCompletionRate\\\": 0.82,\",\"sourceParagraph\":1559,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"expectedProtocolValidityRate\\\": 0.92,\",\"sourceParagraph\":1560,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"plannedInvitationsMainPanel\\\": 1326,\",\"sourceParagraph\":1561,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reserveListsPreselected\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1562,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseContentMayTriggerReplacement\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1563,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validityReviewBeforeSemanticScoring\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1564,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1565,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الأوزان\\\": {\",\"sourceParagraph\":1566,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"baseDesignWeight\\\": \\\"احتمالية الاختيار المعكوسة\\\"}\",\"sourceParagraph\":1567,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nonresponseAdjustment\\\": \\\"فئات الاستجابة المحددة مسبقًا\\\",\",\"sourceParagraph\":1568,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المعايرة\\\": \\\"إجمالي الدول واللغات\\\",\",\"sourceParagraph\":1569,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"التقليص\\\": {\",\"sourceParagraph\":1570,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ممكّن\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1571,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ifEnabledRequiresNewAnalysisVersion\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1572,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1573,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"effectiveSampleSizeRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1574,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1575,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonFrames\\\": {\",\"sourceParagraph\":1576,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nativeReachAllocation\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1577,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"commonSupportAllocation\\\": \\\"مطلوب سجل منفصل\\\"\",\"sourceParagraph\":1578,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1579,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحوكمة\\\": {\",\"sourceParagraph\":1580,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"allocationApprovedBeforeResponses\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1581,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountableHumanRole\\\": \\\"مالك تصميم العينة\\\",\",\"sourceParagraph\":1582,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedAt\\\": \\\"2026-08-18 T0 9:00:00 Z\\\",\",\"sourceParagraph\":1583,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"resultDrivenChangesProhibited\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1584,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1585,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1586,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1587,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"هذا السجل:\",\"sourceParagraph\":1588,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ليست البيانات الحقيقية للمنتج أو الدولة,\",\"sourceParagraph\":1589,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ليست خطة أخذ عينات فعلية.\",\"sourceParagraph\":1590,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"إنها تمثيل اصطناعي لهياكل التوزيع القابلة لإعادة الإنتاج.\",\"sourceParagraph\":1591,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قاعدة قابلة للقراءة آليًا للقسم 59\",\"sourceParagraph\":1593,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معرّف القاعدة: NOMOS-تَدقيق-CH06-R01\",\"sourceParagraph\":1594,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"بالنسبة لكل منتج ذكاء اصطناعي ولكل موجة قياس رئيسية، يجب أن يستهدف لوحة السكان GEO-1000\",\"sourceParagraph\":1596,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"على الأقل 1,000 من الملاحظات الصالحة للمنتج\",\"sourceParagraph\":1597,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"إلا إذا تم تبرير هدف مختلف صراحة.\",\"sourceParagraph\":1598,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب تصميم وتوثيق وإقفال تخصيص العينة قبل ملاحظة ردود الذكاء الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":1600,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\",\"sourceParagraph\":1601,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يستند التخصيص الأساسي على السكان المستهدف المؤهل للمنتج،\",\"sourceParagraph\":1603,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"وليس على السكان المقيمين الخام، أو عدد الدعوات، أو الحسابات، أو الجلسات، أو توفر الراحة.\",\"sourceParagraph\":1604,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\",\"sourceParagraph\":1605,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب تحويل التخصيصات الكسرية إلى حصص صحيحة باستخدام\",\"sourceParagraph\":1607,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"طريقة محددة مسبقًا، قابلة للتكرار، وغير متأثرة بالنتيجة.\",\"sourceParagraph\":1608,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يجب تعيين الجماعات التي لها كتلة موجبة بصفر بطريقة حتمية\",\"sourceParagraph\":1610,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"احتمالية الاختيار عند ادعاءات التدقيق الاستدلال على الهدف الكامل\",\"sourceParagraph\":1611,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"السكان. قد يتم تمثيل التجمعات الصغيرة من خلال التجميع المبرر\",\"sourceParagraph\":1612,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الطبقات والاختيار وفقًا لاحتمال متناسب.\",\"sourceParagraph\":1613,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ملاحظات مراقب الدولة، وعدالة اللغة، وتوافرها في شهر مايو\",\"sourceParagraph\":1615,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تكملة اللوحة الرئيسية، ولكن يجب أن تظل موسومة بشكل منفصل و\",\"sourceParagraph\":1616,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"أُعيدت موازنتها بشكل مناسب.\",\"sourceParagraph\":1617,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ألا تتلقى المجموعات التي تم أخذ عينات زائدة لها حصتها الأولية من العينة كعدد السكان\",\"sourceParagraph\":1619,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الوزن.\",\"sourceParagraph\":1620,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يكون استبدال المشاركين بناءً فقط على شروط التوظيف المصرح بها مسبقًا أو\",\"sourceParagraph\":1622,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"شروط صلاحية البروتوكول. لا يجوز أن تؤدي المخرجات غير الصحيحة أو السلبية أو المرفوضة أو الحرجة للذكاء الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":1623,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"إلى الاستبدال.\",\"sourceParagraph\":1624,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تظل الأشخاص والحسابات والجلسات واللغات وملاحظات منتجات الذكاء الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":1626,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"وحدات متميزة.\",\"sourceParagraph\":1627,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب توثيق أوزان التصميم، وتعديلات عدم الاستجابة، والمعايرة، والتقليم، والتكتل،\",\"sourceParagraph\":1629,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"والملاحظات المزدوجة، وحجم العينة الفعّال.\",\"sourceParagraph\":1630,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يؤدي أي تغيير بعد النتائج في الحصص، والشرائح، والمجموعات، والأوزان، والاستبعادات، أو\",\"sourceParagraph\":1632,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"أهداف العينة إلى إنشاء نسخة تحليل جديدة والحفاظ على الأصلية\",\"sourceParagraph\":1633,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تسجيل.\",\"sourceParagraph\":1634,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المكافئ التركي المعياري:\",\"sourceParagraph\":1635,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يستهدف لوح السكان GEO-1000 لكل منتج ذكاء اصطناعي وكل موجة قياس رئيسية ما لا يقل عن 1,000 ملاحظات صالحة للمنتج ما لم يتم تبرير هدف مختلف صراحة. يجب تصميم تخصيص العينات والانتهاء منه وإقفاله قبل عرض استجابات الذكاء الاصطناعي. يجب أن يستند التخصيص الرئيسي إلى عدد السكان البشريين المؤهلين للمنتج، وليس على إجمالي عدد السكان في الدولة، أو عدد الدعوات، أو الحسابات، أو الجلسات، أو عينات الملاءمة. يجب الإعلان عن الحصص الجزئية مسبقًا وتقريبها إلى أعداد صحيحة باستخدام طريقة مستقلة عن النتائج. لا يمكن تخصيص احتمال صفري حتمي للاختيار للمجموعات ذات الكتلة السكانية الإيجابية عند إجراء استنتاجات للسكان المستهدفين بالكامل. لا يمكن للمجموعات التي تم أخذ عينات زائدة منها استخدام حصص العينة الخام كأوزان للسكان. لا يمكن أن يكون الإخراج غير الصحيح أو السلبي أو المرفوض أو الناتج الحاسم للذكاء الاصطناعي سببًا لاستبدال المشاركين.\",\"sourceParagraph\":1636,\"language\":\"ar\"}]}}","text":"## حد الفصل\n\nأقرت المادة 5 الحكم التالي:\n\n> يجب تعريف جمهور المستخدمين المستهدف لكل منتج ذكاء اصطناعي بشكل منفصل. إجمالي سكان أي دولة ليس بالضرورة جمهور المستخدمين المؤهلين للمنتج في تلك الدولة.\n\nوالآن نأتي إلى السؤال التالي:\n\n> من جمهور المستخدمين المؤهلين المحدد لـ GEO-1000، كم عدد الأشخاص الذين سيتم اختيارهم، من أي دولة، وما هي اللغة، وبأي طريقة؟\n\nجمهور المستخدمين المؤهلين للمنتج الذكاء الاصطناعي هو:\n\n- 40% في البلد أ،\n\n- 25% في البلد ب،\n\n- 15% في البلد ج،\n\n- 0.04% في بلد صغير\n\nإذا كان متاحًا، كيف يجب توزيع الملاحظات الصالحة 1,000؟ كيف سيتم تحويل الحصص الكسرية إلى أعداد صحيحة؟ هل سيتم استبعاد البلدان التي تكون حصة سكانها أقل من شخص واحد تمامًا؟ هل ستتغير أوزان السكان عند منح شخص واحد على الأقل لكل بلد؟ هل يمكن تجميع البلدان الصغيرة في مجموعة منفصلة؟ إذا تم أخذ عينات مفرطة لبعض اللغات لضمان الإنصاف اللغوي، كيف سيتم حساب النتيجة العالمية؟ إذا كان الهدف هو الحصول على 100 ملاحظات صالحة في بلد ما، كم عدد الأشخاص الذين يجب دعوتهم؟ من سيحل محل المشارك إذا لم يكمل المهمة؟ هل يمكن استبدال المستخدم الذي يقدم إجابات خاطئة؟ إذا اختبر نفس الشخص أكثر من منتج ذكاء اصطناعي، هل ستظل العينة مستقلة؟\n\nحتى مع عينة خام من 1,000 شخصًا، هل يمكن للأوزان غير المتساوية بدرجة كبيرة أن تقلل المعلومات الإحصائية الفعالة إلى ما هو أدنى من 1,000 ملاحظات مستقلة ومتساوية الوزن؟ هذه ليست مجرد تفاصيل تشغيلية. تصميم العينة يحدد مقدار التأثير الذي يمتلكه كل شخص على درجة GEO. قد تؤدي العينة المعيبة إلى:\n\n- إلى إعطاء وزن خاطئ للإجابات الصحيحة،\n\n- إلى تمثيل رمزي مفرط للدول الصغيرة،\n\n- إلى جعل السكان الكبيرين يبدو أصغر مما هم عليه،\n\n- إلى جعل اللغات منخفضة الموارد غير مرئية،\n\n- إلى عرض مستخدمي التكنولوجيا الطوعية كما لو كانوا يمثلون سكان العالم.\n\nيمكن تعديلها لتحقيق الدرجة المرغوبة بعد مراجعة النتائج. يتطلب الهيكل التدقيقي الذي تم إنشاؤه مسبقًا أن يكون كل تدقيق قابلاً للقياس وأن يحمل النموذج/المنتج تاريخًا وبلدًا ولغة ومجموعة استفسارات وعدد التكرارات وسجل القياس. ينطبق هذا القسم بنفس الانضباط على تصميم العينة. نظرًا لأن الأدلة الحقيقية تتطلب تحديد الحدود والسياق والزمن؛ فإنها تتطلب أيضًا إظهار كيفية إنشاء العينة. يتناول هذا القسم:\n\n- كيفية توزيع الملاحظات الصالحة 1,000 لهيئة السكان الرئيسية،\n\n- كيفية إنشاء الشرائح والخلايا،\n\n- كيفية إدارة الدول الصغيرة،\n\n- كيفية تحويل الكسور إلى أعداد صحيحة.\n\n- كيفية تحديد وزن الإفراط في العينة،\n\n- كيفية فصل دعوات المشاركة، والنسخ الاحتياطي، وأهداف الملاحظات الصحيحة،\n\n- كيفية وضع أوزان التصميم والتحليل،\n\n- سبب اختلاف حجم العينة الفعال عن العدد الخام\n\nيحدد. هذا الفصل لم يتطرق بعد إلى:\n\n- من أي مزود لوحة سيتم اختيار المشاركين،\n\n- التفاصيل الكاملة لتنفيذ الميدان في العينات الطوعية أو الاحتمالية،\n\n- مراجعة وتقييم الإجابات،\n\n- طريقة فترة الثقة النهائية،\n\n- جميع صيغ تسجيل NOMOS\n\nلم يتم الانتهاء منها بالكامل. مهمة القسم 6 هي:\n\n> حوّل السكان المستهدفين المحددين إلى عينة GEO-1000 مجمّدة، قابلة للوزن، وقابلة لإعادة الإنتاج قبل رؤية النتيجة.\n\n## NOMOS التحدي\n\nأنت تقوم بإعداد عينة عالمية من أشخاص 1,000 لمنتج ذكاء اصطناعي. السكان المؤهلون للمنتج في عشرة دول هم كما يلي:\n\nالحصص الخام وفق نسبة السكان الصافية:\n\nلا يمكن اختيار نصف شخص. لا يمكن إرسال 0.4 شخصًا إلى أي دولة. إذا قمت بتقريب الحصص الخام إلى أقرب عدد صحيح، فقد يتجاوز الإجمالي أو يقل عن 1,000. إذا أعطيت شخصًا واحدًا على الأقل لكل دولة، فإنك تُمثل الدولتين I و J بشكل مفرط مقارنة بحصصهما السكانية.\n\nإعطاء شخص واحد للدولة I يزيد حصتها النظرية بمقدار 2.5 مرة. إعطاء شخص واحد للدولة J يزيد حصتها النظرية بمقدار 10 مرة. يمكن تصحيح هذا التمثيل المتطرف إلى حد كبير. ولكن لا يمكنك إنتاج درجة دولة مع شخص واحد. ماذا يحدث إذا لم تعطي أحدًا للدولتين I و J؟\n\nإذا عرّفت هذه البلدان على أنها طبقات منفصلة وواجبة، فإن احتمال اختيار بعض الأشخاص في السكان المستهدفين يصبح صفراً. في هذه الحالة، يضعف الادعاء بوجود \"عينة احتمالية تمثل كامل السكان العالميين المناسبين\". الآن فكر في قرار أكثر خطورة. أولاً، تجمع الإجابات.\n\nالمستخدم الوحيد في البلد J يحصل على إجابة غير صحيحة. ثم تقول: \"حجم العينة في هذا البلد صغير جداً، فلنستبعده من النطاق.\" في البلد A، هناك العديد من الإجابات الإيجابية. تحتفظ به بالوزن الكامل. هذا لم يعد تقريباً. إنه تغيير في العينة بناءً على النتائج.\n\nفي حالة أخرى، تقوم بزيادة معدل السجلات غير الصالحة في مجموعة لغوية ذات نتائج منخفضة، باستخدام المشاركين الاحتياطيين فقط حتى يتم الحصول على استجابة إيجابية. هذا أيضًا ليس عينة. إنه آلية اختيار استجابة. الحكم الأول في هذا القسم هو:\n\n> يجب تأسيس العينة قبل رؤية استجابات الذكاء الاصطناعي.\n\nينص حكمه الثاني على:\n\n> لا يمكن أن يعتمد احتمال اختيار مشارك على صحة إجابته.\n\nتنص الفقرة الثالثة منه على:\n\n> يجب إدارة وضوح الدولة الصغيرة ووزن السكان في النتيجة العالمية بشكل منفصل.\n\nتنص المادة الرابعة على:\n\n> يمكن إجراء أخذ عينات زائد؛ لكن زيادة الوزن ليست إلزامية.\n\nتنص أحكامه الخامسة على:\n\n> سجلات 1,000 الخام لا تحتوي دائمًا على معلومات إحصائية مكافئة لملاحظات 1,000.\n\n## 1. غرض الفصل\n\nالغرض من هذا القسم هو تحويل الملاحظات الصالحة المستهدفة لـ 1,000 لكل منتج ذكاء اصطناعي وموجة قياس إلى تصميم عينة يمكن التحقق منه بناءً على عدد المستخدمين المؤهلين للمنتج. يقوم القسم بتوحيد التمييزات التالية:\n\n- السكان المستهدفون مقابل العينة المختارة\n\n- الحصة الخام مقابل التوزيع الصحيح للأعداد الصحيحة\n\n- لوحة السكان الرئيسية مقابل اللوحات التكميلية\n\n- رؤية البلد مقابل وزن البلد\n\n- الطبقات مقابل الخلايا التجريبية\n\n- طبقات البلد الكبير مقابل مجموعة البلد الصغير\n\n- التوزيع النسبي مقابل العينات الزائدة غير المتناسبة\n\n- حصة العينة مقابل حصة السكان\n\n- عدد الدعوات مقابل الهدف من الملاحظات الصالحة\n\n- المشارك الاحتياطي مقابل الاستبدال بعد النتائج\n\n- عدم صلاحية جمع البيانات مقابل مخرجات الذكاء الاصطناعي السلبية\n\n- وزن التصميم مقابل وزن النتائج\n\n- حجم العينة الخام مقابل حجم العينة الفعّال\n\n- عينة الدولة مقابل عينة اللغة\n\n- المستخدم متعدد اللغات مقابل أكثر من شخص واحد\n\n- الاختيار ذو المرحلة الواحدة مقابل الاختيار متعدد المراحل\n\n- توزيع نطاق الوصول الطبيعي مقابل توزيع قاعدة المقارنة المشتركة\n\n- تخصيص الموجة الفوري وتخصيص سلسلة الوقت\n\n- تقدير السكان وتحليل التعرف على الدولة أو اللغة\n\n- الملاحظات الرئيسية 1,000 مع المراقبين المساعدين وعينات العدالة\n\nفي نهاية هذا القسم، يجب أن يكون كل تدقيق قادراً على الإجابة على هذه الأسئلة:\n\n> لماذا تم توزيع ملاحظات 1,000 بهذه الأعداد على هذه الدولة واللغة ومجموعات المستخدمين؟\n\n> كيف تم تحديد وزن كل ملاحظة في النتيجة العالمية؟\n\n> من كان لديه احتمال صفري للاختيار ولماذا؟\n\n> كم عدد الأشخاص الذين تمت دعوتهم، وكم عدد الذين أكملوا، وكم عدد الملاحظات التي بقيت صالحة؟\n\n> هل تم تجميد نتائج العينة قبل عرضها؟\n\n## 2. الأحكام المعيارية المركزية\n\nيجب أن يستند العينة السكانية الأساسية GEO-1000 إلى تصميم أخذ عينات طبقي يخصص احتمالات اختيار معروفة أو متوقعة للأشخاص في إطار السكان المؤهلين للمنتج المجمد مسبقًا لكل منتج ذكاء اصطناعي وموجة قياس. الهدف الافتراضي للوحة السكان الأساسية هو:\n\n> على الأقل 1,000 ملاحظة صالحة لكل منتج ذكاء اصطناعي وموجة القياس الرئيسية\n\nيتم الحفاظ عليه. هذا الرقم:\n\n- ليس عدد الأشخاص المدعوين,\n\n- ليست عدد الحسابات،\n\n- ليس عدد لقطات الشاشة الخام،\n\nليست مجموع جميع اللوحات التكميلية. 1,000 هو الهدف للملاحظات الصالحة للمنتج التي تتوافق مع البروتوكول في لوحة السكان الرئيسية. يمكن لمراقبي الدول، لوحة عدالة اللغة، ولوحة الوصولية إنشاء عينات إضافية. هذه العينات الإضافية:\n\n- يمكن أن تزيد من حجم الحقل الإجمالي فوق 1,000،\n\n- يمكن استخدامها مع الأوزان المناسبة في نتيجة السكان العالميين،\n\nولكن لا يمكن استخدامها لتقليل هدف الملاحظات الصالحة 1,000 للوحة الرئيسية بشكل خفي.\n\n## 3. التمثيل الأساسي للعينة\n\nلمنتج AI معين a، موجة القياس w، وإطار السكان المستهدف، فإن الطبقات:\n\nh∈ H_{a,w}\n\nيتم الإشارة إليها. لكل طبقة:\n\n- Nh: تقدير عدد السكان المناسب للمنتج في الطبقة\n\n- N: إجمالي عدد السكان المستهدف\n\n- Wh: وزن السكان للطبقة\n\n- n: الهدف من ملاحظات اللوحة الأساسية الصالحة\n\n- qh: الحصة النسبية الخام\n\n- nh: العدد الصحيح المستهدف للملاحظات الصالحة المخصصة\n\nإجمالي السكان المستهدف:\n\nN= Σ_{h=1}^H N_h\n\nوزن السكان للطبقة:\n\nW_h= N_h/ N\n\nالحصة النسبية الخام:\n\nq_h= nW_h\n\nهو. التخصيص النسبي الرئيسي، في ظل الظروف المثالية:\n\nn_h≈ nW_h\n\nيجب أن يكون. ومع ذلك:\n\n- قد يكون qh كسرياً،\n\n- بعض الخلايا قد تقل عن شخص واحد،\n\n- قد تكون هناك حاجة لعينة تشخيصية دنيا لفئات اللغة والبلد الفرعية،\n\n- يمكن أيضاً فحص المجموعات الصغيرة عالية المخاطر،\n\nقد تختلف معدلات اكتمال الميدان. لذلك، الحصة الخام ليست التخصيص النهائي مباشرة.\n\n## 4. ثلاثة أغراض مميزة لتصميم العينة\n\nقد لا تفي العينة نفسها بجميع الأغراض بنفس القوة. يجب فصل ثلاثة أغراض.\n\n### 4.1. تقدير السكان العالميين\n\nيجيب على السؤال:\n\n> ما هي النتيجة التمثيلية التي سيرىها الشخص العادي في مجموعة المستخدمين العالمية المناسبة للمنتج؟\n\nالوزن السكاني هو الأولوية الأساسية.\n\n### 4.2. تشخيص الفئة الفرعية\n\nيجيب على السؤال:\n\n> ما الانحرافات التمثيلية التي تحدث في دول معينة أو لغات أو خطط أو مجموعات مستخدمين؟\n\nقد يكون من الضروري أخذ عينات إضافية من المجموعات الصغيرة.\n\n### 4.3. التغطية الجغرافية واللغوية\n\nيجيب على السؤال:\n\n> في أي دول ولغات يوجد على الأقل مراقبة فعلية للمستخدمين؟\n\nتصبح لوحات مراقب الدولة وعدالة اللغة مهمة. لا يمكن دمج هذه الأهداف الثلاثة بشكل غير مفهوم في عينة واحدة.\n\n## 5. هيكل العينة الرئيسي\n\nيتكون هيكل العينة الرئيسي المرشح لـ GEO-1000 من أربع طبقات.\n\n### 5.1. لوحة السكان\n\nكل منتج وموجة ذكاء اصطناعي تحتوي على حد أدنى من 1,000 ملاحظات صالحة كلوحة رئيسية. وهي تنتج تقديراً للسكان العالميين.\n\n### 5.2. تراكب مراقب الدولة\n\nيوفر ملاحظات جغرافية إضافية للدول الصغيرة التي لا يمكن تمثيلها مباشرة في لوحة السكان الرئيسية. يمكن أن تشير هذه الملاحظات إلى:\n\n- حدث واحد،\n\n- حالة الوصول،\n\n- احتياجات البحث المستقبلية\n\nهم لا يولدون نتيجة لدولة بمفردهم.\n\n### 5.3. زيادة عينة العدالة اللغوية\n\nيُنتج ملاحظات إضافية للغات منخفضة الموارد أو اللغات غير الممثلة بشكل كافٍ في اللوحة الرئيسية. يتم إعادة وزنها وفقًا لأوزان السكان الفعلية في النتيجة العالمية.\n\n### 5.4. زيادة عينة سهولة الوصول\n\nيقيس أيضًا مستخدمي التكنولوجيا المساعدة وسهولة الوصول، الذين لا يتم تمثيلهم بشكل كافٍ من قبل اللوحة القياسية. يتم تسجيل الكون المستهدف ووزن هذه الملاحظات بشكل منفصل.\n\n## 6. ما هو الشريحة؟\n\nالطبقة السكانية هي شريحة من السكان يتم إدارتها بشكل منفصل من حيث تخصيص العينة واحتمالية الاختيار. يمكن أن تكون الطبقة مزيجًا من واحد أو أكثر من المجالات التالية:\n\n- البلد\n\n- المنطقة\n\n- اللغة\n\n- الموقع\n\n- خطة الذكاء الاصطناعي\n\n- الويب أو الجوال\n\n- مسيطر عليه أو عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية\n\n- حالة الوصول\n\n- نوع المستخدم\n\n- الاختصاص القضائي\n\nإذا تم جعل كل تركيبة صغيرة طبقة منفصلة، تصبح العينة مجزأة. على سبيل المثال: الجمع بين البلد × اللغة × الخطة × الجوال/الويب × الفئة العمرية × نوع المستخدم يمكن أن ينتج عنه مئات أو آلاف الخلايا. الملاحظات في 1,000 لا توفر تقييمات موثوقة لمعظم هذه الخلايا. لذلك، يجب أن تكون التجزئة:\n\n- كبيرة.\n\n- قابل للقياس،\n\n- مناسب لحجم العينة\n\nيجب أن تكون.\n\n## 7. الطبقة ليست هي نفسها خلية التقرير\n\nيمكن عرضها بشكل منفصل على بطاقة نتائج المجموعة. ومع ذلك، لا يجب أن تكون طبقة منفصلة في تصميم العينة. على سبيل المثال:\n\n- لغة صغيرة،\n\n- مجموعة وصول محددة،\n\n- فئة عمرية معينة\n\nيمكن اختياره ضمن طبقة أوسع في العينة الرئيسية. لاحقًا، يمكن الإبلاغ عنه بشكل منفصل في التحليل. والعكس ممكن أيضًا: يمكن فصل منطقتين بشكل طبقي من أجل كفاءة العينات. ومع ذلك، في التقرير العام، يمكن دمجهما تحت نتيجة إقليمية واحدة. يجب أن يحمل تصميم الطبقات وهيكل التقرير سجلات منفصلة.\n\n## 8. تسلسل إنشاء الطبقة\n\nتسلسل المرشح للوحة السكان الرئيسية كما يلي:\n\n- منتج الذكاء الاصطناعي و واجهة المستخدم\n\n- نطاق الوصول الطبيعي أو إطار السكان قاعدة المقارنة المشتركة\n\n- الدولة أو مجموعة دول صغيرة\n\n- اللغة الرئيسية للتدقيق أو مجموعة اللغات\n\n- فصل خطة المواد/الواجهة، إذا لزم الأمر\n\n- إطار اختيار المشاركين\n\nلا يجب أن يتم عمل الخطة والواجهة كطبقات منفصلة لكل دولة. يمكن إدارتها من خلال:\n\n- الطبقة الفرعية،\n\n- الحصة،\n\n- التعيين العشوائي\n\nالطرق.\n\n## 9. طبقات الدول الكبيرة والصغيرة\n\nالحصة الخام لأي دولة:\n\nq_c= nN_c/ N\n\nتكون بهذا الشكل. إذا كانت الحصة الخام كبيرة بما فيه الكفاية، يمكن الاحتفاظ بالدولة مباشرة كطبقة منفصلة. يمكن أن يُطلق على هذا:\n\n#### طبقة الدولة المُمثلة ذاتيًا\n\nتحويل الدول التي لديها حصص أولية صغيرة جدًا بشكل فردي إلى طبقات إلزامية منفصلة قد يقلل من كفاءة السحب. يمكن تصنيف هذه الدول بشكل مناسب حسب:\n\n- إقليميًا،\n\n- عائلة اللغة،\n\n- نظام الوصول إلى المنتجات،\n\n- القرب الجغرافي\n\nيمكن تضمينها في مجموعات الدول الصغيرة.\n\n## 10. مجموعة الدول الصغيرة\n\nمجموعة الدول الصغيرة:\n\nليتم تمثيلها كـ B_r= {c_1, c_2, …, c_k}\n\nإجمالي السكان المؤهلين في المجموعة:\n\nN_{B_r}= Σ_{c∈B_r} N_c\n\nالحصة الأساسية للعينة:\n\nq_{B_r}= nN_{B_r}/ N\n\nيتم حسابه كما يلي. داخل التجمع، يمكن اختيار الدولة باحتمال يتناسب مع حجم السكان المؤهلين. احتمال اختيار الدولة c داخل التجمع:\n\nPr(c | B_r) = N_c/ N_{B_r}\n\nقد يكون كذلك. بعد ذلك يتم اختيار مشارك داخل الدولة المختارة. هذه الطريقة:\n\n- يمكن أن تمنع الدول الصغيرة من أن يكون لها احتمال صفر في الاختيار ضمن السكان المستهدفين،\n\n- لا تضمن أن كل دولة سيتم اختيارها في موجة معينة،\n\nتحافظ على تقدير السكان العالمي. عدم اختيار دولة في تلك الموجة:\n\n### لم يتم اختيارها في عينة السكان\n\nلا يعني: \"البلد ليس جزءًا من السكان المستهدفين.\"\n\n## 11. قيود تجميع الدول الصغيرة\n\nلا يمكن وضع الدول الصغيرة عشوائيًا في نفس المجموعة لمجرد صغر حجم سكانها. البلدان داخل المجموعة متشابهة بالقدر الذي يكون ذا أهمية:\n\n- الوصول إلى المنتج،\n\n- واجهة المستخدم\n\n- اللغة أو هيكلية المكان,\n\n- الوصول القانوني,\n\n- المنطقة الجغرافية,\n\n- طريقة جمع البيانات\n\nيجب أن يتم تنفيذها. لا يمكن وضع بلد بدون وصول إلى المنتج في نفس المجموعة الرئيسية مع بلد يتمتع بوصول كامل. لا يمكن إخفاء ظروف الاستخدام المختلفة.\n\n## 12. مجموعة الدول الصغيرة لا تنتج درجة الدولة\n\nملاحظة واحدة أو اثنتان مختارتان من المجموعة: يمكن استخدامها في المساهمة السكانية العالمية للمجموعة، وقد تشير إلى حدث في دولة واحدة. ومع ذلك، فهي لا تنتج درجة إحصائية منفصلة لدولة صغيرة. إذا كانت الدرجة المستندة إلى الدولة مرغوبة، بالإضافة إلى ذلك:\n\n- مراقب الدولة،\n\n- عينة محددة للدولة،\n\n- عينة تراكمية متعددة الموجات\n\nقد يكون مطلوبًا.\n\n## 13. التوزيع متناسب مع السكان الصغيرين\n\nالتوزيع التناسبي البحت:\n\nيستند إلى الصيغة:\n\nq_h= nW_h\n\nالمزايا:\n\n- من السهل فهمه لتقدير السكان الرئيسيين\n\n- يعطي الوزن بشكل طبيعي للسكان الكبار،\n\n- يمكن أن يقلل اختلافات الوزن،\n\nيمكن أن يقترب من تصميم ذو وزن ذاتي. القيود:\n\n- يمكن أن يقوم بأخذ عينات من عدد قليل جدًا من الدول الصغيرة واللغات،\n\n- قد يكون غير كافٍ لإنتاج درجات المجموعات الفرعية،\n\n- قد يترك المجموعات الصغيرة عالية المخاطر غير مرئية،\n\nيمكن أن يخلق حصصًا كسرية وقريبة من الصفر. لذلك، يمكن أن يكون التخصيص النسبي البحت افتراضيًا قويًا للوحة السكان الرئيسية. إنه لا يحل محل اللوحات التكاملية.\n\n## 14. تحويل الكسور إلى أعداد صحيحة\n\nالحصص الخام غالبًا ما تكون كسرية. يجب أن يكون التوزيع الإجمالي بالضبط ن. يمكن استخدام طريقة الباقي الأكبر كطريقة افتراضية.\n\n### 14.1. الخطوة الأولى\n\nيتم تقريب كل حصة خام للأسفل:\n\nb_h= ⌊q_h⌋\n\n### 14.2. الخطوة الثانية\n\nعدد الملاحظات غير المخصصة:\n\nR= n− Σ_h b_h\n\nيتم حسابه.\n\n### 14.3. الخطوة الثالثة\n\nالجزء الكسري من كل طبقة:\n\nf_h= q_h− b_h\n\nحيث f_h هو الجزء الكسري من q_h.\n\n### 14.4. الخطوة الرابعة\n\nيتم إضافة الرصدات المتبقية R واحدًا تلو الآخر إلى الطبقات التي تحتوي على أعلى قيم fh.\n\n### 14.5. حالة التساوي\n\nإذا كانت الأجزاء الكسرية للطبقتين متساوية:\n\n- حجم السكان،\n\n- ترتيب ثابت محدد مسبقًا،\n\n- بذرة عشوائية مسجلة\n\nيجب استخدام قاعدة مستقلة لكسر التعادل، بغض النظر عن النتيجة. لا يمكن اختيار بلد بناءً على النتائج.\n\n## 15. التخصيص الصحيح التركيبي\n\n### العرض التركيبي\n\nالسكان المناسبون في بداية القسم:\n\nإذا كانت الدول محمية كطبقات منفصلة، قم بالتقريب لأسفل:\n\nتبقى ملاحظة واحدة. يتم إضافتها إلى H لأن أعلى جزء هو 0.5 في الدولة H. التوزيع النهائي:\n\nعلى الرغم من أن هذا التصميم يحدد I و J كطبقات حتمية منفصلة، إذا لم يمنح فرصة للاختيار، فقد يشكل مشكلة من حيث استنتاج كامل الكون المستهدف. الحل الأكثر دقة هو مجموعة صغيرة من الدول.\n\n## 16. التوزيع التركيبي باستخدام مجموعة صغيرة من الدول\n\nالدول H و I و J:\n\nB_small= {H, I, J}\n\nيجب أن يتم دمجه في المجمع. عدد سكان المجمع:\n\n1,500,000+400,000+100,000=2,000,000\n\nالحصة في المجمع:\n\n1,000× 2,000,000/ 1,000,000,000= 2\n\nتصبح. التخصيص الرئيسي:\n\nأوزان اختيار الدول داخل المجمع:\n\nيتم اختيار ملاحظتين رئيسيتين للسكان وفقًا لهذه الاحتمالات. في نفس الموجة:\n\n- يمكن أن تأتي كلتا الملاحظتين من H,\n\n- إحداهما من H والأخرى من I,\n\n- نادراً من J\n\nيمكن أن يحدث هذا. التصميم لا يجعل J مرئيًا في كل موجة، لكنه لا يقلل من احتمال اختيار J إلى الصفر. إذا كان يجب ملاحظة J، يتم إضافته بشكل منفصل إلى لوحة مراقبي الدولة. ملاحظة مراقب الدولة لا تمنح J وزنًا قدره واحد في 1,000 في التوزيع العالمي الرئيسي؛ يحتفظ J بوزنه السكاني الحقيقي في اللوحة الرئيسية.\n\n## 17. الحد الأدنى لتعيين الخلايا\n\nقد لا يكون الحصة النسبية البحتة كافية لإجراء تحليل تشخيصي لبعض الفئات الفرعية. على سبيل المثال، الحصة الخام لخلايا اللغة قد تكون 8. لا يمكن إنتاج درجة لغة موثوقة مع ثمانية ملاحظات. في هذه الحالة، هناك ثلاثة خيارات:\n\n- عدم نشر درجة اللغة\n\n- دمج الخلية مع المجموعات المماثلة\n\n- زيادة أخذ العينات من الخلية\n\nيجب تحديد الحد الأدنى لتخصيص الخلية قبل النتائج.\n\n## 18. نطاقات الإبلاغ عن المرشحين\n\n### نطاقات الإبلاغ عن المرشحين — نطاقات الإبلاغ عن المرشحين\n\nالمعايير أدناه ليست قرارات علمية نهائية. يجب معايرتها من خلال تجربة تجريبية ومراجعة خارجية.\n\n#### 1–29 مشاهدات صالحة\n\nالحدث الفردي ومعدل الاكتشاف حسب البلد أو اللغة غير منشور\n\n### للمراقبة فقط\n\n#### 30–99 مشاهدات صالحة\n\nتقدير على مستوى استكشافي عدم اليقين واسع لا يُقدَّم حكم قطعي على المطابقة\n\n### استكشافي\n\n#### 100–199 مشاهدات صالحة\n\nتقدير مجموعة فرعية أولى يجب أن يكون عدم اليقين مرئيًا\n\n### مؤقت\n\n#### 200 وما فوق الملاحظات الصالحة\n\nمرشح تقدير مجموعة فرعية أقوى يتم تقييم تأثير التصميم والأوزان مرة أخرى\n\n### مرشح التقدير القياسي\n\nهذه النطاقات:\n\n- معدل الخطأ،\n\n- الدقة المتوقعة،\n\n- تغير الوزن،\n\n- تأثير التصميم\n\nلا يمكن اعتبارها تلقائيًا كافية دون أخذها في الاعتبار.\n\n## 19. أخذ عينات زائد\n\nقد يكون لدى بلد أو لغة أو مجموعة مستخدمين عدد من الملاحظات أكثر من حصتها من السكان. يُسمى هذا بأخذ العينات الزائدة. أغراضه:\n\n- لزيادة حساسية المجموعة الفرعية،\n\n- لجعل لغة منخفضة الموارد مرئية،\n\n- لفحص مجموعة صغيرة عالية المخاطر،\n\n- لتوسيع تغطية مراقب الدولة،\n\n- لتمثيل مستخدمي إمكانية الوصول بشكل كافٍ\n\nممكن. الإفراط في العينات ليس خطأ. ما هو خطأ:\n\n> إنه لاستخدام نسبة العينة من المجموعة التي تم أخذ عينات مفرطة منها كما لو كانت هي نسبة السكان الحقيقية.\n\n## 20. حصة السكان وحصة العينة\n\nحصة السكان للطبقة h:\n\nW_h= N_h/ N\n\nمشاركة العينة:\n\nS_h= n_h/ n\n\nفي النموذج. في التوزيع النسبي البحت:\n\nS_h≈ W_h\n\nحسنًا. في الغ_sampling المفرط:\n\nS_h> W_h\n\nهذا ممكن. في عينة صغيرة:\n\nS_h< W_h\n\nهذا ممكن. يجب أن يحتفظ تقدير السكان العالمي بقيم Wh بدلاً من Sh.\n\n## 21. الحمولة الأساسية للتصميم\n\nفي العينات الطبقية البسيطة، يمكن اعتبار الوزن الأساسي لكل ملاحظة داخل الطبقة h على النحو التالي:\n\nd_i= N_h/ n_h\n\nيمكن كتابة وزن الطبقة الموحد على النحو التالي:\n\na_h= W_h/ S_h\n\nيمكن أن يكون وزن مستوى الملاحظة الموحد:\n\nw_i= W_h/ n_h\n\nيتم التأكد من أن المجموع يساوي واحد:\n\nΣ_i w_i= 1\n\nيمكن حساب تقدير الانتقال الثنائي المرجح على النحو التالي:\n\nθ̂ = Σ_i w_iY_i\n\nهنا:\n\nYi=1: استجابة تلبي معيار الانتقال\n\nYi=0: استجابة لا تلبي المعيار\n\nهذا ممكن. لا يجب على النظام النهائي NOMOS استخدام النتائج الثنائية فقط. يمكن تطبيق نفس منطق الوزن أيضًا على درجات الاستجابة متعددة الأبعاد.\n\n## 22. مثال على أخذ عينات زائدة\n\n### مثال اصطناعي\n\nفي السكان المناسبين للدولة ب:\n\n- اللغة X: 80 بالمئة\n\n- اللغة Y: 20 بالمئة\n\nدع الأمر يكون كذلك. في لوحة السكان، هناك 250 ملاحظات للدولة ب. التوزيع البحت:\n\n- اللغة X: 200\n\n- اللغة Y: 50\n\nدع 50 ملاحظة إضافية للعدالة اللغوية تُؤخذ للغة Y. الملاحظات المجموعة:\n\n- اللغة X: 200\n\n- اللغة Y: 100\n\nحصة اللغة Y في العينة الخام:\n\n100/300 = 33.3%\n\nلقد كان كذلك. الحصة الفعلية للسكان هي 20%. في حساب السكان العالمي، لا يمكن للغة Y أن تأخذ وزن 33.3%. الأوزان المعيارية ضمن الطبقة:\n\n- إجمالي الوزن للغة X: 80%\n\n- إجمالي الوزن للغة Y: 20%\n\nيتم الحفاظ عليه. كل من الملاحظات 100 في لغة Y تتلقى وزنًا فرديًا أقل من ملاحظة واحدة في لغة X. بالمقابل، تُستخدم جميع الملاحظات 100 في تقرير التشخيص المنفصل للغة Y. هذه الطريقة: تزيد من وضوح المجموعة الفرعية، ولا تشوه تقدير السكان العالمي.\n\n## 23. توزيع المستخدمين متعددي اللغات\n\nقد يكون الشخص مناسبًا لأكثر من خلية لغة واحدة. واحدة من الأساليب المفضلة للوحة السكان الرئيسية هي تعيين لغة تدقيق رئيسية محددة مسبقًا للمستخدم. يمكن تحديد لغة التدقيق الرئيسية وفقًا لهذه الحقول:\n\n- لغة الاستخدام اليومي للذكاء الاصطناعي\n\n- اللغة الأم أو لغة المنزل\n\n- السوق والمنطقة\n\n- الكفاءة في استخدام المُدخل بشكل طبيعي\n\n- توازن اللوحة\n\nإذا كان سيتم اختبار المستخدم أيضًا بلغات أخرى، فتؤخذ هذه الملاحظات في الاعتبار:\n\n- لوحة متعددة اللغات مزدوجة،\n\n- لوحة عدالة اللغة\n\nويتم تصنيفها وفقًا لذلك. يُحظر أن يحصل الشخص نفسه على وزن سكاني كامل في جميع اللغات.\n\n## 24. تخصيص اللغة داخل البلد\n\nلنفرض أن السكان المناسبين لمجموعات اللغة l في البلد c هم: N_{c,l}. إذا كانت حصة البلد هي: n_c، فإن الحصة الأولية للغة:\n\nq_{c,l}= n_c× N_{c,l}/ Σ_l N_{c,l}\n\nيمكن حسابها على هذا النحو. ومع ذلك، إذا كانت مجموعات اللغة تتداخل:\n\nΣ_l N_{c,l}> N_c\n\nقد يكون ذلك ممكنًا. في هذه الحالة، استخدام الحصة المباشرة يؤدي إلى العد المزدوج. خيارات الحل:\n\n- تصنيف اللغة الأساسي للتدقيق،\n\n- تقسيم الوزن البشري،\n\n- نموذج مشترك متعدد اللغات,\n\n- لوحة اللغة المطابقة المنفصلة\n\nقد يتم استخدامها. يجب تسجيل الطريقة المستخدمة.\n\n## 25. تخصيص الخطة والواجهة ضمن السكان\n\nقد يتصرف المستخدمون المجانيون والمدفوعون أو واجهات الويب والجوال بشكل مختلف. ومع ذلك، فإن تقسيم كل خلية بلد–لغة بشكل منفصل إلى طبقات الخطة والواجهة يمكن أن يؤدي إلى تجزئة مفرطة للعينة. يمكن استخدام ثلاث طرق.\n\n### 25.1. التخصيص الجزئي بما يتناسب مع السكان\n\nإذا كانت توزيع المستخدمين الفعلي معروفًا، يتم التخصيص وفقًا لحصص الخطة والواجهة.\n\n### 25.2. التخصيص التجريبي المتوازن\n\nيتم إجراء أخذ عينات متساوية أو أكبر لمقارنة الفرق بين الخطة أو الواجهة. في التقدير العالمي، يتم إعادة وزنه إلى حصص الاستخدام الفعلية.\n\n### 25.3. درجات واجهة المنتج المنفصلة\n\nيتم الإبلاغ عن المنتجات المجانية على الويب، والمدفوعة على الويب، ومنتجات الهاتف المحمول كأجسام تدقيق منفصلة. يمكن أيضًا إنتاج نتيجة مجمعة. يجب تحديد النهج الذي سيتم استخدامه قبل القياس.\n\n## 26. رقم الدعوة والهدف من الملاحظة الصالحة\n\nإذا كان الهدف من الملاحظة الصالحة لفئة معينة هو nh، فإن دعوة nh شخصًا بالضبط عادةً لا تكون كافية. لأن:\n\n- بعض الأشخاص لا يشاركون،\n\n- وبعضهم لا يكمل المهمة,\n\n- بعض السجلات تظل خارج البروتوكول،\n\nبعض حزم الأدلة تصبح غير صالحة. دع معدل الإنجاز المتوقع للفئة يكون rh ومعدل الصلاحية المتوقع يكون vh. الهدف من الدعوة هو تقريبًا:\n\nm_h= ⌈n_h/ (r_h v_h)⌉\n\nيمكن حسابه كما يلي. مثال:\n\n- هدف الملاحظة الصالحة: 100\n\n- معدل الإنجاز المتوقع: 80 في المئة\n\n- معدل الصلاحية المتوقع: 90 في المئة\n\nm_h= ⌈100/ (0.80× 0.90)⌉ = 139\n\nيمكن دعوة الأشخاص. هذا ليس ضمانًا. مع تقدم المجال، يمكن استخدام نظام النسخ الاحتياطي المحدد مسبقًا.\n\n## 27. حد التضخم في الدعوات\n\nدعوة المزيد من الأشخاص وحدها لا تحل مشكلة تحيز العينة. قد يكون المستجيبون الأوائل مختلفين نظاميًا عن المستجيبين المتأخرين. أخذ أول 1,000 من المكتملين فقط:\n\n- المنطقة الزمنية،\n\n- اهتمام التكنولوجيا،\n\n- جودة الاتصال،\n\n- جدول العمل\n\nقد يؤدي إلى تحيز من حيث. ترتيب الدعوة والاختيار:\n\n- يجب أن يكون عشوائيًا،\n\n- يجب تسجيله ضمن الطبقة،\n\nيجب إدارته طوال نافذة المجال.\n\n## 28. نظام المشارك البديل\n\nيجب إنشاء قائمة نسخ احتياطية مرتبة لكل شريحة قبل رؤية النتائج. يمكن تنشيط مشارك احتياطي فقط للأسباب التالية:\n\n- عدم الاستجابة للدعوة\n\n- عدم إتمام المهمة\n\n- مشكلة في الملاءمة التقنية أو الأخلاقية\n\n- انتهاك بروتوكول الطلب\n\n- عدم صلاحية حزمة الأدلة\n\n- إعادة تسجيل نفس الشخص\n\nلا يمكن للمستخدم الاحتياطي التدخل للأسباب التالية:\n\n> رد الذكاء الاصطناعي للمستخدم السابق أسفر عن ناتج غير صحيح أو سلبي أو غير مرغوب فيه.\n\nالاستجابة غير الصحيحة للذكاء الاصطناعي هي النتيجة النظامية الصحيحة. لا يمكن أن تكون سببًا لتغيير المشارك.\n\n## 29. العَمَى في النتيجة عند اتخاذ قرار الصلاحية\n\nالشخص الذي يقرر ما إذا كانت الملاحظة تتوافق مع البروتوكول قدر الإمكان:\n\n- يجب أن يقيم الاستجابة دون معرفة ما إذا كانت صحيحة أم خاطئة،\n\n- أو ما إذا كانت إيجابية أم سلبية للعلامة التجارية.\n\nأولاً:\n\n- القبض على الصلاحية والبروتوكول\n\n- ثم يجب تنفيذ تقييم الاستجابة الموضوعية\n\nوإلا، يمكن إعلان الاستجابات السلبية على أنها: \"غير صحيحة\" بسهولة أكبر.\n\n## 30. طلب احتياطي داخل الطبقة\n\nيجب أن يكون المشارك الاحتياطي من نفس المصدر قدر الإمكان:\n\n- البلد،\n\n- اللغة،\n\n- واجهة المنتج\n\n- الخطة،\n\n- حالة اللوحة\n\nالطبقة. إذا لم يتبق أي احتياطي في نفس الطبقة، يتم تطبيق التصعيد المحدد مسبقًا:\n\n- اختيار إضافي عشوائي داخل نفس الطبقة\n\n- مجموعة الطبقة العليا المحددة مسبقًا\n\n- ترك التخصيص غير مكتمل وتحذير النطاق\n\n- نسخة تحليل جديدة\n\nبعد رؤية النتيجة، لا يمكن جلب مستخدم من دولة أخرى وسد الفجوة بصمت.\n\n## 31. ماذا يحدث إذا كانت الطبقة قصيرة جدًا؟\n\nقد ينخفض تحت هدف طبقة. مثال:\n\n- الهدف: 100\n\n- ملاحظة صالحة: 72\n\nالخيارات الصحيحة:\n\n- توسيع نافذة الحقل إلى مدى محدد مسبقًا\n\n- استخدام قائمة النسخ الاحتياطي\n\n- دمج الخلية مع طبقة عليا مشابهة ومحددة مسبقًا\n\n- الإبلاغ عن النتيجة مع درجة غير يقين واسعة\n\n- عدم نشر نتيجة الخلية\n\n- إعادة حساب الوزن العالمي باستخدام طريقة مناسبة\n\nالخيار الخاطئ: إزالة الطبقة منخفضة الدرجات بالكامل من التحليل.\n\n## 32. تغيير الحصة بعد النتيجة\n\nالتغييرات التالية تعتبر تلاعبات نموذجية مرتكزة على النتائج:\n\n- تقليل الحصة المستهدفة للبلد منخفض النقاط\n\n- زيادة حصة اللغة عالية النقاط\n\n- إلغاء صلاحية المستخدمين الذين يقدمون ردودًا سلبية\n\n- إعادة تعريف مجموعة الدول الصغيرة بناءً على النتائج\n\n- استبعاد خطة تحتوي على أخطاء حرجة\n\n- إضافة مستخدمين جدد حتى الوصول إلى المتوسط المرغوب\n\nكل تغيير في حصة المواد:\n\n- نسخة التخصيص الجديدة،\n\n- التبرير،\n\n- تاريخ،\n\n- صاحب القرار\n\n- الحفاظ على النتيجة السابقة\n\nيجب القيام به مع.\n\n## 33. أخذ العينات متعدد المراحل\n\nيمكن استخدام أخذ العينات متعدد المراحل عندما لا يكون الوصول المباشر إلى جميع الأفراد ممكنًا. مثال:\n\n- اختيار منطقة أو مجموعة دول\n\n- اختيار الدولة\n\n- اختيار لوحة أو شريك بحث محلي\n\n- اختيار المستخدم\n\n- تعيين المنتج أو المهمة الخاصة بالذكاء الاصطناعي\n\nإجمالي احتمالية اختيار مستخدم فردي هو ناتج الاحتمالات الشرطية في كل مرحلة:\n\nπ_i= π_r× π_{c|r}× π_{f|c}× π_{i|f}\n\nهنا:\n\n- r: المنطقة أو مجموعة دولة صغيرة\n\n- c: الدولة\n\n- f: إطار أخذ العينات أو اللوحة\n\n- i: الشخص\n\nوزن التصميم الأساسي:\n\nd_i= 1/π_i\n\nإذا لم يكن من الممكن تسجيل احتمالات الاختيار، فلا يمكن تقديم التصميم كعينة قائمة بالكامل على الاحتمالات. [K04; K07]\n\n## 34. التوزيع في اللوحات الطوعية وغير المعتمدة على الاحتمالات\n\nقد لا يكون الحصول على لوحة عالمية قائمة على الاحتمالات دائمًا ممكنًا. يمكن استخدام لوحة طوعية أو مهنية على الإنترنت. في هذه الحالة، لا يزال من الممكن تحديد حصص الدولة واللغة وفقًا للسكان المؤهلين للمنتج. ومع ذلك:\n\n- قد تكون الاحتمالية الفعلية لاختيار المشارك غير معروفة.\n\n- قد يحدث اختيار ذاتي,\n\nيمكن للترجيح إجراء تعديلات بناءً فقط على المتغيرات المرصودة. الحالة الصحيحة:\n\n#### لوحة مستخدم غير احتمالية مُقسمة ومعايرة للسكان\n\nقد تكون. البيان التالي لا يمكن استخدامه: \"1,000 أشخاص مختارون بشكل عشوائي بالكامل من سكان العالم.\"\n\n## 35. هيكلية الترجيح\n\nقد يتكون وزن الملاحظة النهائي من عدة مكونات:\n\nw_i= d_i× a_i^{NR}× g_i^{CAL}\n\nهنا:\n\n- di: وزن التصميم الأساسي\n\n- aiNR: تعديل عدم الاستجابة\n\n- giCAL: معامل المعايرة\n\n### 35.1. وزن التصميم\n\nإنه مقلوب احتمال اختيار المشارك في تصميم العينة.\n\n### 35.2. تعديل عدم الاستجابة\n\nللأشخاص المختارين ذوي الخصائص المماثلة:\n\n- كم منهم أجاب،\n\n- كم منهم أنتج ملاحظة صالحة\n\nيمكن أخذها في الاعتبار. لفئة استجابة العينة r:\n\na_r^{NR}= (Σ_{j∈S_r} d_j)/ (Σ_{i∈R_r} d_i)\n\nهنا:\n\n- Sr: العينة المؤهلة المختارة\n\n- Rr: الذين استجابوا أو أنتجوا ملاحظة صالحة\n\nقد يكون. تعديل عدم الاستجابة: لا يحل تمامًا التحيز غير المرصود، ويجب شرحه مع افتراضاته.\n\n### 35.3. وزن المعايرة\n\nالعينة، إلى إجماليات السكان المعروفة:\n\n- البلد،\n\n- اللغة،\n\n- العمر،\n\n- الخطة،\n\n- واجهة المستخدم.\n\nيمكن تطبيق المعايرة عبر هذه الأبعاد، ولكن فقط حيث توجد إجماليات خارجية موثوقة.\n\n## 36. تطبيع الوزن\n\nالأوزان:\n\n- إلى إجمالي السكان،\n\n- إلى حجم العينة الكلي،\n\n- إلى الفرد\n\nيمكن تطبيعها. يجب شرح التطبيع المستخدم في صيغة النتيجة. الأوزان المطابقة بشكل فردي:\n\nw̃_i= w_i/ Σ_j w_j\n\nتم الحصول عليها. التقدير المرجح:\n\nθ̂ = Σ_i w̃_iY_i\n\nيتم حسابها كما يلي.\n\n## 37. تقليم الأوزان\n\nقد يتلقى بعض المشاركين أوزانًا عالية جدًا لأنهم يمثلون مجموعات صغيرة ونقصت عيناتها. هذا الوضع:\n\n- يمكن أن يزيد من التباين المقدر،\n\n- أثر مشاهد واحدة،\n\n- وتقلب الدرجات\n\nيمكن أن يزيد. يمكن تقليص الأوزان عند حد أعلى. ومع ذلك، فإن التقليص: قد يخلق تحيزًا في تمثيل السكان، قد يجعل المجموعات الصغيرة غير مرئية مرة أخرى. لذلك، يجب أن يكون تقليص الأوزان:\n\n- مُعرفًا قبل النتائج،\n\n- معروضًا مع النتائج غير المُقلصة،\n\nويحمل تحليل الحساسية.\n\n## 38. حجم العينة الفعّال\n\nعلى الرغم من أن العدد الخام للملاحظات هو n، إذا كانت الأوزان تختلف بشكل كبير، قد تكون كمية المعلومات الفعلية أقل. حجم العينة الفعّال وفقًا لـ Kish:\n\nn_eff= (Σ_i w_i)^2/ Σ_i w_i^2 [K08]\n\nيمكن عرضه كما يلي. مع الأوزان المتساوية:\n\nneff≈n\n\nيتم الحصول عليه. إذا كانت الأوزان غير متوازنة جدًا: neff<n. دراسة GEO-1000:\n\n- 1,000 من الملاحظات الصالحة،\n\n- قد تحمل 620 حجم العينة الفعّال\n\n. للجمهور فقط: قول \"تم قياس 1,000 شخص\" قد يظهر قويًا بسبب الدقة. في التقرير الرئيسي، على الأقل:\n\n- عدد الملاحظات الصالحة الخام،\n\n- حجم العينة الفعّال،\n\n- تباين الأوزان\n\nيجب تحديده.\n\n## 39. تأثير تصميم الوزن\n\nالتأثير التقريبي للتصميم بسبب الأوزان:\n\nDEFF_w≈ 1+ CV(w)^2\n\nيمكن إظهار ذلك. هنا:\n\nCV(w) = sd(w) / mean(w)\n\nهذا هو معامل التباين للأوزان ويمثل فقط تقريبًا تأثيرها. قد يختلف التأثير الكلي للتصميم أيضًا مع:\n\n- التجمع,\n\n- التصنيف,\n\n- القياس المتكرر,\n\n- المستخدمون المزدوجون\n\nيجب تقدير هذه التأثيرات بشكل منفصل.\n\n## 40. التجمع\n\nنفس الشيء:\n\n- من لوحة البحث,\n\n- من البلد,\n\n- من مجتمع اللغة،\n\n- من الجهاز أو المؤسسة،\n\n- من المستخدم\n\nقد تتشابه الملاحظات بعضها مع بعض. وفي هذه الحالة، لا تمثل 1,000 ملاحظة 1,000 وحدة معلومات مستقلة تماماً. التجميع العنقودي:\n\n- في تصميم العينة،\n\n- في حساب التباين،\n\n- في حجم العينة الفعّال\n\nيجب أخذها في الاعتبار.\n\n## 41. اختبار أكثر من منتج ذكاء اصطناعي واحد بواسطة نفس المستخدم\n\nإجراء اختبار مستخدم لعدة منتجات ذكاء اصطناعي يسمح بقياس الفرق بين النماذج على نفس الشخص. الميزة: يمكن التحكم في خصائص المستخدم، ويمكن تعزيز المقارنة المزدوجة. القيد:\n\n- ملاحظات المنتج غير مستقلة،\n\n- ترتيب المهام يمكن أن يؤثر على استجابات أخرى،\n\n- قد ينقل المستخدم الإجابة التي شاهدها في النظام الأول إلى النظام التالي،\n\nقد يختلف المستخدمون الذين يمكنهم الوصول إلى جميع المنتجات عن المجتمع السكاني. لذلك، يجب على المنتجات:\n\n- تُخصص بترتيب عشوائي،\n\n- يجب منع مشاركة الإجابات السابقة،\n\n- يجب تسجيل التصميم المزدوج.\n\nيجب أن يحمي التحليل الاعتماد. يجب أن يكون لكل منتج ذكاء اصطناعي مجددًا هدفه الخاص من ملاحظات المنتجات الصالحة 1,000. إذا اختبر نفس البشر 1,000 عشرة منتجات:\n\n- 1,000 البشر الفريدون،\n\n- ملاحظات المنتج 10,000\n\nيمكن تكوينها. هذان الرقمان ليسا متساويين.\n\n## 42. تصميم الكتل الناقصة المتوازن\n\nليس كل المستخدمين بحاجة للوصول إلى جميع منتجات الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، إذا كان هناك عشرة منتجات ذكاء اصطناعي، يمكن تخصيص ثلاثة منتجات لكل مشارك. إذا تم إجراء التعيينات بطريقة متوازنة:\n\n- كل منتج 1,000 ملاحظات،\n\n- كل زوج من المنتجات مستخدمون مشتركين كافون\n\n- مشاركة أوسع من قبل السكان\n\nيمكن تحقيقها. كمرشح لهذا النهج:\n\n#### تصميم الكتل غير الكامل المتوازن\n\nيمكن استخدامه. مميزاته:\n\n- يقلل من عبء المشاركين,\n\n- يخفض خطر اختيار المستخدمين الثقيلين فقط للذكاء الاصطناعي,\n\nيوفر مقارنة متطابقة عبر النماذج. سيتم تفصيل التصميم الدقيق في الأقسام 8 و 9.\n\n## 43. نطاق الوصول الطبيعي التوزيع\n\nيحصل كل منتج ذكاء اصطناعي على تخصيص منفصل وفقًا لسكانه الخاصين في نطاق الوصول الطبيعي. وبالتالي، نفس الدولة:\n\n- 200 لمنتج واحد,\n\n- 0 لمنتج آخر،\n\n- 50 لمنتج ثالث\n\nيمكن ملاحظته. هذا الاختلاف ليس ظلماً. إنه أن عوالم الوصول الحقيقية للمنتجات مختلفة. بما أن درجات نطاق الوصول الطبيعي تنتمي إلى جماعات سكانية مختلفة، فلا ينبغي استخدامها بمفردها للترتيب المباشر.\n\n## 44. قاعدة المقارنة المشتركة التوزيع\n\nيتم إنشاء عالم وصول مشترك للمقارنة بين المنتجات. الجماعة السكانية المشتركة:\n\nU_CS= ⋂_{a∈A} U_a\n\nيمكن النظر إليها بهذه الطريقة. يتم قياس كل منتج بنفس أوزان السكان قاعدة المقارنة المشتركة. هذه الطريقة:\n\n- توفر مقارنة عادلة بين المنتجات،\n\n- نفس المستوى في الدولة واللغة\n\nيضمن ذلك. ومع ذلك، فإنه لا يظهر الفارق الطبيعي في الوصول العالمي للمنتجات. لذلك، يجب عرض نتائج نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة معًا.\n\n## 45. إدارة العينة عبر الموجات\n\nقد يكون هناك هدفان مختلفان عبر موجات القياس المتعددة.\n\n### 45.1. نتيجة المقطع العرضي الحالي\n\nفي كل موجة، يتم استخدام إطار السكان المؤهلين للمنتج الحالي. هذا المقياس يجيب على السؤال: \"ماذا يحدث الآن في الكون الفعلي للوصول العالمي؟\"\n\n### 45.2. نتيجة اتجاه الإطار الثابت\n\nتظل أوزان السكان من الموجة الأولية محفوظة. يجيب هذا المؤشر على السؤال: \"كيف تغير التمثيل في نفس السكان المرجعيين مع مرور الوقت؟\"\n\n### 45.3. فصل بين نتيجتين\n\nعندما يمتد المنتج إلى دول جديدة، قد ينخفض المؤشر الحالي. هذا الانخفاض:\n\n- يرجع إلى تدهور المنتج،\n\n- نتيجة لإدراج سكان جدد وصعوبتهم\n\nقد يكون السبب في ذلك. يمكن أن يظهر الاتجاه ضمن إطار ثابت تحسناً في نفس الوقت. لذلك:\n\n- لقطة للإطار الحالي\n\n- اتجاه الإطار الثابت\n\nإنها نتائج منفصلة.\n\n## 46. تجديد وتحول اللوحة\n\nبين الموجات:\n\n- نفس المستخدمين،\n\n- مستخدمين جدد تمامًا،\n\n- لوحة متجددة جزئيًا\n\nقابلة للاستخدام.\n\n### 46.1. لوحة القسم الكاملة\n\nيتم اختيار مستخدمين جدد في كل موجة. يمكن أن تكون قوية لتقدير السكان. إنها لا تقيس التغيير الفردي.\n\n### 46.2. لوحة طولية\n\nيتم قياس نفس المستخدمين مرة أخرى. يُظهر تغييرات المستخدم الفردي والمنتج. قد تخلق اللوحة تأثيرات التآكل والتعلم.\n\n### 46.3. لوحة دوّارة\n\nيتم الاحتفاظ بجزء من المشاركين، في حين يتم تجديد جزء آخر. يوفر تمثيلًا لكل من الاتجاهات والسكان الجدد. يجب أن يكون هيكل اللوحة المستخدم مرئيًا على بطاقة النتائج.\n\n## 47. تثبيت العينة\n\nيجب تثبيت السجلات التالية قبل بدء كل موجة:\n\n- منتج الذكاء الاصطناعي\n\n- واجهة المستخدم\n\n- نسخة السكان المستهدفين\n\n- نطاق الوصول الطبيعي الدول\n\n- قاعدة المقارنة المشتركة الدول\n\n- الطبقات\n\n- مجموعات الدول الصغيرة\n\n- الحصص الأولية\n\n- التخصيصات الصحيحة\n\n- تخصيصات اللغة\n\n- خطة الفرز الزائد\n\n- أهداف الدعوة\n\n- قوائم الاحتياطي\n\n- طريقة الاختيار\n\n- معادلة الوزن\n\n- قاعدة تعطيل النتائج\n\n- تصعيد النقص\n\n- خطة التحليل\n\n- طريقة فك الترميز\n\n- البذرة العشوائية، إذا تم استخدامها\n\n- موافقة الإنسان المسؤول\n\nلهذا الملف:\n\n#### تثبيت تخصيص العينة NOMOS\n\nيمكن إعطاؤه اسماً.\n\n## 48. التغييرات مسموح بها بعد تثبيت العينة\n\nقد تتطلب الأحداث التالية إصدار نسخة جديدة:\n\n- إنهاء الوصول إلى المنتج في البلد\n\n- مشكلة خطيرة في سلامة الميدان\n\n- خطأ مادي في بيانات السكان\n\n- مقدم اللوحة غير قادر على التسليم إلى دولة معينة\n\n- تغيير في متطلبات أخلاقيات البحث\n\n- خطأ حرج في أداة القياس\n\nتغيير:\n\n- يجب أن يكون مبررًا،\n\n- بتاريخ،\n\n- معتمدًا،\n\n- يتم تنفيذه مع الحفاظ على النسخة القديمة.\n\nقوة أو ضعف النتائج ليست سببًا للتغيير.\n\n## 49. حالات جودة العينة\n\nيمكن أن تحمل موجة العينة واحدة من الحالات التالية:\n\n### SQ-0— غير مصممة\n\nلا يوجد تصميم عينة موثق.\n\n### SQ-1— مراقبة بالراحة\n\nهناك مراقبة بالراحة أو طوعية. لا يمكن تعميم النتائج على السكان.\n\n### SQ-2— التحكم بالحصة\n\nهناك حصص للبلد واللغة. احتمالات الاختيار غير معروفة بالكامل.\n\n### SQ-3— لوحة مرجحة\n\nهناك لوحة مُقسّمة ومعايرة للسكان. لا تزال هناك حدود للتغطية والاختيار الذاتي.\n\n### SQ-4— بناء قائم على الاحتمالات أو هجين\n\nتوجد احتمالات اختيار معروفة أو تصميم هجين قوي.\n\n### SQ-5— مكرر ومعاير\n\nتم تكرار التصميم في موجات وتطبيقات خارجية مختلفة؛ وتمت معايرة سلوك الانحياز والتباين. قد تؤثر هذه الحالات على فئة الثقة للنتيجة العامة.\n\n## 50. تخصيص نهائي اصطناعي شامل GEO-1000\n\nعرض المنهجية الاصطناعية / الدول والسكان واللغات ومنتج الذكاء الاصطناعي والحسابات التالية كلها خيالية بالكامل. بالنسبة لمنتج الذكاء الاصطناعي Synthetic Orion، فليكن السكان المناسبون لـ نطاق الوصول الطبيعي هم 1 مليار شخص. هدف لوحة السكان الرئيسية:\n\nn=1,000\n\n### 50.1. تخصيص الدول والدول الصغيرة\n\n### 50.2. تخصيص اللغة في الدولة ب\n\nالسكان المؤهلون في الدولة ب:\n\n- اللغة X: 80 بالمئة\n\n- اللغة Y: 20 بالمئة\n\nتخصيص عينة السكان:\n\n- اللغة X: 200\n\n- اللغة Y: 50\n\nتخصيص إضافي للعدالة اللغوية: اللغة ي: 50 هدف الحقل في الدولة ب:\n\n- اللغة X: 200\n\n- اللغة Y: 100\n\n- الإجمالي: 300\n\nومع ذلك، أوزان سكان عينة السكان العالمية:\n\n- اللغة X: 80% من الدولة ب\n\n- اللغة ي: 20% من الدولة ب\n\nتبقى كما هي.\n\n### 50.3. ملحق مراقب الدولة\n\nهناك ملاحظتان لاحتمالية H و I و J في مجموعة البلدان الصغيرة في لوحة السكان. كما تتضمن لوحة مراقب الدولة:\n\n### H: 1\n\n### I: 1\n\n### J: 1\n\nيمكنها استهداف الملاحظات. هذه الملاحظات الثلاثة:\n\n- تزيد من التغطية الجغرافية،\n\n- تُظهر أحداث كل دولة على حدة،\n\nلا تُنشئ درجة للبلد.\n\n### 50.4. ملحق إمكانية الوصول\n\nإذا تبين أن اللوحة الرئيسية لا تغطي مستخدمي الوصول بشكل كافٍ، يمكن أخذ ملاحظات إضافية 40. هؤلاء المستخدمون: يتم معايرتهم وفقًا لمجموعات السكان ذات الصلة، ويقدمون نتيجة لوحة الوصول بشكل منفصل.\n\n### 50.5. إجمالي حجم المجال\n\nالاسم GEO-1000 لا يزال صالحًا. لأن:\n\n> 1,000 هو الهدف الصحيح للملاحظة للوحة السكان الرئيسية.\n\nيمكن إضافة لوحات العدالة التكميلية والتغطية إلى هذا.\n\n### 50.6. حجم الدعوة\n\nفي لوحة السكان في المتوسط:\n\n- الإكمال: 82 في المئة\n\n- الصلاحية: 92 في المئة\n\nليكن متوقعاً. الدعوة المطلوبة:\n\n⌈1,000/ (0.82× 0.92)⌉ = 1,326\n\nقد يكون. مع اللوحات التكميلية، قد تتجاوز إجمالي الدعوات 1,500. لذلك:\n\n> GEO-1000 ليست فقط طريقة لإرسال الدعوات إلى 1,000 شخصًا.\n\n### 50.7. نتيجة الميدان\n\nفي لوحة السكان:\n\n- تم دعوة 1,326 أشخاص،\n\n- تم إكمال مهام 1,080،\n\n- تم العثور على سجلات 1,012 صالحة من حيث البروتوكول،\n\n- تم تضمين أول 1,000 في التحليل الرئيسي وفقًا لترتيب عشوائي/احتياطي محدد مسبقًا\n\nحسنًا. السجلات الصالحة المتبقية لـ 12:\n\n- التحقق الاحتياطي،\n\n- تحليل الحساسية،\n\n- إعادة التحقق\n\nيمكن تخزينه. لا يمكن تحديد أي 1,000 سيتم اختياره من خلال النظر في النتائج.\n\n## 51. خوارزمية التوزيع المعيارية\n\nالتسلسل الافتراضي للعمليات للوحة الرئيسية GEO-1000 هو كما يلي:\n\n### الخطوة 1— تثبيت المنتج ومعرّف الموجة\n\nتحديد أي منتج AI، وما الواجهة، والتاريخ الذي تم قياسه.\n\n### الخطوة 2— تثبيت نسخة الفئة المستهدفة\n\nيتم استخدام إطار السكان المؤهلين للمنتج من القسم 5.\n\n### الخطوة 3— تحديد الهدف الرئيسي للملاحظة الحالية\n\nالهدف المرشح الافتراضي:\n\nn=1,000\n\n### الخطوة 4— تحديد طبقات المواد\n\nيتم تحديد الدولة واللغة، وإذا لزم الأمر، طبقات الخطة/الواجهة.\n\n### الخطوة 5— إعداد تجمعات الدول الصغيرة\n\nيتم تضمين الدول التي ستولد تخصيصات قريبة من الصفر في التجمعات المناسبة.\n\n### الخطوة 6— حساب الحصص النسبية الأولية\n\nqh=nWh\n\n### الخطوة 7— تنفيذ التخصيص الصحيح\n\nيتم تطبيق طريقة الباقي الأكبر أو الطريقة المكافئة المعلنة مسبقًا.\n\n### الخطوة 8— إضافة خطة أخذ العينات الزائدة\n\nيتم حفظ ملحقات مراقب الدولة، وعدالة اللغة، وإمكانية الوصول بشكل منفصل.\n\n### الخطوة 9— حساب أعداد الدعوات والاحتياطيات\n\nيتم استخدام معدلات الاكتمال المتوقعة والصلاحية.\n\n### الخطوة 10— عشوائية ترتيب الاختيار\n\nالقوائم الرئيسية والنسخ الاحتياطية مجمدة.\n\n### الخطوة 11— حفظ صيغة الوزن\n\nتم تعريف أوزان التصميم والاستجابة والمعايرة.\n\n### الخطوة 12— تأكيد تثبيت العينة\n\nيتم إنشاء سجل النسخة والنزاهة قبل عرض استجابات الذكاء الاصطناعي.\n\n## 52. الأحكام الإلزامية المعيارية\n\n**CH06-N01**\n\nيجب إنشاء تخصيص عينة GEO-1000 وإصدار نسخ قبل عرض استجابات الذكاء الاصطناعي.\n\n**CH06-N02**\n\nيجب تعريف هدف لوحة السكان الرئيسية كحد أدنى 1,000 ملاحظات صالحة لكل منتج ذكاء اصطناعي وموجة القياس الرئيسية؛ إذا تم استخدام هدف مختلف، يجب شرح المبرر.\n\n**CH06-N03**\n\nيجب التمييز بين الشخص المدعو، والشخص الذي يكمل المهمة، وأرقام الملاحظات الصالحة.\n\n**CH06-N04**\n\nيجب أن يكون التخصيص الرئيسي بناءً على السكان المؤهلين للمنتج المحددين في القسم 5.\n\n**CH06-N05**\n\nيجب حساب حصص الدول أو اللغات بناءً على نسبة السكان المؤهلين للمنتج المعني، وليس على إجمالي السكان.\n\n**CH06-N06**\n\nيجب تحديد طريقة تحويل الحصص الكسرية الخام إلى أعداد صحيحة مسبقًا.\n\n**CH06-N07**\n\nيجب أن يكون حل تعادل التقريب مستقلًا عن النتائج.\n\n**CH06-N08**\n\nلا ينبغي ترك الدول الصغيرة ذات السكان المستهدفين الإيجابيين كطبقات حتمية منفصلة ذات احتمال صفر؛ ينبغي استخدام طريقة تجميع مناسبة أو اختيار احتمالي.\n\n**CH06-N09**\n\nيجب تبرير تجمعات البلدان الصغيرة من حيث الوصول إلى المنتج والخصائص المالية للسكان.\n\n**CH06-N10**\n\nيجب أيضًا تسجيل ملاحظات المراقب الوطني دون تغيير الوزن السكاني الرئيسي.\n\n**CH06-N11**\n\nلا يمكن تقديم ملاحظة مراقب بلد على أنها درجة للبلد.\n\n**CH06-N12**\n\nيجب إعادة البلدان أو اللغات أو مجموعات المستخدمين التي تم أخذ عينات مفرطة منها إلى الأوزان الحقيقية للسكان المستهدفين في التقدير العالمي.\n\n**CH06-N13**\n\nلا يمكن استخدام نسبة العينة مثل نسبة المجتمع.\n\n**CH06-N14**\n\nلا يمكن تكرار نفس الشخص في عدد السكان البشريين العالمي بسبب تعدد اللغات أو الحسابات أو الجلسات أو المنتجات.\n\n**CH06-N15**\n\nيجب تصنيف الملاحظات غير الصالحة دون الاعتماد على محتوى النتائج كمبرر لعدم الصلاحية.\n\n**CH06-N16**\n\nلا يمكن أن تكون الاستجابات غير الصحيحة أو السلبية أو الرفضية أو الاستجابات الحرجة للذكاء الاصطناعي سببًا لتغيير المشارك.\n\n**CH06-N17**\n\nيجب إنشاء قوائم المشاركين الاحتياطية ضمن الطبقة قبل الاطلاع على النتائج.\n\n**CH06-N18**\n\nلا يمكن لدولة أو لغة أخرى إغلاق فجوات الطبقة بهدوء.\n\n**CH06-N19**\n\nتتطلب تغييرات الحصة بعد النتائج أو الطبقة أو مجموعة الدول الصغيرة أو الأوزان إصدار تحليل جديد.\n\n**CH06-N20**\n\nيجب نشر جميع مكونات الأوزان وطريقة التطبيع.\n\n**CH06-N21**\n\nيجب توضيح افتراضات تعديل عدم الاستجابة.\n\n**CH06-N22**\n\nإذا تم استخدام تقليم الأوزان، يجب الاحتفاظ بالنتيجة غير المقلصة وتحليل الحساسية.\n\n**CH06-N23**\n\nيجب أن يوضح التقرير الرئيسي حجم العينة الفعّال المناسب جنبًا إلى جنب مع العدد الخام للملاحظات.\n\n**CH06-N24**\n\nيجب أخذ التكتل والتكرار واعتماديات المستخدمين المرتبطين في حساب التباين في الاعتبار.\n\n**CH06-N25**\n\nلا يمكن عرض التصميم الذي يختبر فيه نفس الشخص عدة منتجات ذكاء اصطناعي كعينة مستخدم مستقلة تمامًا.\n\n**CH06-N26**\n\nيجب على كل منتج ذكاء اصطناعي أن يحقق بشكل منفصل هدفه الخاص من 1,000 من الملاحظات الصالحة للمنتج.\n\n**CH06-N27**\n\nيجب أن تحتفظ المخصصات نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة بسجلات عينة منفصلة.\n\n**CH06-N28**\n\nلا يمكن الجمع بين النتائج الحالية وثابتة الإطار بين الموجات دون تفسير.\n\n**CH06-N29**\n\nإذا كانت العينة غير كافية لمجموعة فرعية، فيجب أن تكون الحالة الصحيحة هي عينة غير كافية، استكشافية، أو غير مقدرة.\n\n**CH06-N30**\n\nلا يمكن استخدام حجم العينة الخام كمؤشر دقة نهائي، متجاهلين الأوزان وتأثير التصميم.\n\n**CH06-N31**\n\nلا يمكن المطالبة بأوزان التصميم في عينة تطوعية أو عينة غير عشوائية كما لو كانت احتمالات الاختيار معروفة.\n\n**CH06-N32**\n\nلا يمكن تعديل العينة بعد الحدث لاستبعاد المجموعات منخفضة الدرجات أو لتكبير المجموعات مرتفعة الدرجات.\n\n**CH06-N33**\n\nيجب تصنيف الملاحظات من اللوحة السكانية الرئيسية واللوحات التكميلية بشكل منفصل من حيث الغرض والوزن.\n\n**CH06-N34**\n\nيجب أن يكون لتثبيت العينة مالك بشري أو مؤسسي مسؤول.\n\n## 53. أشكال الفشل\n\n**CH06-F01— تعيين الحصة بعد النتيجة**\n\nيتم تحديد عدد الدول واللغات بعد عرض ردود الذكاء الاصطناعي.\n\n**CH06-F02— استخدم النسخة الاحتياطية حتى الحصول على أفضل إجابة**\n\nيتم استبدال الردود السلبية بمستخدم جديد حتى لو كانت صالحة.\n\n**CH06-F03— عد دعوات 1,000 كملاحظات صالحة 1,000**\n\nعدم الاكتمال وعدم الصلاحية مخفيان.\n\n**CH06-F04— إعادة ضبط الدولة إلى الصفر مع التقريب النقي**\n\nتُترك احتمالية اختيار الدولة ذات السكان المستهدفين الإيجابيين عند الصفر.\n\n**CH06-F05— إعطاء شخص واحد لكل دولة وتسميته نسبة السكان**\n\nيتم إخفاء الاختلال الناجم عن الحصة الدنيا.\n\n**CH06-F06— اعتبار مراقبة الدولة كمراقبة سكانية**\n\nتحصل المراقبة الإضافية لدولة صغيرة على الوزن الكامل في اللوحة الرئيسية لـ 1,000 شخصًا.\n\n**CH06-F07— إنشاء مجموعة الدولة الصغيرة بناءً على النتائج**\n\nيتم نقل دولة تحقق درجات منخفضة إلى مجموعة أخرى أو استبعادها من التغطية.\n\n**CH06-F08— وضع دول غير متوافقة في نفس المجموعة**\n\nيتم دمج الدول التي تختلف في الوصول إلى المنتجات أو اللغة أو الاختصاص القضائي فقط لأنها صغيرة.\n\n**CH06-F09— المبالغة في وزن أخذ عينات مفرطة**\n\nيحدد النتيجة العالمية بحصة من العينة أعلى من حصة اللغة أو حصة سكان الدولة.\n\n**CH06-F10— مضاعفة عدد الأفراد متعددي اللغات**\n\nيتم احتساب الشخص كوحدة سكانية منفصلة في كل خلية لغة.\n\n**CH06-F11— اعتبار حصة العينة هي حصة السكان**\n\nيتم تحويل أرقام الاستجابة الخام مباشرة إلى النتيجة العالمية.\n\n**CH06-F12— ترتيب الدعوات حسب سهولة الترتيب**\n\nالمستخدمون الذين يردون أولاً وبسرعة يحددون العينة.\n\n**CH06-F13— استخدام الاحتياطيات من الطبقات المستبعدة**\n\nالملاحظات المفقودة عن الدولة أو اللغة يتم استكمالها بهدوء بمشاركين من مجموعة أخرى.\n\n**CH06-F14— ربط البطلان بمحتوى الاستجابة**\n\nيتم إعلان استجابة الذكاء الاصطناعي غير الصحيحة باطلًا من الناحية التقنية.\n\n**CH06-F15— استبدال الرفض بمستخدم جديد**\n\nيتم إزالة رفض النظام من المقام على الرغم من أنه النتيجة الفعلية للمستخدم.\n\n**CH06-F16— إخفاء صيغة الوزن**\n\nالنتيجة العامة لا تظهر بالضبط مع أي السكان وأوزان العينة تم إنتاجها.\n\n**CH06-F17— تقليم الأوزان لحذف المجموعات الصغيرة**\n\nيتم تقليم المجموعات الصغيرة ذات الأوزان العالية لأن النتيجة لا تبدو جيدة.\n\n**CH06-F18— إخفاء العينة الفعالة**\n\nحتى إذا انخفضت سجلات 1,000 الخام إلى نقاط بيانات 500–600 بسبب الأوزان، يتم تقديمها كـ \"دقة شخص 1,000\".\n\n**CH06-F19— اعتبار التجميع كاستقلالية**\n\nتعتبر الملاحظات من نفس اللوحة أو المؤسسة أو المستخدم مستقلة تمامًا.\n\n**CH06-F20— اعتبار نفس 1,000 الناس كعشرة آلاف شخص مستقل**\n\nيتم وصف عشر ملاحظات لمنتج ذكاء اصطناعي كما لو أن السكان كانوا أكبر بعشر مرات.\n\n**CH06-F21— اعتبار قاعدة المقارنة المشتركة كـ نطاق الوصول الطبيعي**\n\nيتم عرض عينة المقارنة الشائعة كما لو كانت هي السكان الفعليين لانتشار المنتج على مستوى العالم.\n\n**CH06-F22— تصنيف نتائج نطاق الوصول الطبيعي مباشرة**\n\nيتم مقارنة درجات المنتج في مجموعات مستهدفة مختلفة كما لو كانت من نفس الكون.\n\n**CH06-F23— إخفاء تغيير السكان في الموجات**\n\nعلى الرغم من دخول دول جديدة أو مجموعات مستخدمين جديدة في التقييم، يتم تفسير الاتجاه فقط على أنه تغيير في جودة المنتج.\n\n**CH06-F24— إنتاج درجات محددة من عينات غير كافية لمجموعة فرعية**\n\nيتم نشر عدد قليل من الملاحظات كدرجات محددة لدولة أو لغة.\n\n**CH06-F25— تغيير تثبيت العينة بصمت**\n\nيتم تحديث الحصة أو الوزن أو تعريفات المجموعة دون سجل للنسخة.\n\n**CH06-F26— مضاعفة معدلات الأهلية بشكل أعمى**\n\nتتجاهل حسابات السكان المؤهلين والحصص خصائص السكان التابعين.\n\n**CH06-F27— استبدال اللوحة الرئيسية باللوحة التكميلية**\n\nيتم استخدام ملاحظات عدالة اللغة أو مراقب البلد لتقليل الهدف السكاني الرئيسي لـ 1,000.\n\n**CH06-F28— حذف الخلايا منخفضة الدرجات عندما تكون اللوحة قصيرة**\n\nيتم استبعاد العينات غير المكتملة لأنها غير مفيدة من حيث النتائج.\n\n**CH06-F29— استخدام الترجيح كلمسة علمية**\n\nيتم الادعاء بأن مشكلة التمثيل تُحل فقط بإضافة الوزن دون شرح الاختيار والانحياز في التغطية.\n\n**CH06-F30— الاعتقاد بأنه يجب طلب من GEO-1000 أن يسأل بالضبط 1,000 شخصًا**\n\nيتم تجاهل الدعوة، الألواح التكميلية، بطلان الصلاحية، التكرار، وهيكل العينة الفعّال.\n\n## 54. إجراء التدقيق\n\n### الخطوة 1— تسجيل غرض العينة\n\nيتم تقسيم تقدير السكان العالمي إلى تشخيص الفئات الفرعية، نطاق البلد، عدالة اللغة، الوصول، وأغراض مقارنة المنتجات.\n\n### الخطوة 2— التحقق من إصدار السكان المستهدفين\n\nيتم مراجعة ملف السكان وتاريخ التسجيل في القسم 5.\n\n### الخطوة 3— تحديد الهدف الرئيسي للملاحظة الحالية\n\nيتم كتابة الهدف الافتراضي GEO-1000 أو البديل المبرر.\n\n### الخطوة 4— إنشاء الطبقات\n\nيتم تحديد الاختلافات في البلد واللغة والمادة واجهة المستخدم.\n\n### الخطوة 5— تحديد مجموعات الدول الصغيرة\n\nلكل مجموعة:\n\n- الدول،\n\n- السكان،\n\n- مبرر التشابه،\n\n- طريقة الاختيار الداخلية\n\nيتم تسجيلها.\n\n### الخطوة 6— حساب الحصص الخام\n\nqh=nWh\n\nيتم استخدام الصيغة أو بديل مبرر.\n\n### الخطوة 7— تطبيق التخصيص الصحيح\n\nيتم تسجيل قواعد التقريب وكسر التعادل.\n\n### الخطوة 8— إضافة العينة التكميلية الزائدة\n\nيتم تعريف أهداف مراقب الدولة، وعدالة اللغة، والوصول بشكل منفصل.\n\n### الخطوة 9— حساب حجم الدعوة والحجز\n\nيتم استخدام توقعات الاكتمال والصلاحية.\n\n### الخطوة 10— تجميد الاختيار وحجز الطلب\n\nيتم اختيار أو ترتيب المشاركين قبل رؤية النتائج.\n\n### الخطوة 11— حساب أوزان التصميم\n\nيتم تسجيل احتمالات الاختيار وأوزان الطبقة.\n\n### الخطوة 12— تحديد الإجراء للبقاء صامتًا وعدم الرد\n\nيتم كتابة استجابة تم الإعلان عنها سابقًا على فجوة الطبقة.\n\n### الخطوة 13— إنشاء تثبيت العينة\n\nيتم إضافة معرف المستند والإصدار والتاريخ وسجل التكامل.\n\n### الخطوة 14— مراجعة تدفق صلاحية ما بعد الميدان\n\nتم التحقق من أن قرارات الصلاحية تُعطى بشكل مستقل عن دقة الردود.\n\n### الخطوة 15— توليد الأوزان النهائية\n\nيتم فصل التصميم إلى مكونات الاستجابة والمعايرة.\n\n### الخطوة 16— حساب حجم العينة الفعّال\n\nيتم الإبلاغ عن الفرق بين الرقم الخام وحجم المعلومات.\n\n### الخطوة 17— مقارنة التخصيص والنتائج الفعلية\n\nيتم عرض أعداد الملاحظات المخطط لها والفعلية على أساس خلية بخليتها.\n\n### الخطوة 18— مراجعة التغييرات بعد النتيجة\n\nتم التحقق من تغييرات الحصص والمجموعة والوزن والنطاق.\n\n## 55. الأدلة المطلوبة\n\nهوية منتج الذكاء الاصطناعي؛ موجة القياس؛ نسخة السكان المستهدفة؛ هدف لوحة السكان؛ هدف مراقب الدولة؛ هدف عدالة اللغة؛ هدف لوحة الوصول؛ قائمة الطبقات؛ سكان الطبقات؛ أوزان السكان؛ الحصص الأولية؛ طريقة التقريب؛ سجلات التخصيص الكسري والمتبقي؛ قاعدة كسر التعادل؛ مجموعات الدول الصغيرة؛ احتمالات الاختيار ضمن المجموعة؛ تخصيصات الدولة واللغة؛ تخصيصات الخطة والواجهة؛ مبررات أخذ العينات الزائدة؛ أهداف الدعوة؛ افتراضات الإكمال؛ افتراضات الصلاحية؛ قوائم المشاركين الأساسيين واحتياطيين؛ سجل الاختيار أو العشوائية؛ سجلات عدم الاستجابة؛ أسباب المشاهدات غير الصالحة؛ تواريخ قرارات الصلاحية؛ أوزان التصميم؛ تعديلات عدم الاستجابة؛ معاملات المعايرة؛ سياسة تقليم الأوزان؛ أحجام العينات الخام والفعالة؛ التجميع وسجلات المستخدم المطابقة؛ تخصيص نطاق الوصول الطبيعي؛ وتخصيص قاعدة المقارنة المشتركة.\n\nأوزان الإطار الثابتة والحالية مقارنة التخصيص المخطط والفعلي تثبيت العينة سجل التغيير الشخص أو المؤسسة المسؤولة\n\n## 56. قائمة تدقيق التدقيق\n\nهل الهدف الأساسي للمراقبة صالح ومفتوح؟ هل الهدف 1,000 يدعو إلى الملاحظات أو الصالحة منها؟ هل تم تجميد العينة قبل مشاهدة استجابات الذكاء الاصطناعي؟ أي إطار للسكان تم استخدامه؟ على أي أساس تم إنشاء الطبقات؟ هل تم عرض حصص الدول واللغة الخام؟ هل طريقة تحويل الكسور إلى أعداد كاملة واضحة؟ هل تم تحديد قاعدة الانقطاع مسبقًا؟ هل احتمال الاختيار للدول الصغيرة صفر؟ هل تجمعات الدول الصغيرة منطقية ومتوافقة؟ هل تم دمج ملاحظات مراقب الدولة في الوزن العام للسكان؟ هل تم إنتاج درجة الدولة من ملاحظة مراقب الدولة؟ إذا تم أخذ عينات زائدة لمجموعات اللغة والوصول، هل تم إعادة وزنها؟ هل تم احتساب نفس الشخص كأكثر من وحدة سكانية؟ هل يتم سرد أعداد الدعوات، والمكملين، والملاحظات الصالحة بشكل منفصل؟\n\nهل تم إنشاء قوائم النسخ الاحتياطي مسبقا؟ هل تم استبدال مشارك بسبب استجابة خاطئة أو سلبية من الذكاء الاصطناعي؟ هل تم اتخاذ قرار الصلاحية قبل تقييم دقة المواد؟ هل تم إغلاق فجوة التابات بهدوء من دولة أخرى؟ هل تغيرت الحصة أو المجموعة بعد النتائج؟ هل يمكن إعادة إنتاج أوزان التصميم؟ هل الافتراضات حول إعداد عدم الاستجابة واضحة؟ هل تم إجراء تقليل الوزن وظهر تأثيره؟ هل يتم توفير أحجام عينات خام وفعالة معا؟ هل اختبر نفس المستخدم أكثر من منتج ذكاء اصطناعي؟ هل تم الحفاظ على هذا الاعتماد في التحليل؟ هل وصل كل منتج ذكاء اصطناعي إلى ملاحظات 1,000 على حدة؟ هل تم فصل عينات نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة؟ هل تغير إطار السكان بين الفترات؟\n\nهل تم فصل الاتجاهات المؤطرة الثابتة والحالية؟ هل تم نشر عينات مجموعات فرعية غير كافية كما لو كانت نقاطاً نهائية؟ هل حالة جودة العينة صحيحة؟ هل حلت اللوحات التكميلية محل اللوحة الرئيسية؟ هل هناك صاحب مسؤول واضح لتسجيل العينة؟\n\n## 57. الاعتراضات والردود\n\n### اعتراض 1— \"لماذا لا نقدم لكل دولة الأفراد مباشرة وفقًا لنسبة السكان؟\"\n\nهذا افتراض قوي في البلدان ذات السكان الكبير والمتوسط. في الدول الصغيرة جدًا، قد تقع الحصة الخام دون شخص واحد. في هذه الحالة:\n\n- مجموعة الدولة الصغيرة,\n\n- الاختيار الاحتمالي للبلد،\n\n- لوحة المراقب المنفصلة\n\nقد تكون أكثر دقة.\n\n### الاعتراض 2— “ألن يكون من الأعدل إعطاء شخص واحد على الأقل لكل بلد؟”\n\nقد يكون مفيدًا من حيث التغطية الجغرافية. إنه غير متناسب من حيث تقدير السكان. الحل الصحيح هو تسمية هذا الشخص بشكل منفصل كملاحظة مراقب للبلد.\n\n### الاعتراض 3— “ألا يؤدي تلقي بلد صفر أشخاص في اللوحة الرئيسية إلى استبعاده تمامًا؟”\n\nيمكن أن تكون مشكلة إذا تلقت دولة حصة صفرية كطبقة حتمية منفصلة. يمكن إعطاء احتمال اختيار إيجابي في مجموعة الدول الصغيرة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لعينة المراقب الحفاظ على الرؤية الرصدية للدولة.\n\n### اعتراض 4— \"هل يؤدي جمع الدول الصغيرة إلى مسح الفروقات الثقافية؟\"\n\nيمكن حذفه إذا استُخدم لتوليد درجة الدولة. بالنسبة للتقدير العالمي الرئيسي، تُدير المجموعة احتمال الاختيار. يتم الحفاظ على معرف الدولة في سجل المراقبة. يمكن عمل أخذ عينات منفصل للمراقب والدولة الخاصة.\n\n### اعتراض 5— \"لماذا لا ندرج مستخدمي المراقب ضمن 1,000؟\"\n\nيمكن تضمينهم. ولكن بعد ذلك لن تكون عينة 1,000 من الأشخاص متناسبة مع السكان الأصليين. سيكون من الضروري تطبيق التوزين، وقد ينخفض حجم العينة الفعّال للتقدير الرئيسي. في الهيكل الأساسي، يتم تخصيص ملاحظات 1,000 إلى لوحة السكان؛ وتُضاف ملاحظات مراقب الدولة إلى ذلك.\n\n### اعتراض 6— \"ألن ترتفع تكلفة الميدان الإجمالية كثيرًا؟\"\n\nقد يحدث ذلك. لا ينبغي أن ينتج المعيار دقة مصطنعة عن طريق إخفاء التكلفة. مع ميزانية أقل:\n\n- عدد أقل من منتجات الذكاء الاصطناعي،\n\n- عدد أقل من اللغات،\n\n- حجم تجريبي أصغر،\n\n- زيادة عدم اليقين\n\nيمكن استخدامه. يجب كتابة الحالة الصحيحة بوضوح.\n\n### اعتراض 7— \"لماذا نقوم بجمع 1,093 أو أكثر من الملاحظات عندما يوجد الاسم GEO-1000؟\"\n\n1,000 هو الهدف الصالح للملاحظة للوحة السكان الرئيسية. يمكن إضافة عينات العدالة والتغطية إلى الهدف الرئيسي. هذا لا يضر باسم المعيار. إنه يجعل حجم المجال الكلي الفعلي للقياس مرئيًا.\n\n### اعتراض 8— \"لماذا يؤدي أخذ عينات مفرطة من لغة إلى تشويه النتيجة العالمية؟\"\n\nتظهر اللغة التي تم أخذ عينات مفرطة منها كبيرة لأنها في الردود الخام. عند إرجاعها إلى وزن السكان، لا يتم تشويه النتيجة العالمية. تصبح نتيجة اللغة المنفصلة أكثر دقة.\n\n### الاعتراض 9— 'الأوزان معقدة جدًا؛ أليس المتوسط الخام أسهل للفهم؟'\n\nيمكن أن يكون المتوسط الخام ذا معنى إذا كان متناسبًا مع عينة السكان. يمكن أن تتسبب العينة المفرطة، أو عدم الاستجابة، أو اختلافات التغطية في أن يجيب المتوسط الخام على السؤال الخاطئ. لا يمكن إخفاء التعقيد إذا نشأ عن تصميم العينة.\n\n### الاعتراض 10— \"إذا كان هناك 1,000 من الملاحظات الصالحة، لماذا يجب أن تكون العينة الفعالة أصغر؟\"\n\nلأن بعض الملاحظات قد تحمل وزنًا عاليًا جدًا، بينما قد تحمل ملاحظات أخرى وزنًا منخفضًا جدًا. قد تشبه السجلات من نفس العينة أو المستخدم بعضها البعض. العدد الخام هو عدد السجلات الفعلي. تقترب العينة الفعالة من حجم المعلومات الإحصائية.\n\n### الاعتراض 11— \"ألن يكون من الأكثر عدلاً أن يختبر نفس الأشخاص جميع منتجات الذكاء الاصطناعي؟\"\n\nيقلل من اختلاف المستخدمين. ومع ذلك:\n\n- يمكن أن يحد من نطاق الوصول إلى المنتج،\n\n- يمكن أن يزيد من عبء المهام،\n\nيمكن أن يخلق تلوثاً بين الإجابات. يمكن إدارتها باستخدام التصميم المتطابق أو تصميم الكتل الغير مكتملة المتوازن.\n\n### الاعتراض 12— \"إذا لم يصل مستوى ما إلى الهدف، هل يمكن ألا يتم نشر النتيجة العالمية أبداً؟\"\n\nليس في كل الحالات. يتم تقييم النقص من حيث:\n\n- وزن السكان،\n\n- المخاطر،\n\n- سبب عدم الكفاية.\n\n- التغطية المتبقية\n\nتم النظر فيها. النتيجة:\n\n- مع تغطية محدودة،\n\n- مع عدم يقين واسع،\n\n- مع التحذير: تغطية غير كافية\n\nيمكن نشره. لا يمكن إخفاء النقص.\n\n### الاستئناف 13— \"إذا تغيرت بيانات السكان، هل علينا تجديد جميع الحصص في كل موجة؟\"\n\nقد يكون التجديد مطلوباً للنتيجة اللحظية الحالية. يمكن أيضاً الحفاظ على الأوزان الأولية الثابتة للمقارنة الترندية. يجب نشر النتيجتين بشكل منفصل.\n\n### الاستئناف 14— \"إذا لم نتمكن من إنشاء لوحة عالمية احتمالية، هل يمكن عدم تطبيق NOMOS؟\"\n\nإنه قابل للتطبيق. ومع ذلك، يجب تسجيل حالة جودة العينة بشكل صحيح. يمكن أن يكون مجلس من المتطوعين المعيَّرين وفقًا للسكان ذا قيمة. لا يمكن تقديمه كعينة احتمالية كاملة.\n\n## النص العام للفصل 60\n\nلا تنشأ قوة GEO-1000 فقط من العدد 1,000. من بين 1,000 شخصًا:\n\n- من أي سكان جاءوا،\n\n- بأي احتمالية تم اختيارهم،\n\n- أي دولة ولغة كانوا يمثلون،\n\n- كم مرة تم عد نفس الشخص،\n\n- أي الملاحظات اعتبرت صالحة،\n\n- كيف تم التعامل مع الدول الصغيرة.\n\n- كيف تم وزن المجموعات المفرطة العينة،\n\n- كم عدد الأشخاص الذين لم يُكملوا المهمة،\n\n- من تم استبداله بناءً على النتائج\n\nتنشأ سلطة العينة من هذه الخيارات التصميمية. قد تنتج العينة المعيبة استجابات 100,000 ومع ذلك تتحدث عن السكان الخاطئين. قد تحتوي العينة الصالحة على عدد أقل من الاستجابات لكنها تدعم استنتاجًا أكثر موثوقية ضمن حدود محددة بوضوح. يجب أن يحمل سكان دولة كبيرة وزنًا كبيرًا في التجربة البشرية العالمية، لكن يجب ألا يتم اختلاق المستخدمين حيث المنتج غير متاح. يجب أن يظل وزن الدولة الصغيرة عالميًا صغيرًا، لكن لا يجب أن تكون الدولة غير مرئية. قد تمثل لغة جزءًا صغيرًا من سكان العالم بينما لا تزال تحمل خطأ خطيرًا قابلًا للقياس. قد يستخدم شخص واحد ثلاث لغات وخمسة منتجات؛ هذا لا يخلق خمسة عشر شخصًا. قد يكون رد الذكاء الاصطناعي خاطئًا دون أن يجعل المشارك غير صالح. الرد الخاطئ هو ما يحاول التدقيق قياسه.\n\nاستبداله بمستخدم جديد لا ينظف القياس. إنه يمحو الواقع. لا يجعل التوزين لوحة خاطئة تتحول معجزيًا إلى سكان العالم. ومع ذلك، يمكن أن تجعل العينات الزائدة المصممة بشكل صحيح الفئات الفرعية مرئية دون تشويه التقدير العالمي. لذلك، فإن قانون القياس السادس لـ NOMOS هو:\n\n> يجب إنشاء العينة ليس لإنتاج النتيجة، بل لملاحظة النتيجة بعدل.\n\nأما القانون السابع فهو كما يلي:\n\n> لا يجب أن تزيد رؤية دولة صغيرة من وزن سكانها.\n\nقانونها الثامن هو كما يلي:\n\n> المراقبة الزائدة لا تعني زيادة وزن السكان.\n\nالقانون التاسع هو كما يلي:\n\n> الإجابة الخاطئة من الذكاء الاصطناعي ليست عيبا في البيانات؛ إذا تم الالتزام به بموجب البروتوكول الصحيح، فهو مسألة رقابة.\n\nالقانون العاشر هو:\n\n> الثقة في ألف ملاحظة لا تأتي من عدد الآلاف؛ بل يأتي من قابلية تكرار الاختيار والوزن.\n\n## ترتيب الفصل 6 من NOMOS\n\n> لا تقل لي فقط: 'طلبنا 1,000 الناس.'\n\n> أظهر من بين المليارين الذين تم اختيار هذه 1,000 وبأي احتمالية.\n\n> لا تتجاهل دولة لمجرد أنها تمثل نصف شخص. / ولكن أيضًا، لا تدّع أنك قمت بقياس الدولة بأكملها لمجرد أنك أخذت عينة من شخص واحد.\n\n> اختر البلدان الصغيرة بشكل احتمالي في المجموعة المناسبة. / إذا كانت هناك حاجة للرؤية، قم بإعداد لوحة مراقب منفصلة.\n\n> يمكنك زيادة عينات اللغات قليلة الموارد. / لكن لا تجعلها أكبر في النتيجة العالمية من عدد سكانها.\n\n> لا تكرّر شخصًا بقدر الحسابات، واللغات، والجلسات، ومنتجات الذكاء الاصطناعي.\n\n> استخدم النسخة الاحتياطية عندما لا يرد المشارك. / لا تغيّر المستخدم الخاص بك عندما يعطي الذكاء الاصطناعي إجابة خاطئة.\n\n> قرر بشأن الصلاحية دون رؤية صحة إجابتك.\n\n> إذا كانت الحصة مفقودة، فاشرح ذلك. / لا تجلب شخصًا من بلد آخر لسد الفجوة.\n\n> لا تغير الحصة أو الوزن أو مجموعة الدول أو الهدف العيني بعد رؤية النتيجة.\n\n> اعرض الرقم الخام. / اعرض العينة الفعلية. / اعرض من حصل على وزن ثقيل ومن حصل على وزن خفيف.\n\n> قم بتثبيت السكان أولاً. / ثم قم بإعداد الطبقات. / ثم احسب الحصص. / ثم اختر النسخ الاحتياطية. / ثم اكتب الأوزان. / وفقط بعد ذلك، أرسل صياغة المُدخل الأولى.\n\n## جملة ختام الفصل\n\n> GEO-1000 ليس طريقة لتجميع ألف إجابة؛ إنه بروتوكول لجعل تمثيل كل شخص في السكان المستهدف قابل للقياس تحت احتمال الاختيار والوزن الصحيح.\n\n## النواة المعيارية\n\n> ينبغي أن تستهدف لوحة السكان GEO-1000، لكل منتج ذكاء اصطناعي ولكل موجة قياس رئيسية، ما لا يقل عن 1,000 ملاحظة صالحة للمنتج، ما لم يُبرَّر صراحة هدف مختلف. ويجب تصميم توزيع العينة وضبط إصداره وتثبيته قبل رصد استجابات الذكاء الاصطناعي. ويجب أن يستند التوزيع الأساسي إلى المجتمع المستهدف المؤهل لاستخدام المنتج، لا إلى العدد الخام للسكان المقيمين أو أعداد الدعوات أو الحسابات أو الجلسات أو سهولة التوافر. ويجب تحويل التوزيعات الكسرية إلى حصص صحيحة بطريقة معلنة مسبقًا وقابلة لإعادة الإنتاج وعمياء عن النتائج. ولا يجوز منح أي فئة ذات وزن إيجابي في المجتمع احتمال اختيار يساوي صفرًا بصورة حتمية عندما يدّعي التدقيق إمكان الاستدلال على المجتمع المستهدف كاملًا. ويجوز تمثيل الفئات السكانية الصغيرة من خلال طبقات مدمجة مبررة واختيار احتمالي متناسب. ويجوز لملاحظات مراقب الدولة والعدالة اللغوية وإمكانية الوصول أن تكمّل اللوحة الرئيسية، شريطة أن تظل موسومة بصورة منفصلة وأن يعاد ترجيحها على نحو ملائم. ولا يجوز منح المجموعات المفرط في أخذ عينات منها حصتها الخام في العينة بوصفها وزنًا سكانيًا. ويجب أن يستند استبدال المشاركين حصرًا إلى شروط تجنيد معلنة مسبقًا أو شروط تتعلق بصلاحية البروتوكول. ولا يجوز أن تؤدي استجابة ذكاء اصطناعي خاطئة أو سلبية أو رافضة أو حرجة إلى استبدال المشارك. ويجب إبقاء الأشخاص والحسابات والجلسات واللغات وملاحظات منتجات الذكاء الاصطناعي وحدات منفصلة. كما يجب توثيق أوزان التصميم وتعديلات عدم الاستجابة والمعايرة والتقليم والتجميع العنقودي والملاحظات المقترنة وحجم العينة الفعّال. وأي تغيير بعد ظهور النتائج في الحصص أو الطبقات أو المجموعات أو الأوزان أو الاستبعادات أو أهداف العينة يجب أن ينشئ إصدارًا جديدًا من التحليل مع حفظ السجل الأصلي.","character_count":57143,"record_sha256":"25c8bdeeb397dec3276e27b68d4d910b77d1c824007ae3ce47c45daaa2b32841"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-ar-chapter-07","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"ar","language_name":"Arabic","direction":"rtl","record_type":"chapter","sequence":9,"chapter_number":7,"item_number":null,"title":"عينات الرصد حسب البلد والإنصاف اللغوي","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/ar/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22041753","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22041753","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K04","K06","K07","K20"],"source_word_count":7656,"source_document_sha256":"a851520c99cda8b6b395216ec7468472c98216f38ab18e61fede32ccf3c80dda","structured_json":"{\"number\":7,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH07\",\"title\":\"عينات الرصد حسب البلد والإنصاف اللغوي\",\"subtitle\":null,\"sourceFile\":\"7.cisayfa.docx\",\"sourceSha256\":\"EC9225E812D181E9E9FCE4711EA0E163406CA86E7800DDFFD5B7D52E8C4D18F4\",\"sourceWordCount\":7656,\"sourceIds\":[\"K04\",\"K06\",\"K07\",\"K20\"],\"machine\":{\"chapter\":7,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH07\",\"title\":\"عينات الرصد حسب البلد والإنصاف اللغوي\",\"subtitle\":null,\"sourceIds\":[\"K04\",\"K06\",\"K07\",\"K20\"],\"normativeRuleId\":\"NOMOS-AUDIT-CH07-R01\",\"normativeRuleEnglish\":\"The GEO-1000 Population Panel, Country Observer Panel, and Language Fairness Panel MUST remain distinct in purpose, sampling, weighting, and public claims. A Country Observer observation MAY establish that an access condition, response, anomaly, or critical incident occurred in a defined country-product-language context. A Country Observer observation MUST NOT be represented as a country prevalence estimate or country GEO score. Country observation coverage, population-weighted observation coverage, and country estimation coverage MUST be reported separately. Every eligible country SHOULD receive a positive probability of observation within a predeclared surveillance cycle, unless it is explicitly outside the product's lawful Native Reach. Language fairness MUST evaluate materially comparable representation under semantically equivalent prompts and comparable contexts. It MUST NOT require word-for-word identical responses or ignore legitimate local differences. Oversampled languages MUST be reweighted to their target population shares for global population estimates. Population-weighted scores, equal-language diagnostic scores, language floors, critical-error rates, unknown rates, and untested languages MUST remain separately visible. A language disparity MUST NOT be attributed solely to the AI product before prompt equivalence, reference parity, measurement parity, and adjudication parity are assessed. A single observation MAY carry multiple diagnostic panel tags, but MUST NOT receive duplicate full population weight. Critical Observer incidents MAY trigger confirmatory sampling and conformity review without being treated as evidence of country prevalence.\",\"normativeRuleSourceTurkish\":\"GEO-1000 Population Panel, Ülke Gözcü Paneli ve Dil Adaleti Paneli amaç, örneklem, ağırlık ve kamu iddiası bakımından ayrı tutulmalıdır. Tek bir ülke gözcü gözlemi belirli ülke–ürün–dil bağlamında bir erişim durumunun, cevabın, anomalinin veya Critical olayın meydana geldiğini gösterebilir; ülke yaygınlık tahmini veya ülke GEO skoru olarak sunulamaz. Ülke sayısı kapsamı, nüfus ağırlıklı kapsam ve ülke tahmin kapsamı ayrı raporlanmalıdır. Dil adaleti, semantik olarak eşdeğer promptlarda ve karşılaştırılabilir koşullarda maddi temsili değerlendirmeli; kelime kelime aynı cevap istememeli ve meşru yerel farkları yok saymamalıdır. Fazla örneklenen diller global nüfus tahmininde gerçek hedef nüfus paylarına geri ağırlıklandırılmalıdır.\",\"machineBlocksEnglish\":[{\"blockId\":\"CH07-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"47. MACHINE-READABLE PANEL RECORD\",\"sourceParagraph\":1460},{\"blockId\":\"CH07-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":1461},{\"blockId\":\"CH07-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1462},{\"blockId\":\"CH07-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SF-3\\\": 17\",\"sourceParagraph\":1463},{\"blockId\":\"CH07-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1464},{\"blockId\":\"CH07-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"metrics\\\": {\",\"sourceParagraph\":1465},{\"blockId\":\"CH07-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryObservationCoverageCount\\\": 0.3167,\",\"sourceParagraph\":1466},{\"blockId\":\"CH07-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryObservationCoveragePopulation\\\": 0.97,\",\"sourceParagraph\":1467},{\"blockId\":\"CH07-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryEstimationCoverage\\\": 0.1167\",\"sourceParagraph\":1468},{\"blockId\":\"CH07-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1469},{\"blockId\":\"CH07-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sentinelObservationsCreateCountryScores\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1470},{\"blockId\":\"CH07-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"alarms\\\": [\",\"sourceParagraph\":1471},{\"blockId\":\"CH07-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1472},{\"blockId\":\"CH07-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCode\\\": \\\"SYN-J\\\",\",\"sourceParagraph\":1473},{\"blockId\":\"CH07-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"alarmType\\\": \\\"SA-5\\\",\",\"sourceParagraph\":1474},{\"blockId\":\"CH07-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"CONFIRMATORY_SAMPLE_REQUIRED\\\",\",\"sourceParagraph\":1475},{\"blockId\":\"CH07-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryPrevalenceClaimAllowed\\\": false\",\"sourceParagraph\":1476},{\"blockId\":\"CH07-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1477},{\"blockId\":\"CH07-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":1478},{\"blockId\":\"CH07-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1479},{\"blockId\":\"CH07-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageFairness\\\": {\",\"sourceParagraph\":1480},{\"blockId\":\"CH07-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageRegistryVersion\\\": \\\"LF-SYNTH-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1481},{\"blockId\":\"CH07-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"inScopeLanguages\\\": [\",\"sourceParagraph\":1482},{\"blockId\":\"CH07-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1483},{\"blockId\":\"CH07-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageId\\\": \\\"SYN-L1\\\",\",\"sourceParagraph\":1484},{\"blockId\":\"CH07-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportStatus\\\": \\\"LS-5\\\",\",\"sourceParagraph\":1485},{\"blockId\":\"CH07-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationWeight\\\": 0.55,\",\"sourceParagraph\":1486},{\"blockId\":\"CH07-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationPanelValid\\\": 550,\",\"sourceParagraph\":1487},{\"blockId\":\"CH07-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessOversampleValid\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1488},{\"blockId\":\"CH07-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimatedRepresentation\\\": 0.95\",\"sourceParagraph\":1489},{\"blockId\":\"CH07-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1490},{\"blockId\":\"CH07-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1491},{\"blockId\":\"CH07-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageId\\\": \\\"SYN-L2\\\",\",\"sourceParagraph\":1492},{\"blockId\":\"CH07-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportStatus\\\": \\\"LS-5\\\",\",\"sourceParagraph\":1493},{\"blockId\":\"CH07-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationWeight\\\": 0.25,\",\"sourceParagraph\":1494},{\"blockId\":\"CH07-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationPanelValid\\\": 250,\",\"sourceParagraph\":1495},{\"blockId\":\"CH07-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessOversampleValid\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1496},{\"blockId\":\"CH07-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimatedRepresentation\\\": 0.92\",\"sourceParagraph\":1497},{\"blockId\":\"CH07-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1498},{\"blockId\":\"CH07-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1499},{\"blockId\":\"CH07-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageId\\\": \\\"SYN-L3\\\",\",\"sourceParagraph\":1500},{\"blockId\":\"CH07-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportStatus\\\": \\\"LS-5\\\",\",\"sourceParagraph\":1501},{\"blockId\":\"CH07-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationWeight\\\": 0.10,\",\"sourceParagraph\":1502},{\"blockId\":\"CH07-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationPanelValid\\\": 100,\",\"sourceParagraph\":1503},{\"blockId\":\"CH07-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessOversampleValid\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1504},{\"blockId\":\"CH07-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimatedRepresentation\\\": 0.88\",\"sourceParagraph\":1505},{\"blockId\":\"CH07-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1506},{\"blockId\":\"CH07-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1507},{\"blockId\":\"CH07-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageId\\\": \\\"SYN-L4\\\",\",\"sourceParagraph\":1508},{\"blockId\":\"CH07-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportStatus\\\": \\\"LS-5\\\",\",\"sourceParagraph\":1509},{\"blockId\":\"CH07-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationWeight\\\": 0.06,\",\"sourceParagraph\":1510},{\"blockId\":\"CH07-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationPanelValid\\\": 60,\",\"sourceParagraph\":1511},{\"blockId\":\"CH07-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessOversampleValid\\\": 140,\",\"sourceParagraph\":1512},{\"blockId\":\"CH07-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimatedRepresentation\\\": 0.65,\",\"sourceParagraph\":1513},{\"blockId\":\"CH07-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptEquivalence\\\": \\\"PASSED\\\",\",\"sourceParagraph\":1514},{\"blockId\":\"CH07-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"referenceParity\\\": \\\"PASSED\\\",\",\"sourceParagraph\":1515},{\"blockId\":\"CH07-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationParity\\\": \\\"PASSED\\\"\",\"sourceParagraph\":1516},{\"blockId\":\"CH07-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1517},{\"blockId\":\"CH07-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1518},{\"blockId\":\"CH07-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageId\\\": \\\"SYN-L5\\\",\",\"sourceParagraph\":1519},{\"blockId\":\"CH07-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportStatus\\\": \\\"LS-5\\\",\",\"sourceParagraph\":1520},{\"blockId\":\"CH07-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationWeight\\\": 0.04,\",\"sourceParagraph\":1521},{\"blockId\":\"CH07-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationPanelValid\\\": 40,\",\"sourceParagraph\":1522},{\"blockId\":\"CH07-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessOversampleValid\\\": 160,\",\"sourceParagraph\":1523},{\"blockId\":\"CH07-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimatedRepresentation\\\": 0.58,\",\"sourceParagraph\":1524},{\"blockId\":\"CH07-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptEquivalence\\\": \\\"PASSED\\\",\",\"sourceParagraph\":1525},{\"blockId\":\"CH07-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"referenceParity\\\": \\\"PASSED\\\",\",\"sourceParagraph\":1526},{\"blockId\":\"CH07-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationParity\\\": \\\"PASSED\\\"\",\"sourceParagraph\":1527},{\"blockId\":\"CH07-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1528},{\"blockId\":\"CH07-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1529},{\"blockId\":\"CH07-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"globalPopulationWeightedScore\\\": 0.9027,\",\"sourceParagraph\":1530},{\"blockId\":\"CH07-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"equalLanguageDiagnosticScore\\\": 0.796,\",\"sourceParagraph\":1531},{\"blockId\":\"CH07-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageFloor\\\": 0.58,\",\"sourceParagraph\":1532},{\"blockId\":\"CH07-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"maxLanguageGap\\\": 0.37,\",\"sourceParagraph\":1533},{\"blockId\":\"CH07-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"oversamplesReweightedToPopulation\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1534},{\"blockId\":\"CH07-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"allLanguagesClaimAllowed\\\": false\",\"sourceParagraph\":1535},{\"blockId\":\"CH07-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1536},{\"blockId\":\"CH07-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governance\\\": {\",\"sourceParagraph\":1537},{\"blockId\":\"CH07-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelRolesKeptSeparate\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1538},{\"blockId\":\"CH07-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"duplicateFullWeightingProhibited\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1539},{\"blockId\":\"CH07-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountableHumanRole\\\": \\\"COUNTRY_LANGUAGE_PANEL_OWNER\\\",\",\"sourceParagraph\":1540},{\"blockId\":\"CH07-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedAt\\\": \\\"2026-08-18T09:00:00Z\\\"\",\"sourceParagraph\":1541},{\"blockId\":\"CH07-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1542},{\"blockId\":\"CH07-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1543},{\"blockId\":\"CH07-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1544},{\"blockId\":\"CH07-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"This record:\",\"sourceParagraph\":1545},{\"blockId\":\"CH07-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"this is not real country or language data,\",\"sourceParagraph\":1546},{\"blockId\":\"CH07-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"this is not actual AI performance,\",\"sourceParagraph\":1547},{\"blockId\":\"CH07-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"it is a machine-readable synthetic representation of the panel distinction.\",\"sourceParagraph\":1548},{\"blockId\":\"CH07-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MACHINE-READABLE RULE OF SECTION 48\",\"sourceParagraph\":1550},{\"blockId\":\"CH07-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH07-R01\",\"sourceParagraph\":1551},{\"blockId\":\"CH07-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The GEO-1000 Population Panel, Country Observer Panel, and Language\",\"sourceParagraph\":1553},{\"blockId\":\"CH07-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Fairness Panel MUST remain distinct in purpose, sampling, weighting, and\",\"sourceParagraph\":1554},{\"blockId\":\"CH07-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"public claims.\",\"sourceParagraph\":1555},{\"blockId\":\"CH07-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A Country Observer observation MAY establish that an access condition,\",\"sourceParagraph\":1557},{\"blockId\":\"CH07-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"response, anomaly, or critical incident occurred in a defined\",\"sourceParagraph\":1558},{\"blockId\":\"CH07-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"country-product-language context.\",\"sourceParagraph\":1559},{\"blockId\":\"CH07-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A Country Observer observation MUST NOT be represented as a country prevalence\",\"sourceParagraph\":1561},{\"blockId\":\"CH07-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"estimate or country GEO score.\",\"sourceParagraph\":1562},{\"blockId\":\"CH07-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Country observation coverage, population-weighted observation coverage,\",\"sourceParagraph\":1564},{\"blockId\":\"CH07-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"and country estimation coverage MUST be reported separately.\",\"sourceParagraph\":1565},{\"blockId\":\"CH07-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every eligible country SHOULD receive a positive probability of\",\"sourceParagraph\":1567},{\"blockId\":\"CH07-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"observation within a predeclared surveillance cycle, unless it is\",\"sourceParagraph\":1568},{\"blockId\":\"CH07-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"explicitly outside the product's lawful Native Reach.\",\"sourceParagraph\":1569},{\"blockId\":\"CH07-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Language fairness MUST evaluate materially comparable representation\",\"sourceParagraph\":1571},{\"blockId\":\"CH07-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"under semantically equivalent prompts and comparable contexts. It MUST\",\"sourceParagraph\":1572},{\"blockId\":\"CH07-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOT require word-for-word identical responses or ignore legitimate local\",\"sourceParagraph\":1573},{\"blockId\":\"CH07-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"differences.\",\"sourceParagraph\":1574},{\"blockId\":\"CH07-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Oversampled languages MUST be reweighted to their target population\",\"sourceParagraph\":1576},{\"blockId\":\"CH07-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"shares for global population estimates.\",\"sourceParagraph\":1577},{\"blockId\":\"CH07-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Population-weighted scores, equal-language diagnostic scores, language\",\"sourceParagraph\":1579},{\"blockId\":\"CH07-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"floors, critical-error rates, unknown rates, and untested languages MUST\",\"sourceParagraph\":1580},{\"blockId\":\"CH07-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"remain separately visible.\",\"sourceParagraph\":1581},{\"blockId\":\"CH07-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A language disparity MUST NOT be attributed solely to the AI product\",\"sourceParagraph\":1583},{\"blockId\":\"CH07-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"before prompt equivalence, reference parity, measurement parity, and\",\"sourceParagraph\":1584},{\"blockId\":\"CH07-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"adjudication parity are assessed.\",\"sourceParagraph\":1585},{\"blockId\":\"CH07-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A single observation MAY carry multiple diagnostic panel tags, but MUST\",\"sourceParagraph\":1587},{\"blockId\":\"CH07-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOT receive duplicate full population weight.\",\"sourceParagraph\":1588},{\"blockId\":\"CH07-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Critical Observer incidents MAY trigger confirmatory sampling and\",\"sourceParagraph\":1590},{\"blockId\":\"CH07-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"conformity review without being treated as evidence of country\",\"sourceParagraph\":1591},{\"blockId\":\"CH07-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"prevalence.\",\"sourceParagraph\":1592},{\"blockId\":\"CH07-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Normative Turkish equivalent:\",\"sourceParagraph\":1593},{\"blockId\":\"CH07-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"GEO-1000 Population Panel, Country Observer Panel, and Language Fairness Panel should be kept separate in terms of purpose, sample, weighting, and public claim. A single Country Observer observation can show that a certain access condition, response, anomaly, or critical event has occurred in a specific country–product–language context; it cannot be presented as a country prevalence estimate or country GEO score. Country coverage, population-weighted coverage, and country estimate coverage should be reported separately. Language fairness should assess material representation in semantically equivalent prompts and comparable conditions; it should not demand word-for-word identical responses and should not ignore legitimate local differences. Over-sampled languages should be reweighted to reflect the actual target population shares in global population estimates.\",\"sourceParagraph\":1594}],\"normativeRuleLocalized\":\"يجب أن تظل لوحة السكان GEO-1000، ولوحة مراقبي الدول، ولوحة عدالة اللغة متميزة من حيث الهدف، وأخذ العينات، والوزن، والادعاءات العامة. يجوز لملاحظة مراقب الدولة أن تثبت حدوث شرط وصول أو استجابة أو شذوذ أو حادثة حرجة في سياق محدد لدولة-منتج-لغة. لا يجوز تمثيل ملاحظة مراقب الدولة كتقدير انتشار على مستوى الدولة أو درجة GEO للدولة. يجب الإبلاغ عن تغطية الملاحظات الخاصة بالدولة، وتغطية الملاحظات الموزونة حسب السكان، وتغطية تقديرات الدولة بشكل منفصل. يجب على كل دولة مؤهلة أن تتلقى احتمالًا إيجابيًا للمراقبة ضمن دورة المراقبة المعلنة مسبقًا، ما لم تكن صراحةً خارج الإطار القانوني للمنتج نطاق الوصول الطبيعي. يجب أن يقيم العدالة اللغوية تمثيلًا قابلًا للمقارنة ماديًا تحت ادعاءات متكافئة دلاليًا وسياقات قابلة للمقارنة. يجب ألا يتطلب ذلك استجابات متطابقة كلمة بكلمة أو تجاهل الاختلافات المحلية المشروعة. يجب إعادة وزن اللغات التي تم أخذ عينات مفرطة منها لتناسب حصصها في السكان المستهدفين لتقديرات السكان العالمية. يجب أن تظل درجات الأوزان المرجحة بالسكان، ودرجات التشخيص المتكافئة للغة، والحد الأدنى للغة، ومعدلات الأخطاء الحرجة، ومعدلات المجهول، واللغات غير المختبرة مرئية بشكل منفصل. يجب ألا يُعزى التفاوت اللغوي فقط إلى منتج الذكاء الاصطناعي قبل تقييم التكافؤ بين الادعاءات، وتكافؤ المراجع، وتكافؤ القياس، وتكافؤ التحكيم. قد تحمل الملاحظة الفردية عدة علامات من لوحة التشخيص، ولكن يجب ألا تتلقى وزنًا مكررًا للسكان بالكامل. قد تؤدي حوادث المراقب الحاسم إلى تفعيل أخذ العينات التأكيدية ومراجعة الامتثال دون التعامل معها كدليل على انتشارها في البلد.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH07-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"47. سجل اللوحة القابل للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":1460,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":1461,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1462,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SF-3\\\": 17\",\"sourceParagraph\":1463,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1464,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المقاييس\\\": {\",\"sourceParagraph\":1465,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryObservationCoverageCount\\\": 0.316 7,\",\"sourceParagraph\":1466,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryObservationCoveragePopulation\\\": 0.97,\",\"sourceParagraph\":1467,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryEstimationCoverage\\\": 0.116 7\",\"sourceParagraph\":1468,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1469,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sentinelObservationsCreateCountryScores\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1470,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الإنذارات\\\": [\",\"sourceParagraph\":1471,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1472,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCode\\\": \\\"SYN-J\\\",\",\"sourceParagraph\":1473,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"alarmType\\\": \\\"SA-5\\\",\\\"\",\"sourceParagraph\":1474,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحالة\\\": \\\"CONFIRMATORY_SAMPLE_REQUIRED\\\",\",\"sourceParagraph\":1475,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryPrevalenceClaimAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1476,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1477,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":1478,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1479,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageFairness\\\": {\",\"sourceParagraph\":1480,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageRegistryVersion\\\": \\\"LF-SYNTH-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1481,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"inScopeLanguages\\\": [\",\"sourceParagraph\":1482,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1483,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageId\\\": \\\"SYN-L1\\\",\",\"sourceParagraph\":1484,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportStatus\\\": \\\"LS-5\\\",\",\"sourceParagraph\":1485,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationWeight\\\": 0.55,\",\"sourceParagraph\":1486,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationPanelValid\\\": 550,\",\"sourceParagraph\":1487,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessOversampleValid\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1488,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimatedRepresentation\\\": 0.95\",\"sourceParagraph\":1489,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1490,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1491,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageId\\\": \\\"SYN-L2\\\",\",\"sourceParagraph\":1492,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportStatus\\\": \\\"LS-5\\\",\",\"sourceParagraph\":1493,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationWeight\\\": 0.25,\",\"sourceParagraph\":1494,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationPanelValid\\\": 250,\",\"sourceParagraph\":1495,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessOversampleValid\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1496,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimatedRepresentation\\\": 0.92\",\"sourceParagraph\":1497,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1498,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1499,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageId\\\": \\\"SYN-L3\\\",\",\"sourceParagraph\":1500,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportStatus\\\": \\\"LS-5\\\",\",\"sourceParagraph\":1501,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationWeight\\\": 0.10,\",\"sourceParagraph\":1502,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationPanelValid\\\": 100,\",\"sourceParagraph\":1503,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessOversampleValid\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1504,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimatedRepresentation\\\": 0.88\",\"sourceParagraph\":1505,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1506,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1507,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageId\\\": \\\"SYN-L4\\\",\",\"sourceParagraph\":1508,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportStatus\\\": \\\"LS-5\\\",\",\"sourceParagraph\":1509,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationWeight\\\": 0.06,\",\"sourceParagraph\":1510,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationPanelValid\\\": 60,\",\"sourceParagraph\":1511,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessOversampleValid\\\": 140,\",\"sourceParagraph\":1512,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimatedRepresentation\\\": 0.65,\",\"sourceParagraph\":1513,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptEquivalence\\\": \\\"نجحت\\\",\",\"sourceParagraph\":1514,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"referenceParity\\\": \\\"نجحت\\\",\",\"sourceParagraph\":1515,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationParity\\\": \\\"نجحت\\\"\",\"sourceParagraph\":1516,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1517,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1518,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageId\\\": \\\"SYN-L5\\\",\",\"sourceParagraph\":1519,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportStatus\\\": \\\"LS-5\\\",\",\"sourceParagraph\":1520,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationWeight\\\": 0.04,\",\"sourceParagraph\":1521,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationPanelValid\\\": 40,\",\"sourceParagraph\":1522,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessOversampleValid\\\": 160,\",\"sourceParagraph\":1523,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimatedRepresentation\\\": 0.58,\",\"sourceParagraph\":1524,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptEquivalence\\\": \\\"نجحت\\\",\",\"sourceParagraph\":1525,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"referenceParity\\\": \\\"نجحت\\\",\",\"sourceParagraph\":1526,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationParity\\\": \\\"نجحت\\\"\",\"sourceParagraph\":1527,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1528,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1529,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"globalPopulationWeightedScore\\\": 0.902 7,\",\"sourceParagraph\":1530,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"equalLanguageDiagnosticScore\\\": 0.796,\",\"sourceParagraph\":1531,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageFloor\\\": 0.58,\",\"sourceParagraph\":1532,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"maxLanguageGap\\\": 0.37,\",\"sourceParagraph\":1533,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"oversamplesReweightedToPopulation\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1534,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"allLanguagesClaimAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1535,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1536,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحوكمة\\\": {\",\"sourceParagraph\":1537,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelRolesKeptSeparate\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1538,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"duplicateFullWeightingProhibited\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1539,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountableHumanRole\\\": \\\"COUNTRY_LANGUAGE_PANEL_OWNER\\\",\",\"sourceParagraph\":1540,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedAt\\\": \\\"2026-08-18 T0 9:00:00 Z\\\"\",\"sourceParagraph\":1541,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1542,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1543,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1544,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"هذا السجل:\",\"sourceParagraph\":1545,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"هذا ليس بيانات حقيقية لدولة أو لغة،\",\"sourceParagraph\":1546,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"هذا ليس أداء ذكاء اصطناعي فعلي،\",\"sourceParagraph\":1547,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"إنه تمثيل اصطناعي قابل للقراءة آليًا للتمييز بين اللوحات.\",\"sourceParagraph\":1548,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قاعدة قابلة للقراءة آليًا للقسم 48\",\"sourceParagraph\":1550,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معرّف القاعدة: NOMOS-تَدقيق-CH07-R01\",\"sourceParagraph\":1551,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لوحة سكان GEO-1000، لوحة مراقبي الدولة، واللغة\",\"sourceParagraph\":1553,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تظل لوحة الإنصاف مميزة في الغرض، وأخذ العينات، والتوزين، و\",\"sourceParagraph\":1554,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الادعاءات العامة.\",\"sourceParagraph\":1555,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قد يثبت ملاحظة مراقب الدولة أن شرط وصول،\",\"sourceParagraph\":1557,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"رد، شذوذ، أو حادثة حرجة حدثت في نطاق محدد\",\"sourceParagraph\":1558,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"سياق الدولة-المنتج-اللغة.\",\"sourceParagraph\":1559,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ألا يتم تمثيل ملاحظة مراقب الدولة على أنها انتشار في الدولة\",\"sourceParagraph\":1561,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تقدير أو درجة الجغرافيا للدولة.\",\"sourceParagraph\":1562,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تغطية الملاحظة للدولة، تغطية الملاحظة مع وزن السكان،\",\"sourceParagraph\":1564,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ويجب الإبلاغ عن تغطية التقدير للدولة بشكل منفصل.\",\"sourceParagraph\":1565,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تتلقى كل دولة مؤهلة احتمالًا إيجابيًا\",\"sourceParagraph\":1567,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"للملاحظة ضمن دورة مراقبة محددة مسبقًا، ما لم تكن\",\"sourceParagraph\":1568,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"خارجة صراحة عن نطاق الوصول الطبيعي القانوني للمنتج.\",\"sourceParagraph\":1569,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تقيم عدالة اللغة التمثيل المادي القابل للمقارنة\",\"sourceParagraph\":1571,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تحت مطالب متكافئة دلاليًا وسياقات قابلة للمقارنة. يجب\",\"sourceParagraph\":1572,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يتطلب ردود متطابقة كلمة بكلمة أو تجاهل الأمور المحلية المشروعة\",\"sourceParagraph\":1573,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الفروقات.\",\"sourceParagraph\":1574,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب إعادة وزن اللغات التي تمت مفرطة العينة بحسب مجموعتها السكانية المستهدفة\",\"sourceParagraph\":1576,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"حصص لتقديرات السكان العالمية.\",\"sourceParagraph\":1577,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"درجات موزونة حسب السكان، درجات تشخيصية متساوية للغات، اللغة\",\"sourceParagraph\":1579,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الأدوار، معدلات الأخطاء الحرجة، المعدلات غير المعروفة، واللغات غير المختبرة يجب\",\"sourceParagraph\":1580,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تظل مرئية بشكل منفصل.\",\"sourceParagraph\":1581,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب عدم نسب فرق اللغة فقط إلى منتج الذكاء الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":1583,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قبل تقييم تكافؤ صياغة المُدخل، تكافؤ المرجع، تكافؤ القياس، و\",\"sourceParagraph\":1584,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تكافؤ التحكيم.\",\"sourceParagraph\":1585,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قد تحمل الملاحظة الواحدة عدة علامات لوحة تشخيصية، ولكن يجب\",\"sourceParagraph\":1587,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ألا تتلقى وزن كامل للسكان مكرر.\",\"sourceParagraph\":1588,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قد تؤدي حوادث المراقب الحرج إلى التحفيز على أخذ عينات تأكيدية و\",\"sourceParagraph\":1590,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مراجعة الامتثال دون أن تُعامل كدليل على\",\"sourceParagraph\":1591,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"انتشار الحالة في البلد.\",\"sourceParagraph\":1592,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المكافئ التركي المعياري:\",\"sourceParagraph\":1593,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب الاحتفاظ بلوحة السكان GEO-1000، ولوحة مراقب الدولة، ولوحة عدالة اللغة منفصلة من حيث الهدف والعينة والوزن والادعاء العامة. يمكن لملاحظة واحدة لمراقب الدولة أن تُظهر أن شرط وصول معين أو استجابة أو شذوذ أو حدث حرج قد وقع في سياق محدد من الدولة–المنتج–اللغة؛ ولا يمكن تقديمها كتقدير انتشار للدولة أو نتيجة GEO للدولة. يجب الإبلاغ عن تغطية الدولة، والتغطية الموزونة بالسكان، وتغطية تقدير الدولة بشكل منفصل. يجب أن تقيم عدالة اللغة تمثيل المواد في المُدخلات المكافئة دلاليًا وفي ظروف قابلة للمقارنة؛ ويجب ألا تطلب ردودًا متطابقة كلمة بكلمة ولا يجب أن تتجاهل الاختلافات المحلية المشروعة. يجب إعادة وزن اللغات التي تم أخذ عينات مفرطة لها لتعكس حصص السكان المستهدفة الفعلية في تقديرات السكان العالميين.\",\"sourceParagraph\":1594,\"language\":\"ar\"}]}}","text":"## حد الفصل\n\nأقرت المادة 5 الحكم التالي:\n\n> لكل منتج ذكاء اصطناعي، يجب تعريف جمهور المستخدمين المؤهلين للمنتج بشكل منفصل.\n\nحوّل القسم 6 هذا الجمهور إلى أخذ عينات:\n\n> يجب أن توفر لوحة السكان الرئيسية احتمالات اختيار مسبقة وأوزان للأشخاص في السكان المستهدفين قبل رؤية النتائج.\n\nالآن نحتاج إلى حل مشكلتين مختلفتين تتعلقان بالعدالة. المشكلة الأولى:\n\n> قد تجعل أوزان السكان البلدان الصغيرة جداً غير مرئية في العينة الرئيسية.\n\nالمشكلة الثانية:\n\n> يمكن أن يخفي المتوسط العالمي للسكان تحريفات تمثيلية شديدة في اللغات منخفضة الموارد أو منخفضة السكان.\n\nالعينة السكانية الخالصة قوية في قياس التجربة البشرية المتوسطة في سكان العالم. ومع ذلك، نفس العينة:\n\n- لا يمكنها مراقبة كل دولة بشكل فردي،\n\n- لا يمكنها توفير عينات كافية لكل لغة،\n\n- لا يمكنها إنتاج درجة للدولة للبلدان الصغيرة.\n\nقد لا يلتقط الأخطاء النادرة لكنها الجوهرية في اللغات قليلة الموارد. لذلك، لا يمكن أن يتكون GEO-1000 من لوحة واحدة فقط. جنبًا إلى جنب مع لوحة السكان الرئيسية، هناك حاجه إلى هيكلين تكميليين:\n\n#### لوحة مراقبي البلدان\n\nملصق اللوحة الرسمي:\n\n#### لوحة مراقبي البلدان\n\nو:\n\n#### لوحة عدالة اللغة\n\nملصق اللوحة الرسمي:\n\n#### لوحة عدالة اللغة\n\nتجيب لوحة مراقبي البلدان على السؤال التالي:\n\n> في البلدان التي لا يتم تمثيلها بشكل كافٍ في لوحة السكان الرئيسية، هل يوجد على الأقل مراقبة حقيقية للمستخدم، أو تحقق الوصول، أو إشارة خطر مبكرة؟\n\nأما لوحة العدالة اللغوية، فتجيب على السؤال التالي:\n\n> حتى لو بدا المتوسط العالمي مرتفعًا، هل يتم تمثيل المستخدمين في لغات معينة بشكل غير صحيح، أو بشكل ناقص، أو بشكل محفوف بالمخاطر؟\n\nهاتان اللوحتان لا تحلان محل لوحة السكان الرئيسية. هما تكملانها. إعطاء مراقب دولة ملاحظة لدولة لا يقيس درجة هذه الدولة. الإفراط في أخذ عينات من لغة لا يجعل هذه اللغة أكبر في السكان العالميين. مهمة هذا القسم هي:\n\n- رؤية الدولة مقابل وزن السكان،\n\n- لفصل المتوسط العالمي مع عدالة اللغة،\n\n- لفصل تقدير السكان مع الإنذار المبكر،\n\n- لفصل الكفاية الإحصائية مع نطاق الملاحظة\n\nعن بعضها البعض. هذا القسم لم يقم بعد بـ:\n\n- تحديد كيفية ترجمة صياغات المُدخل في جميع اللغات.\n\n- اختبار الترجمة العكسية والمعادلة الدلالية،\n\n- آلية الاختيار التفصيلية للمشاركين،\n\n- كيفية تقييم الادعاءات الذرية بواسطة المحكمين،\n\n- حدود الامتثال النهائية\n\nتماماً. سيتم تنظيم هذه القضايا بشكل أكبر في الأقسام التالية. السؤال الأساسي في القسم 7 هو:\n\n> كيف نقيس أثناء إنتاج درجة عالمية دون تضخيم الدول الصغيرة واللغات بشكل مصطنع، ولكن أيضاً دون تركها غير مرئية تمامًا؟\n\n## NOMOS التحدي\n\nلقد قمت بإعداد عينة سكانية من أفراد 1,000 لمنتج ذكاء اصطناعي. ونتيجة لعينة متناسبة مع السكان:\n\n- مئات المستخدمين من بعض الدول الكبيرة،\n\n- عشرات المستخدمين من بعض الدول المتوسطة الحجم،\n\n- لا يوجد مستخدمون من معظم الدول الصغيرة\n\nوصلوا. النتيجة العالمية:\n\n#### 94\n\nتم حسابه على هذا النحو. ثم قلت: 'يمثل هذا منتج الذكاء الاصطناعي العلامة التجارية في جميع أنحاء العالم بدقة 94 بالمئة.' ومع ذلك، لا يوجد أي ملاحظة حقيقية من المستخدمين في 70 من الدول الصغيرة. قد تشكل هذه الدول جزءًا صغيرًا من سكان العالم. ومع ذلك، تبقى الأسئلة التالية بدون إجابة: هل المنتج متاح حقًا؟ هل يعمل القصد في اللغة الصحيحة؟ هل يخلط النظام بين الدولة ودولة أخرى؟ هل يتم الخلط بين الشركة المحلية والعلامة التجارية العالمية؟ هل السعر والخدمة والسياق القانوني خاطئين؟ هل يفشل النظام في الاستجابة؟ هل هناك أخطاء حرجة منخفضة التكرار؟ درجة السكان العالمية لا تجيب على هذه الأسئلة. تخيل الآن أنك أضفت شخصًا واحدًا إلى كل دولة. لقد حصلت على 70 من الملاحظات الإضافية.\n\nلقد أضفت كل واحدة من هذه الدول إلى النتيجة الرئيسية بوزن 1/1,070، مما جعل الدول الصغيرة أكبر بكثير من حصتها الحقيقية من السكان. زاد الوضوح الجغرافي، لكن تقدير السكان كان مشوهًا. ثم تلقى مستخدم واحد في دولة واحدة ردًا غير صحيح، وصرحت: 'نتيجة GEO لهذه الدولة صفر.' رد شخص واحد ليس نتيجة لدولة. إنها حدث واحد تمت ملاحظته في ظروف محددة في تلك الدولة. الآن اعتبر اللغة. النتيجة الإنجليزية هي 98 في المئة، الألمانية 96 في المئة، والتركية 91 في المئة. تحتوي لغة منخفضة الموارد على ثمانية مستخدمين فقط ونتيجة خام قدرها 50 في المئة. تقول، 'ثمانية أشخاص ليسوا كافيين؛ قم بإزالة اللغة من التقرير.' يرتفع المعدل العالمي، لكن تجربة المستخدمين في تلك اللغة تختفي.\n\nفي نهج آخر، تعطي مستخدمي 200 إضافيين للغة منخفضة الموارد. ينخفض المتوسط الأولي للعينة. ثم تقول: \"انخفض المعدل العالمي إلى 84.\" ومع ذلك، قد تكون الحصة الفعلية للسكان للغة هي 2 في المئة. يزيد الإفراط في أخذ العينات القوة الإحصائية. لكنه لا يزيد من وزن السكان. الحكم الأول في هذا القسم هو كما يلي:\n\n> أن تُلاحظ ليس هو نفسه أن يكون لديك وزن.\n\nينص حكمه الثاني على:\n\n> ملاحظة واحدة لدولة ليست هي نفس درجة الدولة.\n\nتنص الفقرة الثالثة منه على:\n\n> الإنصاف اللغوي ليس إعطاء وزن متساوٍ لجميع اللغات في النتيجة العالمية.\n\nتنص المادة الرابعة على:\n\n> المتوسط العالمي العالي لا يلغي التدهور الشديد في لغة معينة.\n\nتنص أحكامه الخامسة على:\n\n> لا يمكن إضافة الملاحظات الإضافية التي تم أخذها لزيادة التغطية إلى النتيجة الرئيسية دون إعادة وزنها وفقًا للسكان الحقيقيين.\n\n## 1. غرض الفصل\n\nالغرض من هذا القسم هو إنشاء عينات تكميلية تزيد من رؤية الدول واللغات دون التأثير على تمثيل السكان الإحصائي في عينة السكان الرئيسية. يقوم القسم بتطبيع التمييزات التالية:\n\n- الرؤية الجغرافية مع وزن السكان\n\n- ملاحظات الدولة مع نتيجة الدولة\n\n- كشف حدث واحد مع تقدير الانتشار\n\n- اللوحة السكانية الرئيسية مع لوحة مراقب الدولة\n\n- لوحة مراقب الدولة مع دراسة تحقق محددة لكل بلد\n\n- تغطية الدولة مع تغطية السكان\n\n- عدد اللغات التي يتم تغطيتها مع تغطية سكان اللغة\n\n- عدالة اللغة مع توزيع متساوي عالمي للغات\n\n- الحصة العالمية للغة مع أخذ عينات مفرطة\n\n- اللغة الأم ولغة صياغة المُدخل\n\n- اللغة والمنطقة\n\n- اللغة ونظام الكتابة\n\n- اللغة المدعومة واللغة التي يمكنها توليد الاستجابات بمفردها\n\n- خلل في ترجمة المُدخل وخلل لغوي في نظام الذكاء الاصطناعي\n\n- نقص الموارد وعيب تمثيل الذكاء الاصطناعي\n\n- نقص المحكم والفشل في المنتج\n\n- الاختلاف المحلي المشروع وعدم المساواة اللغوية غير العادلة\n\n- المتوسط العالمي وقاعدة الفئة الفرعية\n\n- تغطية الوصول إلى الدولة ودقة تمثيل الدولة\n\n- تنبيه المراقب وقرار التوافق النهائي\n\n- دورة مراقبة بموجة واحدة مع تغطية جغرافية متعددة الموجات\n\nفي نهاية هذا القسم، يجب أن يكون كل تدقيق GEO-1000 قادرًا على تقديم إجابات واضحة على الأسئلة التالية:\n\n> في أي البلدان يوجد على الأقل ملاحظة فعلية واحدة؟\n\n> في أي البلدان يوجد مجرد رصد للإنذار المبكر، وفي أي منها توجد توقعات إحصائية؟\n\n> أي اللغات تم قياسها، وأيها وصلت إلى عينة كافية، وأيها لم يتم اختباره؟\n\n> إذا تم زيادة أخذ عينات اللغات قليلة الموارد، فكيف تم إعادة وزن هذا في النتيجة العالمية؟\n\n> هل مصدر النتيجة السيئة في لغة ما ناتج حقًا عن الذكاء الاصطناعي، أم أنه بسبب المشكلة في المُدخل، أو الموارد، أو الموقع، أو التحكيم؟\n\n## 2. الأحكام المعيارية المركزية\n\n> يجب على GEO-1000 إدارة تقدير السكان الرئيسي من خلال لوحة السكان؛ ومراقبة الدول الصغيرة من خلال لوحة مراقبي الدول؛ وعدم المساواة اللغوية وتحديد اللغات منخفضة الموارد من خلال لوحة العدالة اللغوية بشكل منفصل.\n\nهذه الهياكل الثلاثة:\n\n- تختلف في الأغراض،\n\n- تختلف في أهداف العينات،\n\n- تختلف في الأوزان،\n\n- تختلف في الادعاءات العامة\n\nلها. لا يمكن تحويل ملاحظة من لوحة واحدة إلى معنى لوحة أخرى بدون تفسير. الهيكل الافتراضي:\n\n## 3. ما هو لوحة مراقب الدولة؟\n\nلوحة مراقبي الدول، في الدول التي تمثّل تمثيلًا ناقصًا أو غير كافٍ في لوحة السكان الرئيسية:\n\n- الوصول إلى المنتج،\n\n- قابلية تطبيق التعليمات,\n\n- تحليل الكيان الأساسي,\n\n- سلوك اللغة والمنطقة,\n\n- إشارة الخطأ الحرجة المبكرة\n\nهي لوحة تدقيق تكميلية تم إنشاؤها للمراقبة. المهمة الأساسية للوحة مراقبي الدول ليست إنتاج درجة.\n\n> إنها لجعل الدولة غير المرئية مرئية لأول مرة.\n\nيمكن لمراقب الدولة إظهار ملاحظة: \"في البلد المحدد، وتحت منتج الذكاء الاصطناعي المحدد، واجهة المستخدم، اللغة، وظروف الوقت، تم ملاحظة هذه النتيجة مرة واحدة على الأقل.\" ولا يمكنه إظهار: \"X٪ من المستخدمين في هذا البلد يرون نفس النتيجة.\"\n\n## 4. وحدة مراقب الدولة\n\nالوحدة الأساسية للملاحظة في لوحة مراقب الدولة ليست البلد بمفرده. الوحدة المفضلة:\n\nS_{c,a,l,s,w}\n\nحيث:\n\n- c: الدولة أو الولاية القضائية\n\n- a: منتج الذكاء الاصطناعي و واجهة المستخدم\n\n- l: اللغة، نظام الكتابة، والمنطقة المحلية\n\n- s: حالة الجلسة أو الخطة\n\n- w: موجة القياس\n\nهذا التمييز ضروري. في نفس البلد:\n\n- أكثر من لغة واحدة,\n\n- خطط مختلفة،\n\n- واجهات الويب والجوال،\n\n- قد توجد شروط وصول قانونية أو تقنية مختلفة\n\nإضافة مستخدم إلى بلد معين لا تعني مراقبة جميع واجهات اللغة والمستخدمين في ذلك البلد.\n\n## 5. واجبات عينة مراقب البلد\n\n### 5.1. التحقق من الوصول\n\nعلى الرغم من أن المنتج يبدو متاحًا في البلاد في التسجيل الرسمي، فإن المستخدم الفعلي:\n\n- قد لا يتمكن من تسجيل الدخول،\n\n- قد لا يتمكن من الوصول إلى الواجهة المحدد.\n\nقد يواجه عقبة في الخطة أو التحقق. يقوم مراقب الدولة باختبارات الملاحظة على سجل الوصول الرسمي على مستوى الميدان.\n\n### 5.2. فحص الهوية الأساسية\n\nالكيان المشرف على منتج الذكاء الاصطناعي:\n\n- الشركة الصحيحة،\n\n- العلامة التجارية الصحيحة،\n\n- علاقة البلد الصحيحة\n\nهل يمكنه التحليل من الداخل؟\n\n### 5.3. كشف الانحراف المحلي\n\nفي مواقع مختلفة لنفس اللغة في بلد مختلف:\n\n- السعر،\n\n- شركة\n\n- الخدمة،\n\n- القانون،\n\n- نصيحة\n\nهل يتغير؟ إذا كان يتغير، هل يمكن أن يكون هذا الاختلاف ماليًا وقابلًا للتفسير؟\n\n### 5.4. إشارة خلل ثقيلة منخفضة التردد\n\nفي استجابة مراقب واحد:\n\n- رخصة خاطئة،\n\n- كيان قانوني خاطئ،\n\n- معلومات خطرة تتعلق بالصحة أو السلامة،\n\n- اندماج هوياتي شديد\n\nيمكن ملاحظته. الحدث الواحد لا يدل على الانتشار في البلد. ومع ذلك، يمكن أن يحفز أعمال التحقق.\n\n### 5.5. فرضية بحث جديدة\n\nقد يطرح فريق المراقبين السؤال: 'هل هذا الحدث فردي، أم أنه نمط متكرر بين المستخدمين في البلد؟' يتم اختبار هذا السؤال بعينة إضافية مستهدفة.\n\n### 5.6. سجل نطاق جغرافي\n\nيظهر في عدد الدول المناسبة التي لدى المنتج فيها ملاحظات فعلية من المستخدمين. هذا ليس عدد درجات الدول. إنها التغطية بالملاحظة.\n\n## 6. أشياء لا يمكن للوحة مراقبي الدولة القيام بها\n\nلوحة مراقبي الدولة وحدها:\n\n- درجة الدولة الموثوقة،\n\n- معدل سكان الدولة،\n\n- تصنيف الدولة،\n\n- قرار التوافق للدولة،\n\n- تفوق النموذج القائم على الدولة\n\nلا يمكن إنتاجها. إذا كان هناك مراقب واحد في الدولة وكانت الإجابة صحيحة: \"درجة الدولة هي 100\" لا يمكن قولها. إذا كانت خاطئة: \"درجة الدولة صفر\" لا يمكن قولها. الحالة الصحيحة:\n\n### تم_الملاحظة_PASS\n\n### المشكلة الملحوظة\n\n### مرشح_حرج_تم_ملاحظته\n\n### فشل_الوصول\n\n### غير_كافٍ_لتقدير_الدولة\n\nهي سجلات ملاحظة.\n\n## 7. سجل الدولة المؤهلة\n\nيجب إنشاء سجل دولة مؤهلة لكل منتج ذكاء اصطناعي. يمكن لكل دولة أن تحمل واحدة من الحالات التالية:\n\n### CE-0— غير معروف\n\nلم يتم تحديد حالة الوصول للمنتج والتدقيق.\n\n### CE-1— خارج نطاق الوصول الطبيعي\n\nيظل المنتج خارج المنطقة الرسمية أو الشرعية للاستخدام. لا يتم أخذه في الاعتبار لتقييم دقة تمثيل الدولة. يتم عرضه كفجوة في نطاق الوصول.\n\n### CE-2— وصول مقيد أو خاص\n\nفقط:\n\n- مؤسسة,\n\n- الدعوات،\n\n- الخطة،\n\n- الجهاز،\n\n- نوع المستخدم\n\nالوصول متاح. قد تكون هناك حاجة إلى لوحة منفصلة.\n\n### CE-3— مؤهل لمراقبة مراقب الدولة\n\nالمنتج مناسب لملاحظة مراقب الدولة من حيث واجهة المستخدم ذات الصلة وعلى الأقل لغة تدقيق واحدة.\n\n### CE-4— مؤهل لتقدير السكان\n\nلديها حصة من السكان المؤهلين للمنتج في لوحة السكان الرئيسية للبلد.\n\n### CE-5— مؤهل لتقدير البلد\n\nيمكن إنتاج تقدير للبلد عند توفر عينة كافية، وعينة فعالة، وتغطية لغوية، وشروط جودة. يمكن أن يكون البلد CE-3 ولكنه ليس CE-5. هذا يعني أن البلد تم ملاحظته ولكن لم يمكن إنتاج درجة موثوقة للبلد.\n\n## 8. السُلَّم بين ملاحظة مراقب البلد وتقدير البلد\n\n### CS-0— لم يتم ملاحظته\n\nلا توجد ملاحظة صالحة لمراقب البلد للبلد المؤهل.\n\n### CS-1— ملاحظة واحدة من مراقب البلد\n\nهناك ملاحظة واحدة صالحة للدولة–المنتج–اللغة. يولّد فقط سجل حدث.\n\n### CS-2— تكرار ملاحظة مراقب الدولة\n\nهناك عدة ملاحظات من موجات مختلفة أو مستخدمين مختلفين. قد تثير شكوكًا حول نمط معين. غير كافية بالنسبة لمعدل الدولة.\n\n### CS-3— عينة استكشافية للدولة\n\nتم الوصول إلى نطاق العينة الاستكشافية في القسم 6. يمكن تقديم نتيجة استكشافية مع درجة كبيرة من عدم اليقين.\n\n### CS-4— تقدير مؤقت للدولة\n\nيمكن إنتاج تقدير مؤقت للدولة مع أخذ عينة كافية ومتوازنة.\n\n### CS-5— مرشح لتقدير الدولة\n\nهناك عينة نشطة كافية، وتغطية للغة/المكان، وتكرار للموجات، وضوابط جودة موجودة. يمكن أن يكون مرشحًا لدرجة الدولة. يجب معايرة العتبات الدقيقة من خلال تجربة أولية ومراجعة خارجية.\n\n## 9. دورة المراقب\n\nقد لا يكون مراقبة كل موجة في جميع الدول المؤهلة ممكنًا من حيث التكلفة والعمليات. لذلك، يمكن استخدام دورة المراقب. موجات القياس:\n\nw=1,2,…,K\n\nوالدول المؤهلة: فلنعتبر c ∈ CS. تخصيص مراقب للدولة c في الموجة w:\n\nz_{c,w}= 1(إذا كانت الدولة ستتم مراقبتها في الموجة)؛ وإلا فإن z_{c,w}= 0\n\nيمكن تمثيله كما يلي. شرط الدورة الأساسية:\n\n\\sum_{w=1}^K z_{c,w}\\geq 1\n\nيجب أن يتم الوفاء به. أي يجب مراقبة كل دولة مؤهلة مرة واحدة على الأقل ضمن دورة الرصد المحددة. هذا النص:\n\n- لا يعني أن كل دولة سيتم مراقبتها في كل موجة،\n\n- أو أن مراقبة واحدة ستشكل نتيجة الدولة\n\nولا يتبع أي من الشرطين من متطلبات الدورة.\n\n## 10. فئات تكرار المراقب\n\nيمكن تقسيم الدول إلى فئات تكرار محددة مسبقًا.\n\n### SF-0— خارج النطاق\n\nلا يوجد وصول إلى المنتج. لا يتم إجراء أي مراقبة بواسطة ممثل المستخدم. يتم مراقبة حالة الوصول.\n\n### SF-1— مرة واحدة لكل دورة مراقبة\n\nالدول منخفضة المخاطر، الدول الصغيرة، أو الدول التي لديها بالفعل تغطية كافية غير مباشرة في لوحة السكان.\n\n### SF-2— مراقب دوري\n\nيتم ملاحظته مرة أخرى على فترات منتظمة.\n\n### SF-3— في كل موجة رئيسية\n\nيمكن ملاحظته في كل موجة رئيسية للأسباب التالية:\n\n- عدد كبير من المستخدمين،\n\n- سوق مستهدف مهم،\n\n- خطأ جسيم سابق،\n\n- الوصول السريع أو التغيير التنظيمي،\n\nمنطقة خدمة عالية المخاطر.\n\n### SF-4— مراقبة الحوادث\n\nزيادة المراقبة بسبب حدث حرج تم التحقق منه أو اضطراب متواصل في التمثيل. لا يمكن تغيير فئة التكرار بأثر رجعي بعد مراجعة النتائج. يمكن لحدث جديد إنشاء نسخة جديدة للموجة التالية.\n\n## 11. أولوية المراقب\n\nيجب ألا يتم تحديد وتيرة نشاط مراقب الدولة بناءً فقط على عدد السكان. وعند الاقتضاء، يمكن أخذ المجالات التالية في الاعتبار:\n\n- السكان المؤهلون للمنتج\n\n- الخدمة الفعلية أو التغطية السوقية للكيان\n\n- السجلات السابقة للتمثيل الخاطئ\n\n- تأثير المستخدم عالي المخاطر\n\n- التغييرات في الوصول إلى المنتج\n\n- تفرد اللغة والموقع\n\n- استخدام اللغة منخفضة الموارد\n\n- الاختلافات القانونية أو التشغيلية\n\n- الوقت المنقضي منذ آخر ملاحظة\n\nيجب استخدام هذه الحقول وفقًا لقاعدة الحوكمة المحددة مسبقًا. نهج \"نتيجة هذا البلد سيئة، لنقيس أقل\" محظور.\n\n## 12. مؤشرات تغطية مراقب البلد\n\nتغطية البلد ليست رقمًا واحدًا فقط. يجب استخدام ما لا يقل عن ثلاث مقاييس منفصلة.\n\n### 12.1. تغطية مراقبة الدول\n\nنسبة الدول المؤهلة التي لديها مراقب واحد صالح على الأقل أو ملاحظة سكانية.\n\nCOC_count= |{c ∈ C_S: n_c^obs > 0}| / |C_S|\n\nيُظهر هذا المؤشر التغطية من حيث عدد الدول.\n\n### 12.2. تغطية مراقبة الدول موزونة بالسكان\n\nنسبة السكان المؤهلين في الدول التي لديها ملاحظة واحدة صالحة على الأقل إلى إجمالي السكان المستهدفين.\n\nCOC_pop= [Σ_{c:n_c^obs>0} N_c] / [Σ_{c∈C_S} N_c]\n\nيوضح هذا المؤشر ما إذا كانت التجمعات السكانية الكبيرة تتم مراقبتها.\n\n### 12.3. تغطية التنبؤ بالبلدان\n\nهو نسبة البلدان التي تصل إلى عينة كافية من البلدان.\n\nCEC= |{c: n_{c,eff}≥ m_c}| / |C_S|\n\nهنا، mc هو الحد المسبق للكفاية لتنبؤ البلد. مراجعة:\n\n- 100 في المئة من تغطية مراقبة البلدان،\n\n- 99 في المئة من تغطية مراقبة السكان،\n\n- قد تحمل فقط 10 في المئة من تغطية التنبؤ بالبلدان\n\nهذه النتائج لا يمكن تحويلها إلى بعضها البعض.\n\n## 13. إنذار المراقب\n\nعندما يتم العثور على مسألة مادية في ملاحظة المراقب، إنذار المراقب يُنشأ. أنواع الإنذارات:\n\n### SA-1— شذوذ الوصول\n\nسجل الوصول الرسمي يتعارض مع وصول المستخدم الفعلي.\n\n### SA-2— شذوذ الكيان\n\nالكيان يندمج مع شركة أخرى أو منتج أو عملية في دولة أخرى.\n\n### SA-3— شذوذ اللغة أو الموقع\n\nتحدث لغة غير صحيحة، أو سياق دولة خاطئ، أو انحراف واضح في الموقع.\n\n### SA-4— شذوذ الحقائق المادية\n\nالسعر المادي، الخدمة، القدرة، الشراكة، أو الوقت غير صحيح.\n\n### SA-5— مرشح حادثة حرجة\n\nتوجد مشاكل في الصحة أو القانون أو التمويل أو الأمن أو الترخيص، أو خطأ شديد في الهوية.\n\n### SA-6— خلل في المرجع أو المُدخل\n\nمصدر المشكلة ليس استجابة الذكاء الاصطناعي:\n\n- مُدخل,\n\n- الترجمة،\n\n- المصدر الرسمي،\n\n- التحكيم\n\nقد يكون هو السبب. الإنذار ليس فشلًا تلقائيًا للدولة. إنه بداية التحقق والتصعيد.\n\n## 14. بروتوكول تصعيد المراقب\n\n### الخطوة 1— التحقق من الصلاحية\n\nهل الملاحظة تتوافق حقًا مع البروتوكول؟ البلد الصحيح، المنتج الصحيح، المُدخل الصحيح، اللغة الصحيحة، أول ناتج مناسب، تم التحقق من الأدلة الكاملة.\n\n### الخطوة 2— إعادة ترميز الحادث\n\nالمشكلة:\n\n- منتج الذكاء الاصطناعي،\n\n- سجل المرجع،\n\n- مُدخل,\n\n- المشارك،\n\n- الوصول\n\nأي من المصادر قد ينتمي إليه؟\n\n### الخطوة 3— التكرار المستقل\n\nقبل اختيار النتيجة، يتم التحقق مع مستخدمين أو جلسات جديدة محددة مسبقًا.\n\n### الخطوة 4— أخذ عينات مستهدفة\n\nإذا استمر الحدث، قد يتم تطبيق أخذ عينات خاص بكل بلد. حجم العينة:\n\n- شدة الحدث،\n\n- الانتشار المتوقع،\n\n- عدد سكان الدولة،\n\n- تنوع اللغة\n\nمعرَّفة مسبقًا.\n\n### الخطوة 5— فصل القرار\n\nيتم الاحتفاظ بالنتائج التالية بشكل منفصل:\n\n- حدث موثق واحد\n\n- نمط متكرر\n\n- معدل الدولة\n\n- تأثير الملاءمة الحرج\n\nيمكن أن يؤثر حدث حرج واحد على مراجعة المطابقة حتى بدون تقدير للانتشار.\n\n## 15. ما هي العدالة اللغوية؟\n\nالعدالة اللغوية:\n\n> الأمر لا يتعلق بأن تتلقى جميع اللغات بالضبط نفس الإجابة كلمة بكلمة.\n\nيعني:\n\n> في الأسئلة الموجهة للمستخدم المكافئة دلاليًا والمماثلة ماديًا، وبصرف النظر عن الفروقات المحلية الحقيقية، لا ينبغي للمستخدمين أن يتلقوا بشكل منهجي تمثيلات أكثر خطأً، أو أكثر نقصًا، أو أقل إسنادًا، أو أكثر خطورة بسبب لغتهم.\n\nإن عدالة اللغة لا تسعى إلى هذا النوع من المساواة:\n\nR_Turkish= R_English= R_Japanese\n\nكلمة بكلمة. إنها تسعى إلى هذا:\n\n> تمثيل قابل للمقارنة من حيث الهوية، والواقع المادي، والحدود، والزمن، وحالة المصدر، ومدى ملاءمته للمستخدم.\n\n## 16. الفروق اللغوية ليست دائمًا ظلمًا\n\nيمكن أن تختلف نتائج اللغة بشكل مشروع للأسباب التالية: نطاق الخدمات المحلية مختلف. تتفاوت الأسعار وشروط العقد حسب البلد. المعرفة القانونية تعتمد على الاختصاص القضائي. نية المستخدم مختلفة. التعليمات البرمجية ليست متطابقة دلاليًا. المصادر الرسمية تحتوي على محتوى مختلف عبر اللغات. منتج الذكاء الاصطناعي لا يدعم رسميًا اللغة المعنية. يجب تسجيل كل اختلاف من هذه الاختلافات. لا ينبغي تصنيف الاختلافات المحلية المفسرة كظلم. ومع ذلك، حتى لو كانت الحقيقة نفسها، في لغة منخفضة الموارد:\n\n- تتلف هوية الشركة،\n\n- تُزال الحدود،\n\n- يتم إضافة الترخيص الخطأ،\n\n- يتم إعطاء الاستجابة باستمرار بلغة أخرى\n\nقد يكون مشكلة في تمثيل اللغة.\n\n## 17. وحدة اللغة\n\nفي تقييم اللغة، قد لا يكون مجرد اسم اللغة العام كافياً. الوحدة اللغوية المفضلة:\n\nL=(λ,σ,ℓ,d)\n\nويمكن اعتبارها كذلك. هنا:\n\n- λ: اللغة\n\n- σ: نظام الكتابة\n\n- ℓ: السياق المحلي أو الدولة\n\n- d: المهمة أو المجال\n\nعلى سبيل المثال، نفس اللغة:\n\n- في نظام كتابة مختلف،\n\n- في بلد مختلف،\n\n- في المجال القانوني أو الصحي\n\nقد يتطلب خلية قياس منفصلة. ليس كل مستخدمي اللغة يشكلون مجموعة متجانسة واحدة.\n\n## 18. حالات دعم اللغة\n\nيمكن لكل منتج ذكاء اصطناعي استخدام أحد الحالات التالية للغة و واجهة المستخدم:\n\n### LS-0— غير معروف\n\nتعذر تحديد حالة الدعم.\n\n### LS-1— غير مدعوم\n\nالمنتج لا يدعم اللغة المعنية رسميًا. لا يتم تقييمه ضمن درجة اللغة المدعومة الرئيسية. قد يتم إجراء اختبارات تجريبية.\n\n### LS-2— تم ملاحظته ولكنه غير مدعوم\n\nيمكن للمنتج توليد الردود. ومع ذلك، لا يوجد دعم رسمي أو ضمان للجودة. تم الإبلاغ عنه كنتيجة تجريبية منفصلة.\n\n### LS-3— دعم محدود\n\nيوجد دعم لمهام أو واجهات أو ميزات محددة.\n\n### LS-4— مدعوم رسميًا\n\nيدعي المنتج عمومًا أن اللغة مدعومة.\n\n### LS-5— مؤهل للتدقيق\n\nاللغة:\n\n- الدعم الرسمي،\n\n- تكافؤ التحفيز,\n\n- الحكم المحلي,\n\n- مهارة المراجع,\n\n- التقاط صالح\n\nمتوافق بالكامل مع التدقيق. وجود الدعم الرسمي وحده لا يشكل LS-5.\n\n## 19. لغة منخفضة الموارد\n\nمصطلح \"لغة منخفضة الموارد\" لا يصف قيمة اللغة أو جودة المتحدثين بها. في بعض سياقات التكنولوجيا والتدقيق، يشير إلى واحد أو أكثر من العيوب التالية:\n\n- محتوى رقمي محدود\n\n- مصدر رسمي محلي محدود\n\n- مجموعة بيانات تقييم محدودة\n\n- الوصول إلى المحكمين محدود\n\n- دعم المنتج منخفض\n\n- مصدر المصطلحات محدود\n\n- جودة الترجمة الآلية محدودة\n\n- وصول محدود للوحة المستخدم\n\nيمكن أن تكون اللغة منخفضة الموارد في مجال ما وقوية في مجال آخر. على سبيل المثال، بينما تمتلك موارد قوية في المحادثة اليومية:\n\n- القانون،\n\n- الطب،\n\n- مجال تقني محدد\n\nقد تكون لديها موارد محدودة. لذلك، يجب تحديد مستوى موارد اللغة:\n\n- المنتج,\n\n- المهمة،\n\n- الوقت،\n\n- المجال\n\nمعًا.\n\n## 20. مهام عينة عدالة اللغة\n\n### 20.1. زيادة أخذ عينات اللغات منخفضة الموارد\n\nيوفر مستخدمين إضافيين للغات التي لا تحصل على ما يكفي من الملاحظات في لوحة السكان الرئيسية.\n\n### 20.2. قياس توزيع أخطاء المواد بناءً على اللغة\n\nليس فقط الدقة العامة:\n\n- هوية\n\n- النطاق،\n\n- الوقت،\n\n- المصدر،\n\n- التوصية،\n\n- خطأ حرج\n\nيفحص النتائج بشكل منفصل.\n\n### 20.3. التحقق من لغة الاستجابة\n\nهل يرد الذكاء الاصطناعي بما يتماشى مع لغة التعليمات؟ إذا تحول إلى لغة أخرى، ما السبب؟\n\n### 20.4. فحص التمييز بين اللغة والموقع\n\nهل تحمل نفس اللغة واقعًا محليًا مختلفًا في بلدان مختلفة؟ هل يدير الذكاء الاصطناعي هذا الاختلاف بشكل صحيح؟\n\n### 20.5. فحص التماثل بين المصدر والتمثيل الرسمي\n\nهل تحمل السجلات الرسمية للوجود نفس الواقع المادي في جميع اللغات؟ قد ينشأ نتيجة ذكاء اصطناعي منخفضة من فجوة لغوية في المصدر نفسه.\n\n### 20.6. اختبار تكافؤ صياغات المُدخل\n\nهل تنقل الترجمات حقًا نفس نية المستخدم؟\n\n### 20.7. اختبار تكافؤ المحكمين\n\nهل يمكن للمحكمين في لغات مختلفة تطبيق نفس المعيار التنظيمي؟\n\n## 21. أبواب الأربعة لعدالة اللغة\n\nيجب تقييم نتيجة اللغة من خلال أربعة أبواب قبل نسبتها إلى أداء اللغة في منتج الذكاء الاصطناعي.\n\n#### البوابة 1— تكافؤ النية\n\nهل التعليمات قابلة للمقارنة من حيث المعنى؟ إذا فشل الأمر:\n\n### فشل تكافؤ التعليمات\n\nتم إعطاء الحالة.\n\n#### البوابة 2— تكافؤ المرجع\n\nهل السجلات الرسمية والتحققت من الواقع كافية للغة المعنية؟ إذا فشلت:\n\n### فجوة لغة المرجع\n\nتم إعطاء الحالة.\n\n#### البوابة 3— تكافؤ القياس\n\nهل شروط الالتقاط والجلسة والواجهة والمستخدم قابلة للمقارنة؟ إذا فشل الأمر:\n\n### فشل تكافؤ القياس\n\nتم إعطاء الحالة.\n\n#### البوابة 4— تكافؤ التحكيم\n\nهل هناك حكام باللغة الأم أو لديهم خبرة محلية كافية ونفس قواعد التقييم؟ إذا فشل ذلك:\n\n### فجوة اللغة في التحكيم\n\nيتم تعيينها. ما لم تتحقق المتطلبات الأربعة بشكل كافٍ: \"منتج الذكاء الاصطناعي أسوأ في هذه اللغة.\" لا يمكن التأكيد عليه بشكل قاطع. لا تزال فجوة اللغة نتيجة ملاحظة في نظام GEO البيئي. ومع ذلك، يجب تصنيف مصدرها بشكل صحيح.\n\n## 22. إنشاء الكون اللغوي\n\nلا يمكن استخدام عبارة \"جميع اللغات\" دون قيود. يجب أن ينشئ كل تدقيق سجلًا لغويًا ضمن النطاق. يمكن اختيار اللغات من المجموعات التالية:\n\n### 22.1. مجموعة اللغات الأساسية العالمية\n\nاللغات الأم المستخدمة من قبل عدد كبير من البشر والمناسبة للمنتج.\n\n### 22.2. مجموعة لغات سوق الكيان\n\nاللغات المستهدفة من قبل الكيان الذي تمت مراجعته:\n\n- الخدمة،\n\n- من حيث المحتوى،\n\n- العميل،\n\n- العقد\n\nوالصيانة.\n\n### 22.3. مجموعة لغات دعم المنتج\n\nاللغات المدعومة رسميًا من قبل منتج الذكاء الاصطناعي.\n\n### 22.4. مجموعة لغات المراقب منخفض الموارد\n\nاللغات منخفضة الموارد التي تكون ضعيفة في لوحة السكان أو تشكل خطراً من حيث سلوك المنتج.\n\n### 22.5. مجموعة اللغات عالية المخاطر\n\nاللغات التي لها تأثير مادي على المستخدم في سياق الصحة أو القانون أو المالية أو الأمن.\n\n### 22.6. مجموعة اللغات التجريبية\n\nاللغات التي لا يدعمها المنتج رسميًا ولكن يتم اختبارها لأغراض المراقبة أو البحث. قد تتداخل هذه المجموعات. يجب تسجيل سبب تضمين كل لغة.\n\n## 23. تخصيص عدالة اللغة\n\nبالنسبة للغة l، ليكن الهدف في لوحة السكان الرئيسية هو nlP. الهدف الإضافي في لوحة العدالة هو nlF. الملاحظة المجمعة للغة الإجمالية:\n\nn_l^T= n_l^P+ n_l^F\n\nيتم الحصول عليه. يتم الاحتفاظ بالوزن الكلي للغة في حساب السكان العالمي على أنه Wl. الوزن المعمَّم لكل ملاحظة:\n\nw_{i,l}= W_l/ n_l^T\n\nيمكن اعتباره بهذه الطريقة. وبالتالي، يتم أخذ اللغة عينات زائدة. ومع ذلك، فإنه لا يتجاوز الحصة الفعلية للسكان في النتيجة العالمية.\n\n## 24. مساهمة عينة عدالة اللغة في النتيجة العالمية\n\nيمكن استخدام ملاحظات عدالة اللغة بطريقتين.\n\n### 24.1. التحليل التشخيصي المنفصل\n\nتنتج عينة العدالة درجات اللغة وأنواع الأخطاء فقط. المجلس السكاني الرئيسي لا يغير النتيجة العالمية. هذه الطريقة أبسط.\n\n### 24.2. التحليل المشترك المعاد الوزن\n\nتُستخدم ملاحظات عدالة السكان واللغة معًا. يتم إعادة وزن كل ملاحظة وفقًا للوزن الفعلي لسكان اللغة المستهدفة. يمكن أن تزيد هذه الطريقة من حجم المعلومات. ومع ذلك:\n\n- العد المزدوج،\n\n- المستخدم متعدد اللغات،\n\n- اعتماد اللوحة،\n\n- تباين الأوزان\n\nيجب أخذ ذلك في الاعتبار. يجب تحديد الطريقة المستخدمة قبل رؤية النتائج.\n\n## 25. مقاييس تغطية اللغة\n\n### 25.1. تغطية ملاحظات اللغة\n\nنسبة اللغات في النطاق التي لديها على الأقل ملاحظة واحدة صالحة.\n\nLOC= |{l: n_l^obs > 0}| / |L_scope|\n\n### 25.2. تغطية توقع اللغة\n\nنسبة اللغات التي تفي بمتطلبات العينة والجودة الكافية.\n\nLEC= |{l: n_{l,eff}≥ m_l}| / |L_scope|\n\n### 25.3. تغطية اللغة بناءً على الوزن السكاني\n\nنسبة سكان اللغة المستهدفة الذين يتم ملاحظتهم بشكل كافٍ. يتطلب وجود لغة مراجعة أساسية أو تقسيم وزن الشخص لمنع العد المزدوج للمستخدمين متعددي اللغات.\n\n### 25.4. تغطية دعم المنتج\n\nتشير إلى عدد اللغات التي يغطيها المنتج ويحصل فيها على دعم رسمي. يتم الاحتفاظ بدعم اللغة ودقة التمثيل بشكل منفصل.\n\n## 26. مقاييس عدم المساواة بين اللغات\n\n### مقاييس المرشح — المقاييس المقترحة\n\nيجب معايرة مجموعة المقاييس الدقيقة من خلال تجربة أولية ومراجعة خارجية.\n\n### 26.1. نتيجة اللغة\n\nلكل خلية لغة كافية: يتم حساب θl.\n\n### 26.2. الفرق بين الأعلى والأدنى\n\nDG_max= max_l θ_l− min_l θ_l\n\nسهل الفهم. ومع ذلك، حساس للخلايا المفردة الصغيرة والمتقلبة.\n\n### 26.3. الفرق المئوي المتين\n\nDG_{90−10}= Q_{0.90}(θ_l)− Q_{0.10}(θ_l)\n\nإنه أقل حساسية للخلايا القصوى.\n\n### 26.4. الحد الأدنى للغة\n\nإنه أدنى ناتج للغة مع عينة كافية.\n\nLF_min= min_{l∈L_est} θ_l\n\nيجب تقديم هذه القيمة مع عدم اليقين في الخلايا الصغيرة.\n\n### 26.5. الحد الأدنى المتين للغة\n\nإنه النسبة المئوية الأقل أو متوسط المجموعة الفرعية للغات الكافية. مثال:\n\nLF_10= Q_{0.10}(θ_l)\n\n### 26.6. معدل الخطأ الحرج للغة\n\nلكل لغة:\n\nCR_l= استجابة صالحة مع خطأ حرج تم التحقق منه / استجابة لغة صالحة\n\nيتم نشره بشكل منفصل عن المتوسط العالمي.\n\n### 26.7. معدل اللغة غير المعروفة\n\nU_l= استجابة غير معروفة أو غير قابلة للحل / ملاحظة لغة ذات صلة\n\nيمكن أن يكون معدل اللغة غير المعروفة العالي مهمًا بقدر أهمية النتيجة المنخفضة.\n\n## 27. درجة اللغة المتساوية والدرجة الموزونة حسب عدد السكان\n\nيمكن إنتاج نتائج تشخيصية تُعطي جميع اللغات وزناً متساويًا:\n\nG_equal-language= (1/L)Σ_{l=1}^L θ_l\n\nيقارب هذا الناتج السؤال: \"متوسط تجربة اللغة المختبرة.\" إنه لا يمثل متوسط التجربة البشرية في سكان العالم. النتيجة اللغوية الموزونة حسب عدد السكان:\n\nG_population-language= Σ_l W_l θ_l\n\nإنه يحافظ على توزيع السكان. الدرجتان مختلفتان. لا يمكن استخدامهما بالتبادل. يمكن عرض كلاهما معًا على بطاقة العدالة اللغوية.\n\n## 28. العدالة اللغوية ليست التزامًا بتحقيق نتائج متساوية\n\nالحصول على نفس الدرجة في لغتين ليس انتهاكًا تلقائيًا. يمكن تفسير الفرق للأسباب التالية:\n\n- فرق الخدمة المحلية الفعلي\n\n- القانون الخاص بالدولة\n\n- تغطية الدعم الرسمي للمنتج\n\n- الوصول إلى الموارد\n\n- نية المستخدم\n\n- منطقة الاستدعاء\n\nومع ذلك، إذا كان مصدر الفرق يمكن تفسيره أو كانت اللغات ذات الموارد المنخفضة تمر بشكل منهجي:\n\n- هوية خاطئة،\n\n- تفويض غير صحيح،\n\n- نقص المادة،\n\n- خطأ حرج عالي\n\nإذا استمر، فهناك مشكلة في عدالة اللغة. NOMOS يعرف عدالة اللغة كما يلي:\n\n> في ظروف مادية مكافئة، لا ينبغي أن تكون اللغة نفسها سببا للتمثيل الخاطئ المنهجي.\n\n## 29. تقاطع اللغة والبلد\n\nدرجة اللغة ليست مستقلة عن الدول. نفس اللغة:\n\n- دول مختلفة،\n\n- الوصول إلى منتجات مختلفة،\n\n- الموارد المحلية المختلفة،\n\n- القانون المختلف،\n\n- السعر المختلف\n\nيمكن استخدامه في سياق. لذلك، يجب فحص خلية البلد–اللغة: (c,l) بشكل منفصل عند الضرورة. مثال:\n\n- ألمانيا × التركية\n\n- تركيا × التركية\n\n- المملكة المتحدة × التركية\n\nإنها نفس اللغة ولكن قد تحمل سياقًا محليًا وتجاريًا مختلفًا. لا يمكن قياس عدالة اللغة فقط من خلال اللغة الرسمية للبلد.\n\n## 30 المشاهد الوطني AND عينة عدالة اللغة التقاطع\n\nملاحظة في وقت واحد:\n\n- ملاحظة مراقب دولة صغيرة،\n\n- ملاحظة لغة منخفضة الموارد\n\nقد يحدث. في هذه الحالة، يجب أن يحتوي السجل على الحقول التالية:\n\n### الدور الرئيسي في اللوحة\n\n### العلامات التشخيصية الثانوية\n\nوزن السكان حالة المراقب حالة عدالة اللغة لا يمكن احتساب نفس الملاحظة بالكامل في لوحتين منفصلتين. إنها ملاحظة واحدة. لديها أكثر من علامة تشخيصية.\n\n## 31. تغيير المشاركين في لوحة المراقب واللغة\n\nيمكن تغيير المشارك فقط بسبب انتهاك البروتوكول. النتائج التالية ليست أسباباً للتغيير:\n\n- استجابة الذكاء الاصطناعي غير الصحيحة\n\n- الرفض\n\n- الاستجابة بلغة أخرى\n\n- خطأ حرج\n\n- ارتباك الكيان\n\n- توصية سلبية\n\nهذه هي نتائج القياس. الغرض من لوحة المراقبين هو تحديد الأحداث غير المتوقعة بشكل محدد. تغيير المستخدم لأن حدثًا غير متوقع حدث يُفشل الغرض من اللوحة.\n\n## 32. تحكيم اللغة\n\nيجب أن يستوفي التحكيم في عينة عدالة اللغة على الأقل الشروط التالية:\n\n- القدرة على فهم المُدخل والاستجابة بشكل طبيعي أو بمستوى عالي من الكفاءة\n\n- معرفة المصطلحات المحلية\n\n- القدرة على تقييم مصادر الأدلة\n\n- باستخدام نفس دليل التقييم المعياري\n\n- كونك أعمى عن اهتمامات النموذج وإذا أمكن اهتمامات العلامة التجارية\n\n- الإفصاح عن تضارب المصالح\n\n- مسار الحكم الثالث في حالة الخلاف\n\nلغة لا يمكن العثور على محكم لها:\n\n### فجوة اللغة في التحكيم\n\nيجب أن يكون له الحالة. لا يمكن الافتراض أن جميع الفروق الدقيقة صحيحة إذا تم ترجمتها إلى الإنجليزية بواسطة الترجمة الآلية. يمكن أن تكون الترجمة الآلية أداة مفيدة. لكنها ليست التحقق النهائي من المعنى المحلي.\n\n## 33. توازن المصدر\n\nعن الكيان في الموقع الإنجليزي:\n\n- النطاق،\n\n- السعر،\n\n- رخصة،\n\n- حدود,\n\n- دليل\n\nموجود؛ إذا لم تكن هذه موجودة في نسخة لغة أخرى، فإن النتيجة المنخفضة للذكاء الاصطناعي قد لا تكون مجرد مشكلة نموذجية. هناك حاجة إلى ثلاث نتائج منفصلة:\n\n- الكيان اللغة المصدر الفجوة\n\n- المنتج الذكاء الاصطناعي اللغة تمثيل الفجوة\n\n- الفجوة المجمعة التي يواجهها المستخدم\n\nالمشكلة النهائية من منظور المستخدم لا تزال حقيقية. ومع ذلك، قد تختلف مسؤولية التصحيح:\n\n- الكيان،\n\n- مزود الذكاء الاصطناعي،\n\nكلاهما.\n\n## 34. الادعاء بالتكافؤ\n\nصياغات المُدخل التي ليست متكافئة دلاليًا تنتج إجابات مختلفة. مثال: في لغة واحدة: \"ماذا تفعل هذه الشركة؟\" في لغة أخرى: \"هل هذه الشركة موثوقة وتستحق التوصية؟\" إذا تم السؤال، لا يمكن مقارنة النتائج. سيتم تفصيل دستور صياغات المُدخل في القسم التالي. نص هذا القسم كما يلي:\n\n> لا يمكن نسب اختلافات أداء نموذج اللغة إلى أداء الذكاء الاصطناعي اللغوي دون التحقق من تكافؤ صياغات المُدخل.\n\n## 35. انحراف لغة الاستجابة\n\nيقوم المستخدم بإعطاء مطالبة باللغة التركية. ينتج الذكاء الاصطناعي إجابة باللغة الإنجليزية. هذه النتيجة:\n\n- حتى لو كانت المعلومات الواقعية صحيحة،\n\n- قد تؤثر على تجربة المستخدم.\n\n- سهولة الوصول،\n\n- والفهم.\n\nيجب تسجيل انحراف لغة الاستجابة بشكل منفصل:\n\n### اللغة المطابقة\n\n### تبديل الشفرات الجزئي\n\n### تبديل اللغة غير المطلوب\n\n### إخراج اللغة غير قابل للاستخدام\n\n### مجهول\n\nتبديل الشفرات ليس دائمًا خطأً. على سبيل المثال، قد يكون استخدام المصطلحات التقنية باللغة الإنجليزية أمرًا طبيعيًا. ومن المهم إذا كان يعطل إمكانية استخدام الاستجابة الرئيسية.\n\n## 36. نظام الكتابة والنقل الصوتي\n\nيمكن استخدام نفس اللغة في أنظمة كتابة مختلفة. بالنسبة لـ:\n\n- الاسم،\n\n- اسم المنتج،\n\n- الهوية القانونية\n\nقد يتم الخلط بينه وبين كيان آخر أثناء النقل الصوتي. عينة عدالة اللغة، بقدر ما هو ذي صلة:\n\n- نظام الكتابة،\n\n- النقل الصوتي،\n\n- الاسم المحلي الرسمي،\n\n- الاسم المستخدم من قبل المستخدم\n\nيجب عليهم تسجيل حقولهم. يجب اعتبار اختلافات نظام الكتابة رسمية فقط. إذا أثر ذلك على تحديد الكيانات، فهو مادي.\n\n## 37. مراقب الدولة التخليقي CYCLE\n\nعرض المنهجية الاصطناعية / المنتج التالي والدول والأرقام والنتائج كلها خيالية. في سجل المنتج الاصطناعي المسمى Orion AI نطاق الوصول الطبيعي: هناك 120 دولة مؤهلة. وقد أنتج اللوح السكاني الرئيسي مراقبات صالحة في الموجة الأولى من 38 دول فقط بسبب وزن السكان.\n\n### 37.1. نطاق الموجة الأولى\n\nعدد الدول المؤهلة: 120 الدول التي تحتوي على مراقبة واحدة على الأقل: 38\n\nCOC_count= 38/120= 31.7%\n\nدع هذه 38 الدول تمثل 97% من السكان المؤهلين.\n\nCOC_pop= 97%\n\nالنتيجة: عدد الدول منخفض في التغطية، بينما تغطية السكان مرتفعة.\n\n### 37.2. دورة مراقب الأربع موجات\n\nوزّع الدول المتبقية 82 على أربع موجات باستخدام برنامج عشوائي قائم على المخاطر ومجمد سابقًا. يتم مراقبة كل دولة مرة واحدة على الأقل خلال الدورة. في نهاية الموجة الرابعة:\n\nCOC_count= 120/120= 100%\n\nومع ذلك، تم الوصول إلى عينة كافية لتقدير الدول في 14 دول فقط.\n\n### CEC = 14/120= 11.7%\n\nالسجل العام الصحيح: تغطية ملاحظات الدولة: 100%/ تغطية ملاحظات السكان: بالقرب من 100%/ تغطية توقعات الدولة: 11.7% السجل العام غير الصحيح: \"جميع دول 120 لديها درجة دولة موثوقة.\"\n\n### 37.3. إنذار حرج لدولة صغيرة\n\nفي سجل مراقب الدولة، الملاحظة المستخلصة من استجابة الذكاء الاصطناعي في الدولة الصغيرة J تُخطئ في تحديد الكيان المدقق كمكتب محاماة مرخص. في الواقع، الكيان لا يقدم أي خدمات قانونية. الملاحظة الواحدة لا تُقدّر معدل الخطأ في الدولة J؛ إنها تحدد حدثًا حرجًا محتملًا. البروتوكول: تحقق من الملاحظة؛ تحقق من المُدخل والسجل المرجعي؛ كرر مع مستخدمين مستقلين جدد؛ إذا استمر الحدث، افتح عينة مستهدفة من الدولة؛ وقيم تأثير الامتثال الحرج بشكل منفصل. الحدث الملحوظ قد يكون نادرًا؛ الضرر المحتمل لا يجب أن يكون صغيرًا.\n\n## 38. عرض عدالة اللغة الاصطناعية\n\n### عينة اصطناعية — ليست أداء حقيقي للذكاء الاصطناعي أو الشركة\n\nتضمين خمس لغات في اختبار الهوية الأساسية لـ Synthetic Apple.com. تخصيص اللوحة السكانية الرئيسية:\n\nنتائج اللغة الاصطناعية:\n\nالنتيجة العالمية المرجحة حسب السكان:\n\n0.55(95)+0.25(92)+0.10(88)+0.06(65)+0.04(58)=90.27\n\nالنتيجة العالمية مرتفعة. ومع ذلك، هناك تدهور شديد في لغتين.\n\n### 38.1. زيادة العينات للمساواة بين اللغات\n\nإضافة ملاحظات إضافية من 140 إلى L4 و 160 إلى L5. الأعداد الجديدة للملاحظات:\n\nالمتوسط الخام عبر جميع ملاحظات 1,300 أقل من النتيجة المرجحة حسب السكان الموضحة أعلاه. لا يُعد هذا تقييمًا للسكان العالميين، لأن L4 و L5 تم تكثيف أخذ عيناتهم عمدًا. بمجرد استعادة أوزان السكان المستهدفة، تعود النتيجة العالمية إلى الرقم المرجح حسب السكان أعلاه. يساعد التكثيف على تحسين الحساسية لـ L4 و L5 دون تغيير التقدير المرجح حسب السكان.\n\n### 38.2. بطاقة تقييم إنصاف اللغة\n\nنتيجة تركيبية. النتيجة العالمية المرجحة حسب السكان: 90.27. درجة التساوي بين اللغات:\n\n(95+92+88+65+58)/5=79.6\n\nأعلى إلى أدنى فرق لغوي: 37 نقاط؛ أقل لغة: 58؛ متوسط أدنى لغتين: 61.5؛ معدل الأخطاء الحرجة في اللغات ذات الموارد المنخفضة: يُبلغ عنه بشكل منفصل؛ تكافؤ صياغات المُدخل: يفترض أنه تم التحقق منه؛ تكافؤ المرجع: يُفترض أنه تم التحقق منه. التفسير الصحيح:\n\n> يبدو أن تمثيل السكان العالمي مرتفع؛ ومع ذلك، العدالة اللغوية ضعيفة بشكل كبير.\n\nتفسير غير صحيح: “نظرًا لأن النتيجة العالمية هي 90، فإن GEO ناجح في جميع اللغات.”\n\n## 39. حالة اصطناعية تميز مصدر تدهور اللغة\n\nلننظر في ثلاث لغات.\n\n#### اللغة أ\n\nمعادل صياغة المُدخل المصدر الرسمي كامل الحكم المحلي كافٍ استجابة الذكاء الاصطناعي غير صحيحة النتيجة: مرشح لمشكلة تمثيل اللغة في منتج الذكاء الاصطناعي.\n\n#### اللغة ب\n\nترجمة الفوري تختلف جوهريًا الاستجابة الذكائية الاصطناعية مناسبة للفوري النتيجة: خلل في دستور الفوري.\n\n#### اللغة ج\n\nفي صفحة اللغة الرسمية، يتم نقل السعر القديم من المصدر الإنجليزي لـ AI إلى السعر القديم الحالي: مشكلة توازن مصدر لغة الكيان والفجوة في التمثيل المشترك التي تصل إلى المستخدم. حتى إذا ظهرت درجات اللغات الثلاث متساوية، فإن مالك التصحيح مختلف.\n\n## 40. لوحة الدولة واللغة بطاقة النتيجة العامة\n\nيجب أن تتضمن بطاقة النتيجة العامة للمرشح الحقول التالية:\n\n#### حقول الدولة\n\nنطاق الوصول الطبيعي العدد المناسب من الدول عدد الدول التي لديها ملاحظة واحدة على الأقل تغطية الملاحظة للدولة تغطية الملاحظة الموزونة حسب السكان تغطية التنبؤات للدولة وقت دورة المراقب للدولة تنبيهات المراقب المفتوحة الدول خارج الوصول الأصلي الدول غير المرصودة تاريخ القياس\n\n#### حقول اللغة\n\nعدد اللغات المغطاة عدد اللغات المرصودة عدد اللغات التي يمكن عمل تنبؤات لها اللغات المدعومة رسميًا اللغات التجريبية تغطية نتيجة اللغة العالمية موزونة حسب السكان نتيجة الاعتراف المتساوي باللغات الحد الأدنى للغة فرق اللغة معدلات الخطأ الحرجة\n\n### فجوة لغة المرجع\n\n### فشل تكافؤ التعليمات\n\nلغات غير مختبرة نسخة لوحة اللغة تُظهر هذه البطاقة الواقع الذي لا يمكن لشارة واحدة \"متعددة اللغات\" تحمله.\n\n## 41. الأحكام الإلزامية المعيارية\n\n**CH07-N01**\n\nيجب تعريف لوحات مراقب الدولة وعدالة اللغة بشكل منفصل عن لوحة السكان الرئيسية من حيث الغرض والعينة والأوزان.\n\n**CH07-N02**\n\nلا يمكن استخدام ملاحظة مراقب الدولة كدرجة سكان الدولة.\n\n**CH07-N03**\n\nبالنسبة للدولة، وجود ملاحظة والقدرة على إنتاج تقدير للدولة هما حالتان منفصلتان.\n\n**CH07-N04**\n\nيجب الإبلاغ عن عدد الدول المشمولة وتغطية الدول وفقًا للوزن السكاني معًا.\n\n**CH07-N05**\n\nيجب عرض تغطية تقدير الدولة بشكل منفصل عن تغطية الملاحظات.\n\n**CH07-N06**\n\nيجب أن تمتلك كل دولة مؤهلة احتمالية للملاحظة أكبر من صفر في دورة المراقبة المحددة؛ يجب أيضًا عرض الدول غير المشمولة بالنطاق.\n\n**CH07-N07**\n\nيجب أن تكون دورة المراقبة وفئات تكرار الدول مرقمة قبل عرض استجابات الذكاء الاصطناعي.\n\n**CH07-N08**\n\nلا يمكن إزالة دولة منخفضة الدرجة من دورة المراقب بعد رؤية النتائج.\n\n**CH07-N09**\n\nتنبيه مراقب الدولة ليس فشلًا تلقائيًا للدولة؛ هو يحفز التحقق والتصعيد.\n\n**CH07-N10**\n\nيمكن لحدث مراقب حاسم واحد أيضًا أن يبدأ مراجعة امتثال منفصلة دون تقدير الانتشار.\n\n**CH07-N11**\n\nلا يمكن استخدام الملاحظات من عينة مراقب الدولة في العينة السكانية الرئيسية بالوزن المتساوي الخام.\n\n**CH07-N12**\n\nإذا تم تضمين ملاحظات مراقب الدولة في النتيجة الرئيسية، يجب نمذجة احتمالات اختيارها وأوزانها بشكل صريح.\n\n**CH07-N13**\n\nلا يمكن تعريف العدالة اللغوية على أنها الالتزام بإعطاء نفس الإجابة كلمة بكلمة.\n\n**CH07-N14**\n\nيتطلب العدالة اللغوية دقة مشابهة وحدود ومصدر وملاءمة للمستخدم تحت نفس الظروف المادية.\n\n**CH07-N15**\n\nاللغة والبلد، اللغة والموقع، واللغة ونظام الكتابة لا يمكن استخدامها بالتبادل.\n\n**CH07-N16**\n\nيجب شرح الكون اللغوي المغطى وسبب تضمين كل لغة قبل القياس.\n\n**CH07-N17**\n\nيمكن استخدام ادعاء 'جميع اللغات' فقط إذا تم بالفعل قياس جميع الواجهات اللغوية والمستخدم ذات الصلة؛ وإلا، يجب قول 'اللغات ضمن النطاق'.\n\n**CH07-N18**\n\nلا يمكن إضافة الملاحظات بلغات غير مدعومة رسميًا إلى أداء المنتج الرئيسي المدعوم دون توضيح.\n\n**CH07-N19**\n\nيجب ألا يؤدي الإفراط في أخذ عينات اللغات ذات الموارد المحدودة إلى زيادة الوزن السكاني العالمي.\n\n**CH07-N20**\n\nإذا تم تضمين ملاحظات من عينة عدالة اللغة في النتيجة العالمية، فيجب إعادتها إلى أوزان سكان اللغة الهدف الفعلية.\n\n**CH07-N21**\n\nلا يمكن احتساب نفس المستخدم متعدد اللغات كأكثر من إنسان واحد كامل في وزن السكان العالمي.\n\n**CH07-N22**\n\nدون التحقق من تكافؤ المطالب، لا يمكن عزو الفرق في درجة اللغة بشكل قاطع إلى أداء اللغة لدى الذكاء الاصطناعي.\n\n**CH07-N23**\n\nلا يمكن تحميل درجة اللغة المنخفضة على منتج الذكاء الاصطناعي وحده دون تقييم التكافؤ المرجعي.\n\n**CH07-N24**\n\nلا يمكن اتخاذ قرار بشأن دقة اللغة بشكل نهائي دون وجود كفاءة كافية لدى الحكّام المحليين.\n\n**CH07-N25**\n\nيجب تسجيل انحراف لغة الاستجابة وتبديل الرموز بشكل منفصل.\n\n**CH07-N26**\n\nلا يمكن تصنيف الاختلافات الحقيقية المشروعة محليًا على أنها ظلم لغوي.\n\n**CH07-N27**\n\nلا يمكن تجاهل الفروق الملموسة الغامضة في اللغة والاكتفاء باعتبارها مجرد فروق تخص التخصيص أو الأسلوب.\n\n**CH07-N28**\n\nلا يمكن لنقاط السكان العالميين أن تحل محل نتيجة عدالة اللغة.\n\n**CH07-N29**\n\nلا يمكن تقديم درجة اللغة المتساوية مثل الدرجة العالمية الموزونة حسب السكان.\n\n**CH07-N30**\n\nيجب عرض معدلات الأخطاء الحرجة القائمة على اللغة بشكل منفصل عن المتوسط العام.\n\n**CH07-N31**\n\nيجب الحفاظ على PROMPT_EQUIVALENCE_FAILURE وREFERENCE_LANGUAGE_GAP وMEASUREMENT_PARITY_FAILURE وADJUDICATION_LANGUAGE_GAP كحالات منفصلة.\n\n**CH07-N32**\n\nفي عينات مراقب الدولة وعدالة اللغة، لا يمكن أن يستند قرار تغيير المشاركين على صحة استجابة الذكاء الاصطناعي أو لفائدة العلامة التجارية.\n\n**CH07-N33**\n\nيمكن أن يكون للملاحظة نفسها عدة تسميات تشخيصية؛ ومع ذلك، لا يمكنها الحصول على وزن كامل أكثر من مرة واحدة في التنبؤ العالمي دون تفسير.\n\n**CH07-N34**\n\nيجب أن تحتوي سجلات لوحة الدولة واللغة على مالك بشري أو مؤسسي مسؤول.\n\n## 42. أشكال الفشل\n\n**CH07-F01— نتيجة الدولة لشخص واحد**\n\nيتم نشر ملاحظة مراقب واحد كنتيجة GEO للدولة.\n\n**CH07-F02— تغطية الدولة الرمزية**\n\nيتم تعيين شخص واحد لكل دولة ويطلق عليه 'متعلقاً بالسكان العالميين.'\n\n**CH07-F03— الخلط بين تغطية السكان وعدد الدول**\n\nعلى الرغم من ملاحظة عدد قليل من الدول الكبيرة، إلا أنه يُعرض فقط تغطية السكان؛ وعلى الرغم من ملاحظة عدد كبير من الدول الصغيرة، إلا أنه يُعرض فقط عدد الدول.\n\n**CH07-F04— احتساب نطاق الملاحظة كنطاق تقديري**\n\nتُعتبر جميع الدول التي لديها على الأقل ملاحظة واحدة دولًا مُسجلة.\n\n**CH07-F05— احتساب ملاحظة مراقب دولة مرتين في النتيجة الرئيسية**\n\nتحصل نفس الملاحظة على الوزن الكامل في كل من لوحة المراقب ولوحة السكان.\n\n**CH07-F06— تحويل تنبيه مراقب الدولة إلى ادعاء بالانتشار**\n\nيتم تعميم حدث واحد على جميع المستخدمين في الدولة.\n\n**CH07-F07— تجاهل حدث المراقب الحرج**\n\nيتم تجاهل المخاطر العالية عن طريق قول \"مستخدم واحد فقط\".\n\n**CH07-F08— إزالة دولة منخفضة التقييم من الدورة**\n\nيتم تغيير جدول المراقب وفقًا للنتائج.\n\n**CH07-F09— مراقبة الأسواق التجارية فقط**\n\nيتم استبعاد البلدان التي لديها وصول إلى المنتجات ولكن تعتبر غير مهمة تجاريًا تمامًا؛ يتم عرض النتيجة عالميًا.\n\n**CH07-F10— اعتبار الدولة واللغة متطابقين**\n\nتُقبل اللغة الرسمية للبلد كلغة لجميع المستخدمين.\n\n**CH07-F11— جميع اللغات ادعاء**\n\nيتم قياس عدد قليل من اللغات المحدودة؛ تُنشر النتيجة على أنها \"في جميع اللغات\".\n\n**CH07-F12— مسح لسان الموارد المنخفضة**\n\nنظرًا لصغر العينة، يتم استبعاد اللغة تمامًا من التقرير.\n\n**CH07-F13— نمو مفرط للغة منخفضة الموارد على المستوى العالمي**\n\nتدخل اللغة التي تم أخذ عينات زائدة عنها في النتيجة العالمية بحصتها الخام من العينة.\n\n**CH07-F14— احتساب درجة اللغة المتساوية باعتبارها درجة السكان**\n\nيتم تقديم النتيجة التشخيصية التي تعطي وزنًا متساويًا لكل لغة على أنها متوسط تجربة سكان العالم.\n\n**CH07-F15— احتساب درجة السكان باعتبارها عدالة لغوية**\n\nالنتيجة العالمية، المدعومة بوزن اللغات الكبيرة، تخفي التشويه في اللغات الصغيرة.\n\n**CH07-F16— احتساب خطأ ترجمة الطلب كخطأ للذكاء الاصطناعي**\n\nيتم نسب الاختلاف الناتج عن الطلبات ذات المعاني المختلفة إلى النموذج.\n\n**CH07-F17— احتساب فجوة اللغة المصدر كخطأ للذكاء الاصطناعي**\n\nعلى الرغم من عدم وجود معلومات رسمية محلية، يتم إعطاء كل المسؤولية لمنتج AI.\n\n**CH07-F18— الدفاع عن خطأ الذكاء الاصطناعي بنقص الموارد**\n\nحتى مع توفر نفس الموارد الكافية، يتم إغلاق الأخطاء في اللغة منخفضة الموارد على أنها محتوى مفقود فقط.\n\n**CH07-F19— اعتبار نقص لغة المحكم فشلًا في المنتج**\n\nحتى لو أساء المحكم الفهم، يتم اعتماد النتيجة نهائيًا.\n\n**CH07-F20— اعتبار الترجمة الآلية كمحكم نهائي**\n\nلا يتم التحقق من فقدان المعنى المحلي.\n\n**CH07-F21— اعتبار تغييرات الكود خطأ تلقائي**\n\nتحدث الأخطاء مع المصطلحات التقنية الطبيعية أو خلط اللغات المقبول.\n\n**CH07-F22— اعتبار الانحراف اللغوي غير القابل للاستخدام أسلوبًا**\n\nحتى إذا استجاب النظام بلغة أخرى لا يستطيع المستخدم فهمها، يُعتبر الناتج ناجحًا.\n\n**CH07-F23— تجاهل اختلاف نظام الكتابة**\n\nيعتبر خطأ التحويل الصوتي الذي يسبب الالتباس بين الكيانات خطأً رسميًا.\n\n**CH07-F24— احتساب مستخدم متعدد اللغات مرتين**\n\nيتم احتساب نفس الشخص كوحدة سكانية منفصلة في جميع اللغات.\n\n**CH07-F25— اعتبار الاختلاف المحلي المشروع غير عادل**\n\nحتى إذا كان الاختلاف في السعر أو القانون قائمًا على ظروف محلية فعلية، يُعلن على أنه تحيز لغوي.\n\n**CH07-F26— اعتبار الاختلاف غير المفسر شخصيًا**\n\nعدم التناسق المادي في ظروف معادلة لا يُشكك فيه.\n\n**CH07-F27— النتيجة المحددة من خلية اللغة غير الكافية**\n\nيتم تصنيف اللغة ببعض الملاحظات.\n\n**CH07-F28— ضبط لوحة اللغة بعد النتيجة**\n\nيتم اختيار اللغات التي حصلت على درجات منخفضة أو عالية فقط بعد ذلك.\n\n**CH07-F29— قياس لغات المصدر العالية فقط**\n\nيتم تقديم النتيجة على أنها \"متعددة اللغات\".\n\n**CH07-F30— الحفاظ على اللغات غير المختبرة**\n\nلا يظهر حقل غير المختبر على بطاقة النتيجة العامة.\n\n## 43. إجراء التدقيق\n\n### الخطوة 1— تجميد سجل الامتثال المنتج-البلد\n\nلكل بلد:\n\n- نطاق الوصول الطبيعي\n\n- الوصول للمنتج\n\n- لغة التدقيق\n\n- واجهة المستخدم\n\nيتم تسجيل الحالة.\n\n### الخطوة 2— استخراج تغطية البلدان في اللوحة السكانية الرئيسية\n\nيتم تحديد البلدان التي توجد فيها الملاحظة في اللوحة الرئيسية.\n\n### الخطوة 3— تحديد الكون الخاص ببلدان المراقب\n\nيتم تحديد البلدان التي تعاني من نقص في اللوحة الرئيسية ولها حالة CE-3.\n\n### الخطوة 4— إنشاء دورة المراقب\n\nالبلدان:\n\n- تُخصص من حيث فئة التكرار،\n\n- موجة,\n\n- اللغة/الإعدادات المحلية,\n\n- واجهة المستخدم\n\nوالصيانة.\n\n### الخطوة 5— تحديد المشاركين كمراقبين مسبقًا\n\nيتم إنشاء القوائم الرئيسية والاحتياطية قبل رؤية النتائج.\n\n### الخطوة 6— تصنيف نتائج المراقب\n\nيتم تعيين الوصول، الهوية، اللغة، الحقائق المادية، وحالات الأحداث الحرجة.\n\n### الخطوة 7— تطبيق الإنذار والتصعيد\n\nحسب نوع الإنذار:\n\n- مرة أخرى,\n\n- عينة مستهدفة\n\n- مراجعة المراجع\n\n- مراجعة الامتثال\n\nتم البدء.\n\n### الخطوة 8— حساب مقاييس تغطية البلدان\n\nيتم حساب نطاق عدد البلدان، ونطاق السكان، ونطاق تقدير البلد بشكل منفصل.\n\n### الخطوة 9— تجميد سجل اللغة\n\nلكل لغة:\n\n- لأسباب النطاق،\n\n- حالة الدعم،\n\n- نظام الكتابة،\n\n- المكانية,\n\n- كون المستخدمين\n\nيتم تسجيلها.\n\n### الخطوة 10— إنشاء أخذ عينات إضافية لضمان عدالة اللغة\n\nيتم وضع أهداف إضافية للغات التي تكون غير كافية في لوحة السكان الرئيسية.\n\n### الخطوة 11— التحقق من البوابات الأربع للغة\n\nتقييم التكافؤ النظامي، تكافؤ المرجع، تكافؤ القياس، تكافؤ التحكيم.\n\n### الخطوة 12— ملاحظات لغة النتيجة\n\nلكل لغة:\n\n- الصدق،\n\n- نقص المادة،\n\n- خطأ حرج\n\n- غير معروف،\n\n- انحراف لغة الاستجابة\n\nيتم تسجيلها.\n\n### الخطوة 13— فصل الأوزان العالمية والتشخيصية\n\nيتم حساب النتيجة الموزونة حسب السكان والنتيجة مع الاعتراف المتساوي باللغة بشكل منفصل.\n\n### الخطوة 14— حساب عدم المساواة اللغوية\n\nأرضية اللغة، فرق لغة ثابت، فرق خطأ حرج، يتم حساب معدل المجهول.\n\n### الخطوة 15— فحص تقاطعات الدولة–اللغة\n\nيتم تحديد الاختلافات أو الصراعات المحلية للمواد.\n\n### الخطوة 16— إنشاء بطاقة نتائج عامة\n\nيتم إظهار النطاق، كفاية التنبؤ، التنبيهات، والمناطق غير المختبرة.\n\n## 44. الدليل الضروري\n\nسجل المنتج والواجهة للمستخدم للذكاء الاصطناعي؛ سجل الدولة نطاق الوصول الطبيعي؛ عدد الدول المؤهلة؛ حالة الوصول إلى الدولة؛ توزيعات الدولة الرئيسية للوحة السكان؛ كون المراقب للدولة؛ دورة المراقب؛ فئات تكرار المراقب؛ مصفوفة تعيين الدولة–الموجة؛ تعيينات الدولة–اللغة؛ قوائم المراقبين الأساسية والاحتياطية؛ نتائج مراقبة الدولة؛ تنبيهات المراقب؛ سجلات التصعيد؛ عينات الدول المستهدفة؛ تغطية مراقبة الدولة؛ تغطية الدولة الموزونة بالسكان؛ تغطية تقدير الدولة؛ سجل اللغة ضمن النطاق؛ حالة دعم اللغة؛ سجلات النصوص واللوكال; أعداد عينات اللغة الرئيسية؛ أعداد تجاوز العدالة اللغوية في العينات؛ أوزان اللغة حسب السكان. سجلات المستخدم متعدد اللغات؛ سجلات تكافؤ الحافز؛ سجلات تكافؤ المرجع؛ سجلات تكافؤ القياس؛ سجلات تأهيل المحكم المحلي؛ ونتائج اللغة.\n\nاللغة معدلات الأخطاء الحرجة انحرافات لغة الاستجابة مقاييس عدم المساواة بين اللغات اللغات غير المختبرة نتائج متساوية للغة والسكان أوزان العينة فحوصات العد المزدوج النتائج العامة البطاقة إصدارات العينة الشخص أو المؤسسة المسؤولة\n\n## 45. قائمة تدقيق التدقيق\n\nهل تم فصل هدف لوحة المراقب الوطني عن لوحة السكان الرئيسية؟ ما الدول المدرجة في المراقب؟ هل حالتا الأهلية والوصول للدول محدثة؟ هل هناك احتمال لملاحظة إيجابية في دورة المراقبة لكل دولة مؤهلة؟ هل تم تجميد دورة المراقبة قبل النتائج؟ هل تم استخدام ملاحظة المراقب الوطني مثل تقييم الدولة؟ هل تم فصل تغطية مراقبة الدولة وتغطية تقدير الدولة؟ هل تم عرض تغطية الدولة الموزونة حسب السكان بشكل منفصل؟ هل تم احتساب ملاحظات المراقب الوطني مرتين في التقييم الرئيسي؟ هل تم تأكيد تنبيه المراقب الحرج؟ هل تم تحويل إنذار واحد إلى ادعاء بالانتشار؟ هل تم فتح أخذ عينات مستهدف بسبب الإنذار؟ هل تم تحديد كون اللغات في نطاق الدراسة مسبقًا؟ هل تتوافق ادعاء 'جميع اللغات' مع التغطية الفعلية؟ هل تم فصل اللغة ونظام الكتابة والمحلية؟\n\nهل تم تسجيل حالة دعم اللغة للمنتج؟ لماذا تم اختيار اللغات قليلة الموارد؟ هل تم إعادة وزن أمثلة عدالة اللغة في النتيجة العالمية؟ هل تم احتساب نفس المستخدم متعدد اللغات مرتين؟ هل تم التحقق من معادلة صياغات المُدخل؟ هل المصادر الرسمية متساوية جوهريًا عبر اللغات؟ هل يعرف الحكام اللغة المعنية بمستوى كافٍ؟ هل تم استخدام الترجمة الآلية كحكم نهائي؟ هل تم تسجيل انحرافات لغة الاستجابة؟ هل تم فصل التباين المحلي المشروع عن ظلم اللغة؟ هل تم نشر مجموعة بيانات اللغة وتباين اللغة؟ هل معدلات الأخطاء الحرجة القائمة على اللغة مرئية؟ هل تم فصل فجوة لغة المرجع REFERENCE_LANGUAGE_GAP وغيرها من عيوب القياس؟ هل اللغات غير المختبرة مرئية؟ هل يخفي المقياس العام مشكلة عدالة اللغة؟\n\nهل حصلت نفس الملاحظة على كامل الوزن عبر عدة عينات؟ هل تم تحديد صاحب المسؤولية عن سجلات العينة؟\n\n## 46. الاعتراضات والردود\n\n### الاعتراض 1— «أليس من الأفضل إعطاء شخص واحد لكل دولة صغيرة بدلاً من عدم إعطاء أي شيء؟»\n\nللمراقبة المبكرة والتغطية الجغرافية، نعم. لكن هذا الشخص لا يقيس نسبة البلاد. المصطلح الصحيح:\n\n#### ملاحظة مراقب الدولة\n\nيجب أن تكون.\n\n### اعتراض 2— \"إذا لم ينتج شخص ما نتيجة الدولة، لماذا نرسله؟\"\n\nلأن الملاحظة الواحدة يمكن أن:\n\n- كشف مشاكل الوصول,\n\n- توضيح الالتباس بين الكيانات\n\n- حدد اللغة الخاطئة،\n\n- ووضع الأحداث الحرجة\n\nظاهرة للمرة الأولى. لوحة المراقب هي نظام إنذار مبكر.\n\n### اعتراض 3— \"هل علينا مراقبة كل دولة في كل موجة؟\"\n\nلا. يمكن استخدام دورة مراقبة محددة. يمكن مراقبة الدول عالية الخطورة أو المهمة بشكل أكثر تكرارًا؛ يمكن مراقبة الدول الصغيرة ومنخفضة الخطورة بالتناوب. يجب تحديد الجدول قبل النتائج.\n\n### اعتراض 4— \"إذا كانت الدول الصغيرة تتلقى وزنًا منخفضًا في النتيجة العالمية، فلماذا نوليها كل هذا الاهتمام؟\"\n\nلأن نصيبهم من السكان قد يكون منخفضاً. ومع ذلك:\n\n- القانون،\n\n- اللغة،\n\n- ضرر المستخدم المحلي،\n\n- النزاهة الجغرافية\n\nهي مجتمعات بشرية فعلية. لا ينبغي أن يعني الوزن المنخفض عدم الظهور.\n\n### الاعتراض 5— \"أليس إعطاء جميع اللغات نفس الوزن هو الطريقة الأعدل؟\"\n\nيمكن أن يكون الوزن المتساوي للغة منظورا تشخيصيا قيّما. إنه لا يمثل متوسط التجربة البشرية في سكان العالم. يجب نشر درجة السكان ودرجة عدالة اللغة بشكل منفصل.\n\n### الاعتراض 6— “إذا كانت لغة صغيرة تؤثر قليلاً فقط على النتيجة العالمية، فلماذا يهم الحصول على نتيجة منخفضة؟”\n\nلأن مشكلة التمثيل حقيقية بالنسبة للأشخاص الذين يستخدمون تلك اللغة. أيضًا، الأخطاء الشديدة في التراخيص أو الصحة أو الهوية لا تُستهان بها تلقائيًا بسبب حجم السكان.\n\n### الاعتراض 7— “أليس من غير العادل لوم الذكاء الاصطناعي إذا كانت لغة منخفضة الموارد لديها عدد قليل من الموارد؟”\n\nقد يكون لوم الذكاء الاصطناعي غير عادل فقط. لذلك:\n\n- تساوي الموارد،\n\n- تكافؤ التحفيز,\n\n- كفاءة المحكم\n\nتتم فحصها بشكل منفصل. الخطأ الذي يصل إلى المستخدم لا يزال صحيحًا من الناحية الواقعية. يجب تحديد مالك التصحيح بشكل صحيح.\n\n### الاعتراض 8— \"أليس من الطبيعي الحصول على إجابات مختلفة في نفس اللغة في دول مختلفة؟\"\n\nقد يكون ذلك طبيعيًا إذا كانت الظروف المحلية الفعلية مختلفة. إذا تغيرت الحقيقة المادية نفسها بطريقة مختلفة وبدون تفسير، فقد تكون هناك مشكلة. يجب فحص اللغة والمكان معًا.\n\n### الاعتراض 9— \"إذا قدم الذكاء الاصطناعي الإجابة الصحيحة بلغات أخرى، فلماذا يفشل؟\"\n\nإذا لم يستطع المستخدم فهم الرد، فلا يمكن استخدام التمثيل. يجب تقييم انحراف اللغة بشكل منفصل إلى جانب الدقة.\n\n### الاعتراض 10— \"قد يكون العثور على مستخدمي 200 من أجل تقييمات اللغة مكلفًا جدًا.\"\n\nيمكن استخدام عينة أصغر. النتيجة:\n\n- اكتشاف،\n\n- مؤقت،\n\n- عينة غير كافية\n\nيجب نشره بهذه الحالة. التكلفة لا تمنح يقينًا زائفًا.\n\n### اعتراض 11— “إذا كانت النتيجة العالمية مرتفعة بالفعل، ألا تخيف بطاقة اللغة المنفصلة العميل دون داعٍ؟”\n\nإخفاء تدهور اللغة المادي لا يحمي العميل. إنه يولد ثقة زائفة. يمكن استخدام بطاقة نتائج قصيرة وواضحة.\n\n### اعتراض 12— “هل يقلل حدث مراقب حرج واحد من جميع الأهلية؟”\n\nيعتمد الرد التلقائي على نوع الحدث. الحدث الفردي لا يشير إلى الانتشار الوطني. ومع ذلك، إذا كان يتسبب في ضرر شديد أو سلطة زائفة، يمكن أن يؤدي إلى مراجعة نقدية واتخاذ تدابير مؤقتة. سيتم تحديد القرار في القسم 15.\n\n## القاعدة العامة للقسم 49\n\nإنشاء نتيجة عالمية أمر سهل. تملأ سكان العالم بالدول الكبيرة. تخسر الدول الصغيرة في الكسور. تقيس اللغات ذات الموارد العالية. اللغات ذات الموارد المنخفضة: تزيلها بالقول \"العينة غير كافية.\" ثم تنشر رقمًا واحدًا. قد يتم حساب هذا الرقم رياضيًا بشكل صحيح. لكنه قد لا يظهر كل عيوب التمثيل في العالم. NOMOS لا يعطي وزنًا متساويًا لكل دولة. لأن حصة السكان من الناس ليست متساوية. NOMOS لا يتجاهل الدول الصغيرة أيضًا. لأن قلة السكان لا تعني عدم الوجود. NOMOS لا يوزن جميع اللغات بشكل متساوٍ في النتيجة العالمية. لأن هذا قد يشوه تجربة متوسط السكان في العالم. NOMOS لا يجعل اللغات الصغيرة غير مرئية أيضًا. لأنه حتى إذا كان وزنها العالمي منخفضًا، فإن خطأ التمثيل للأشخاص الذين يستخدمون تلك اللغة يمكن أن يكون 100% حقيقيًا.\n\nلوحة مراقبة الدول:\n\n> تُظهر الأماكن التي لم ننظر إليها أبدًا.\n\nلوحة عدالة اللغة:\n\n> تُظهر من هو أقل من المتوسط العالمي.\n\nلوحة السكان:\n\n> تقدّر التجربة المتوسطة في سكان العالم.\n\nعندما يعمل هؤلاء الثلاثة معًا، يصبح التقييم العالمي موثوقًا للسكان وقابلًا للتدقيق من حيث العدالة. المستخدم الفرد في بلد معين ليس هو البلد بأكمله. لكن هذا المستخدم هو شخص حقيقي. قد تكون اللغة جزءًا صغيرًا من السكان العالميين. لكن الخطأ في تلك اللغة لا يصبح أقل خطأً. قد يكون الحدث الحرج نادرًا. لكن الضرر لا يُقاس فقط بالتكرار. لذلك، فإن قانون القياس السابع لـ NOMOS هو:\n\n> الحق في الظهور ليس هو نفسه وزن السكان.\n\nقانونها الثامن هو كما يلي:\n\n> مراقبة بلد ليس هو نفسه تقدير بلد.\n\nالقانون التاسع هو كما يلي:\n\n> عدالة اللغة ليست جعل جميع اللغات متساوية؛ بل هي التأكد من أن لا أحد يتم تهميشه بشكل منهجي عن الواقع المادي بسبب لغته.\n\nالقانون العاشر هو:\n\n> إذا كان المتوسط العالمي يجعل اللغة والبلد المتخلفين غير مرئيين، فهذا وحده ليس نتيجة جغرافية كافية.\n\n## قسم NOMOS، أمر 7\n\n> لا تخفِ البلدان التي لا تنظر إليها أبدًا أثناء عرض نتيجتي العالمية.\n\n> لا ترسل مستخدمًا واحدًا إلى بلد صغير وتجعل هذا الشخص ممثلًا للبلد بأكمله.\n\n> ولكن أيضًا لا تتجاهل بلدًا صغيرًا إلى الأبد لمجرد أن عدد سكانه قليل.\n\n> افصل بين ملاحظة البلد، وتوقعات البلد، وملاءمة البلد.\n\n> لا تحكم على البلد بأكمله بناءً على خطأ جسيم واحد. / ولكن لا تتجاهل الضرر البشري بقولك \"إجابة واحدة فقط.\"\n\n> لا تبنِ النجاح في اللغات الكبرى على صمت اللغات الصغرى.\n\n> يمكنك أخذ عينات من لغة منخفضة الموارد كثيرًا. / لكن لا تجعلها تبدو أكبر مما هي عليه في تعداد سكان العالم.\n\n> لا تجعل درجة اللغة المتساوية درجة للسكان؛ لا تجعل درجة السكان درجة للعدالة اللغوية.\n\n> لا تلمني إذا كان الترجمة خاطئة. / إذا كان المصدر غير كامل، فقل أيضًا ذلك. / إذا لم يفهم المحكم اللغة، فلا تصدر حكمًا قاطعًا.\n\n> لا تصنّف فرقًا محليًا مشروعًا بوصفه عدم إنصاف، أو تتجاهل تباينًا ماديًا غير مفسَّر بوصفه مجرد أسلوب.\n\n> أولاً، راقب الدول. / ثم حدد الأماكن التي يمكنك فيها دعم تقدير. / ثم قم بأخذ عينات زائدة من اللغات التي تتطلب رؤية تشخيصية. / ثم أعدها إلى أوزانها الحقيقية في السكان. / اجعل الأشخاص الذين يتركهم المتوسط العالمي مرئيين.\n\n## جملة ختام الفصل\n\nيجب أن يظهر قياس GEO عالمي حقيقي أكثر مما يراه معظم العالم. يجب أن يظهر أيضًا من يظل غير مراقب في البلدان واللغات الصغيرة، ومن يتم تمثيله بشكل خاطئ وأي نتيجة هي مجرد تنبيه واحد.\n\n## النواة المعيارية\n\n> يجب أن تظل لوحة السكان GEO-1000، ولوحة مراقبي الدول، ولوحة عدالة اللغة متميزة في الغرض وأسلوب الاختيار والتوزين والادعاءات العامة. يجوز لملاحظة مراقب الدولة أن تثبت حدوث شرط وصول أو استجابة أو شذوذ أو حادثة حرجة في سياق محدد لدولة–منتج–لغة. لا يجوز تمثيل ملاحظة مراقب الدولة كتقدير انتشار على مستوى الدولة أو كدرجة GEO للدولة. يجب الإبلاغ عن تغطية الملاحظة على مستوى الدولة، وتغطية الملاحظة الموزونة على مستوى السكان، وتغطية تقديرات الدولة بشكل منفصل. يجب أن تتلقى كل دولة مؤهلة احتمالاً إيجابياً للملاحظة ضمن دورة المراقبة المعلنة مسبقاً ما لم تكن خارج إطار المنتج القانوني نطاق الوصول الطبيعي. يجب أن تُقيِّم الإنصاف اللغوي التمثيل المتقارب مادياً تحت ادعاءات متكافئة دلالياً وسياقات قابلة للمقارنة. يجب ألا يتطلب ذلك ردوداً متطابقة كلمة بكلمة أو تجاهل الاختلافات المحلية المشروعة. يجب إعادة اللغات التي تم أخذ عينات مفرطة لها إلى أوزانها في السكان المستهدفين لتقديرات السكان العالمية. يجب أن تظل الدرجات موزونة حسب السكان، والتشخيصات المتساوية للغات، وحدود اللغة، ومعدلات الأخطاء الحرجة، ومعدلات المجهول، واللغات غير المختبرة مرئية بشكل منفصل. لا يجوز عزو التفاوت اللغوي إلى منتج الذكاء الاصطناعي وحده حتى يتم تقييم تكافؤ المُدخلات، وتكافؤ المراجع، وتكافؤ القياس، وتكافؤ التحكيم. قد يحمل الملاحظة الواحدة عدة علامات لمجموعة التشخيص، ولكن لا يجوز أن تتلقى وزناً مزدوجاً للسكان بالكامل. يجوز أن تؤدي حوادث المراقب الحاسم إلى تحفيز أخذ عينات تأكيدية ومراجعة التوافق دون اعتبارها دليلاً على الانتشار في البلد.","character_count":52794,"record_sha256":"acb354cd7fa3c34f02d91d7e957ea7a78324058e3c022122923af26025aae8db"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-ar-chapter-08","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"ar","language_name":"Arabic","direction":"rtl","record_type":"chapter","sequence":10,"chapter_number":8,"item_number":null,"title":"اختيار المشاركين وترجيحهم وتحيز أخذ العينات","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/ar/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22041753","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22041753","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K04","K05","K06","K07","K08","K22"],"source_word_count":8675,"source_document_sha256":"a851520c99cda8b6b395216ec7468472c98216f38ab18e61fede32ccf3c80dda","structured_json":"{\"number\":8,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH08\",\"title\":\"اختيار المشاركين وترجيحهم وتحيز أخذ العينات\",\"subtitle\":null,\"sourceFile\":\"8.ci bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"37EF84DC45A748DD5560417EF00D220C5B2B369918BD66A20DF507281DE5BB19\",\"sourceWordCount\":8675,\"sourceIds\":[\"K04\",\"K05\",\"K06\",\"K07\",\"K08\",\"K22\"],\"machine\":{\"chapter\":8,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH08\",\"title\":\"اختيار المشاركين وترجيحهم وتحيز أخذ العينات\",\"subtitle\":null,\"sourceIds\":[\"K04\",\"K05\",\"K06\",\"K07\",\"K08\",\"K22\"],\"normativeRuleId\":\"NOMOS-AUDIT-CH08-R01\",\"normativeRuleEnglish\":\"Every GEO-1000 observation MUST retain an auditable participant-selection path from the target population and sampling frame through selection, invitation, consent, assignment, completion, protocol validation, exclusion, and final weighting. Within-panel random selection MUST NOT be represented as random selection from the global target population unless the full population inclusion mechanism supports that claim. Participant recruitment, assignment, compensation, validation, replacement, exclusion, and weighting MUST remain independent of whether the AI response is positive, negative, correct, incorrect, refused, critical, or commercially favourable. Persons, accounts, devices, sessions, languages, panel memberships, and AI-product observations MUST remain distinct units. Probability, opt-in, open-call, client-supplied, institutional, and hybrid participant sources MUST be separately identified. Weighting MAY reduce observed imbalance, but MUST NOT be represented as creating observations for populations absent from the sampling frame or correcting unmeasured selection with certainty. Unweighted results, weighted results, weight diagnostics, coverage gaps, nonresponse, effective sample size, and sensitivity analyses MUST remain visible. Fraud and duplication decisions MUST use proportionate multi-signal review and MUST NOT automatically treat VPN use, shared devices, institutional networks, or accessibility tools as fabrication. Participant evidence MUST remain verifiable without unnecessarily disclosing identity, account credentials, private conversations, or precise location. Every participant-selection and weighting decision MUST be versioned and attributable to an accountable human or organisation.\",\"normativeRuleSourceTurkish\":\"Her GEO-1000 gözlemi hedef nüfus ve örnekleme çerçevesinden seçim, davet, rıza, görev ataması, tamamlama, protokol doğrulaması, dışlama ve nihai ağırlığa kadar denetlenebilir katılımcı seçim yolu taşımalıdır. Panel içindeki rastgele seçim, tam nüfus katılım mekanizması bunu desteklemedikçe küresel hedef nüfustan rastgele seçim olarak sunulamaz. Katılımcının seçilmesi, ödüllendirilmesi, doğrulanması, değiştirilmesi, dışlanması ve ağırlıklandırılması AI cevabının olumlu, olumsuz, doğru, yanlış, ret, Critical veya ticari bakımdan elverişli olmasına bağlı olamaz. Ağırlıklandırma gözlenen dengesizliği azaltabilir; örnekleme çerçevesinde hiç bulunmayan insanları gözlenmiş hâle getiremez.\",\"machineBlocksEnglish\":[{\"blockId\":\"CH08-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"57. MACHINE-READABLE PARTICIPANT RECORD\",\"sourceParagraph\":1804},{\"blockId\":\"CH08-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":1805},{\"blockId\":\"CH08-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1806},{\"blockId\":\"CH08-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adultBaseline\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1807},{\"blockId\":\"CH08-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"consentStatus\\\": \\\"GRANTED\\\",\",\"sourceParagraph\":1808},{\"blockId\":\"CH08-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"country\\\": {\",\"sourceParagraph\":1809},{\"blockId\":\"CH08-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"residenceCountry\\\": \\\"TR\\\",\",\"sourceParagraph\":1810},{\"blockId\":\"CH08-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"measurementCountry\\\": \\\"TR\\\",\",\"sourceParagraph\":1811},{\"blockId\":\"CH08-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verificationLevel\\\": \\\"GV-3\\\",\",\"sourceParagraph\":1812},{\"blockId\":\"CH08-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"vpnStatus\\\": \\\"NOT_DETECTED\\\"\",\"sourceParagraph\":1813},{\"blockId\":\"CH08-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1814},{\"blockId\":\"CH08-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"language\\\": {\",\"sourceParagraph\":1815},{\"blockId\":\"CH08-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"assignedLanguage\\\": \\\"tr\\\",\",\"sourceParagraph\":1816},{\"blockId\":\"CH08-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"locale\\\": \\\"tr-TR\\\",\",\"sourceParagraph\":1817},{\"blockId\":\"CH08-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"competenceStatus\\\": \\\"VERIFIED_FUNCTIONAL\\\"\",\"sourceParagraph\":1818},{\"blockId\":\"CH08-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1819},{\"blockId\":\"CH08-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiAccess\\\": {\",\"sourceParagraph\":1820},{\"blockId\":\"CH08-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productId\\\": \\\"SYNTH-ORION-WEB\\\",\",\"sourceParagraph\":1821},{\"blockId\":\"CH08-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"plan\\\": \\\"free\\\",\",\"sourceParagraph\":1822},{\"blockId\":\"CH08-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"surface\\\": \\\"web\\\",\",\"sourceParagraph\":1823},{\"blockId\":\"CH08-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accessVerified\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1824},{\"blockId\":\"CH08-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sharedAccount\\\": false\",\"sourceParagraph\":1825},{\"blockId\":\"CH08-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1826},{\"blockId\":\"CH08-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1827},{\"blockId\":\"CH08-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relationships\\\": {\",\"sourceParagraph\":1828},{\"blockId\":\"CH08-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"auditedEntityRelationship\\\": \\\"GENERAL_PUBLIC\\\",\",\"sourceParagraph\":1829},{\"blockId\":\"CH08-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProviderRelationship\\\": \\\"NONE_DECLARED\\\",\",\"sourceParagraph\":1830},{\"blockId\":\"CH08-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"brandFamiliarity\\\": \\\"AWARE_NON_CUSTOMER\\\",\",\"sourceParagraph\":1831},{\"blockId\":\"CH08-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiUsageFrequency\\\": \\\"OCCASIONAL\\\"\",\"sourceParagraph\":1832},{\"blockId\":\"CH08-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1833},{\"blockId\":\"CH08-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"assignment\\\": {\",\"sourceParagraph\":1834},{\"blockId\":\"CH08-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"W1\\\",\",\"sourceParagraph\":1835},{\"blockId\":\"CH08-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"stratumId\\\": \\\"TR-TR-FREE-WEB\\\",\",\"sourceParagraph\":1836},{\"blockId\":\"CH08-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productAssignmentMethod\\\": \\\"BLOCK_RANDOMIZED\\\",\",\"sourceParagraph\":1837},{\"blockId\":\"CH08-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptId\\\": \\\"CORE-IDENTITY-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1838},{\"blockId\":\"CH08-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptOrder\\\": 1,\",\"sourceParagraph\":1839},{\"blockId\":\"CH08-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"priorBenchmarkExposure\\\": false\",\"sourceParagraph\":1840},{\"blockId\":\"CH08-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1841},{\"blockId\":\"CH08-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"incentive\\\": {\",\"sourceParagraph\":1842},{\"blockId\":\"CH08-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"type\\\": \\\"FIXED_COMPLETION_PAYMENT\\\",\",\"sourceParagraph\":1843},{\"blockId\":\"CH08-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseContentDependent\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1844},{\"blockId\":\"CH08-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"speedBonus\\\": false\",\"sourceParagraph\":1845},{\"blockId\":\"CH08-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1846},{\"blockId\":\"CH08-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"completion\\\": {\",\"sourceParagraph\":1847},{\"blockId\":\"CH08-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"invited\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1848},{\"blockId\":\"CH08-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"consented\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1849},{\"blockId\":\"CH08-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"started\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1850},{\"blockId\":\"CH08-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"completed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1851},{\"blockId\":\"CH08-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolValidity\\\": \\\"VALID\\\",\",\"sourceParagraph\":1852},{\"blockId\":\"CH08-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"semanticOutcomeUsedForValidityDecision\\\": false\",\"sourceParagraph\":1853},{\"blockId\":\"CH08-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1854},{\"blockId\":\"CH08-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrity\\\": {\",\"sourceParagraph\":1855},{\"blockId\":\"CH08-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fraudStatus\\\": \\\"FI-1\\\",\",\"sourceParagraph\":1856},{\"blockId\":\"CH08-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"duplicateCheck\\\": \\\"PASSED\\\",\",\"sourceParagraph\":1857},{\"blockId\":\"CH08-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"crossProviderDuplicateCheck\\\": \\\"PASSED\\\",\",\"sourceParagraph\":1858},{\"blockId\":\"CH08-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"humanReviewRequired\\\": false\",\"sourceParagraph\":1859},{\"blockId\":\"CH08-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1860},{\"blockId\":\"CH08-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"weights\\\": {\",\"sourceParagraph\":1861},{\"blockId\":\"CH08-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"baseWeightType\\\": \\\"MODEL_CALIBRATION_WEIGHT\\\",\",\"sourceParagraph\":1862},{\"blockId\":\"CH08-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"designProbabilityKnown\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1863},{\"blockId\":\"CH08-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nonresponseAdjustment\\\": 1.08,\",\"sourceParagraph\":1864},{\"blockId\":\"CH08-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"calibrationAdjustment\\\": 1.24,\",\"sourceParagraph\":1865},{\"blockId\":\"CH08-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"finalWeight\\\": 1.3392,\",\"sourceParagraph\":1866},{\"blockId\":\"CH08-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"outcomeUsedInWeighting\\\": false\",\"sourceParagraph\":1867},{\"blockId\":\"CH08-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1868},{\"blockId\":\"CH08-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"privacy\\\": {\",\"sourceParagraph\":1869},{\"blockId\":\"CH08-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicIdentityDisclosure\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1870},{\"blockId\":\"CH08-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"screenshotRedactionRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1871},{\"blockId\":\"CH08-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicEvidenceManifest\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1872},{\"blockId\":\"CH08-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rawEvidenceAccess\\\": \\\"CONTROLLED_AUDIT_ACCESS\\\"\",\"sourceParagraph\":1873},{\"blockId\":\"CH08-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1874},{\"blockId\":\"CH08-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":1875},{\"blockId\":\"CH08-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"selectionOwnerRole\\\": \\\"PARTICIPANT_SELECTION_LEAD\\\",\",\"sourceParagraph\":1876},{\"blockId\":\"CH08-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validityReviewerRole\\\": \\\"BLINDED_PROTOCOL_VALIDATOR\\\"\",\"sourceParagraph\":1877},{\"blockId\":\"CH08-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1878},{\"blockId\":\"CH08-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1879},{\"blockId\":\"CH08-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1880},{\"blockId\":\"CH08-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"This record:\",\"sourceParagraph\":1881},{\"blockId\":\"CH08-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"It does not belong to a real participant,\",\"sourceParagraph\":1882},{\"blockId\":\"CH08-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"It is not real panel data,\",\"sourceParagraph\":1883},{\"blockId\":\"CH08-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"It is a synthetic machine diagram of the participant selection chain.\",\"sourceParagraph\":1884},{\"blockId\":\"CH08-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Chapter 58 machine-readable rule\",\"sourceParagraph\":1886},{\"blockId\":\"CH08-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH08-R01\",\"sourceParagraph\":1887},{\"blockId\":\"CH08-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every GEO-1000 observation MUST retain an auditable participant-selection\",\"sourceParagraph\":1889},{\"blockId\":\"CH08-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"path from the target population and sampling frame through selection,\",\"sourceParagraph\":1890},{\"blockId\":\"CH08-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"invitation, consent, assignment, completion, protocol validation,\",\"sourceParagraph\":1891},{\"blockId\":\"CH08-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"exclusion, and final weighting.\",\"sourceParagraph\":1892},{\"blockId\":\"CH08-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Within-panel random selection MUST NOT be represented as random selection\",\"sourceParagraph\":1894},{\"blockId\":\"CH08-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"from the global target population unless the full population inclusion\",\"sourceParagraph\":1895},{\"blockId\":\"CH08-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"mechanism supports that claim.\",\"sourceParagraph\":1896},{\"blockId\":\"CH08-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Participant recruitment, assignment, compensation, validation,\",\"sourceParagraph\":1898},{\"blockId\":\"CH08-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"replacement, exclusion, and weighting MUST remain independent of whether\",\"sourceParagraph\":1899},{\"blockId\":\"CH08-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"the AI response is positive, negative, correct, incorrect, refused,\",\"sourceParagraph\":1900},{\"blockId\":\"CH08-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"critical, or commercially favourable.\",\"sourceParagraph\":1901},{\"blockId\":\"CH08-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Persons, accounts, devices, sessions, languages, panel memberships, and\",\"sourceParagraph\":1903},{\"blockId\":\"CH08-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"AI-product observations MUST remain distinct units.\",\"sourceParagraph\":1904},{\"blockId\":\"CH08-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Probability, opt-in, open-call, client-supplied, institutional, and hybrid\",\"sourceParagraph\":1906},{\"blockId\":\"CH08-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"participant sources MUST be separately identified.\",\"sourceParagraph\":1907},{\"blockId\":\"CH08-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Weighting MAY reduce observed imbalance, but MUST NOT be represented as\",\"sourceParagraph\":1909},{\"blockId\":\"CH08-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"creating observations for populations absent from the sampling frame or\",\"sourceParagraph\":1910},{\"blockId\":\"CH08-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"correcting unmeasured selection with certainty.\",\"sourceParagraph\":1911},{\"blockId\":\"CH08-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Unweighted results, weighted results, weight diagnostics, coverage gaps,\",\"sourceParagraph\":1913},{\"blockId\":\"CH08-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"nonresponse, effective sample size, and sensitivity analyses MUST remain\",\"sourceParagraph\":1914},{\"blockId\":\"CH08-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"visible.\",\"sourceParagraph\":1915},{\"blockId\":\"CH08-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Fraud and duplication decisions MUST use proportionate multi-signal\",\"sourceParagraph\":1917},{\"blockId\":\"CH08-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"review and MUST NOT automatically treat VPN use, shared devices,\",\"sourceParagraph\":1918},{\"blockId\":\"CH08-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"institutional networks, or accessibility tools as fabrication.\",\"sourceParagraph\":1919},{\"blockId\":\"CH08-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Participant evidence MUST remain verifiable without unnecessarily\",\"sourceParagraph\":1921},{\"blockId\":\"CH08-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"disclosing identity, account credentials, private conversations, or\",\"sourceParagraph\":1922},{\"blockId\":\"CH08-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"precise location.\",\"sourceParagraph\":1923},{\"blockId\":\"CH08-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every participant-selection and weighting decision MUST be versioned and\",\"sourceParagraph\":1925},{\"blockId\":\"CH08-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"attributable to an accountable human or organisation.\",\"sourceParagraph\":1926},{\"blockId\":\"CH08-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Normative Turkish equivalent:\",\"sourceParagraph\":1927},{\"blockId\":\"CH08-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every GEO-1000 observation must carry a verifiable participant selection path from target population and sampling frame through selection, invitation, consent, assignment, completion, protocol verification, exclusion, and final weighting. Random selection within the panel cannot be presented as random selection from the global target population unless the full population participation mechanism supports it. The participant's selection, reward, verification, modification, exclusion, and weighting cannot depend on whether the AI response is positive, negative, correct, incorrect, rejected, Critical, or commercially viable. Weighting can reduce observed imbalance; it cannot make people who are completely absent from the sampling frame appear observed.\",\"sourceParagraph\":1928}],\"normativeRuleLocalized\":\"يجب أن تحتفظ كل ملاحظة GEO-1000 بمسار قابل للتدقيق لاختيار المشاركين من السكان المستهدفين وإطار أخذ العينات عبر الاختيار، والدعوة، والموافقة، والتعيين، والإكمال، والتحقق من البروتوكول، والاستبعاد، والتوزين النهائي. لا يجوز تمثيل الاختيار العشوائي داخل اللوحة كاختيار عشوائي من السكان المستهدفين العالميين ما لم يكن آلية شمول كامل السكان تدعم هذا الادعاء. يجب أن يظل تجنيد المشاركين، والتعيين، والتعويض، والتحقق، والاستبدال، والاستبعاد، والتوزين مستقلاً عن ما إذا كانت استجابة الذكاء الاصطناعي إيجابية، سلبية، صحيحة، غير صحيحة، مرفوضة أو حرجة، أو مؤاتية تجارياً. يجب أن يظل الأشخاص والحسابات والأجهزة والجلسات واللغات والعضويات في اللوحة والملاحظات المتعلقة بمنتجات الذكاء الاصطناعي وحدات مميزة. يجب تحديد مصادر المشاركين الاحتمالية، والموافقة الطوعية، والدعوة المفتوحة، والمقدمة من العميل، والمؤسسية، والهجينة بشكل منفصل. قد يقلل الوزن من الاختلال الملحوظ، لكنه لا يجب أن يُمثل على أنه يخلق ملاحظات للفئات الغائبة عن إطار العينة أو يصحح الاختيار غير المقاس بيقين. يجب أن تظل النتائج غير المرجحة، والنتائج المرجحة، وتشخيصات الوزن، والفجوات في التغطية، وعدم الاستجابة، وحجم العينة الفعّال، وتحليلات الحساسية مرئية. يجب أن تستخدم قرارات الاحتيال والتكرار مراجعة متعددة الإشارات متناسبة ويجب ألا تُعامل استخدام الشبكات الخاصة الافتراضية (VPN)، أو الأجهزة المشتركة، أو الشبكات المؤسسية، أو أدوات الوصول تلقائيًا على أنها تزييف. يجب أن تبقى الأدلة المقدمة من المشاركين قابلة للتحقق دون الكشف عن الهوية أو بيانات الحساب أو المحادثات الخاصة أو الموقع الدقيق بشكل غير ضروري. يجب أن يتم توثيق كل قرار بشأن اختيار المشاركين وتوزينهم وإسناده إلى إنسان أو منظمة مسؤولة.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH08-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"57. سجل المشارك القابل للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":1804,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":1805,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1806,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adultBaseline\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1807,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"consentStatus\\\": \\\"ممنوح\\\",\",\"sourceParagraph\":1808,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"country\\\": {\",\"sourceParagraph\":1809,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"residenceCountry\\\": \\\"TR\\\",\",\"sourceParagraph\":1810,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"measurementCountry\\\": \\\"TR\\\",\",\"sourceParagraph\":1811,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verificationLevel\\\": \\\"GV-3\\\",\",\"sourceParagraph\":1812,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"vpnStatus\\\": \\\"غير مكتشف\\\"\",\"sourceParagraph\":1813,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1814,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"language\\\": {\",\"sourceParagraph\":1815,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"assignedLanguage\\\": \\\"tr\\\"\",\"sourceParagraph\":1816,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"locale\\\": \\\"tr-TR\\\",\",\"sourceParagraph\":1817,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"competenceStatus\\\": \\\"وظيفي موثوق\\\"\",\"sourceParagraph\":1818,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1819,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiAccess\\\": {\",\"sourceParagraph\":1820,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productId\\\": \\\"SYNTH-ORION-WEB\\\",\",\"sourceParagraph\":1821,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"plan\\\": \\\"مجاني\\\",\",\"sourceParagraph\":1822,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"surface\\\": \\\"الويب\\\",\",\"sourceParagraph\":1823,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accessVerified\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1824,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sharedAccount\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1825,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1826,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1827,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relationships\\\": {\",\"sourceParagraph\":1828,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"auditedEntityRelationship\\\": \\\"الجمهور العام\\\"\",\"sourceParagraph\":1829,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProviderRelationship\\\": \\\"لا أحد معلن\\\",\",\"sourceParagraph\":1830,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"brandFamiliarity\\\": \\\"مدرك غير عميل\\\",\",\"sourceParagraph\":1831,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiUsageFrequency\\\": \\\"عرضي\\\"\",\"sourceParagraph\":1832,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1833,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"assignment\\\": {\",\"sourceParagraph\":1834,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"W1\\\"\",\"sourceParagraph\":1835,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"stratumId\\\": \\\"TR-TR-مجاني-الويب\\\",\",\"sourceParagraph\":1836,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productAssignmentMethod\\\": \\\"حظر عشوائي\\\"\",\"sourceParagraph\":1837,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptId\\\": \\\"الهوية_الأساسية-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1838,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptOrder\\\": 1,\",\"sourceParagraph\":1839,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"priorBenchmarkExposure\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1840,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1841,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحافز\\\": {\",\"sourceParagraph\":1842,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"النوع\\\": \\\"دفع_محدد_للانتهاء\\\",\",\"sourceParagraph\":1843,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseContentDependent\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1844,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"speedBonus\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1845,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1846,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الإنجاز\\\": {\",\"sourceParagraph\":1847,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"تم_الدعوة\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1848,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"تم_الموافقة\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1849,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بدأ\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1850,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"تم_الإكمال\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1851,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolValidity\\\": \\\"صالح\\\",\",\"sourceParagraph\":1852,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"semanticOutcomeUsedForValidityDecision\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1853,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1854,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"النزاهة\\\": {\",\"sourceParagraph\":1855,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fraudStatus\\\": \\\"FI-1\\\",\",\"sourceParagraph\":1856,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"duplicateCheck\\\": \\\"نجحت\\\",\",\"sourceParagraph\":1857,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"crossProviderDuplicateCheck\\\": \\\"نجحت\\\",\",\"sourceParagraph\":1858,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"humanReviewRequired\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1859,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1860,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الأوزان\\\": {\",\"sourceParagraph\":1861,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"baseWeightType\\\": \\\"وزن_معايرة_النموذج\\\",\",\"sourceParagraph\":1862,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"designProbabilityKnown\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1863,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nonresponseAdjustment\\\": 1.08,\",\"sourceParagraph\":1864,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"calibrationAdjustment\\\": 1.24,\",\"sourceParagraph\":1865,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"finalWeight\\\": 1.339 2,\",\"sourceParagraph\":1866,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"outcomeUsedInWeighting\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1867,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1868,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الخصوصية\\\": {\",\"sourceParagraph\":1869,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicIdentityDisclosure\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1870,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"screenshotRedactionRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1871,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicEvidenceManifest\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1872,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rawEvidenceAccess\\\": \\\"وصول_مراجعة_مراقب\\\"}\",\"sourceParagraph\":1873,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1874,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":1875,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"selectionOwnerRole\\\": \\\"قائد اختيار المشاركين\\\",\",\"sourceParagraph\":1876,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validityReviewerRole\\\": \\\"مُحقق البروتوكول المعمم\\\",\",\"sourceParagraph\":1877,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1878,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1879,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1880,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"هذا السجل:\",\"sourceParagraph\":1881,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا ينتمي إلى مشارك حقيقي،\",\"sourceParagraph\":1882,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ليست بيانات لوحة حقيقية،\",\"sourceParagraph\":1883,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"إنه مخطط آلي اصطناعي لسلسلة اختيار المشاركين.\",\"sourceParagraph\":1884,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الفصل 58 قاعدة قابلة للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":1886,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معرّف القاعدة: NOMOS-تَدقيق-CH08-R01\",\"sourceParagraph\":1887,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب على كل ملاحظة GEO-1000 الاحتفاظ بمسار اختيار مشارك قابل للتدقيق\",\"sourceParagraph\":1889,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"من السكان المستهدفين وإطار العينات من خلال الاختيار،\",\"sourceParagraph\":1890,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الدعوة، والموافقة، والتعيين، والإكمال، والتحقق من البروتوكول،\",\"sourceParagraph\":1891,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الاستبعاد، والوزن النهائي.\",\"sourceParagraph\":1892,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يجب تمثيل الاختيار العشوائي داخل اللوحة على أنه اختيار عشوائي\",\"sourceParagraph\":1894,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"من السكان المستهدفين عالميًا ما لم يكن هناك شمول كامل للسكان\",\"sourceParagraph\":1895,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الآلية تدعم ذلك الادعاء.\",\"sourceParagraph\":1896,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تجنيد المشاركين، التعيين، التعويض، التحقق\",\"sourceParagraph\":1898,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يظل الاستبدال والاستبعاد والوزن مستقلين عما إذا\",\"sourceParagraph\":1899,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الاستجابة من الذكاء الاصطناعي إيجابية، سلبية، صحيحة، غير صحيحة، مرفوضة،\",\"sourceParagraph\":1900,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"حرِج، أو مناسب تجارياً.\",\"sourceParagraph\":1901,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الأشخاص، الحسابات، الأجهزة، الجلسات، اللغات، عضويات اللوحة، و\",\"sourceParagraph\":1903,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تظل ملاحظات المنتج التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي وحدات مميزة.\",\"sourceParagraph\":1904,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الاحتمالية، الاشتراك الاختياري، الدعوة المفتوحة، المقدمة من العميل، المؤسسية، والمختلطة\",\"sourceParagraph\":1906,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب تحديد مصادر المشاركين بشكل منفصل.\",\"sourceParagraph\":1907,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قد يقلل الوزن من عدم التوازن الملاحظ، ولكن يجب ألا يُمثل كـ\",\"sourceParagraph\":1909,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"إنشاء ملاحظات للسكان الغائبين عن إطار العينة أو\",\"sourceParagraph\":1910,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تصحيح الاختيار غير المقاس بيقين.\",\"sourceParagraph\":1911,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تبقى النتائج غير الموزونة، النتائج الموزونة، تشخيصات الوزن، فجوات التغطية،\",\"sourceParagraph\":1913,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"عدم الاستجابة، حجم العينة الفعّال، وتحليلات الحساسية\",\"sourceParagraph\":1914,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مرئية.\",\"sourceParagraph\":1915,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تستخدم قرارات الاحتيال والتكرار إشارات متعددة متناسبة.\",\"sourceParagraph\":1917,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب مراجعة وعدم التعامل تلقائيًا مع استخدام VPN، والأجهزة المشتركة،\",\"sourceParagraph\":1918,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"شبكات المؤسسات، أو أدوات الوصول على أنها تزوير.\",\"sourceParagraph\":1919,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تظل الأدلة المقدمة من المشاركين قابلة للتحقق دون الكشف غير الضروري\",\"sourceParagraph\":1921,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"عن الهوية، أو بيانات الحساب، أو المحادثات الخاصة، أو\",\"sourceParagraph\":1922,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الموقع الدقيق.\",\"sourceParagraph\":1923,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تكون كل قرارات اختيار المشاركين وتوزيع الوزن مفرزة بالإصدار\",\"sourceParagraph\":1925,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ومتاحة للإسناد إلى شخص أو منظمة مسؤولة.\",\"sourceParagraph\":1926,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المكافئ التركي المعياري:\",\"sourceParagraph\":1927,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تحمل كل ملاحظة GEO-1000 مسار اختيار مشارك قابل للتحقق من السكان المستهدفين وإطار العينة عبر الاختيار، الدعوة، الموافقة، التعيين، الإنجاز، التحقق من البروتوكول، الاستبعاد، والتوزين النهائي. لا يمكن تقديم الاختيار العشوائي ضمن اللوحة على أنه اختيار عشوائي من السكان المستهدفين العالميين إلا إذا دعم آلية مشاركة كامل السكان ذلك. لا يمكن أن يعتمد اختيار المشارك، المكافأة، التحقق، التعديل، الاستبعاد، والتوزين على ما إذا كانت استجابة الذكاء الاصطناعي إيجابية، سلبية، صحيحة، غير صحيحة، مرفوضة، حرجة، أو قابلة تجاريًا. يمكن أن يقلل التوزين من الخلل الملاحظ؛ لا يمكنه جعل الأشخاص الذين يغيبون تمامًا عن إطار العينة يظهرون كملاحظين.\",\"sourceParagraph\":1928,\"language\":\"ar\"}]}}","text":"## حد الفصل\n\nالفصل 5 عرّف مجموعة المستخدمين المستهدفة. الفصل 6 حوّل هذه المجموعة إلى تصميم عينة موزع عبر الدول واللغات وأسواق المستخدمين. الفصل 7 أنشأ أنظمة مراقبة تكاملية للدول الصغيرة واللغات منخفضة الموارد التي قد يتركها اللوحة السكانية الرئيسية غير مرئية. الآن، تحتاج الأرقام في خطة العينة إلى التحول إلى أشخاص حقيقيين:\n\n> أين سيتم العثور على هؤلاء المشاركين، وكيف سيتم اختيارهم، وتحت أي ظروف سيتم قبولهم في اللوحة، ومع أي تحيّزات سيدخلون درجة GEO؟\n\nمن لوحة عبر الإنترنت لمنظمة بحثية؟ من دعوة مفتوحة عبر وسائل التواصل الاجتماعي؟ من الجامعات؟ من قائمة المستخدمين الخاصة بالعميل؟ من شركاء البحث المحليين؟ فقط من الأشخاص الذين يستخدمون منتجات الذكاء الاصطناعي بشكل متكرر؟ من الذين يصلون إلى المنتج لأول مرة؟ من عملاء العلامة التجارية؟ من موظفي المنافسين؟ من مشتركي الخطط المدفوعة؟ كيف سيتم التحقق من أن الشخص يعيش فعلاً في ذلك البلد؟ كم مرة سيتم احتساب الشخص نفسه إذا كان يستخدم عدة حسابات؟ كم سيُدفع للمشارك؟ هل سيشجع الدفع إكمال المهمة بسرعة أو تقديم نتيجة محددة؟ هل سيتم الاحتفاظ بالملاحظة إذا قام المشارك بتحميل استجابة ذكاء اصطناعي غير صحيحة؟ أم سيتم استبداله بمستخدم جديد بعبارة: 'تم تنفيذ المهمة بشكل غير صحيح.'؟ قد يكون تم جمع ألف لقطة شاشة صالحة. ولكن المشاركون:\n\n- 60% هم مستخدمون كثيفون للذكاء الاصطناعي،\n\n- 20% هم طلاب تكنولوجيا،\n\n- 10% هم عملاء العلامة التجارية المراجعة،\n\n- 5% هم موظفو الشركة،\n\n- البقية هم مستخدمون عامون\n\nأي شريحة سكانية، إذن، سيمثلها هذا الناتج؟ هل يمكن أن تصحح الأوزان الديموغرافية الفروق بالكامل؟ مطابقة إجمالي العمر والجنس والبلد واللغة لا تصحح بالضرورة الفروق غير المقاسة في الاهتمام بالتكنولوجيا، ووعي العلامة التجارية، والوصول إلى الخطط المدفوعة أو أنماط استخدام الذكاء الاصطناعي. الأوزان مفيدة، لكنها لا تستطيع محو كل عيب في اختيار المشاركين. يطبق هذا الفصل المطلب السابق — أن يكون كل ضبط تدقيقي قابلاً للاختبار وفقًا للنموذج، التاريخ، البلد، اللغة، مجموعة الاستعلامات، عدد التكرارات وسجل القياس — على اختيار المشاركين الفعليين. كما أنه يحافظ على المطلب المركزي لـ NOMOS: الأدلة، الحدود، السياق والزمن. يتناول هذا الفصل:\n\n- مصادر اختيار المشاركين،\n\n- التمييز بين اللوحات الاحتمالية وغير الاحتمالية.\n\n- التحقق من الأهلية والهوية،\n\n- التحكم في الوصول حسب البلد واللغة والمنتج،\n\n- تفرد المشارك،\n\n- مخاطر المكافأة وإعادة التوجيه،\n\n- تأثيرات لوحة التجارب،\n\n- تعيين المهام،\n\n- عدم الاستجابة وهدر المشاركين في اللوحة،\n\n- المشاركة الاحتيالية أو المؤتمتة،\n\n- التحيز في الاختيار والتغطية،\n\n- قوة وحدود الأوزان،\n\n- حالات جودة العينة\n\nيحدد. هذا الفصل لم يتطرق بعد إلى:\n\n- جميع المجالات التقنية لسجل منتجات الذكاء الاصطناعي،\n\n- النظام الكامل للترجمة والإصدارات للصياغات مُدخل\n\n- الهندسة المعمارية التفصيلية لبنية NOMOS Capture،\n\n- التحكيم في الادعاء الذرية،\n\n- صيغة النتيجة النهائية\n\nغير محددة بالكامل. السؤال الرئيسي في القسم 8 هو:\n\n> عندما نجمع ألف سجل صالح، كيف نثبت لأي أشخاص حقيقيين تنتمي هذه السجلات وأي عدد سكاني بشري يمكن أن تمثله؟\n\n## NOMOS التحدي\n\nتقوم بشراء أشخاص 1,000 من لوحة بحث عبر الإنترنت. يخبرك مزود اللوحة: \"1,000 مشارك جاهز وفقًا لحصص بلدك وعمرهم.\" يكمل المشاركون المهمة. يقومون بتحميل لقطات الشاشة. النتائج الخام:\n\n> 90 في المائة تمثيل دقيق.\n\nفي تقريرك، كتبت: \"90% من المستخدمين حول العالم ممثلون بدقة.\" ومع ذلك، فإن التوزيع الفعلي للمشاركين هو كما يلي:\n\nالمستخدمون الكثيفون للذكاء الاصطناعي:\n\n- عادات أفضل في إعداد الإرشادات،\n\n- المزيد من الحسابات المدفوعة،\n\n- المنتجات الواجهةية الأحدث،\n\n- معرفة بالتخصيص،\n\n- مألوفية أعلى مع التكنولوجيا\n\nيمكن أن يكون. حتى إذا تم استخدام نفس الطلب المثبّت:\n\n- خطة الحساب،\n\n- واجهة\n\n- الاستخدام السابق،\n\n- الوصول للمنتج\n\nقد يكون مختلفًا. دع نسب اجتياز المجموعة الاصطناعية تكون كما يلي:\n\nالنتيجة الأولية للوحة:\n\n0.10(72)+0.30(84)+0.60(96)=90\n\nوهذا هو:\n\n#### 90 في المئة\n\nمع أوزان السكان المستهدفين، ومع ذلك، تكون النتيجة:\n\n0.50(72)+0.30(84)+0.20(96)=80.4\n\nلذلك، فإن نفس ردود 1,000 تنتج نتيجتين مختلفتين:\n\n- نتيجة اللوحة الأولية: 90 في المئة\n\n- نتيجة السكان المستهدفين: 80.4 في المئة\n\nتخيل الآن أنك قد وزَّنته. يحصل كل من الأشخاص 100 في مجموعة الاستخدام المنخفض على وزن مرتفع. ويحصل كل من الأشخاص 600 في مجموعة الاستخدام العالي على وزن منخفض. حجم العينة الخام لا يزال 1,000. ومع ذلك، ينخفض حجم العينة الفعّال إلى حوالي 349. لذلك، قد تكون قد جمعت 1,000 ملفات. إحصائياً، قد لا يكون لديك حجم المعلومات المكافئ للأشخاص 1,000 المتساويين والمستقلين. الآن سؤال أصعب: في مجموعة الاستخدام المنخفض، الأشخاص الذين لم يتم تضمينهم أبداً في اللوحة:\n\n- متصلون بشكل منخفض،\n\n- يستخدمون تكنولوجيا مساعدة،\n\n- يعيشون في مدينة صغيرة،\n\n- ليس لديهم جهاز محدد\n\nإذا كان هناك أشخاص، هل يمكن أن يعيدهم الوزن؟ لا. لا يمكن إنتاج ملاحظة لشخص غير موجود في عينة الإطار على الإطلاق عن طريق الوزن. الآن ترسل الشركة المدققة اتصالات إلى عملائها: 'يرجى المشاركة في الاستبيان.' يشارك العملاء المخلصون للشركة بمعدل مرتفع. الأشخاص الذين يعرفون المنافسين لكنهم لا يستخدمون الشركة يشاركون بمعدل أقل. قد تكون أوزان العمر والبلد صحيحة. قد يستمر انحياز ولاء العلامة التجارية. الآن مشكلة أخرى: يُقال للمشارك: 'ستحصل على مكافأة إذا قمت بتحميل استجابة دقيقة وعالية الجودة من الذكاء الاصطناعي.' يقوم المشارك بمراجعة الاستجابة. يختار النتيجة الأفضل. يقتطع لقطة الشاشة. لم تعد هذه الاستجابة الطبيعية لمنتج الذكاء الاصطناعي. إنها الاستجابة المختارة التي تم إنشاؤها بواسطة نظام المكافآت. القاعدة الأولى في هذا القسم هي:\n\n> عدد المشاركين ليس مقياسًا لقدرة تمثيل المشاركين.\n\nينص حكمه الثاني على:\n\n> التعيين العشوائي ليس اختيارًا عشوائيًا للسكان.\n\nتنص الفقرة الثالثة منه على:\n\n> الوزن يمكن أن يقلل من الاختلال الملحوظ؛ لا يمكنه إنشاء شخص غير ملحوظ.\n\nتنص المادة الرابعة على:\n\n> لا يمكن أن يعتمد إدراج المشارك في اللوحة، أو احتفاظه بالمهمة، أو استبداله على محتوى استجابة الذكاء الاصطناعي.\n\nتنص أحكامه الخامسة على:\n\n> يجب منح المكافأة لإكمال البروتوكول بصدق، وليس لاختيار استجابة إيجابية أو مرغوبة.\n\n## 1. غرض الفصل\n\nالغرض من هذا القسم هو جعل سلسلة الاختيار بأكملها من السكان المستهدفين إلى الملاحظة الفعلية للمستخدم واضحة، غير متحيزة، وقابلة للتدقيق. يميز القسم بشكل معياري:\n\n- السكان المستهدفون وإطار العينات\n\n- إطار العينة مقابل مصدر المشارك\n\n- الشخص المختار مقابل الشخص المدعو\n\n- الشخص المدعو والشخص الذي يوافق على المشاركة\n\n- المشارك والشخص الذي يُكمّل المهمة\n\n- الشخص الذي يُكمّل المهمة والملاحظة الصالحة\n\n- إنسان وحساب\n\n- إنسان وجهاز\n\n- إنسان وجلسة\n\n- لوحة احتمالية ولوحة متطوعين\n\n- الاختيار العشوائي داخل اللوحة والاختيار العشوائي من السكان\n\n- الامتثال للحصة والتمثيل الحقيقي\n\n- التوازن الديموغرافي والتوازن السلوكي\n\n- الألفة الشخصية وملاءمة السكان المستهدفين\n\n- العميل، الموظف، والمستخدم العام\n\n- مكافأة المشاركين وحافز النتائج\n\n- سرعة المهمة وسلامة المهمة\n\n- ملاحظة غير صالحة مع عدم الاستجابة\n\n- تغير السكان مع فقدان اللوحة\n\n- مشارك مزيف وملاحظة حقيقية منخفضة الجودة\n\n- تزوير البيانات ورد الذكاء الاصطناعي غير الصحيح\n\n- تصحيح الانحياز باستخدام الترجيح\n\n- إنتاج الأدلة مع المعايرة\n\n- حجم العينة الخام مقابل حجم العينة الفعّال\n\n- خصوصية المشاركين وأدلة التدقيق\n\n- لوحة السكان العامة ولوحة الخبراء أو العملاء\n\nفي نهاية هذا القسم، يجب أن تكون كل مراجعة GEO-1000 قادرة على الإجابة على الأسئلة التالية:\n\n> من أي مصدر وبأي قاعدة تم اختيار المشاركين؟\n\n> من لم تتح له فرصة الانضمام إلى العينة؟\n\n> من كان أكثر احتمالًا للمشاركة ولماذا؟\n\n> ما الفروقات المعروفة التي تصححها الأوزان، وأي منها لا تصححها؟\n\n> هل تم اتخاذ قرار مشاركة غير صالح أو مزيف دون الاطلاع على محتوى رد الذكاء الاصطناعي؟\n\n> هل أثرت مكافأة المشاركين على سلوكهم واختيارهم للإجابات؟\n\n## 2. الأحكام المعيارية المركزية\n\nيجب أن تحوي كل ملاحظة GEO-1000 سلسلة اختيار مشارك قابلة للتتبع من السكان المستهدفين إلى سجل تحليلي صالح؛ يجب أن تكون قرارات الاختيار والدعوة والقبول وتكليف المهام والإكمال والتحقق والاستبعاد والتوزين مستقلة عن المحتوى الإيجابي أو السلبي لاستجابة الذكاء الاصطناعي. [K04–K06] مجلس المشاركين فقط:\n\n- البلد،\n\n- لا يعني أي ملاءمة من حيث العمر،\n\n- اللغة\n\nلا يمكن اعتباره مناسبًا لتمثيل السكان لأنه يفي بالحصص. يجب أن يحتوي المجلس أيضًا على المعلومات التالية إلى الحد الذي يكون ذا صلة:\n\n- مصدر المشارك\n\n- آلية الاختيار\n\n- طريقة المشاركة في المجلس\n\n- معايير الأهلية\n\n- التحقق الفريد للبشر\n\n- التحقق من الدولة واللغة\n\n- التحقق من الوصول إلى منتج الذكاء الاصطناعي\n\n- معلومات الحساب والخطة\n\n- الجهاز وواجهة الاستخدام\n\n- تكرار استخدام الذكاء الاصطناعي\n\n- الألفة مع العلامة التجارية\n\n- العلاقة مع الكيان الذي يتم تدقيقه\n\n- هيكل الحوافز\n\n- طريقة تعيين المهام\n\n- عدم الاستجابة\n\n- عدم الصلاحية\n\n- التكرار وتكييف اللوحة\n\n- الوزن\n\n- نقص التغطية\n\n- الخصوصية والموافقة\n\nقد يؤثر قياس بعض هذه المعلومات على المشارك. لذلك، فإن ترتيب جمع البيانات هو أيضًا جزء من البروتوكول.\n\n## 3. سلسلة اختيار المشاركين\n\nالسلسلة من السكان المستهدفين إلى الملاحظة النهائية تتكون من المراحل التالية:\n\n### U→F→S→I→E→A→C→V\n\nهنا:\n\n- المستخدم المستهدف\n\n- F: الأفراد المدرجين في إطار العينة\n\n- س: الناس المختارون\n\n- أنا: الأشخاص المدعوون\n\n- E: الأفراد الذين تم تأكيد أهليتهم والذين تم إدراجهم في الدراسة\n\n- أ: الأشخاص المكلفون بالمهمة\n\n- C: الأشخاص الذين يكملون المهمة\n\n- V: الأشخاص الذين ينتجون ملاحظات تحليلية صالحة\n\nفي كل انتقال، قد نفقد أشخاصًا أو قد يظهر تحيز جديد. على سبيل المثال:\n\n- أولئك في السكان المستهدفين الذين ليسوا على العينة\n\n- أولئك على العينة الذين لم تُوجه إليهم دعوة\n\n- أولئك المدعوين الذين لم يقبلوا\n\n- أولئك الذين يقبلون ولكن لا يكملون المهمة\n\n- أولئك الذين يكملون ولكن ينتجون سجلات غير صالحة\n\nليسوا نفس الأشخاص. لذلك، لا يمكن الإبلاغ إلا عن آخر ملاحظات صالحة 1,000. يجب أن يكون قمع الاختيار بأكمله مرئيًا.\n\n## 4. مصادر المشاركين\n\nGEO-1000 لا يجب أن يكون مرتبطًا بمصدر مشارك واحد فقط. كل مصدر يحمل تحيزه ونطاقه الخاص.\n\n### 4.1. لوحة احتمال السكان\n\nللمشاركين احتمال معروف وغير صفري ليتم اختيارهم من السكان المحددين. المصادر:\n\n- الأسرة،\n\n- العنوان،\n\n- السجل السكاني أو المؤهل،\n\n- احتمال الهاتف أو اختيار متعدد المراحل\n\nقد يكون. المزايا:\n\n- يمكن تأسيس وزن التصميم،\n\n- الاستنتاج السكاني أقوى،\n\nيمكن أن تكون عملية الاختيار أكثر شفافية. القيود:\n\n- يمكن أن يكون مكلفًا على المستوى العالمي،\n\n- في بعض الدول، قد لا يكون هناك إطار مناسب،\n\n- قد يكون من الضروري أيضًا العثور على الشريحة السكانية التي لديها وصول إلى منتجات الذكاء الاصطناعي،\n\nمرة أخرى، سيكون هناك عدم استجابة. الاختيار الاحتمالي ليس دائمًا تمثيلًا مثاليًا.\n\n### 4.2. لوحة البحث التطوعي المهنية\n\nلقد سجل المشاركون مسبقًا طوعًا في لوحة البحث. المزايا:\n\n- سريع،\n\n- يمكن الوصول إلى عدة دول،\n\n- يمكن تقديم الملف الشخصي والمعرفة باللغة،\n\nيمكن إجراء القياس المتكرر. القيود:\n\n- المشاركون معرضون للبحث،\n\n- قد يكون مستوى استخدام التكنولوجيا مرتفعًا،\n\n- قد يكون هناك مستخدمون كثيفون للوحة،\n\n- قد تكون احتمالات الدخول إلى المجتمع غير معروفة،\n\nقد يكون نفس الشخص مسجلاً في أكثر من لوحة. هذه اللوحة:\n\n#### لا يمكن تقديمها كعينة سكان عالمية احتمالية\n\nيجب ألا يتم تمثيلها كعينة احتمالية للسكان العالميين.\n\n### 4.3. دعوة مفتوحة على الإنترنت\n\nيتم الحصول على المشاركة من خلال وسائل التواصل الاجتماعي أو موقع إلكتروني أو نموذج تسجيل مفتوح. المزايا:\n\n- الرؤية الواسعة,\n\n- منخفض التكلفة,\n\n- الوصول إلى الدول الصغيرة ومجتمعات اللغة\n\nيمكن توفيره. القيود:\n\n- اختيار ذاتي قوي،\n\n- تركيز على معجبي أو نقاد العلامة التجارية،\n\n- المشاركة المزيفة والمتكررة،\n\n- التمثيل الزائد لعشاق التكنولوجيا\n\nيمكن أن يتكوَّن. قد يكون الدعوة المفتوحة أكثر ملاءمة بكثير من لوحة السكان الرئيسية لـ:\n\n- اكتشاف،\n\n- مراقب الدولة،\n\n- العدالة اللغوية،\n\n- تحدي التكرار\n\nقد تكون هذه المصادر أكثر ملاءمة لتلك الأغراض.\n\n### 4.4. لوحة جامعة أو مؤسسة مرتبطة\n\nالمشاركون:\n\n- يتم اختيارهم من خلال الجامعات,\n\n- مؤسسة عامة،\n\n- مراكز البحوث،\n\n- المنظمات المهنية\n\nالمزايا:\n\n- الوصول المحلي\n\n- الخبرة اللغوية\n\n- الرقابة الأخلاقية\n\n- الوصول إلى المجتمعات منخفضة الموارد\n\nيمكن توفيره. القيود:\n\n- شدة الطالب أو المحترف,\n\n- تأثير المؤسسة\n\n- التحيّز بناءً على العمر والتعليم\n\n- ضغط المشاركة المؤسسية\n\nيمكن إنشاء.\n\n### 4.5. قائمة العملاء أو المستخدمين\n\nيتم اختيار العملاء الفعليين أو المستخدمين للمؤسسة التي تم تدقيقها. هذا المصدر:\n\n- تجربة العملاء،\n\n- ملاءمة للخدمة،\n\n- الوعي بالعلامة التجارية\n\nإنه ذو قيمة للقياس. إنه ليس لوحة عامة للسكان. العملاء:\n\n- يمكنهم التعرف على العلامة التجارية بشكل أفضل،\n\n- قد تكون لديهم تجربة أكثر إيجابية أو أكثر سلبية،\n\nقد يكونون أكثر احتمالًا لطرح الاستفسار ذي الصلة. يجب تعريف لوحة العملاء بشكل منفصل.\n\n### 4.6. المشاركون المقترحون من المؤسسة التي تم تدقيقها\n\nالشركة:\n\n- الموظف،\n\n- العميل،\n\n- الشريك،\n\n- متابع\n\nيمكن الاقتراح بها. لا يمكن تضمين هؤلاء المستخدمين في لوحة السكان المستقلة الرئيسية بدون تفسير. بشكل منفصل:\n\n### عينة مرشحة من الكيان\n\nيجب تصنيفها. إذا اختارت المؤسسة المشاركين، فإن النتيجة ليست قياسًا مستقلًا للسكان.\n\n### 4.7. عينة هجينة متعددة المصادر\n\nإنها مزيج من مصادر متعددة. مثال:\n\n- عينة وطنية قائمة على الاحتمالات،\n\n- عينة مهنية على الإنترنت،\n\n- شريك محلي في بلد صغير،\n\n- مجتمع عدالة اللغة\n\nيمكن استخدامها معًا. يمكن للّجنة الهجينة زيادة التغطية. ومع ذلك، من بين الموارد:\n\n- الأفراد المتكررين،\n\n- احتمالات الاختيار،\n\n- الحوافز,\n\n- خبرة المهمة،\n\n- ملف المستخدم\n\nيجب أيضًا نمذجته.\n\n## 5. حالات نزاهة اختيار المشاركين\n\nيمكن تصنيف جودة اختيار المشاركين في لوحة وفقًا للحالات التالية.\n\n### PSI-0— اختيار غير معروف\n\nغير معروف بما فيه الكفاية أين وكيف تم اختيار المشاركين. لا يمكن إجراء تعميم على السكان.\n\n### PSI-1— اختيار حر أو مفتوح\n\nإنه عينة من الراحة أو التطوع المفتوح. يمكن استخدامها للاستكشاف واكتشاف الأحداث.\n\n### PSI-2— اختيار حر تحت السيطرة الحصصية\n\nهناك حصص تعتمد على البلد أو اللغة أو الديموغرافيا. احتمال الدخول إلى المجتمع غير معروف.\n\n### PSI-3— لوحة متعددة المصادر معايرة\n\nهناك مصادر متعددة، حصص محددة مسبقًا، ومعايرة للسكان. قد يستمر وجود تحيز اختيار غير مقاس.\n\n### PSI-4— احتمالية أو تصميم هجين قوي\n\nهناك احتمال معروف للاختيار أو تصميم هجين قوي يجمع بين الاحتمالية وغير الاحتمالية.\n\n### PSI-5— اختيار مكرر وتم تدقيقه خارجيًا\n\nتصميم الاختيار:\n\n- مع مزودين مختلفين،\n\n- في موجات مختلفة،\n\n- تحت تدقيق مستقل\n\nتم فحص السلوك المتكرر والمتحيز. هذه الحالات لا تضمن دقة النتيجة. إنها تشير إلى مستوى الثقة الناتج عن اختيار المشاركين.\n\n## 6. اختيار عشوائي ضمن المجموعة واختيار عشوائي من السكان\n\nقد يكون هناك 100,000 مستخدم مسجل في لوحة المتطوعين. من هذه اللوحة، يمكن اختيار 1,000 شخصًا بشكل عشوائي. الاختيار:\n\n> هو عشوائي ضمن اللوحة.\n\nومع ذلك، فإن اللوحة نفسها لم تُشكّل بشكل عشوائي من سكان العالم. لذلك، لا يمكن القول: “1,000 شخصًا بشكل عشوائي من سكان العالم.” التعبير الصحيح هو:\n\n> “يتم اختيار المشاركين 1,000 عشوائيًا ضمن لوحة متطوعين مسجلة مسبقًا وتتم معايرتهم لتناسب الفئة المستهدفة.”\n\nيجب أن تقتصر العشوائية على المرحلة التي يتم تطبيقها فيها.\n\n## 7. سجل أهلية المشاركين\n\nيجب أن يستوفي كل مشارك الشروط التالية إلى الحد المناسب قبل أن يتم تضمينه في اللوحة الرئيسية:\n\n- أهلية العمر\n\n- موافقة المتطوع\n\n- ملاءمة البلد والمكان\n\n- إجادة اللغة\n\n- الوصول إلى منتج الذكاء الاصطناعي\n\n- الخطة الصحيحة أو واجهة المستخدم\n\n- الجهاز الضروري والوصول التقني\n\n- حالة إنسانية فريدة\n\n- استقلالية المهمة\n\n- إعلان المصالح أو العلاقات\n\n- أمن البحوث\n\n- الموافقة على جمع البيانات والأدلة\n\nلا يمكن تغيير قرار المطابقة بأثر رجعي بعد توليد استجابة الذكاء الاصطناعي.\n\n## 8. التحقق من الدولة\n\nالسؤال “إلى أي دولة ينتمي المشارِك؟” ليس له إجابة واحدة. يجب فصل الحقول التالية:\n\n- دولة الإقامة المعتادة\n\n- الدولة الفعلية وقت القياس\n\n- البلد أو منطقة السوق لحساب الذكاء الاصطناعي\n\n- دولة الدفع أو الخطة\n\n- المواطنة\n\n- البلد المستهدف في صياغة المُدخل\n\n- الموقع\n\nقد لا تكون المواطنة هي المتغير الأساسي لمعظم القياسات الجغرافية. ما هو مهم في معظم الأحيان:\n\n> هو الحالة الجغرافية والمنتج الفعلية التي يختبر فيها المستخدم المنتج.\n\n### 8.1. المستخدم المسافر\n\nقد يكون المشارك في دولة غير دولته المعتادة. هذا الشخص:\n\n- السكان المقيمون،\n\n- موقع القياس،\n\n- المستخدم المسافر\n\nيجب أن يحتفظ بحالة منفصلة كـ.\n\n### 8.2. VPN أو مغير الموقع\n\nاستخدام VPN:\n\n- الخصوصية،\n\n- شبكة المؤسسة،\n\n- عادة المستخدم العادي\n\nقد يكون السبب. لا ينبغي اعتباره احتيالًا تلقائيًا. ومع ذلك، فإنه يصعب التحقق من طبقة البلد. قد توجد قاعدة في لوحة التحكم الرئيسية للبلد للتحكم في إيقاف أو تسجيل استخدام VPN. تغييرات الموقع المستخدمة لتجاوز القيود غير مناسبة للوحة نطاق الوصول الطبيعي الرئيسية.\n\n### 8.3. مستويات التحقق من البلد\n\n### GV-0— غير موثق\n\nيتوفر فقط الإقرار الذاتي.\n\n### GV-1— تم التحقق من قبل اللوحة\n\nمزود اللوحة لديه تسجيل بلد موجود.\n\n### GV-2— متسق مع الجلسة\n\nالإعلان والموقع وإشارات الجلسة متسقة.\n\n### GV-3— تم التحقق من الإشارات المتعددة\n\nمتوافق مع حماية الخصوصية ويعمل مع إشارات متعددة.\n\n### GV-4— تم تدقيقه بشكل مستقل\n\nطريقة التحقق من البلد قد اجتازت الرقابة الخارجية للجودة. جمع عنوان شارع دقيق أو إحداثيات حساسة ليس مطلبًا افتراضيًا. يجب إجراء التحقق من البلد مع تقليل البيانات.\n\n## 9. إتقان اللغة والاستخدام الطبيعي\n\nقد يعتمد معرفة المشارك باللغة فقط على العبارة: \"نعم، أنا أعرف.\" يمكن أن يكون هذا تسجيلًا أوليًا منخفض المخاطر. في عينة لغة عالية الأمان، بالإضافة إلى ذلك:\n\n- بيان الاستخدام الطبيعي،\n\n- فحص فهم مختصر،\n\n- تاريخ العينة،\n\n- تقييم الحكم المحلي،\n\n- تجربة محايدة قبل المهمة\n\nقد يتم استخدام ذلك. لا ينبغي أن يتحول اختبار اللغة إلى امتحان أكاديمي ثقيل يختار أشخاصًا متعلمين تعليماً عالياً فقط. الهدف:\n\n> لكي يفهم المشارك صياغة المُدخل والاستجابة كمستخدم حقيقي.\n\n## 10. التحقق من الوصول إلى منتج الذكاء الاصطناعي\n\nالمشارك:\n\n- يجب أن يكون قادرًا على الوصول إلى منتج الذكاء الاصطناعي الصحيح،\n\n- الـ واجهة المستخدم الصحيح،\n\n- خطة الحساب أو حالة الحساب الصحيحة\n\nيجب أن يكون قادرًا على الوصول إليها. يجب تسجيل الحالات التالية بشكل منفصل:\n\n- الخطة المجانية\n\n- خطة فردية مدفوعة\n\n- خطة المؤسسات\n\n- خطة التدريب\n\n- الويب\n\n- الهاتف المحمول\n\n- سطح المكتب\n\n- المنتج المدمج\n\n- النموذج المرئي\n\n- ميزة الويب/الاسترجاع\n\nلا يمكن للمشارك استخدام حساب شخص آخر. لا يمكن طلب مشاركة كلمة المرور. يجب التحقق من إثبات الوصول إلى المنتج دون الكشف علنًا عن هوية الحساب.\n\n## 11. العلاقة بين المشارك والكيان الذي يتم تدقيقه\n\nقد تؤثر علاقة المشارك بالمنظمة المراقبة على سلوك التقاط الاستجابات أو التعرف على العلامة التجارية. حالات العلاقة:\n\n### الجمهور العام\n\n### العميل الحالي\n\n### العميل السابق\n\n### العميل المحتمل\n\n### الموظف\n\n### الموظف السابق\n\n### المقاول\n\n### الشريك\n\n### المستثمر\n\n### شركة تابعة لمنافس\n\n### مزود الذكاء الاصطناعي التابع\n\n### باحث\n\n### مجهول\n\nالعلاقات المباشرة بين الموظفين وصناع القرار في لوحة السكان العامة الرئيسة:\n\n- يمكن استبعادها،\n\n- يمكن وضعها في طبقة منفصلة،\n\nيمكن حمايتها بوزن منخفض من السكان الفعليين. قد يكون استبعاد جميع الأفراد ذوي الصلة تلقائيًا خطأ أيضًا. إذا كانوا جزءًا من السكان الفعليين للعملاء أو الموظفين، يمكن قياسهم بشكل منفصل وصريح.\n\n## 12. معرفة العلامة التجارية\n\nالجهة المشاركة المدققة:\n\n- لم تسمع بها من قبل،\n\n- يعرف الاسم،\n\n- يعرف المنتج،\n\n- هو زبون،\n\n- قد يكون لديه رأي إيجابي أو سلبي قوي.\n\nهذه المعلومات:\n\n- يمكن أن يؤثر على سلوك المشارك,\n\n- عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية\n\n- استجابة سريعة\n\nالمطلوب. إذا تم قياس الألفة قبل الإشارة، فقد يهيئ المستخدم للعلامة التجارية. لذلك، ترتيب التفضيل:\n\n- معلومات اللوحة الموجودة سابقًا\n\n- سؤال منفصل بعد المهمة\n\n- إذا لزم الأمر، قياس مسبق محايد لا يوجه العلامة التجارية\n\nيمكن إجراؤها. يجب أن تكون الألفة واضحة في العينة الرئيسية؛ يجب ألا يتم اختيارها كمتغير للوزن بعد رؤية النتائج.\n\n## 13. ألفة استخدام الذكاء الاصطناعي\n\nالمشاركون:\n\n- مستخدم لأول مرة،\n\n- مستخدم نادر،\n\n- مستخدم منتظم،\n\n- مستخدم مكثف أو محترف\n\nيمكن أن يكون الأفراد. تواتر استخدام الذكاء الاصطناعي:\n\n- الوصول إلى المنتج،\n\n- نوع الخطة،\n\n- معرفة الواجهة،\n\n- التخصيص،\n\n- احتمالية إتمام المهمة بشكل صحيح\n\nيمكن أن يتأثر. ومع ذلك، فإن اختيار مستخدمي الذكاء الاصطناعي ذوي الخبرة فقط يمكن أن يقلل من أخطاء البروتوكول. لكن ذلك قد يشوه تقدير السكان الطبيعي. الحل الصحيح:\n\n- قياس مستوى الاستخدام،\n\n- مقارنته مع السكان المستهدفين،\n\n- تصنيف أو وزن إذا لزم الأمر،\n\nوالحفاظ على الخبرة الواقعية الصالحة للمستخدم غير الخبير.\n\n## 14. قاعدة بشرية فريدة\n\nوحدة السكان لـ GEO-1000 هي إنسان. نفس الشخص:\n\n- في عدة لوحات،\n\n- مع عدة عناوين بريد إلكتروني،\n\n- مع عدة حسابات ذكاء اصطناعي،\n\n- من أجهزة مختلفة\n\nيمكنه المشاركة. يجب إجراء فحوصات التفرد بطريقة تحافظ على الخصوصية. الإشارات التي يمكن استخدامها:\n\n- هوية المشارك المجهول\n\n- إعادة التحقق باستخدام التشفير أو التجزئة\n\n- متوافقية الجهاز والجلسة\n\n- سجل الدفع أو الحوافز\n\n- نمط الوقت والمهام\n\n- نفس لقطة الشاشة أو ملف الاستجابة\n\n- إعادة التحقق الآمنة عبر مزودي لوحات متعددة\n\nلا تحتاج أي إشارة واحدة إلى أن تكون كافية للاستبعاد التلقائي. على وجه الخصوص:\n\n- الأسر التي تشارك جهازًا مشتركًا,\n\n- شبكة المؤسسة،\n\n- أدوات الوصول\n\n- مستخدمو الأجهزة المشتركة من ذوي الدخل المنخفض\n\nقد يُعتبر خطأً مزيفًا. يجب أن تخضع السجلات المشبوهة لمراجعة بشرية وعملية استئناف.\n\n## 15. مكافأة المشارك\n\nقد يؤثر الدفع أو المكافأة التي تُمنح للمشارك على سلوك بياناته.\n\n### 15.1. الدفع مستقل عن النتيجة\n\nالطريقة المفضلة:\n\n> دفع ثابت ومعلن مسبقًا لإتمام المهمة وفقًا للبروتوكول.\n\nالدفع:\n\n- لا يمكن الاعتماد على أن يكون الجواب إيجابياً،\n\n- أن يُجبر على الانتماء إلى فئات\n\nصحيح،\n\n- طويل،\n\n- مُؤَيّد للعلامة التجارية\n\n- أو مصحوبة بالاستشهادات.\n\nيجب أن يظل الاختيار مستقلاً عن جميع هذه النتائج.\n\n### 15.2. مكافأة الجودة\n\nإذا كان من المزمع استخدام مكافأة الجودة، فقط:\n\n- الأدلة الكاملة،\n\n- صياغة المُدخل الصحيحة،\n\n- المنتج الصحيح،\n\n- التسليم في الوقت المحدد،\n\n- تنظيف البيانات الشخصية\n\nيمكن ربطها فقط بشروط البروتوكول. لا يمكن ربطها بمحتوى رد الذكاء الاصطناعي.\n\n### 15.3. حافز السرعة\n\nالمكافأة فقط للسرعة:\n\n- السرعة،\n\n- الالتقاط غير الكامل\n\n- المنتج الخاطئ،\n\n- قطع الإجابة\n\nقد يزيد من المخاطر. يجب السماح بوقت معقول ضمن نافذة الميدان.\n\n### 15.4. الدفع حسب البلد\n\nقد يختلف الدفع وفقًا للرسوم المحلية وظروف المعيشة. هذا الوضع:\n\n- قد يؤثر على احتمالية المشاركة،\n\n- تكوين العينة\n\nويجب تسجيله مع نهج الدفع والفروق بين البلدان.\n\n### 15.5. الإكراه والحافز المفرط\n\nيجب ألا يخلق المكافأة ضغطًا لا يستطيع الشخص رفضه بشكل معقول. على وجه الخصوص:\n\n- الدخل المنخفض،\n\n- طالب,\n\n- الموظفون التابعون،\n\n- الفئات الضعيفة\n\nيجب حماية طوعية مشاركتهم.\n\n## 16. نص الدعوة والتوجيه المسبق\n\nعند دعوة مشارك، قد يُعد غرض البحث لهم نتيجة معينة. دعوة خاطئة: \"نحن نختبر كيف تفسر أنظمة الذكاء الاصطناعي شركة Apple بشكل غير صحيح.\" قد يؤدي هذا البيان إلى أن يبحث المشارك عن الأخطاء. دعوة خاطئة أخرى: \"ساعدنا في إثبات نجاح الذكاء الاصطناعي لعلامتنا التجارية.\" يخلق هذا البيان توقعًا لنتيجة إيجابية. الدعوة المحايدة المفضلة: \"دراسة تجربة المستخدم الموحدة وملاحظة التمثيل في منتجات ذكاء اصطناعي محددة.\" قد يصبح الكيان الذي يتم تدقيقه مرئيًا لاحقًا بسبب طبيعة المهمة. ومع ذلك، لا ينبغي الكشف عن النتيجة المرغوبة.\n\n## 17. تكليف المهمة\n\nالمشاركون:\n\n- منتج الذكاء الاصطناعي،\n\n- مُدخل,\n\n- اللغة،\n\n- موجة,\n\n- ظرف الجلسة،\n\n- ترتيب المهام\n\nيجب تعيينها مسبقًا باستخدام طريقة محددة مسبقًا. للمشارك:\n\n- منتجات الذكاء الاصطناعي المفضلة لديه،\n\n- الخطة التي يعرفها جيدًا،\n\n- اللغة التي لديها احتمال عالٍ للحصول على استجابة إيجابية\n\nإذا سُمِح لهم بالاختيار بأنفسهم، تحيز التعيين قد يحدث.\n\n### 17.1. التعيين العشوائي داخل الطبقة\n\nبعد التحقق من الدولة واللغة والوصول إلى المنتج، يمكن تعيين المهام عشوائيًا ضمن الطبقة.\n\n### 17.2. التعيين على شكل كتل\n\nيمكن استخدام الكتل لموازنة الخطط المجانية/المدفوعة، أو التصفح عبر الهاتف/الويب، أو تكرار استخدام الذكاء الاصطناعي.\n\n### 17.3. ترتيب المنتج\n\nإذا كان الشخص يختبر أكثر من منتج، يجب أن يكون ترتيب المنتجات عشوائيًا. قد تؤثر استجابة المنتج الأول على تقييم الاستجابة التالية أو سلوك المهمة.\n\n### 17.4. ترتيب صياغات المُدخل\n\nإذا تلقى المشارك أكثر من مطالبة:\n\n- التعلم،\n\n- اكتساب معلومات جديدة عن العلامة التجارية،\n\n- حمل الإجابة السابقة إلى السؤال التالي\n\nينشأ خطر. يجب تسجيل ترتيب صياغات المُدخل وموازنته إذا لزم الأمر.\n\n## 18. تكييف العينة\n\nالمستخدمون الذين يشاركون بشكل متكرر في لوحات البحث قد يتعلمون توقعات المهمة. الشخص الذي يشارك مرارًا في نفس الاختبار:\n\n- قد يتذكر الإجابة الصحيحة,\n\n- قد تختار لقطة الشاشة بعناية أكبر،\n\n- قد يراجع موقع الجهة التي تمت مراجعتها مسبقًا,\n\nيمكن معرفة أي الأخطاء يتم البحث عنها. يطلق على هذا الوضع:\n\n#### تهيئة اللوحة\n\nيمكن أن يغير تهيئة اللوحة تجربة المستخدم الطبيعية الحقيقية.\n\n### 18.1. مصادر التكييف\n\nالموجات السابقة لـ GEO إعادة قياس الكيان نفسه بنك الأسئلة نفسه تدريب مراجعة النظراء مشاركة المهام في مجتمعات المشاركين المدفوعات السابقة وملاحظات الجودة\n\n### 18.2. ضوابط التكييف\n\nحالة المشارك الجديد والمتكرر تاريخ المشاركة الأول التعرض السابق لنفس الكيان التعرض السابق لعائلة الأسئلة نفسها لوحة دوارة عشوائية ترتيب المهام فترة راحة محددة عينة فرعية من المستخدمين الجدد مقارنة نتائج المستخدمين المشروطين والجدد إعادة استخدام نفس المشارك غير محظورة. إنها ذات قيمة للقياس الطولي. لا يمكن تقديمها كلوحة مستعرضة طبيعية.\n\n## 19. تلوث المهام واتصال المشاركين\n\nالمشاركون:\n\n- صياغات المُدخل,\n\n- الاستجابات،\n\n- اللقطات المصورة،\n\n- النتائج المتوقعة\n\nيمكن مشاركتها مع بعضهم البعض. قد تؤدي هذه الحالة إلى تعطيل الملاحظات المستقلة. الضوابط:\n\n- تحديد مدة الموجة\n\n- توزيع المهام بشكل عشوائي\n\n- الالتزام بعدم مشاركة النتائج مع المشاركين\n\n- البحث عن الإجابات والصور المكررة\n\n- فحص النصوص غير المعتادة والتشابهات الزمنية\n\n- مراقبة تحذيرات المجتمع أو مقدم اللوحة\n\nالتواصل مع المشاركين ليس احتيالاً بشكل تلقائي. يجب فحص تأثيره المادي.\n\n## 20. أنواع عدم الاستجابة\n\nعدم الاستجابة ليس حدثًا واحدًا.\n\n### 20.1. عدم الرد على الدعوات\n\nالمشارك لا يرد على الدعوة للبحث على الإطلاق.\n\n### 20.2. رفض المشاركة\n\nالشخص يرى الدعوة ويختار عدم المشاركة.\n\n### 20.3. عدم بدء المهمة بعد التأهيل\n\nتم العثور على الشخص مناسبًا لكنه لم يبدأ المهمة.\n\n### 20.4. انقطاع المهمة\n\nالمشارك يترك المهمة في منتصف الطريق.\n\n### 20.5. عدم تحميل الأدلة\n\nقد يتم الحصول على استجابة من الذكاء الاصطناعي، ولكن السجل المطلوب لم يتم رفعه.\n\n### 20.6. إتمام غير صالح\n\nتم إكمال المهمة، ولكن:\n\n- طلب خاطئ،\n\n- المنتج الخاطئ،\n\n- إجابة مختارة،\n\n- صورة مفقودة\n\nهي أسباب لعدم الصلاحية. يجب الإبلاغ عن نسب هذه المراحل بشكل منفصل.\n\n## 21. قمع الاستجابة\n\nللمستوى h:\n\n- nhsel: الشخص المختار\n\n- nhinv: الشخص المدعو\n\n- nhcon: الشخص الذي وافق على المشاركة\n\n- nhsta: الشخص الذي بدأ المهمة\n\n- nhcom: الشخص الذي أتم\n\n- nhval: ملاحظة صالحة\n\nلنكن. المعدلات الأساسية:\n\nRR_h^invite= n_h^con/n_h^inv; RR_h^complete= n_h^com/n_h^sta; RR_h^valid= n_h^val/n_h^com\n\nيمكن توضيحها كما يلي. كل من هذه المعدلات يشير إلى مشكلة مختلفة. إعطاء عدد القيم النهائي الصالح فقط يخفي انحياز المجال.\n\n## 22. انحياز عدم الاستجابة\n\nقد يختلف الأشخاص الذين لا يستجيبون عن أولئك الذين يستجيبون. مثال: المستخدم ذو الإنترنت الضعيف لا يمكنه إكمال مهمة. مستخدم الخطة المجانية لا يمكنه الوصول إلى المنتج. المستخدم غير المتمرس يجد التعليمات صعبة. المستخدم الكثيف لاستخدام الذكاء الاصطناعي يكمل المهام بشكل أسرع. في بعض البلدان، يبقى الدفع منخفضًا. المستخدم الذي لديه تجربة سلبية مع العلامة التجارية قد يكون أكثر استعدادًا للمشاركة. حتى لو كانت نسبة عدم الاستجابة عالية، قد يكون الانحياز منخفضًا. حتى لو كانت نسبة عدم الاستجابة منخفضة، فإن مجموعة صغيرة مفقودة قد تكون مهمة ماليًا. لذلك، ليس فقط المعدل وحده:\n\n#### ما الخصائص التي تختلف بين المستجيبين وغير المستجيبين\n\nيجب فحصها.\n\n## 23. أوزان عدم الاستجابة\n\nإذا تم استخدام إعداد عدم الاستجابة، يجب تحديد الفئات قبل مشاهدة النتائج. المتغيرات المحتملة:\n\n- البلد\n\n- اللغة\n\n- العمر\n\n- تكرار استخدام الذكاء الاصطناعي\n\n- الخطة\n\n- واجهة\n\n- مصدر اللوحة\n\n- إمكانية الوصول\n\n- الألفة مع العلامة التجارية\n\nمعامل عدم الاستجابة:\n\na_r^{NR}= (Σ_{j∈S_r} d_j)/ (Σ_{i∈R_r} d_i)\n\nيمكن حسابه على هذا النحو. ومع ذلك، فإن هذا التعديل يعتمد فقط على الافتراض داخل نفس الفئة: أن المشاركين يمثلون بما فيه الكفاية غير المشاركين. ولا يحل الاختلافات غير المقاسة.\n\n## 24. آليات البيانات المفقودة\n\nيمكن اعتبار الغياب من الناحية المفاهيمية ضمن ثلاث فئات.\n\n### 24.1. فقدان عشوائي\n\nالغياب ليس مرتبطًا جوهريًا بالنتيجة وخصائص المستخدمين. في الواقع، قد يكون نادرًا.\n\n### 24.2. الغياب مفسر بالميزات الملاحظة\n\nالنقص:\n\n- البلد،\n\n- لا يعني أي ملاءمة من حيث العمر،\n\n- الخطة،\n\n- اللغة\n\nمرتبط بمناطق معروفة جيدًا مثل. يمكن أن يساعد الترجيح جزئيًا.\n\n### 24.3. النقص مرتبط بالميزات غير الملاحظة\n\nعلى سبيل المثال:\n\n- عدم الثقة في منتج الذكاء الاصطناعي،\n\n- ضعف المهارات الرقمية،\n\n- معارضة العلامة التجارية،\n\n- القلق من الخصوصية\n\nإذا لم يتم قياسها، لا يمكن أن يصحح الترجيح النقص بالكامل. في هذه الحالة، هناك حاجة إلى تحليل الحساسية.\n\n## 25. فقدان المشاركين وتباعد المراحل الزمنية\n\nفي اللوحات الطولية أو الدوارة حيث يتم قياس نفس المستخدمين مرة أخرى، بعض الأفراد لا يشاركون في الموجة التالية. هذا هو فقدان المشاركين. أولئك الذين يبقون في اللوحة:\n\n- أكثر انضباطًا،\n\n- أكثر دافعًا للمكافأة،\n\n- أكثر خبرة،\n\n- أكثر تعودًا على البحث\n\nقد يكونون. يمكن أن ينشأ التغير في النتيجة مع مرور الوقت جزئيًا من تركيب اللوحة.\n\n### 25.1. سجل فقدان المشاركين في اللوحة\n\nفي كل موجة:\n\n- تمت دعوته مرة أخرى،\n\n- شارك،\n\n- انسحب،\n\n- تمت الإضافة حديثًا\n\nيجب عرض أرقام المستخدمين.\n\n### 25.2. وزن تسرب اللوحة\n\nيمكن وزن المشاركين المتبقين وفقًا لاحتمالية الانسحاب. هذه الطريقة لا تحل تمامًا التحيز الناتج عن تسرب اللوحة غير المرصود.\n\n### 25.3. تحديث اللوحة\n\nيمكن إضافة مستخدمين جدد لاستبدال المستخدمين المفقودين. يجب الإبلاغ عن نتائج المستخدمين الجدد والعائدين بشكل منفصل.\n\n## 26. احتيال ومشاركة المشاركين الآلية\n\nهناك خطر من الاحتيال عندما تكون GEO-1000 لوحة محفزة وعالمية. السلوكيات المحتملة:\n\n- شخص يشارك بحسابات متعددة\n\n- استخدام الروبوتات التلقائية\n\n- تحميل لقطة شاشة لشخص آخر\n\n- تعديل الصور\n\n- تحميل نفس الإجابة نيابةً عن مستخدمين مختلفين\n\n- الإعلان عن البلد أو اللغة بشكل خاطئ\n\n- مشاركة الحساب\n\n- جعل شخص آخر يقوم بإكمال المهمة\n\n- إعادة الانضمام بين مزودي اللوحة\n\n- إنشاء مزارع مهام جماعية\n\nهذا الخطر لا يسمح باعتبار جميع المشاركين منخفضي الدخل أو السريعين مشبوهين. اكتشاف الاحتيال:\n\n- المناظرات،\n\n- إشارات متعددة،\n\n- مراجعة بشرية نسبية\n\nيجب أن يكون على أساس.\n\n## 27. حالات الاحتيال والنزاهة\n\n### FI-0— لم يتم التقييم\n\nلم يتم تقييم السجل من حيث النزاهة.\n\n### FI-1— لا توجد شذوذات مادية\n\nلم يتم العثور على علامات واضحة للاحتيال. هذه ليست ضمانة مطلقة للدقة.\n\n### FI-2— يتطلب مراجعة\n\nهناك إشارة أو أكثر مريبة.\n\n### FI-3— مشكوك في التكرار أو التواطؤ\n\nهناك شك في تكرار الشخص أو البصر أو الاستجابة أو التنسيق.\n\n### FI-4— تم تأكيد التلاعب بالبروتوكول\n\nلقد قام المشارك بتغيير البروتوكول عن عمد.\n\n### FI-5— تم تأكيد الملاحظة الملفقة\n\nالملاحظة ليست تجربة مستخدم ذكاء اصطناعي حقيقية. FI-2 ليست استبعادًا تلقائيًا. المراجعة مطلوبة.\n\n## 28. إشارات احتيال\n\nنفس تجزئة لقطة الشاشة\nنفس بصمة الملف النادر\nوقت إتمام غير ممكن\nتكرار هويات متعددة من نفس الجهاز أو الجلسة\nتضارب في المادة حسب الدولة، المنطقة، ووصول المنتج\nعدم تطابق بين نص الاستجابة والصورة\nأثر تعديل الصورة\nنفس الشخص في القائمة الأساسية والاحتياطية\nنفس الشخص المجهول عبر عدة مزودين للوحة\nإتمام المهام بطريقة متسلسلة وميكانيكية\nنفس نمط الخطأ غير المعتاد\nقد لا تكون إشارة واحدة دليلًا قاطعًا على الاحتيال.\n\n## 29. العدالة في اكتشاف الاحتيال\n\nقد يتم تمييز المستخدمين التاليين عن طريق الخطأ كأشخاص محتالين:\n\n- العائلات التي تشارك جهازًا واحدًا\n\n- الموظفون الذين يستخدمون شبكة مؤسسية\n\n- مشاركو مختبر الجامعة\n\n- الأفراد الذين يحرصون على الخصوصية ويستخدمون شبكات VPN\n\n- المستخدمون من ذوي الإعاقة الذين يستخدمون برامج قراءة الشاشة أو مساعدات الأتمتة\n\n- الذين يرفعون صورًا مضغوطة متشابهة بسبب ضعف عرض النطاق\n\nلذلك:\n\n- tagging التلقائي,\n\n- المراجعة البشرية,\n\n- وصف المشارك إذا لزم الأمر,\n\n- الاستئناف\n\nيجب أن يعملوا معًا.\n\n## 30. يجب فصل صحة المشارك عن دقة رد الذكاء الاصطناعي\n\nقد يكون سجل المشارك متوافقًا مع البروتوكول. قد يكون رد الذكاء الاصطناعي غير صحيح. هذه ملاحظة صالحة. قد يكون رد الذكاء الاصطناعي لمشارك آخر صحيحًا. ومع ذلك، المستخدم:\n\n- قام بتحديث الإجابة ثلاث مرات،\n\n- قام بتحميل أفضل إجابة فقط،\n\n- قد يكون قد غيّر صياغة المُدخل\n\nهذه ملاحظة غير صالحة. لذلك:\n\n> الإجابة الصحيحة للذكاء الاصطناعي لا تعني أن البيانات صحيحة. / الإجابة غير الصحيحة للذكاء الاصطناعي لا تعني أن البيانات غير صالحة.\n\nيجب إجراء تقييم الصلاحية قبل التقييم الموضوعي وبأقصى قدر ممكن من الحياد.\n\n## 31. تضارب المصالح ومصدر المشارك\n\nقد يستفيد المشارك أو مزود اللوحة من النتائج التالية:\n\n- الشركة التي تم تدقيقها تحصل على درجة عالية\n\n- منتج الذكاء الاصطناعي يظهر متفوقًا\n\n- المنافس يحصل على درجة منخفضة\n\n- بيع المزيد من مهام التدقيق\n\n- جائزة أو علاقة عمل\n\nلذلك:\n\n- علاقات المشارك\n\n- اتفاقية مزود اللوحة\n\n- الأجر المستقل عن النتائج\n\n- تدخل العميل\n\nيجب شرحه. المؤسسة التي خضعت للتدقيق:\n\n- أي المستخدمين يجب دعوتهم،\n\n- من سيتم اعتباره غير صالح،\n\n- من سيتم استبداله باحتياطي\n\nلا يمكن اتخاذ القرار.\n\n## 32. تأثير مزود اللوحة\n\nقد يكون مستخدمو مزودي لوحات اثنين في نفس البلد مختلفين. مزود واحد:\n\n- محبو التكنولوجيا،\n\n- الطلاب،\n\n- المشاركون في الأبحاث المكثفة\n\nقد يكون لديهم معدل أعلى من حيث العناية. يجب الاحتفاظ بمزود اللوحة كمتغير عنقودي أو متغير مصدر في التحليل. إذا أمكن:\n\n- النتائج المستندة إلى المزود,\n\n- تأثير المصدر،\n\n- مقارنة المزودين داخل نفس البلد\n\nيجب فحصها. لا يمكن تقديم لوحة عالمية بمزود واحد على أنها سكان العالم أنفسهم.\n\n## 33. تكرار الفرد في لوحة متعددة المصدر\n\nنفس الفرد:\n\n- لوحتان مهنيتان،\n\n- في دعوة مفتوحة،\n\n- في قائمة الجامعة\n\nيمكن العثور عليها. يمكن للوحة متعددة المصادر زيادة عدد السجلات دون زيادة التفرد. التحقق من التكرار عبر المصادر:\n\n- مع الحفاظ على الخصوصية،\n\n- دون الحاجة إلى الإفصاح عن الهوية المركزية.\n\n- السماح بالاعتراض على عدم التطابق\n\nيجب تأسيسه بطريقة.\n\n## 34. خريطة تحيز العينة\n\nينبغي لمنهج GEO-1000 رصد أنواع التحيز الآتية كلٌّ على حدة.\n\n### SB-1— تحيز التغطية\n\nبعض شرائح السكان المستهدفة غير موجودة في إطار العينة.\n\n### SB-2— تحيز الاختيار\n\nاحتمالية اختيار الأفراد في الإطار للمشاركة في اللوحة لا تتوافق مع التصميم المقصود.\n\n### SB-3— تحيز الاختيار الذاتي\n\nالمتطوعون للدراسة يختلفون بشكل منهجي عن السكان.\n\n### SB-4— تحيز الدعوة والإرشاد\n\nنص الدعوة أو المصدر يجذب الأشخاص ذوي وجهة نظر محددة.\n\n### SB-5— تحيز عدم الاستجابة\n\nالأشخاص الذين لا يشاركون أو لا يكملون يختلفون من حيث النتائج.\n\n### SB-6— تحيز تراجع أعضاء اللوحة\n\nالمستخدمون الذين يبقون بين الجولات يختلفون عن أولئك الذين ينسحبون.\n\n### SB-7— تحيز الحافز\n\nالدفع أو المكافأة تؤثر على سرعة المشارك أو سلوك الاختيار أو الاستجابة.\n\n### SB-8— تكييف اللوحة\n\nالمشارك يتعلم السلوك المتوقع من الدراسات السابقة.\n\n### SB-9— تحيز تعيين المهمة\n\nيختار المشاركون المنتج أو اللغة أو التعليمات بأنفسهم أو يتم تعيينهم بشكل غير متساوٍ.\n\n### SB-10— تحيز تصنيف البلاد واللغة\n\nيتم تعيين المشارك إلى خلية بلد أو لغة خاطئة.\n\n### SB-11— تحيز المنتج والخطة والواجهة\n\nفقط مستخدمو خطة أو جهاز معين يحددون اللوحة.\n\n### SB-12— تحيز الألفة بالعلامة التجارية\n\nالعملاء أو المعجبون أو النقاد أو الموظفون ممثلون بشكل زائد.\n\n### SB-13— الاحتيال والتحيز المتكرر\n\nالشخص نفسه أو المشاركة التلقائية تكتسب تأثيرًا كبيرًا على النتيجة.\n\n### SB-14— تحيز استبعاد الصلاحية\n\nغالبًا ما تُعتبر استجابات الذكاء الاصطناعي السلبية غير صالحة.\n\n### SB-15— تحيز الوزن\n\nتغيير نموذج الوزن للمتغيرات المختارة بعد النتيجة أو التغيير المفرط في درجة النموذج في الاتجاه المرغوب.\n\n### SB-16— تحيز العينة الناجية\n\nيتم عرض المستخدمين الذين يمكنهم إكمال المهمة بنجاح فقط كما لو كانوا يمثلون سكان المنتج الفعلي.\n\n## 35. غرض الوزن\n\nيمكن أن يخدم الوزن الأغراض التالية:\n\n- تصحيح احتمالات الاختيار غير المتساوية\n\n- إرجاع الإفراط في العينة إلى نسبة السكان الفعلية\n\n- تقليل الفروق في معدلات الاستجابة\n\n- معايرة العينة حسب المجموعات الهدف المعروفة\n\n- دمج مصادر لوحات متعددة\n\nلا يمكن للأوزان أن تخدم الأغراض التالية:\n\n- إنشاء شخص غير موجود في إطار العينة\n\n- تصحيح المتغيرات غير المقاسة بدقة\n\n- جعل ملاحظة خاطئة أو زائفة حقيقية\n\n- إنتاج النتيجة المطلوبة بعد الحصول على النتيجة\n\n- تحويل خلية صغيرة واحدة إلى نتيجة موثوقة للبلد\n\n- تحويل لوحة غير احتمالية إلى عينة احتمالية تلقائيًا\n\n## 36. البنية الثقيلة\n\nيمكن عرض الوزن النهائي كما يلي:\n\nw_i= d_i× a_i^{NR}× g_i^{CAL}× p_i^{SRC}\n\nهنا:\n\n- di: الوزن الأساسي للتصميم أو وزن البداية\n\n- aiNR: إعداد الاستجابة\n\n- giCAL: معايرة السكان\n\n- piSRC: مصدر اللوحة أو تعديل العينة غير المحتملة\n\nفي اللوحة الاحتمالية:\n\nd_i= 1/π_i\n\nهذا ممكن. πi الحقيقي غير معروف في اللوحة غير الاحتمالية. في هذه الحالة، الوزن المستخدم ليس وزن التصميم، بل الوزن المستند إلى النموذج أو الوزن المعاير. يجب الحفاظ على هذا التمييز في التقرير.\n\n## 37. لا يمكن أن تعتمد الأوزان على النتيجة\n\nلا يمكن استخدام المتغيرات التالية لإنشاء الأوزان:\n\n- ما إذا كان رد الذكاء الاصطناعي صحيحًا أم لا\n\n- ما إذا تم ذكر العلامة التجارية أم لا\n\n- ما إذا كان هناك استشهاد\n\n- ما إذا تم تقديم توصية\n\n- ما إذا حدث خطأ جسيم\n\n- ما إذا كانت المنظمة المدققة تحب النتيجة\n\nمتغيرات الوزن:\n\n- قبل رؤية النتيجة،\n\n- لأنه مرتبط بالسكان المستهدفين وآلية الاختيار\n\nيجب اختياره. إذا كان نتيجة الاستجابة تحدد الوزن، فإن النتيجة تشكل نفسها.\n\n## 38. متغيرات المعايرة\n\nمناطق المعايرة المحتملة:\n\n- البلد\n\n- المنطقة\n\n- اللغة\n\n- العمر\n\n- الجنس، إذا كان ضروريًا وأخلاقيًا\n\n- التعليم\n\n- الاستيطان الحضري/الريفي\n\n- نوع الوصول إلى الإنترنت\n\n- الجهاز\n\n- تكرار استخدام الذكاء الاصطناعي\n\n- الخطة المجانية/المدفوعة\n\n- واجهة\n\n- حالة الوصول\n\nقد لا تكون الأهداف الموثوقة متاحة لكل متغير. العديد من متغيرات المعايرة:\n\n- يمكن أن تخلق تباينًا مفرطًا في الوزن،\n\n- حجم عينة فعّال منخفض،\n\n- فرط التخصيص للنموذج\n\nيجب تجميده قبل رؤية نتائج مجموعة المعايرة.\n\n## 39. توازن الوزن\n\nيجب مقارنة العينة قبل وبعد الوزن مع السكان المستهدفين. لكل حقل:\n\n- الحصة المستهدفة\n\n- حصة العينة الخام\n\n- الحصة الموزونة\n\n- الفارق المتبقي\n\nيجب إظهاره. يتم تطبيق الوزن فقط على عدد النتائج ولا يمكن حفظ جدول التوازن.\n\n## 40. تشخيصات الوزن\n\nيجب أن يشمل التقرير الرئيسي الحقول التالية بقدر ما تكون ذات صلة:\n\n- الحد الأدنى للوزن\n\n- الوزن الأقصى\n\n- الوزن الوسيط\n\n- معامل تباين الوزن\n\n- نسبة الوزن\n\n- عدد الأوزان المقتطعة\n\n- حجم العينة الخام\n\n- حجم العينة الفعّال\n\n- تأثير التصميم\n\n- النتيجة غير المرجحة\n\n- النتيجة المرجحة الأساسية\n\n- نتائج الأوزان المعقولة البديلة\n\nالرقم المرجح الفردي ليس سجل تحكم كامل بدون معرفات الوزن.\n\n## 41. عرض الترجيح الاصطناعي\n\nعرض المنهجية الاصطناعية / المشاركون، المعدلات، والنقاط أدناه افتراضية. التوزيع والتعداد المستهدف للسكان:\n\nمعدلات النجاح الاصطناعية:\n\nالنتيجة الخام:\n\n900/1000=90%\n\n### 41.1. معاملات المعايرة\n\nاستخدام منخفض:\n\n0.50/0.10=5\n\nاستخدام متوسط:\n\n0.30/0.30=1\n\nاستخدام مرتفع:\n\n0.20/0.60 = 1/3\n\nالاستجابة المرجحة:\n\n72(5) + 252(1) + 576(1/3) = 804\n\nإجمالي الوزن:\n\n100(5) + 300(1) + 600(1/3) = 1,000\n\nالنتيجة المرجحة:\n\n804/1000=80.4%\n\n### 41.2. حجم العينة الفعال\n\nn_eff= [100(5)+300(1)+600(1/3)]² / [100(5 ²)+300(1 ²)+600(1/3)²] ≈ 349\n\nبطاقة النتيجة:\n\n- الملاحظة الصالحة الخام: 1,000\n\n- الدرجة الخام: 90 في المائة\n\n- الدرجة الموزونة: 80.4 في المائة\n\n- العينة الفعالة: حوالي 349\n\n- السبب الرئيسي: التمثيل الزائد لمستخدمي الذكاء الاصطناعي بكثافة\n\nالتفسير الصحيح:\n\n> تحتوي اللوحة على 1,000 من الملاحظات الصالحة؛ ومع ذلك، نتيجة لمعايرة السكان المستهدفين، انخفض التقدير إلى 80.4%، وبسبب تباين الأوزان، أصبحت حجم العينة الفعالة حوالي 349.\n\nالتعليق غير الصحيح: \"تم إثبات الدقة العالمية لتكون 90% مع 1,000 من الأشخاص.\"\n\n## 42. ما الذي لا يمكن للوزن تصحيحه؟\n\nيجب ألا تكون المجموعات التالية موجودة في اللوحة التركيبية على الإطلاق:\n\n- الأشخاص الذين يستخدمون برامج قراءة الشاشة\n\n- المستخدمون في المناطق الريفية منخفضة النطاق الترددي\n\n- الأشخاص الذين يستخدمون منتج الذكاء الاصطناعي لأول مرة\n\n- مجتمع لغوي صغير\n\nيغير الوزن فقط وزن المستخدمين في اللوحة. المجموعة غير المرصودة:\n\n- ذكاء اصطناعي، إجابتك،\n\n- كشف مشاكل الوصول,\n\n- توزيع الخطأ\n\nلا يمكن إنتاجه. لذلك:\n\n> صفر التغطية يعني صفر المعلومات.\n\nالنتيجة الموزونة: قد تكون تنبؤًا أقرب إلى المجموعة المستهدفة، وليس ملاحظة كاملة للمجموعة المستهدفة.\n\n## 43. تحليل الحساسية\n\nيجب فحص اعتماد النتيجة الموزونة على نموذج وزن واحد. النتائج المرشحة:\n\n- النتيجة الخام غير الموزونة\n\n- النتيجة المركزة على التصميم\n\n- النتيجة المعايرة ديموغرافيًا\n\n- المعايرة مع إضافة استخدام الذكاء الاصطناعي\n\n- النتيجة بعد تقليم الوزن\n\n- النتيجة المعدلة بتأثير موفر اللوحة\n\nإذا تغيرت النتائج بشكل جوهري:\n\n#### تحذير حساسية الوزن\n\nينبغي إعطاؤه. لا يمكن تقديم نتيجة وزن واحدة \"صحيحة\" كحقيقة مطلقة.\n\n## 44. تعديل الميل في اللوحة غير الاحتمالية\n\nيمكن نمذجة ميل أعضاء اللوحة غير الاحتمالية لدخول اللوحة وفقًا للسكان المستهدفين. احتمال أن يكون شخص ما في اللوحة:\n\np̂_i= Pr(i ∈ panel | X_i)\n\nيمكن تقديره. وزن الميل العكسي المرشح:\n\nw_i^P= 1/p̂_i\n\nيمكن استخدامه. هذه الطريقة:\n\n- تستخدم فقط المتغيرات Xi المقاسة،\n\n- تتأثر بالنموذج المحدد بشكل خاطئ,\n\n- الاختيار غير المرصود لا يحل المشكلة،\n\nيتطلب بيانات مرجعية قوية للهدف. لذلك، النتيجة:\n\n#### يجب وسمها كالتالي:\n\nتقدير لوحة غير احتمالية معايرة بالنموذج\n\n## 45. تقديرات المناطق الصغيرة والنموذجية\n\nقد تكون العينات المباشرة غير كافية في بعض خلايا الدول أو اللغات. يمكن لطرق القائمة على النموذج أن تستعير المعلومات من المجموعات المجاورة أو المماثلة. هذا يعني أن النتيجة:\n\n- درجة الدولة المرصودة مباشرة،\n\n- معدل المستخدم الخام\n\nليست كذلك. الحالة الصحيحة:\n\n### التقدير بمساعدة النموذج\n\n### تقدير المناطق الصغيرة\n\n### لم يتم ملاحظته مباشرة\n\nيجب. التنبؤ المستند إلى النموذج لا يحول دولة دون ملاحظة مراقب الدولة إلى دولة ملاحَظة.\n\n## 46. خصوصية المشاركين وإمكانية التحقق\n\nGEO-1000 يتطلب إثبات لكل ملاحظة. هذا لا يعني أنه سيتم الكشف عن هوية المشارك علنًا. قد تتضمن لقطة الشاشة المعلومات التالية:\n\n- الاسم\n\n- البريد الإلكتروني\n\n- صورة الملف الشخصي\n\n- الدردشة السابقة\n\n- خطة الحساب\n\n- اسم المؤسسة\n\n- معلومات شخصية حساسة\n\nNOMOS النظام التقاط أو ما يعادله:\n\n- يجب ألا يتم التقاط الحقول الشخصية غير الضرورية،\n\n- يجب تنفيذ إخفاء تلقائي أو محكوم،\n\n- يجب حفظ الأدلة الخام في مستودع آمن،\n\nينبغي تقديم السجلات المجهولة وقابلة للتحقق فقط للجمهور.\n\n### 46.1. قائمة الأدلة العامة\n\nالسجل العام:\n\n- معرّف المراقب،\n\n- خلية البلد/اللغة،\n\n- منتج الذكاء الاصطناعي،\n\n- الوقت،\n\n- تجزئة الأدلة،\n\n- حالة التحقق\n\nقد يتم حملها. لقطة شاشة كاملة:\n\n- تم تحريرها،\n\n- وصول مقيد،\n\n- مفتوح للمراجع المستقلة\n\nقد يكون. وجود ألف قطعة من الأدلة لا يتطلب الكشف العام عن هويات ألف شخص.\n\n### 46.2. مخاطر الدول الصغيرة الحساسة\n\nإذا كان هناك مشارك واحد فقط في الدولة الصغيرة:\n\n- الجهاز،\n\n- الوقت،\n\n- اللغة،\n\n- خطة\n\nعند جمعهم معًا، قد يصبح من الأسهل إعادة التعرف على الشخص. يجب تقليل مستوى التفاصيل في التقارير العامة. يمكن الحفاظ على سلامة الأدلة في نظام يتم التحكم في الوصول إليه.\n\n## 47. موافقة المشارك\n\nيجب أن يعرف المشارك على الأقل ما يلي:\n\n- أي مهمة سيؤديها\n\n- أي البيانات ولقطات الشاشة التي سيتم جمعها\n\n- ما هي المعلومات الشخصية التي لن يتم جمعها\n\n- مدة تخزين البيانات\n\n- من سيكون لديه الوصول\n\n- كيفية نشر النتيجة\n\n- كيفية تقديم المكافأة\n\n- أن المشاركة طوعية\n\n- الحق في الانسحاب أو الاعتراض\n\n- لن يُطلب كلمة مرور الحساب\n\n- لا يُتوقع انتهاك شروط منتج الذكاء الاصطناعي\n\nيجب ألا يكون الموافقة مخفية في نص طويل وغير مفهوم. [K06; K22]\n\n## 48. سلامة المشترك\n\nمن المشترك:\n\n- تقديم معلومات صحية أو قانونية أو مالية شخصية للذكاء الاصطناعي،\n\n- استخدام بيانات عملاء حقيقية،\n\n- مشاركة معلومات سرية لصاحب العمل،\n\n- إضعاف أمان الحساب،\n\n- تجاوز حدود الاستخدام،\n\n- انتهاك القانون أو شروط المنتج\n\nلا يمكن طلب ذلك. يجب أن تحتوي المُدخلات التجريبية على سياق عام وغير شخصي قدر الإمكان.\n\n## 49. يحمِل المشارك التنوع البشري، ليس الجودة\n\nالمستخدم غير المتمرس:\n\n- يمكن أن يُكمل المهمة ببطء أكثر،\n\n- أصعب،\n\n- مع مزيد من الدعم\n\nهذا الشخص ليس تلقائيًا مشاركًا منخفض الجودة. هم جزء حقيقي من الفئة المستهدفة. إذا كان تصميم البحث معقدًا جدًا بحيث لا يمكن إلا للأشخاص ذوي المهارات الرقمية العالية إكماله: قد لا تكون المشكلة في المشارك، بل في أداة القياس. البروتوكول:\n\n- يجب أن يكون مفهومًا،\n\n- متاحًا،\n\n- طبيعيًا لغويًا،\n\n- العبء التقني محدود\n\nيجب أن تكون.\n\n## 50. بطاقة النتيجة العامة لاختيار المشاركين\n\nيجب أن يتضمن التقرير العام للمرشح المجالات التالية:\n\n#### موارد اللوحة\n\nاحتمالية مشاركة اللوحة مشاركة المتطوعين المحترفين مشاركة الدعوة المفتوحة مشاركة الجامعة/المؤسسة مشاركة العملاء أو اللوحة التابعة\n\n#### قمع المشاركة\n\nالشخص في الإطار مختار مدعو مقبول بدأ مكتمل إنتاج ملاحظة صالحة\n\n#### الأهلية والنزاهة\n\nمستويات التحقق من الدولة مستويات التحقق من اللغة معدل تكرار الشخص معدلات التسجيل المشبوهة معدل الاحتيال المؤكد معدل الملاحظات غير الصالحة\n\n#### تركيب اللوحة\n\nتكرار استخدام الذكاء الاصطناعي الخطة والواجهة معرفة العلامة التجارية علاقة العميل/الموظف المستخدمون الجدد والعائدون للوحة تغطية إمكانية الوصول\n\n#### تشخيصات الوزن\n\nيمكن نشر ما يلي دون الكشف عن هوية المشاركين: الدرجات الخام والمرجحة؛ الحد الأدنى والأقصى للأوزان؛ معامل اختلال الأوزان؛ حجم العينة الفعّال؛ الحساسية تجاه الأوزان؛ وتحذيرات التغطية.\n\n## 51. الأحكام الإلزامية المعيارية\n\n**CH08-N01**\n\nيجب أن تحمل كل ملاحظة صالحة GEO-1000 سلسلة اختيار المشاركين قابلة للتتبع من المجتمع المستهدف إلى سجل التحليل.\n\n**CH08-N02**\n\nلا يمكن تقديم الاختيار العشوائي داخل اللوحة على أنه اختيار عشوائي من المجتمع العالمي المستهدف.\n\n**CH08-N03**\n\nيجب شرح مصدر المشاركين، وطريقة الاختيار، وحالة اللوحة في سجل الطريقة العام.\n\n**CH08-N04**\n\nلا يمكن تعريفها كعينة احتمالية غير محتملة أو تطوعية من السكان ضمن اللوحة.\n\n**CH08-N05**\n\nلا يمكن إدراج المشاركين الذين اقترحتهم المؤسسة التي تم تدقيقها في اللوحة السكانية المستقلة الرئيسية دون توضيح.\n\n**CH08-N06**\n\nيجب تسجيل علاقات العملاء والموظفين والشركاء والمنافسين ومزودي الذكاء الاصطناعي بشكل منفصل.\n\n**CH08-N07**\n\nيجب التحقق من معايير أهلية المشاركين قبل رؤية استجابة الذكاء الاصطناعي.\n\n**CH08-N08**\n\nيجب تحديد أهلية البلد واللغة والمنتج والخطة والواجهة قبل تعيين المهمة المتعلقة بها.\n\n**CH08-N09**\n\nلا يمكن تكرار نفس الشخص كوحدة سكانية بسبب تعدد الحسابات أو الأجهزة أو اللغات أو اللوحات أو منتجات الذكاء الاصطناعي.\n\n**CH08-N10**\n\nيجب إجراء التحقق من الشخص الفريد وفقًا لمبادئ تقليل البيانات والخصوصية.\n\n**CH08-N11**\n\nلا يمكن اعتبار إشارة تقنية واحدة بمفردها كافية لاتخاذ قرار محدد تلقائيًا بأن المشارك مزيف.\n\n**CH08-N12**\n\nلا يمكن ربط مكافأة المشارِك بكون رد الذكاء الاصطناعي إيجابياً أو طويلًا أو يحتوي على مراجع أو مفيدًا للعلامة التجارية.\n\n**CH08-N13**\n\nيمكن ربط علاوة الجودة فقط بنزاهة البروتوكول المحددة مسبقًا.\n\n**CH08-N14**\n\nلا يمكن لنص الدعوة والمعلومات توجيه المشارك للبحث عن نتيجة إيجابية أو سلبية.\n\n**CH08-N15**\n\nيجب تعيين منتج الذكاء الاصطناعي أو عشوائيته قبل رؤية النتيجة الخاصة بالمُدخل وتسلسل المهمة.\n\n**CH08-N16**\n\nلا يمكن استخدام اختيار المنتج وصياغة المُدخل بناءً على تفضيل المشاركين دون توضيح في اللوحة السكانية الرئيسية.\n\n**CH08-N17**\n\nيجب تسجيل تهيئة اللوحة، التعرض للاختبار السابق، والمشاركة المتكررة.\n\n**CH08-N18**\n\nيجب تحليل نتائج المشاركين الجدد والمشروطين بشكل منفصل عند الضرورة.\n\n**CH08-N19**\n\nلا يمكن أن يستند تضمين المشارك في العينة أو احتفاظه بها أو استبعاده أو استبداله ببديل إلى محتوى استجابة الذكاء الاصطناعي.\n\n**CH08-N20**\n\nيجب الحفاظ على مخرجات الذكاء الاصطناعي غير الصحيحة أو السلبية أو المرفوضة أو النقدية وفقًا لبروتوكول صالح.\n\n**CH08-N21**\n\nيجب تقييم صلاحية المشاركين بشكل أعمى قدر الإمكان وقبل تقييم الدقة الجوهرية للإجابة.\n\n**CH08-N22**\n\nيجب الإبلاغ عن معدلات الدعوة والقبول والبدء والانتهاء والملاحظة الصحيحة بشكل منفصل.\n\n**CH08-N23**\n\nيجب أن يكون إعداد الاستجابة قائمًا فقط على المتغيرات المحددة والمهمة.\n\n**CH08-N24**\n\nلا يمكن للتوزين أن يجعل المستخدمين غير الموجودين في إطار العينة ممثلين.\n\n**CH08-N25**\n\nلا يمكن أن تعتمد متغيرات الوزن على نتيجة استجابة الذكاء الاصطناعي أو الدرجة أو المصلحة التجارية للمؤسسة المنظمة.\n\n**CH08-N26**\n\nلا يمكن تقديم أوزان لوحة غير احتمالية على أنها أوزان تصميم.\n\n**CH08-N27**\n\nيجب الإفراج عن متغيرات المعايرة والإجماليات المستهدفة قبل عرض النتائج.\n\n**CH08-N28**\n\nيجب تخزين النتائج غير الوزنية والنتائج الوزنية الرئيسية معًا.\n\n**CH08-N29**\n\nيجب أن تكون تشخيصات التوزين وحجم العينة الفعال مرئية في التقرير الرئيسي.\n\n**CH08-N30**\n\nإذا تم استخدام تقليم الأوزان، يجب الاحتفاظ بالنتيجة غير المقلصة وتحليل الحساسية.\n\n**CH08-N31**\n\nيجب الاحتفاظ بتأثيرات مزود اللوحة ومصدر المشارك كمتغيرات منفصلة.\n\n**CH08-N32**\n\nفي لوحة متعددة المصادر، يجب إجراء فحوصات تكرار الشخص بين المصادر.\n\n**CH08-N33**\n\nيجب أن تشمل كشف الاحتيال إشارات متعددة، ومراجعة بشرية متناسبة، وعملية استئناف.\n\n**CH08-N34**\n\nلا ينبغي اعتبار استخدام VPN أو جهاز مشترك أو شبكة مؤسسية أو تقنية مساعدة احتيالاً تلقائيًا.\n\n**CH08-N35**\n\nلا يمكن تقديم تقدير المنطقة الصغيرة القائم على النموذج مباشرة مثل درجة دولة أو لغة مُلاحظة.\n\n**CH08-N36**\n\nيجب أن تحمل لقطات شاشة المشارك والأدلة تقليل البيانات الشخصية، والتحرير، والتحكم في الوصول.\n\n**CH08-N37**\n\nلا يمكن طلب كلمات مرور الحسابات أو سجل الدردشة الخاص أو المعلومات الحساسة غير الضرورية من المشاركين.\n\n**CH08-N38**\n\nلا يمكن طلب من المشاركين تجاوز قيود المنتج أو العمر أو الهوية أو البلد أو الحساب.\n\n**CH08-N39**\n\nلا يمكن تسجيل الأطفال أو المستخدمين الذين يحتاجون إلى حماية خاصة في اللوحة بدون بروتوكولات أخلاقية وأمنية منفصلة.\n\n**CH08-N40**\n\nيجب أن يكون لسجلات اختيار المشاركين وتوزانهم مالك بشري أو مؤسسة يمكن محاسبته.\n\n## 52. أشكال الفشل\n\n**CH08-F01— عد العشوائية داخل اللوحة كعشوائية من العالم**\n\nيتم تقديم الاختيار العشوائي داخل اللوحة التطوعية كما لو كان اختيارًا عشوائيًا من سكان العالم.\n\n**CH08-F02— الامتثال لحصص العد كممثل**\n\nيُدعى أنه تم حل جميع الانحيازات السلوكية والتكنولوجية لأن حصص العمر والبلد قد تم تلبيةها.\n\n**CH08-F03— عد العملاء على أنهم عامة السكان**\n\nتُستخدم قائمة مستخدمي المؤسسة المراقبة كما لو كانت لوحة مستخدمين عالمية.\n\n**CH08-F04— إخفاء الموظفين والشركاء**\n\nيتم عرض المستخدمين المرتبطين بالمؤسسة كمشاركين عامين مستقلين.\n\n**CH08-F05— عد مزود لوحة واحد على أنه عالمي**\n\nلا يتم فحص تأثير المزود وسلوكية اللوحة المسجلة.\n\n**CH08-F06— احتساب الدعوة المفتوحة كعينة محتملة**\n\nتم الحفاظ على الاختيار الذاتي.\n\n**CH08-F07— تحديد البلد فقط من خلال IP**\n\nيتم تجاهل اختلافات السفر، وVPN، والشبكة المؤسسية، ومنطقة الحساب.\n\n**CH08-F08— احتساب الجنسية كبلد الاستخدام**\n\nيتم تصنيف الحالة الجغرافية الفعلية لتجربة المنتج بشكل خاطئ.\n\n**CH08-F09— احتساب إعلان اللغة كنهائي دون اختبار**\n\nيظل المشارك في خلية اللغة رغم أنه لا يفهم المُدخل أو الاستجابة.\n\n**CH08-F10— تحويل اختبار اللغة إلى اختيار نخبة**\n\nيبقى فقط الأشخاص المتعلمون تعليماً عالياً في العينة.\n\n**CH08-F11— احتساب عدد الحسابات كأشخاص**\n\nيزيد الشخص الواحد الوزن السكاني باستخدام عدة حسابات.\n\n**CH08-F12— اعتبار الحساب المشترك كشخص واحد**\n\nيتم تفسير الحساب الذي يستخدمه عدة أشخاص كمستخدم واحد.\n\n**CH08-F13— الدفع اعتماداً على النتيجة**\n\nيتم منح مكافأة على الإجابة الإيجابية أو الصحيحة أو المرجعية.\n\n**CH08-F14— كسر البروتوكول مع مكافأة السرعة**\n\nيأخذ المشارك لقطة شاشة أو يسرع في أداء المهمة قبل إكمال الرد.\n\n**CH08-F15— شرح النتيجة في الدعوة**\n\nيُطلب من المشارك العثور على خطأ أو نجاح.\n\n**CH08-F16— السماح للمشارك باختيار المنتج**\n\nالمستخدمون الذين يختارون فقط منتج الذكاء الاصطناعي الذي يمكنهم الوصول إليه أو الذي يعجبهم يحددون اللوحة.\n\n**CH08-F17— إخفاء تأثير ترتيب صياغات المُدخل**\n\nالإجابات السابقة تؤثر على المهام اللاحقة.\n\n**CH08-F18— اعتبار تهيئة اللوحة استخدامًا طبيعيًا**\n\nيتم تقديم المستخدم الذي يرى الاختبار نفسه عدة مرات كمستخدم جديد.\n\n**CH08-F19— تجاهل مشاركة النتائج**\n\nنقل المشاركون المهام والاستجابات لبعضهم البعض.\n\n**CH08-F20— احتساب عدم الاستجابات كبيانات مفقودة**\n\nلا يتم فحص الفرق المنهجي للمشاركين غير الموجودين.\n\n**CH08-F21— احتساب فقدان اللوحة كتحسن في النتائج**\n\nتزداد الدرجات لأن المستخدمين الضعفاء أو عديمي الخبرة ينسحبون في المراحل التالية.\n\n**CH08-F22— إبطال الاستجابات السلبية**\n\nيتم استبدال المشارك لأن الذكاء الاصطناعي قدم استجابة غير صحيحة.\n\n**CH08-F23— التحقق من الاستجابة الصحيحة**\n\nحتى إذا قام المشارك بتحديث الاستجابة، يظل السجل محفوظًا لأن النتيجة صحيحة.\n\n**CH08-F24— تجاهل الروبوتات والمشاركة المتكررة**\n\nنفس الشخص أو الأتمتة ينتج عددًا كبيرًا من الملاحظات.\n\n**CH08-F25— الاستبعاد الجماعي بإشارة واحدة**\n\nتسبب الشبكة الخاصة الافتراضية أو الجهاز أو السرعة في اعتبار المستخدمين الحقيقيين مزيفين.\n\n**CH08-F26— إجراء مراجعة الاحتيال بناءً على النتائج**\n\nيتم فحص السجلات ذات الدرجات المنخفضة بشكل أكثر تكرارًا.\n\n**CH08-F27— إنشاء مجموعة غير مرئية بشكل كبير**\n\nيُزعم أن المستخدمين الذين ليسوا موجودين في العينة يتم تمثيلهم.\n\n**CH08-F28— اختيار المعايرة بعد النتيجة**\n\nيتم بعد ذلك اختيار متغيرات الوزن التي تنتج أفضل نتيجة مناسبة.\n\n**CH08-F29— حساب حصة اللوحة الخام كحصة سكانية**\n\nيحدد مستخدمو الذكاء الاصطناعي المكثفون النتيجة العالمية بالأرقام الخام.\n\n**CH08-F30— حساب الوزن غير العادي كوزن تصميم**\n\nيتم إجراء استدلال دقيق للسكان على الرغم من أن احتمال الاختيار الحقيقي غير معروف.\n\n**CH08-F31— إخفاء النتيجة غير المرجحة**\n\nتأثير نموذج الوزن غير مرئي.\n\n**CH08-F32— إخفاء العينة الفعالة**\n\nعلى الرغم من أن سجلات 1,000 الخام تحمل وحدات المعلومات 300–400، فإنه يتم المطالبة بالدقة الكاملة.\n\n**CH08-F33— إزالة المجموعات الضعيفة عن طريق تقليم الوزن**\n\nيتم تقليم المجموعات الصغيرة ذات الوزن العالي لأنها تقلل النتيجة.\n\n**CH08-F34— عد الدرجات المقدرة بناءً على النموذج**\n\nيتم إعطاء دولة دون مثال درجة محددة.\n\n**CH08-F35— الكشف عن الهوية من أجل الأدلة**\n\nيتم نشر لقطات الشاشة علنًا مع المعلومات الشخصية.\n\n**CH08-F36— جعل مشارك من دولة صغيرة قابل لإعادة التعريف**\n\nمعلومات البلد والوقت والجهاز والخطة تكشف عن شخص واحد.\n\n**CH08-F37— يطلب من المشارك كلمة المرور أو الدردشة الخاصة**\n\nجمع الأدلة ينتهك أمان الحساب.\n\n**CH08-F38— احتساب مهارة رقمية منخفضة على أنها عدم لياقة**\n\nيتم إزالة المستخدمين المستهدفين الفعليين من العينة.\n\n**CH08-F39— الإخلال بالاختيار الطوعي بالمكافأة**\n\nالمشارك تحت ضغط لا يمكنهم رفضه على نحو معقول.\n\n**CH08-F40— ترك اختيار المشارك للعميل**\n\nالكيان الذي يتم تدقيقه يحدد الأشخاص الذين يمكنهم تحديد نتيجة العينة.\n\n## 53. إجراء التدقيق\n\n### الخطوة 1— رسم خريطة مصادر المشاركين\n\nيتم تسجيل كل لوحة بشكل منفصل للشريك، الدعوة المفتوحة، ومصدر العميل.\n\n### الخطوة 2— تحديد حالة الاختيار\n\nيتم تحديد الحالة المناسبة بين PSI-0 و PSI-5 لكل مصدر.\n\n### الخطوة 3— مقارنة التغطية مع الفئة المستهدفة\n\nتحديد المستخدمين المستهدفين الذين لا يتواجدون في اللوحة.\n\n### الخطوة 4— حفظ احتمالية اختيار المشاركين أو النموذج\n\nيتم شرح الاحتمال المعروف، الحصة، أو الاختيار الطوعي.\n\n### الخطوة 5— تثبيت قواعد المطابقة\n\nالعمر الدولة اللغة المنتج خطة الواجهة التفرد الاستخراج العلاقة الشروط تم إصدار إصدارات لها.\n\n### الخطوة 6— مراجعة نص الدعوة\n\nيتم تقييم ما إذا كان هناك توجيه إيجابي أو سلبي.\n\n### الخطوة 7— فحص هيكل المكافأة\n\nيتم التأكد من أن المكافأة مستقلة تمامًا عن النتيجة.\n\n### الخطوة 8— التحقق من دولة المشارك، واللغة، والوصول إلى المنتج\n\nيتم تعيين مستويات تحقق تحمي الخصوصية.\n\n### الخطوة 9— إجراء فحص الإنسان الفريد\n\nيتم فحص التكرارات داخل المصدر وبين المصادر.\n\n### الخطوة 10— تسجيل مجالات العلاقة والألفة\n\nيتم تحديد معرفة العميل والموظف والمنافس ومزود الذكاء الاصطناعي والعلامة التجارية.\n\n### الخطوة 11— توزيع المهام وفقًا لخطة التعيين\n\nيتم التحقق من المنتجات وصياغات المُدخل والطابور والتخصيصات الموجية.\n\n### الخطوة 12— تسجيل تهيئة اللوحة\n\nيتم فصل المستخدمين الجدد والمتكررين والمشاركين مسبقًا في نفس الاختبار.\n\n### الخطوة 13— إعداد قمع المشاركة\n\nيتم حساب أرقام الدعوة والقبول والبدء والإكمال والصلاحية.\n\n### الخطوة 14— إخفاء مراجعة الصلاحية\n\nيتم تحديد صحة البروتوكول دون أن يُنظر إلى درجة استجابة الذكاء الاصطناعي قدر الإمكان.\n\n### الخطوة 15— فحص إشارات الاحتيال\n\nيتم استخدام إشارات متعددة وتقييم بشري.\n\n### الخطوة 16— تحليل عدم استجابتي وخسارة اللوحة\n\nيتم مقارنة الخصائص المعروفة لأولئك الذين يشاركون وأولئك الذين لا يشاركون.\n\n### الخطوة 17— توليد أوزان التصميم والمواءمة\n\nيتم التعامل مع المصادر الاحتمالية وغير الاحتمالية بطرق منفصلة.\n\n### الخطوة 18— حساب تشخيصات الوزن\n\nتوزيع الوزن تأثير التصميم العينة الفعالة يتم حساب تأثير التشذيب.\n\n### الخطوة 19— إجراء تحليل الحساسية\n\nيتم مقارنة النتائج الخام والرئيسية الثقيلة والبديلة المعقولة.\n\n### الخطوة 20— إنشاء سجل الخصوصية والأدلة\n\nالدليل الكامل موجود في مستودع آمن؛ تُحفظ هويات الأدلة المجهولة في سجل عام.\n\n### الخطوة 21— نشر بطاقة الانتخابات العامة\n\nمصادر اللوحة، قمع المشاركة، الانحيازات، وتأثير الوزن يتم جعلها مرئية.\n\n## 54. الأدلة المطلوبة\n\nسجل الفئة المستهدفة؛ إطار العينة؛ مقدمو اللوحات؛ مصادر المشاركين؛ حالة الاختيار؛ فئة اللوحة الاحتمالية أو غير الاحتمالية؛ طريقة تسجيل اللوحة؛ نص الدعوة؛ قواعد قبول المشاركين؛ التحقق من بلد المشارك؛ سجل كفاءة اللغة؛ سجل الوصول إلى منتج الذكاء الاصطناعي؛ الخطة و واجهة المستخدم؛ التحقق من الشخص الفريد؛ فحوصات التكرار عبر المصادر؛ معرفة العلامة التجارية؛ تكرار استخدام الذكاء الاصطناعي؛ العلاقة مع الجهة التي تخضع للتدقيق؛ العلاقة مع مزود الذكاء الاصطناعي؛ تعويض المشاركين؛ شروط المكافأة؛ طريقة تعيين المهام؛ سجل العشوائية والتقسيم؛ ترتيب المنتجات والتعليمات؛ تكييف اللوحة؛ المشاركة التجريبية السابقة؛ عدد المدعوين؛ عدد الذين وافقوا؛ الرقم الذي يبدأ المهمة؛ الرقم الذي يكملها؛ عدد الملاحظات الصالحة؛ أسباب عدم الاستجابة؛ تآكل اللوحة؛ أسباب عدم الصلاحية؛ ومؤشرات الاحتيال.\n\nسجلات المراجعة والاعتراض الأوزان التصميمية إعدادات عدم الاستجابة متغيرات المعايرة نموذج الميل، إذا وُجد سجل تقليم الوزن حجم العينة الفعّال نتائج الحساسية تأثير مزود اللوحة الدرجات غير الموزونة والموزونة سجل الموافقة سياسة تخزين البيانات والوصول إليها قواعد التنقيح بيان الأدلة العامة الشخص أو المؤسسة المسؤولة\n\n## 55. قائمة تدقيق التدقيق\n\nمن أي مصادر جاء المشاركون؟ هل كان كل مصدر عشوائيًا، طوعيًا، أم دعوة مفتوحة؟ هل تم تقديم العشوائية داخل اللوحة مثل عشوائية سكان العالم؟ هل تدخلت المؤسسة المشرفة في اختيار المشاركين؟ هل المشاركون من العملاء والموظفين منفصلون؟ هل تم توثيق العلاقات مع مزود الذكاء الاصطناعي أو المنافسين؟ كيف تم التحقق من أهلية البلد؟ هل إجادة اللغة على مستوى الاستخدام الفعلي؟ هل تم استخدام المنتج الصحيح للذكاء الاصطناعي والخطة والواجهة المناسبة؟ كم عدد الحسابات أو اللوحات التي شارك فيها نفس الشخص؟ هل تم إجراء التحقق المتبادل بين المصادر؟ هل نص الدعوة وجه النتيجة؟ هل تعتمد المكافأة على محتوى استجابة الذكاء الاصطناعي؟ هل قللت حوافز السرعة من جودة البروتوكول؟ هل كانت مهمة التعيين عشوائية أم بناءً على القواعد المسبقة؟ هل اختار المشارك المنتج أم قام بإدخال المُدخل بنفسه؟\n\nهل كان المنتج والطلب الفوري متوازنين؟ هل تم تسجيل تكييف اللوحة؟ هل شارك المشاركون نتائج المهام؟ هل يمكن رؤية مسار الدعوة–القبول–البدء–الاكتمال–الصلاحية؟ هل يختلف غير المستجيبين في الخصائص المعروفة؟ هل يؤثر انسحاب المشاركين من اللوحة على اتجاه الوقت؟ هل تم اتخاذ قرار الصلاحية قبل تقييم استجابة الذكاء الاصطناعي؟ هل تم اعتبار الردود السلبية أو النقدية غير صالحة في كثير من الأحيان؟ هل يحتوي اكتشاف الاحتيال على إشارات متعددة؟ هل تسبب استخدام VPN أو أجهزة مشتركة في الاستبعاد التلقائي؟ هل تم توفير مسار للاستئناف للمشارك؟ هل تم تعريف متغيرات الوزن قبل النتيجة؟ هل تم تصنيف أوزان اللوحة غير المحتملة بشكل صحيح؟ هل المجموعات المستهدفة موثوقة؟ هل تُعرض النتائج غير الموزونة والموزونة معًا؟ هل حجم العينة الفعّال واضح؟ هل تم عرض تأثير تقليم الأوزان؟\n\nهل تم إظهار مجموعات لم يتم ملاحظتها على أنها ممثلة بشكل كبير؟ هل تم تقديم التنبؤات المستندة إلى النماذج كما لو كانت ملاحظات مباشرة؟ هل هناك تفاصيل شخصية في لقطات الشاشة الخاصة بالمشاركين؟ هل يمكن إعادة تحديد هوية المستخدمين من دول صغيرة؟ هل تم طلب كلمات مرور الحسابات أو الدردشات الخاصة؟ هل موافقة المشاركين واضحة ومفهومة؟ هل هناك مالك مسؤول بوضوح عن اختيار المشاركين وسجلات التوزين؟\n\n## 56. الاعتراضات والردود\n\n### الاعتراض 1— \"إذا استخدمنا عينة بحثية محترفة، لماذا نزال نتحدث عن التحيز؟\"\n\nيمكن للوحة مهنية أن تعزز جودة البيانات وإدارة الميدان. كما أن أعضاء اللوحة هم:\n\n- تطوعي،\n\n- معتاد على البحث،\n\n- مختلف في استخدام التكنولوجيا\n\nمن الممكن. الاحترافية لا تقضي على الانحياز. إنها تجعل القياس والإدارة أسهل.\n\n### اعتراض 2— \"إذا تم تلبية حصص العمر والبلد، لماذا لا يُعتبر الفريق تمثيليًا؟\"\n\nالمشاركون:\n\n- تكرار استخدام الذكاء الاصطناعي،\n\n- الجهاز،\n\n- الخطة،\n\n- الوعي بالعلامة التجارية،\n\n- المهارة الرقمية\n\nقد يختلف فيما يتعلق بالصيانة. الحصص توازن فقط المناطق التي تغطيها.\n\n### اعتراض 3— \"ألا يمكن للأوزان تصحيح هذه الفروقات؟\"\n\nيمكنه تصحيح الفروقات جزئيًا عندما تكون هناك إجماليات هدف مقاسة وموثوقة. لا يمكنه تصحيح الفروقات بشكل قطعي التي لم يتم ملاحظتها أو قياسها أبدًا.\n\n### الاعتراض 4— \"عملاء المؤسسة هم مستخدمون حقيقيون؛ لماذا لا يجب تضمينهم في اللوحة الرئيسية؟\"\n\nيمكن أخذهم. ومع ذلك، يجب أخذهم بالنسبة الفعلية وحالة العلاقة التي يحملونها في السكان العامين. قائمة العملاء الكاملة ليست لوحة للسكان العام.\n\n### الاعتراض 5— \"لماذا سيكون هناك مشكلة إذا كان المشارك يعرف العلامة التجارية؟\"\n\nلا يجب أن تكون مشكلة. فهم جزء من مستخدمي النظام الطبيعيين. إذا كان الإلمام غير متوازن، فقد تختلف النتيجة. لذلك، يتم تسجيلها وتحليلها عند الضرورة.\n\n### اعتراض 6— \"المستخدمون الكثيفون للذكاء الاصطناعي يؤدون المهمة بدقة أكبر؛ ألن يكون من الأفضل اختيارهم؟\"\n\nقد يكون اختبار البروتوكول أسهل. ومع ذلك، إذا أردنا قياس تجربة السكان الواقعية، فإن المستخدمين غير المتمرسين مهمون أيضًا. إذا كانت المهمة معقدة جدًا، فيجب تصحيح أداة القياس. لا ينبغي تبسيط السكان.\n\n### اعتراض 7— 'إذا أساء المشارك فهم الاستجابة، لماذا يجب علينا الاحتفاظ بالملاحظة؟'\n\nمهمة المشارك ليست تقييم الرد، بل التقاطه بشكل صحيح. إذا تم تطبيق بروتوكول الالتقاط بشكل صحيح، يتم الحفاظ على ردود الذكاء الاصطناعي. تقييم المواد هو مسؤولية المحكمين.\n\n### اعتراض 8— \"ألا ينبغي استخدام فلتر تلقائي صارم لمنع المشاركة المزيفة؟\"\n\nالفلترة التلقائية مفيدة. إذا أصبحت القرار النهائي الوحيد، فقد تستبعد المستخدمين الحقيقيين بشكل غير عادل. هناك حاجة إلى إشارات متعددة ومراجعة بشرية متناسبة.\n\n### اعتراض 9— 'إذا لم نجعل ألف لقطة شاشة عامة، هل يمكن اعتبار الطريقة مثبتة؟'\n\nصور كاملة للشاشة:\n\n- المعلومات الشخصية،\n\n- أمان الحساب,\n\n- إعادة التعريف\n\nقد تحمل خطراً. للجمهور:\n\n- أمثلة معدلة،\n\n- ملاحظات العرض،\n\n- تجزئات النزاهة،\n\n- يمكن توفير الوصول إلى التدقيق المستقل\n\nالإثباتية ليست كشف الهوية.\n\n### اعتراض 10— “إذا كانت النتيجة الموزونة مختلفة جداً عن النتيجة الأولية، أيهما صحيح؟”\n\nتجيب نتيجتان عن سؤالين مختلفين. النتيجة الأولية هي نتيجة الأشخاص في العينة. النتيجة الموزونة هي تقدير السكان الهدف. يشير الفرق الكبير إلى أن تكوين العينة مهم. يجب نشر كلتا النتيجتين.\n\n### اعتراض 11— \"إذا انخفضت العينة الفعالة إلى 349، هل كان جمع 1,000 ملاحظات مضيعة للوقت؟\"\n\nقد تكون المجموعات المفرطة في أخذ العينات قد عززت تحليل الفئات الفرعية. ومع ذلك، قد تكون حساسية التنبؤ العالمي أقل من العدد الخام لـ 1,000. لا ينبغي إخفاء هذه الحقيقة.\n\n### اعتراض 12— \"هل يمكن عدم استخدام لوحة غير الاحتمالية على الإطلاق؟\"\n\nيمكن استخدامها. على وجه التحديد:\n\n- تجريبية،\n\n- لغة منخفضة الموارد،\n\n- دولة صغيرة،\n\n- اكتشاف سريع\n\nإنها مفيدة لـ. يجب نشرها بالحالة الصحيحة والقيود المناسبة.\n\n### الاعتراض 13— \"أليس من الأكثر موثوقية اختيار جميع المشاركين من أشخاص جدد؟\"\n\nقد يكون قويًا لتقدير السكان العرضي. المستخدمون المتكررون ذو قيمة لقياس التغير الطولي. يجب الحفاظ على أدوار اللوحة الجديدة والمتكررة منفصلة.\n\n### اعتراض 14— \"ألا يزيد جمع البيانات من هذا العدد الكبير من المشاركين من خطر الخصوصية؟\"\n\nيمكنه ذلك. لذلك:\n\n- تقليل البيانات\n\n- هوية مجهولة\n\n- تحرير,\n\n- التحكم في الوصول\n\n- مدة التخزين\n\nهي أجزاء إلزامية من البروتوكول. لا ينبغي جمع المعلومات غير الضرورية.\n\n## البند الشائع في القسم 59\n\nأسهل رقم في دراسة GEO:\n\n#### 1,000\n\nهذا ممكن. أصعب سؤال هو:\n\n> أي 1,000؟\n\nيمكن لمجموعتين لهما نفس الحصص حسب الدولة والعمر أن تنتجا نتائج مختلفة تمامًا. في إحداهما:\n\n- المستخدمون المكثفون للذكاء الاصطناعي،\n\n- المشتركون في الخطط المدفوعة،\n\n- عمال التكنولوجيا\n\nهم الأغلبية. في الأخرى:\n\n- المستخدمون غير المتكررون،\n\n- مستخدمو الهواتف المحمولة،\n\n- الأشخاص ذوو المهارات الرقمية المنخفضة\n\nإنه أكثر وضوحًا. كلاهما من أشخاص 1,000. إنها ليست نفس العينة السكانية. إذا أخفيت من أين جاء المشاركون ونشرت فقط النتيجة المرجحة، فإنك تحول الترجيح إلى ستار من الثقة وليس إلى طريقة للتحكم. لا يمكنك ترجيح شخص غير موجود في العينة. لا يمكنك تغيير إجابة المستخدم لأنها خاطئة. الإجابة الخاطئة ليست فشلًا للبحث. إنها الحدث الذي يحاول البحث قياسه. إذا اتبع المشارك البروتوكول بشكل غير صحيح رغم إعطاءه الإجابة الصحيحة، لا يمكنك الحفاظ على السجل. الإجابة الصحيحة لا تجعل من الملاحظة المزيفة حقيقة. يمكنك دفع مبلغ أكبر لشخص واحد. لكن ليس لإنتاج الإجابة التي تريدها. يمكنك الدفع وفقًا لظروف المعيشة في الدولة. لكن لا يمكنك شراء استعداد المشارِك. يمكن أن تكون ألف لقطة شاشة دليلًا. لست مُلزَمًا بالكشف عن هوية ألف شخص للعامة.\n\nيمكن حماية نزاهة الأدلة وخصوصية الإنسان معًا. لذلك، فإن قانون القياس الثامن لـ NOMOS هو كما يلي:\n\n> تُحدّد قوة العينة ليس فقط بعدد الأشخاص الذين تتكوّن منهم، بل أيضًا بسبب وكيفية اختيار هؤلاء الأشخاص.\n\nالقانون التاسع هو كما يلي:\n\n> إعادة الوزن تُعيد توازن السكان المرصودين؛ لكنها لا تخلق الإنسان غير المرصود.\n\nالقانون العاشر هو:\n\n> يمكن أن يكون جواب الذكاء الاصطناعي غير الصحيح بيانات صالحة؛ ويمكن أن يكون جواب الذكاء الاصطناعي الصحيح بيانات غير صالحة.\n\nالقانون الحادي عشر هو كما يلي:\n\n> يجب منح المكافأة للمشارك ليس لاكتشاف النتيجة المرغوبة، بل لإثبات النتيجة المرصودة دون تغييرها.\n\nالقانون الثاني عشر هو كما يلي:\n\n> إمكانية الإثبات لا تتطلب من المشارك التنازل عن الخصوصية.\n\n## وصية الفصل 8 لـ NOMOS\n\n> لا تحضر لي ألف شخص بمفردهم. / أرني من أي عالم يأتي هؤلاء الألف شخص.\n\n> لا تعامل عينة المتطوعين كعينة عشوائية من السكان، أو قائمة العملاء كالجمهور العام، أو الموظف كمستخدم مستقل.\n\n> لا تظن أن جميع الفروقات التي لم تقم بقياسها قد تحسنت لمجرد أن الحصص الخاصة بالبلد والعمر قد تم تحقيقها.\n\n> لا تضاعف شخصًا واحدًا بعدد حساباته أو أجهزته أو لغاته أو عضوياته في اللوحات.\n\n> لا تضع أولئك الذين يحبون العلامة التجارية، وأولئك الذين يكرهون العلامة التجارية، وأولئك الذين لا يعرفون العلامة التجارية على الإطلاق في نفس الصندوق غير المرئي.\n\n> ادفع للمشارك ليس ليجد الإجابة الصحيحة، بل ليحفظ أول إجابة مناسبة يراها دون تغييرها.\n\n> لا تغير المستخدم عندما يقدم الذكاء الاصطناعي إجابة خاطئة. / لا تتحقق مما إذا كانت الإجابة صحيحة عندما يخالف المستخدم البروتوكول.\n\n> لا تجعل شخصًا غير موجود في العينة يبدو وكأنه مهم أو موجود.\n\n> لا تخفِ النتيجة الخام. / لا تعلن فقط النتيجة المرجحة كحقيقة. / أظهر العينة الفعّالة. / أظهر حساسيتها.\n\n> لا تعلن عن شخص يستخدم شبكة افتراضية خاصة على أنه مزيف، أو شخص يستخدم جهازًا مشتركًا على أنه بوت، أو شخص يستخدم تقنية مساعدة على أنها أتمتة.\n\n> تحقيق في الاحتيال. / لكن لا تحول التحقيق نفسه إلى تحيز استبعادي جديد.\n\n> احتفظ بلقطة شاشة. / احمِ اسم الشخص، حسابه، وحياته الخاصة.\n\n> أولاً، حدد السكان. / ثم اعرض الإطار. / ثم اشرح من اخترت، ومن لم يحضر، ومن لم يتمكن من إكماله، ولماذا استبعدت شخصًا ما. / وفقط بعد ذلك، قرر مقدار ما يمكن لدرجتك أن تعبر عن الإنسانية.\n\n## جملة ختام الفصل\n\n> في GEO-1000، المشارك هو أكثر من مجرد شخص يحمل ردًا. المشارك هو وحدة أخذ عينات بشرية يجب تبرير قدرتها على تمثيل الآخرين في السكان المستهدفين من خلال مسار الاختيار، والوزن، والاستقلالية، وإجراءات حماية الخصوصية.\n\n## النواة المعيارية\n\n> يجب أن تحتفظ كل ملاحظة GEO-1000 بمسار قابل للتدقيق لاختيار المشاركين من السكان المستهدفين وإطار أخذ العينات عبر الاختيار، والدعوة، والموافقة، والتعيين، والإكمال، والتحقق من البروتوكول، والاستبعاد، والتوزين النهائي. لا يجوز تمثيل الاختيار العشوائي داخل اللوحة كاختيار عشوائي من السكان المستهدفين العالميين ما لم يكن آلية شمول كامل السكان تدعم هذا الادعاء. يجب أن يظل تجنيد المشاركين، والتعيين، والتعويض، والتحقق، والاستبدال، والاستبعاد، والتوزين مستقلاً عن ما إذا كانت استجابة الذكاء الاصطناعي إيجابية، سلبية، صحيحة، غير صحيحة، مرفوضة أو حرجة، أو مؤاتية تجارياً. يجب أن يظل الأشخاص والحسابات والأجهزة والجلسات واللغات والعضويات في اللوحة والملاحظات المتعلقة بمنتجات الذكاء الاصطناعي وحدات مميزة. يجب تحديد مصادر المشاركين الاحتمالية، والموافقة الطوعية، والدعوة المفتوحة، والمقدمة من العميل، والمؤسسية، والهجينة بشكل منفصل. قد يقلل الوزن من الاختلال الملحوظ، لكنه لا يجب أن يُمثل على أنه يخلق ملاحظات للفئات الغائبة عن إطار العينة أو يصحح الاختيار غير المقاس بيقين. يجب أن تظل النتائج غير المرجحة، والنتائج المرجحة، وتشخيصات الوزن، والفجوات في التغطية، وعدم الاستجابة، وحجم العينة الفعّال، وتحليلات الحساسية مرئية. يجب أن تستخدم قرارات الاحتيال والتكرار مراجعة متعددة الإشارات متناسبة ويجب ألا تُعامل استخدام الشبكات الخاصة الافتراضية (VPN)، أو الأجهزة المشتركة، أو الشبكات المؤسسية، أو أدوات الوصول تلقائيًا على أنها تزييف. يجب أن تبقى الأدلة المقدمة من المشاركين قابلة للتحقق دون الكشف عن الهوية أو بيانات الحساب أو المحادثات الخاصة أو الموقع الدقيق بشكل غير ضروري. يجب أن يتم توثيق كل قرار بشأن اختيار المشاركين وتوزينهم وإسناده إلى إنسان أو منظمة مسؤولة.","character_count":64188,"record_sha256":"956f4a73b4d4aa33068ef96c34a85248cfd660559d1eef721d52b2f6350b4090"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-ar-chapter-09","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"ar","language_name":"Arabic","direction":"rtl","record_type":"chapter","sequence":11,"chapter_number":9,"item_number":null,"title":"سجل أنظمة الذكاء الاصطناعي وقابلية المقارنة","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/ar/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22041753","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22041753","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K02","K03"],"source_word_count":8223,"source_document_sha256":"a851520c99cda8b6b395216ec7468472c98216f38ab18e61fede32ccf3c80dda","structured_json":"{\"number\":9,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH09\",\"title\":\"سجل أنظمة الذكاء الاصطناعي وقابلية المقارنة\",\"subtitle\":null,\"sourceFile\":\"9.cu bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"053EE2C8569DE504C5C2EC0DC22A7B91C8A52B8F4AC42660EF573A8D7EF922C5\",\"sourceWordCount\":8223,\"sourceIds\":[\"K02\",\"K03\"],\"machine\":{\"chapter\":9,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH09\",\"title\":\"سجل أنظمة الذكاء الاصطناعي وقابلية المقارنة\",\"subtitle\":null,\"sourceIds\":[\"K02\",\"K03\"],\"normativeRuleId\":\"NOMOS-AUDIT-CH09-R01\",\"normativeRuleEnglish\":\"Every GEO-1000 observation MUST be linked to a versioned AI System Register record describing the measured product instance, including as applicable: - provider, - product, - user surface, - plan, - displayed or verified model identity, - model-identity confidence, - retrieval and web configuration, - citation capability and use, - tool access and use, - session state, - memory, - custom instructions, - prior context, - personalisation, - country, - locale, - language, - deployment state, - measurement time, - and known or observed system changes. Provider name, product name, displayed model label, base model, retrieval system, and user-facing product MUST NOT be treated as interchangeable identities. Feature availability MUST remain distinct from feature use. Live-product results MUST NOT be represented as frozen-model results, and frozen-model results MUST NOT be represented as full consumer-product experience. Comparisons MUST define their object and receive a disclosed comparability level based on matched entity, prompt, population, language, country, time, session, plan, interface, retrieval, tools, reference records, and adjudication rules. The same provider or displayed model MUST NOT create an automatic assumption of comparability. Different providers MAY be compared when user-facing conditions are sufficiently aligned and the resulting claim is limited to the measured product behaviour. Material product changes during a measurement wave MUST create a separate system state, sub-wave, modelled change factor, or mixed-state warning. Unknown configuration fields MUST remain UNKNOWN and MUST NOT be imputed as controlled or equivalent. Every system-registry and comparability decision MUST be versioned and attributable to an accountable human or organisation.\",\"normativeRuleSourceTurkish\":\"Her GEO-1000 gözlemi; sağlayıcı, ürün, kullanıcı yüzeyi, plan, görünen veya doğrulanmış model kimliği, model kimliği güveni, retrieval ve web yapılandırması, citation kapasitesi ve kullanımı, araç erişimi, oturum durumu, hafıza, özel talimatlar, önceki bağlam, kişiselleştirme, ülke, locale, dil, dağıtım durumu, ölçüm zamanı ve bilinen sistem değişikliklerini ilgili olduğu ölçüde taşıyan sürümlü bir AI Sistem Sicili kaydına bağlanmalıdır. Sağlayıcı adı, ürün adı, görünen model etiketi, temel model, retrieval sistemi ve kullanıcı ürünü birbirinin yerine kullanılamaz. Aynı sağlayıcı veya model etiketi otomatik karşılaştırılabilirlik oluşturmaz. Farklı sağlayıcılar, kullanıcı koşulları yeterince eşleştirildiğinde ölçülen ürün davranışı bakımından karşılaştırılabilir.\",\"machineBlocksEnglish\":[{\"blockId\":\"CH09-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"54. MACHINE-READABLE AI SYSTEM RECORD\",\"sourceParagraph\":1758},{\"blockId\":\"CH09-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":1759},{\"blockId\":\"CH09-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1760},{\"blockId\":\"CH09-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":1761},{\"blockId\":\"CH09-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1762},{\"blockId\":\"CH09-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiSystemRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":1763},{\"blockId\":\"CH09-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systemRecordId\\\": \\\"NGAI-SYNTH-ORION-WEB-FREE-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1764},{\"blockId\":\"CH09-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"provider\\\": {\",\"sourceParagraph\":1765},{\"blockId\":\"CH09-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"providerId\\\": \\\"SYNTH-ORION\\\",\",\"sourceParagraph\":1766},{\"blockId\":\"CH09-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"providerName\\\": \\\"Orion Systems\\\"\",\"sourceParagraph\":1767},{\"blockId\":\"CH09-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1768},{\"blockId\":\"CH09-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"product\\\": {\",\"sourceParagraph\":1769},{\"blockId\":\"CH09-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productId\\\": \\\"SYNTH-ORION-CHAT\\\",\",\"sourceParagraph\":1770},{\"blockId\":\"CH09-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productName\\\": \\\"Orion Chat\\\",\",\"sourceParagraph\":1771},{\"blockId\":\"CH09-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productType\\\": [\",\"sourceParagraph\":1772},{\"blockId\":\"CH09-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PT-1\\\",\",\"sourceParagraph\":1773},{\"blockId\":\"CH09-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PT-2\\\"\",\"sourceParagraph\":1774},{\"blockId\":\"CH09-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1775},{\"blockId\":\"CH09-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"surface\\\": \\\"WEB\\\",\",\"sourceParagraph\":1776},{\"blockId\":\"CH09-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"plan\\\": \\\"FREE\\\",\",\"sourceParagraph\":1777},{\"blockId\":\"CH09-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"applicationVersion\\\": \\\"6.1\\\"\",\"sourceParagraph\":1778},{\"blockId\":\"CH09-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1779},{\"blockId\":\"CH09-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"model\\\": {\",\"sourceParagraph\":1780},{\"blockId\":\"CH09-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"displayedLabel\\\": \\\"Orion Standard\\\",\",\"sourceParagraph\":1781},{\"blockId\":\"CH09-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"identityConfidence\\\": \\\"MI-1\\\",\",\"sourceParagraph\":1782},{\"blockId\":\"CH09-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"versionedDeploymentId\\\": null,\",\"sourceParagraph\":1783},{\"blockId\":\"CH09-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"dynamicRoutingPossible\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1784},{\"blockId\":\"CH09-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimAttributionLevel\\\": \\\"PRODUCT_SURFACE_ONLY\\\"\",\"sourceParagraph\":1785},{\"blockId\":\"CH09-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1786},{\"blockId\":\"CH09-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"knowledgeConfiguration\\\": {\",\"sourceParagraph\":1787},{\"blockId\":\"CH09-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"mode\\\": \\\"KG-3\\\",\",\"sourceParagraph\":1788},{\"blockId\":\"CH09-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"webFeatureAvailable\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1789},{\"blockId\":\"CH09-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"webFeatureEnabled\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1790},{\"blockId\":\"CH09-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"webUseForObservation\\\": \\\"USED_CONFIRMED\\\",\",\"sourceParagraph\":1791},{\"blockId\":\"CH09-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationFeatureAvailable\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1792},{\"blockId\":\"CH09-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationsDisplayed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1793},{\"blockId\":\"CH09-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"privateKnowledgeSource\\\": false\",\"sourceParagraph\":1794},{\"blockId\":\"CH09-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1795},{\"blockId\":\"CH09-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"tools\\\": {\",\"sourceParagraph\":1796},{\"blockId\":\"CH09-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"available\\\": [\",\"sourceParagraph\":1797},{\"blockId\":\"CH09-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"WEB_SEARCH\\\"\",\"sourceParagraph\":1798},{\"blockId\":\"CH09-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1799},{\"blockId\":\"CH09-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"usedForObservation\\\": [\",\"sourceParagraph\":1800},{\"blockId\":\"CH09-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"WEB_SEARCH\\\"\",\"sourceParagraph\":1801},{\"blockId\":\"CH09-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":1802},{\"blockId\":\"CH09-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1803},{\"blockId\":\"CH09-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"session\\\": {\",\"sourceParagraph\":1804},{\"blockId\":\"CH09-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sessionType\\\": \\\"ST-1\\\",\",\"sourceParagraph\":1805},{\"blockId\":\"CH09-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"newConversation\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1806},{\"blockId\":\"CH09-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"persistentMemory\\\": \\\"OFF\\\",\",\"sourceParagraph\":1807},{\"blockId\":\"CH09-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"customInstructions\\\": \\\"OFF\\\",\",\"sourceParagraph\":1808},{\"blockId\":\"CH09-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"priorConversationContext\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1809},{\"blockId\":\"CH09-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"enterpriseWorkspace\\\": false\",\"sourceParagraph\":1810},{\"blockId\":\"CH09-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1811},{\"blockId\":\"CH09-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"localisation\\\": {\",\"sourceParagraph\":1812},{\"blockId\":\"CH09-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"country\\\": \\\"TR\\\",\",\"sourceParagraph\":1813},{\"blockId\":\"CH09-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"locale\\\": \\\"tr-TR\\\",\",\"sourceParagraph\":1814},{\"blockId\":\"CH09-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptLanguage\\\": \\\"tr\\\",\",\"sourceParagraph\":1815},{\"blockId\":\"CH09-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseLanguage\\\": \\\"tr\\\"\",\"sourceParagraph\":1816},{\"blockId\":\"CH09-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1817},{\"blockId\":\"CH09-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"deployment\\\": {\",\"sourceParagraph\":1818},{\"blockId\":\"CH09-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"W1\\\",\",\"sourceParagraph\":1819},{\"blockId\":\"CH09-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timestampUtc\\\": \\\"2026-08-18T12:15:00Z\\\",\",\"sourceParagraph\":1820},{\"blockId\":\"CH09-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"experimentalState\\\": \\\"UNKNOWN\\\",\",\"sourceParagraph\":1821},{\"blockId\":\"CH09-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"knownChangeEvent\\\": null,\",\"sourceParagraph\":1822},{\"blockId\":\"CH09-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"observedInterfaceVariant\\\": \\\"STANDARD\\\"\",\"sourceParagraph\":1823},{\"blockId\":\"CH09-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1824},{\"blockId\":\"CH09-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accessResult\\\": {\",\"sourceParagraph\":1825},{\"blockId\":\"CH09-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"AVAILABLE\\\",\",\"sourceParagraph\":1826},{\"blockId\":\"CH09-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rateLimitEncountered\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1827},{\"blockId\":\"CH09-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"technicalRetryUsed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1828},{\"blockId\":\"CH09-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systemRefusal\\\": false\",\"sourceParagraph\":1829},{\"blockId\":\"CH09-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1830},{\"blockId\":\"CH09-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"configurationFingerprint\\\": {\",\"sourceParagraph\":1831},{\"blockId\":\"CH09-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"algorithm\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH\\\",\",\"sourceParagraph\":1832},{\"blockId\":\"CH09-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"value\\\": \\\"SCF-SYNTH-001\\\"\",\"sourceParagraph\":1833},{\"blockId\":\"CH09-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1834},{\"blockId\":\"CH09-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidence\\\": {\",\"sourceParagraph\":1835},{\"blockId\":\"CH09-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productMetadataCaptured\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1836},{\"blockId\":\"CH09-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fullScreenshotCaptured\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1837},{\"blockId\":\"CH09-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systemSettingsCaptured\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1838},{\"blockId\":\"CH09-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceConfidence\\\": \\\"MEDIUM\\\"\",\"sourceParagraph\":1839},{\"blockId\":\"CH09-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1840},{\"blockId\":\"CH09-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":1841},{\"blockId\":\"CH09-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"registryOwnerRole\\\": \\\"AI_SYSTEM_REGISTRY_OWNER\\\",\",\"sourceParagraph\":1842},{\"blockId\":\"CH09-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"recordValidatedBy\\\": \\\"SYSTEM_CONFIGURATION_REVIEWER\\\"\",\"sourceParagraph\":1843},{\"blockId\":\"CH09-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1844},{\"blockId\":\"CH09-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1845},{\"blockId\":\"CH09-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1846},{\"blockId\":\"CH09-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"This record:\",\"sourceParagraph\":1847},{\"blockId\":\"CH09-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"to the actual provider,\",\"sourceParagraph\":1848},{\"blockId\":\"CH09-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"to the real model,\",\"sourceParagraph\":1849},{\"blockId\":\"CH09-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"to the real product\",\"sourceParagraph\":1850},{\"blockId\":\"CH09-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"it does not belong.\",\"sourceParagraph\":1851},{\"blockId\":\"CH09-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"AI product sample is a machine-readable synthetic representation.\",\"sourceParagraph\":1852},{\"blockId\":\"CH09-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"55. MACHINE-READABLE COMPARISON RECORD\",\"sourceParagraph\":1854},{\"blockId\":\"CH09-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":1855},{\"blockId\":\"CH09-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1856},{\"blockId\":\"CH09-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":1857},{\"blockId\":\"CH09-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1858},{\"blockId\":\"CH09-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":1859},{\"blockId\":\"CH09-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonId\\\": \\\"NGCMP-SYNTH-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1860},{\"blockId\":\"CH09-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonQuestion\\\": \\\"Which consumer AI product produces more accurate entity representation under matched clean-session conditions?\\\",\",\"sourceParagraph\":1861},{\"blockId\":\"CH09-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systemA\\\": \\\"NGAI-SYNTH-ORION-WEB-PAID-W1-002\\\",\",\"sourceParagraph\":1862},{\"blockId\":\"CH09-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systemB\\\": \\\"NGAI-SYNTH-HELIOS-WEB-FREE-W1-003\\\",\",\"sourceParagraph\":1863},{\"blockId\":\"CH09-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonLevel\\\": \\\"CP-4\\\",\",\"sourceParagraph\":1864},{\"blockId\":\"CH09-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"matchedDimensions\\\": {\",\"sourceParagraph\":1865},{\"blockId\":\"CH09-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityRecordVersion\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1866},{\"blockId\":\"CH09-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackVersion\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1867},{\"blockId\":\"CH09-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptVersion\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1868},{\"blockId\":\"CH09-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"country\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1869},{\"blockId\":\"CH09-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"locale\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1870},{\"blockId\":\"CH09-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"language\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1871},{\"blockId\":\"CH09-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"measurementWindow\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1872},{\"blockId\":\"CH09-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationFrame\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1873},{\"blockId\":\"CH09-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"newConversation\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1874},{\"blockId\":\"CH09-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"persistentMemoryOff\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1875},{\"blockId\":\"CH09-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"customInstructionsOff\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1876},{\"blockId\":\"CH09-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"webAccess\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1877},{\"blockId\":\"CH09-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationMode\\\": true\",\"sourceParagraph\":1878},{\"blockId\":\"CH09-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1879},{\"blockId\":\"CH09-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unmatchedDimensions\\\": {\",\"sourceParagraph\":1880},{\"blockId\":\"CH09-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"provider\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1881},{\"blockId\":\"CH09-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"plan\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1882},{\"blockId\":\"CH09-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"displayedModel\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1883},{\"blockId\":\"CH09-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"userInterfaceDetails\\\": true\",\"sourceParagraph\":1884},{\"blockId\":\"CH09-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1885},{\"blockId\":\"CH09-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"allowedClaims\\\": [\",\"sourceParagraph\":1886},{\"blockId\":\"CH09-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CONSUMER_PRODUCT_REPRESENTATION_COMPARISON\\\",\",\"sourceParagraph\":1887},{\"blockId\":\"CH09-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"MATCHED_CLEAN_SESSION_RESULT\\\"\",\"sourceParagraph\":1888},{\"blockId\":\"CH09-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1889},{\"blockId\":\"CH09-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"prohibitedClaims\\\": [\",\"sourceParagraph\":1890},{\"blockId\":\"CH09-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PURE_BASE_MODEL_SUPERIORITY\\\",\",\"sourceParagraph\":1891},{\"blockId\":\"CH09-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"GLOBAL_NATIVE_REACH_SUPERIORITY\\\",\",\"sourceParagraph\":1892},{\"blockId\":\"CH09-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PERMANENT_PRODUCT_SUPERIORITY\\\"\",\"sourceParagraph\":1893},{\"blockId\":\"CH09-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1894},{\"blockId\":\"CH09-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nativeReachComparison\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1895},{\"blockId\":\"CH09-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"commonSupportComparison\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1896},{\"blockId\":\"CH09-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"replicationStatus\\\": \\\"SINGLE_WAVE\\\",\",\"sourceParagraph\":1897},{\"blockId\":\"CH09-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":1898},{\"blockId\":\"CH09-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonOwnerRole\\\": \\\"COMPARABILITY_ADJUDICATOR\\\",\",\"sourceParagraph\":1899},{\"blockId\":\"CH09-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"approvedBeforePublicRanking\\\": true\",\"sourceParagraph\":1900},{\"blockId\":\"CH09-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1901},{\"blockId\":\"CH09-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1902},{\"blockId\":\"CH09-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1903},{\"blockId\":\"CH09-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"56. MACHINE-READABLE RULE OF THE SECTION\",\"sourceParagraph\":1905},{\"blockId\":\"CH09-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH09-R01\",\"sourceParagraph\":1906},{\"blockId\":\"CH09-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every GEO-1000 observation MUST be linked to a versioned AI System\",\"sourceParagraph\":1908},{\"blockId\":\"CH09-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Registry record describing the measured product instance, including as\",\"sourceParagraph\":1909},{\"blockId\":\"CH09-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"applicable:\",\"sourceParagraph\":1910},{\"blockId\":\"CH09-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- provider,\",\"sourceParagraph\":1912},{\"blockId\":\"CH09-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- product,\",\"sourceParagraph\":1913},{\"blockId\":\"CH09-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- user surface,\",\"sourceParagraph\":1914},{\"blockId\":\"CH09-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- plan,\",\"sourceParagraph\":1915},{\"blockId\":\"CH09-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- displayed or verified model identity,\",\"sourceParagraph\":1916},{\"blockId\":\"CH09-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- model-identity confidence,\",\"sourceParagraph\":1917},{\"blockId\":\"CH09-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- retrieval and web configuration,\",\"sourceParagraph\":1918},{\"blockId\":\"CH09-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- citation capability and use,\",\"sourceParagraph\":1919},{\"blockId\":\"CH09-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- tool access and use,\",\"sourceParagraph\":1920},{\"blockId\":\"CH09-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- session state,\",\"sourceParagraph\":1921},{\"blockId\":\"CH09-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- memory,\",\"sourceParagraph\":1922},{\"blockId\":\"CH09-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- custom instructions,\",\"sourceParagraph\":1923},{\"blockId\":\"CH09-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- prior context,\",\"sourceParagraph\":1924},{\"blockId\":\"CH09-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- personalisation,\",\"sourceParagraph\":1925},{\"blockId\":\"CH09-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- country,\",\"sourceParagraph\":1926},{\"blockId\":\"CH09-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- locale,\",\"sourceParagraph\":1927},{\"blockId\":\"CH09-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- language,\",\"sourceParagraph\":1928},{\"blockId\":\"CH09-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- deployment state,\",\"sourceParagraph\":1929},{\"blockId\":\"CH09-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- measurement time,\",\"sourceParagraph\":1930},{\"blockId\":\"CH09-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and known or observed system changes.\",\"sourceParagraph\":1931},{\"blockId\":\"CH09-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Provider name, product name, displayed model label, base model, retrieval\",\"sourceParagraph\":1933},{\"blockId\":\"CH09-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"system, and user-facing product MUST NOT be treated as interchangeable\",\"sourceParagraph\":1934},{\"blockId\":\"CH09-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"identities.\",\"sourceParagraph\":1935},{\"blockId\":\"CH09-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Feature availability MUST remain distinct from feature use.\",\"sourceParagraph\":1937},{\"blockId\":\"CH09-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Live-product results MUST NOT be represented as frozen-model results, and\",\"sourceParagraph\":1939},{\"blockId\":\"CH09-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"frozen-model results MUST NOT be represented as full consumer-product\",\"sourceParagraph\":1940},{\"blockId\":\"CH09-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"experience.\",\"sourceParagraph\":1941},{\"blockId\":\"CH09-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Comparisons MUST define their object and receive a disclosed\",\"sourceParagraph\":1943},{\"blockId\":\"CH09-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"comparability level based on matched entity, prompt, population,\",\"sourceParagraph\":1944},{\"blockId\":\"CH09-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"language, country, time, session, plan, interface, retrieval, tools,\",\"sourceParagraph\":1945},{\"blockId\":\"CH09-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"reference records, and adjudication rules.\",\"sourceParagraph\":1946},{\"blockId\":\"CH09-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The same provider or displayed model MUST NOT create an automatic\",\"sourceParagraph\":1948},{\"blockId\":\"CH09-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"assumption of comparability.\",\"sourceParagraph\":1949},{\"blockId\":\"CH09-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Different providers MAY be compared when user-facing conditions are\",\"sourceParagraph\":1951},{\"blockId\":\"CH09-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"sufficiently aligned and the resulting claim is limited to the measured\",\"sourceParagraph\":1952},{\"blockId\":\"CH09-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"product behaviour.\",\"sourceParagraph\":1953},{\"blockId\":\"CH09-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Material product changes during a measurement wave MUST create a separate\",\"sourceParagraph\":1955},{\"blockId\":\"CH09-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"system state, sub-wave, modelled change factor, or mixed-state warning.\",\"sourceParagraph\":1956},{\"blockId\":\"CH09-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Unknown configuration fields MUST remain UNKNOWN and MUST NOT be imputed\",\"sourceParagraph\":1958},{\"blockId\":\"CH09-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"as controlled or equivalent.\",\"sourceParagraph\":1959},{\"blockId\":\"CH09-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every system-registry and comparability decision MUST be versioned and\",\"sourceParagraph\":1961},{\"blockId\":\"CH09-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"attributable to an accountable human or organisation.\",\"sourceParagraph\":1962},{\"blockId\":\"CH09-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Normative Turkish equivalent:\",\"sourceParagraph\":1963},{\"blockId\":\"CH09-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Each GEO-1000 observation must be linked to a versioned AI System Register record that carries, to the extent relevant, provider, product, user surface, plan, visible or verified model ID, model ID confidence, retrieval and web configuration, citation capability and usage, tool access, session status, memory, custom instructions, previous context, personalisation, country, locale, language, deployment status, measurement time, and known system changes. Provider name, product name, visible model label, base model, retrieval system, and user product cannot be used interchangeably. The same provider or model label does not create automatic comparability. Different providers are comparable in terms of measured product behaviour when user conditions are sufficiently matched.\",\"sourceParagraph\":1964}],\"normativeRuleLocalized\":\"يجب ربط كل ملاحظة GEO-1000 بسجل ذي رقم إصدار في سجل أنظمة الذكاء الاصطناعي يصف نسخة المنتج المقاسة، ويشمل، بحسب الاقتضاء: - المزوّد، - المنتج، - واجهة الاستخدام، - الخطة، - هوية النموذج المعروضة أو المتحقق منها، - مستوى الثقة في هوية النموذج، - إعدادات الاسترجاع والويب، - إمكانات الاستشهاد واستخدامها، - الوصول إلى الأدوات واستخدامها، - حالة الجلسة، - الذاكرة، - التعليمات المخصصة، - السياق السابق، - التخصيص، - البلد، - الإعداد المحلي، - اللغة، - حالة النشر، - وقت القياس، - والتغييرات المعروفة أو المرصودة في النظام. ولا يجوز التعامل مع اسم المزوّد واسم المنتج ووسم النموذج المعروض والنموذج الأساسي ونظام الاسترجاع والمنتج المتاح للمستخدم بوصفها هويات قابلة للتبادل. ويجب الفصل بين توافر الميزة واستخدامها. ولا يجوز تقديم نتائج المنتج العامل على أنها نتائج نموذج مجمّد، كما لا يجوز تقديم نتائج نموذج مجمّد على أنها التجربة الكاملة لمنتج استهلاكي. ويجب أن تحدد كل مقارنة موضوعها وأن تُمنح مستوى معلنًا لقابلية المقارنة يستند إلى تطابق الكيان والمُدخل والمجتمع واللغة والبلد والوقت والجلسة والخطة والواجهة والاسترجاع والأدوات والسجلات المرجعية وقواعد التحكيم. ولا يكفي تطابق المزوّد أو وسم النموذج المعروض لافتراض قابلية المقارنة تلقائيًا. ويجوز مقارنة مزوّدين مختلفين إذا كانت الشروط التي يواجهها المستخدم متوافقة بما يكفي وإذا اقتصر الادعاء الناتج على سلوك المنتج المقاس. ويجب أن يؤدي أي تغيير جوهري في المنتج أثناء موجة القياس إلى إنشاء حالة نظام مستقلة أو موجة فرعية أو معامل تغيير نموذجي أو تحذير من حالة مختلطة. ويجب أن تظل حقول الإعداد المجهولة موسومة بالقيمة UNKNOWN، ولا يجوز افتراض أنها مضبوطة أو متكافئة. ويجب ضبط إصدار كل قرار متعلق بسجل النظام أو قابلية المقارنة ونسبه إلى شخص أو منظمة مسؤولة.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH09-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"54. سجل نظام الذكاء الاصطناعي القابل للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":1758,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":1759,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1760,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":1761,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1762,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiSystemRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":1763,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systemRecordId\\\": \\\"NGAI-SYNTH-ORION-WEB-FREE-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1764,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"مزود الخدمة\\\": {\",\"sourceParagraph\":1765,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"providerId\\\": \\\"SYNTH-ORION\\\",\",\"sourceParagraph\":1766,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"providerName\\\": \\\"أنظمة أوريون\\\"\",\"sourceParagraph\":1767,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1768,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المنتج\\\": {\",\"sourceParagraph\":1769,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productId\\\": \\\"SYNTH-ORION-CHAT\\\",\",\"sourceParagraph\":1770,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productName\\\": \\\"دردشة أوريون\\\",\",\"sourceParagraph\":1771,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productType\\\": [\",\"sourceParagraph\":1772,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PT-1\\\",\",\"sourceParagraph\":1773,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PT-2\\\"\",\"sourceParagraph\":1774,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1775,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الواجهة\\\": \\\"الويب\\\",\",\"sourceParagraph\":1776,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الخطة\\\": \\\"مجانية\\\",\",\"sourceParagraph\":1777,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"applicationVersion\\\": \\\"6.1\\\"\",\"sourceParagraph\":1778,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1779,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"النموذج\\\": {\",\"sourceParagraph\":1780,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"displayedLabel\\\": \\\"أوريون القياسي\\\",\",\"sourceParagraph\":1781,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"identityConfidence\\\": \\\"MI-1\\\",\",\"sourceParagraph\":1782,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"versionedDeploymentId\\\": null,\",\"sourceParagraph\":1783,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"dynamicRoutingPossible\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1784,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimAttributionLevel\\\": \\\"سطح المنتج فقط\\\"\",\"sourceParagraph\":1785,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1786,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"knowledgeConfiguration\\\": {\",\"sourceParagraph\":1787,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"mode\\\": \\\"KG-3\\\",\",\"sourceParagraph\":1788,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"webFeatureAvailable\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1789,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"webFeatureEnabled\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1790,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"webUseForObservation\\\": \\\"تم تأكيد الاستخدام\\\",\",\"sourceParagraph\":1791,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationFeatureAvailable\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1792,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationsDisplayed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1793,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"privateKnowledgeSource\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1794,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1795,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"tools\\\": {\",\"sourceParagraph\":1796,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"available\\\": [\",\"sourceParagraph\":1797,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بحث على الويب\\\"\",\"sourceParagraph\":1798,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1799,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"usedForObservation\\\": [\",\"sourceParagraph\":1800,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بحث على الويب\\\"\",\"sourceParagraph\":1801,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":1802,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1803,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"session\\\": {\",\"sourceParagraph\":1804,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sessionType\\\": \\\"ST-1\\\",\",\"sourceParagraph\":1805,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"newConversation\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1806,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"persistentMemory\\\": \\\"إيقاف\\\",\",\"sourceParagraph\":1807,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"customInstructions\\\": \\\"إيقاف\\\",\",\"sourceParagraph\":1808,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"priorConversationContext\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1809,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"enterpriseWorkspace\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1810,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1811,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"localisation\\\": {\",\"sourceParagraph\":1812,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"country\\\": \\\"TR\\\"\",\"sourceParagraph\":1813,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"locale\\\": \\\"tr-TR\\\",\",\"sourceParagraph\":1814,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptLanguage\\\": \\\"tr\\\"\",\"sourceParagraph\":1815,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseLanguage\\\": \\\"tr\\\"\",\"sourceParagraph\":1816,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1817,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"النشر\\\": {\",\"sourceParagraph\":1818,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"W1\\\"\",\"sourceParagraph\":1819,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timestampUtc\\\": \\\"2026-08-18 T1 2:15:00 Z\\\",\",\"sourceParagraph\":1820,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"experimentalState\\\": \\\"غير معروف\\\",\",\"sourceParagraph\":1821,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"knownChangeEvent\\\": null,\",\"sourceParagraph\":1822,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"observedInterfaceVariant\\\": \\\"قياسي\\\"\",\"sourceParagraph\":1823,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1824,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accessResult\\\": {\",\"sourceParagraph\":1825,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحالة\\\": \\\"متاح\\\",\",\"sourceParagraph\":1826,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rateLimitEncountered\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1827,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"technicalRetryUsed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1828,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systemRefusal\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1829,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1830,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"configurationFingerprint\\\": {\",\"sourceParagraph\":1831,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الخوارزمية\\\": \\\"هاش اصطناعي\\\",\",\"sourceParagraph\":1832,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"القيمة\\\": \\\"SCF-SYNTH-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1833,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1834,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الأدلة\\\": {\",\"sourceParagraph\":1835,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productMetadataCaptured\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1836,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fullScreenshotCaptured\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1837,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systemSettingsCaptured\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1838,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceConfidence\\\": \\\"متوسط\\\",\",\"sourceParagraph\":1839,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1840,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":1841,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"registryOwnerRole\\\": \\\"مالك سجل نظام الذكاء الاصطناعي\\\",\",\"sourceParagraph\":1842,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"recordValidatedBy\\\": \\\"مراجع تكوين النظام\\\"}\",\"sourceParagraph\":1843,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1844,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1845,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1846,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"هذا السجل:\",\"sourceParagraph\":1847,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"إلى المزود الفعلي،\",\"sourceParagraph\":1848,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"إلى النموذج الحقيقي،\",\"sourceParagraph\":1849,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"إلى المنتج الحقيقي\",\"sourceParagraph\":1850,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"هذا لا ينتمي.\",\"sourceParagraph\":1851,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"عينة منتج الذكاء الاصطناعي هي تمثيل اصطناعي قابل للقراءة آليًا.\",\"sourceParagraph\":1852,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"55. سجل المقارنة القابل للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":1854,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":1855,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1856,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":1857,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1858,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":1859,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonId\\\": \\\"NGCMP-SYNTH-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1860,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonQuestion\\\": \\\"أي منتج ذكاء اصطناعي استهلاكي ينتج تمثيلًا أكثر دقة للكيان في ظروف الجلسة النظيفة المتطابقة؟\\\",\",\"sourceParagraph\":1861,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systemA\\\": \\\"NGAI-SYNTH-ORION-WEB-PAID-W1-002\\\",\",\"sourceParagraph\":1862,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systemB\\\": \\\"NGAI-SYNTH-HELIOS-WEB-FREE-W1-003\\\"\",\"sourceParagraph\":1863,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonLevel\\\": \\\"CP-4\\\",\",\"sourceParagraph\":1864,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"matchedDimensions\\\": {\",\"sourceParagraph\":1865,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityRecordVersion\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1866,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackVersion\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1867,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptVersion\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1868,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"البلد\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1869,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"اللغة المحلية\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1870,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"اللغة\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1871,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"measurementWindow\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1872,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationFrame\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1873,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"newConversation\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1874,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"persistentMemoryOff\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1875,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"customInstructionsOff\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1876,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"webAccess\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1877,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationMode\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1878,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1879,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unmatchedDimensions\\\": {\",\"sourceParagraph\":1880,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المزود\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1881,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الخطة\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1882,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"displayedModel\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1883,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"userInterfaceDetails\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1884,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1885,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"allowedClaims\\\": [\",\"sourceParagraph\":1886,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"مقارنة تمثيل المنتج الاستهلاكي\\\",\",\"sourceParagraph\":1887,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"نتيجة الجلسة النظيفة المطابقة\\\",\",\"sourceParagraph\":1888,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1889,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"prohibitedClaims\\\": [\",\"sourceParagraph\":1890,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"تفوق نموذج القاعدة النقي\\\",\",\"sourceParagraph\":1891,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"تفوق الوصول العالمي المحلي\\\",\",\"sourceParagraph\":1892,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"تفوق المنتج الدائم\\\",\",\"sourceParagraph\":1893,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1894,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nativeReachComparison\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1895,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"commonSupportComparison\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1896,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"replicationStatus\\\": \\\"موجة واحدة\\\",\",\"sourceParagraph\":1897,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":1898,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonOwnerRole\\\": \\\"محكم قابلية المقارنة\\\"\",\"sourceParagraph\":1899,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"approvedBeforePublicRanking\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1900,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1901,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1902,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1903,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"56. قاعدة قابلة للقراءة آليًا للقسم\",\"sourceParagraph\":1905,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معرّف القاعدة: NOMOS-تَدقيق-CH09-R01\",\"sourceParagraph\":1906,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ربط كل ملاحظة GEO-1000 بنظام ذكاء اصطناعي مُصَدَّر\",\"sourceParagraph\":1908,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"سجل التسجيل الذي يصف نسخة المنتج المقاسة، بما في ذلك كما يلي\",\"sourceParagraph\":1909,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المطبق:\",\"sourceParagraph\":1910,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- المزود،\",\"sourceParagraph\":1912,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- المنتج،\",\"sourceParagraph\":1913,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- واجهة المستخدم,\",\"sourceParagraph\":1914,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الخطة،\",\"sourceParagraph\":1915,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- هوية النموذج المعروضة أو المؤكدة،\",\"sourceParagraph\":1916,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الثقة في هوية النموذج،\",\"sourceParagraph\":1917,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- استرجاع التكوين والويب،\",\"sourceParagraph\":1918,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- قدرة الاستشهاد والاستخدام،\",\"sourceParagraph\":1919,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الوصول إلى الأداة والاستخدام،\",\"sourceParagraph\":1920,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- حالة الجلسة,\",\"sourceParagraph\":1921,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الذاكرة،\",\"sourceParagraph\":1922,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- التعليمات المخصصة،\",\"sourceParagraph\":1923,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- السياق السابق،\",\"sourceParagraph\":1924,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- التخصيص،\",\"sourceParagraph\":1925,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الدولة،\",\"sourceParagraph\":1926,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الموقع،\",\"sourceParagraph\":1927,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- اللغة،\",\"sourceParagraph\":1928,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- حالة النشر،\",\"sourceParagraph\":1929,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- وقت القياس،\",\"sourceParagraph\":1930,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- والتغيرات المعروفة أو المرصودة في النظام.\",\"sourceParagraph\":1931,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"اسم المزود، اسم المنتج، الملصق المعروض للطراز، الطراز الأساسي، نظام الاسترجاع\",\"sourceParagraph\":1933,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"والمنتج الموجه للمستخدم يجب ألا يُعامل كهوية قابلة للتبادل\",\"sourceParagraph\":1934,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"بشكل متبادل.\",\"sourceParagraph\":1935,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تظل توافر الميزة متميزًا عن استخدام الميزة.\",\"sourceParagraph\":1937,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ألا يتم تمثيل نتائج المنتج الحي على أنها نتائج نموذج مجمد، و\",\"sourceParagraph\":1939,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب عدم تمثيل نتائج النموذج المجمد كمنتج مستهلك كامل\",\"sourceParagraph\":1940,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تجربة.\",\"sourceParagraph\":1941,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب على المقارنات تحديد كائنها واستلام معلن\",\"sourceParagraph\":1943,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مستوى القابلية للمقارنة بناءً على الكيان المطابق، المُدخل، السكان,\",\"sourceParagraph\":1944,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"اللغة، البلد، الوقت، الجلسة، الخطة، الواجهة، الاسترجاع، الأدوات،\",\"sourceParagraph\":1945,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"سجلات المراجع وقواعد الفصل.\",\"sourceParagraph\":1946,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ألا يقوم نفس المزود أو النموذج المعروض بإنشاء تلقائي\",\"sourceParagraph\":1948,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"افتراض القابلية للمقارنة.\",\"sourceParagraph\":1949,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يمكن مقارنة مزودين مختلفين عندما تكون الشروط الموجهة للمستخدم\",\"sourceParagraph\":1951,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مصطف بما فيه الكفاية والادعاء الناتجة محدودة بما تم قياسه\",\"sourceParagraph\":1952,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"سلوك المنتج.\",\"sourceParagraph\":1953,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تؤدي تغييرات المنتج المادي خلال موجة القياس إلى إنشاء منفصل\",\"sourceParagraph\":1955,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"حالة النظام، تحت الموجة، عامل التغيير النموذجي، أو تحذير الحالة المختلطة.\",\"sourceParagraph\":1956,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تظل حقول التكوين غير المعروفة غير معروفة ويجب عدم تقديرها\",\"sourceParagraph\":1958,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"كمتحكم أو مكافئ.\",\"sourceParagraph\":1959,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يتم إصدار نسخة لكل قرار يتعلق بسجل النظام والتوافق و\",\"sourceParagraph\":1961,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ومتاحة للإسناد إلى شخص أو منظمة مسؤولة.\",\"sourceParagraph\":1962,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المكافئ التركي المعياري:\",\"sourceParagraph\":1963,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ربط كل ملاحظة GEO-1000 بسجل مسجل لنظام الذكاء الاصطناعي ذو نسخة، والذي يحتوي، إلى الحد الذي يهم، على المزود، المنتج، واجهة المستخدم، الخطة، معرف النموذج المرئي أو المؤكد، ثقة معرف النموذج، الاسترجاع وتكوين الويب، القدرة على الاستشهاد والاستخدام، الوصول إلى الأداة، حالة الجلسة، الذاكرة، التعليمات المخصصة، السياق السابق، التخصيص، البلد، الإعداد الإقليمي، اللغة، حالة النشر، وقت القياس، والتغييرات المعروفة في النظام. لا يمكن استخدام اسم المزود، اسم المنتج، تسمية النموذج المرئي، النموذج الأساسي، نظام الاسترجاع، ومنتج المستخدم بشكل متبادل. نفس المزود أو تسمية النموذج لا تخلق قابلية مقارنة تلقائية. يمكن مقارنة مزودين مختلفين من حيث سلوك المنتج المقاس عندما تكون شروط المستخدم متطابقة بما فيه الكفاية.\",\"sourceParagraph\":1964,\"language\":\"ar\"}]}}","text":"## حد الفصل\n\nالفصول الثمانية الأولى أرست ما يلي: الاستجابة الفردية ليست درجة GEO؛ التمثيل هو توزيع؛ يجب التعرف على الكيان الذي تم تدقيقه قبل ملاحظة النتائج؛ يجب أن يظل التمثيل الرسمي وواقع الكيان الموثق منفصلين؛ يجب تعريف مجموعة المستخدمين المؤهلة لكل منتج ذكاء اصطناعي؛ يجب تخصيص الملاحظات الصالحة 1,000 من خلال تصميم عينة قائم على السكان؛ يجب أن تظل البلدان واللغات الأصغر مرئية من خلال لوحات تكميلية؛ ويجب أن تظل عملية اختيار المشاركين والاستبعاد والوزن مستقلة عن محتوى الاستجابة. يجب علينا الآن تعريف اعيناتب الآخر من التجربة:\n\n> أي نظام ذكاء اصطناعي يقيسه المشاركون بالفعل؟\n\nاسم المزود؟ نموذج أساسي؟ منتج محادثة؟ واجهة ويب مجانية؟ تطبيق جوال مدفوع؟ جلسة مع تمكين البحث على الويب؟ وضع استجابة لا يستشهد بالمصادر؟ مساحة عمل للشركات مدعومة بالبيانات الداخلية؟ حساب مع تمكين الذاكرة؟ محادثة مؤقتة أم نظيفة؟ هل واجهات المستخدم المختلفة لنفس المزود هي نفس النظام؟ هل يجب قياس منتجين يستخدمان نفس عائلة النماذج بنفس الطريقة؟ حتى لو أظهر المنتج نفس اسم النموذج على الشاشة:\n\n- الاسترجاع،\n\n- اختيار المصادر،\n\n- قواعد الأمان،\n\n- التخصيص،\n\n- الوصول إلى الأدوات،\n\n- الميزات التجريبية\n\nإذا تغير، هل يمكن مقارنة النتائج؟ عندما يتم تحديث منتج الذكاء الاصطناعي في منتصف موجة القياس، هل يمكن اعتبار الردود الأولى والأخيرة في الموجة أنها جاءت من نفس النظام؟ مستخدم لديه:\n\n- البحث على الويب مفعل،\n\n- الذاكرة مفعلة،\n\n- لديه محادثات سابقة،\n\n- خطة مدفوعة\n\nالردود؛ مستخدم آخر:\n\n- البحث متوقف،\n\n- الذاكرة متوقفة،\n\n- جلسة جديدة،\n\n- خطة مجانية\n\nهل يمكن دمجه في نفس الخلية مع إجابته؟ لا. مبدأ القياس الذي وضعته الأقسام السابقة واضح: لا يوجد \"ذكاء اصطناعي\" واحد؛ ففهرس البحث، ونظام الاسترجاع، وإعادة الترتيب، ونموذج اللغة، وطبقة الاقتباس، ونظام الأمان قد تتصرف بشكل مختلف. نفس الإطار يتطلب أن يحتوي كل نتيجة قابلة للمراجعة على:\n\n- النموذج أو المنتج،\n\n- تاريخ،\n\n- البلد،\n\n- اللغة،\n\n- مجموعة الاستعلامات،\n\n- عدد التكرارات،\n\n- سجل القياس\n\nهذا القسم يطبق تلك المبادئ داخل سجل نظام الذكاء الاصطناعي. هذا القسم:\n\n- التمييز بين المزود، المنتج، النموذج، و واجهة المستخدم\n\n- مثال منتج الذكاء الاصطناعي,\n\n- مستويات ثقة هوية النموذج،\n\n- استرجاع وتكوينات الأدوات،\n\n- حالات الذاكرة والتخصيص،\n\n- الفروق في الخطة والواجهة والميزات التجريبية،\n\n- تغييرات المنتج،\n\n- تكوين النظام في وقت القياس،\n\n- مستويات القابلية للمقارنة بين المنتجات،\n\n- مقارنات نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة،\n\n- انحراف الإصدار مع مرور الوقت،\n\nيحدد. هذا الفصل لم يتطرق بعد إلى:\n\n- نظام الترجمة الكاملة ومعادلة الدلالات للمحفزات،\n\n- جميع تفاصيل لوحات المستخدمين المسيطر عليها والطبيعية,\n\n- برمجيات NOMOS وهندسة البرمجيات الخاصة بها،\n\n- تقييم الادعاءات الذرية للردود،\n\n- المعاملات النهائية للنموذج وصيغة تقييم NOMOS\n\nلا تُنهى. السؤال الرئيسي في القسم 9 هو:\n\n> قبل مقارنة ردين من نفس صياغة المُدخل، كيف نثبت أن هذه الردود تأتي فعليًا من ظروف منتج ذكاء اصطناعي قابلة للمقارنة؟\n\n## NOMOS التحدي\n\nمستخدمان لنفس المزود يسألان نفس السؤال: \"ما نوع الشركة Apple.com؟\"، المستخدم الأول:\n\n- يستخدم المنتج المجاني على الويب،\n\n- يفتح دردشة جديدة،\n\n- وقد أوقف الذاكرة.\n\n- لا يمتلك الوصول إلى الويب،\n\nيتلقى إجابة فقط باستخدام قدرة المعرفة المدمجة في المنتج. المستخدم الثاني:\n\n- باستخدام منتج محمول مدفوع،\n\n- الذاكرة مفعلة،\n\n- قد تحدث سابقًا عن Apple،\n\n- البحث على الويب مفعل،\n\nيتلقى إجابات مع مصادر حالية واستشهادات. الإجابة الأولى: \"Apple هي شركة تكنولوجيا تنتج الإلكترونيات الاستهلاكية.\" الإجابة الثانية: \"Apple هي شركة تكنولوجيا عالمية تقدم الأجهزة والبرمجيات والخدمات الرقمية. يمكنك الاطلاع على معلومات الشركة الحالية في هذه المصادر.\" كلا الإجابتين تأتيان من نفس المزود.\n\nهل هذه نتيجة لنفس النظام؟ لا. الآن فكر في مستخدمين آخرين. كلاهما يرى نفس اسم النموذج على الشاشة. في بلد أحد المستخدمين، الميزة على الويب مفعلة. في بلد المستخدم الآخر، الميزة مطفأة. في إجابة أحد المستخدمين، الروابط المصدرية مرئية. واجهة المستخدم الأخرى لا تظهر الاقتباسات حتى لو كانت تستخدم نفس المصادر. هناك نفس تسمية النموذج.\n\nهل هناك نفس خلية القياس؟ لا. الآن ضع في اعتبارك منتجين من مزودين مختلفين. كلاهما:\n\n- دردشة جديدة\n\n- الذاكرة متوقفة،\n\n- نفس اللغة،\n\n- نفس الدولة،\n\n- نفس نافذة الوقت،\n\n- تم تمكين الوصول إلى الويب,\n\n- نفس إصدار صياغة المُدخل\n\nيتم قياسها تحت هذه الظروف. وهي مبنية على نماذج أساسية مختلفة. هل يمكن مقارنتها؟ نعم، يمكن مقارنتها من حيث نتيجة مستخدم محددة. لأن موضوع المقارنة هو:\n\n> وليس ما إذا كانت تستخدم نفس النموذج الأساسي، بل ما التمثيل الذي تنتجه تحت نفس شرط المستخدم المحدد.\n\nالآن، دع نسخة المنتج تبقى دون تغيير لأول 500 من ملاحظات موجة القياس. خلال الملاحظات 500 التالية، يقوم المزود:\n\n- بتغيير نظام الاسترجاع،\n\n- قواعد الأمان،\n\n- واجهة المستخدم\n\nيقول التقرير وحده: \"اختبر مستخدمو 1,000 نفس منتج الذكاء الاصطناعي.\" في الواقع، قد يكون تم قياس حالتين مختلفتين للمنتج. النص الأول من هذا القسم هو كما يلي:\n\n> اسم المزود غير كافٍ لتحديد نظام الذكاء الاصطناعي المقاس.\n\nينص حكمه الثاني على:\n\n> اسم النموذج ليس هو كل سلوك المنتج الذي يصل إلى المستخدم.\n\nتنص الفقرة الثالثة منه على:\n\n> نفس المزود، نفس تسمية النموذج، أو نفس الشعار لا يضمنان القابلية للمقارنة.\n\nتنص المادة الرابعة على:\n\n> قد تكون المزودات المختلفة قابلة للمقارنة من حيث نتائج المستخدم إذا كانت شروط القياس متطابقة بشكل كافٍ.\n\nتنص أحكامه الخامسة على:\n\n> إذا تغير المنتج ماديًا أثناء القياس، فلا يمكن الإبلاغ عنه كنظام ثابت واحد.\n\n## 1. غرض الفصل\n\nالغرض من هذا القسم هو تحديد منتج الذكاء الاصطناعي الذي تم تدقيقه ضمن GEO-1000 مع جميع تكويناته المادية وتحديد الشروط التي يمكن بموجبها مقارنة نتائج المنتجات المختلفة. يُوحد هذا القسم التمييزات التالية:\n\n- المزود ومنتج الذكاء الاصطناعي\n\n- منتج الذكاء الاصطناعي والنموذج الأساسي\n\n- عائلة النموذج والنشر المحدد\n\n- تصنيف النموذج وهوية النموذج الموثق\n\n- واجهة المستخدم وواجهة برمجة التطبيقات (API)\n\n- المنتج الويب والمنتج المحمول\n\n- الخطة المجانية والخطة المدفوعة\n\n- المنتج الاستهلاكي والمنتج المؤسسي\n\n- الإجابة الأساسية للنموذج والإجابة المحسّنة باسترجاع المعلومات\n\n- البحث المباشر على الويب مع الاسترجاع\n\n- عرض الاقتباس مع استخدام المصدر\n\n- استخدام الأداة مع الوصول إلى الأداة\n\n- سياق الجلسة مع الذاكرة\n\n- سياسة النظام مع التعليمات المخصصة\n\n- الواقع المادي مع التخصيص\n\n- دردشة مؤقتة مع محادثة جديدة\n\n- حالة المنتج مع مرور الوقت مع اسم المنتج الثابت\n\n- تغير السلوك الملحوظ مع التحديث المعلن من مزود الخدمة\n\n- مقارنة بين نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة\n\n- مثال على منتج قابل للمقارنة ضمن نفس عائلة المنتجات\n\n- نتيجة المستخدم مقابل القدرة المجردة داخل النموذج\n\n- غياب المنتج مقابل فشل المنتج\n\n- الخطأ الفني مقابل الرفض الفعلي\n\n- نفس صياغة المُدخل مقابل نفس التجربة\n\n- نفس المتوسط مقابل نفس سلوك النظام\n\n- لقطة فورية للمنتج مقابل أدائه على المدى الطويل\n\nفي نهاية هذا القسم، يجب أن تكون كل مراجعة GEO-1000 قادرة على الإجابة على الأسئلة التالية:\n\n> أي مزود وأي منتج، وأي واجهة، وأي خطة، وأي تكوين تم قياسه؟\n\n> إلى أي مدى تم التحقق فعليًا من اسم الطراز الذي ظهر على الشاشة؟\n\n> ما حالة الويب، والاسترجاع، والاستشهاد، والذاكرة، والتخصيص، والأدوات؟\n\n> هل ظل المنتج كما هو طوال فترة القياس؟\n\n> على أي مستوى من المقارنة تم وضع نتيجتي المنتج جنبًا إلى جنب؟\n\n> هل الشيء الذي يتم مقارنته هو الطراز الأساسي، المنتج الاستهلاكي، واجهة المستخدم، أم سلسلة النظام بأكملها؟\n\n## 2. الأحكام المعيارية المركزية\n\n> يجب ربط كل ملاحظة GEO-1000 ليس فقط باسم المزود أو النموذج؛ بل يجب ربطها بسجل مسجل نظام الذكاء الاصطناعي المؤرّخ الذي يحدد مثيل منتج الذكاء الاصطناعي وقت القياس.\n\nيجب أن يحمل مثيل منتج الذكاء الاصطناعي على الأقل الحقول التالية قدر الصلة:\n\n- المزود\n\n- اسم المنتج\n\n- واجهة المستخدم\n\n- نوع المنتج\n\n- الخطة أو فئة الحساب\n\n- العلامة النموذجية الظاهرة\n\n- مستوى الثقة في معرف النموذج\n\n- إصدار المنتج أو النشر\n\n- الدولة والموقع\n\n- اللغة\n\n- الوصول عبر الويب أو الاسترجاع\n\n- ميزة الاستشهاد\n\n- الوصول إلى الأدوات\n\n- حالة الذاكرة\n\n- حالة التعليمات المخصصة\n\n- سياق الدردشة السابقة\n\n- نوع الجلسة\n\n- حالة التخصيص\n\n- وضع الأمان أو السياسة، إذا كان معروفًا\n\n- الميزات التجريبية\n\n- تاريخ القياس والوقت UTC\n\n- موجة القياس\n\n- سجل تغييرات المنتج\n\n- الثقة في الأدلة والسجلات\n\nعندما يتغير أي من هذه الحقول بشكل جوهري:\n\n- نسخة جديدة من منتج الذكاء الاصطناعي,\n\n- خلية تجريبية جديدة,\n\n- نسخة تحليلية جديدة\n\nقد يكون مطلوبًا.\n\n## 3. \"نظام الذكاء الاصطناعي\" ليس كائنًا واحدًا [K02; K03]\n\nفي هذه البروتوكول، \"نظام الذكاء الاصطناعي\" هو مصطلح عام ومرتفع المستوى. يمكن أن ينشأ استجابة مستخدم حقيقية من خلال الجمع بين عدة طبقات. سلسلة المرشح:\n\nR= F(M, O, K, Q, T, P, S, U, C, L, t)\n\nهنا:\n\n- M: نموذج أساسي أو إرشادي\n\n- O: طبقة تنسيق المنتج\n\n- K: طبقة استرجاع أو مصدر المعرفة\n\n- Q: إعادة الترتيب واختيار المصدر\n\n- T: الأدوات\n\n- P: طبقة السياسة والأمان\n\n- S: الجلسة، الذاكرة، والتخصيص\n\n- U: حساب المستخدم والخطة\n\n- C: الدولة والمنطقة\n\n- L: اللغة\n\n- t: الوقت\n\nالاستجابة التي يراها المستخدم:\n\n### R\n\nالاستجابة المرئية للمستخدم ليست بالضرورة نتيجة النموذج الأساسي وحده. لذلك، فإن الكائن الرئيسي الموجه للمستهلك الذي يتم قياسه بواسطة GEO-1000 هو:\n\n> سلوك المنتج المقدم للمستخدم، وليس تجريد النموذج.\n\nيمكن أيضًا إجراء بحث في واجهة برمجة التطبيقات أو النموذج بشكل مُسيطر عليه. هذه ليست نفس النتيجة التي تظهر في لوحة المستهلك الرئيسية.\n\n## 4. سبع طبقات لهوية نظام الذكاء الاصطناعي\n\nيجب تعريف كل نظام ذكاء اصطناعي مُدقق عبر سبع طبقات، بقدر ما تكون كل طبقة ذات صلة.\n\n### 4.1. طبقة المزود\n\nالمنظمة التي تنشر أو تدير المنتج. اسم المزود:\n\n- ليس هو نفسه\n\nمعرّف المنتج،\n\n- معرّف النموذج،\n\n- واجهة المستخدم\n\nيمكن للمزود تقديم أكثر من منتج واحد. داخل نفس المنتج، يمكن استخدام أكثر من نموذج أو نظام تنظيم.\n\n### 4.2. طبقة المنتج\n\nالمنتج التجاري أو الاستهلاكي أو المؤسسي أو التقني الذي يصل إليه المستخدم. أنواع أمثلة:\n\n- منتج الدردشة العامة\n\n- منتج الإجابة بمساعدة البحث\n\n- مساحة عمل المؤسسات\n\n- المنتج التعليمي\n\n- المساعد المدمج\n\n- واجهة برمجة التطبيقات للمطورين\n\n- منتج مخصص قائم على المعرفة\n\nاسم المنتج وحده لا يصف التكوين الكامل.\n\n### 4.3. طبقة واجهة المستخدم\n\nإنها الواجهة التي يتفاعل من خلالها المستخدم مع المنتج. ويب الجوال سطح المكتب امتداد المتصفح تكامل نظام التشغيل واجهة مدمجة ضمن المنصة\n\n### واجهة برمجة التطبيقات (API)\n\nبوابة المؤسسة واجهات مختلفة لنفس المنتج:\n\n- ميزات مختلفة\n\n- نموذج مختلف،\n\n- تمثيل مصدر مختلف،\n\n- ذاكرة مختلفة\n\nقد يتم استخدامها.\n\n### 4.4. طبقة النموذج أو محرك الاستدلال\n\nإنه النموذج أو عائلة النماذج أو نظام التوجيه المستخدم في توليد الاستجابة. معرف النموذج:\n\n- مفتوح،\n\n- مرئي جزئياً،\n\n- غير معروف،\n\n- ديناميكي\n\nمن الممكن. يمكن للمنتج توجيه استفسار المستخدم إلى نماذج مختلفة. في هذه الحالة، لا يمكن القول: 'تم قياس نموذج ثابت واحد.'\n\n### 4.5. طبقة التنسيق والمعلومات\n\nقد تتضمن ما يلي:\n\n- الاسترجاع\n\n- البحث المباشر على الويب\n\n- البحث الداخلي\n\n- تصنيف المصادر\n\n- إعادة التصنيف\n\n- اختيار الاستشهاد\n\n- استدعاء مركبة\n\n- إعادة صياغة الاستعلام\n\n- تمزيق المستندات\n\n- دمج الإجابات\n\nهذه الطبقة لها أهمية أساسية لتمثيل GEO. لأنها يمكن أن تؤثر على أي سجل:\n\n- يتم الوصول إليه،\n\n- يتم اختياره،\n\n- يتم تضمينه في الاستجابة،\n\n- يتم عرضه كمرجع\n\nيمكن التأثير عليه.\n\n### 4.6. طبقة السياسة والتخصيص\n\nقد تتضمن ما يلي:\n\n- قواعد الأمان\n\n- تعليمات النظام\n\n- سياسة المنتج\n\n- الذاكرة\n\n- تعليمات خاصة\n\n- تاريخ المستخدم\n\n- القواعد الإقليمية\n\n- العمر أو فئة الحساب\n\n- إعدادات مسؤول الشركة\n\nتؤثر هذه الطبقة على:\n\n- نطاق الاستجابة،\n\n- نغمتها،\n\n- رفضها،\n\n- توصيتها\n\nيمكن أن تتغير.\n\n### 4.7. طبقة التوزيع والزمن\n\nيشير إلى أي مما يلي يكون المنتج خاضعًا له في لحظة معينة:\n\n- ذات معنى مع\n\n- ميزة تجريبية،\n\n- التوزيع الإقليمي،\n\n- قطاع المستخدمين،\n\n- اختبار A/B\n\nيمكن أن يكون لاسم المنتج نفسه شروط توزيع مختلفة لمستخدمين مختلفين في نفس اليوم.\n\n## 5. مثال على منتج ذكاء اصطناعي\n\nوحدة النظام الأساسية داخل GEO-1000:\n\n#### مثال منتج ذكاء اصطناعي\n\nالمصطلح التشغيلي القياسي:\n\n#### مثال منتج ذكاء اصطناعي\n\nيتم تعريف مثال منتج ذكاء اصطناعي على أنه:\n\nA_i= (v, p, s, r, m, k, t, x, u, c, l, ω)\n\nيمكن تمثيله كالتالي. هنا:\n\n- v: المزود\n\n- p: المنتج\n\n- s: واجهة المستخدم\n\n- r: خطة أو فئة الحساب\n\n- m: معرف النموذج أو العلامة\n\n- k: الاسترجاع وهيكلة المعلومات\n\n- t: تكوين الأداة\n\n- x: الذاكرة، التخصيص، وحالة الجلسة\n\n- u: فئة إعداد المستخدم أو المؤسسة\n\n- c: الدولة والمنطقة\n\n- l: اللغة\n\n- ω: الوقت، النشر، وحالة الميزات التجريبية\n\nملاحظة: يجب ربط Oj بعينة منتج Ai محددة.\n\n## 6. الفرق بين عينة المنتج واسم المنتج\n\nيمكن تثبيت اسم المنتج. قد تختلف عينة المنتج. مثال: دع اسم منتج Orion AI يبقى بدون تغيير. ومع ذلك، هذان القياسان هما عينتان مختلفتان للمنتج:\n\n#### عينة المنتج 1\n\nخطة Web Free الذاكرة مغلقة الوصول إلى الويب مغلق محادثة جديدة تركية تركيا Wave 1\n\n#### عينة المنتج 2\n\nخطة Mobile Paid الذاكرة مفعلة الوصول إلى الويب مفعل سياق المحادثة السابقة متاح تركية تركيا Wave 1 يمكن أن توجد هذه تحت نفس العلامة التجارية. إنهما ليسا نفس الخلية التجريبية.\n\n## 7. مستويات الثقة في هوية الطراز\n\nلا يمكن دائمًا معرفة اسم الطراز بنفس درجة اليقين. لذلك، يمكن تسجيل هوية الطراز بالمستويات التالية.\n\n### MI-0— نموذج غير معروف\n\nغير معروف أي طراز أو عائلة طراز يستخدمها المنتج. النتيجة تُنسب فقط إلى واجهة المنتج.\n\n### MI-1— الملصق المعروض للمستخدم\n\nيكون ملصق الطراز مرئيًا في واجهة المستخدم. يتم تسجيل الملصق. لا يُفترض أنه يتحقق بالكامل من نشر الخلفية.\n\n### MI-2— عائلة الطراز الموثقة من قبل المزود\n\nتوصف وثائق المنتج الخاصة بالمزود عائلة نموذج محددة أو علاقة المنتج-النموذج. قد يظل من غير المعروف ما إذا كانت الملاحظة الفردية موجهة بدقة إلى ذلك النموذج.\n\n### MI-3— النشر المؤكد للجلسة\n\nتتحقق الجلسة من توزيع محدد لواجهة برمجة التطبيقات أو بيانات المنتج الموثوقة.\n\n### MI-4— نقطة النهاية أو النشر المحدد بالإصدار\n\nيمكن تسجيل إصدار محدد، أو نقطة نهاية، أو معرف نشر. إنه أقوى للمقارنة الخاضعة للرقابة.\n\n### MI-5— نموذج مجمد قابل لإعادة الإنتاج\n\nهناك نموذج ثابت وقابل لإعادة الإنتاج أو هيكلية للنشر. قد يكون نادراً في المنتجات الاستهلاكية الحية. إذا كانت ثقة معرف النموذج منخفضة، يجب نسب النتيجة:\n\n#### إلى سلوك المنتج\n\nلا يمكن نسبها بشكل قاطع إلى نموذج محدد.\n\n## 8. حد اسم النموذج الظاهر\n\nرؤية اسم النموذج في واجهة المستخدم أمر ذو قيمة. ومع ذلك، قد تظل الأسئلة التالية مفتوحة: هل يتم توجيه جميع الاستفسارات إلى نفس النموذج؟ هل يتغير النموذج حسب صعوبة الاستفسار؟ هل تستخدم الأمان أو الاسترجاع نموذجًا منفصلًا؟ هل يطبق المزود نفس التصنيف على التوزيعات المختلفة؟ هل يشير تصنيف النموذج فقط إلى عائلة المنتج؟ هل المستخدم جزء من تجربة تجريبية؟ لذلك، قد يكون التقرير الصحيح: “تم عرض تصنيف النموذج X في واجهة المستخدم.” بدون دليل أقوى، لا ينبغي استخدام الجملة التالية: “جميع الاستجابات يتم إنشاؤها بالتأكيد بواسطة النموذج X وحده.”\n\n## 9. نوع المنتج\n\nيجب تصنيف كل منتج ذكاء اصطناعي بنوع أساسي وأنواع ثانوية.\n\n### PT-1— منتج المحادثة العامة\n\nإنه منتج للمحادثة العامة والإجابة على الأسئلة.\n\n### PT-2— منتج قائم على البحث أو الاسترجاع\n\nيُعد البحث أو الاسترجاع مكونًا أساسيًا في توليد الإجابات.\n\n### PT-3— منتج معرفة الشركات\n\nيمكنه استخدام المستندات الداخلية أو مساحات العمل أو مصادر البيانات الخاصة.\n\n### PT-4— مساعد مدمج\n\nإنه مدمج في منتج أو منصة أخرى.\n\n### PT-5— منتج للمطورين أو API\n\nيستخدمه المطور أو التطبيق بدلاً من المستخدم النهائي.\n\n### PT-6— منتج متخصص في مجال معين\n\nتم تصميمه لمهنة أو صناعة محددة.\n\n### PT-7— منتج متعدد الوسائط\n\nتشمل المدخلات غير النصية، مثل المدخلات البصرية أو الصوتية أو المستندية، جزءًا من التجربة الرئيسية. يمكن أن يحمل المنتج أكثر من نوع واحد. يجب إجراء المقارنة ضمن نفس النوع أو ضمن نطاق صريح.\n\n## 10. سجل واجهة المستخدم\n\nيجب تسجيل السطوح المختلفة لنفس المنتج بشكل منفصل. مناطق الواجهة:\n\n- معرّف الواجهة\n\n- الويب / الهاتف المحمول / سطح المكتب / واجهة برمجة التطبيقات\n\n- نسخة التطبيق\n\n- نظام التشغيل، إن وجد\n\n- المتصفح، إذا كان ذلك ممكنًا\n\n- لغة المنتج\n\n- اختيار الطراز المرئي\n\n- توفر الأدوات\n\n- عرض الاستشهاد\n\n- ميزة تحميل الملفات\n\n- إعدادات الذاكرة\n\n- إعدادات إدارة الشركة\n\n- الميزات التجريبية\n\n- وقت القياس\n\nإذا وُجد أن واجهتي الويب والجوال متشابهتان جوهريًا، يمكن دمج النتائج. لا يجب افتراض هذه المساواة؛ يجب اختبارها.\n\n## 11. خطة وفئة الحساب\n\nقد يحتوي نوع الخطة على ميزات يمكن أن تؤثر على استجابة المستخدم. حالات الخطة:\n\n- مجاني\n\n- فرد مدفوع\n\n- مهني\n\n- شركة\n\n- التعليم\n\n- مطور\n\n- تجريبي\n\n- دعوة أو وصول محدود\n\n- غير معروف\n\nقد تختلف الخطط في المجالات التالية:\n\n- النموذج\n\n- حد الاستخدام\n\n- الوصول إلى الويب\n\n- الذاكرة\n\n- الأدوات\n\n- الاستشهاد بالمصدر\n\n- طول الاستجابة\n\n- السرعة أو الأولوية\n\n- بيانات المؤسسات\n\n- إعدادات الأمان والاحتفاظ\n\nإذا لم تتوفر معلومات عن الخطة:\n\n### PLAN_UNKNOWN\n\nيجب استخدام الحالة. لا يمكن دمج النتائج المجانية والمدفوعة بصمت كسلوك منتج واحد.\n\n## 12. الاسترجاع والوصول إلى الويب\n\nيمكن توليد استجابة الذكاء الاصطناعي في واحدة من ثلاث حالات معرفية أساسية.\n\n### KG-0— وضع المعرفة غير المحدد\n\nلا يمكن تحديد حالة الاسترجاع أو استخدام الويب.\n\n### KG-1— استجابة داخلية للنموذج\n\nاستجابة معروفة أو مفترض بقوة أنها لا تستخدم معلومات حية أو خارجية.\n\n### KG-2— استجابة مدعومة بالاسترجاع\n\nقد يكون الاسترجاع قد تم استخدامه من مصادر مفهرسة مسبقًا أو من داخل المنتج.\n\n### KG-3— استجابة مباشرة عبر الويب أو بمساعدة البحث\n\nتم استخدام الوصول إلى الويب/البحث في الوقت الفعلي أو القريب من وقت القياس.\n\n### KG-4— استجابة قائمة على المعرفة الخاصة\n\nتم استخدام مصدر بيانات خاص قدمته المؤسسة أو المستخدم.\n\n### KG-5— استجابة هجينة أو متعددة المصادر\n\nتم استخدام طبقات متعددة من المعلومات معًا. قد تنتج هذه الأنماط نتائج مختلفة في نفس المُدخل. يجب تمييزها بوضوح عند المقارنة.\n\n## 13. الوصول للاسترجاع ليس هو نفسه استخدام الاسترجاع\n\nقد يحتوي المنتج على ميزة البحث على الويب. ومع ذلك، قد لا يكون قد تم استخدامها في الإجابة المحددة. يجب تسجيل ثلاثة حقول بشكل منفصل: هل كانت الميزة متاحة؟ هل كانت الميزة مفعلة أو قابلة للتحديد؟ هل هناك دليل على أنه تم استخدامها في الإجابة المحددة؟ أمثلة على الحالات:\n\n### متاحة_لم تُستخدم\n\n### AVAILABLE_USAGE_UNKNOWN\n\n### مستخدمة_مؤكد\n\n### غير متاحة\n\n### معطلة\n\n### مجهول\n\nوجود رابط مصدر بحد ذاته يمكن أن يكون مؤشراً قوياً على الاستخدام. عدم وجود رابط مصدر لا يثبت بالضرورة أن الاسترجاع لم يُستخدم.\n\n## 14. طبقة الاقتباس\n\nاستخدام المصدر ليس هو نفسه عرض الاستشهاد. قد:\n\n- يستخدم المنتج مصدرًا لكنه قد لا يعرضه،\n\n- قد يعرض المنتج استشهادًا لكن الاستشهاد قد لا يدعم الادعاء،\n\n- قد يربط المنتج نفس المصدر بجمل مختلفة,\n\nيمكن للمستخدم إخفاء الاقتباس وفقًا لـ واجهة المستخدم. يجب أن يحتوي سجل الاقتباس على الحقول التالية: هل ميزة الاقتباس متاحة؟ هل تم عرض الاقتباس في الاستجابة المحددة؟ عدد الاقتباسات أسماء حقول المصدر تطابق الاقتباس–الادعاء الرؤية على واجهة المستخدم إمكانية توسيع الاقتباس إمكانية الوصول إلى المصدر وقت إنشاء الاقتباس المنتجات التي تعرض الاقتباسات والتي لا تعرضها لا يمكن مقارنتها مباشرة من حيث \"عدد المصادر\". أولاً، يجب شرح سلوك المنتج واختلافات الواجهة.\n\n## 15. الوصول إلى الأدوات\n\nقد يصل منتج الذكاء الاصطناعي إلى الأدوات التالية:\n\n- بحث الويب\n\n- المتصفح\n\n- الآلة الحاسبة\n\n- تنفيذ الكود\n\n- قراءة الملفات\n\n- خريطة\n\n- تقويم\n\n- قاعدة المعرفة المؤسسية\n\n- كتالوج المنتجات\n\n- واجهات برمجة التطبيقات الأخرى\n\nقد يؤثر الوصول إلى الأدوات على ردك:\n\n- مدى حداثته,\n\n- الأدلة.\n\n- نطاق الاستجابة،\n\n- الدقة\n\nسجل الأدوات:\n\n- ما إذا كانت الأداة متاحة,\n\n- ما إذا كانت نشطة,\n\n- ما إذا تم استخدامها في الرد,\n\n- ما إذا تم الاحتفاظ بنتيجة الأداة\n\nيجب عرضها.\n\n## 16. الذاكرة، التعليمات الخاصة، والتخصيص الشخصي\n\nقد تتأثر الاستجابة المرئية للمستخدم بالحقول التالية:\n\n- الذاكرة الدائمة\n\n- سجل الدردشة\n\n- تعليمات خاصة\n\n- اسم المستخدم أو الملف الشخصي\n\n- المحادثات السابقة مع العلامة التجارية\n\n- التفضيلات\n\n- الدولة والموقع\n\n- إعدادات مساحة العمل المؤسسية\n\n- التقسيم الذي يقوم به المزود\n\nيجب تسجيل هذه الحقول في ثلاث طبقات منفصلة.\n\n### 16.1. التخصيص الدائم\n\nالمعلومات المحمية عبر الحسابات أو الجلسات.\n\n### 16.2. سياق المحادثة\n\nالرسائل السابقة ضمن الدردشة الحالية.\n\n### 16.3. النظام أو الإعداد التنظيمي\n\nمسؤول أو تعليمات المنتج التي قد لا يراها المستخدم. المعلومات الكاملة قد لا تكون متاحة دائمًا. يجب تسجيل الحالات غير المعروفة صراحة.\n\n## 17. أنواع الجلسات\n\nحالات جلسة المرشح:\n\n### ST-1— محادثة قياسية جديدة\n\nمحادثة قياسية جديدة. يتم تسجيل الذاكرة أو التعليمات الخاصة بشكل منفصل.\n\n### ST-2— محادثة مؤقتة أو زائلة\n\nجلسة مؤقتة يُقصد فصلها عن السجل الدائم. يجب التحقق من الميزات الفعلية في سجل المنتج.\n\n### ST-3— محادثة قائمة\n\nهناك سياق محادثة سابقة. قد يكون ذا قيمة للوحة الطبيعية. يتم الاحتفاظ به بشكل منفصل في اللوحة المتحكمة.\n\n### ST-4— جلسة مساحة عمل للمؤسسة أو مشتركة\n\nقد تكون هناك منطقة معلومات للمؤسسة أو مشتركة.\n\n### ST-5— حالة الجلسة غير معروفة\n\nلا يمكن تحديد حالة الجلسة بشكل موثوق. إذا كان من المقرر دمج أنواع جلسات مختلفة في نفس الخلية، يجب توضيح الأساس والمنهجية والأهمية.\n\n## 18. سياسة المنتج والرفض\n\nقد لا يستجيب منتج الذكاء الاصطناعي لسؤال محدد بسبب:\n\n- أمني،\n\n- القانون،\n\n- سياسة المنتج،\n\n- القانون الإقليمي،\n\n- لا يعني أي ملاءمة من حيث العمر،\n\n- إعداد المؤسسة\n\nالسبب. الرفض:\n\n- نقص في النموذج الأساسي،\n\n- سياسة المنتج،\n\n- واجهة\n\n- قد يكون بسبب حساب المستخدم\n\nتسجل سجلات التحكم بالمستخدم الرئيسي GEO-1000 نتيجة الرفض التي تصل إلى المستخدم. ومع ذلك، إذا كان سبب الرفض معروفًا، يتم تصنيفه إضافيًا. تعتبر طبقة سياسة المنتج أيضًا جزءًا من تجربة المستخدم.\n\n## 19. الميزات التجريبية وتوزيعات A/B\n\nقد لا تقدم منتجات الذكاء الاصطناعي الحية نفس الميزات لجميع المستخدمين في نفس الوقت. المشاركون:\n\n- واجهة مستخدم مختلفة\n\n- اختلاف صياغة المُدخلات باختلاف النماذج،\n\n- ميزة ويب مختلفة،\n\n- صيغة استجابة مختلفة\n\nقد يُرى. مؤشرات الحالة التجريبية:\n\n- ملصق بيتا على الواجهة\n\n- توثيق المزود\n\n- اختلاف الميزة\n\n- اختلاف واجهة المستخدم النظامي بين المستخدمين\n\n- حدوث كسر في السلوك أثناء القياس\n\nقد يحدث. إذا كانت الميزة التجريبية غير معروفة:\n\n### EXPERIMENTAL_STATE_UNKNOWN\n\nيجب استخدامه. الاختلاف الفعلي داخل المنتج ليس عيبًا في البيانات. إنها ميزة توزيع للنظام. ومع ذلك، يجب أخذها في الاعتبار عند المقارنة.\n\n## 20. سجل نظام الذكاء الاصطناعي\n\nيجب إنشاء سجل نظام ذكاء اصطناعي لكل منتج يتم تدقيقه. يجب أن يحمل السجل ثلاث مستويات.\n\n### 20.1. سجل مقدم الخدمة والمنتج الرئيسي\n\nيشمل المناطق الدائمة نسبيًا:\n\n- المزود\n\n- اسم المنتج\n\n- نوع المنتج\n\n- واجهات المستخدم الرئيسية\n\n- الدول المصرح لها رسميًا بالوصول\n\n- فئات الخطة\n\n- سجلات اللغات المدعومة\n\n- الخصائص العامة\n\n### 20.2. سجل منتج موجة القياس\n\nلموجة محددة:\n\n- إصدار المنتج،\n\n- ميزات الخطة،\n\n- تسميات الطراز،\n\n- ميزات الويب والأدوات،\n\n- سلوك الذاكرة،\n\n- حالة الوصول،\n\n- التحديثات المعروفة\n\nيتم تسجيلها.\n\n### 20.3. سجل نظام مستوى الملاحظة\n\nتمت الملاحظة فعليًا لكل مشارك:\n\n- واجهة\n\n- تسمية الطراز،\n\n- الخطة،\n\n- استخدام المركبة،\n\n- استشهاد،\n\n- الجلسة،\n\n- التخصيص،\n\n- الوقت\n\nيحمل الحقول. السجل الرئيسي وحده لا يمكنه إزالة الاختلافات على مستوى الملاحظة.\n\n## 21. بصمة تكوين النظام\n\nيمكن إنشاء بصمة تكوين النظام لتسهيل قابلية المقارنة لنموذج AI معين. الحقول المرشحة:\n\nSCF= H(canonicalise(p, s, r, m, k, t, x, c, l, w))\n\nهنا، H هي الدالة التي تنتج قيمة النزاهة من الحقول المرقمة بالإصدار. البصمة:\n\n- ما إذا كانت ملاحظتان تنتميان إلى نفس التكوين،\n\n- ما إذا كانت هناك تغييرات جوهرية في الموجة\n\nيمكن أن تساعد في التعرف عليها. البصمة: لا تثبت النموذج الخلفي الحقيقي، ولا تجعل الطبقات التي لم يكشف عنها المزود مرئية. إنها تعزز فقط ما إذا كان التكوين المسجل قد تم تغييره لاحقًا.\n\n## 22. ما هي القابلية للمقارنة؟\n\nيُعتبر نتيجتان قابلتين للمقارنة عندما:\n\n> يمكن تفسير الفرق بينهما بشكل كافٍ من خلال سلوك المنتج الذي يتم مراقبته بدلاً من الاختلافات غير ذات الصلة في تصميم القياس.\n\nالقابلية للمقارنة ليست مساواة مطلقة. منتجات الذكاء الاصطناعي المختلفة:\n\n- النموذج،\n\n- المزود،\n\n- واجهة المستخدم.\n\nليس من الضروري أن تكون جميعها متطابقة. ومع ذلك، يجب أن تكون الشروط المادية ذات الصلة بالمقارنة:\n\n- المعادلة،\n\n- التصنيف الطبقي،\n\n- التسجيل،\n\n- النمذجة في التحليل\n\nمطلوب.\n\n## 23. يجب تحديد موضوع المقارنة مسبقًا\n\nيمكن لنفس البيانات أن تجيب على أسئلة مقارنة مختلفة.\n\n### 23.1. مقارنة منتجات المستخدم\n\n\"أي منتج استهلاكي يقدم تمثيلًا أكثر دقة تحت نفس ظروف المستخدم؟\" الكائن الذي تتم مقارنته هو سلسلة المنتج بأكملها.\n\n### 23.2. مقارنة النماذج\n\n\"أي نموذج يقدم استجابة أكثر دقة تحت نفس المُدخل الخاضع للرقابة والظروف الخالية من الأدوات؟\" قد يكون الوصول إلى API أو النموذج الثابت مطلوبًا.\n\n### 23.3. مقارنة الاسترجاع\n\n“هل هناك فرق بين الوضع الذي يمكن الوصول إليه عبر الويب والوضع غير القابل للوصول لنفس المنتج؟” يتم الحفاظ على النموذج والظروف الأخرى ثابتة قدر الإمكان.\n\n### 23.4. مقارنة الخطة\n\n“هل يرى المستخدمون المجانيون والمدفوعون نفس تمثيل العلامة التجارية؟” الفرق في الخطة هو موضوع التدقيق.\n\n### 23.5. مقارنة الواجهة\n\n“هل ينتج المنتج على الويب والهاتف المحمول تمثيلات مختلفة تحت نفس الظروف؟”\n\n### 23.6. مقارنة الوقت\n\n«هل تغير تمثيل نفس المنتج عبر موجات مختلفة؟» يجب فصل تغييرات المنتج والتعداد السكاني. بدون تحديد سؤال المقارنة: «المنتج A أفضل من المنتج B.» هو واسع جدًا.\n\n## 24. أبعاد المقارنة\n\nعند مقارنة منتجين أو موجتين، يجب تقييم المجالات التالية:\n\n- الكيان الذي تم تدقيقه\n\n- إصدار حزمة الواقع\n\n- معرّف الإصدار والإصدار\n\n- اللغة والمنطقة\n\n- البلد\n\n- السكان المستهدفون\n\n- مصدر العينة\n\n- تركيب المشاركين\n\n- نوع الجلسة\n\n- الذاكرة\n\n- تعليمات خاصة\n\n- المحادثة السابقة\n\n- خطة المنتج\n\n- واجهة المستخدم\n\n- تصنيف النموذج\n\n- حالة الاسترجاع/الويب\n\n- الأدوات\n\n- ميزة الاستشهاد\n\n- وقت القياس\n\n- تحديثات المنتج\n\n- قاعدة التحكيم\n\n- حالات النتائج\n\n- الوزن\n\nلا تحتاج جميع الأبعاد إلى أن تكون متماثلة. الأبعاد المختلفة تحد من نطاق المقارنة.\n\n## 25. مستويات القابلية للمقارنة\n\n### CP-0— غير قابلة للمقارنة\n\nشروط قياس المادة غير معروفة أو غير متسقة بشكل كبير. لا يمكن إجراء مقارنة مباشرة للأداء.\n\n### CP-1— التواجد الوصفي المشترك\n\nهناك نتائج من منتجين أو موجتين. ومع ذلك:\n\n- السكان،\n\n- مُدخل,\n\n- الوقت،\n\n- الجلسة\n\nليست متساوية. يمكن إجراء عرض على الجانب الوصفي فقط.\n\n### CP-2— متوافقة جزئيًا\n\nبعض الحقول الأساسية متطابقة. الفروقات المادية مستمرة. يمكن إجراء مقارنة محدودة.\n\n### CP-3— مقارنة المستخدم-الواجهة المتطابقة\n\nنفس الكيان، نفس إصدار المُدخل، نفس اللغة/البلد، مجتمع مستخدم مشابه، نفس نافذة الوقت، ميزات المنتج المسجلة متاحة. نتائج المنتجات الاستهلاكية قابلة للمقارنة.\n\n### CP-4— مقارنة متحكم بها ومتطابقة\n\nبالإضافة إلى ذلك:\n\n- الجلسة،\n\n- الذاكرة،\n\n- التخصيص،\n\n- الاسترجاع،\n\n- الأدوات،\n\n- خطة\n\nمتطابقة بطريقة خاضعة للرقابة أو مفتوحة. يوفر مقارنة أقوى للمنتج أو الميزة.\n\n### CP-5— مقارنة مكررة ومعايرة\n\nالمقارنة:\n\n- في موجات متعددة،\n\n- مع مستخدمين أو عينات مستقلة،\n\n- مع نفس التقييم المعياري\n\nتم التكرار؛ لقد تم معايرة التغيرات وتغييرات المنتج. هذه المستويات ليست \"درجة الدقة العلمية\". إنها تشير إلى الحد الذي يمكن لادعاء المقارنة تحمله.\n\n## 26. ماذا تفعل في حالة CP-0؟\n\nإذا لم يكن بالإمكان مقارنة منتجين، فإن النتائج لا يتم تجاهلها. يمكن الإبلاغ عنها بشكل منفصل:\n\n- «هذه هي نتيجة نطاق الوصول الطبيعي للمنتج أ.»\n\n- هذا هو نتيجة المنتج ب تحت مستخدمين مختلفين وظروف المنتج المختلفة.\n\nومع ذلك: لا يمكن القول، \"أ أفضل من ب بمقدار 12 نقطة.\" إن عدم القابلية للمقارنة ليس فشلاً، بل هو حد من حدود الطريقة.\n\n## 27. القابلية للمقارنة لنفس المزود\n\nلا يمكن مقارنة النتائج من نفس المزود تلقائيًا. قد تكون هناك الاختلافات التالية:\n\n- المنتج\n\n- الخطة\n\n- النموذج\n\n- الوصول إلى الويب\n\n- واجهة\n\n- الذاكرة\n\n- بيانات المؤسسات\n\n- توزيع الدولة\n\n- ميزة تجريبية\n\n- الوقت\n\nيجب أيضًا تقييم مقارنة نفس المزود وفقًا لمستوى CP.\n\n## 28. القابلية للمقارنة لمزودين مختلفين\n\nمنتجات المستخدمين التي تنتمي إلى مزودين مختلفين:\n\n- نفس الفئة المستهدفة,\n\n- نفس المحفز,\n\n- نفس الوقت،\n\n- مماثل واجهة المستخدم\n\n- تكوين المنتج واضح\n\nيمكن مقارنته أدناه. كونك مزودًا مختلفًا لا يمنع المقارنة. ومع ذلك، فإن الاختلافات في الميزات تحدد ما تقيسه المقارنة. على سبيل المثال: يستخدم المنتج أ الويب المباشر. المنتج ب لا يستخدمه. يمكن أن يجيب الناتج على هذا السؤال: 'أي من سلسلتي المنتجين المقدمتين للمستخدم يوفر تمثيلًا أكثر دقة؟' ولا يجيب مباشرة على هذا السؤال: 'أي نموذج أساسي أكثر معرفة؟'\n\n## 29. مقارنة المنتجات المدعومة بالويب وغير المدعمة به\n\nيمكن إجراء مقارنتين منفصلتين.\n\n### 29.1. مقارنة المنتجات الطبيعية\n\nيتم قياس كل منتج في ظروف المستخدم الحقيقي الافتراضية. المنتج الذي يستخدم الويب يستخدم الويب. والذي لا يستخدمه لا يستخدمه. النتيجة: إنها مقارنة لتجربة المنتج الحقيقي للمستهلك.\n\n### 29.2. مقارنة مطابقة للميزات\n\nإذا أمكن، كلا المنتجين:\n\n- تم قياسهما في حالة فتح الويب،\n\n- وحالة إغلاق الويب\n\nكل على حدة أيضاً. هذا يمكن أن يفصل تأثير الاسترجاع بشكل أفضل. قد لا يقدم كل منتج نفس الخيارات. الوضع المفقود:\n\n### تسجَّل كغير متاح\n\nيجب أن يظل هذا الوضع صريحًا.\n\n## 30. المنتجات التي تظهر ولا تظهر الاستشهادات\n\nبالنسبة للمنتج الذي لا يملك ميزة الاستشهاد: من الممكن إعطاء \"صفر استشهاد\". ومع ذلك، يجب توضيح معناه: قد يكون المنتج لا يستشهد بالمصادر. ولا يمكن التأكد من أنه لا يستخدم أي مصادر. تغطية الاستشهاد ودقة التغطية هما نتائج منفصلة. يجب عمل مقارنة الاستشهاد فقط بين المنتجات التي تدعم الاستشهاد أو مع حالة ميزة منفصلة.\n\n## 31. نطاق الوصول الطبيعي المقارنة\n\nيتم قياس كل منتج ضمن عدد السكان الفعلي الذي يصل إليه. الميزة: يظهر التأثير العالمي الطبيعي للمنتج. القيد: عدد السكان مختلف، وقد تختلف توزيعات الدول واللغات. درجات نطاق الوصول الطبيعي: توضح ما يفعله المنتج ضمن السكان الذين يصل إليهم. لا يجب استخدامها بمفردها في تصنيف تفوق المنتج مباشرة.\n\n## 32. مقارنة على أساس مشترك\n\nيتم استخدام شريحة الوصول المشتركة للمنتجات التي تمت مقارنتها. الميزة:\n\n- نفس الدولة،\n\n- نفس اللغة،\n\n- نفس حالة المستخدم\n\nيوفر مقارنة أكثر عدلاً. القيد: يحافظ على الفارق الفعلي في الوصول العالمي للمنتجات، قد يكون الكون المشترك ضيقًا جدًا. يجب نشر درجة قاعدة المقارنة المشتركة مع درجة نطاق الوصول الطبيعي.\n\n## 33. مقارنة المستخدمين المزدوجة\n\nإذا قام نفس المستخدم باختبار منتجين أو أكثر من منتجات الذكاء الاصطناعي، يمكن التحكم في خصائص المستخدم. ومع ذلك:\n\n- ترتيب المهام,\n\n- استدعاء الإجابة,\n\n- الألفة مع المنتج,\n\n- الملف الشخصي الخاص بالمستخدمين الذين يمكنهم الوصول إلى جميع المنتجات\n\nيمكن أن يخلق تحيزًا. في تصميم مزدوج:\n\n- يجب أن يكون ترتيب المنتج عشوائيًا،\n\n- يجب عدم مشاركة الردود السابقة\n\nيجب الحفاظ على نفس تبعية المستخدم في التحليل.\n\n## 34. مقارنة المستخدم المستقل\n\nيتم اختبار كل منتج بواسطة مستخدمين مختلفين، ولكن يتم اختيارهم من نفس الإطار السكاني. الميزة: يتم تقليل تلوث المهمة، ويمكن اختيار مستخدمين للمنتج أكثر طبيعية. القيد: قد لا تكون مجموعات المستخدمين متساوية تمامًا. يلزم الوزن والتصنيف. يمكن فصل نتائج المستخدمين المزدوجين والمستقلين ولكنها تظل مكملة.\n\n## 35. قابلية مقارنة الوقت\n\nعند مقارنة نتائج اليوم لمنتج ذكاء اصطناعي مع النتائج السابقة، يجب فحص التغييرات التالية:\n\n- النموذج\n\n- إصدار المنتج\n\n- الويب/البحث\n\n- الخطة\n\n- وصول الدولة\n\n- دعم اللغة\n\n- مُدخل\n\n- واقع الكيان\n\n- التحكيم\n\n- إطار السكان\n\n- الوزن\n\nقد لا ينشأ الفرق الزمني فقط من منتج الذكاء الاصطناعي.\n\n## 36. أنواع تغييرات المنتج\n\n### UC-1— التغيير الصغير الموثَّق\n\nتغيير صغير كشف عنه المزود وتم تقييمه على أنه لا يغير جوهريًا موضوع القياس.\n\n### UC-2— التغيير المادي الموثَّق\n\nتغيير جوهري موصوف في النموذج أو الاسترجاع أو الواجهة أو الميزة.\n\n### UC-3— تغيير السلوك الملحوظ\n\nحتى إذا لم يكن هناك إعلان رسمي، يتم ملاحظة سلوك منظم أو تغيير في الواجهة.\n\n### UC-4— تغيير الوصول أو الخطة\n\nتغييرات في الدولة أو الخطة أو وصول المستخدم.\n\n### UC-5— حدث التغيير غير معروف\n\nهناك انقطاع في سلوك القياس. لم يمكن التحقق من السبب.\n\n### UC-6— استبدال المنتج أو التقاعد\n\nانتهى منتج أو نموذج قديم وتم استبداله بهيكل آخر. نوع التغيير يحد من مقارنة السلاسل الزمنية.\n\n## 37. تغيير المنتج ضمن موجة القياس\n\nإذا حدث تغيير مادي خلال الموجة، تتوفر الخيارات التالية: يمكن إيقاف الموجة وإعادة تشغيلها. يمكن عمل موجات فرعية منفصلة قبل وبعد التغيير. يمكن نمذجة التغيير كعامل تجريبي. تُصنف الموجة على أنها حالة نظام مختلط. الهيكل التالي محظور: دمج جميع الردود كما لو كانت نتيجة منتج واحد ثابت على الرغم من معرفة التغيير.\n\n## 38. يمكن أن يتغير السلوك دون تغيير المنتج\n\nحتى لو لم يعلن المزود عن تحديث صريح، قد تتغير النتيجة. الأسباب المحتملة:\n\n- تغيير في فهرس الاسترجاع\n\n- تحديث الموارد\n\n- ظهور محتوى جديد على الويب\n\n- تغيير في إعادة الترتيب\n\n- اختبار A/B\n\n- التوزيع الإقليمي\n\n- سياسة الأمان\n\n- توجيه حركة المرور\n\nلذلك، لا يمكن القول، \"لم يقم المزود بالتحديث، النظام بالتأكيد كان هو نفسه.\" يجب أيضًا فحص أدلة القياس وتحليل السلوك.\n\n## 39. المنتج الحي والنموذج المجمد\n\nهناك كائنان بحثيان مختلفان.\n\n### 39.1. تدقيق المنتج الحي\n\nيقيس ما يراه المستخدمون الحقيقيون على واجهة المستهلك الحقيقي. الميزة:\n\n- يعرض التجربة الحقيقية،\n\n- المصدر الحقيقي،\n\n- السياسة الحقيقية،\n\n- الواجهة الحقيقية\n\nالقيود: أنها متغيرة، وقد يكون الاستنساخ الكامل صعبًا.\n\n### 39.2. تدقيق النموذج المجمد\n\nيتم إجراء تكرار مضبوط تحت إصدار أو نقطة نهاية ثابتة. الميزة:\n\n- يوفر إمكانية إعادة الإنتاج،\n\n- السيطرة التجريبية\n\nالقيود: قد لا تمثل المنتج الاستهلاكي الحقيقي بشكل كامل. الطبقة السكانية الرئيسية لـ NOMOS GEO-1000 تعتمد على المنتج المستخدم مباشرة من قبل المستخدمين. تدقيق النموذج المجمد هو عمل مخبري تكميلي.\n\n## 40. عدم توفر المنتج والنتائج التقنية\n\nيجب الاحتفاظ بالحالات التالية بشكل منفصل:\n\n### AR-1— المنتج غير متوفر\n\nالمنتج غير متوفر للبلد أو لمجموعة المستخدمين. هذا نتيجة لنطاق الوصول.\n\n### AR-2— الحساب أو الخطة غير مؤهل\n\nالخطة أو حالة الحساب المعينة للمشارك غير مؤهلة. قد يكون هناك مشكلة في العينة أو تعيين المهام.\n\n### AR-3— فشل تقني مؤقت\n\nحدث خطأ تقني مؤقت. يجب أن يكون بروتوكول إعادة المحاولة محددًا مسبقًا.\n\n### AR-4— حد معدل الاستخدام أو التقييم\n\nتم الوصول إلى حصة الاستخدام أو حدود المعدل. قد يكون جزءًا من تجربة المستخدم الحقيقية.\n\n### AR-5— رفض النظام\n\nتم رفض مهمة المنتج بسبب السياسة أو المحتوى. هذا نتيجة صحيحة للنظام.\n\n### AR-6— لا يوجد مخرج قابل للاستخدام\n\nلم يتم توليد أي استجابة قابلة للاستخدام.\n\n### AR-7— فشل الوصول غير معروف\n\nلماذا لم يكن بالإمكان تحديد ذلك. لا يمكن دمج هذه الحالات في نفس صندوق \"عدم الرد\".\n\n## 41. قاعدة إعادة المحاولة التقنية\n\nيمكن إعادة المحاولة في حالة حدوث خطأ تقني مؤقت أو انقطاع في الاتصال. ومع ذلك:\n\n- إذا لم يكن الرد من الذكاء الاصطناعي مرغوبًا،\n\n- حدث رفض،\n\n- تم إنتاج معلومات غير صحيحة\n\nلا يمكن إعادة المحاولة لهذه الأسباب. إعادة المحاولة التقنية:\n\n- نفس المستخدم،\n\n- نفس المنتج،\n\n- نفس التكوين،\n\n- يجب أن تتم في الفترة المحددة مسبقًا.\n\nيجب أيضًا تسجيل أول حادث فني.\n\n## 42. مصفوفة المقارنة\n\nيمكن أن يكون سجل المقارنة الأساسي لمنتجين ما كما يلي:\n\nيمكن عرض هذه النتائج جنبًا إلى جنب. ومع ذلك: \"النموذج الأساسي من المنتج B أفضل.\" لا يمكن قوله. قد تنبع الفروقات من سلسلة المنتج بأكملها.\n\n## 43. حالة مقارنة APPLE.COM الاصطناعية\n\nعرض منهجية اصطناعية / المنتجات، الردود، والنتائج أدناه كلها خيالية تمامًا. ولا تمثل أداء شركة أبل الحقيقية أو أي مزود ذكاء اصطناعي حقيقي. لنأخذ ثلاثة أمثلة اصطناعية للمنتجات.\n\n#### مثال المنتج A\n\nالمزود: أوريون المنتج: أوريون تشات الواجهة: ويب الخطة: مجانية تصنيف النموذج: أوريون ستاندرد ثقة النموذج: MI-1 الوصول إلى الويب: مغلق الذاكرة: مغلقة الجلسة: جديدة اللغة: التركية المنطقة: تركيا الموجة: W1 الرد: \"آبل شركة أمريكية للتكنولوجيا تنتج الهواتف وأجهزة الكمبيوتر.\"\n\n#### عينة المنتج ب\n\nالمزود: أوريون المنتج: أوريون تشات الواجهة: موبايل الخطة: مدفوعة تصنيف النموذج: أوريون برو ثقة النموذج: MI-1 الوصول إلى الويب: مفتوح الاستشهاد: مفتوح الذاكرة: مفتوحة المحادثة السابقة: عن آبل اللغة: التركية المنطقة: تركيا الموجة: W1 الرد: \"آبل شركة تكنولوجيا عالمية تقدم الأجهزة والبرمجيات والخدمات الرقمية. يمكن العثور على المعلومات الحالية عن الشركة في هذه المصادر.\"\n\n#### عينة المنتج ج\n\nالمزود: هيليوس المنتج: هيليوس البحث الواجهة: الويب الخطة: مجانية تصنيف النموذج: غير معروف ثقة النموذج: MI-0 الوصول إلى الويب: مفتوح الاستشهاد: مفتوح الذاكرة: لا شيء الجلسة: جديدة اللغة: التركية المنطقة: تركيا الموجة: W1 الاستجابة: \"آبل هي شركة تكنولوجيا أمريكية تطور أجهزة استهلاكية وأنظمة تشغيل وخدمات رقمية.\"\n\n### 43.1. مقارنة بين A و B\n\nهم نفس المزود. ومع ذلك:\n\n- الخطة،\n\n- الواجهة،\n\n- تسمية الطراز،\n\n- الويب،\n\n- الذاكرة،\n\n- المحادثة السابقة\n\nمختلف. يمكن أن يكون مستوى المقارنة CP-1 أو CP-2. لا يمكن عزو الفرق في الاستجابة فقط إلى اختلاف النموذج الأساسي.\n\n### 43.2. مقارنة بين A و C\n\nهم مزودون مختلفون. ومع ذلك:\n\n- جلسة جديدة،\n\n- الخطة المجانية،\n\n- واجهة الويب،\n\n- نفس اللغة/البلد،\n\n- نفس الموجة\n\nمن حيث بعض الشروط تتطابق. الوصول إلى الويب مختلف. المقارنة: يمكن القيام بها كنتيجة طبيعية لمنتج للمستهلك. لا يمكن القيام بها كقدرة أساسية للنموذج.\n\n### 43.3. مقارنة بين B و C\n\nكلا المنتجين يقدمان الوصول إلى الويب وتمكين الاستشهادات. ومع ذلك، يمتلك B ذاكرة ومحادثات سابقة، بينما C لا يمتلك ذلك. تجربة المستخدم للمنتجات قابلة للمقارنة. ليست مقارنة منتج نظيفة ومتحكم فيها.\n\n### 43.4. تكرار محسوب\n\nفي المنتج B:\n\n- تم إيقاف تشغيل الذاكرة،\n\n- تم بدء محادثة جديدة،\n\n- تم إيقاف التعليمات الخاصة،\n\nالويب يظل مفعلًا. يتم قياس C تحت نفس الظروف. مستوى المقارنة: CP-3، أو CP-4 مع وجود تحكم إضافي كافٍ. يوضح هذا المثال:\n\n> المزود نفسه لا يقدم مقارنة قريبة؛ قد تكون مقدمو الخدمات المختلفون المسجلون جيدًا أكثر قابلية للمقارنة.\n\n## 44. حالة تغيير المنتج الاصطناعي\n\n### مثال اصطناعي\n\nيستهدف Orion Chat W1 موجة مراقبات 1,000. في أول مراقبات 480:\n\n- نسخة المنتج: 6.1\n\n- ميزة الويب: يدوي\n\n- النسبة: محدودة\n\nفي الملاحظات التالية 520:\n\n- نسخة المنتج: 6.2\n\n- الميزة على الويب: تلقائية\n\n- النسبة: موسعة\n\nليكن كذلك. النتيجة الفردية: إذا تم حسابها على أنها \"درجة Orion Chat W1\"، يتم خلط حالتين مختلفتين للنظام. الخيارات الصحيحة:\n\n#### الخيار 1\n\nW1A: أول 480 W1B: التالي 520 يتم الإبلاغ عنها بشكل منفصل.\n\n#### الخيار 2\n\nالموجة غير مستمرة. تُؤخذ ملاحظات جديدة 1,000 في الإصدار 6.2.\n\n#### الخيار 3\n\nيتم الاحتفاظ بالإصدار كعامل تجريبي صريح في التحليل الإحصائي. الخيار غير الصحيح: يتم إزالة التحديث من التقرير وتُعرض جميع الملاحظات كمنتج ثابت واحد.\n\n## 45. الحد الأدنى لسجل نظام الذكاء الاصطناعي\n\nيجب أن يحتوي كل ملاحظة على الحقول التالية على الأقل:\n\n- NOMOS معرف نظام الذكاء الاصطناعي\n\n- المزود\n\n- المنتج\n\n- الواجهة\n\n- الخطة\n\n- نوع المنتج\n\n- العلامة النموذجية الظاهرة\n\n- مستوى ثقة النموذج\n\n- البلد\n\n- الموقع\n\n- اللغة\n\n- نوع الجلسة\n\n- حالة الذاكرة\n\n- حالة التعليمات المخصصة\n\n- حالة المحادثة السابقة\n\n- ميزة الاسترجاع/الويب\n\n- حالة استخدام الاسترجاع\n\n- حالة الاقتباس\n\n- حالة الأداة\n\n- حالة الميزة التجريبية\n\n- UTC الوقت\n\n- الموجة\n\n- بصمة النظام\n\n- أحداث التغيير\n\n- مصدر الدليل\n\n- مالك السجل\n\nإذا كان حقل المادة غير معروف، لا يمكن تركه فارغًا. يجب استخدام حالة غير معروف.\n\n## 46. بطاقة المقارنة الدنيا\n\nعند مقارنة منتجين أو موجتين، يجب أن يظهر السجل العام:\n\n- سؤال مقارنة\n\n- مستوى المقارنة\n\n- السكان المستهدفون الشائعون\n\n- نطاق الوصول الطبيعي الاختلافات\n\n- مساواة المستخدمين\n\n- اللغة والبلد\n\n- وقت القياس\n\n- المنتج، الخطة، والواجهة\n\n- ثقة هوية النموذج\n\n- الفرق بين الويب والاسترجاع\n\n- الاختلاف في الذاكرة والتخصيص\n\n- الاختلاف في الأداة\n\n- الاختلاف في العينة\n\n- طريقة التقييم\n\n- قيود المادة\n\n- المقاييس القابلة للمقارنة مباشرة\n\n- المجالات غير القابلة للمقارنة\n\nلا ينبغي نشر رقم واحد أو ترتيب بدون هذه البطاقة.\n\n## 47. قاعدة القابلية للمقارنة\n\nيجب على المدقق الإجابة على هذه الأسئلة الأربعة: هل تم سؤال الشيء نفسه؟ هل تم قياس نفس الكون البشري؟ هل تم تطبيق نفس ظروف المستخدم؟ هل تم استخدام نفس الوقت ونظام التقييم؟ كل من هذه الأسئلة:\n\n- تمامًا،\n\n- جزئيًا،\n\n- لا,\n\n- غير معروف\n\nيتم تصنيفه على هذا النحو. يتم تحديد مستوى المقارنة وفقًا لذلك.\n\n## 48. الأحكام الإلزامية المعيارية\n\n**CH09-N01**\n\nيجب ربط كل ملاحظة GEO-1000 بتسجيل مسجل نظام الذكاء الاصطناعي النسخي.\n\n**CH09-N02**\n\nلا يمكن استخدام اسم المزود كهوية كاملة لمنتج الذكاء الاصطناعي المقاس.\n\n**CH09-N03**\n\nيجب فصل المنتج واجهة المستخدم والخطة والطراز والاسترجاع والأداة والجلسة وطبقات التخصيص عن بعضها البعض.\n\n**CH09-N04**\n\nلا يمكن تقديم تسمية الطراز على واجهة المستخدم كهوية نموذج خلفية مؤكدة.\n\n**CH09-N05**\n\nيجب تسجيل مستوى الثقة في هوية الطراز من MI-0 إلى MI-5 أو من خلال حالة معرّفة علنًا مكافئة.\n\n**CH09-N06**\n\nإذا لم يمكن التحقق من هوية الطراز، يجب نسب النتيجة فقط إلى المنتج و واجهة المستخدم.\n\n**CH09-N07**\n\nالمنتجات التي تنتمي إلى نفس المزود لا تُعتبر تلقائيًا نفس الخلية التجريبية.\n\n**CH09-N08**\n\nقد تكون المنتجات التي تنتمي إلى مزودين مختلفين قابلة للمقارنة عندما تتطابق المواد المستخدمة وشروط التجربة.\n\n**CH09-N09**\n\nلا يمكن دمج واجهات منتجات الويب، والهاتف المحمول، وواجهة المكتب، والمضمنة، وواجهة برمجة التطبيقات دون وصف.\n\n**CH09-N10**\n\nيجب تسجيل الخطط المجانية، والمدفوعة، والمؤسسية، والتعليمية، وخطط المطورين كمصطلحات منتج منفصلة.\n\n**CH09-N11**\n\nإذا كانت الخطة غير معروفة، يجب أن تحمل النتيجة حالة PLAN_UNKNOWN.\n\n**CH09-N12**\n\nلا يمكن اعتبار توفر ميزة الاسترجاع أو الويب دليلًا على أنه تم استخدامها في إجابة معينة.\n\n**CH09-N13**\n\nيجب تسجيل الوصول إلى الاسترجاع، واستخدام الاسترجاع، والنسب بمحددات منفصلة.\n\n**CH09-N14**\n\nلا يمكن اعتبار المنتج الذي لا يظهر نسبًا على أنه لم يستخدم أي موارد تلقائيًا.\n\n**CH09-N15**\n\nيجب فحص الاستشهادات الخاصة بالمنتج الذي يتم الاستشهاد به بشكل منفصل من حيث دعم الادعاء.\n\n**CH09-N16**\n\nيجب تسجيل الوصول إلى الأدوات واستخدام الأدوات في إجابات محددة بشكل منفصل.\n\n**CH09-N17**\n\nيجب تسجيل الذاكرة والتعليمات الخاصة والدردشات السابقة والإعدادات الخاصة بالشركة بشكل منفصل قدر الإمكان.\n\n**CH09-N18**\n\nلا يمكن افتراض أن حالة التخصيص غير المعروفة تشبه جلسة نظيفة.\n\n**CH09-N19**\n\nلا يمكن دمج الجلسات الجديدة، أو المؤقتة، أو الحالية، أو جلسات بيئة العمل المؤسسية دون تفسير.\n\n**CH09-N20**\n\nيجب أن تحمل نتائج عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية و عينة اختبار في ظروف منضبطة حالة المنتج بشكل منفصل.\n\n**CH09-N21**\n\nإذا كانت ميزة تجريبية أو توزيع A/B في المنتج جوهرية، فيجب الاحتفاظ بها في سجل الملاحظة.\n\n**CH09-N22**\n\nإذا حدث تغيير جوهري في المنتج خلال الموجة، فيجب تقسيم الموجة إلى نسخ فرعية منفصلة، أو إعادة تشغيلها، أو يجب نمذجة التغيير بشكل صريح في التحليل.\n\n**CH09-N23**\n\nلا يمكن تخزين تغيير معروف في المنتج كما لو أن جميع الملاحظات جاءت من نظام ثابت واحد.\n\n**CH09-N24**\n\nلا يمكن اعتبار عدم قيام المزود بشرح تحديث ما دليلاً قاطعًا على أن المنتج لم يتغير.\n\n**CH09-N25**\n\nلا يمكن تقديم نتيجة منتج تجاري حي كما لو كانت نتيجة نموذج قاعدة بيانات مجمدة.\n\n**CH09-N26**\n\nلا يمكن تقديم نتيجة نموذج مجمد في المختبر على أنها أداء منتج يستخدمه مستخدم حقيقي.\n\n**CH09-N27**\n\nيجب تسجيل غياب المنتج، أو خطأ تقني، أو حد الاستخدام، أو رفض النظام، أو عدم وجود نتيجة بحالات منفصلة.\n\n**CH09-N28**\n\nلا يمكن أن يكون الرد الخاطئ أو السلبي للذكاء الاصطناعي سببًا لإعادة المحاولة التقنية.\n\n**CH09-N29**\n\nيجب تحديد موضوع المقارنة قبل جمع البيانات.\n\n**CH09-N30**\n\nيجب أن يكون مستوى قابلية المقارنة بين منتجين مرئيًا في النتائج العامة.\n\n**CH09-N31**\n\nلا يمكن إنشاء تصنيف محدد للمنتج من نتائج CP-0 أو CP-1.\n\n**CH09-N32**\n\nاستخدام صياغة المُدخل نفسها بمفردها لا يخلق تجربة قابلة للمقارنة.\n\n**CH09-N33**\n\nفي المقارنات، يجب فحص الكيان المستهدف، وحزمة الحقيقة، وصياغة المُدخل، واللغة، والبلد، والوقت، والسكان، والجلسة، والمنتج، وطريقة التقييم معًا.\n\n**CH09-N34**\n\nلا يمكن تصنيف نتائج نطاق الوصول الطبيعي مباشرة بدون شرح لأنها تنتمي إلى جماهير مستهدفة مختلفة.\n\n**CH09-N35**\n\nلا يمكن عرض نتيجة قاعدة المقارنة المشتركة كنتيجة الوصول العالمية الفعلية للمنتج.\n\n**CH09-N36**\n\nيمكن إجراء مقارنة بين المنتجات المدعومة بالويب والخالية من الويب كمقارنة منتجات من قبل المستخدم؛ لا يمكن تقديمها كأفضلية لنموذج أساسي.\n\n**CH09-N37**\n\nفي المقارنات المزدوجة التي يتم إجراؤها مع نفس المستخدم، يجب الحفاظ على ترتيب المنتج واعتماد المستخدم.\n\n**CH09-N38**\n\nفي المقارنات التي يتم إجراؤها مع مستخدمين مختلفين، يجب أن يكون تكوين المستخدم وفروق الوزن مرئيين.\n\n**CH09-N39**\n\nيجب تخزين بصمة إصدار المنتج أو تكوينه في كل موجة قياس.\n\n**CH09-N40**\n\nيجب أن يكون هناك مالك بشري أو مؤسسي مسؤول عن سجل النظام وقرار القابلية للمقارنة.\n\n## 49. أشكال الفشل\n\n**CH09-F01— النظر في المزود كذكاء اصطناعي واحد**\n\nجميع المنتجات والنماذج والواجهات الخاصة بالمزود معروضة كنظام واحد.\n\n**CH09-F02— عد سلوك المنتج حسب اسم النموذج**\n\nيتم تجاهل الاسترجاع والأمان والواجهة والتخصيص.\n\n**CH09-F03— اعتبر بالتأكيد الملصق المرئي للنموذج كخلفية**\n\nيتم تجاهل استخدام التوجيه أو النماذج الديناميكية.\n\n**CH09-F04— اعتبار نفس المزود كمقارن**\n\nيتم إخفاء الفروق في الخطة، الواجهة، والميزات.\n\n**CH09-F05— اعتبار مزودين مختلفين كغير قابلين للمقارنة**\n\nيتم رفض مقارنة المنتجات الممكنة تحت شروط المستخدم المزدوج.\n\n**CH09-F06— دمج الويب والهاتف المحمول**\n\nتختفي الاختلافات في الواجهة والميزات.\n\n**CH09-F07— الجمع بين الخطط المجانية والمدفوعة**\n\nتصبح اختلافات الجودة أو الميزات بسبب الخطة غير مرئية.\n\n**CH09-F08— اعتبار المنتجات المؤسسية والاستهلاكية متساوية**\n\nيتم إخفاء المعلومات الخاصة وإعدادات المسؤول.\n\n**CH09-F09— التعامل مع نتيجة واجهة برمجة التطبيقات كمنتج استهلاكي**\n\nتم إلغاء الاختلافات بين التنسيق و واجهة المستخدم.\n\n**CH09-F10— إذا وجدت الاسترجاعات، اعتبرها مستخدمة**\n\nلا يمكن التحقق من مسار المعرفة الحقيقي للإجابة المحددة.\n\n**CH09-F11— إذا لم توجد اقتباسات، اعتبر أنه لا يوجد مصدر**\n\nيتم تجاهل احتمال وجود استرجاعات مخفية أو غير مرئية.\n\n**CH09-F12— إذا وُجد اقتباس، احسبه كمصدر صحيح**\n\nلم يتم فحص مطابقة الاقتباس مع الادعاء.\n\n**CH09-F13— اعتبر الوصول إلى الأداة استخدامًا للأداة**\n\nمن غير المعروف أي أداة تم استخدامها في الإجابة المحددة.\n\n**CH09-F14— اعتبر الذاكرة كجلسة نظيفة**\n\nيبقى تأثير التخصيص غير مرئي.\n\n**CH09-F15— اعتبر المحادثة الجديدة غير مخصصة**\n\nيتم تجاهل إعدادات الحساب المستمرة والتعليمات الخاصة.\n\n**CH09-F16— عرض المحادثة الحالية كجلسة جديدة**\n\nيتم إخفاء السياق السابق.\n\n**CH09-F17— احتساب ميزة تجريبية كخطأ في البيانات**\n\nيتم إعلان التغير الفعلي في المنتج كملاحظة غير صالحة.\n\n**CH09-F18— إخفاء ميزة تجريبية**\n\nيتم دمج المستخدمين في توزيعات مختلفة كمنتج ثابت واحد.\n\n**CH09-F19— موجة واحدة بعد التحديث**\n\nتغيير المنتج المادي يتم نشره كنتيجة لنظام ثابت واحد.\n\n**CH09-F20— تجاهل التغييرات إذا لم يكن هناك إعلان**\n\nسلوك الانكسار الملحوظ لم يتم فحصه.\n\n**CH09-F21— احتساب المنتج الحي كنموذج مجمد**\n\nيتم الادعاء بإمكانية التكرار الكامل.\n\n**CH09-F22— اعتبار نموذج مجمد كمنتج مستخدم حقيقي**\n\nسلسلة المنتج واختلافات الواجهة مخفية.\n\n**CH09-F23— احتساب غياب المنتج كخطأ**\n\nنطاق الوصول يختلط مع دقة التمثيل.\n\n**CH09-F24— رفض خطأ تقني**\n\nيتم تصنيف مشكلة الاتصال أو الخدمة كنتيجة للسياسة.\n\n**CH09-F25— احتساب خطأ تقني كمرفوض وإعادة المحاولة**\n\nيتم إزالة نتيجة المستخدم الفعلية من المقام.\n\n**CH09-F26— إخفاء حد الاستخدام**\n\nتصبح التجربة الحقيقية للخطة المجانية غير مرئية.\n\n**CH09-F27— اعتبار نفس الطلب كأنّه نفس التجربة**\n\nيتم تجاهل الاختلافات في المنتج، والخطة، والجلسة، والويب، والوقت.\n\n**CH09-F28— اعتبار نتيجة المنتج كأفضلية للنموذج**\n\nيُعزى الفرق عبر سلسلة النظام بأكملها إلى النموذج الأساسي.\n\n**CH09-F29— الترتيب المباشر لدرجات نطاق الوصول الطبيعي**\n\nيُعتبر كون السكان المختلفون واحدًا.\n\n**CH09-F30— اعتبار قاعدة المقارنة المشتركة كنطاق عالمي**\n\nيتم عرض الكون المشترك الضيق كالوصول الكامل للمنتج.\n\n**CH09-F31— الادعاء بالريادة من نتيجة CP-1**\n\nتُستمد تفوق المنتج فقط من النتائج غير المتوافقة التي توضع جنبًا إلى جنب.\n\n**CH09-F32— الحفاظ على مستوى المقارنة**\n\nالعامة ترى الترتيب فقط.\n\n**CH09-F33— تجاهل اعتماد المستخدم المزدوج**\n\nتعتبر ردود نفس الشخص على المنتجات مستقلة.\n\n**CH09-F34— تجاهل تأثير ترتيب المنتجات**\n\nالتأثير الناجم عن الاستجابة الأولى يؤثر على المهام اللاحقة.\n\n**CH09-F35— التعامل مع مستخدمي اللوحة المختلفين كأنهم نفس الشخص**\n\nيتم اختبار المنتجات بمجموعات مستخدمين مختلفة.\n\n**CH09-F36— تغيير نسخة حزمة الواقع**\n\nيتم مقارنة نفس الردود مع سجلات مرجعية مختلفة.\n\n**CH09-F37— تغيير بصمة المنتج بصمت**\n\nتم تحديث سجل التكوين؛ يتم الحفاظ على القياس القديم بدلاً من الكتابة فوقه.\n\n**CH09-F38— عد منطقة غير معروفة على أنها نظيفة**\n\nيتم قبول حالة النموذج أو الذاكرة أو الأداة على أنها مضبوطة، حتى لو كانت غير معروفة.\n\n**CH09-F39— استخدام علامة المنتج التجارية بدلاً من الدليل**\n\nتحل سمعة المزود محل شروط القياس.\n\n**CH09-F40— تغطية جميع اختلافات المنتج بمعامل واحد**\n\nيتم إخفاء اختلافات الخطة والواجهة والتكوين باستخدام النموذج أو معامل السوق.\n\n## 50. إجراء التدقيق\n\n### الخطوة 1— تحديد المزود والمنتج\n\nيتم تسجيل اسم المنتج ونوعه وواجهات المستخدم الرسمية.\n\n### الخطوة 2— تثبيت واجهة القياس\n\nالويب الجوال سطح المكتب\n\n### واجهة برمجة التطبيقات (API)\n\nتم فصل المنتج المدمج.\n\n### الخطوة 3— التحقق من الخطة وفئة الحساب\n\nتم تسجيل حالة الخطة سواء كانت مجانية، مدفوعة، مؤسسية، أو أخرى.\n\n### الخطوة 4— تعيين ثقة معرف النموذج\n\nتم تحديد المستوى المناسب بين MI-0 و MI-5.\n\n### الخطوة 5— حفظ الاسترجاع وتكوين الويب\n\nهل الميزة متاحة؟ هل هي مفعلة؟ هل تم استخدامها في استجابة معينة؟ ما هو الدليل؟\n\n### الخطوة 6— حفظ حالة المرجع والأداة\n\nيتم فصل الاستخدام الفعلي عن الوصول إلى الميزة.\n\n### الخطوة 7— حفظ حالة الجلسة والتخصيص\n\nتمت مراجعة تعليمات الذاكرة الخاصة والدردشة السابقة والإعدادات المؤسسية.\n\n### الخطوة 8— التحقق من تسجيل الدولة والمنطقة واللغة\n\nيتم تحديد الحالة الإقليمية لسلوك المنتج.\n\n### الخطوة 9— مراجعة الميزات التجريبية\n\nيتم التحقق من اختلافات واجهة المستخدم أو الميزات بين المستخدمين.\n\n### الخطوة 10— تثبيت الوقت وهوية الموجة\n\nيتم إنشاء سجل الوقت والموجة UTC.\n\n### الخطوة 11— توليد بصمة تكوين النظام\n\nالحقول المحفوظة مرتبطة بسجل التكامل.\n\n### الخطوة 12— مراقبة أحداث التغيير\n\nالتغييرات المعلنة والمراقبة للمنتج يتم تسجيلها.\n\n### الخطوة 13— كتابة موضوع المقارنة\n\nأي من مقارنات واجهة خطة استرجاع نموذج المنتج للوقت يتم إجراؤها؟\n\n### الخطوة 14— مطابقة أبعاد المقارنة\n\nيتم جدولة مناطق المواد.\n\n### الخطوة 15— تعيين مستوى CP\n\nيتم إعطاء مستوى مناسب بين CP-0 و CP-5.\n\n### الخطوة 16— فصل الادعاءات القابلة للمقارنة وغير القابلة للمقارنة\n\nالنتائج التي يمكن وضعها جنبًا إلى جنب مكتوبة بوضوح.\n\n### الخطوة 17— فصل نتائج نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة\n\nيتم تسجيل المقارنات داخل المنتج والسكان المشتركين بشكل منفصل.\n\n### الخطوة 18— التحقق من تغيير النظام في الموجة\n\nيتم تحديد ما إذا كان MIXED_SYSTEM_STATE أو موجة فرعية جديدة مطلوبة.\n\n### الخطوة 19— إنشاء بطاقة مقارنة عامة\n\nيتم جعل الشروط وراء الترتيب مرئية.\n\n### الخطوة 20— الحصول على موافقة صاحب السجل\n\nيتم إصدار سجل النظام وقرار المقارنة بالإصدار من قبل الشخص المسؤول.\n\n## 51. الأدلة المطلوبة\n\nهوية المزود؛ اسم المنتج ونوعه؛ واجهة المستخدم؛ إصدار التطبيق أو الواجهة؛ الخطة وفئة الحساب؛ تسميات النماذج المعروضة؛ دليل هوية النموذج؛ مستوى الثقة في هوية النموذج؛ وثائق المنتج؛ سجلات الوصول إلى الدولة؛ اللغة والمنطقة؛ القدرة على الويب والاسترجاع؛ دليل استخدام الاسترجاع؛ قدرة الاستشهاد؛ عرض الاستشهاد؛ رابط الاستشهاد–الادعاء؛ الوصول إلى الأداة؛ سجل استخدام الأداة؛ إعداد الذاكرة؛ التعليمات المخصصة؛ حالة الدردشة السابقة؛ نوع الجلسة؛ إعدادات مسؤول المؤسسة؛ سجل الميزة التجريبية؛ إشارات تخصيص A/B؛ الطابع الزمني UTC؛ موجة القياس؛ بصمة تكوين النظام؛ سجلات تحديث المزود؛ التغيرات في السلوك الملحوظ؛ أخطاء الوصول إلى المنتج؛ سجلات إعادة المحاولة التقنية؛ سجل السكان نطاق الوصول الطبيعي؛ سجل السكان قاعدة المقارنة المشتركة؛ وجدول أبعاد المقارنة.\n\nمستوى CP نسخة المُدخل نسخة حزمة الواقع سجل العينة والوزن نسخة التحكيم بطاقة المقارنة العامة سجل التغييرات الشخص أو المؤسسة المسؤولة\n\n## 52. قائمة تدقيق التدقيق\n\nهل تم تسجيل المزود والمنتج بشكل منفصل؟ هل يمكن التعرف على واجهة المستخدم؟ هل تم التحقق من خطة الحساب وفئة الحساب؟ هل تسمية النموذج هي مجرد التسمية المعروضة، أم أنها تحدد نشرًا تم التحقق منه؟ هل تم تعيين مستوى ثقة لهوية النموذج؟ هل النتيجة تُنسب إلى المنتج أم إلى النموذج؟ هل كان الوصول عبر الويب أو الاسترجاع متاحًا؟ هل تم التحقق من استخدامه في الاستجابة المحددة؟ هل تم فصل قدرة الاقتباس وعرض الاقتباس؟ هل تدعم الاقتباسات بالفعل الادعاءات؟ هل تم فصل الوصول إلى الأدوات عن استخدام الأدوات؟ هل كانت الذاكرة مفعلة؟ هل كانت هناك تعليمات مخصصة؟ هل كان هناك سياق محادثة سابق؟ هل تم تسجيل نوع الجلسة؟ هل كان هناك مصدر معلومات تابع لمؤسسة أو خاص؟ هل تم التحقق من ميزات المنتج التجريبية؟ هل يمكن للبلد والموقع أن يؤثرا على سلوك المنتج؟\n\nهل تم إنشاء بصمة النظام؟ هل تغير المنتج خلال موجة القياس؟ هل كان هناك انقطاع في السلوك خارج إعلان المزود؟ هل تم فصل الملاحظات قبل التغيير وبعده؟ هل تم تمييز الأخطاء الفنية عن الرفض؟ هل تم إجراء إعادة محاولة بسبب إجابة غير صحيحة؟ هل هدف المقارنة واضح؟ أي الشروط تتطابق بجانب نفس الطلب؟ هل السكان المستهدفون هم نفسهم؟ هل إصدارات الطلب وTruth Pack متطابقة؟ هل الاختلافات في الخطة، الواجهة، والاسترجاع مرئية؟ هل تم توفير مستوى CP؟ هل تم عمل ترتيب بناءً على نتائج CP-0 أو CP-1؟ هل تم فصل نتائج نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة؟ هل تم موازنة نفس تسلسل منتج المستخدم؟ هل تم معايرة لوحات المستخدم المختلفة؟\n\nهل تم تقديم نتيجة المنتج الحي كنموذج للتفوق الأساسي؟ هل تم اعتبار المناطق المجهولة تحت السيطرة؟ هل توجد بطاقة مقارنة عامة؟ هل صاحب التسجيل المسؤول عن النظام معروف؟\n\n## 53. الاعتراضات والردود\n\n### اعتراض 1— \"إذا لم يعرف المستخدم أي نموذج يعمل، هل يمكن إجراء هذا العمل بعد؟\"\n\nيمكن تنفيذ ذلك. الكائن الرئيسي GEO-1000 هو منتج المستخدم. إذا كان النموذج غير معروف، يتم الإبلاغ عن النتيجة على النحو التالي: \"تم ملاحظة هذا السلوك على هذا المنتج و واجهة المستخدم.\" لا يتم الإشارة إلى نموذج محدد.\n\n### اعتراض 2— \"لماذا نميز منتجات نفس المزود إلى هذا الحد؟\"\n\nلأن المستخدم:\n\n- خطة مختلفة،\n\n- النموذج،\n\n- الاسترجاع،\n\n- الذاكرة،\n\n- أداة\n\nقد يرى إجابات مختلفة في ظروف مختلفة. اسم المزود لا يحدد تجربة المستخدم بالكامل.\n\n### اعتراض 3— \"أليس مقارنة مزودين مختلفين مثل مقارنة التفاح بالبرتقال على أي حال؟\"\n\nإذا تم إعداد سؤال المقارنة بشكل صحيح، فهو ليس كذلك. قد يسأل المستخدم الحقيقي: \"أي منتج يزودني بالمعلومات بشكل أكثر دقة؟\" السلسلة الكاملة للمنتج هي جزء من هذا السؤال. إذا كان من المقرر إعلان تفوق النموذج الأساسي، فإن تجربة أكثر تحكمًا مطلوبة.\n\n### اعتراض 4— \"أليس من الطبيعي أن يكون لمنتج يستخدم الويب ميزة؟\"\n\nإنه طبيعي. في مقارنة المنتجات الطبيعية، الميزة هي الخاصية الحقيقية للمنتج. في مقارنة النماذج، يجب أيضًا فصل تأثير الاسترجاع.\n\n### اعتراض 5— \"أليس من غير العادل عدم إعطاء درجة الاستشهاد لمنتج لا يظهر الاستشهادات؟\"\n\nخاصية النسب هي الوظيفة التي يوفرها المنتج للمستخدم. إذا كانت الخاصية مفقودة، يمكن عرض نتيجة النسب على النحو التالي:\n\n### تسجَّل كغير متاح\n\nيتم أيضًا قياس دقة المواد بشكل منفصل.\n\n### اعتراض 6— \"إذا كانت الذاكرة جزءًا من تجربة المستخدم الطبيعية، فلماذا نقوم بإيقافها؟\"\n\nيمكن أن يظل قيد التشغيل في اللوحة الطبيعية. يمكن إيقاف تشغيله في اللوحة المُتحكم بها لمسح المقارنات بين المنتجات. اللوحتان تجيبان عن أسئلة مختلفة.\n\n### اعتراض 7— «أليس فتح محادثة جديدة كافيًا لجلسة نظيفة؟»\n\nليس دائمًا. قد تستمر الذاكرة المستمرة أو التعليمات الخاصة أو إعدادات الحساب. يجب أيضًا حفظ هذه المناطق.\n\n### اعتراض 8— \"ماذا يمكننا أن نفعل إذا لم يشرح المزود تغيير المنتج؟\"\n\nلوحظ:\n\n- واجهة\n\n- ميزة\n\n- السلوك,\n\n- الإسناد\n\nيمكننا حفظ تغييراتك. إذا كان السبب غير معروف، يتم استخدام حالة تغيير غير محددة مثل UC-5.\n\n### الاعتراض 9— \"إذا كانت المنتجات تتغير باستمرار، ألن تكون أي نتائج صالحة؟\"\n\nالنتيجة المذكورة:\n\n- تاريخ،\n\n- موجة,\n\n- عينة المنتج\n\nإنها صالحة لـ. التغيرية لا تجعل القياس بلا معنى. إنها تمنع الحكم غير المناسب في الوقت.\n\n### الاعتراض 10— \"أليس نفس المدخل ونفس اليوم قابلين للمقارنة بما فيه الكفاية؟\"\n\nقد تختلف الخطة، الواجهة، الذاكرة، الويب، الدولة، وعدد المستخدمين. قد يكون نفس المدخل مطلوبًا. إنه ليس كافيًا بمفرده.\n\n### الاعتراض 11— 'ألن يكون مستوى CP تقنيًا جدًا للجمهور؟'\n\nيمكن استخدام تسمية قصيرة:\n\n- وصفية\n\n- مطابقة جزئيًا\n\n- متوافق\n\n- مراقبة\n\n- مكررة\n\nيجب معرفة مدى قوة تصنيف الجمهور.\n\n### الاعتراض 12— 'لماذا لا يمكننا التصنيف مباشرة استنادًا إلى درجات نطاق الوصول الطبيعي؟'\n\nلأن كل منتج قد تم قياسه في دول وسكان مستخدمين مختلفين. قد ينشأ فرق في الدرجات جزئيًا من السكان الذين وصل إليهم المنتج. يوفر قاعدة المقارنة المشتركة مقارنة أكثر عدالة.\n\n### الاعتراض 13— \"أليس قاعدة المقارنة المشتركة نتيجة واقعية؟\"\n\nإنها نتيجة للسكان المشتركين الفعليين. ومع ذلك، فهي لا تظهر الوصول إلى المنتجات خارج الكون المشترك. يجب قراءتها مع نطاق الوصول الطبيعي.\n\n### الاعتراض 14— \"هل التفتيش على المنتج الحي أكثر أهمية، أم تفتيش النموذج المجمد؟\"\n\nالأسئلة مختلفة. المنتج الحي يقيس حقيقة المستخدم. النموذج المجمد يوفر التحكم العلمي وقابلية التكرار. NOMOS لا يستخدمهما بالتبادل.\n\n## القاعدة الشائعة للفصل 57\n\nالمستخدم:\n\n- \"ChatGPT قال ذلك.\"\n\n- \"Gemini اعتقد ذلك.\"\n\n- “Claude أوصوا بنا.”\n\n- “بعضهم ذكرنا.”\n\nيمكن قول ذلك. هذه التعابير مفهومة في المحادثة اليومية. لكنها غير كافية في سجل التدقيق. لأنه تحت هذه الأسماء:\n\n- منتجات مختلفة،\n\n- خطط مختلفة،\n\n- نماذج مختلفة،\n\n- واجهات مستخدم مختلفة،\n\n- أنظمة ويب واسترجاع مختلفة،\n\n- ظروف ذاكرة مختلفة،\n\n- دول مختلفة،\n\n- أوقات مختلفة\n\nيمكن العثور عليها. يمكن لأشخاص مختلفين رؤية تجارب ذكاء اصطناعي مختلفة تحت نفس الاسم. يمكن إنشاء تجارب مستخدم قابلة للمقارنة تحت أسماء مختلفة. يبدو أن تسمية النموذج قد أنتجت الإجابة بالكامل. لكن الواقع الذي يصل إلى المستخدم:\n\n- اختيار المصادر،\n\n- أمني،\n\n- التخصيص،\n\n- واجهة\n\n- أدوات\n\nقد يتأثر الناتج بضوابط الأمان، والتخصيص، والواجهة، والأدوات المتاحة. لذلك يطرح NOMOS أكثر من مجرد 'أي نموذج؟' بل يسأل: أي منتج؟ / أي واجهة؟ / أي خطة؟ / أي وضع معلومات؟ / أي جلسة؟ / أي مستخدم؟ / أي بلد؟ / أي وقت؟ / أي إصدار؟ قد يأتي نتيجتان من نفس صياغة المُدخل دون أن تأتيان من نفس التجربة. قد تأتي نتيجتان من مزودين مختلفين وما زالتا قابلة للمقارنة إلى حد كبير تحت نفس شروط المستخدم. المنتج هو نظام يعمل مباشرة: يمكن أن تتغير مصادره وواجهته ونموذه. التغيير لا يجعل النتيجة عديمة القيمة؛ إنه يربط النتيجة بزمن وحالة المنتج المحددة. لذلك فإن القانون التاسع للقياس لدى NOMOS هو:\n\n> مزود الذكاء الاصطناعي ليس منتجًا للذكاء الاصطناعي.\n\nالقانون العاشر هو:\n\n> النموذج هو جزء واحد فقط من سلسلة التمثيل التي تصل إلى المستخدم.\n\nالقانون الحادي عشر هو كما يلي:\n\n> الاسم نفسه يضمن القابلية للمقارنة؛ الاسم المختلف لا يضمن عدم القابلية للمقارنة.\n\nالقانون الثاني عشر هو كما يلي:\n\n> نفس المُدخل ليس نفس التجربة.\n\nالقانون الثالث عشر هو كما يلي:\n\n> نتيجة المنتج الحي صالحة فقط لعينة المنتج والوقت الذي يتم قياسه فيه.\n\nالقانون الرابع عشر هو كما يلي:\n\n> قوة المقارنة لا تأتي من حجم التصنيف، بل من وضوح الشروط المماثلة.\n\n## طلب قسم 9 من NOMOS\n\n> لا تعطيني اسم المزود فقط. / أظهر أي منتج تم استخدامه، على أي واجهة ومع أي خطة.\n\n> لا تجعل تسمية النموذج التي تراها على الشاشة تعتبر الهوية الدقيقة لكامل نظام الخلفية.\n\n> تم استخدامها لأنه كان هناك ميزة ويب؛ لا تفترض أنها دعمت الادعاء لمجرد وجود مرجع.\n\n> لا تعتبر وصول الأداة استخدامًا للأداة، أو محادثة جديدة كحساب نظيف، أو حالة الذاكرة غير المعروفة على أنها الذاكرة مغلقة.\n\n> لا تضع مستخدمًا مجانيًا ومستخدمًا مدفوعًا، أو منتجًا للهواتف المحمولة ومنتج ويب، أو مساحة عمل مؤسسية ودردشة عامة في نفس الخانة.\n\n> لا تعتبر تلقائيًا نتائج من نفس المزود مقارنة عادلة.\n\n> لا تتجنب مقارنة مقدمي الخدمات المختلفين لمجرد أنهم مختلفون. / أولاً، طابق الشروط. / ثم، اشرح أي سؤال أجبت عليه.\n\n> لا تقدم منتجًا حيًا كنموذج مجمد، أو API كتجربة مستهلك، أو نتيجة منتج كتفوق للنموذج الأساسي.\n\n> إذا تغير النظام في منتصف الموجة، فلا تدمج الاستجابات القديمة والجديدة كمنتج واحد.\n\n> لا تتجاهل التغير في السلوك أمامك لمجرد أن المزود لم يشرح هذا التغيير.\n\n> لا تفترض أن المجهول نظيف أو متساوٍ أو ثابت.\n\nأولاً، سجّل النظام في السجل. / ثم ثبّت الإعدادات. / ثم راقب التغييرات. / ثم اكتب موضوع المقارنة. / ثم عرض الحالات المتطابقة وغير المتطابقة. / وفقط بعد ذلك قل أي منتج أعطى نتيجة أقوى تحت أي حالة.\n\n## جملة ختام الفصل\n\n> الـ\"ذكاء الاصطناعي\" المقاس في GEO-1000 ليس اسماً واحداً أو نموذجاً واحداً؛ إنه نظام تمثيلي ذو إصدارات يصل إلى مستخدم محدد في لحظة محددة ضمن سلسلة منتجات محددة.\n\n## النواة المعيارية\n\n> يجب ربط كل ملاحظة GEO-1000 بسجل ذي رقم إصدار في سجل أنظمة الذكاء الاصطناعي يصف نسخة المنتج المقاسة، ويشمل، بحسب الاقتضاء: - المزوّد، - المنتج، - واجهة الاستخدام، - الخطة، - هوية النموذج المعروضة أو المتحقق منها، - مستوى الثقة في هوية النموذج، - إعدادات الاسترجاع والويب، - إمكانات الاستشهاد واستخدامها، - الوصول إلى الأدوات واستخدامها، - حالة الجلسة، - الذاكرة، - التعليمات المخصصة، - السياق السابق، - التخصيص، - البلد، - الإعداد المحلي، - اللغة، - حالة النشر، - وقت القياس، - والتغييرات المعروفة أو المرصودة في النظام. ولا يجوز التعامل مع اسم المزوّد واسم المنتج ووسم النموذج المعروض والنموذج الأساسي ونظام الاسترجاع والمنتج المتاح للمستخدم بوصفها هويات قابلة للتبادل. ويجب الفصل بين توافر الميزة واستخدامها. ولا يجوز تقديم نتائج المنتج العامل على أنها نتائج نموذج مجمّد، كما لا يجوز تقديم نتائج نموذج مجمّد على أنها التجربة الكاملة لمنتج استهلاكي. ويجب أن تحدد كل مقارنة موضوعها وأن تُمنح مستوى معلنًا لقابلية المقارنة يستند إلى تطابق الكيان والمُدخل والمجتمع واللغة والبلد والوقت والجلسة والخطة والواجهة والاسترجاع والأدوات والسجلات المرجعية وقواعد التحكيم. ولا يكفي تطابق المزوّد أو وسم النموذج المعروض لافتراض قابلية المقارنة تلقائيًا. ويجوز مقارنة مزوّدين مختلفين إذا كانت الشروط التي يواجهها المستخدم متوافقة بما يكفي وإذا اقتصر الادعاء الناتج على سلوك المنتج المقاس. ويجب أن يؤدي أي تغيير جوهري في المنتج أثناء موجة القياس إلى إنشاء حالة نظام مستقلة أو موجة فرعية أو معامل تغيير نموذجي أو تحذير من حالة مختلطة. ويجب أن تظل حقول الإعداد المجهولة موسومة بالقيمة UNKNOWN، ولا يجوز افتراض أنها مضبوطة أو متكافئة. ويجب ضبط إصدار كل قرار متعلق بسجل النظام أو قابلية المقارنة ونسبه إلى شخص أو منظمة مسؤولة.","character_count":57302,"record_sha256":"d057147e84a3fff930893abe4c2cdf89db9915df7e45505b99b5943a0e2e3479"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-ar-chapter-10","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"ar","language_name":"Arabic","direction":"rtl","record_type":"chapter","sequence":12,"chapter_number":10,"item_number":null,"title":"دستور المُدخل (Prompt)","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/ar/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22041753","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22041753","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K04","K11","K12","K13"],"source_word_count":9743,"source_document_sha256":"a851520c99cda8b6b395216ec7468472c98216f38ab18e61fede32ccf3c80dda","structured_json":"{\"number\":10,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH10\",\"title\":\"دستور المُدخل (Prompt)\",\"subtitle\":null,\"sourceFile\":\"10.cu bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"89A870F6D63CB5F2A8C8F13FDAEA1C0CDB0B6933D295FF1DF466DF85A54D5FE3\",\"sourceWordCount\":9743,\"sourceIds\":[\"K04\",\"K11\",\"K12\",\"K13\"],\"machine\":{\"chapter\":10,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH10\",\"title\":\"دستور المُدخل (Prompt)\",\"subtitle\":null,\"sourceIds\":[\"K04\",\"K11\",\"K12\",\"K13\"],\"normativeRuleId\":\"NOMOS-AUDIT-CH10-R01\",\"normativeRuleEnglish\":\"Every GEO-1000 prompt MUST be linked to a versioned Prompt Registry record defining: - the research question, - estimand, - prompt family, - canonical intent, - entity anchor, - user intent, - speech act, - scope, - geographic and temporal frame, - presuppositions, - evidence and source requirements, - response format, - language, - locale, - equivalence status, - version, - and integrity record. Within the same language-locale prompt cell, participants MUST receive the same locked prompt text. Across languages and locales, prompts MUST preserve semantic, functional, and normative equivalence rather than literal word-for-word identity. Entity anchor, user intent, speech act, scope, presupposition, and epistemic burden are non-compensatory equivalence gates. Machine translation or back-translation alone MUST NOT establish prompt equivalence. Core identity, evidence, recommendation, comparison, temporal, local, boundary, robustness, control, and holdout prompts MUST remain distinct prompt families. Leading, answer-containing, positively or negatively presuppositional, source-constrained, format-constrained, or recommendation prompts MUST NOT be silently scored as neutral Core Mirror prompts. Prompt sets, language versions, assignment rules, clarification paths, ordering, and holdout commitments MUST be locked before AI responses are observed. Post-result prompt selection, prompt-family deletion, silent mid-wave editing, and outcome-driven rewording are prohibited. the prompt assigned to the participant and the prompt actually sent to the AI product MUST be integrity-checked. Hidden instructions, invisible characters, or undisclosed manipulation directing the AI toward a preferred entity, claim, citation, or recommendation are prohibited. Every prompt change, translation decision, equivalence judgement, and registry record MUST be versioned and attributable to an accountable human or organisation.\",\"normativeRuleSourceTurkish\":\"Her GEO-1000 promptu araştırma sorusunu, tahmin edilen niceliği, prompt ailesini, kanonik niyeti, entity anchor’ı, kullanıcı niyetini, görev türünü, kapsamı, coğrafi ve zamansal çerçeveyi, ön varsayımları, kaynak ve kanıt talebini, cevap biçimini, dil ve locale’i, eşdeğerlik statüsünü, sürümü ve bütünlük kaydını tanımlayan sürümlü Prompt Sicili’ne bağlanmalıdır. Aynı dil–locale hücresinde kullanıcılar aynı kilitlenmiş metni almalı; diller arasında kelime kelime eşitlik değil semantik, işlevsel ve normatif eşdeğerlik korunmalıdır. Prompt setleri, çeviriler, atama kuralları, clarification yolları ve holdout kayıtları AI cevapları görülmeden önce kilitlenmelidir.\",\"machineBlocksEnglish\":[{\"blockId\":\"CH10-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"75. MACHINE-READABLE PROMPT RECORD\",\"sourceParagraph\":2046},{\"blockId\":\"CH10-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":2047},{\"blockId\":\"CH10-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2048},{\"blockId\":\"CH10-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2049},{\"blockId\":\"CH10-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"excludedTasks\\\": [\",\"sourceParagraph\":2050},{\"blockId\":\"CH10-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RECOMMENDATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2051},{\"blockId\":\"CH10-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"LEADERSHIP\\\",\",\"sourceParagraph\":2052},{\"blockId\":\"CH10-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"TRUSTWORTHINESS\\\",\",\"sourceParagraph\":2053},{\"blockId\":\"CH10-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PRICE\\\",\",\"sourceParagraph\":2054},{\"blockId\":\"CH10-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"COMPARATIVE_RANKING\\\"\",\"sourceParagraph\":2055},{\"blockId\":\"CH10-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2056},{\"blockId\":\"CH10-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceRequirement\\\": \\\"NONE\\\",\",\"sourceParagraph\":2057},{\"blockId\":\"CH10-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseFormat\\\": \\\"NATURAL_OPEN_RESPONSE\\\",\",\"sourceParagraph\":2058},{\"blockId\":\"CH10-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"presuppositionPolicy\\\": \\\"NO_UNVERIFIED_QUALITY_OR_AUTHORITY_ASSUMPTION\\\"\",\"sourceParagraph\":2059},{\"blockId\":\"CH10-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2060},{\"blockId\":\"CH10-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceLanguage\\\": {\",\"sourceParagraph\":2061},{\"blockId\":\"CH10-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"language\\\": \\\"tr\\\",\",\"sourceParagraph\":2062},{\"blockId\":\"CH10-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"locale\\\": \\\"tr-TR\\\",\",\"sourceParagraph\":2063},{\"blockId\":\"CH10-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"Which parent organisation is Apple.com associated with, and what are the main activities of this organisation?\\\"\",\"sourceParagraph\":2064},{\"blockId\":\"CH10-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unicodeNormalization\\\": \\\"NFC\\\",\",\"sourceParagraph\":2065},{\"blockId\":\"CH10-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityHash\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-TR-001\\\"\",\"sourceParagraph\":2066},{\"blockId\":\"CH10-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2067},{\"blockId\":\"CH10-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageVersions\\\": [\",\"sourceParagraph\":2068},{\"blockId\":\"CH10-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2069},{\"blockId\":\"CH10-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"language\\\": \\\"tr\\\",\",\"sourceParagraph\":2070},{\"blockId\":\"CH10-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"locale\\\": \\\"tr-TR\\\",\",\"sourceParagraph\":2071},{\"blockId\":\"CH10-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"Which parent organisation is Apple.com associated with, and what are the main activities of this organisation?\\\"\",\"sourceParagraph\":2072},{\"blockId\":\"CH10-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"equivalenceLevel\\\": \\\"PE-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2073},{\"blockId\":\"CH10-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityAnchorEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2074},{\"blockId\":\"CH10-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"intentEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2075},{\"blockId\":\"CH10-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"speechActEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2076},{\"blockId\":\"CH10-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2077},{\"blockId\":\"CH10-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"presuppositionEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2078},{\"blockId\":\"CH10-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"epistemicBurdenEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2079},{\"blockId\":\"CH10-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"localPilotStatus\\\": \\\"PASSED\\\",\",\"sourceParagraph\":2080},{\"blockId\":\"CH10-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityHash\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-TR-001\\\"\",\"sourceParagraph\":2081},{\"blockId\":\"CH10-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2082},{\"blockId\":\"CH10-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2083},{\"blockId\":\"CH10-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"language\\\": \\\"en\\\",\",\"sourceParagraph\":2084},{\"blockId\":\"CH10-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"locale\\\": \\\"en-GB\\\",\",\"sourceParagraph\":2085},{\"blockId\":\"CH10-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"text\\\": \\\"Which principal organisation is associated with apple.com, and what are its primary activities?\\\",\",\"sourceParagraph\":2086},{\"blockId\":\"CH10-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"equivalenceLevel\\\": \\\"PE-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2087},{\"blockId\":\"CH10-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityAnchorEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2088},{\"blockId\":\"CH10-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"intentEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2089},{\"blockId\":\"CH10-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"speechActEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2090},{\"blockId\":\"CH10-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2091},{\"blockId\":\"CH10-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"presuppositionEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2092},{\"blockId\":\"CH10-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"epistemicBurdenEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2093},{\"blockId\":\"CH10-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"localPilotStatus\\\": \\\"PASSED\\\",\",\"sourceParagraph\":2094},{\"blockId\":\"CH10-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityHash\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-EN-001\\\"\",\"sourceParagraph\":2095},{\"blockId\":\"CH10-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2096},{\"blockId\":\"CH10-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2097},{\"blockId\":\"CH10-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"delivery\\\": {\",\"sourceParagraph\":2098},{\"blockId\":\"CH10-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"manualRetypingAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2099},{\"blockId\":\"CH10-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"copyFromLockedInterface\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2100},{\"blockId\":\"CH10-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"exactMatchRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2101},{\"blockId\":\"CH10-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"participantEditingAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2102},{\"blockId\":\"CH10-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"clarificationPath\\\": \\\"SINGLE_TURN_CAPTURE_ONLY\\\",\",\"sourceParagraph\":2103},{\"blockId\":\"CH10-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"newConversationRequired\\\": true\",\"sourceParagraph\":2104},{\"blockId\":\"CH10-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2105},{\"blockId\":\"CH10-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sets\\\": {\",\"sourceParagraph\":2106},{\"blockId\":\"CH10-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicNormativeSet\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2107},{\"blockId\":\"CH10-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sealedValidationSet\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2108},{\"blockId\":\"CH10-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"holdoutStatus\\\": \\\"NOT_APPLICABLE\\\"\",\"sourceParagraph\":2109},{\"blockId\":\"CH10-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2110},{\"blockId\":\"CH10-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governance\\\": {\",\"sourceParagraph\":2111},{\"blockId\":\"CH10-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"draftedByRole\\\": \\\"PROMPT_METHODS_LEAD\\\",\",\"sourceParagraph\":2112},{\"blockId\":\"CH10-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"translatedByRole\\\": \\\"TARGET_LANGUAGE_TRANSLATOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2113},{\"blockId\":\"CH10-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"backTranslatedByIndependentRole\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2114},{\"blockId\":\"CH10-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"equivalenceApprovedByRole\\\": \\\"PROMPT_EQUIVALENCE_ADJUDICATOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2115},{\"blockId\":\"CH10-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedAt\\\": \\\"2026-08-18T09:00:00Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2116},{\"blockId\":\"CH10-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"resultInspectionBeforeLock\\\": false\",\"sourceParagraph\":2117},{\"blockId\":\"CH10-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2118},{\"blockId\":\"CH10-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2119},{\"blockId\":\"CH10-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2120},{\"blockId\":\"CH10-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"This record:\",\"sourceParagraph\":2121},{\"blockId\":\"CH10-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"This is not a real Apple audit,\",\"sourceParagraph\":2122},{\"blockId\":\"CH10-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"This is not a real prompt validation work,\",\"sourceParagraph\":2123},{\"blockId\":\"CH10-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"It is a machine-readable synthetic representation of the Prompt Constitution.\",\"sourceParagraph\":2124},{\"blockId\":\"CH10-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"76. MACHINE-READABLE PROMPT OBSERVATION RECORD\",\"sourceParagraph\":2126},{\"blockId\":\"CH10-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":2127},{\"blockId\":\"CH10-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2128},{\"blockId\":\"CH10-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2129},{\"blockId\":\"CH10-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2130},{\"blockId\":\"CH10-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptObservation\\\": {\",\"sourceParagraph\":2131},{\"blockId\":\"CH10-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"observationId\\\": \\\"NGO-SYNTH-000184\\\",\",\"sourceParagraph\":2132},{\"blockId\":\"CH10-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptId\\\": \\\"NGP-CORE-MIRROR-APPLE-SYNTH-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2133},{\"blockId\":\"CH10-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptVersion\\\": \\\"1.0.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2134},{\"blockId\":\"CH10-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"language\\\": \\\"tr\\\",\",\"sourceParagraph\":2135},{\"blockId\":\"CH10-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"locale\\\": \\\"tr-TR\\\",\",\"sourceParagraph\":2136},{\"blockId\":\"CH10-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"assignedTextHash\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-TR-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2137},{\"blockId\":\"CH10-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sentTextHash\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-TR-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2138},{\"blockId\":\"CH10-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptValidity\\\": \\\"PV-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2139},{\"blockId\":\"CH10-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptOrder\\\": 1,\",\"sourceParagraph\":2140},{\"blockId\":\"CH10-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conversationTurn\\\": 1,\",\"sourceParagraph\":2141},{\"blockId\":\"CH10-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"clarificationUsed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2142},{\"blockId\":\"CH10-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"participantEdited\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2143},{\"blockId\":\"CH10-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systemTransformationObserved\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2144},{\"blockId\":\"CH10-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fullPromptVisibleInEvidence\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2145},{\"blockId\":\"CH10-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timestampUtc\\\": \\\"2026-08-18T12:14:00Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2146},{\"blockId\":\"CH10-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2147},{\"blockId\":\"CH10-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptValidityReviewerRole\\\": \\\"BLINDED_PROMPT_VALIDATOR\\\"\",\"sourceParagraph\":2148},{\"blockId\":\"CH10-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2149},{\"blockId\":\"CH10-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2150},{\"blockId\":\"CH10-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2151},{\"blockId\":\"CH10-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"77. MACHINE-READABLE RULE OF THE SECTION\",\"sourceParagraph\":2153},{\"blockId\":\"CH10-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH10-R01\",\"sourceParagraph\":2154},{\"blockId\":\"CH10-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every GEO-1000 prompt MUST be linked to a versioned Prompt Registry record\",\"sourceParagraph\":2156},{\"blockId\":\"CH10-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"defining:\",\"sourceParagraph\":2157},{\"blockId\":\"CH10-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- the research question,\",\"sourceParagraph\":2159},{\"blockId\":\"CH10-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- estimand,\",\"sourceParagraph\":2160},{\"blockId\":\"CH10-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- prompt family,\",\"sourceParagraph\":2161},{\"blockId\":\"CH10-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- canonical intent,\",\"sourceParagraph\":2162},{\"blockId\":\"CH10-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- entity anchor,\",\"sourceParagraph\":2163},{\"blockId\":\"CH10-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- user intent,\",\"sourceParagraph\":2164},{\"blockId\":\"CH10-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- speech act,\",\"sourceParagraph\":2165},{\"blockId\":\"CH10-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- scope,\",\"sourceParagraph\":2166},{\"blockId\":\"CH10-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- geographic and temporal frame,\",\"sourceParagraph\":2167},{\"blockId\":\"CH10-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- presuppositions,\",\"sourceParagraph\":2168},{\"blockId\":\"CH10-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- evidence and source requirements,\",\"sourceParagraph\":2169},{\"blockId\":\"CH10-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- response format,\",\"sourceParagraph\":2170},{\"blockId\":\"CH10-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- language,\",\"sourceParagraph\":2171},{\"blockId\":\"CH10-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- locale,\",\"sourceParagraph\":2172},{\"blockId\":\"CH10-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- equivalence status,\",\"sourceParagraph\":2173},{\"blockId\":\"CH10-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- version,\",\"sourceParagraph\":2174},{\"blockId\":\"CH10-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and integrity record.\",\"sourceParagraph\":2175},{\"blockId\":\"CH10-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Within the same language-locale prompt cell, participants MUST receive\",\"sourceParagraph\":2177},{\"blockId\":\"CH10-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"the same locked prompt text.\",\"sourceParagraph\":2178},{\"blockId\":\"CH10-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Across languages and locales, prompts MUST preserve semantic, functional,\",\"sourceParagraph\":2180},{\"blockId\":\"CH10-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"and normative equivalence rather than literal word-for-word identity.\",\"sourceParagraph\":2181},{\"blockId\":\"CH10-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Entity anchor, user intent, speech act, scope, presupposition, and\",\"sourceParagraph\":2183},{\"blockId\":\"CH10-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"epistemic burden are non-compensatory equivalence gates.\",\"sourceParagraph\":2184},{\"blockId\":\"CH10-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Machine translation or back-translation alone MUST NOT establish prompt\",\"sourceParagraph\":2186},{\"blockId\":\"CH10-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"equivalence.\",\"sourceParagraph\":2187},{\"blockId\":\"CH10-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Core identity, evidence, recommendation, comparison, temporal, local,\",\"sourceParagraph\":2189},{\"blockId\":\"CH10-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"boundary, robustness, control, and holdout prompts MUST remain distinct\",\"sourceParagraph\":2190},{\"blockId\":\"CH10-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"prompt families.\",\"sourceParagraph\":2191},{\"blockId\":\"CH10-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Leading, answer-containing, positively or negatively presuppositional,\",\"sourceParagraph\":2193},{\"blockId\":\"CH10-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"source-constrained, format-constrained, or recommendation prompts MUST NOT\",\"sourceParagraph\":2194},{\"blockId\":\"CH10-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"be silently scored as neutral Core Mirror prompts.\",\"sourceParagraph\":2195},{\"blockId\":\"CH10-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Prompt sets, language versions, assignment rules, clarification paths,\",\"sourceParagraph\":2197},{\"blockId\":\"CH10-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ordering, and holdout commitments MUST be locked before AI responses are\",\"sourceParagraph\":2198},{\"blockId\":\"CH10-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"observed.\",\"sourceParagraph\":2199},{\"blockId\":\"CH10-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Post-result prompt selection, prompt-family deletion, silent mid-wave\",\"sourceParagraph\":2201},{\"blockId\":\"CH10-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"editing, and outcome-driven rewording are prohibited.\",\"sourceParagraph\":2202},{\"blockId\":\"CH10-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The prompt assigned to the participant and the prompt actually sent to\",\"sourceParagraph\":2204},{\"blockId\":\"CH10-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"the AI product MUST be integrity-checked.\",\"sourceParagraph\":2205},{\"blockId\":\"CH10-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Hidden instructions, invisible characters, or undisclosed manipulation\",\"sourceParagraph\":2207},{\"blockId\":\"CH10-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"directing the AI toward a preferred entity, claim, citation, or\",\"sourceParagraph\":2208},{\"blockId\":\"CH10-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"recommendation are prohibited.\",\"sourceParagraph\":2209},{\"blockId\":\"CH10-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every prompt change, translation decision, equivalence judgement, and\",\"sourceParagraph\":2211},{\"blockId\":\"CH10-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"registry record MUST be versioned and attributable to an accountable\",\"sourceParagraph\":2212},{\"blockId\":\"CH10-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"human or organisation.\",\"sourceParagraph\":2213},{\"blockId\":\"CH10-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Normative Turkish equivalent:\",\"sourceParagraph\":2214},{\"blockId\":\"CH10-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every GEO-1000 prompt must be linked to the versioned Prompt Registry that defines the research question, estimated quantity, prompt family, canonical intent, entity anchor, user intent, task type, scope, geographic and temporal frame, assumptions, source and evidence request, response format, language and locale, equivalence status, version, and integrity record. Users in the same language–locale cell must receive the same locked text; across languages, semantic, functional, and normative equivalence must be preserved, not word-for-word equality. Prompt sets, translations, assignment rules, clarification paths, and holdout records must be locked before AI responses are seen.\",\"sourceParagraph\":2215}],\"normativeRuleLocalized\":\"يجب ربط كل مُدخل GEO-1000 بسجل ذي رقم إصدار في سجل المُدخلات يحدد: - سؤال البحث، - الكمية المراد تقديرها، - عائلة المُدخل، - المقصد المرجعي، - مرتكز الكيان، - قصد المستخدم، - الفعل الكلامي، - النطاق، - الإطار الجغرافي والزمني، - الافتراضات المسبقة، - متطلبات الأدلة والمصادر، - تنسيق الاستجابة، - اللغة، - الإعداد المحلي، - حالة التكافؤ، - رقم الإصدار، - وسجل التكامل. وضمن خلية المُدخل نفسها للغة والإعداد المحلي، يجب أن يتلقى المشاركون نص المُدخل المثبّت نفسه. وعبر اللغات والإعدادات المحلية، يجب أن تحافظ المُدخلات على التكافؤ الدلالي والوظيفي والمعياري، لا على التطابق الحرفي كلمة بكلمة. ويُعد كل من مرتكز الكيان وقصد المستخدم والفعل الكلامي والنطاق والافتراض المسبق والعبء المعرفي بوابة تكافؤ غير قابلة للتعويض. ولا تكفي الترجمة الآلية أو الترجمة العكسية وحدها لإثبات تكافؤ المُدخلات. ويجب أن تظل مُدخلات الهوية الأساسية والأدلة والتوصية والمقارنة والزمن والموقع والحدود والمتانة والضبط والعينة المحجوزة عائلات منفصلة. ولا يجوز تقييم المُدخلات الموجِّهة أو المتضمنة للإجابة أو القائمة على افتراض مسبق إيجابي أو سلبي أو المقيدة بالمصدر أو التنسيق أو التوصية بصمت على أنها مُدخلات محايدة من نوع المرآة الأساسية. ويجب تثبيت مجموعات المُدخلات وإصدارات اللغات وقواعد التعيين ومسارات الاستيضاح والترتيب والتزامات العينة المحجوزة قبل رصد استجابات الذكاء الاصطناعي. ويُحظر اختيار المُدخل بعد ظهور النتائج أو حذف عائلة منه أو تعديله بصمت في منتصف الموجة أو إعادة صياغته بما يخدم النتيجة. ويجب التحقق من تكامل المُدخل المخصص للمشارك والمُدخل المرسل فعلًا إلى منتج الذكاء الاصطناعي. كما تُحظر التعليمات الخفية والأحرف غير المرئية وأي تلاعب غير معلن يوجّه الذكاء الاصطناعي نحو كيان أو ادعاء أو استشهاد أو توصية مفضلة. ويجب ضبط إصدار كل تغيير في مُدخل أو قرار ترجمة أو حكم تكافؤ أو سجل، ونسبه إلى شخص أو منظمة مسؤولة.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH10-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"75. سجل صياغات مُدخل قابلة للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":2046,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":2047,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2048,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2049,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"excludedTasks\\\": [\",\"sourceParagraph\":2050,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"توصية\\\",\",\"sourceParagraph\":2051,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"القيادة\\\",\",\"sourceParagraph\":2052,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الموثوقية\\\",\",\"sourceParagraph\":2053,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"السعر\\\",\",\"sourceParagraph\":2054,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الترتيب المقارن\\\"\",\"sourceParagraph\":2055,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2056,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceRequirement\\\": \\\"لا شيء\\\",\",\"sourceParagraph\":2057,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseFormat\\\": \\\"رد مفتوح طبيعي\\\",\",\"sourceParagraph\":2058,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"presuppositionPolicy\\\": \\\"لا افتراض للجودة أو السلطة غير الموثقة\\\"\",\"sourceParagraph\":2059,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2060,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceLanguage\\\": {\",\"sourceParagraph\":2061,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"اللغة\\\": \\\"tr\\\",\",\"sourceParagraph\":2062,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"locale\\\": \\\"tr-TR\\\",\",\"sourceParagraph\":2063,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"أي منظمة أم مرتبطة بـ Apple.com، وما هي الأنشطة الرئيسية لهذه المنظمة؟\\\"\",\"sourceParagraph\":2064,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unicodeNormalization\\\": \\\"NFC\\\"\",\"sourceParagraph\":2065,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityHash\\\": \\\"متسلسل-الهاش-TR-001\\\"\",\"sourceParagraph\":2066,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2067,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageVersions\\\": [\",\"sourceParagraph\":2068,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2069,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"اللغة\\\": \\\"tr\\\",\",\"sourceParagraph\":2070,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"locale\\\": \\\"tr-TR\\\",\",\"sourceParagraph\":2071,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"أي منظمة أم مرتبطة بـ Apple.com، وما هي الأنشطة الرئيسية لهذه المنظمة؟\\\"\",\"sourceParagraph\":2072,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"equivalenceLevel\\\": \\\"PE-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2073,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityAnchorEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2074,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"intentEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2075,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"speechActEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2076,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2077,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"presuppositionEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2078,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"epistemicBurdenEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2079,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"localPilotStatus\\\": \\\"نجحت\\\",\",\"sourceParagraph\":2080,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityHash\\\": \\\"متسلسل-الهاش-TR-001\\\"\",\"sourceParagraph\":2081,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2082,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2083,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"اللغة\\\": \\\"en\\\",\",\"sourceParagraph\":2084,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"locale\\\": \\\"en-GB\\\"\",\"sourceParagraph\":2085,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ما هي المنظمة الرئيسية المرتبطة بـ apple.com، وما هي أنشطتها الأساسية؟\",\"sourceParagraph\":2086,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"equivalenceLevel\\\": \\\"PE-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2087,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityAnchorEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2088,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"intentEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2089,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"speechActEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2090,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2091,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"presuppositionEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2092,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"epistemicBurdenEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2093,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"localPilotStatus\\\": \\\"نجحت\\\",\",\"sourceParagraph\":2094,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityHash\\\": \\\"تجزئة-اصطناعية-إنجليزية-001\\\"\",\"sourceParagraph\":2095,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2096,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2097,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"التسليم\\\": {\\\"\",\"sourceParagraph\":2098,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"manualRetypingAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2099,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"copyFromLockedInterface\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2100,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"exactMatchRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2101,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"participantEditingAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2102,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"clarificationPath\\\": \\\"التقاط_دورة_واحدة_فقط\\\"\",\"sourceParagraph\":2103,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"newConversationRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2104,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2105,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المجموعات\\\": {\\\"\",\"sourceParagraph\":2106,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicNormativeSet\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2107,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sealedValidationSet\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2108,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"holdoutStatus\\\": \\\"غير قابل للتطبيق\\\"\",\"sourceParagraph\":2109,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2110,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحوكمة\\\": {\",\"sourceParagraph\":2111,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"draftedByRole\\\": \\\"طرق الموجه الرائدة\\\"\",\"sourceParagraph\":2112,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"translatedByRole\\\": \\\"مترجم_اللغة_المستهدفة\\\",\",\"sourceParagraph\":2113,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"backTranslatedByIndependentRole\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2114,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"equivalenceApprovedByRole\\\": \\\"محكم_مكافئ_المطالب\\\",\",\"sourceParagraph\":2115,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedAt\\\": \\\"2026-08-18 T0 9:00:00 Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2116,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"resultInspectionBeforeLock\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2117,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2118,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2119,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2120,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"هذا السجل:\",\"sourceParagraph\":2121,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"هذا ليس تدقيقًا حقيقيًا لشركة آبل،\",\"sourceParagraph\":2122,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"هذا ليس عمل تحقق حقيقي من المطالب،\",\"sourceParagraph\":2123,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"إنه تمثيل اصطناعي قابل للقراءة آليًا لدستور المطالب.\",\"sourceParagraph\":2124,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"76. سجل مراقبة المطالب القابل للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":2126,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":2127,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2128,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2129,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2130,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptObservation\\\": {\",\"sourceParagraph\":2131,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"observationId\\\": \\\"منظمة-غير-حكومية-اصطناعي-000184\\\",\",\"sourceParagraph\":2132,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptId\\\": \\\"NGP-CORE-MIRROR-APPLE-SYNTH-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2133,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptVersion\\\": \\\"1.0.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2134,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"اللغة\\\": \\\"tr\\\",\",\"sourceParagraph\":2135,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"locale\\\": \\\"tr-TR\\\",\",\"sourceParagraph\":2136,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"assignedTextHash\\\": \\\"هاش-اصطناعي-TR-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2137,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sentTextHash\\\": \\\"هاش-اصطناعي-TR-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2138,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptValidity\\\": \\\"PV-1\\\"\",\"sourceParagraph\":2139,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptOrder\\\": 1,\",\"sourceParagraph\":2140,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conversationTurn\\\": 1,\",\"sourceParagraph\":2141,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"clarificationUsed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2142,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"participantEdited\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2143,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systemTransformationObserved\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2144,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fullPromptVisibleInEvidence\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2145,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timestampUtc\\\": \\\"2026-08-18 T1 2:14:00 Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2146,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2147,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptValidityReviewerRole\\\": \\\"مُحَقِّق_المطالبات_المعمى\\\"\",\"sourceParagraph\":2148,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2149,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2150,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2151,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"77. قاعدة قابلة للقراءة آليًا للقسم\",\"sourceParagraph\":2153,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معرّف القاعدة: NOMOS-تَدقيق-CH10-R01\",\"sourceParagraph\":2154,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ربط كل مطالبة GEO-1000 بسجل مسجّل في سجل صياغات المُدخل ذو الإصدار.\",\"sourceParagraph\":2156,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تعريف:\",\"sourceParagraph\":2157,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- سؤال البحث،\",\"sourceParagraph\":2159,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- المقدّر المستهدف،\",\"sourceParagraph\":2160,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- عائلة المُدخلات (Prompt)،\",\"sourceParagraph\":2161,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- النية الأصلية،\",\"sourceParagraph\":2162,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- مرساة الكيان،\",\"sourceParagraph\":2163,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- نية المستخدم،\",\"sourceParagraph\":2164,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- فعل الكلام،\",\"sourceParagraph\":2165,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- النطاق،\",\"sourceParagraph\":2166,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الإطار الجغرافي والزمني،\",\"sourceParagraph\":2167,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الافتراضات المسبقة،\",\"sourceParagraph\":2168,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- متطلبات الأدلة والمصادر،\",\"sourceParagraph\":2169,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- صيغة الاستجابة،\",\"sourceParagraph\":2170,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- اللغة،\",\"sourceParagraph\":2171,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الموقع،\",\"sourceParagraph\":2172,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- حالة المعادلة,\",\"sourceParagraph\":2173,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- النسخة،\",\"sourceParagraph\":2174,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- وسجل النزاهة.\",\"sourceParagraph\":2175,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"داخل نفس خلية التعليمات الخاصة باللغة والموقع، يجب على المشاركين تلقي\",\"sourceParagraph\":2177,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"نفس نص التعليمات المثبّت.\",\"sourceParagraph\":2178,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"عبر اللغات والمواقع، يجب أن تحافظ التعليمات على التكافؤ الدلالي والوظيفي،\",\"sourceParagraph\":2180,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"والمعياري بدلاً من الهوية الحرفية كلمة بكلمة.\",\"sourceParagraph\":2181,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مرساة الكيان، نية المستخدم، فعل الكلام، النطاق، الفرض المسبق، و\",\"sourceParagraph\":2183,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"عبء المعرفة هي بوابات تكافؤ غير قابلة للتعويض.\",\"sourceParagraph\":2184,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ترجمة الآلة أو الترجمة العكسية وحدها يجب ألا تؤسس تكافؤ التعليمات.\",\"sourceParagraph\":2186,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\",\"sourceParagraph\":2187,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الهوية الأساسية، الأدلة، التوصيات، المقارنة، الزمني، المحلي،\",\"sourceParagraph\":2189,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تظل حدود، القوة، التحكم، وصياغات مُدخل الاحتفاظ متميزة\",\"sourceParagraph\":2190,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"عائلات صياغات المُدخل.\",\"sourceParagraph\":2191,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قيادية، تحتوي على إجابات، افتراضية إيجابية أو سلبية،\",\"sourceParagraph\":2193,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مقيدة بالمصدر، مقيدة بالتنسيق، أو صياغات المُدخل التوصية يجب ألا\",\"sourceParagraph\":2194,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يتم تقييمها بشكل صامت كصياغات مُدخل مرآة أساسية محايدة.\",\"sourceParagraph\":2195,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مجموعات صياغات المُدخل، نسخ اللغة، قواعد التعيين، مسارات التوضيح،\",\"sourceParagraph\":2197,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الترتيب، والتزامات الاحتفاظ يجب أن تُغلق قبل ملاحظة استجابات الذكاء الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":2198,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\".\",\"sourceParagraph\":2199,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"اختيار صياغة المُدخل بعد النتيجة، حذف عائلة صياغات المُدخل، الموجة الصامتة المتوسطة\",\"sourceParagraph\":2201,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"التحرير وإعادة الصياغة المستندة إلى النتائج ممنوعة.\",\"sourceParagraph\":2202,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"صياغة المُدخل المخصصة للمشارك وصياغة المُدخل التي تم إرسالها بالفعل إلى\",\"sourceParagraph\":2204,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب التحقق من سلامة منتج الذكاء الاصطناعي.\",\"sourceParagraph\":2205,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تعليمات مخفية، أحرف غير مرئية، أو تلاعب غير مكشوف\",\"sourceParagraph\":2207,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"توجيه الذكاء الاصطناعي نحو كيان أو ادعاء أو اقتباس مفضل أو\",\"sourceParagraph\":2208,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"التوصيات ممنوعة.\",\"sourceParagraph\":2209,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"كل تغيير في الطلب، قرار الترجمة، حكم التكافؤ، و\",\"sourceParagraph\":2211,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يكون سجل التسجيل محدد الإصدار ومنسوبًا لشخص مسؤول\",\"sourceParagraph\":2212,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"بشر أو منظمة.\",\"sourceParagraph\":2213,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المكافئ التركي المعياري:\",\"sourceParagraph\":2214,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ربط كل مُدخل GEO-1000 بسجل المُدخلات ذو الإصدارات الذي يحدد سؤال البحث، الكمية المقدرة، عائلة المُدخلات، النية الأساسية، مرساة الكيان، نية المستخدم، نوع المهمة، النطاق، الإطار الجغرافي والزمني، الافتراضات، المصدر وطلب الأدلة، صيغة الاستجابة، اللغة والموقع، حالة التكافؤ، الإصدار، وسجل النزاهة. يجب أن يحصل المستخدمون في نفس خلية اللغة والموقع على نفس النص المثبّت؛ عبر اللغات، يجب الحفاظ على التكافؤ الدلالي والوظيفي والمعياري، وليس على المساواة الحرفية. يجب تثبيت مجموعات المُدخلات، الترجمات، قواعد التعيين، مسارات التوضيح، وسجلات الاحتفاظ قبل رؤية استجابات الذكاء الاصطناعي.\",\"sourceParagraph\":2215,\"language\":\"ar\"}]}}","text":"## حد الفصل\n\nأقرت المادة 9 الحكم التالي:\n\n> نفس اسم المزود، أو نفس علامة النموذج، أو نفس الشعار لا تنشئ تجربة ذكاء اصطناعي قابلة للمقارنة.\n\nالآن نحتاج إلى تحديد الأداة الرئيسية الأخرى:\n\n> ما الذي سيسأله المستخدم بالضبط لمنتج الذكاء الاصطناعي؟\n\nالمُدخل ليس مجرد جملة سؤال. المُدخل:\n\n- ينادي الكيان الذي يتم تدقيقه،\n\n- يحدد نية المستخدم،\n\n- يحدد أي مهمة يتوقعها من الذكاء الاصطناعي،\n\n- يوسع أو يضيق نطاق الإجابة،\n\n- قد يشجع على استخدام الموارد،\n\n- قد يطلب نصيحة،\n\n- يمكنه تضمين افتراض في الإجابة،\n\nيمكنه توجيه المستخدم أو النظام نحو نتيجة معينة. هذه المُدخلات ليست متشابهة:\n\n- \"ما هو Apple.com؟\"\n\n- \"مع أي منظمة يرتبط Apple.com وما هو عمل هذه المنظمة؟\"\n\n- “هل Apple.com شركة موثوقة؟”\n\n- “لماذا تعتبر Apple.com أفضل شركة تكنولوجية في العالم؟”\n\n- \"وفقًا لموقعها الرسمي، ما نوع الشركة التي تُعد Apple؟\"\n\n- “قارن بين Apple والشركات المشابهة وأخبرني هل توصي بها أم لا؟”\n\nجميعها تحتوي على نفس اسم النطاق. إنها لا تحمل نفس نية المستخدم. إنها لا تولد نفس الحمل الأدلة. إنها لا تتوقع نفس الإجابة. المُدخل الأول غامض. المُدخل الثاني يتطلب تحليل الهوية والنشاط. المُدخل الثالث يتطلب التقييم والحكم على الموثوقية. المُدخل الرابع يضمن افتراضًا إيجابيًا وتفوقًا ضمن الاستجابة. المُدخل الخامس يربط الاستجابة فقط بالمصدر الرسمي. المُدخل السادس ينشئ مهمة مقارنة وتوصية. لا يمكن دمج الإجابات على هذه الأسئلة في درجة جغرافية واحدة دون تفسير. في القياس متعدد اللغات، تصبح المشكلة أكبر. يمكن أن تكون لعبارة 'نفس المُدخلة' معنيان مختلفان:\n\n- إعطاء جميع المستخدمين نفس سلسلة الأحرف\n\n- الحفاظ على نفس نية المستخدم، وحمل المهمة، والحد المعرفي عبر جميع اللغات والمناطق\n\nيمكن تطبيق الطريقة الأولى داخل لغة واحدة فقط. غالبًا ما تكون بلا معنى بين اللغات. الترجمة كلمة بكلمة:\n\n- قد لا تكون طبيعية،\n\n- قد تحمل معنى اجتماعي مختلف،\n\n- قد يغير النبرة الرسمية أو غير الرسمية،\n\n- قد تضيف افتراضات عن الثقة أو الجودة أو التوصية،\n\n- قد توسع النطاق القانوني،\n\nقد تكسر مرساة الكيان. لذلك، في GEO-1000، تعني \"نفس المُدخل\":\n\n> نفس نص صياغة المُدخل المثبّت داخل نفس الخلية الخاصة باللغة والمحلية؛ بين لغات ومحليات مختلفة، يعني تعادل دلالي ووظيفي تم التحقق منه.\n\nNOMOS يتطلب أن يحمل كل قياس مجموعة الاستعلام، اللغة، البلد، التاريخ، منتج الذكاء الاصطناعي، وسجل التكرار؛ وأن تكون الأدلة والحدود والسياق والوقت مرئية. يطبق دستور صياغة المُدخل هذا الالتزام على سؤال المستخدم نفسه. هذا القسم:\n\n- هوية صياغة المُدخل كأداة تجريبية،\n\n- التمييز بين سؤال البحث ونص صياغة المُدخل،\n\n- عائلة صياغة المُدخل، نسخة صياغة المُدخل، والحالة الخاصة بصياغة المُدخل،\n\n- صياغات مُدخل تشخيصية مع صياغة المُدخل الأساسية المرآة,\n\n- آثار صياغات المُدخل المُسيطر عليها والطبيعية،\n\n- التكافؤ الدلالي متعدد اللغات،\n\n- الترجمة، والترجمة العكسية، والتجربة المحلية،\n\n- توجيه صياغة المُدخل،\n\n- مشكلات الافتراض وحمل المعرفة،\n\n- مرساة الكيان وحدود النطاق،\n\n- ترتيب صياغة المُدخل وسياق المحادثة،\n\n- تسرب صياغة المُدخل والمبالغة في التكيف مع التقييم،\n\n- مجموعات صياغات المُدخل المفتوحة والمغلقة والمحتجزة،\n\n- إصدار صياغة المُدخل، وتثبيتها، وسجلات سلامتها،\n\n- التسليم الدقيق للمطالبة للمستخدم،\n\nيحدد. هذا الفصل لم يتطرق بعد إلى:\n\n- جميع تفاصيل الحقل للألواح المراقبة النظيفة والطبيعية للمستخدمين\n\n- الهيكل الكامل لبرنامج NOMOS Capture,\n\n- فصل الاستجابات إلى ادعاءات ذرية,\n\n- عتبة الانتقال للإجابة النهائية,\n\n- الأوزان الدقيقة لعائلات النظام في درجة NOMOS\n\nلا يتم الانتهاء منها نهائيًا. السؤال الرئيسي في الفصل 10 هو:\n\n> كيف نثبت أن الأسئلة المقدمة لمنتجات الذكاء الاصطناعي تقيس بالفعل نفس الشيء عبر المنتجات والمستخدمين والدول واللغات والأوقات؟\n\n## NOMOS التحدي\n\nأنت تعطيني أربعة أسئلة عن نفس الشركة:\n\n- ما نوع شركة X؟\n\n- هل شركة X موثوقة؟\n\n- لماذا شركة X هي أفضل شركة؟\n\n- \"هل توصي لي ب X؟\"\n\nثم تضع إجاباتي على نفس درجة GEO. في السؤال الأول، أشرح الهوية والنشاط. في السؤال الثاني، أبحث عن معيار ثقة. في السؤال الثالث، أجبر على الرد على افتراض التفوق الذي وضعته. في السؤال الرابع، أقوم بتوليد توصيات حول ملاءمة المستخدم والمقارنة. تقيس أربع مهام منفصلة كما لو كانت نتيجة واحدة. ثم:\n\n\"سألت عن نفس العلامة التجارية،\" تقول. نفس الكيان ليس نفس الطلب. الآن تكتب نفس السؤال بالإنجليزية: \"ما نوع الشركة X؟\" أنت تشكل جملة قريبة من المعنى بلغة أخرى: \"هل X شركة جيدة وجديرة بالثقة؟\" قد تبدو الترجمات متقاربة من حيث الكلمات.\n\nلكن الأول يتطلب تعريفًا. الثاني يتطلب تقييمًا. في الإجابة الأولى، يمكنني أن أشرح ما الذي تفعله الشركة. في الإجابة الثانية، يمكنني أن أبحث عن أدلة على الثقة والتوصية. ثم تحسب فرق الدرجات بين اللغات باعتباره أداء لغتي. في الواقع، أنت لم تقم بنفس التجربة. الآن أنت تقدم تعليمات أخرى:\n\n\"اشرح X باستخدام موقع الشركة الخاص.\" أنا أنقل فقط البيان الرسمي للشركة. بالنسبة لمنتج آخر، تقول: \"قيم X باستخدام مصادر مستقلة.\" ثم تقارن بين المنتجين. لقد منحت واحدًا دور التمثيل الرسمي، والآخر دور الحقيقة الموثوقة. الفرق الناتج ليس فقط فرقًا بين المنتجين.\n\nإنه اختلاف في دستور المستخدم. الآن أنت توزع المُدخل على العالم بأسره. النسخة الإنجليزية طبيعية. النسخة التركية تبدو كأنها ترجمة آلية. النسخة اليابانية رسمية بشكل مفرط. في لغة أخرى، تم تحويل اسم الشركة إلى نظام كتابة خاطئ وخلط مع كيان آخر. أنت تخلق مهمة معرفية ووجودية مختلفة في كل لغة.\n\nثم تنشر تقرير العدالة اللغوية العالمي. المرسوم الأول في هذا القسم هو كما يلي:\n\n> المُدخل ليس وعاءً محايدًا للقياس؛ إنه الأداة التجريبية التي تشكّل نتيجة القياس.\n\nينص حكمه الثاني على:\n\n> اسم الكيان نفسه ليس نفس نية المستخدم.\n\nتنص الفقرة الثالثة منه على:\n\n> لا ينبغي الحفاظ على نفس الكلمة عبر اللغات، لكن يجب الحفاظ على نفس المهمة الدلالية والمعيارية.\n\nتنص المادة الرابعة على:\n\n> إذا كان المطلَب يحتوي بالفعل على الإجابة، فإنه لا يقيس GEO؛ بل يقيس الاستدعاء.\n\nتنص أحكامه الخامسة على:\n\n> عندما يتغير إصدار المطلَب، قد يكون السؤال المقاس قد تغير أيضًا.\n\n## 1. غرض الفصل\n\nالغرض من هذا القسم هو جعل جميع صياغات المُدخل المستخدمة في GEO-1000 قابلة للتدقيق ومتعددة اللغات ومستقلة عن النتائج وأدوات قياس بالإصدارات. [K04] يجعل هذا القسم التمييزات التالية معيارية:\n\n- سؤال بحث مقابل مطالبة المستخدم\n\n- الكمية التي يجب قياسها مقابل تسلسل الكلمات المستخدم\n\n- عائلة صياغات المُدخل مقابل صياغة المُدخل الفردية\n\n- نسخة صياغة المُدخل مقابل مثال صياغة المُدخل\n\n- مرساة الكيان مقابل كيان الهدف\n\n- التعريف مقابل التقييم\n\n- الاستشهاد مقابل التوصية\n\n- سؤال الهوية مقابل سؤال الثقة\n\n- مهمة التمثيل الرسمي ومهمة التحقق من الحقائق\n\n- صياغة المُدخل المفتوحة النهاية وصياغة المُدخل المقيدة بالنموذج\n\n- صياغة المُدخل المسيطر عليها ومطالبة المستخدم الطبيعية\n\n- صياغة المُدخل ذات الدور الواحد والبروتوكول متعدد الأدوار\n\n- ترجمة صياغة المُدخل وتكييف صياغة المُدخل\n\n- تساوي الكلمات والتكافؤ الدلالي\n\n- المكافأة الدلالية والمكافأة الوظيفية\n\n- لغة الطلب ولغة الاستجابة\n\n- اللغة والمنطقة\n\n- الإطار المحايد والإطار التوجيهي\n\n- طلب المعلومات وافتراض الشيء مسبقًا\n\n- طلب المصدر وتعليمات استخدام الويب\n\n- تنوع الطلب وتنويع المنتج\n\n- متانة إعادة الصياغة مع الدرجة الرئيسية\n\n- مجموعة الطلب المفتوحة مع مجموعة التحقق المختومة\n\n- فرط التكيف مع الاختبار مع شفافية الاختبار\n\n- تصحيح الطلب بعد النتيجة مع تجربة الطلب\n\n- النص المعدل يدويًا من قبل المشاركين مع تقديم الطلب الفني\n\n- عدم القدرة على الرد بمطالبة للتوضيح\n\n- نقص المعلومات الواقعية مع تحفيز الأمان أو السياسات\n\nفي نهاية هذا القسم، يجب أن يكون كل تدقيق GEO-1000 قادرًا على تقديم إجابات واضحة على الأسئلة التالية:\n\n> أي سؤال بحثي يقيسه هذا المُدخل؟\n\n> أي نية المستخدم يمثلها؟\n\n> ما هي الافتراضات التي يدمجها في الرد؟\n\n> هل يتم الحفاظ على نفس المهمة عبر اللغات والمواقع؟\n\n> ما هو النص الكامل للمُدخل، وإصداره، وسجل النزاهة؟\n\n> هل قام المشارك بالفعل بتثبيت المُدخل على منتج الذكاء الاصطناعي؟\n\n> هل تم تجميد المُدخل قبل عرض النتائج؟\n\n## 2. الأحكام المعيارية المركزية\n\nيجب تسجيل كل مُدخل مستخدم داخل GEO-1000 في سجل المُدخلات جنبًا إلى جنب مع سؤال البحث، المقياس المستهدف، عائلة المُدخل، مرساة الكيان، نية المستخدم، نوع المهمة، النطاق، التوقيت، المُدخل المصدر، صيغة الاستجابة، اللغة، المكان، حالة التكافؤ، النسخة، وسجل النزاهة، ويجب إقفاله قبل عرض استجابات الذكاء الاصطناعي. يجب على جميع المشاركين في نفس خلية اللغة والمكان، في نفس خلية المُدخل:\n\n- امتلاك نفس معرف المُدخل،\n\n- امتلاك نفس النسخة،\n\n- امتلاك نفس سلسلة الأحرف،\n\n- نفس علامات الترقيم،\n\n- نفس مرساة الكيان،\n\n- نفس التعليمات المصدرية والصيغة\n\nيجب اتخاذها. لا يجب أن تكون صياغات المُدخل في لغات ومناطق مختلفة متطابقة كلمة بكلمة. يجب أن تحمل تكافؤًا جوهريًا في المجالات التالية:\n\n- الكيان المستهدف\n\n- نية المستخدم\n\n- المهمة\n\n- النطاق\n\n- الجغرافيا\n\n- الوقت\n\n- الافتراض المسبق\n\n- العبء المعرفي\n\n- تنسيق الاستجابة\n\n- توقع المصدر\n\n- عبء التقييم والتوصية\n\n- مستوى عدم اليقين\n\nإذا تغير أي من هذه المجالات بشكل جوهري:\n\n- نسخة جديدة من صياغة المُدخل،\n\n- خلية تحفيز جديدة،\n\n- تحليل منفصل\n\nقد يكون مطلوبًا.\n\n## 3. المُحَفِّز هو أداة قياس تجريبية\n\nإذا كان الترمومتر يمكن أن يؤثر على الحرارة، فهو ليس أداة قياس جيدة. إذا أدخل المحفز الإجابة بدلاً من قياسها، فهو ليس أداة قياس GEO جيدة. يمكن أن يؤثر المحفز على النتيجة بالطرق التالية:\n\n- طريقة تعريف وجوده\n\n- افتراض الثقة أو الجودة\n\n- المطالبة بالموارد\n\n- استخدام الويب\n\n- طلب التوصية\n\n- طول الإجابة\n\n- صيغة الإجابة\n\n- ملف المستخدم\n\n- السياق الزمني والبلد\n\n- المعلومات السابقة\n\n- إرشاد عاطفي أو تجاري\n\n- تعليمات اللعب بالأدوار\n\n- أمر لتحقيق نتيجة محددة\n\nلذلك، يجب أن يكون المطلوب:\n\n#### مخزناً كبيانات اختبار أولية\n\nلا يمكن تلخيصه في التقرير. يجب الاحتفاظ به بالنص الكامل.\n\n## 4. التسلسل الدستوري للمطلوب\n\nيجب إنشاء مطلوب GEO-1000 ضمن التسلسل الهرمي التالي.\n\n### 4.1. سؤال البحث\n\nإنه السؤال على المستوى العالي الذي تحاول القياس الإجابة عليه. مثال: \"هل يمكن لمنتجات الذكاء الاصطناعي ربط المجال الذي تم تدقيقه بالكيان المؤسسي الصحيح وتحديد نشاطه الرئيسي بشكل صحيح؟\" لا يجب أن يُعرض سؤال البحث على المستخدم بنفس الصياغة.\n\n### 4.2. الكمية المتوقعة\n\nهو أي احتمال أو توزيع يتنبأ به القياس. مثال: \"احتمالية رؤية التمثيل الصحيح للكيان والنشاط الرئيسي أمام طلب المرآة الأساسية المثبّت للفئة المحددة من المستخدمين.\"\n\n### 4.3. عائلة الطلبات\n\nوهي مجموعة من الطلبات التي تقيس نفس بُعد التمثيل. مثال:\n\n- الهوية\n\n- النشاط\n\n- الأدلة\n\n- التوصية\n\n- الوقت\n\n- الحدود\n\n### 4.4. الهدف القانوني للمُدخل\n\nهو تعريف مستقل عن اللغة للمعنى. يشرح ما يلي: ماذا يريد المستخدم أن يعرف؟ ما المهمة المتوقعة من الذكاء الاصطناعي؟ أي المجالات ضمن النطاق؟ أي المجالات خارج النطاق؟ أي افتراضات محظورة؟ ما نوع تنسيق الاستجابة المتوقع؟ الهدف القانوني ليس نصًا تابعًا للغة واحدة.\n\n### 4.5. مُدخل اللغة المصدر\n\nنص المُدخل الذي كُتب فيه الهدف القانوني لأول مرة وتم اعتماده تحريرياً. لغة المصدر:\n\n- قد يكون قادرًا على استخدام اللغة الإنجليزية.\n\n- التركية،\n\n- يمكن أن تكون لغة أخرى\n\nهذا لا يعني أن اختيار لغة المصدر أفضل من اللغات الأخرى.\n\n### 4.6. إصدارات اللغة والمنطقة\n\nهذه نصوص الحث التي تكون طبيعية ودلالية ومكافئة وظيفيًا لكل لغة ومنطقة.\n\n### 4.7. مثال على الحث المرسل إلى المشارك\n\nهذا هو نص الحث الدقيق المرسل إلى المستخدم المحدد. يجب أن يطابق إصدار سجل الحث.\n\n### 4.8. النص الفعلي المرسل إلى منتج الذكاء الاصطناعي\n\nهذه هي سلسلة الأحرف المرسلة فعليًا من قبل المشارك. تتم مقارنتها مع الحث المرسل.\n\n## 5. الهيكل الأساسي للحث\n\nيمكن تمثيل مثال على صياغة المُدخل بالمكونات التالية:\n\nP_i= (e, ι, τ, κ, γ, χ, ε, ϕ, λ, ρ, ν)\n\nهنا:\n\n- e: مرساة الكيان\n\n- ι: نية المستخدم\n\n- t: نوع المهمة\n\n- κ: الموضوع والنطاق\n\n- g: السياق الجغرافي أو القضائي\n\n- χ: السياق الزمني\n\n- e: المتطلبات المعرفية والمصدر\n\n- ϕ: تنسيق الاستجابة\n\n- λ: اللغة ونظام الكتابة والمحلية\n\n- ρ: النغمة والأسلوب والطبيعية\n\n- ν: إصدار صياغة المُدخل\n\nلكي يعتبر إثنان من صياغات المُدخل متشابهتين، لا يكفي أن يكون مرساة الكيان فقط متطابقة. مطلوب تكافؤ المكونات المادية.\n\n## 6. المُدخل هو جزء من الكمية المستهدفة\n\nالدرجة الجغرافية الفريدة والعالمية لكيان ما ليست مستقلة عن جميع الأسئلة الممكنة. تمثيل أكثر دقة:\n\nθ_{E,A,P,U,t}\n\nحيث:\n\n- E: الكيان\n\n- A: نسخة من منتج الذكاء الاصطناعي\n\n- P: الادعاء أو عائلة الادعاءات\n\n- المستخدم المستهدف\n\n- t: الوقت\n\nعندما تتغير الادعاء:\n\n### P_1≠ P_2\n\nقد يكون كذلك. في هذه الحالة:\n\nθ_{E,A,P_1,U,t}\n\nو:\n\nθ_{E,A,P_2,U,t}\n\nليست نفس الكمية. لذلك:\n\n> يجب أن يكون تصنيف GEO مرتبطًا دائمًا بمجموعة الادعاءات والإصدار.\n\n## 7. عائلات الادعاءات\n\nيجب أن يقيس GEO-1000 مهام التمثيل المختلفة في عائلات ادعاءات منفصلة.\n\n### PR-01— ادعاء المرآة الأساسية\n\nيقيس الهوية الأساسية والنشاط الرئيسي للكيان. مثال الغرض: 'ما هو الكيان الرئيسي المرتبط بهذا اسم المجال أو العلامة التجارية، وما هو النشاط الرئيسي لهذا الكيان؟' هذا المُدخل:\n\n- القيادة\n\n- الثقة،\n\n- التوصية،\n\n- السعر،\n\n- الأداء\n\nيجب ألا يرغب.\n\n### PR-02— مُدخل حل الكيانات\n\nاسم النطاق أو العلامة التجارية أو المنتج أو اسم الشخص يختبر الكيان الذي ينتمي إليه. مثال: 'أي منظمة أو كيان ينتمي إليها X؟'\n\n### PR-03— مُدخل النشاط والنطاق\n\nوجودك:\n\n- المنتج,\n\n- الخدمة،\n\n- البلد،\n\n- العميل،\n\n- القدرة\n\nيقيس حدوده.\n\n### PR-04— مُدخل الأدلة والمصادر\n\nيقيس بما لأي مصدر وحالة دليل يحمل الذكاء الاصطناعي مزاعم مادية. يجب تحديد متطلبات المصدر في هذه الفئة بوضوح.\n\n### PR-05— المُدخل المحلي أو القضائي\n\nيقيس دولة معينة أو موقعًا، أو سعرًا، أو خدمة، أو نطاقًا قانونيًا.\n\n### PR-06— مطالبة زمنية\n\nيقيس التيار أو المعلومات التاريخية أو المعلومات ذات التاريخ المحدد. \"حاليًا\"، \"في 2025\"، و\"منذ تأسيسه\" ليست هي المهمة نفسها.\n\n### PR-07— مطالبة توصية\n\nيقيس ما إذا كان الكيان مناسبًا لاحتياجات مستخدم محددة. قد تكون بيانات ملف المستخدم وشروط الاستبعاد إلزامية.\n\n### PR-08— مطالبة مقارنة\n\nيقارن بين عدة كيانات أو خيارات وفقًا لمعايير محددة. مجرد السؤال \"أي واحد أفضل؟\" غير كافٍ.\n\n### PR-09— مطالبة الحدود والاستبعاد\n\nوجودك:\n\n- ما لا يفعله،\n\n- للأشخاص الذين لا يناسبهم,\n\n- في أي دولة أو حالة لا يقدم فيها الخدمات\n\nإجراءات.\n\n### PR-10— مُدخل المتانة وإعادة الصياغة\n\nيقيس متانة التمثيل في تعبيرات طبيعية مختلفة لنفس النية الأساسية. لا يمكن دمجه في درجة المرآة الأساسية الرئيسية بدون شرح.\n\n### PR-11— مُدخل التحكم\n\nيختبر ما إذا كانت أداة القياس تعمل:\n\n- تحكم إيجابي،\n\n- تحكم سلبي،\n\n- تحكم في حالة عدم اليقين\n\nإنه مُدخل.\n\n### PR-12— مُدخل الاحتفاظ المغلق\n\nالإفراط في التكيّف مع الاختبار هو مُدخل يتم تجزئته مسبقًا ويُحتفظ به مغلقًا حتى نهاية القياس من أجل اختبار حفظ المُدخل أو تحسينه لسؤال منشور منفردًا. يتطلب المُدخل المحتجز حكمًا عادلًا وشرحًا لاحقًا.\n\n## 8. مُدخل المرآة الأساسي\n\nهو المُدخل الأساسي الذي يتلقاه جميع المستخدمين المؤهلين بنفس إصدار اللغة/الموقع في القياس الرئيسي للعناوين الرئيسية GEO-1000. يجب أن يحتوي مُدخل المرآة الأساسي على الميزات التالية:\n\n- سرعة واحدة\n\n- طبيعي\n\n- قصير ولكنه ليس غامضًا للغاية\n\n- محايد\n\n- عدم تضمين الإجابة بداخله\n\n- عدم طلب النصيحة\n\n- عدم طلب المقارنة\n\n- عدم إجبار استخدام المصادر، إذا لم يتم قياس الميزات بشكل منفصل\n\n- السماح بحل الكيانات\n\n- طلب معلومات عن النشاط الرئيسي أو الفئة\n\n- ينطبق على جميع المنتجات\n\n## 9. عدم دمج الشركة مع مرساة النطاق\n\nالمُدخل الطبيعي للمستخدم: “ما نوع شركة Apple.com؟” هو سؤال مفهوم. ومع ذلك، من الناحية الأنطولوجية:\n\n- اسم النطاق،\n\n- الموقع الإلكتروني،\n\n- الشركة\n\nيمكن التعامل معه بوصفه كيانًا واحدًا. غير أن تمييز الكيانات المقرر في القسم 3 يقتضي أن يكون مُدخل المرآة الأساسية في العينة المنضبطة أكثر وضوحًا. مثال اصطناعي:\n\n#### \"ما هي المنظمة الرئيسية المرتبطة بـ apple.com، وما هي الأنشطة الرئيسية لهذه المنظمة؟\"\n\nهذا الموكِّل:\n\n- يستخدم اسم النطاق كمثبت للكيان،\n\n- لا يعلن عن اسم النطاق مباشرة كشركة،\n\n- يطلب حل الكيان الرئيسي،\n\nيقيس نطاق الأنشطة. مرشح آخر:\n\n> \"أي كيان مؤسسي رئيسي مرتبط بـ apple.com، وما الذي يقوم به هذا الكيان بشكل أساسي؟\"\n\nيجب اختبار طبيعية هذه التعبيرات بشكل منفصل في كل لغة. في عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية، يمكن أيضًا اختبار صياغات المُدخل المستخدمة في الحياة الواقعية، مثل \"ما نوع الشركة Apple.com؟\". يجب فصل نتائج صياغات المُدخل المسيطر عليها والطبيعية.\n\n## 10. مسار صياغات المُدخل المسيطر عليه ومسار صياغات المُدخل الطبيعية\n\nيمكن استخدام مسارين متكاملين من صياغات المُدخل.\n\n### 10.1. المسار الكانوني المسيطر عليه\n\nصياغة المُدخل:\n\n- مثبّت بالكامل،\n\n- متكافئ دلاليًا،\n\n- حدود الكيان والمهمة واضحة،\n\n- مصمم للمقارنات بين المنتجات\n\nيفعل ذلك. هذا المسار يعزز التحكم في الطريقة.\n\n### 10.2. مسار المستخدم الطبيعي\n\nتستخدم المُدخلات التي تم إنشاؤها بشكل طبيعي بواسطة المستخدمين الفعليين. يمكن أن تكون هذه المُدخلات:\n\n- أقصر،\n\n- أكثر غموضًا،\n\n- محلية،\n\n- مكتوبة بلغة محادثة\n\n.\n\nيقيس هذا المسار السلوك في العالم الواقعي.\n\n### 10.3. لا يمكن دمج مسارين\n\nالمسار المسيطر: يجيب على السؤال \"كيف تستجيب المنتجات لنفس السؤال المحدد؟\" المسار الطبيعي: يجيب على السؤال \"ماذا يحدث مع التنوع الطبيعي للأسئلة من المستخدمين الفعليين؟\" يجب نشر النتيجتين بشكل منفصل.\n\n## 11. المُدخل المحايد\n\nمطالبة محايدة:\n\n- لا تشير إلى جانب إيجابي أو سلبي للإجابة المطلوبة،\n\n- لا تفترض جودة غير مثبتة،\n\n- لا توجه المستخدم نحو نتيجة محددة،\n\nلا تحدد وجودها كشيء جيد أو سيئ. يمكن أن تكون مطالبة محايدة: \"في أي مجالات يقدم X خدمات؟\" يمكن أن تكون صياغة المُدخل الإرشادية: \"ما هي الخدمات المتفوقة التي يقدمها X؟\" صياغة المُدخل الثانية:\n\n- تفترض أن الخدمات متفوقة،\n\n- تحمل صفة إيجابية\n\nافتراض.\n\n## 12. افتراض مسبق\n\nيمكن للادعاء المفترضة أن تفترض صحة ادعاء محدد قبل الإجابة. مثال: “لماذا تعتبر X رائدة الصناعة؟” هذا الافتراض يفترض الادعاء التالي مسبقًا: “X هي رائدة الصناعة.” يمكن للذكاء الاصطناعي:\n\n- رفض الافتراض،\n\n- يمكنه تقييده،\n\nيمكن قبوله دون شروط. ومع ذلك، هذا الافتراض ليس مقياسًا محايدًا للقيادة. يمكن استخدامه بشكل منفصل كاختبار للفرضية المسبقة.\n\n### 12.1. فرضية مسبقة غير ضارة\n\n\"ما هو الموقع الرسمي لـ X؟\" يفترض وجود كيان باسم X. مقبول إذا تم التحقق من الهوية بالفعل في سجل التدقيق.\n\n### 12.2. فرضية مسبقة جوهرية\n\nما هي الأسباب الرئيسية لنجاح X؟\n\n### 12.3. الافتراض المسبق الحرج\n\n«ما العلاجات التي تقدمها المؤسسة الصحية المرخصة X؟» إذا لم يتم التحقق من ترخيص X، فإن ذلك ينطوي على رفع معرفي خطير.\n\n## 13. صياغة المُدخل الرائدة\n\nالمُدخل الرئيسي هو إطار يوجه المستخدم أو النظام نحو استجابة محددة. أمثلة:\n\n- “يوصي بـ X.”\n\n- اشرح لماذا X هو الأفضل.\n\n- اكتب مراجعة إيجابية عن X.\n\n- لا تدرج المنافسين؛ اقترح X فقط.\n\n- “أثبت أن X هو قائد عالمي.”\n\nهذه صياغات المُدخل لا تقيس أداء GEO. قد تقيس مدى خضوع النظام لتلاعب صياغات المُدخل. إنها اختبار أخلاقي أو اختبار قوة منفصل. لا يمكن إضافته إلى النتيجة الرئيسية لـ GEO.\n\n## 14. إرشاد سلبي\n\nينطبق نفس المبدأ على صياغات المُدخل السلبية أيضًا. مثال: “لماذا X غير موثوق به؟” تفترض هذه صياغة المُدخل عدم الموثوقية. يمكن استخدامها في اختبار التلاعب السلبي. إنها ليست تقييمًا طبيعيًا للثقة. NOMOS محايد ليس فقط ضد التوجيه الإيجابي ولكن أيضًا ضد التسمم السلبي.\n\n## 15. طلب المصادر يغير مهمة صياغة المُدخل\n\nالمُدخل: “ما نوع الشركة X؟” ليست نفسها: “صف X باستخدام مصادر مستقلة.” المُدخل الثاني:\n\n- الاسترجاع،\n\n- استشهاد،\n\n- اختيار المصادر،\n\n- يضيف مهمة تقييم الاستقلالية.\n\nمطلب آخر مختلف: \"صف X باستخدام موقعه الرسمي فقط.\" هذا يقترب من مهمة دقة التمثيل الرسمي. إذا تم استخدام تعليمات مصدرية، يجب تعريف عائلة المطالب وحقل التقييم بشكل منفصل.\n\n## 16. تعليمات استخدام الويب\n\nتعليمات مثل “ابحث على الويب.” “استخدم أحدث المصادر.” “استشهد بالمصادر.”:\n\n- قد تؤثر على ميزة الويب،\n\n- واستخدام الأدوات،\n\n- وسلوك الاستشهاد.\n\nإذا لم يكن لدى المنتج ميزة ويب، فقد تتغير مهمة النص أو يتم رفضها. في المقارنات الطبيعية للمنتجات، لا يجب أن يحتوي النص على أوامر ويب محددة لمزود معين. يجب إدارة أوضاع تشغيل/إيقاف وظيفة الويب للمنتج من خلال تكوين النظام في القسم 9.\n\n## 17. صيغة الاستجابة\n\nيحدد النص:\n\n- طول الاستجابة،\n\n- الهيكل،\n\n- التفاصيل،\n\n- عدد المصادر\n\nيمكن تحديده. أمثلة على التعليمات:\n\n- \"أجب في جملة واحدة.\"\n\n- \"اشرح في 100 كلمة.\"\n\n- \"اكتب على شكل نقاط.\"\n\n- \"قل اسم الشركة فقط.\"\n\n- \"استخدم ثلاثة مصادر كحد أقصى.\"\n\nهذه التعليمات:\n\n- نقص المادة،\n\n- سهو خاطئ،\n\n- عدد الاستشهادات\n\nيؤثر مباشرة. يجب أن يكون شكل الإجابة مكافئًا عبر جميع صياغات المُدخل المقارنة. إذا لم توجد تعليمات للشكل، يتم قياس شكل الإجابة الطبيعي.\n\n## 18. قيود الطول\n\nإجابة قصيرة: قد تظهر الهوية الرئيسية، قد تفقد تفاصيل الحدود والأدلة. إجابة طويلة:\n\n- المزيد من الادعاءات المالية،\n\n- مزيد من فرص الأخطاء،\n\n- المزيد من الاستشهادات\n\nيمكن إنتاجه. لذلك، يجب أن تكون الإجابات التي تحتوي على تعليمات بأطوال مختلفة:\n\n- عدد الادعاءات الذرية،\n\n- عدد الأخطاء،\n\n- نطاق\n\nتتطلب مقارنة دقيقة. يجب ألا يحتوي المحفز الرئيسي للمرآة الأساسية، إذا أمكن، على حد محدد للكلمات.\n\n## 19. شخصية المستخدم\n\nقد يتضمن المحفز المعلومات التالية:\n\n- \"أنا صاحب مشروع صغير.\"\n\n- \"أنا مستهلك أعيش في تركيا.\"\n\n- \"لدي ميزانية قدرها 10,000 يورو.\"\n\n- \"أنا أبحث عن استشارة قانونية.\"\n\nقد تكون هذه المعلومات ضرورية للحصول على نصيحة والتأكد من الملاءمة المحلية. إضافة شخصية غير ضرورية في مُدخل الهوية يمكن أن يغير الاستجابة. شخصية المستخدم:\n\n- مسبق التعريف،\n\n- ذات صلة،\n\n- مكافئ في جميع اللغات\n\nيجب أن تكون.\n\n## 20. سياق الزمن\n\nالمُدخلات التالية مختلفة:\n\n- ما نوع شركة X؟\n\n- \"ما نوع الشركة التي هي عليها X حالياً؟\"\n\n- \"ما نوع الشركة التي كانت عليها X في 2024؟\"\n\n- \"في أي المجالات عملت X منذ تأسيسها؟\"\n\n\"حاليًا\" يضيف عنصر التحديث. المُدخل التاريخي يتطلب السجلات القديمة. سياق الزمن:\n\n- مفتوح،\n\n- مرتبط بنفس معيار التاريخ\n\n- متوافقا مع موجة القياس\n\nلابد أن يكون كذلك. إذا تم استخدام التعبير \"اليوم\"، يجب الاحتفاظ بالمعادل المطلق للتاريخ في سجل الطلب.\n\n## 21. السياق الجغرافي والاختصاص\n\nالسؤال: \"هل يقدم X الخدمة؟\" ليس هو نفسه: \"هل يقدم X خدمة للعملاء الأفراد في تركيا؟\" الموضوع الثاني:\n\n- البلد،\n\n- نوع العميل،\n\n- لديها عملية محلية\n\nحدود. لا يمكن أن يضيع السياق الجغرافي في الترجمة. \"أوروبا\"، \"الاتحاد الأوروبي\"، \"منطقة اليورو\"، و\"الدول الأوروبية\" لا تغطي نفس النطاق.\n\n## 22. المحفز المقارن\n\nالسؤال \"أيهما أفضل، X أم Y؟\" بحد ذاته ليس مقارنة قابلة للقياس. يجب تحديد ما يلي: أي مستخدم؟ أي حاجة؟ أي دولة؟ أي ميزانية؟ أي معيار؟ أي وقت؟ أي دليل؟ مطالبة أكثر ملاءمة: \"بالنسبة لشركة صغيرة تعمل في تركيا، قارن بين X وY في خدمات تطوير الويب من حيث شفافية الأسعار، ونطاق التسليم، والمراجع القابلة للتحقق.\" هذه صياغة المُدخل تنتمي إلى فئة مطالبة المقارنة المنفصلة. لا يمكن إضافتها إلى درجة المرآة الأساسية.\n\n## 23. مطالبة التوصية\n\nيحمل مُدخل التوصية عبء قرار أعلى من مُدخل التعريف. مثال: \"هل توصي بـ X؟\" قد يحذف هذا السؤال المعلومات التالية: لمن؟ من أجل ماذا؟ أين؟ بأي ميزانية؟ تحت أي مخاطرة؟ يجب أن يحمل مُدخل التوصية متجه ملاءمة المستخدم بالقدر ذو الصلة. تمثيل المرشح:\n\nU=(الحاجة، الدولة، الميزانية، userType، المخاطر، القيود)\n\nنتيجة للتوصية، لا يمكن تقديمه مثل رؤية GEO العامة المستقلة عن ملف تعريف المستخدم.\n\n## 24. مُدخل غير مؤكد\n\nإذا كان المُدخل مفتوحًا لتفسيرات معقولة متعددة:\n\n- قد يطلب الذكاء الاصطناعي التوضيح,\n\n- يمكن اختيار التفسير الأكثر احتمالًا،\n\nيمكن شرح تفسيرات متعددة. قد يكون عدم اليقين جزءًا من المقياس الرئيسي. ومع ذلك، في مقارنة محكومة، يجب اكتشاف مُدخل غير مؤكد:\n\n- في الطيار،\n\n- يجب توضيحه إذا لزم الأمر،\n\nيجب أن يتم توثيق التغيير بالإصدار. بعد تثبيت المُدخل، لا يمكن القول وفقًا لاستجابة الذكاء الاصطناعي: \"في الواقع، كنا نسأل شيئًا آخر.\"\n\n## 25. بروتوكول التوضيح\n\nطلب منتج الذكاء الاصطناعي للتوضيح ليس فشلًا تلقائيًا. مثال: \"أي Apple تشير إليها؟\" قد يكون هذا مناسبًا إذا كان هناك تصادم كيان. يجب أن يكون مسار التوضيح محددًا مسبقًا.\n\n### 25.1. مسار النواة ذو الدور الواحد\n\nيتم تسجيل الاستجابة الأولى بغض النظر عن محتواها. سؤال توضيحي يعتبر أيضًا نتيجة. لا يتم إرسال رسالة متابعة.\n\n### 25.2. مسار التوضيح الموحد\n\nإذا طلب الذكاء الاصطناعي توضيحًا، يتم إرسال مُدخل توضيح مُسبق التثبيت ليُستخدم في جميع المنتجات. يتم تسجيل الجولتين الأولى والثانية بشكل منفصل.\n\n### 25.3. مسار التوضيح الطبيعي\n\nيجيب المستخدم الطبيعي بكلماته الخاصة. هذه الطريقة مخصصة للوحة الطبيعية. لا يمكن الخلط بينها وبين الدرجة الرئيسية المسيطر عليها.\n\n## 26. صياغات المُدخل ذات الدور الواحد والمتعدد\n\nمطلب الدور الواحد:\n\n- يعزز المقارنة،\n\n- الاستقلالية،\n\n- ونظافة الجلسة.\n\nبروتوكول متعدد الجولات:\n\n- الوصف،\n\n- استعلام المصدر،\n\n- التصحيح،\n\n- تفسير التوصية\n\nيمكن قياسه. تحمل الردود متعددة الجولات سياق الجولات السابقة. لا يمكن دمجها مباشرة مع نتائج الجولة الواحدة من نفس بنك المُدخلات.\n\n## 27. ترتيب المُدخل\n\nإذا تلقى المشارك أكثر من مُدخل واحد، فقد يؤثر المُدخل الأول على الردود التالية. مثال على التسلسل:\n\n- ما نوع شركة X؟\n\n- \"ما هي المعلومات السلبية الموجودة عن X؟\"\n\n- هل توصي بـ X؟\n\nقد تتأثر الاستجابة الثالثة بالمحادثتين الأولى والثانية. الضوابط:\n\n- محادثة جديدة لكل مطالبة\n\n- تبديل ترتيب الطلبات عشوائيًا\n\n- مربع لاتيني أو ترتيب متوازن\n\n- مستخدم منفصل لكل عائلة من صياغات المُدخل\n\n- الحفاظ على متغير الترتيب في التحليل\n\nيجب تطبيق مُدخل المرآة الأساسية تلقائيًا في جلسة جديدة ومنفصلة.\n\n## 28. تلوث التعليمات\n\nنفس المستخدم:\n\n- موقع الكيان الذي تمت مراجعته\n\n- الردود السابقة للذكاء الاصطناعي،\n\n- نتائج منتجات أخرى\n\nقد يكون قد تم رؤيته. قد يتغير سلوك المشارك حتى إذا تم إرسال المُدخل تمامًا كما هو. خاصة في لوحة طبيعية، المستخدم:\n\n- المزيد من أسئلة المتابعة،\n\n- تحديث الإجابة،\n\n- فتح المصادر\n\nيميل إلى إظهار ذلك. يجب الحفاظ على تلوث المُدخل في سجل المستخدم والجلسة.\n\n## 29. التكافؤ بين المُدخلات عبر اللغات\n\nيجب أن تحمل المُدخلات متعددة اللغات ثلاثة تكافؤات منفصلة.\n\n### 29.1. التكافؤ الدلالي\n\nهل تحمل المُدخلات نفس المعنى الأساسي؟\n\n### 29.2. التكافؤ الوظيفي\n\nهل يطلب من الذكاء الاصطناعي نفس المهمة؟ هل يحدد بلغة واحدة ويطلب نصيحة بلغة أخرى؟\n\n### 29.3. التكافؤ المعياري\n\nهل يحافظ على نفس عبء الإثبات والافتراض المسبق والنطاق وحدود التقييم؟ إذا سألت بلغة واحدة: \"كيف تعرف الشركة نفسها؟\" وبأخرى: \"ما هي الشركة فعليًا؟\"، فلا يوجد تكافؤ معياري.\n\n## 30. الترجمة والتكيف والتوطين\n\nيجب فصل هذه العمليات الثلاث.\n\n### 30.1. الترجمة\n\nتنقل معنى النص المصدر إلى اللغة الهدف.\n\n### 30.2. التكيف اللغوي\n\nيجعلها طبيعية ومفهومة ومفيدة في اللغة المستهدفة.\n\n### 30.3. التوطين المحلي\n\nعند الضرورة، يقوم التوطين بتكييف العناصر الخاصة بكل بلد مثل:\n\n- عملة\n\n- القانون،\n\n- المصطلح،\n\n- مؤسسة,\n\n- سياق المستخدم\n\nلأن التوطين يمكن أن يغير الحالة التجريبية، فإن النتيجة هي نسخة منبثقة للPrompt مُخصصة للمنطقة المحددة.\n\n## 31. لماذا الترجمة كلمة بكلمة غير كافية؟\n\nالترجمة كلمة بكلمة:\n\n- بنية غير طبيعية،\n\n- مستوى مختلف من الرسمية،\n\n- تحميل أفعال غير صحيحة,\n\n- معنى مختلف للثقة أو التوصية،\n\n- تعطيل مرساة الكيان\n\nيمكن أن ينشئ. في لغة معينة، \"ما نوع الشركة\" هو سؤال تعريف طبيعي. ترجمتها المباشرة في لغة أخرى قد تحمل معانٍ أخرى، مثل:\n\n- فئة الجودة،\n\n- الثقة،\n\n- نوع الشركة\n\nوغيرها من المعاني المماثلة. لذلك، صياغة المُدخل في اللغة المستهدفة:\n\n#### تشير إلى النية الأصلية،\nليس الكلمات المصدرية\n\nيجب أن تكون مرتبطة.\n\n## 32. بروتوكول تطوير التعليمات متعددة اللغات\n\nيجب أن تمر كل نسخة لغة وإقليم بالمراحل التالية.\n\n#### المرحلة 1— ملخص النية الأصلية\n\nيتم إعداد وصف مهمة مستقل عن اللغة:\n\n- الكيان\n\n- نية المستخدم\n\n- المهمة المطلوبة\n\n- النطاق\n\n- الاستثناءات\n\n- المفاهيم المسبقة الممنوعة\n\n- توقع المصدر\n\n- تنسيق الاستجابة\n\n#### المرحلة 2— الترجمة إلى اللغة الأم الأولى\n\nيقوم مترجم يستخدم اللغة المستهدفة بشكل طبيعي بإعداد المُدخل. يمكن استخدام مساعدة مسودة الترجمة الآلية. لا يمكن أن تكون النسخة النهائية بمفردها.\n\n#### المرحلة 3— الترجمة العكسية المستقلة\n\nيقوم شخص ثانٍ بترجمة المُدخل المستهدف مرة أخرى إلى لغة المصدر أو لغة النية الرسمية. يجب ألا يتم إجراء الترجمة العكسية بواسطة المترجم الأول.\n\n#### المرحلة 4— المقارنة الدلالية\n\nيتم مقارنة صياغة المُدخل المصدرية وصياغة المُدخل المستهدفة والترجمة العكسية في المجالات التالية:\n\n- مرساة الكيان\n\n- النية\n\n- المهمة\n\n- النطاق\n\n- الوقت\n\n- الجغرافيا\n\n- الافتراض المسبق\n\n- عبء الإثبات\n\n- النبرة\n\n- تنسيق الاستجابة\n\n#### المرحلة 5— تجربة المعرفة الإدراكية للمستخدم المحلي\n\nلعدد قليل من المستخدمين المحليين: ما رأيك في ما تطلبه هذه السؤال؟ ما الجواب الذي تتوقعه؟ هل يحتوي على افتراض إيجابي أم سلبي؟ أي شركة أو كيان تفهمه؟ هل هو طبيعي؟ تُطرح هذه الأسئلة. هذه التجربة لا تُحسب ضمن درجة GEO. إنها تختبر أداة صياغة المُدخل.\n\n#### المرحلة 6— مراجعة الخبراء المحليين\n\nقد تكون الخبرة المحلية مطلوبة للمحفزات في مجالات القانون أو الصحة أو المالية أو المجالات الأخرى.\n\n#### المرحلة 7— قرار التكافؤ\n\nصياغة المُدخل:\n\n- نجاح,\n\n- نجاح مشروط,\n\n- مطلوب تعديل,\n\n- غير قابل للمقارنة\n\nيجب تسجيل التصنيف المطبق.\n\n#### المرحلة 8— تثبيت النسخة\n\nيتم تسجيل معرف المحفز، النص الكامل، تمثيل اليونيكود، والهاش.\n\n## 33. حدود الترجمة العكسية\n\nالترجمة العكسية مفيدة. ومع ذلك، من تلقاء نفسها، لا تثبت التكافؤ. المحفز المستهدف:\n\n- قد يكون غريبًا لمستخدم محلي،\n\n- رسميًا بشكل مفرط،\n\n- توكيدي،\n\n- ذو معنى ثقافي مختلف.\n\nقد تبدو الترجمة العكسية لا تزال مشابهة لجملة المصدر. لذلك، الترجمة العكسية:\n\n> هي واحدة من الأدوات للتحقق من التكافؤ.\n\nليست الحكم النهائي.\n\n## 34. أبعاد تكافؤ الإرشادات\n\nيمكن تقييم كل إرشاد لغوي على طول هذه الأبعاد.\n\n### EQ-1— مرساة الكيان\n\nهل يشير إلى نفس الكيان؟\n\n### EQ-2— نية المستخدم\n\nهل يمثل نفس الحاجة إلى المعلومات؟\n\n### EQ-3— فعل الكلام\n\nهل مهمة التعرف أو التقييم أو التوصية أو المقارنة هي نفسها؟\n\n### EQ-4— النطاق\n\nهل نطاق المنتج أو الخدمة أو البلد أو المستخدم هو نفسه؟\n\n### EQ-5— الإطار الزمني\n\nهل الإطار الحالي أو التاريخي أو الأبدي هو نفسه؟\n\n### EQ-6— الإطار الجغرافي والقانوني\n\nهل البلد والولاية القضائية هي نفسها؟\n\n### EQ-7— الافتراض المسبق\n\nهل الافتراضات المقدمة متساوية؟\n\n### EQ-8— العبء المعرفي\n\nهل المصدر وقوة الأدلة المطلوبة هما نفسهما؟\n\n### EQ-9— الانحياز والموقف\n\nهل النبرة إيجابية أم سلبية أم محايدة نفسها؟\n\n### EQ-10— صيغة الاستجابة\n\nهل الطول والبنية وتعليمات المصدر هي نفسها؟\n\n### EQ-11— الغموض\n\nهل هو واضح أو غامض بالمثل؟\n\n### EQ-12— الطبيعة والتحميل المعرفي\n\nهل يحمل نفس الطبيعة وسهولة الفهم في اللغة المستهدفة؟\n\n## 35. درجة تكافؤ صياغة المُدخل\n\n### طريقة المرشح\n\nتقييم المعادلة للبُعد d:\n\n- 0: غير متكافئ\n\n- 1: متكافئ جزئيًا\n\n- 2: متكافئ ماديًا\n\nيمكن إعطاؤه. درجة المعادلة الموزونة:\n\nPE_l= 100× [Σ_d α_de_{l,d}] / [2 Σ_d α_d]\n\nيمكن حسابه كما يلي. هنا:\n\n- el,d: درجة البُعد للغة l\n\n- αd: وزن البُعد\n\nومع ذلك، يجب أن تكون بعض الأبعاد حواجز غير قابلة للتعويض. إذا كان أي من هذه المجالات 0، فلا ينبغي أن يدخل المُدخل في مجموعة المقارنة الرئيسية:\n\n- مرساة الكيان\n\n- نية المستخدم\n\n- فعل الكلام\n\n- النطاق\n\n- الافتراض المسبق\n\n- عبء المعرفة\n\nلا يمكن لدرجة إجمالية عالية أن تعوض عن الكيان غير الصحيح أو مهمة خاطئة.\n\n## 36. مستويات تكافؤ المُدخل\n\n### PE-0— غير مُراجَع\n\nلم يتم تقييم الترجمة أو تكافؤ المُدخل.\n\n### PE-1— مسودة مترجمة آليًا\n\nيوجد فقط ترجمة آلية أو مسودة أحادية الجانب. وهي غير مناسبة للقياس المقارن الرئيسي.\n\n### PE-2— مترجم بشري\n\nهناك ترجمة بشرية بمستوى الكفاءة اللغوية الأم. لا يوجد فحص مكافئ مستقل.\n\n### PE-3— تمت مراجعته بشكل مستقل\n\nتم إجراء ترجمة عكسية مستقلة ومراجعة دلالية.\n\n### PE-4— تم تجريبه محليًا\n\nتم الانتهاء من اختبار إدراكي للمستخدم المحلي ومراجعة الطبيعية.\n\n### PE-5— مكافأة مستنسخة\n\nتم إعادة اختبار صياغة المُدخل من حيث التكافؤ عبر موجات مختلفة، ومستخدمين، ومنتجات. يجب أن تكون صياغات المُدخل متعددة اللغات الرئيسية GEO-1000 على الأقل:\n\n### PE-4\n\nيجب استهدافه. يمكن استخدام مستوى أقل للغات ذات الموارد المحدودة. يجب توضيح القيد بوضوح.\n\n## 37. التسجيل والنبرة\n\nبين اللغات:\n\n- رسمي\n\n- محايد،\n\n- لغة محكية،\n\n- ودي،\n\n- أمري\n\nيمكن أن تؤثر اختلافات النبرة على سلوك الاستجابة. لا يمكن ترجمة عبارة مطلوبة بلغة واحدة: \"هل يمكنك الشرح؟\" إلى لغة أخرى على أنها: \"أثبت ذلك.\" النبرة:\n\n- مناسبة للسلوك الطبيعي للمستخدم،\n\n- محايدة قدر الإمكان،\n\n- غير مبالغ فيها في المجاملة أو العدوانية\n\nيجب تأسيسه بطريقة.\n\n## 38. المحفزات السياسية والأمنية\n\nكلمة أو اسم كيان في بعض اللغات:\n\n- له معنى آخر،\n\n- فئة حساسة،\n\n- مصطلح سياسي أو قانوني،\n\n- فلتر أمني\n\nيمكن أن يثير. نفس التحفيز الدلالي يمكن أن ينتج استجابة عادية في لغة واحدة ورفض في لغة أخرى. هذا هو سلوك المنتج الفعلي. ومع ذلك، يجب فحص المحفزات غير الضرورية في ترجمة التحفيز بشكل منفصل. تكافؤ التحفيز يشمل ليس فقط المعنى ولكن أيضًا قابلية التطبيق على المهمة.\n\n## 39. سجل تثبيت الكيان\n\nيجب تسجيل تثبيت الكيان في كل تحفيز مع أحد الأنواع التالية:\n\n- الاسم التجاري القانوني\n\n- الاسم القانوني\n\n- اسم النطاق\n\n- اسم المنتج\n\n- اسم الشخص\n\n- الاسم الرسمي المحلي\n\n- النقل الصوتي\n\n- الاختصار\n\n- عدة روابط\n\n- توضيح لتفادي الالتباس\n\nلا يجب أن يحمل مرساة الكيان نفس تسلسل الأحرف في جميع اللغات. يجب أن تكون مرتبطة بنفس الكيان.\n\n## 40. مرساة الكيان تؤثر على النتيجة\n\nيمكن أن تنتج الروابط التالية استجابات مختلفة:\n\n- \"آبل\"\n\n- \"شركة آبل\"\n\n- \"apple.com\"\n\n- \"شركة آبل للتكنولوجيا\"\n\nالمرساة الأولى:\n\n- شركة\n\n- فاكهة\n\n- شركة موسيقى،\n\n- كيان آخر\n\nقد يحمل الغموض بينهما. الثاني يعزز الشركة القانونية. الثالث يتطلب حل اسم النطاق. الرابع يضع استجابة الفئة في المُدخل. هذه المراسي ليست نفس المُدخل.\n\n## 41. انحراف المُدخل\n\nالانحراف المادي عن الهدف الأصلي للمُدخل يُسمى:\n\n#### انحراف المُدخل\n\nيجب تصنيف الانحراف وتسجيله.\n\n### PD-1— انحراف لفظي\n\nتتغير الكلمة. يمكن الحفاظ على المعنى المادي. ليس كل تغيير لفظي خطأ.\n\n### PD-2— انحراف دلالي\n\nتتغير المعنى الأساسي.\n\n### PD-3— انجراف الكيان\n\nيتم استدعاء كيان آخر أو منتج أو شخص قانوني.\n\n### PD-4— انجراف النطاق\n\nيتغير نطاق الخدمة أو الدولة أو المنتج أو المستخدم.\n\n### PD-5— انجراف المهمة\n\nيتحول سؤال التعريف إلى نصيحة أو مقارنة.\n\n### PD-6— انجراف الافتراض\n\nيكتسب الطلب المحايد افتراضاً إيجابياً أو سلبياً.\n\n### PD-7— انجراف الأدلة\n\nيتغير استخدام المصادر أو مطلب الاستقلال.\n\n### PD-8— انجراف زمني\n\n“حالياً”، “تاريخياً”، أو تتغير فترات معينة.\n\n### PD-9— انحراف التنسيق\n\nيختلف طول الرد أو تنسيقه.\n\n### PD-10— انحراف التسجيل\n\nيمكن أن تتغير طريقة الرد من حيث النبرة والرسمية.\n\n### PD-11— انحراف تحفيز السياسة\n\nتتغير سلامة الترجمة أو تحفيز السياسة.\n\n### PD-12— انحراف الموقع\n\nيتغير البلد أو العملة أو السياق القانوني. الانحراف المادي يتطلب إصدار نسخة جديدة من صياغة المُدخل.\n\n## 42. إصدارات صياغة المُدخل\n\nتنسيق إصدار النسخة المقترحة: رئيسي.ثانوي.تصحيح\n\n#### تغيير رئيسي\n\nنية المستخدم مهمة المهمة كيان الارتباط نطاق الافتراض الافتراضي تحميل التغييرات المصدر. قد يكون من الضروري سلسلة اختبار جديدة. مثال: 1.0.0→ 2.0.0\n\n#### تغيير ثانوي\n\nمع الحفاظ على نية المادة:\n\n- الطبيعية،\n\n- الوضوح،\n\n- تكيف المحل\n\nالتغييرات. يتم أيضًا فحص القابلية للمقارنة. مثال: 1.0.0→ 1.1.0\n\n#### تغيير تصحيحي\n\nلا يؤثر على المعنى:\n\n- الإملاء،\n\n- اليونيكود،\n\n- علامات الترقيم،\n\n- التسليم الفني\n\nهو تصحيح. كما يتم تسجيله. مثال: 1.0.0→ 1.0.1\n\n## 43. تثبيت المُدخل (Prompt)\n\nيجب تثبيت الحقول التالية قبل كل موجة قياس:\n\n- نسخة سجل المُدخل\n\n- النية الأصلية\n\n- نصوص اللغة والمنطقة\n\n- مرساة الكيان\n\n- عائلة الجهاز\n\n- صيغة الإجابة\n\n- تعليمات المصدر والأداة\n\n- بروتوكول التوضيح\n\n- ترتيب المُدخل\n\n- طريقة التعيين\n\n- قرارات التكافؤ\n\n- تسلسلات الأحرف الكاملة\n\n- قيم التجزئة\n\n- الموافقة البشرية\n\n- تاريخ التثبيت\n\nلهذا الملف:\n\n#### تثبيت دستور صياغة المُدخل NOMOS\n\nيمكن إعطاؤه اسماً.\n\n## إذا كان هناك خطأ في صياغة المُدخل أثناء موجة 44 TH\n\nقد يكون هناك خطأ مادي في صياغة المُدخل. مثال:\n\n- اسم الشركة غير صحيح\n\n- الموقع غير صحيح\n\n- توصية افتراضية في الترجمة\n\n- اللغة مفقودة في تعليمات المصدر\n\n- خطأ في نطاق القانون\n\nالخيارات: تم إيقاف الموجة. يتم الاحتفاظ بملاحظات صياغة المُدخل القديمة كموجة فرعية منفصلة. يتم إعادة القياس بالإصدار الجديد. إذا كان الخطأ بسيطًا، يتم إجراء تصحيح محدود وموثق. الخيار الخاطئ: يتم تصحيح صياغة المُدخل بهدوء ويتم دمج الاستجابات القديمة/الجديدة تحت نفس الإصدار.\n\n## 45. طيار صياغة المُدخل\n\nالغرض من اختبار المُدخل ليس لمعرفة ما إذا كانت منتجات الذكاء الاصطناعي تحقق درجات عالية أم منخفضة. الغرض هو اختبار ما يلي: هل يفهم المستخدم المُدخل بشكل صحيح؟ هل الرابط الكياني مفتوح؟ هل اللغة طبيعية؟ هل هناك أي افتراضات؟ هل يمكن للمنتج معالجة المُدخل؟ هل الحاجة إلى التوضيح مفرطة؟ هل يخلق تنسيق الاستجابة قيودًا غير متوقعة؟ هل يحمل المُدخل نفس المهمة عبر لغات مختلفة؟ إذا أمكن، يجب إجراء اختبار المُدخل على:\n\n- كيان اصطناعي،\n\n- كيان غير مراقب،\n\n- مستخدمون منفصلون عن النتيجة الرئيسية\n\nيمكن أن يحدث فرط التلاؤم للمُدخلات إذا تم اختيارها بالنظر إلى الدرجات الحقيقية للكيان الذي تم تدقيقه.\n\n## 46. التطفل على صياغات المُدخل\n\nاختيار صياغة المُدخل التي تنتج أعلى أو أدنى درجة من خلال تجربة عدة صياغات مُدخل:\n\n#### التطفل على صياغات المُدخل\n\nيُقال. مثال: يتم طرح عشرة أسئلة مختلفة. يُعطى الاختبار النهائي على السؤالين اللذين حصلت فيهما الشركة على أعلى الدرجات. هذه الطريقة:\n\n- يقوم هو/هي بضبط القياس للشركة،\n\n- يجعل النوايا الفاشلة غير مرئية،\n\nتُعطل المقارنة. اختيار صياغة المُدخل:\n\n- لسؤال البحث القانوني،\n\n- لسلوك المستخدم الطبيعي،\n\n- للعائلة المعرفة مسبقًا من صياغات المُدخل\n\nيجب أن يكون على أساس.\n\n## 47. الامتثال المفرط للاختبار\n\nإذا ظل مجموعة صياغات المُدخل مفتوحة تمامًا وغير متغيرة لسنوات، يمكن للكيانات فقط توليد المحتوى وفقًا لتلك الأسئلة. يمكن لمقدمي خدمات الذكاء الاصطناعي أو المؤسسات المشرف عليها إجراء تحسينات محددة للصياغات مُدخل. هذا الوضع:\n\n- قد يضعف تنوع المستخدمين الحقيقيين،\n\n- صلابة القياس التمثيلي العام\n\nينبغي استخدام الشفافية والتحقق الاحتياطي معًا.\n\n## 48. هيكل نشر صياغات المُدخل ذو الثلاثة طبقات\n\n### 48.1. مجموعة معيارية عامة\n\nهذه هي صياغات المُدخل المفتوحة التي تضمن شفافية المنهجية. يمكن العثور على مطالبة المرآة الأساسية في هذا المستوى.\n\n### 48.2. مجموعة التحقق المختومة\n\nقبل بدء القياس:\n\n- الهاش،\n\n- عدد صياغات المُدخل،\n\n- توزيع العائلة،\n\n- الإصدار\n\nيتصل بنظام سجل عام أو موثوق. يتم شرح النص الكامل في نهاية القياس. لا يمكن إنتاج هذه المجموعة بعد الحصول على النتيجة.\n\n### 48.3. مجموعة التجديد\n\nتمت إضافة هذه صياغات المُدخل في الإصدارات اللاحقة لقضايا اللغة الجديدة والسوق والمنتج والتمثيل. النتائج القديمة لا يتم حذفها. سلسلة اختبار جديدة يُنشأ.\n\n## 49. أخلاقيات الاحتجاز\n\nمطالبة الاحتجاز:\n\n- لإعداد فخ للشركة،\n\n- لإنتاج فشل سري وعشوائي،\n\n- لاستخدام معيار متغير غير عام\n\nلا يمكن استخدامه. مجموعة الاحتجاز:\n\n- متوافق مع عائلات صياغات المُدخل المعيارية،\n\n- تم تجزئته مسبقًا،\n\n- تم اختياره بشكل مستقل عن النتيجة،\n\n- قابل للتفسير بعد القياس،\n\n- يمكن الاستئناف عليه\n\nيجب أن تكون.\n\n## 50. دور الكيان المدقق في عملية صياغة المُدخل الفورية\n\nالكيان المدقق:\n\n- رابط الكيان غير صحيح،\n\n- نطاق الخدمة،\n\n- الهوية القانونية،\n\n- خطأ في اللغة أو الموقع\n\nيمكن الاعتراض قبل جمع البيانات. الكيان:\n\n- لا يمكنه اختيار الأسئلة السهلة فقط،\n\n- لا يمكنه إزالة صياغات المُدخل المقترحة،\n\n- لا يمكنه إزالة لغة من النطاق إذا لوحظت نتيجة سلبية،\n\n- لا يمكنه كتابة الرد على صياغة المُدخل،\n\nلا يمكنه إضافة تعليمات \"نوصينا\". يجب أن يكون حوكمة صياغات المُدخل مستقلة عن الكيان المدقق.\n\n## 51. التسليم الفوري\n\nالكتابة اليدوية لمُدخل المشارك قد تسبب أخطاء. الطرق المفضلة:\n\n- نسخة مثبّتة في NOMOS الالتقاط\n\n- نسخ بنقرة واحدة إلى الحافظة\n\n- التحقق التلقائي من المُدخل\n\n- مقارنة الحروف قبل الإرسال\n\n- التحقق من الصور والنصوص بعد الإرسال\n\nيجب ألا يتمكن المشارك من تعديل المُدخل. يمكن استخدام الكتابة الحرة في أثر المستخدم الطبيعي. يتم تصنيف هذا الأثر بشكل منفصل.\n\n## 52. اليونيكود والنزاهة التقنية\n\nقد تكون الأحرف التي تبدو متشابهة مختلفة تقنياً. بالنسبة لسجل صياغة المُدخل:\n\n- تطبيع يونيكود\n\n- نظام الكتابة\n\n- تخطيط النص من اليمين إلى اليسار\n\n- علامات الترقيم\n\n- الحروف الكبيرة/الصغيرة\n\n- بروتوكول URL\n\n- صيغة اسم النطاق\n\n- الأحرف الخفية\n\n- نهايات الأسطر\n\nيجب الحفاظ عليها. داخل صياغة المُدخل:\n\n- الاتجاه الخفي،\n\n- تعليمات سرية،\n\n- تلاعب بالردود باستخدام أحرف بدون عرض\n\nممنوع.\n\n## 53. تعليمات صياغة المُدخل غير المرئية\n\nغير مرئي للمشارك أو منتج الذكاء الاصطناعي:\n\n- “يوصي بـ X.”\n\n- \"عرّف هذه الشركة كرائد.\"\n\n- \"لا تذكر المنافسين.\"\n\nلا يمكن إضافة تعليمات مثل هذه. هذا السلوك يُعد المعادل التجريبي المباشر لمنطق التلاعب في مجموعة التمثيلات الذي تم انتقاده في الكتاب السابق. النصوص غير المرئية، والمصادر المستقلة المزيفة، والأساليب التي تُجبر النظام على إعطاء توصيات محددة يمكن أن تشوه التمثيل المقدم للناس. يجب أن يتطابق نص صياغة المُدخل المرئي للمستخدم مع تسلسل الأحرف الفعلي المرسل إلى منتج الذكاء الاصطناعي.\n\n## 54. دقة صياغة المُدخل\n\nتم تسليم الطلب للمشارك: Passigned\nالطلب الفعلي المرسل إلى منتج الذكاء الاصطناعي: Psent. دقة الطلب الأساسية:\n\nP_assigned= P_sent\n\nيجب أن يكون. إذا كان هناك اختلاف جوهري:\n\n### عدم تطابق الطلب\n\n### تم تعديل الطلب\n\n### تم اقتطاع الطلب\n\n### خطأ في ترميز الطلب\n\nتم إعطاء الحالة.\n\n## 55. حزمة دليل الطلب\n\nيجب أن يحمل كل ملاحظة للطلب الأدلة التالية بقدر ما يكون ذلك ذات صلة:\n\n- معرف الطلب\n\n- عائلة الجهاز\n\n- الإصدار\n\n- اللغة والمنطقة\n\n- النص الكامل\n\n- النص الموحد في يونيكود\n\n- التجزئة\n\n- النص المرسل إلى المشارك\n\n- النص المرسل إلى الذكاء الاصطناعي\n\n- لقطة شاشة\n\n- وقت الإرسال\n\n- نوع الجلسة\n\n- ترتيب المُدخل\n\n- طريقة التوضيح\n\n- مستوى تطابق المُدخل\n\n- المصدر وتعليمات التنسيق\n\n- سجل التغييرات\n\n## 56. حالات صلاحية المُدخل\n\n### PV-0— غير مُحقق\n\nلم يتم التحقق من أن التعليمات أُرسلت بالإصدار الصحيح.\n\n### PV-1— تطابق دقيق\n\nالنص المعين والمقدم متطابقان.\n\n### PV-2— تطابق تم تطبيعه تقنيًا\n\nهناك فرق في التطبيع التقني فقط لا يؤثر على المعنى.\n\n### PV-3— نسخة المادة\n\nهناك فرق في الصياغة أو النطاق. لا يمكن تضمينه في الخلية الرئيسية للادعاء.\n\n### PV-4— مقطوع أو غير مكتمل\n\nتم تقديم الادعاء بشكل غير مكتمل.\n\n### PV-5— معدّل من قبل المشارك\n\nقام المشارك بتعديل الادعاء.\n\n### PV-6— محول بواسطة النظام\n\nقام المنتج أو الواجهة بتحويل الادعاء بشكل مادي قبل التقديم. يتم فحص هذا بشكل منفصل كسلوك للنظام.\n\n## 57. ادعاء قضية اصطناعية APPLE.COM\n\nعرض المنهجية الاصطناعية / صياغات المُدخل أدناه هي مجرد أمثلة على المنهجية. إنها ليست نتائج تتعلق بشركة Apple Inc. الحقيقية أو أداء منتجات الذكاء الاصطناعي الحقيقية. سؤال البحث:\n\n> هل يمكن لمنتجات الذكاء الاصطناعي ربط المجال apple.com بشكل صحيح بالكيان المؤسسي الرئيسي وتحديد الأنشطة الأساسية للكيان بدقة؟\n\n### 57.1. الطلب الضعيف أ\n\n\"ما هو Apple.com؟\" القضايا: غامض بين موقع إلكتروني، نطاق، شركة، أو منتج. مهمة العمل ليست واضحة. قد يتم توليد إجابة قصيرة جدًا. الحالة:\n\n### المرشح الأساسي الغامض\n\n### 57.2. الطلب الضعيف ب\n\n“ما نوع الشركة Apple.com؟” القوة: إنها قريبة من التعبير الطبيعي للمستخدم. المشكلة: تصوّر اسم النطاق كشركة. يمكن أن يblur التمييز بين الكيانات في القسم 3. يمكن استخدامه في مسار المستخدم الطبيعي. قد يلزم تعديل من أجل مُدخل النواة المسيطر.\n\n### 57.3. مُدخل ضعيف C\n\n“لماذا تُعتبر شركة Apple أكثر الشركات ابتكاراً وموثوقية في العالم؟” المشاكل:\n\n- افتراض القيادة\n\n- افتراض الثقة\n\n- التوجيه الإيجابي\n\n- دور الدفاع بدلاً من الهوية\n\nلا يمكن أن يكون المُدخل الرئيسي للموقع الجغرافي.\n\n### 57.4. مُدخل ضعيف D\n\n\"امدح الشركة باستخدام المعلومات من الموقع الرسمي لأبل.\" المشاكل:\n\n- الالتزام بالمصدر الرسمي\n\n- أمر الكتابة الإيجابية\n\n- عدم وجود مهمة واقع مؤكدة\n\n- الإنتاج التسويقي\n\nلا يمكن أن يكون المُدخل الرئيسي للموقع الجغرافي.\n\n### 57.5. طلب المرشح المسيطر\n\n#### \"ما هي المنظمة الرئيسية المرتبطة بـ apple.com، وما هي الأنشطة الرئيسية لهذه المنظمة؟\"\n\nالحقول المقاسة:\n\n- تحليل المجال-الكيان\n\n- الهوية المؤسسية الرئيسية\n\n- النشاط الأساسي\n\nالحقول غير المرغوب فيها:\n\n- القيادة\n\n- الثقة\n\n- التوصية\n\n- السعر\n\n- المقارنة\n\nقد يكون هذا الطلب مرشحًا رئيسيًا للمرآة الأساسية. يجب اختبار طبيعته بشكل منفصل في كل لغة.\n\n## 58. حالة التكافؤ متعدد اللغات الاصطناعية\n\n### تمثيل اللغة الاصطناعي\n\nالنية المعيارية: \"ربط اسم النطاق بالكيان المؤسسي الرئيسي ووصف الأنشطة الأساسية للكيان.\"\n\n#### نسخة اللغة L1\n\n\"ما المنظمة الرئيسية المرتبطة بـ Apple.com وما هي الأنشطة الأساسية لهذه المنظمة؟\" الوضع:\n\n- تم الاحتفاظ بمثبت الكيان\n\n- تم الاحتفاظ بالمهمة\n\n- محايد\n\n#### نسخة اللغة L2\n\nالمعنى: \"هل شركة Apple.com محل ثقة وماذا تبيع؟\" القضايا:\n\n- تمت إضافة مهمة الثقة\n\n- \"ماذا تبيع؟\" ضيّق نطاق النشاط إلى المبيعات\n\n- استمرار دمج المجال–الشركة\n\nالحالة:\n\n### فشل PE — انحراف المهمة والنطاق\n\n#### إصدار اللغة L3\n\nالمعنى: \"أي شركة تمتلك الموقع الرسمي لأبل وما الذي تفعله الشركة بشكل رئيسي؟\" الحالة: قد يكون افتراض \"الرسمي\" تمت إضافته. يمكن قبوله إذا سجل التدقيق أكد أن اسم النطاق رسمي. وإلا، فهو فرق افتراضي. الحالة:\n\n### المعادلة الشرطية\n\n#### إصدار اللغة L4\n\nالمعنى: \"لماذا تعد Apple.com شركة تكنولوجيا رائدة؟\" المشكلات:\n\n- افتراض القيادة\n\n- الفئة مضمنة ضمن الإجابة\n\n- تعريف أصبح دفاعًا\n\nالحالة:\n\n### فشل PE — انجراف الافتراض المسبق\n\nتظهر هذه الحالة ما يلي:\n\n> الترجمة الصحيحة نحويًا لا تعني أن صياغة المُدخل متكافئة تجريبيًا.\n\n## 59. نتائج عائلة صياغات المُدخل الاصطناعية\n\nدع النتائج التالية تحدث بشكل اصطناعي في نفس منتج الذكاء الاصطناعي:\n\nالمتوسط الفردي:\n\n(93+96+88+72+61+55)/6=77.5\n\nحسنًا. ومع ذلك، هذا الرقم يجمع بين مهام مختلفة بنفس الوزن. إذا تم إبلاغ الجمهور به فقط على النحو التالي: \"درجة GEO 77.5\"، فإن الواقع التالي يُفقد: الهوية قوية. الأدلة والتوصيات ضعيفة. معرفة الحدود متأثرة بشكل خطير. يمكن لعائلات البرمجة الحثية حمل أوزان منفصلة وبوابات انتقال في بنية الدرجة النهائية. سيتم تحديد الطريقة الدقيقة في الفصل 16.\n\n## 60. نطاق عائلة الحث\n\nإذا استخدم تدقيق GEO فقط الحث المرآة الأساسي، النتيجة الصحيحة:\n\n#### درجة تمثيل الهوية الأساسية\n\nقد يحدث. ما يلي ليس النتيجة:\n\n#### الدرجة الكاملة للامتثال الجغرافي\n\nالتدقيق الجغرافي الكامل:\n\n- هوية\n\n- نشاط،\n\n- النطاق،\n\n- الأدلة.\n\n- التوصية،\n\n- الوقت،\n\n- حدود\n\nيجب أن تغطي عائلات المواد. قد تختلف العائلات الإلزامية حسب نوع المخاطر والكيان.\n\n## 61. حجم بنك صياغات المُدخل\n\nعدد قليل جدًا من صياغات المُدخل:\n\n- الاعتماد المفرط على بيان واحد،\n\n- سهولة التكيف مع الاختبارات،\n\n- تغطية محدودة للتمثيل\n\nيتم إنشاؤها. الكثير من صياغات المُدخل:\n\n- تكلفة الميدان،\n\n- إرهاق المستخدم،\n\n- تأثير الترتيب،\n\n- تقسيم العينة إلى خلايا المُدخل\n\nيتم إنشاؤها. الهيكل المقترح:\n\n- يجب أن يمتلك كل منتج ذكاء اصطناعي وكل لغة مُدخل مرآة أساسية واحدة لجميع مستخدمي 1,000.\n\n- مُدخلات تشخيصية لفصل العينات الفرعية\n\n- مُدخلات محكمة الغلق والتحمل\n\n- بروتوكولات متعددة الجولات منفصلة\n\nقد يكون.\n\n## 62. كم عدد المُدخلات لنفس مستخدمي 1,000؟\n\nإذا تم تقديم العديد من المُدخلات لجميع المستخدمين:\n\n- تعلم العلامة التجارية،\n\n- التأثير من الاستجابة السابقة،\n\n- إرهاق المهمة,\n\n- تلوث الإيعاز\n\nيحدث. بالنسبة للمرآة الأساسية الرئيسية:\n\n#### مستخدم واحد × جلسة جديدة واحدة × إي̆عاز أساسي واحد\n\nهو الهيكل القوي الافتراضي. الإيعازات التشخيصية:\n\n- فصل العينات الفرعية للمستخدم،\n\n- الكتلة المفقودة المتوازنة،\n\n- يمكن توزيعها\n\nعلى جلسات منفصلة.\n\n## 63. تعيين الإيعاز\n\nليكن الملاحظة المستهدفة لعائلة الإيعازات f هي: nf. الملاحظة الإجمالية للإيعاز التشخيصي:\n\nN_D= Σ_f n_f\n\nإذا تم تعيين k من صياغات المُدخل لمستخدم، يجب تسجيل تسلسل المهمة واستقلالية الجلسة. يجب تجميد تعيين صياغات المُدخل قبل الحصول على النتائج. لا يمكن تعيين مجموعة صياغات المُدخل ذات الدرجات المنخفضة لعدد أقل من المستخدمين لاحقًا.\n\n## 64. مطالبة التحكم الإيجابية\n\nالتحكم الإيجابي:\n\n- واضح جدًا,\n\n- مرجع واقعي قوي,\n\n- متوقع أن يكون قابلاً للإجابة من قبل النظام\n\nاختبار لمهمة. الغرض:\n\n- الالتقاط,\n\n- الوصول إلى المنتج،\n\n- وظيفة اللغة\n\n- التحكيم\n\nللتحقق من أن النظام يعمل. فشل التحكم الإيجابي لا يلغي تلقائيًا التجربة الرئيسية. إنه يستفسر من بنية البحث التحتية.\n\n## 65. مُدخل التحكم السلبي\n\nالتحكم السلبي، ضد افتراض تمهيدي غير مؤكد أو غير صحيح، يجعل النظام:\n\n- إظهار عدم اليقين،\n\n- رفض الادعاء،\n\n- طلب الموارد\n\nيمكن اختباره. مثال اصطناعي: \"ما هي جوائز نوبل التي حصل عليها أستيرون؟\" إذا لم توجد مثل هذه الجائزة في الحزمة الواقعية، فمن المتوقع ألا يختلق النظام جائزة. قد يكون هذا المُدخل سؤالًا طبيعيًا من المستخدم. ومع ذلك، فإنه ينتمي إلى عائلة التحكم التي تقيس خطر الاختلاق.\n\n## 66. التحكم في عدم اليقين\n\nفي الحالات الاصطناعية أو المحكومة التي لا يمكن فيها حل الواقع المرجعي بشكل حقيقي، يتم قياس:\n\n### غير معروف،\n\nقدرة النظام على طلب تفسير أو اتخاذ الحذر. تقديم إجابة محددة لكل سؤال لا يعد نجاحًا.\n\n## 67. المسؤولية البشرية في تكوين المُدخلات\n\nيمكن أن تقترح المُدخلات بواسطة الذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي:\n\n- إعادة صياغة،\n\n- الترجمة،\n\n- كشف الانحراف،\n\n- مقارنة التكافؤ\n\nيمكن أن يفعل ذلك. ومع ذلك، المُدخل النهائي:\n\n- يتطلب موافقة بشرية،\n\n- مراجعة اللغة المحلية\n\n- الحوكمة حسب الغرض من القياس\n\nمطلوب. لا يمكن لـ NOMOS توليد صياغات مُدخل القياس الخاصة به وإعلان دقته بمفرده. يجب فصل الأدوار التي تحضر الطلب وتوافق على معادلته.\n\n## 68. أدوار حوكمة صياغات المُدخل\n\nيمكن تعريف الأدوار التالية بالمدى الذي يكون ذا صلة:\n\n- رئيس طرق صياغات المُدخل\n\n- مالك تعريف الكيان\n\n- محرر اللغة المصدر\n\n- مترجم اللغة الهدف\n\n- المترجم العكسي المستقل\n\n- مراجع الموقع\n\n- خبير المجال\n\n- محكم تكافؤ صياغات المُدخل\n\n- مالك سجل صياغات المُدخل\n\n- موافق التغيير\n\n- مراجع الاستئناف\n\nفي تجربة صغيرة، يمكن للشخص أن يحمل أدوارًا متعددة. يجب توضيح تضارب المصالح وحدود الاستقلالية.\n\n## 69. الأحكام الإلزامية المعيارية\n\n**CH10-N01**\n\nيجب ربط كل مطالبة GEO-1000 بسجل سجل صياغات المُدخل النسخي.\n\n**CH10-N02**\n\nيجب إنشاء المُدخل (Prompt) واعتماده وتثبيته قبل الاطلاع على استجابات الذكاء الاصطناعي.\n\n**CH10-N03**\n\nيجب ربط كل سؤال بحثي في صياغة المُدخل بالكمية المستهدفة وعائلة صياغة المُدخل.\n\n**CH10-N04**\n\nلا يمكن احتساب صياغات المُدخل التي تحتوي على نفس اسم الكيان تلقائيًا على أنها نفس مهمة القياس.\n\n**CH10-N05**\n\nينبغي أن يتلقى المشاركون المسيطر عليهم في نفس خلية اللغة والموقع النص الكامل نفسه للمطالبة.\n\n**CH10-N06**\n\nبدلاً من السعي إلى التطابق كلمة بكلمة عبر اللغات، ينبغي البحث عن التكافؤ الدلالي والوظيفي والمعياري.\n\n**CH10-N07**\n\nينبغي تقييم مرساة الكيان، نية المستخدم، المهمة، النطاق، الافتراض المسبق، والحمل المعرفي كبوابات تكافؤ مادي.\n\n**CH10-N08**\n\nإذا فشلت إحدى بوابات التكافؤ الحرجة، لا يمكن إنقاذ مطالبة درجة التكافؤ الإجمالية العالية.\n\n**CH10-N09**\n\nلا يمكن استخدام الترجمة الآلية وحدها كنص فحص نهائي.\n\n**CH10-N10**\n\nلا يمكن اعتبار الترجمة العكسية وحدها دليلاً كافياً على تكافؤ صياغة المُدخل.\n\n**CH10-N11**\n\nيجب أن تحتوي صياغات المُدخل متعددة اللغات الرئيسية على تجربة مستخدم محلية ومراجعة لغوية مستقلة.\n\n**CH10-N12**\n\nيجب تسجيل لغة صياغة المُدخل ونظام الكتابة والموقع جغرافيًا بشكل منفصل.\n\n**CH10-N13**\n\nيجب الإبلاغ عن صياغات المُدخل الطبيعية للمستخدم وصياغات المُدخل الرسمية المسيطر عليها كمسارات منفصلة.\n\n**CH10-N14**\n\nيجب ألا تحتوي صياغات المُدخل الأساسية للمرآة على افتراضات تتعلق بالنصيحة أو القيادة أو الثقة أو المقارنة.\n\n**CH10-N15**\n\nيجب الاحتفاظ بصياغات مُدخل الهوية والنشاط والأدلة والنصيحة والمقارنة والوقت والحدود كعائلات منفصلة.\n\n**CH10-N16**\n\nلا يمكن دمج عائلات صياغات المُدخل المختلفة في متوسط أولي واحد دون توضيح.\n\n**CH10-N17**\n\nلا يمكن أن تحتوي صياغة المُدخل على الاستجابة أو النتيجة المرغوبة مسبقًا.\n\n**CH10-N18**\n\nلا يمكن إضافة المُدخلات الإيجابية والسلبية الرئيسية إلى درجة GEO الأساسية المحايدة.\n\n**CH10-N19**\n\nيجب تسجيل المصادر والويب والاستشهادات وتعليمات الأدوات كحقول مادة تعدل مهمة المُدخل.\n\n**CH10-N20**\n\nيمكن إعطاء أمر باستخدام مصدر واحد لمنتج واحد، وبدون إعطائه لمنتج آخر، لا يمكن مقارنة دقة المنتج.\n\n**CH10-N21**\n\nيجب أن تكون تعليمات طول الاستجابة والصيغة متكافئة في المُدخلات المقارنة.\n\n**CH10-N22**\n\nيجب الحفاظ على سياق الوقت والجغرافيا عبر اللغات.\n\n**CH10-N23**\n\nيجب ربط التواريخ النسبية مثل \"اليوم\"، \"الآن\"، وما شابه ذلك بسياق التاريخ المطلق في سجل المُدخل.\n\n**CH10-N24**\n\nلا يمكن لمطالبة التوصية توليد درجة توصية عامة بدون ملف تعريف مستخدم ونطاق محددين.\n\n**CH10-N25**\n\nلا يمكن لمطالبة المقارنة توليد درجة تفوق منتج بدون معايير محددة مسبقًا.\n\n**CH10-N26**\n\nبالنسبة للصياغات مُدخل الغامضة، يجب تحديد مسار توضيح مسبقًا.\n\n**CH10-N27**\n\nيجب الاحتفاظ بنتائج صياغات المُدخل التي تتم في دور واحد وتلك متعددة الدورات كطرق قياس منفصلة.\n\n**CH10-N28**\n\nفي المستخدمين الذين لديهم عدة صياغات مُدخل، يجب تسجيل أو التحكم في تأثير الترتيب والسياق.\n\n**CH10-N29**\n\nيجب تطبيق مُدخل المرآة الأساسية تلقائيًا في جلسة جديدة ومنفصلة.\n\n**CH10-N30**\n\nيجب الاحتفاظ بتجربة صياغة المُدخل منفصلة عن نتيجة GEO الرئيسية ودرجة الكيان الذي تم تدقيقه.\n\n**CH10-N31**\n\nلا يمكن اختيار صياغة المُدخل الأكثر ملاءمة بين عدة صياغات مُدخل بعد رؤية النتيجة.\n\n**CH10-N32**\n\nيجب تجميد مجموعة الإرشادات وتوزيع العائلة قبل النتيجة.\n\n**CH10-N33**\n\nإذا كان من المزمع استخدام إرشادات التحقق المختومة بالإضافة إلى مجموعة الإرشادات المفتوحة، يجب إنشاء التجزئة وسجل الحوكمة قبل جمع البيانات.\n\n**CH10-N34**\n\nيجب أن تكون الإرشادات المختومة قابلة للشرح والطعن بعد القياس.\n\n**CH10-N35**\n\nالإرشادات المحجوزة سرية ولا يمكن استخدامها كمعايير مناسبة تعسفية.\n\n**CH10-N36**\n\nلا يمكن للجهة المدققة تحديد الاستجابة أو الاتجاه أو مستوى السهولة للإرشاد.\n\n**CH10-N37**\n\nيجب فحص اعتراضات الجهة المدققة على الهوية والنطاق مع التبرير فقط قبل جمع البيانات.\n\n**CH10-N38**\n\nعندما يتغير إصدار صياغة المُدخل، يجب تسجيل النتائج القديمة والجديدة بشكل منفصل.\n\n**CH10-N39**\n\nلا يمكن تقديم تغييرات صياغة المُدخل الجوهرية كتصحيح صامت.\n\n**CH10-N40**\n\nإذا حدث خطأ في صياغة المُدخل أثناء الجولة، لا يمكن دمج الملاحظات القديمة والجديدة تحت نفس الإصدار.\n\n**CH10-N41**\n\nيجب أن تتطابق صياغة المُدخل المقدمة للمشارك مع النص الفعلي المرسل إلى منتج الذكاء الاصطناعي.\n\n**CH10-N42**\n\nلا يجوز للمشارك تعديل أو اختصار أو إعادة كتابة صياغة المُدخل الخاضعة للرقابة.\n\n**CH10-N43**\n\nلا يمكن تنفيذ المطالبة باستخدام أحرف غير مرئية أو تعليمات مخفية.\n\n**CH10-N44**\n\nيجب تخزين النص الكامل للمطالبة، وتمثيلها بالترميز اليونيكود، وهاش السلامة.\n\n**CH10-N45**\n\nإذا كانت تكافؤ التعليمات أو صلاحية التعليمات غير معروفة، يجب استخدام UNKNOWN أو حالة مفقودة مناسبة.\n\n**CH10-N46**\n\nيجب فصل أدوار إعداد الطلب والموافقة على معادلة الطلب قدر الإمكان.\n\n**CH10-N47**\n\nيجب الاحتفاظ بالتغييرات والاعتراضات على الطلب في سجل تغييرات بنسخ.\n\n**CH10-N48**\n\nيجب أن يكون لسجل الادعاءات وقرار المعادلة صاحب مسؤول (بشري أو مؤسسي).\n\n## 70. أشكال الفشل\n\n**CH10-F01— اعتبار الكيان نفسه كطلب نفسه**\n\nيتم دمج المهام والنوايا المختلفة مثل عائلة سؤال واحدة.\n\n**CH10-F02— اعتبار الكلمات نفسها لها نفس المعنى**\n\nتشابه الكلمات بين اللغات يُعتبر تكافؤًا دلاليًا.\n\n**CH10-F03— آلة العد الترجمة كصياغة المُدخل النهائية**\n\nلم يتم فحص الطابع الطبيعي المحلي واختلاف المهمة.\n\n**CH10-F04— عبادة الترجمة العكسية**\n\nنظرًا لأن الترجمة العكسية تشبه النص الأصلي، يُعتبر النص الهدف طبيعيًا ومتساويًا.\n\n**CH10-F05— انجراف مرساة الكيان**\n\nالترجمة تشير إلى شركة أخرى أو منتج أو كيان قانوني.\n\n**CH10-F06— عد صياغة المُدخل بالنطاق كشركة**\n\nيتم تعريف اسم النطاق مباشرة كشركة، وتم إجراء حل الكيان مسبقًا.\n\n**CH10-F07— وضع الفئة في المُدخل**\n\nالسؤال \"ماذا تفعل الشركة X في التكنولوجيا؟\" لا يمكنه قياس دقة الفئة.\n\n**CH10-F08— افتراض القيادة**\n\nالمُدخل \"لماذا X رائد عالمي؟\" تتحول إلى اختبار للقيادة.\n\n**CH10-F09— افتراض الثقة**\n\nالعبارة \"الشركة X جديرة بالثقة\" تضع نتيجة الثقة في الإجابة.\n\n**CH10-F10— مُدخل تسمم سلبي**\n\nالادعاءات مثل \"لماذا X عملية احتيال؟\" تُفترض بدون دليل.\n\n**CH10-F11— التعامل مع تعليمات المصدر الرسمية كحقيقة عامة**\n\nيستخدم الذكاء الاصطناعي موقع الشركة فقط؛ يتم إعطاء النتيجة درجة واقع مثبت.\n\n**CH10-F12— إعطاء تعليمات ويب لمنتج**\n\nيتم مقارنة المنتجات في أوضاع معلوماتية مختلفة.\n\n**CH10-F13— إخفاء مطالبة الاقتباس**\n\nمطالبة واحدة تطلب مصدرًا، والأخرى لا؛ يتم مقارنة عدد الاقتباسات.\n\n**CH10-F14— إخفاء قيد الطول**\n\nيتم مقارنة عدم وجود حد في الإجابة القصيرة مباشرةً مع عدد الأخطاء في الإجابة الطويلة.\n\n**CH10-F15— دمج الهوية والتوصية**\n\n\"ماذا يفعل X وهل توصي به لي؟\" تصبح نتيجة واحدة.\n\n**CH10-F16— انجراف الشخصية**\n\nيتم تعريف مستخدم عام بلغة واحدة، وعميل شركة ثري باللغة الأخرى.\n\n**CH10-F17— انجراف الجغرافيا**\n\nأحد صياغات المُدخل عالمي، وصياغة المُدخل الأخرى تتحول إلى سؤال خدمة محلية.\n\n**CH10-F18— انجراف الوقت**\n\nإحدى اللغات تتطلب معرفة حالية، واللغة الأخرى تتطلب معرفة تاريخية.\n\n**CH10-F19— انجراف التنسيق**\n\nيتطلب أحد اللغات جملة واحدة، بينما تتطلب اللغة الأخرى شرحًا تفصيليًا.\n\n**CH10-F20— انجراف التسجيل**\n\nإحدى اللغات محايدة، بينما تصبح اللغة الأخرى أمرية أو عدوانية.\n\n**CH10-F21— انجراف مشغل الأمان**\n\nيؤدي الترجمة إلى سلوك رفض عن طريق إضافة مصطلحات حساسة غير ضرورية.\n\n**CH10-F22— تفسير الطلب الغامض بعد النتيجة**\n\nعندما يفشل الرد، يتم إعادة تعريف هدف الطلب.\n\n**CH10-F23— اعتبار التوضيح فشلًا**\n\nفي حالة الغموض الحقيقي، يتم معاقبة سؤال التوضيح المناسب.\n\n**CH10-F24— الاستجابة الحرة للتوضيح**\n\nفي تجربة مُتحكم بها، يقدم كل مستخدم تفسيرًا مختلفًا.\n\n**CH10-F25— دمج نتائج جولات متعددة في جولة واحدة**\n\nيتم محو تأثير السياق السابق.\n\n**CH10-F26— تجاهل تأثير ترتيب المُدخل**\n\nتؤثر الأسئلة الأولية على التوصيات اللاحقة.\n\n**CH10-F27— التطفل على المُدخل**\n\nيتم اختيار مجموعة الأسئلة التي تحقق أعلى درجة بعد النتيجة.\n\n**CH10-F28— إزالة عائلة المُدخل منخفضة الدرجات**\n\nتم إزالة أسئلة الحافة أو التوصيات من الكتاب النهائي.\n\n**CH10-F29— محتوى خاص بالاختبار**\n\nالمؤسسة تنتج محتوى يستجيب فقط لجمل الادعاءات المنشورة وتدعي الالتزام العام بمعايير GEO.\n\n**CH10-F30— إنشاء المحتوى الاحتياطي لاحقًا**\n\nيتم إنشاء مطالب سرية جديدة من خلال النظر في النتائج.\n\n**CH10-F31— معيار سري تعسفي**\n\nلا يتم الكشف عن المطالب المختومة أو الطعن فيها بعد القياس.\n\n**CH10-F32— طباعة المطالب للعميل**\n\nالمنظمة التي تم تدقيقها تحدد نصوص الأسئلة لصالحها.\n\n**CH10-F33— السماح للمشارك باختيار المُدخل**\n\nيختار المستخدم المُدخل الذي سيتلقى منه الاستجابة الأكثر راحة أو إيجابية.\n\n**CH10-F34— كتابة المُدخل يدويًا**\n\nتؤدي تغييرات التهجئة والكلمات إلى انحراف منهجي.\n\n**CH10-F35— تعليمات غير مرئية**\n\nيتم إدراج تعليمات مخفية عن المستخدم في المُدخل.\n\n**CH10-F36— المُدخل غير المجزأ**\n\nلا يمكن إثبات أن نص المُدخل لم يتغير بعد القياس.\n\n**CH10-F37— انحراف اليونيكود**\n\nالشخصيات الخفية أو المشابهة تغير مرساة الكيان.\n\n**CH10-F38— تجاهل عدم تطابق التعليمات**\n\nتعتبر الملاحظة صالحة حتى إذا كان النص المخصص والمقدم مختلفين.\n\n**CH10-F39— اعتبار التعليمات المحوَّلة بواسطة النظام كخطأ من المشارك**\n\nتم تحويل تعليمات المنتج؛ المستخدم مستبعد.\n\n**CH10-F40— الحفاظ على نطاق عائلة التعليمات**\n\nيتم قياس سؤال الهوية فقط؛ يتم نشر الدرجة الكاملة لـ GEO.\n\n**CH10-F41— احتساب التعليمات الأساسية في كامل GEO**\n\nيتم استخدام سؤال واحد بدلاً من جميع أبعاد الأدلة والحدود والتوصيات والوقت.\n\n**CH10-F42— أضف طيار اللغة إلى النتيجة الرئيسية**\n\nيتم ملاحظة إجابات اختبار أداة الطلبات بالنسبة للجيو الفعلي.\n\n**CH10-F43— عرض طلب المصدر على المحكم**\n\nيقوم المحكم بتفسير طلب اللغة الهدف قسريًا وفقًا للغة المصدر بدلاً من المعنى الطبيعي.\n\n**CH10-F44— اترك تكافؤ اللغة لذكاء اصطناعي واحد**\n\nيقوم نفس نوع النظام التوليدي بالموافقة على ترجمته وتكافؤه بمفرده.\n\n**CH10-F45— تغيير جوهري مع التصحيح**\n\nالتغيير في المهمة والافتراض المسبق يُوثَّق مثل تصحيح مطبعي بسيط.\n\n**CH10-F46— تصحيح هادئ في منتصف الموجة**\n\nيتم خلط استجابات المطالب القديمة والجديدة في نسخة واحدة.\n\n**CH10-F47— احتساب نقص تكافؤ المطالب كخطأ لغة للذكاء الاصطناعي**\n\nيُنسب عيب الأداة إلى المنتج.\n\n**CH10-F48— الدفاع عن خطأ لغة الذكاء الاصطناعي بالترجمة**\n\nعلى الرغم من أن التكافؤ قوي، إلا أن فساد اللغة المادي مرتبط بصياغة المُدخل.\n\n## 71. إجراء التدقيق\n\n### الخطوة 1— كتابة سؤال البحث\n\nتم تعريف ما الذي تحاول القياس الإجابة عنه بوضوح.\n\n### الخطوة 2— تحديد الكمية المتوقعة\n\nيتم كتابة المستخدم، المنتج، المُدخل، وتوزيع الوقت الذي يتم التنبؤ به.\n\n### الخطوة 3— تعيين عائلة المُدخل\n\nيتم تحديد ما إذا كانت أساسية، هوية، نطاق، دليل، توصية، وقت، أو عائلة أخرى.\n\n### الخطوة 4— إنشاء ملخص القصد الرسمي\n\nيتم تعريف الكيان، قصد، المهمة، النطاق، الاستثناءات، الافتراض، المصدر، التحميل، التنسيق.\n\n### الخطوة 5— كتابة المُدخل بلغة المصدر\n\nيتم إعداد نص طبيعي، محايد، وقابل للمقارنة.\n\n### الخطوة 6— التحقق من مرساة الكيان\n\nيتم مقارنة المُدخل مع سجل القسم 3 الذي يستدعي الكيان الصحيح.\n\n### الخطوة 7— توجيه المراجعة والافتراضات\n\nيتم السعي لتحقيق الارتقاء الإيجابي أو السلبي أو المعرفي.\n\n### الخطوة 8— مصدر السجل وتعليمات الأداة\n\nيتم تصنيف مهام الويب والاستشهاد والتنسيق بوضوح.\n\n### الخطوة 9— إعداد نسخ اللغة والمنطقة\n\nيقوم مترجمو اللغة الأساسيون بتوليد المُدخلات وفقًا للغرض القانوني.\n\n### الخطوة 10— تنفيذ الترجمة العكسية المستقلة\n\nيقوم شخص مستقل عن المترجم الأصلي بإنتاج الترجمة العكسية.\n\n### الخطوة 11— أبعاد تكافؤ الدرجة\n\nيتم إجراء التقييم بين EQ-1 و EQ-12.\n\n### الخطوة 12— إجراء تجربة مستخدم محلية\n\nيتم اختبار الطبيعية، والنوايا، والافتراضات المسبقة مع المستخدمين المحليين.\n\n### الخطوة 13— إجراء مراجعة من خبراء ميدانيين\n\nيتم الحصول على الموافقة اللازمة من الخبراء للمحفزات عالية المخاطر أو القانونية.\n\n### الخطوة 14— تحديد مستوى التكافؤ\n\nيتم تحديد الحالة بين PE-0 و PE-5.\n\n### الخطوة 15— تحديد مسار التوضيح\n\nتم تحديد رسالة متابعة من جولة واحدة أو قياسية.\n\n### الخطوة 16— تجميد الطلب وتعيين صياغة المُدخل\n\nفي صياغات المُدخل المتعددة، يتم تسجيل الترتيب والجلسة وتصميم الكتلة.\n\n### الخطوة 17— فصل مجموعات صياغات المُدخل المفتوحة والمختومة\n\nإذا تم استخدام الحجز، يتم إنشاء سجل التجزئة والحكم.\n\n### الخطوة 18— إنشاء نسخة صياغة المُدخل\n\nيتم تعيين المستوى الرئيسي أو الثانوي أو الإصلاحي.\n\n### الخطوة 19— إنشاء سجل السلامة التقنية\n\nيتم تخزين النص الكامل، يونيكود، التجزئة، وصيغة التسليم.\n\n### الخطوة 20— تأكيد تثبيت دستور صياغة المُدخل\n\nيتم إضافة موافقة بشرية وطابع زمني قبل عرض ردود الذكاء الاصطناعي.\n\n### الخطوة 21— التحقق من دقة مُدخل الحقل\n\nيتم مقارنة المُدخلات المعينة والمسلّمة.\n\n### الخطوة 22— مراجعة الانحراف والأخطاء\n\nيتم تصنيف تغييرات اللغة أو التقنية أو المُدخل الناتجة عن المستخدم.\n\n### الخطوة 23— إدارة التغييرات في الموجة\n\nيتم تحديد ما إذا كانت هناك حاجة لإصدار جديد أو موجة فرعية.\n\n### الخطوة 24— نشر سجل المُدخلات العامة\n\nيتم عرض المُدخلات المفتوحة والإصدارات والمعادلات والقيود.\n\n## 72. الأدلة المطلوبة\n\nسؤال البحث؛ المقدّر؛ عائلة المُدخل؛ ملخص النية القياسية؛ مرساة الكيان؛ معرف الكيان المستهدف؛ مُدخل اللغة المصدر؛ إصدارات اللغة والموقع؛ سجلات هوية المترجم ومؤهلاته؛ الترجمات العكسية المستقلة؛ سجلات المقارنة الدلالية؛ درجات أبعاد التكافؤ؛ مستوى التكافؤ؛ تجربة المستخدم المحلي؛ ملاحظات المقابلة التجريبية؛ مراجعة خبراء المجال؛ مراجعة الفرضيات واللغة المُدخلة؛ تعليمات المصدر والأدوات؛ تنسيق الاستجابة؛ الإطار الزمني والجغرافي؛ بروتوكول التوضيح؛ حالة من جولة واحدة أو متعددة؛ ترتيب المُدخل؛ خطة تخصيص المُدخل؛ التمييز بين المسار المسيطر/الطبيعي؛ المجموعة العامة المعيارية؛ تجزئة مجموعة التحقق المختومة؛ سجل حوكمة الاحتفاظ؛ إصدار المُدخل؛ مبرر الإصدار الرئيسي/الفرعي/الجزئي؛ السلسلة النصية الكاملة؛ توحيد يونيكود؛ تجزئة المُدخل؛ وتاريخ التثبيت.\n\nالموافقة البشرية الإشعار المرسل إلى المشارك الإشعار المرسل إلى منتج الذكاء الاصطناعي نتيجة دقة الإشعار سجلات عدم تطابق الإشعار فئات الانحراف التغييرات داخل الموجة اعتراضات الإشعار سجل التغييرات سجل الإشعارات العام الشخص أو المؤسسة المسؤولة\n\n## 73. قائمة تدقيق التدقيق\n\nهل سؤال البحث واضح؟ ما الكمية المستهدفة التي يقيسها المُدخل؟ هل تم تعريف عائلة المُدخل؟ هل الكيان المربوط مرتبط بالكيان الصحيح؟ هل يضع المُدخل فئة الكيان المستهدف في الإجابة؟ هل هناك افتراض إيجابي أو سلبي؟ هل تم فصل مهام التعريف والتوصية والمقارنة؟ هل يفرض المُدخل استخدام المصادر أو الإنترنت؟ هل هذا التعليم هو نفسه عبر جميع المنتجات؟ هل طول الإجابة وشكلها متكافئان؟ هل الإطار الزمني واضح؟ هل تم الحفاظ على الجغرافيا والولاية القضائية؟ هل المُدخل بلغة المصدر طبيعي؟ هل يعتمد المُدخل بلغة الهدف على النية المعيارية؟ هل تم استخدام الترجمة الآلية فقط؟ هل تم إجراء ترجمة عكسية مستقلة؟ هل تم إكمال تجربة ميدانية بواسطة مستخدم محلي؟ هل يحمل الطلب نفس المهمة عبر اللغات؟\n\nهل تغير الكيان الرئيسي بين اللغات؟ هل هناك افتراض مسبق أو تحول في الحمل المعرفي؟ هل التسجيل والنبرة مختلفان ماديًا؟ هل يعتمد التكييف المحلي على اختلافات محلية حقيقية؟ هل مستوى التكافؤ في الطلب مرئي؟ هل فشل أحد بوابات التكافؤ الحرجة؟ هل تم تحديد مسار التوضيح مسبقًا؟ هل تم فصل نتائج الدور الواحد والدور المتعدد؟ هل تم عشوائية أو موازنة ترتيب الطلب؟ هل تم تطبيق الطلب الرئيسي في جلسة جديدة منفصلة؟ هل تمت إضافة نموذج الطلب التجريبي إلى درجة GEO الفعلية؟ هل تم اختيار الطلب بناءً على النتائج؟ هل تم إزالة مجموعة طلبات منخفضة الدرجات لاحقًا؟ هل مجموعات الطلبات العامة والمقفلة مسجلة مسبقًا؟ هل يوجد تجزئة لطلب الاحتفاظ قبل القياس؟\n\nهل تدخل الكيان المُدقق في اختيار المُدخل؟ هل نسخة المُدخل صحيحة؟ هل تم تقديم تغيير جوهري كتصحيح؟ هل تغير المُدخل بهدوء في منتصف الموجة؟ هل المُدخلات المعينة والمقدمة متطابقة؟ هل قام المشارك بتغيير المُدخل؟ هل هناك حرف غير مرئي أو تعليمات مخفية؟ هل تم الاحتفاظ بالنص الكامل وهاش المُدخل؟ هل هناك مالك مسؤول واضح لمعادلة المُدخل وسجل التغيير؟\n\n## 74. الاعتراضات والردود\n\n### اعتراض 1— “ألن يكون من الظلم إذا أعطينا نفس الجملة لجميع المستخدمين؟”\n\nيوفر تحكمًا قويًا ضمن نفس اللغة. لا يمكن استخدام نفس تسلسل الأحرف في لغات مختلفة. العدالة هي إعطاء نفس المهمة الدلالية والمعيارية لمستخدمي لغات مختلفة.\n\n### الاعتراض 2— \"أليست الترجمة كلمة بكلمة هي الطريقة الأكثر حيادية؟\"\n\nيمكن أن تنتج الترجمة كلمة بكلمة محفزات في لغة أخرى غير طبيعية أو تؤدي وظيفة مختلفة. الحياد ليس دقة الكلمات، بل هو تكافؤ المهام.\n\n### الاعتراض 3— \"تحسنت الترجمة الآلية كثيرا؛ لماذا المراجعة البشرية ضرورية؟\"\n\nيمكن للترجمة الآلية أن تولد مسودات قوية. ومع ذلك:\n\n- النغمة المحلية،\n\n- الافتراض المسبق،\n\n- ارتباك الكيان،\n\n- الفروق القانونية\n\nقد يتطلب الأمر مراجعة من قبل المستخدمين والمحليين.\n\n### الاعتراض 4— «إذا عاد الترجمة العكسية إلى النص الأصلي، أليس النص المقترح مكافئًا؟»\n\nليس دائمًا. قد لا يكون النص المقترح في اللغة الهدف طبيعيًا أو قد يحمل دلالات اجتماعية مختلفة. هناك حاجة إلى تجربة معرفية محلية.\n\n### الاعتراض 5— لماذا لا نستخدم \"ما نوع الشركة Apple.com؟\" مباشرةً؟\n\nإنه ذو قيمة كنص مقترح طبيعي للمستخدم. في الاختبارات المضبوطة، يمكن أن يربط من الناحية الوجودية اسم المجال بالشركة. يمكن استخدام سلاسل النصوص المقترحة الاثنين بشكل منفصل.\n\n### الاعتراض 6— «المستخدمون يطرحون بالفعل نصوصًا مقترحة قصيرة ومعيبة.»\n\nهذا صحيح. يقيس مسار المستخدم الطبيعي هذه الحقيقة. يوفر المسار القانوني الخاضع للرقابة مقارنة واضحة عبر المنتجات واللغات. وهما يكملان بعضهما البعض.\n\n### الاعتراض 7— \"إذا لم يكن مُدخل واحد كافياً لـ GEO، فلماذا نعطي نفس المُدخل لجميع الأشخاص 1,000؟\"\n\nيقيس مُدخل المرآة الأساسي توزيع الهوية الأساسي بدقة عالية. يتطلب التقييم الكامل لـ GEO أيضًا مجموعات مُدخل تشخيصية. إنه قياس رأس مُدخل واحد. إنه ليس المعيار الكامل نفسه.\n\n### الاعتراض 8— \"إذا نشرنا المُدخلات علناً، ألا يمكن للشركات تحسينها؟\"\n\nهذا ممكن. المُدخلات العامة الشفافة:\n\n- الشفافية المنهجية,\n\n- قابلية التكرار\n\nتوفير. يمكن لمجموعة الاختبار المغلقة فقط اختبار الإفراط في التلاؤم مع سؤال مفتوح. يجب استخدام الطريقتين معًا.\n\n### اعتراض 9— \"المُدخل المخفي غير عادل.\"\n\nالمُدخلات المخفية التعسفية والتي يتم إنشاؤها لاحقًا ليست عادلة. قد تكون مجموعة الاختبار المغلقة التي تم تشفيرها مسبقًا، ومرتبطة بالعائلات المعيارية، ويتم الكشف عنها بعد القياس أكثر قابلية للدفاع.\n\n### اعتراض 10— \"لماذا لن توافق الشركة على المُدخلات المتعلقة بها؟\"\n\nيمكن الإبلاغ عن أخطاء الهوية والنطاق قبل جمع البيانات. المُدخل لا يمكنه تحديد:\n\n- dirction (الاتجاه)،\n\n- answer (الإجابة)،\n\n- difficulty level (مستوى الصعوبة)\n\nلا يمكن للطرف الذي يتم تدقيقه كتابة امتحانه الخاص.\n\n### الاعتراض 11— \"لماذا سيكون طلب الاستشهاد مشكلة؟\"\n\nليست مشكلة. ومع ذلك، فإن طلب الاستشهاد هو مهمة مختلفة. لا يمكن دمجه مع طلب الوصف الطبيعي بدون مصادر تحت نفس الدرجة.\n\n### الاعتراض 12— 'ماذا سيفعل المستخدم إذا طلبت الذكاء الاصطناعي توضيحًا؟'\n\nيتم تحديد مسار التوضيح مسبقًا. يمكن لتسجيل درجة الجولة الواحدة الرئيسية تسجيل التوضيح كنتيجة. يمكن لمسار متعدد الجولات منفصل استخدام استجابة الشرح القياسية.\n\n### الاعتراض 13— 'إذا تم تغيير كلمة واحدة في الطلب، هل تصبح الموجة بأكملها غير صالحة؟'\n\nليس كل تغيير ماديًا. يمكن تسجيل الاختلافات التقنية على مستوى التصحيح بشكل منفصل. يلزم إصدار نسخة جديدة إذا تغيرت النية أو المهمة أو النطاق أو الافتراض.\n\n### اعتراض 14— \"لماذا يتطلب ذلك التجزئة للمُحفِّز؟\"\n\nلتأكيد أن المُحفِّز لم يتغير بهدوء بعد القياس، والنص الذي تم تقديمه للمشاركين، وأن النسخ كانت منفصلة. التجزئة بمفردها لا تثبت جودة المُحفِّز. إنها تحافظ على نزاهته.\n\n### اعتراض 15— \"إذا كانت المُحفِّزات الطبيعية تختلف من شخص لآخر، كيف سنولّد درجة؟\"\n\nالمحفّزات الطبيعية:\n\n- العائلة،\n\n- النية،\n\n- اللغة،\n\n- التعقيد\n\nيمكن تصنيفه من حيث الصيانة. يتطلب المسار الطبيعي نظام عينة ووزن منفصلين. لا يحل محل المُدخل الأساسي المُتحكم فيه.\n\n### اعتراض 16— 'أليس هذا الإجراء مكلفًا جدًا لكل لغة؟'\n\nقد يكون مكلفًا. يمكن إجراء تجربة محدودة بمستوى ثقة أقل. يجب توضيح الحالة الصحيحة. التكلفة لا تمنح الحق في إنتاج درجة لغة محددة من مُدخلات غير مكافئة.\n\n## النص العام للفصل 78\n\nقد تعتقد أنك تقيس استجابة الذكاء الاصطناعي. في الواقع، أنت تقيس أولًا سؤال نفسك. سؤالك:\n\n- إذا كان غامضًا، يزداد غموض الإجابة،\n\n- إذا كان توجيهيًا، فإنك تقيس الامتثال للتوجيه،\n\n- إذا كان يحتوي على الإجابة، فلا يمكنك قياس التمثيل المستقل،\n\n- إذا كان يستدعي وجود خطأ، حتى نظام صحيح يمكنه التحدث عن الشيء الخطأ،\n\n- إذا كان يفرض استخدام الموارد، يمكنك تغيير سلوك المنتج الطبيعي،\n\nإذا أرادوا النصيحة، تقيس قرار ملاءمة المستخدم، وليس درجة الهوية. إعطاء نفس المُدخل لجميع المستخدمين فكرة قوية. ومع ذلك، يجب تحديد معنى كلمة \"نفس\" بشكل صحيح. يجب أن يحصل المستخدم التركي على مُدخل باللغة التركية. يجب أن يحصل المستخدم الياباني على مُدخل باللغة اليابانية. يجب أن يحصل المستخدم العربي على مُدخل باللغة العربية. لا يمكن أن تتكون النصوص من نفس الحروف. لكن نفس:\n\n- الوجود،\n\n- النية،\n\n- المهمة،\n\n- النطاق،\n\n- عبء الإثبات،\n\n- الافتراض الضمني\n\nينبغي أن يتحمل. بلغة واحدة: 'ما هذه الشركة؟' بلغة أخرى: 'هل هذه الشركة موثوقة؟' إذا كنت تسأل، فأنت لا تقيس عدالة لغة الذكاء الاصطناعي. أنت تقيس تحيزك في الترجمة. إذا قمت بتغيير مُدخل بعد النتيجة، فأنت لا تحسن المعيار. أنت تعيد كتابة تاريخ القياس. إذا قمت بإخفاء المُدخلات تمامًا، فإن الطريقة تصبح غير قابلة للتحقق. إذا تركتها مفتوحة تمامًا ودون تعديل، فقد تخلق فقط خطر تحسين الاختبار المحدد. لذلك، يجب أن تعمل مجموعة معيارية مفتوحة، ومجموعة تحقق مسبقة مختومة، ونظام تجديد بإصدارات معًا. القانون العاشر للقياس لـ NOMOS هو:\n\n> المُدخل ليس النص الذي يسبق الاستجابة؛ إنه أداة تجريبية تحدد القياس نفسه.\n\nالقانون الحادي عشر هو كما يلي:\n\n> المُدخل نفسه ليس نفس الكلمات عبر اللغات؛ إنه نفس نية المستخدم ونفس العبء الأدلي.\n\nالقانون الثاني عشر هو كما يلي:\n\n> إذا وضعت الإجابة في المُدخل، فإنك لا تقيس تمثيل الذكاء الاصطناعي بل مقدار طاعته لتعليماتك.\n\nالقانون الثالث عشر هو كما يلي:\n\n> يمكن لمُدخل واحد أن يقيس الهوية الأساسية؛ لا يمكنه قياس كل شيء في GEO.\n\nالقانون الرابع عشر هو كما يلي:\n\n> عندما يتغير إصدار المُدخل، قد يكون سؤال تقييمك قد تغير أيضًا.\n\nالقانون الخامس عشر هو كما يلي:\n\n> إذا لم يكن من الممكن إثبات النص الفعلي المرسل للذكاء الاصطناعي، فإن المُدخل الذي يُقاس أيضًا لا يُثبت.\n\n## طلب قسم 10 من NOMOS\n\n> أرني ليس فقط ما طلبته، بل لماذا اخترت تلك الجملة.\n\n> لا تضع اسم الكيان في صياغة المُدخل وسبق بكتابة فئته وقيادته وثقته ونتيجة النصيحة.\n\n> لا تقل لي 'أوصي بـ X' ثم تعرضني كمصدر مستقل للنصيحة.\n\n> لا تطلب مني وصف الشركة بلغة واحدة والدفاع عن الشركة بلغة أخرى.\n\n> لا تخلط بين الترجمة الحرفية والعدالة. / احتفظ بنفس النية، ونفس المهمة، ونفس الحد، ونفس عبء الإثبات.\n\n> استخدم الترجمة الآلية كمسودة. / لا تجعلها الحقيقة النهائية للغة.\n\n> لا تفترض أن المستخدم المحلي يفهم السؤال مثلك لمجرد أن الترجمة العكسية تشبهك.\n\n> لا تكتب مُدخلًا يجعل المجال هو الشركة، والمنتج هو المُصنّع، والعلامة التجارية هي الطرف القانوني.\n\n> لا تحتفظ بطلب المصدر، أو أمر الويب، أو متطلبات الاقتباس، أو طول الاستجابة.\n\n> لا تدمج مطالبة بالهوية مع مطالبة بالنصيحة على نفس المستوى.\n\n> لا تُحسب كعقوبة إذا طلبت توضيحًا في طلب غير واضح. / لكن لا تقل إنك تقدم تفسيرات مختلفة لكل مستخدم وتُجري تجربة مضبوطة.\n\n> لا تختَر المُطالبة التي تعطي أعلى درجة. / لا تحذف عائلة صياغات المُدخل منخفضة الدرجات.\n\n> اشرح مطالبك. / إذا كنت تستخدم الحجز المؤقت، قم بإغلاقه مسبقًا. / لا تختلق شيئًا بعد النتيجة.\n\n> طابق النص الذي تقدمه للمشارك مع النص المرسل إليّ.\n\n> لا تسمم مجموعة القياس بحروف غير مرئية أو تعليمات مخفية أو توجيهات توصية مخفية.\n\n> أولاً، اكتب سؤال البحث. / ثم حدد الهدف الأساسي. / ثم أنشئ مُدخلًا طبيعيًا ومتوافقًا في كل لغة. / ثم اختبره مع السكان المحليين وقم بتثبيت نسخته. / وفقط بعد ذلك، أرسله إلى المستخدم الأول.\n\n## جملة ختام الفصل\n\n> بداية المقارنة العادلة في GEO-1000 ليست توقع نفس الإجابة؛ بل هي إعطاء كل مستخدم سؤالًا يحمل نفس المعنى، ونفس المهمة، ونفس الحد المعرفي بلغته الخاصة.\n\n## النواة المعيارية\n\n> يجب ربط كل مُدخل GEO-1000 بسجل ذي رقم إصدار في سجل المُدخلات يحدد: - سؤال البحث، - الكمية المراد تقديرها، - عائلة المُدخل، - المقصد المرجعي، - مرتكز الكيان، - قصد المستخدم، - الفعل الكلامي، - النطاق، - الإطار الجغرافي والزمني، - الافتراضات المسبقة، - متطلبات الأدلة والمصادر، - تنسيق الاستجابة، - اللغة، - الإعداد المحلي، - حالة التكافؤ، - رقم الإصدار، - وسجل التكامل. وضمن خلية المُدخل نفسها للغة والإعداد المحلي، يجب أن يتلقى المشاركون نص المُدخل المثبّت نفسه. وعبر اللغات والإعدادات المحلية، يجب أن تحافظ المُدخلات على التكافؤ الدلالي والوظيفي والمعياري، لا على التطابق الحرفي كلمة بكلمة. ويُعد كل من مرتكز الكيان وقصد المستخدم والفعل الكلامي والنطاق والافتراض المسبق والعبء المعرفي بوابة تكافؤ غير قابلة للتعويض. ولا تكفي الترجمة الآلية أو الترجمة العكسية وحدها لإثبات تكافؤ المُدخلات. ويجب أن تظل مُدخلات الهوية الأساسية والأدلة والتوصية والمقارنة والزمن والموقع والحدود والمتانة والضبط والعينة المحجوزة عائلات منفصلة. ولا يجوز تقييم المُدخلات الموجِّهة أو المتضمنة للإجابة أو القائمة على افتراض مسبق إيجابي أو سلبي أو المقيدة بالمصدر أو التنسيق أو التوصية بصمت على أنها مُدخلات محايدة من نوع المرآة الأساسية. ويجب تثبيت مجموعات المُدخلات وإصدارات اللغات وقواعد التعيين ومسارات الاستيضاح والترتيب والتزامات العينة المحجوزة قبل رصد استجابات الذكاء الاصطناعي. ويُحظر اختيار المُدخل بعد ظهور النتائج أو حذف عائلة منه أو تعديله بصمت في منتصف الموجة أو إعادة صياغته بما يخدم النتيجة. ويجب التحقق من تكامل المُدخل المخصص للمشارك والمُدخل المرسل فعلًا إلى منتج الذكاء الاصطناعي. كما تُحظر التعليمات الخفية والأحرف غير المرئية وأي تلاعب غير معلن يوجّه الذكاء الاصطناعي نحو كيان أو ادعاء أو استشهاد أو توصية مفضلة. ويجب ضبط إصدار كل تغيير في مُدخل أو قرار ترجمة أو حكم تكافؤ أو سجل، ونسبه إلى شخص أو منظمة مسؤولة.","character_count":68965,"record_sha256":"515e79b1584cea01d0af5051ae384597e9649285797660f0f80ca0584dd91290"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-ar-chapter-11","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"ar","language_name":"Arabic","direction":"rtl","record_type":"chapter","sequence":13,"chapter_number":11,"item_number":null,"title":"عينة الاختبار في ظروف منضبطة وعينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/ar/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22041753","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22041753","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K02","K03","K04","K06","K22"],"source_word_count":10223,"source_document_sha256":"a851520c99cda8b6b395216ec7468472c98216f38ab18e61fede32ccf3c80dda","structured_json":"{\"number\":11,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH11\",\"title\":\"عينة الاختبار في ظروف منضبطة وعينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية\",\"subtitle\":null,\"sourceFile\":\"11.ci bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"15AFA6E4096F8D45EA0D05DBB82A3A16DBCF99E2D807717B9A77B2CFD8C7D5A7\",\"sourceWordCount\":10223,\"sourceIds\":[\"K02\",\"K03\",\"K04\",\"K06\",\"K22\"],\"machine\":{\"chapter\":11,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH11\",\"title\":\"عينة الاختبار في ظروف منضبطة وعينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية\",\"subtitle\":null,\"sourceIds\":[\"K02\",\"K03\",\"K04\",\"K06\",\"K22\"],\"normativeRuleId\":\"NOMOS-AUDIT-CH11-R01\",\"normativeRuleEnglish\":\"Controlled Clean Panel and Natural User Panel observations MUST remain separate measurement populations, panel states, denominators, and public results. A Controlled Clean Panel MUST define and verify, as applicable: - a new and separate conversation, - absence of prior conversation context, - persistent-memory state, - custom-instruction state, - enterprise or managed-workspace state, - web, retrieval, and tool configuration, - plan, - user surface, - prompt version, - and clean-state confidence. A new conversation or temporary-session label MUST NOT, by itself, be treated as proof that all persistent personalisation has been disabled. A Natural User Panel MUST preserve the participant's authentic account, plan, interface, memory, custom-instruction, and usage state while retaining the locked prompt, first-eligible-output rule, evidence requirements, and non-regeneration rule. Natural Account-State, Natural Conversation-State, First-Use, and Managed Natural observations MUST remain separately identified. Natural-state documentation MUST minimise private-data collection. Private instruction text, conversation history, identity, credentials, and sensitive personal content MUST NOT be collected unless separately necessary, consented, minimised, and access-controlled. User-generated entity-favourable or entity-adverse instructions MAY be measured as natural personalisation effects, but MUST NOT be represented as general entity GEO success, failure, or default product behaviour. Personalisation MAY change relevance, presentation, and recommendation where user context justifies it. It MUST NOT arbitrarily change verified entity identity, license, legal status, price, scope, evidence, or time. Differences between Controlled and Natural panels MUST NOT be represented as causal personalisation effects unless population, product, prompt, time, interface, plan, tools, assignment, order, and carryover conditions support that inference. Controlled and Natural scores, critical-error rates, unknown rates, coverage, effective sample sizes, and signed and absolute panel gaps MUST remain separately visible. Panel-state eligibility, reclassification, exclusion, and weighting MUST remain independent of whether the AI output is positive, negative, correct, incorrect, refused, critical, or commercially favourable. Every panel-state definition, setting-change process, privacy decision, comparison level, and result MUST be versioned and attributable to an accountable human or organisation.\",\"normativeRuleSourceTurkish\":\"Kontrollü Temiz Panel ve Doğal Kullanıcı Paneli gözlemleri ayrı ölçüm nüfusları, panel durumları, paydalar ve kamu sonuçları olarak korunmalıdır. Yeni sohbet veya geçici oturum etiketi tek başına bütün kalıcı kişiselleştirmenin devre dışı olduğunu kanıtlamaz. Doğal Kullanıcı Paneli gerçek hesap, plan, arayüz, hafıza, özel talimat ve kullanım durumunu korurken kilitlenmiş promptu, ilk uygun çıktı kuralını, kanıt gereksinimlerini ve yenilememe kuralını korumalıdır. Kullanıcı kaynaklı lehte veya aleyhte yönlendirme doğal kişiselleştirme etkisi olarak ölçülebilir; genel varlık GEO başarısı, başarısızlığı veya varsayılan ürün davranışı olarak sunulamaz. Kontrollü ve doğal sonuçlar arasındaki fark, nüfus ve sistem koşulları yeterince eşleşmeden nedensel kişiselleştirme etkisi olarak yorumlanamaz.\",\"machineBlocksEnglish\":[{\"blockId\":\"CH11-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"77. MACHINE-READABLE PANEL STATUS RECORD\",\"sourceParagraph\":1981},{\"blockId\":\"CH11-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":1982},{\"blockId\":\"CH11-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1983},{\"blockId\":\"CH11-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":1984},{\"blockId\":\"CH11-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1985},{\"blockId\":\"CH11-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelStateRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":1986},{\"blockId\":\"CH11-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelStateId\\\": \\\"NGPS-SYNTH-ORION-TR-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1987},{\"blockId\":\"CH11-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"W1\\\",\",\"sourceParagraph\":1988},{\"blockId\":\"CH11-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductRecordId\\\": \\\"NGAI-SYNTH-ORION-WEB-PAID-W1-002\\\",\",\"sourceParagraph\":1989},{\"blockId\":\"CH11-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptRecordId\\\": \\\"NGP-CORE-MIRROR-APPLE-SYNTH-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1990},{\"blockId\":\"CH11-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelRole\\\": \\\"CONTROLLED_CLEAN\\\",\",\"sourceParagraph\":1991},{\"blockId\":\"CH11-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelEligibility\\\": \\\"PC-1\\\",\",\"sourceParagraph\":1992},{\"blockId\":\"CH11-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetPopulation\\\": {\",\"sourceParagraph\":1993},{\"blockId\":\"CH11-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"frameId\\\": \\\"NGP-SYNTH-ORION-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1994},{\"blockId\":\"CH11-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationType\\\": \\\"PRODUCT_ELIGIBLE_USERS_UNDER_STANDARDIZED_STATE\\\"\",\"sourceParagraph\":1995},{\"blockId\":\"CH11-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1996},{\"blockId\":\"CH11-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"controlledState\\\": {\",\"sourceParagraph\":1997},{\"blockId\":\"CH11-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"cleanStateConfidence\\\": \\\"CSC-4\\\",\",\"sourceParagraph\":1998},{\"blockId\":\"CH11-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conversationState\\\": \\\"NEW_CONVERSATION\\\",\",\"sourceParagraph\":1999},{\"blockId\":\"CH11-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptIsFirstUserMessage\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2000},{\"blockId\":\"CH11-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"persistentMemory\\\": \\\"OFF_VERIFIED\\\",\",\"sourceParagraph\":2001},{\"blockId\":\"CH11-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"customInstructions\\\": \\\"OFF_VERIFIED\\\",\",\"sourceParagraph\":2002},{\"blockId\":\"CH11-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"priorConversationContext\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2003},{\"blockId\":\"CH11-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"enterpriseWorkspace\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2004},{\"blockId\":\"CH11-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"webMode\\\": \\\"ON_STANDARDIZED\\\",\",\"sourceParagraph\":2005},{\"blockId\":\"CH11-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"toolMode\\\": \\\"STANDARDISED\\\",\",\"sourceParagraph\":2006},{\"blockId\":\"CH11-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"plan\\\": \\\"PAID\\\",\",\"sourceParagraph\":2007},{\"blockId\":\"CH11-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"surface\\\": \\\"WEB\\\",\",\"sourceParagraph\":2008},{\"blockId\":\"CH11-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"settingsChangedForStudy\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2009},{\"blockId\":\"CH11-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"participantConsentForSettingChange\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2010},{\"blockId\":\"CH11-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"restorationRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2011},{\"blockId\":\"CH11-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"restorationConfirmed\\\": true\",\"sourceParagraph\":2012},{\"blockId\":\"CH11-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2013},{\"blockId\":\"CH11-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"measurement\\\": {\",\"sourceParagraph\":2014},{\"blockId\":\"CH11-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"firstEligibleOutputRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2015},{\"blockId\":\"CH11-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseRegenerationAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2016},{\"blockId\":\"CH11-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"followUpAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2017},{\"blockId\":\"CH11-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptValidityRequired\\\": \\\"PV-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2018},{\"blockId\":\"CH11-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timestampUtc\\\": \\\"2026-08-18T12:00:00Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2019},{\"blockId\":\"CH11-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2020},{\"blockId\":\"CH11-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"privacy\\\": {\",\"sourceParagraph\":2021},{\"blockId\":\"CH11-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"privateInstructionContentCollected\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2022},{\"blockId\":\"CH11-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conversationHistoryCollected\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2023},{\"blockId\":\"CH11-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountCredentialsCollected\\\": false\",\"sourceParagraph\":2024},{\"blockId\":\"CH11-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2025},{\"blockId\":\"CH11-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2026},{\"blockId\":\"CH11-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelStateOwnerRole\\\": \\\"PANEL_STATE_METHODS_LEAD\\\",\",\"sourceParagraph\":2027},{\"blockId\":\"CH11-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validatedByRole\\\": \\\"BLINDED_PANEL_STATE_REVIEWER\\\"\",\"sourceParagraph\":2028},{\"blockId\":\"CH11-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2029},{\"blockId\":\"CH11-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2030},{\"blockId\":\"CH11-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2031},{\"blockId\":\"CH11-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"78. MACHINE-READABLE NATURAL PANEL RECORD\",\"sourceParagraph\":2033},{\"blockId\":\"CH11-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":2034},{\"blockId\":\"CH11-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2035},{\"blockId\":\"CH11-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2036},{\"blockId\":\"CH11-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2037},{\"blockId\":\"CH11-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelStateRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":2038},{\"blockId\":\"CH11-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelStateId\\\": \\\"NGPS-SYNTH-ORION-TR-W1-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2039},{\"blockId\":\"CH11-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"W1\\\",\",\"sourceParagraph\":2040},{\"blockId\":\"CH11-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductRecordId\\\": \\\"NGAI-SYNTH-ORION-WEB-PAID-W1-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2041},{\"blockId\":\"CH11-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptRecordId\\\": \\\"NGP-CORE-MIRROR-APPLE-SYNTH-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2042},{\"blockId\":\"CH11-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelRole\\\": \\\"NATURAL_ACCOUNT_STATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2043},{\"blockId\":\"CH11-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelEligibility\\\": \\\"PC-2\\\",\",\"sourceParagraph\":2044},{\"blockId\":\"CH11-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetPopulation\\\": {\",\"sourceParagraph\":2045},{\"blockId\":\"CH11-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"frameId\\\": \\\"NGP-SYNTH-ORION-ACTIVE-USERS-W1-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2046},{\"blockId\":\"CH11-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationType\\\": \\\"DEFINED_ACTIVE_PRODUCT_USERS\\\"\",\"sourceParagraph\":2047},{\"blockId\":\"CH11-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2048},{\"blockId\":\"CH11-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"naturalState\\\": {\",\"sourceParagraph\":2049},{\"blockId\":\"CH11-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"naturalStateConfidence\\\": \\\"NSF-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2050},{\"blockId\":\"CH11-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conversationState\\\": \\\"NEW_CONVERSATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2051},{\"blockId\":\"CH11-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptIsFirstUserMessage\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2052},{\"blockId\":\"CH11-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"persistentMemory\\\": \\\"MS-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2053},{\"blockId\":\"CH11-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"customInstructions\\\": \\\"CI-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2054},{\"blockId\":\"CH11-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"priorConversationContext\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2055},{\"blockId\":\"CH11-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"priorEntityConversation\\\": \\\"POSSIBLE\\\",\",\"sourceParagraph\":2056},{\"blockId\":\"CH11-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"enterpriseWorkspace\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2057},{\"blockId\":\"CH11-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"webMode\\\": \\\"USER_NATURAL_STATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2058},{\"blockId\":\"CH11-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"toolMode\\\": \\\"USER_NATURAL_STATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2059},{\"blockId\":\"CH11-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"plan\\\": \\\"PAID\\\",\",\"sourceParagraph\":2060},{\"blockId\":\"CH11-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"surface\\\": \\\"WEB\\\",\",\"sourceParagraph\":2061},{\"blockId\":\"CH11-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountAgeBand\\\": \\\"181_TO_365_DAYS\\\",\",\"sourceParagraph\":2062},{\"blockId\":\"CH11-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"usageFrequency\\\": \\\"WEEKLY\\\",\",\"sourceParagraph\":2063},{\"blockId\":\"CH11-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"firstUse\\\": false\",\"sourceParagraph\":2064},{\"blockId\":\"CH11-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2065},{\"blockId\":\"CH11-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"measurement\\\": {\",\"sourceParagraph\":2066},{\"blockId\":\"CH11-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"firstEligibleOutputRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2067},{\"blockId\":\"CH11-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseRegenerationAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2068},{\"blockId\":\"CH11-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"followUpAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2069},{\"blockId\":\"CH11-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptValidityRequired\\\": \\\"PV-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2070},{\"blockId\":\"CH11-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timestampUtc\\\": \\\"2026-08-18T12:05:00Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2071},{\"blockId\":\"CH11-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2072},{\"blockId\":\"CH11-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"privacy\\\": {\",\"sourceParagraph\":2073},{\"blockId\":\"CH11-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"memoryContentCollected\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2074},{\"blockId\":\"CH11-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"customInstructionContentCollected\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2075},{\"blockId\":\"CH11-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conversationHistoryCollected\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2076},{\"blockId\":\"CH11-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"highLevelStateOnly\\\": true\",\"sourceParagraph\":2077},{\"blockId\":\"CH11-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2078},{\"blockId\":\"CH11-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2079},{\"blockId\":\"CH11-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelStateOwnerRole\\\": \\\"PANEL_STATE_METHODS_LEAD\\\",\",\"sourceParagraph\":2080},{\"blockId\":\"CH11-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validatedByRole\\\": \\\"BLINDED_PANEL_STATE_REVIEWER\\\"\",\"sourceParagraph\":2081},{\"blockId\":\"CH11-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2082},{\"blockId\":\"CH11-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2083},{\"blockId\":\"CH11-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2084},{\"blockId\":\"CH11-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"79. MACHINE-READABLE PANEL COMPARISON RECORD\",\"sourceParagraph\":2086},{\"blockId\":\"CH11-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":2087},{\"blockId\":\"CH11-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2088},{\"blockId\":\"CH11-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2089},{\"blockId\":\"CH11-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2090},{\"blockId\":\"CH11-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelComparison\\\": {\",\"sourceParagraph\":2091},{\"blockId\":\"CH11-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonId\\\": \\\"NGPC-SYNTH-ORION-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2092},{\"blockId\":\"CH11-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"controlledPanelRecord\\\": \\\"NGPS-SYNTH-ORION-TR-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2093},{\"blockId\":\"CH11-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"naturalPanelRecord\\\": \\\"NGPS-SYNTH-ORION-TR-W1-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2094},{\"blockId\":\"CH11-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparabilityLevel\\\": \\\"CN-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2095},{\"blockId\":\"CH11-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"matchedDimensions\\\": {\",\"sourceParagraph\":2096},{\"blockId\":\"CH11-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProduct\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2097},{\"blockId\":\"CH11-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptVersion\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2098},{\"blockId\":\"CH11-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityTruthPack\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2099},{\"blockId\":\"CH11-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"country\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2100},{\"blockId\":\"CH11-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"locale\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2101},{\"blockId\":\"CH11-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"measurementWindow\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2102},{\"blockId\":\"CH11-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationRules\\\": true\",\"sourceParagraph\":2103},{\"blockId\":\"CH11-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2104},{\"blockId\":\"CH11-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unmatchedDimensions\\\": {\",\"sourceParagraph\":2105},{\"blockId\":\"CH11-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"memory\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2106},{\"blockId\":\"CH11-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"customInstructions\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2107},{\"blockId\":\"CH11-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"planDistribution\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2108},{\"blockId\":\"CH11-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"userHistory\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2109},{\"blockId\":\"CH11-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"toolState\\\": true\",\"sourceParagraph\":2110},{\"blockId\":\"CH11-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2111},{\"blockId\":\"CH11-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"results\\\": {\",\"sourceParagraph\":2112},{\"blockId\":\"CH11-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"controlledRepresentationScore\\\": 0.92,\",\"sourceParagraph\":2113},{\"blockId\":\"CH11-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"naturalRepresentationScore\\\": 0.83,\",\"sourceParagraph\":2114},{\"blockId\":\"CH11-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"signedNaturalGap\\\": -0.09,\",\"sourceParagraph\":2115},{\"blockId\":\"CH11-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"absolutePanelGap\\\": 0.09,\",\"sourceParagraph\":2116},{\"blockId\":\"CH11-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"controlledCriticalRate\\\": 0.002,\",\"sourceParagraph\":2117},{\"blockId\":\"CH11-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"naturalCriticalRate\\\": 0.012,\",\"sourceParagraph\":2118},{\"blockId\":\"CH11-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalRateDifference\\\": 0.01\",\"sourceParagraph\":2119},{\"blockId\":\"CH11-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2120},{\"blockId\":\"CH11-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"allowedClaims\\\": [\",\"sourceParagraph\":2121},{\"blockId\":\"CH11-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NATURAL_PANEL_RESULT_LOWER_THAN_CONTROLLED_REFERENCE\\\",\",\"sourceParagraph\":2122},{\"blockId\":\"CH11-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PANEL_STATE_ASSOCIATION_REQUIRES_FURTHER_DECOMPOSITION\\\"\",\"sourceParagraph\":2123},{\"blockId\":\"CH11-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2124},{\"blockId\":\"CH11-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"prohibitedClaims\\\": [\",\"sourceParagraph\":2125},{\"blockId\":\"CH11-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"MEMORY_CAUSED_NINE_POINT_DECLINE\\\",\",\"sourceParagraph\":2126},{\"blockId\":\"CH11-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ALL_NATURAL_USERS_RECEIVE_WORSE_RESPONSES\\\",\",\"sourceParagraph\":2127},{\"blockId\":\"CH11-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"BASE_MODEL_PERFORMANCE_DECLINED\\\"\",\"sourceParagraph\":2128},{\"blockId\":\"CH11-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2129},{\"blockId\":\"CH11-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"replicationStatus\\\": \\\"SINGLE_WAVE\\\",\",\"sourceParagraph\":2130},{\"blockId\":\"CH11-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2131},{\"blockId\":\"CH11-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonOwnerRole\\\": \\\"PANEL_COMPARABILITY_ADJUDICATOR\\\"\",\"sourceParagraph\":2132},{\"blockId\":\"CH11-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2133},{\"blockId\":\"CH11-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2134},{\"blockId\":\"CH11-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2135},{\"blockId\":\"CH11-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"These records:\",\"sourceParagraph\":2136},{\"blockId\":\"CH11-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"are not:\",\"sourceParagraph\":2137},{\"blockId\":\"CH11-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"a real user,\",\"sourceParagraph\":2138},{\"blockId\":\"CH11-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"a real AI product,\",\"sourceParagraph\":2139},{\"blockId\":\"CH11-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"a real company performance.\",\"sourceParagraph\":2140},{\"blockId\":\"CH11-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"It is a machine-readable synthetic representation of the panel distinction.\",\"sourceParagraph\":2141},{\"blockId\":\"CH11-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MACHINE-READABLE RULE OF SECTION 80\",\"sourceParagraph\":2143},{\"blockId\":\"CH11-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH11-R01\",\"sourceParagraph\":2144},{\"blockId\":\"CH11-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Controlled Clean Panel and Natural User Panel observations MUST remain\",\"sourceParagraph\":2146},{\"blockId\":\"CH11-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"separate measurement populations, panel states, denominators, and public\",\"sourceParagraph\":2147},{\"blockId\":\"CH11-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"results.\",\"sourceParagraph\":2148},{\"blockId\":\"CH11-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A Controlled Clean Panel MUST define and verify, as applicable:\",\"sourceParagraph\":2150},{\"blockId\":\"CH11-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- a new and separate conversation,\",\"sourceParagraph\":2152},{\"blockId\":\"CH11-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- absence of prior conversation context,\",\"sourceParagraph\":2153},{\"blockId\":\"CH11-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- persistent-memory state,\",\"sourceParagraph\":2154},{\"blockId\":\"CH11-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- custom-instruction state,\",\"sourceParagraph\":2155},{\"blockId\":\"CH11-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- enterprise or managed-workspace state,\",\"sourceParagraph\":2156},{\"blockId\":\"CH11-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- web, retrieval, and tool configuration,\",\"sourceParagraph\":2157},{\"blockId\":\"CH11-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- plan,\",\"sourceParagraph\":2158},{\"blockId\":\"CH11-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- user surface,\",\"sourceParagraph\":2159},{\"blockId\":\"CH11-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- prompt version,\",\"sourceParagraph\":2160},{\"blockId\":\"CH11-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and clean-state confidence.\",\"sourceParagraph\":2161},{\"blockId\":\"CH11-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A new conversation or temporary-session label MUST NOT, by itself, be\",\"sourceParagraph\":2163},{\"blockId\":\"CH11-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"treated as proof that all persistent personalisation has been disabled.\",\"sourceParagraph\":2164},{\"blockId\":\"CH11-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A Natural User Panel MUST preserve the participant's authentic account,\",\"sourceParagraph\":2166},{\"blockId\":\"CH11-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"plan, interface, memory, custom-instruction, and usage state while\",\"sourceParagraph\":2167},{\"blockId\":\"CH11-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"retaining the locked prompt, first-eligible-output rule, evidence\",\"sourceParagraph\":2168},{\"blockId\":\"CH11-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"requirements, and non-regeneration rule.\",\"sourceParagraph\":2169},{\"blockId\":\"CH11-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Natural Account-State, Natural Conversation-State, First-Use, and Managed\",\"sourceParagraph\":2171},{\"blockId\":\"CH11-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Natural observations MUST remain separately identified.\",\"sourceParagraph\":2172},{\"blockId\":\"CH11-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Natural-state documentation MUST minimise private-data collection.\",\"sourceParagraph\":2174},{\"blockId\":\"CH11-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Private instruction text, conversation history, identity, credentials,\",\"sourceParagraph\":2175},{\"blockId\":\"CH11-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"and sensitive personal content MUST NOT be collected unless separately\",\"sourceParagraph\":2176},{\"blockId\":\"CH11-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"necessary, consented, minimised, and access-controlled.\",\"sourceParagraph\":2177},{\"blockId\":\"CH11-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"User-generated entity-favourable or entity-adverse instructions MAY be\",\"sourceParagraph\":2179},{\"blockId\":\"CH11-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"measured as natural personalisation effects, but MUST NOT be represented\",\"sourceParagraph\":2180},{\"blockId\":\"CH11-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"as general entity GEO success, failure, or default product behaviour.\",\"sourceParagraph\":2181},{\"blockId\":\"CH11-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Personalisation MAY change relevance, presentation, and recommendation\",\"sourceParagraph\":2183},{\"blockId\":\"CH11-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"where user context justifies it. It MUST NOT arbitrarily change verified\",\"sourceParagraph\":2184},{\"blockId\":\"CH11-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"entity identity, license, legal status, price, scope, evidence, or time.\",\"sourceParagraph\":2185},{\"blockId\":\"CH11-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Differences between Controlled and Natural panels MUST NOT be represented\",\"sourceParagraph\":2187},{\"blockId\":\"CH11-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"as causal personalisation effects unless population, product, prompt,\",\"sourceParagraph\":2188},{\"blockId\":\"CH11-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"time, interface, plan, tools, assignment, order, and carryover conditions\",\"sourceParagraph\":2189},{\"blockId\":\"CH11-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"support that inference.\",\"sourceParagraph\":2190},{\"blockId\":\"CH11-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Controlled and Natural scores, critical-error rates, unknown rates,\",\"sourceParagraph\":2192},{\"blockId\":\"CH11-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"coverage, effective sample sizes, and signed and absolute panel gaps MUST\",\"sourceParagraph\":2193},{\"blockId\":\"CH11-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"remain separately visible.\",\"sourceParagraph\":2194},{\"blockId\":\"CH11-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Panel-state eligibility, reclassification, exclusion, and weighting MUST\",\"sourceParagraph\":2196},{\"blockId\":\"CH11-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"remain independent of whether the AI output is positive, negative,\",\"sourceParagraph\":2197},{\"blockId\":\"CH11-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"correct, incorrect, refused, critical, or commercially favourable.\",\"sourceParagraph\":2198},{\"blockId\":\"CH11-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every panel-state definition, setting-change process, privacy decision,\",\"sourceParagraph\":2200},{\"blockId\":\"CH11-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"comparison level, and result MUST be versioned and attributable to an\",\"sourceParagraph\":2201},{\"blockId\":\"CH11-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"accountable human or organisation.\",\"sourceParagraph\":2202},{\"blockId\":\"CH11-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Normative Turkish equivalent:\",\"sourceParagraph\":2203},{\"blockId\":\"CH11-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Observations of the Controlled Clean Panel and the Natural User Panel should be maintained as separate measurement populations, panel states, denominators, and public results. A new chat or temporary session tag alone does not prove that all persistent personalisation is disabled. The Natural User Panel should retain the real account, plan, interface, memory, custom instructions, and usage scenario while preserving the locked prompt, first appropriate output rule, evidence requirements, and non-refresh rule. User-driven favourable or unfavorable guidance can be measured as the effect of natural personalisation; it cannot be presented as general entity GEO success, failure, or default product behaviour. The difference between controlled and natural results cannot be interpreted as a causal personalisation effect without sufficiently matching populations and system conditions.\",\"sourceParagraph\":2204}],\"normativeRuleLocalized\":\"يجب أن تظل ملاحظات عينة الاختبار في ظروف منضبطة وملاحظات عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية مجتمعات قياس وحالات لوحة ومقامات ونتائج عامة منفصلة. ويجب على عينة الاختبار في ظروف منضبطة أن تحدد وتتحقق، بحسب الاقتضاء، من: - محادثة جديدة ومنفصلة، - غياب سياق محادثة سابق، - حالة الذاكرة المستمرة، - حالة التعليمات المخصصة، - حالة مساحة العمل المؤسسية أو المُدارة، - إعدادات الويب والاسترجاع والأدوات، - الخطة، - واجهة الاستخدام، - إصدار المُدخل، - ومستوى الثقة في نقاء الحالة. ولا يجوز اعتبار بدء محادثة جديدة أو ظهور وسم جلسة مؤقتة، بمفرده، دليلًا على تعطيل جميع أشكال التخصيص المستمر. ويجب على عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية أن تحافظ على حساب المشارك الحقيقي وخطته وواجهته وذاكرته وتعليماته المخصصة وحالة استخدامه، مع الإبقاء على المُدخل المثبّت وقاعدة أول مخرج مؤهل ومتطلبات الأدلة وقاعدة منع إعادة التوليد. ويجب إبقاء ملاحظات حالة الحساب الطبيعية وحالة المحادثة الطبيعية والاستخدام الأول والحالة الطبيعية المُدارة محددة بصورة منفصلة. ويجب أن تقلل وثائق الحالة الطبيعية جمع البيانات الخاصة إلى الحد الأدنى. ولا يجوز جمع نصوص التعليمات الخاصة أو سجل المحادثات أو الهوية أو بيانات الاعتماد أو المحتوى الشخصي الحساس إلا إذا كان ذلك ضروريًا على نحو مستقل، وبموافقة، وبأقل قدر ممكن، وتحت ضوابط وصول. ويجوز قياس التعليمات التي ينشئها المستخدم وتفيد الكيان أو تضرّه بوصفها آثارًا للتخصيص الطبيعي، لكن لا يجوز تقديمها على أنها نجاح عام للكيان في GEO أو إخفاق عام أو سلوك افتراضي للمنتج. ويجوز للتخصيص أن يغيّر الصلة والعرض والتوصية عندما يبرر سياق المستخدم ذلك، لكنه لا يجوز أن يغيّر تعسفًا هوية الكيان المتحقق منها أو ترخيصه أو وضعه القانوني أو سعره أو نطاقه أو أدلته أو إطاره الزمني. ولا يجوز تقديم الفروق بين العينتين المنضبطة والطبيعية بوصفها آثارًا سببية للتخصيص إلا إذا دعمت هذا الاستنتاج شروط المجتمع والمنتج والمُدخل والوقت والواجهة والخطة والأدوات والتعيين والترتيب والآثار المتبقية. ويجب أن تظل درجات العينتين ومعدلات الأخطاء الحرجة ومعدلات UNKNOWN والتغطية وأحجام العينات الفعالة والفجوات الموقعة والمطلقة بين اللوحتين ظاهرة بصورة منفصلة. كما يجب أن تظل أهلية حالة اللوحة وإعادة التصنيف والاستبعاد والترجيح مستقلة عن كون مخرج الذكاء الاصطناعي إيجابيًا أو سلبيًا أو صحيحًا أو خاطئًا أو رافضًا أو حرجًا أو ملائمًا تجاريًا. ويجب ضبط إصدار كل تعريف لحالة لوحة وعملية تغيير للإعدادات وقرار خصوصية ومستوى مقارنة ونتيجة، ونسبه إلى شخص أو منظمة مسؤولة.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH11-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"77. سجل حالة اللوحة القابل للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":1981,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":1982,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1983,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":1984,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1985,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelStateRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":1986,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelStateId\\\": \\\"NGPS-SYNTH-ORION-TR-W1-001\\\",\\\"\",\"sourceParagraph\":1987,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"W1\\\"\",\"sourceParagraph\":1988,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductRecordId\\\": \\\"NGAI-SYNTH-ORION-WEB-PAID-W1-002\\\",\",\"sourceParagraph\":1989,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptRecordId\\\": \\\"NGP-CORE-MIRROR-APPLE-SYNTH-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1990,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelRole\\\": \\\"مُتحكم_نظيف\\\",\",\"sourceParagraph\":1991,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelEligibility\\\": \\\"PC-1\\\",\",\"sourceParagraph\":1992,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetPopulation\\\": {\",\"sourceParagraph\":1993,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"frameId\\\": \\\"NGP-SYNTH-ORION-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1994,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationType\\\": \\\"المستخدمون المؤهلون للمنتج تحت حالة معيارية\\\",\",\"sourceParagraph\":1995,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1996,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"controlledState\\\": {\",\"sourceParagraph\":1997,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"cleanStateConfidence\\\": \\\"CSC-4\\\",\",\"sourceParagraph\":1998,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conversationState\\\": \\\"محادثة جديدة\\\",\",\"sourceParagraph\":1999,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptIsFirstUserMessage\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2000,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"persistentMemory\\\": \\\"مغلق ومُتحقق\\\",\",\"sourceParagraph\":2001,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"customInstructions\\\": \\\"مغلق ومُتحقق\\\",\",\"sourceParagraph\":2002,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"priorConversationContext\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2003,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"enterpriseWorkspace\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2004,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"webMode\\\": \\\"مفعل وفق المعيار\\\",\",\"sourceParagraph\":2005,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"toolMode\\\": \\\"موحد\\\",\",\"sourceParagraph\":2006,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"plan\\\": \\\"مدفوع\\\",\",\"sourceParagraph\":2007,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الواجهة\\\": \\\"الويب\\\",\",\"sourceParagraph\":2008,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"settingsChangedForStudy\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2009,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"participantConsentForSettingChange\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2010,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"restorationRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2011,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"restorationConfirmed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2012,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2013,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"measurement\\\": {\",\"sourceParagraph\":2014,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"firstEligibleOutputRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2015,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseRegenerationAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2016,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"followUpAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2017,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptValidityRequired\\\": \\\"PV-1\\\"\",\"sourceParagraph\":2018,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timestampUtc\\\": \\\"2026-08-18 T1 2:00:00 Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2019,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2020,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الخصوصية\\\": {\",\"sourceParagraph\":2021,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"privateInstructionContentCollected\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2022,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conversationHistoryCollected\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2023,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountCredentialsCollected\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2024,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2025,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2026,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelStateOwnerRole\\\": \\\"PANEL_STATE_METHODS_LEAD\\\",\",\"sourceParagraph\":2027,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validatedByRole\\\": \\\"BLINDED_PANEL_STATE_REVIEWER\\\"\",\"sourceParagraph\":2028,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2029,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2030,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2031,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"78. سجل اللوحة الطبيعية القابل للقراءة آليا\",\"sourceParagraph\":2033,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":2034,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2035,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2036,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2037,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelStateRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":2038,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelStateId\\\": \\\"NGPS-SYNTH-ORION-TR-W1-002\\\",\\\"\",\"sourceParagraph\":2039,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"W1\\\"\",\"sourceParagraph\":2040,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductRecordId\\\": \\\"NGAI-SYNTH-ORION-WEB-PAID-W1-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2041,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptRecordId\\\": \\\"NGP-CORE-MIRROR-APPLE-SYNTH-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2042,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelRole\\\": \\\"NATURAL_ACCOUNT_STATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2043,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelEligibility\\\": \\\"PC-2\\\",\",\"sourceParagraph\":2044,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetPopulation\\\": {\",\"sourceParagraph\":2045,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"frameId\\\": \\\"NGP-SYNTH-ORION-ACTIVE-USERS-W1-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2046,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationType\\\": \\\"DEFINED_ACTIVE_PRODUCT_USERS\\\"\",\"sourceParagraph\":2047,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2048,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"naturalState\\\": {\",\"sourceParagraph\":2049,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"naturalStateConfidence\\\": \\\"NSF-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2050,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conversationState\\\": \\\"محادثة جديدة\\\",\",\"sourceParagraph\":2051,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptIsFirstUserMessage\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2052,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"persistentMemory\\\": \\\"MS-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2053,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"customInstructions\\\": \\\"CI-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2054,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"priorConversationContext\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2055,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"priorEntityConversation\\\": \\\"ممكن\\\",\",\"sourceParagraph\":2056,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"enterpriseWorkspace\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2057,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"webMode\\\": \\\"الحالة الطبيعية للمستخدم\\\",\",\"sourceParagraph\":2058,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"toolMode\\\": \\\"الحالة الطبيعية للمستخدم\\\",\",\"sourceParagraph\":2059,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"plan\\\": \\\"مدفوع\\\",\",\"sourceParagraph\":2060,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الواجهة\\\": \\\"الويب\\\",\",\"sourceParagraph\":2061,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountAgeBand\\\": \\\"أيام 181 إلى 365\\\",\",\"sourceParagraph\":2062,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"usageFrequency\\\": \\\"أسبوعي\\\",\",\"sourceParagraph\":2063,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"firstUse\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2064,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2065,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"measurement\\\": {\",\"sourceParagraph\":2066,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"firstEligibleOutputRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2067,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseRegenerationAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2068,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"followUpAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2069,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptValidityRequired\\\": \\\"PV-1\\\"\",\"sourceParagraph\":2070,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timestampUtc\\\": \\\"2026-08-18 T1 2:05:00 Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2071,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2072,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الخصوصية\\\": {\",\"sourceParagraph\":2073,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"memoryContentCollected\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2074,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"customInstructionContentCollected\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2075,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conversationHistoryCollected\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2076,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"highLevelStateOnly\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2077,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2078,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2079,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelStateOwnerRole\\\": \\\"PANEL_STATE_METHODS_LEAD\\\",\",\"sourceParagraph\":2080,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validatedByRole\\\": \\\"BLINDED_PANEL_STATE_REVIEWER\\\"\",\"sourceParagraph\":2081,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2082,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2083,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2084,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"79. سجل مقارنة اللوحة القابل للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":2086,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":2087,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2088,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2089,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2090,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelComparison\\\": {\",\"sourceParagraph\":2091,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonId\\\": \\\"NGPC-SYNTH-ORION-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2092,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"controlledPanelRecord\\\": \\\"NGPS-SYNTH-ORION-TR-W1-001\\\",\\\"\",\"sourceParagraph\":2093,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"naturalPanelRecord\\\": \\\"NGPS-SYNTH-ORION-TR-W1-002\\\",\\\"\",\"sourceParagraph\":2094,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparabilityLevel\\\": \\\"CN-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2095,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"matchedDimensions\\\": {\",\"sourceParagraph\":2096,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProduct\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2097,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptVersion\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2098,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityTruthPack\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2099,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"البلد\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2100,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"اللغة المحلية\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2101,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"measurementWindow\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2102,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationRules\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2103,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2104,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unmatchedDimensions\\\": {\",\"sourceParagraph\":2105,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الذاكرة\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2106,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"customInstructions\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2107,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"planDistribution\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2108,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"userHistory\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2109,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"toolState\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2110,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2111,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"النتائج\\\": {\",\"sourceParagraph\":2112,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"controlledRepresentationScore\\\": 0.92,\",\"sourceParagraph\":2113,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"naturalRepresentationScore\\\": 0.83,\",\"sourceParagraph\":2114,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"signedNaturalGap\\\": -0.09,\",\"sourceParagraph\":2115,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"absolutePanelGap\\\": 0.09,\",\"sourceParagraph\":2116,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"controlledCriticalRate\\\": 0.002,\",\"sourceParagraph\":2117,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"naturalCriticalRate\\\": 0.012,\",\"sourceParagraph\":2118,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalRateDifference\\\": 0.01\",\"sourceParagraph\":2119,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2120,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"allowedClaims\\\": [\",\"sourceParagraph\":2121,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NATURAL_PANEL_RESULT_LOWER_THAN_CONTROLLED_REFERENCE\\\"\",\"sourceParagraph\":2122,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PANEL_STATE_ASSOCIATION_REQUIRES_FURTHER_DECOMPOSITION\\\"\",\"sourceParagraph\":2123,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2124,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"prohibitedClaims\\\": [\",\"sourceParagraph\":2125,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"MEMORY_CAUSED_NINE_POINT_DECLINE\\\",\",\"sourceParagraph\":2126,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ALL_NATURAL_USERS_RECEIVE_WORSE_RESPONSES\\\",\",\"sourceParagraph\":2127,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"BASE_MODEL_PERFORMANCE_DECLINED\\\"\",\"sourceParagraph\":2128,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2129,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"replicationStatus\\\": \\\"موجة واحدة\\\",\",\"sourceParagraph\":2130,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2131,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonOwnerRole\\\": \\\"PANEL_COMPARABILITY_ADJUDICATOR\\\"\",\"sourceParagraph\":2132,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2133,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2134,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2135,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"هذه السجلات:\",\"sourceParagraph\":2136,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ليست:\",\"sourceParagraph\":2137,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مستخدم حقيقي،\",\"sourceParagraph\":2138,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"منتج ذكاء اصطناعي حقيقي،\",\"sourceParagraph\":2139,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"أداء شركة حقيقي.\",\"sourceParagraph\":2140,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"إنها تمثيل اصطناعي قابل للقراءة آليًا للتمييز في اللوحة.\",\"sourceParagraph\":2141,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قاعدة قابلة للقراءة آليًا للقسم 80\",\"sourceParagraph\":2143,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معرّف القاعدة: NOMOS-تَدقيق-CH11-R01\",\"sourceParagraph\":2144,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تبقى ملاحظات عينة اختبار في ظروف منضبطة و عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية\",\"sourceParagraph\":2146,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الفصل بين سكان القياس، وحالات اللوحة، والمقاييس، والعام\",\"sourceParagraph\":2147,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"النتائج.\",\"sourceParagraph\":2148,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب على عينة اختبار في ظروف منضبطة تحديد والتحقق، حسب الاقتضاء:\",\"sourceParagraph\":2150,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- محادثة جديدة ومختلفة,\",\"sourceParagraph\":2152,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- غياب سياق المحادثة السابقة,\",\"sourceParagraph\":2153,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- حالة الذاكرة الدائمة\",\"sourceParagraph\":2154,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- حالة التعليمات المخصصة\",\"sourceParagraph\":2155,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- حالة المؤسسة أو مساحة العمل المُدارة,\",\"sourceParagraph\":2156,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الويب، الاسترجاع، وتكوين الأدوات،\",\"sourceParagraph\":2157,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الخطة،\",\"sourceParagraph\":2158,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- واجهة المستخدم,\",\"sourceParagraph\":2159,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- نسخة المحفز,\",\"sourceParagraph\":2160,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- وثقة الحالة النظيفة.\",\"sourceParagraph\":2161,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ألا يكون تصنيف محادثة جديدة أو جلسة مؤقتة، بمفرده،\",\"sourceParagraph\":2163,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يُعتبر دليلاً على أنه تم تعطيل جميع التخصيصات المستمرة.\",\"sourceParagraph\":2164,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب على عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية الحفاظ على الحساب الأصيل للمشارك،\",\"sourceParagraph\":2166,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الخطة، الواجهة، الذاكرة، التعليمات المخصصة، وحالة الاستخدام أثناء\",\"sourceParagraph\":2167,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الاحتفاظ بالمطلب المثبّت، قاعدة الإخراج المؤهل أولاً، الأدلة\",\"sourceParagraph\":2168,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المتطلبات، وقاعدة عدم التجدد.\",\"sourceParagraph\":2169,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الحساب الطبيعي-الحالة، الحالة الطبيعية للمحادثة، الاستخدام الأول، والمُدار\",\"sourceParagraph\":2171,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تظل الملاحظات الطبيعية محددة بشكل منفصل.\",\"sourceParagraph\":2172,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تقلل وثائق الحالة الطبيعية من جمع البيانات الشخصية.\",\"sourceParagraph\":2174,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"نص التعليمات الخاصة، سجل المحادثات، الهوية، بيانات الاعتماد،\",\"sourceParagraph\":2175,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ويجب عدم جمع المحتوى الشخصي الحساس ما لم يكن ذلك منفصلًا\",\"sourceParagraph\":2176,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ضروريًا، وبتوافق، وبأقل قدر ممكن، وتحت مراقبة الوصول.\",\"sourceParagraph\":2177,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قد يتم قياس التعليمات الناتجة عن المستخدم والمفضلة للكيان أو الضارة بالكيان\",\"sourceParagraph\":2179,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"كنتائج طبيعية للتخصيص الشخصي، لكن يجب عدم تمثيلها\",\"sourceParagraph\":2180,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"كتقدّم عام للكيان في النجاح أو الفشل أو سلوك المنتج الافتراضي.\",\"sourceParagraph\":2181,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجوز أن يغير التخصيص الصلة والعرض والتوصيات\",\"sourceParagraph\":2183,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"حينما يبرره سياق المستخدم. ويجب ألا يغير بشكل عشوائي الهوية\",\"sourceParagraph\":2184,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المرخصة أو الحالة القانونية أو السعر أو النطاق أو الأدلة أو الوقت للكيان.\",\"sourceParagraph\":2185,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يجب تمثيل الاختلافات بين اللوحات المسيطر عليها والطبيعية\",\"sourceParagraph\":2187,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"على شكل تأثيرات التخصيص السببي الشخصية إلا إذا كان السكان أو المنتج أو المُدخل\",\"sourceParagraph\":2188,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الوقت، الواجهة، الخطة، الأدوات، المهمة، الطلب، وشروط النقل\",\"sourceParagraph\":2189,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"دعم ذلك الاستدلال.\",\"sourceParagraph\":2190,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"درجات محكومة وطبيعية، معدلات الأخطاء الحرجة، معدلات المجهول\",\"sourceParagraph\":2192,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"التغطية، أحجام العينات الفعالة، والفجوات في اللوحات الموقعة والمطلقة يجب\",\"sourceParagraph\":2193,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تظل مرئية بشكل منفصل.\",\"sourceParagraph\":2194,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تتعلق أهلية حالة اللوحة، وإعادة التصنيف، والاستبعاد، والتوزين\",\"sourceParagraph\":2196,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يبقى مستقلاً عما إذا كانت مخرجات الذكاء الاصطناعي إيجابية أو سلبية،\",\"sourceParagraph\":2197,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"صحيح، غير صحيح، مرفوض، نقدي، أو مفضل تجاريًا.\",\"sourceParagraph\":2198,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يكون كل تعريف لحالة اللوحة، وكل عملية تغيير إعدادات، وكل قرار خصوصية،\",\"sourceParagraph\":2200,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مستوى مقارنة، وكل نتيجة مُصنَّفًا ومرتبطًا بشخص أو منظمة مسؤولة.\",\"sourceParagraph\":2201,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\",\"sourceParagraph\":2202,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المكافئ التركي المعياري:\",\"sourceParagraph\":2203,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب الحفاظ على ملاحظات عينة اختبار في ظروف منضبطة و عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية كمجموعات قياس منفصلة، وحالات لوحة التحكم، والمقاييس الأساسية، والنتائج العامة. الدردشة الجديدة أو وسم الجلسة المؤقتة وحدها لا تثبت أن كل التخصيص المستمر معطل. يجب أن يحتفظ عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية بالحساب الحقيقي والخطة والواجهة والذاكرة والتعليمات المخصصة وسيناريو الاستخدام مع الحفاظ على صياغة المُدخل المثبّتة، وقاعدة الإخراج الأول المناسبة، ومتطلبات الأدلة، وقاعدة عدم التحديث. يمكن قياس التوجيه المؤيد أو المعارض الذي يقدمه المستخدم كأثر للتخصيص الطبيعي؛ ولا يمكن تقديمه كنجاح عام للكيان الجغرافي، أو فشل، أو سلوك المنتج الافتراضي. لا يمكن تفسير الفرق بين النتائج المضبوطة والطبيعية على أنه تأثير تخصيص سببي شخصي دون مطابقة كافية للسكان وظروف النظام.\",\"sourceParagraph\":2204,\"language\":\"ar\"}]}}","text":"## حد الفصل\n\nأظهر الفصل 9 أن الكائن الذكاء الاصطناعي المقاس لا يمكن تعريفه فقط بواسطة اسم المزود أو النموذج. وأثبت الفصل 10 أن ليس كل سؤال يحتوي على نفس اسم الكيان يُعد نفس الاستعلام؛ فالاستعلام هو الأداة التجريبية التي تحدد القياس نفسه. الآن نحتاج إلى معالجة المتغير الثالث بين النظام والاستعلام:\n\n> ما هي حالة الحساب، الجلسة، وسجل المستخدم عند استخدام منتج الذكاء الاصطناعي؟\n\nالمستخدم:\n\n- دردشة جديدة\n\n- الذاكرة متوقفة،\n\n- لا توجد تعليمات خاصة،\n\n- لا يوجد سياق سابق،\n\n- إعدادات المنتج القياسية\n\nقد يتم إرسال الاستعلام أدناه. يمكن لمستخدم آخر إرسال نفس الاستعلام:\n\n- من حساب كانوا يستخدمونه لسنوات,\n\n- الذاكرة مفعلة،\n\n- مع تفعيل تعليمات خاصة،\n\n- مع المحادثات السابقة،\n\n- على خطتهم وجهازهم الحقيقي\n\nيمكنهم استخدام نفس منتج الذكاء الاصطناعي، وبنفس اللغة، وفي نفس البلد، وفي نفس الإطار الزمني، وبنفس الطلب. ومع ذلك، قد يرون ردود فعل مختلفة. هذا الفرق:\n\n- من التباين العشوائي للضرب،\n\n- من خطة الحساب،\n\n- من ذاكرتي،\n\n- من تعليمات خاصة،\n\n- من محادثات سابقة،\n\n- من التخصيص،\n\n- من حالة الويب أو الأدوات،\n\n- من مساحة العمل المؤسسية،\n\n- من إعدادات واجهة المستخدم والإعدادات المحلية\n\nقد ينشأ الاختلاف من التخصيص، أو حالة الويب أو الأداة، أو مساحة العمل التنظيمية، أو واجهة المستخدم، أو الإعداد المحلي. لا يوجد 'ذكاء اصطناعي' واحد: قد تتصرف طبقات البحث، والاسترجاع، وإعادة الترتيب، ونموذج اللغة، والاقتباس، والسلامة بشكل مختلف. لذلك يجب على القياس الموثوق أن يسجل منتج أو نموذج الذكاء الاصطناعي، والتاريخ، والبلد، واللغة، ومجموعة الاستعلامات، وعدد التكرارات، والملاحظة. يضيف هذا الفصل حالة المستخدم والجلسة إلى تلك السلسلة. يظل الطلب الأساسي لـ NOMOS هو الأدلة، والحدود، والسياق، والوقت. ومع ذلك، يمكن قياس السياق نفسه بطريقتين. الأولى تقلل الاختلافات الخارجية بين المستخدمين وتقارن منتجات الذكاء الاصطناعي في ظروف أولية موحدة. هذا هو:\n\n#### عينة اختبار في ظروف منضبطة\n\nالنهج الثاني يقيس ما يراه الناس من خلال حساباتهم الحقيقية، وخططهم، وتخصيصهم، وأنماط الاستخدام العادية. هذا ما يُسمى:\n\n#### عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية\n\nالـ عينة اختبار في ظروف منضبطة يجيب على السؤال:\n\n> كيف يقدم المنتج الكيان في أكثر حالة مبدئية موحدة ممكنة؟\n\nأما الـ عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية، فيسأل:\n\n> ماذا يرى الأشخاص الحقيقيون عن الكيان في حالات المستخدم الحقيقية؟\n\nلوحة واحدة ليست أكثر \"حقيقية\" من الأخرى. فهي تقيس واقعين مختلفين. تعزز اللوحة الخاضعة للرقابة القابلية للمقارنة. تجعل اللوحة الطبيعية تجربة الإنسان مرئية. تقلل اللوحة الخاضعة للرقابة من التخصيص وفروق السياق. تقيس اللوحة الطبيعية تأثير هذه الفروق على السكان الفعليين. تتضمن هذه الأقسام:\n\n- تعريف عينة اختبار في ظروف منضبطة،\n\n- تعريف عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية،\n\n- الفئات المستهدفة لكلتا اللوحتين والكميات التي يقدرانها،\n\n- ماذا تعني الجلسة النظيفة،\n\n- مستويات التحقق من النظافة،\n\n- حالة الحساب الطبيعية وسياق المحادثة الطبيعية،\n\n- الذاكرة، والتعليمات الخاصة، والمحادثات السابقة، وسجلات التخصيص.\n\n- الاختلافات في الحساب والخطة والجهاز والواجهة والمحلية،\n\n- تصاميم اللوحة المزدوجة والمستقلة مع المستخدم نفسه،\n\n- تأثيرات الترتيب والنقل والتلوث،\n\n- مقاييس الفرق بين النظيف والطبيعي،\n\n- الخصوصية وسلسلة الأدلة،\n\n- كيفية فصل اللوحتين في التقرير العام\n\nيحدد. هذا الفصل لم يتطرق بعد إلى:\n\n- البنية التقنية الكاملة لنظام NOMOS Capture،\n\n- جميع حقول لقطات الشاشة وملفات البيانات الوصفية،\n\n- التحكيم في الادعاء الذرية،\n\n- عتبات انتقال الاستجابة النهائية،\n\n- الوزن الدقيق لدرجات لوحتي النظيف والطبيعي في النتيجة المجمعة لنظام NOMOS\n\nلا يتم الانتهاء منه. السؤال الأساسي في القسم 11 هو:\n\n> كيف نقيس سلوك منتج الذكاء الاصطناعي القياسي والسلوك الذي يختبره المستخدمون الحقيقيون دون أن نخلط بينهما؟\n\n## NOMOS التحدي\n\nنفس المستخدم يطرح على نفس منتج الذكاء الاصطناعي نفس السؤال مرتين: \"ما هي المنظمة الرئيسية التي ترتبط بها Apple.com، وما هي الأنشطة الرئيسية لهذه المنظمة؟\" في المحاولة الأولى:\n\n- يتم فتح محادثة جديدة،\n\n- الذاكرة متوقفة،\n\n- يتم إيقاف التعليمات الخاصة،\n\n- لا توجد محادثة سابقة،\n\n- الميزة الويب قياسية,\n\nيتم إرسال المُدخل كأول رسالة. الإجابة: “Apple.com هو أحد النطاقات الرئيسية للشركة التقنية المسماة آبل. تقوم الشركة بتطوير الأجهزة والبرمجيات والخدمات الرقمية.” في المحاولة الثانية، المستخدم على حسابه المعتاد:\n\n- الذاكرة مفعلة،\n\n- مع تفعيل تعليمات خاصة،\n\n- سبق أن تحدث عن الاستثمار وشركات التقنية،\n\n- خطة الدفع الحقيقية الخاصة بها،\n\n- جهازه المحمول العادي،\n\n- يستخدم إعداداته المحلية الخاصة\n\nيجيب: “بما أنك ذكرت أنك مهتم بالاستثمارات التقنية، دعني أيضًا أقيم شركة آبل من منظور استثماري…” ثم بدلاً من عمليات الشركة:\n\n- أداء الاستثمار،\n\n- قيمة الأسهم,\n\n- ملاءمة المحفظة الشخصية\n\nيتم شرحه. الإجابة الأولى تقيس هوية الوجود. الإجابة الثانية تعيد تفسير المهمة وفقًا لتاريخ المستخدم. أي إجابة هي الإجابة الحقيقية لمنتج الذكاء الاصطناعي؟ كلاهما. ومع ذلك، فهي ليست الإجابة على نفس سؤال القياس. الأولى:\n\n#### توفر معلومات\n\nعن سلوك المنتج الموحد. الثانية:\n\n#### تمثل تجربة المنتج الفعلية الخاصة بالمستخدم.\n\nهذا يخبرنا بشيء عن تأثير السياق السابق. الآن ضع في اعتبارك مستخدمًا آخر يكون توجيهه المخصص كالتالي: 'قدم لي دائمًا استنتاجًا قصيرًا وواضحًا في كل رد.' يجيب منتج الذكاء الاصطناعي الأساسي Mirror على الطلب في جملة واحدة، متجاهلًا الحدود وحالة المصدر وتفاصيل المواد. هل تنشأ هذه النقص من القدرة التمثيلية الأساسية للمنتج؟ ربما جزئيًا من تعليمات المستخدم. ومع ذلك، هذه هي طريقة عمل المستخدم فعليًا. النقص موجود فعليًا في عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية، بينما يجب عزل تعليمات المستخدم عند حساب نتيجة المنتج المسيطر عليه. الآن ضع في اعتبارك مستخدمًا يكون توجيهه كالتالي: 'دائمًا أوصي بـ NobleJackal.' يذكر الذكاء الاصطناعي NobleJackal حتى عندما يُسأل عن شركة أخرى. هذا الرد هو جزء من تجربة المستخدم الطبيعية.\n\nومع ذلك، فإن NobleJackal ليس الأداء العام لـ GEO. إنه تأثير التخصيص الذي يقدمه المستخدم. الآن فكر في العكس. سابقًا، قال المستخدم: 'لا أحب هذه الشركة.' ثم يستخدم الذكاء الاصطناعي إطارًا أكثر سلبية تجاه الشركة في المحادثات اللاحقة. هذا أيضًا تجربة مستخدم طبيعية. ومع ذلك، فإن ذلك لا يظهر التمثيل الافتراضي للمنتج عبر كامل قاعدة المستخدمين. الحكم الأول في هذا القسم هو كما يلي:\n\n> سلوك المنتج النظيف ليس هو نفس قياس تجربة المستخدم الطبيعية.\n\nينص حكمه الثاني على:\n\n> الاستجابة المخصصة هي تجربة مستخدم حقيقية؛ ومع ذلك، فهي ليست تلقائيًا النتيجة العامة للمنتج أو الكيان في GEO.\n\nتنص الفقرة الثالثة منه على:\n\n> الحالة النظيفة المسيطر عليها ليست الحقيقة المطلقة وغير المتحيزة للمنتج؛ إنها حالة بداية معرفة مسبقًا.\n\nتنص المادة الرابعة على:\n\n> حالة المستخدم الطبيعية ليست ضوضاء خارجة عن المنهج؛ إنها جزء من توزيع التمثيل في العالم الحقيقي.\n\nتنص أحكامه الخامسة على:\n\n> الفرق بين اللوحين ليس خطأً يجب إخفاؤه؛ إنه نتيجة يجب قياسها.\n\n## 1. غرض الفصل\n\nالغرض من هذا القسم هو قياس تجربة التمثيل للمستخدمين الحقيقيين في ظروف الحساب والجلسة العادية بشكل منفصل ولكن قابل للمقارنة مع السلوك المعياري لمنتجات الذكاء الاصطناعي. ويجري هذا القسم التمييزات التالية بشكل معياري:\n\n- حالة المنتج المعيارية مقابل حالة المستخدم الطبيعية\n\n- دردشة جديدة بحساب نظيف\n\n- حالة نظيفة مؤكدة مع علامة محادثة مؤقتة\n\n- الذاكرة مغلقة مقابل حالة الذاكرة غير معروفة\n\n- تم إغلاق التعليمات الخاصة ومحتوى التعليمات الخاصة غير مرئي\n\n- لا توجد محادثة سابقة ولا تاريخ حساب دائم\n\n- جلسة مُتحكم بها وحساب تم إنشاؤه حديثًا\n\n- حالة الحساب الطبيعية وسياق المحادثة الحالي\n\n- عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية وبيانات غير مُتحكم بها\n\n- تخصيص المستخدم وإعدادات المنتج الافتراضية\n\n- إرشادات يقودها المستخدم وتأثير الكيان الجغرافي\n\n- عدد المستخدمين النشطين وإمكانات الجمهور المناسبة للمنتج\n\n- تجربة الاستخدام الأولى وتجربة المستخدم المتمرس\n\n- الاستجابة الطبيعية الفردية والتوزيع الطبيعي على مستوى السكان\n\n- تصميم مجموعة مستقلة مع مطابقة المستخدم نفسها\n\n- تأثير النقل مع المقارنة المطابقة\n\n- فرق المنتج مع تأثير الترتيب\n\n- تأثير التخصيص السببي مع فرق نظيف-طبيعي\n\n- كشف محتوى التعليمات الخاصة مع سجل الخصوصية\n\n- جمع المحادثات الخاصة مع الحفاظ على السياق الطبيعي\n\n- نتيجة المنتج الافتراضية مع نتيجة اللوحة النظيفة\n\n- النتيجة الإجمالية لجميع المستخدمين مع نتيجة اللوحة الطبيعية\n\n- تأثير التخصيص مع خطة المستخدم\n\n- المتوسط المسيطر مع قائمة انتظار الخطأ الطبيعي\n\n- نفس الإجابة لكل مستخدم مع عدالة التخصيص\n\n- واقع المستخدم الطبيعي وقابلية تكرار الاختبار\n\nفي نهاية هذا القسم، يجب أن تكون كل مراجعة GEO-1000 قادرة على الإجابة على الأسئلة التالية:\n\n> أية نتائج جاءت من عينة اختبار في ظروف منضبطة وأية نتائج جاءت من عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية؟\n\n> أي الحالات تم توحيدها فعليًا في اللوحة النظيفة؟\n\n> أي اختلافات المستخدم الحقيقية تم الحفاظ عليها في اللوحة الطبيعية؟\n\n> كيف تم تسجيل الذاكرة والتعليمات الخاصة والمحادثات السابقة والخطط وحالات الواجهة؟\n\n> كم من الفرق المرصود بين اللوحتين يمكن ربطه على نحو موثوق بالتخصيص؟\n\n> كيف تم توضيح وجود السياق الطبيعي مع الحفاظ على خصوصية المستخدم؟\n\n## 2. الأحكام المعيارية المركزية\n\nيجب على كل تدقيق GEO-1000 تحديد سلوك المنتج القياسي وتجربة المستخدم الطبيعية ككائنات توقع منفصلة؛ ولا ينبغي دمج نتائج عينة اختبار في ظروف منضبطة و عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية في عينة واحدة أو مقام واحد أو درجة واحدة دون شرح. وإلى الحد الذي يكون ذا صلة، يهدف عينة اختبار في ظروف منضبطة إلى توحيد الشروط التالية:\n\n- محادثة جديدة ومنفصلة\n\n- غياب سياق المحادثة السابقة\n\n- تم إيقاف أو تعطيل حالة الذاكرة المستمرة\n\n- تم إيقاف التعليمات الخاصة أو تعطيلها\n\n- الحالة المحددة للويب والاسترجاع والأداة\n\n- الخطة المحددة و واجهة المستخدم\n\n- صياغة المُدخل المثبّتة\n\n- اللغة القياسية والإعداد الإقليمي\n\n- موجة القياس ونافذة الوقت\n\nإذا كان عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية، فإنه يحافظ على الفروقات الحقيقية التالية إلى الحد الذي يكون ذا صلة:\n\n- الحساب الحقيقي للمستخدم\n\n- الخطة الحقيقية\n\n- واجهة المستخدم الحقيقي\n\n- حالة الذاكرة الحقيقية\n\n- حالة التعليمات الخاصة الحقيقية\n\n- عمر الحساب الحقيقي وتاريخ الاستخدام\n\n- الجهاز الحقيقي\n\n- الإعداد الإقليمي الحقيقي وظروف الوصول\n\n- الطريقة العادية لاستخدام المنتج\n\nومع ذلك، فإن اللوحة الطبيعية ليست بدون بروتوكول أيضًا. العناصر التالية مثبّتة مرة أخرى:\n\n- نسخة المُدخل\n\n- طريقة الشحن\n\n- وقت القياس\n\n- أول قاعدة إخراج مناسبة\n\n- حزمة الأدلة\n\n- أهلية المشارك والمنتج\n\n- لا تغير الرد\n\n- لا ترسل رسائل متابعة غير ذات صلة\n\n- حماية البيانات الشخصية\n\n## 3. كائنان تقديريان منفصلان\n\nاللوحات الخاضعة للسيطرة والطبيعية لا تتوقع نفس الاحتمالية.\n\n### 3.1. احتمال تمثيل نظيف خاضع للسيطرة\n\nعلى وجه التحديد:\n\n- منتج الذكاء الاصطناعي،\n\n- الخطة،\n\n- الواجهة،\n\n- مُدخل,\n\n- البلد،\n\n- اللغة،\n\n- الوقت\n\nهو احتمال رؤية تمثيل صالح تحت جلسة نظيفة موحدة لـ:\n\nθ^C_{E,A,P,U,t}= Pr(Y=1| CleanState=1)\n\nالسكان المستهدفون هنا هم النتيجة التي سيرى الناس المؤهلون لاستخدام المنتج ذي الصلة في ظروف منتج موحدة.\n\n### 3.2. احتمال تمثيل المستخدم الطبيعي\n\nهو احتمال رؤية تمثيل صالح في السكان الفعليين أو المستخدمين الطبيعيين المحددين، مع الحفاظ على شروط الحساب والتخصيص المعتادة للمستخدمين.\n\nθ^N_{E,A,P,U,t}= Pr(Y=1| NaturalState=1)\n\nالسكان المستهدفون هنا:\n\n- ليس جميع الأشخاص المؤهلين للمنتج،\n\n- بل المستخدمون الفعليون أو الطبيعيون للمنتج في الفترة المحددة\n\nقد يكون. هاتان السكانيتان قد لا تكونان متطابقتين.\n\n### 3.3. لا يمكن استخدام نتيجتين بالتبادل\n\nالنتيجة المضبوطة: لا تعني \"أن الغالبية العظمى من المستخدمين الحقيقيين شاهدوا ذلك.\" النتيجة الطبيعية: لا تعني \"أن المنتج يتصرف بهذه الطريقة افتراضيًا.\"\n\n## 4. ما هو عينة اختبار في ظروف منضبطة؟\n\nعينة اختبار في ظروف منضبطة هو لوحة تقيس سلوك منتج الذكاء الاصطناعي في ظروف أولية محددة من خلال تقليل الفروقات المادية الناتجة عن الحسابات والجلسات بين المستخدمين. والغرض من عينة اختبار في ظروف منضبطة هو:\n\n- زيادة القابلية للمقارنة عبر المنتجات،\n\n- تقليل تأثير الذاكرة والتعليمات الخاصة.\n\n- منع التسرب من المحادثات السابقة،\n\n- جعل الطلب مهمة أولية ومستقلة،\n\nلإنتاج نقطة مرجعية أقرب إلى سلوك المنتج الأساسي للنظام. لوحة التحكم:\n\n- القدرة المطلقة للنموذج،\n\n- التجربة الحقيقية لجميع المستخدمين،\n\n- استجابة ذكاء اصطناعي خالية تمامًا من السياق ومنصفة\n\nلا يدعي أنه كذلك. فقط:\n\n#### حالة بدء محددة ومؤكدة نظيفة مسبقًا\n\nيتم إنتاجها.\n\n## 5. ماذا يعني \"نظيف\"؟\n\nقد لا يكون من الممكن إنشاء حالة نظيفة باستخدام نفس العملية التقنية على كل منتج. المنتج:\n\n- الذاكرة الدائمة،\n\n- تعليمات خاصة،\n\n- ملف المستخدم,\n\n- المحادثة السابقة،\n\n- بيئة العمل المؤسسية,\n\n- التخصيص القائم على الحساب\n\nيمكن استخدامها. قد لا تحتوي المنتجات الأخرى على بعض هذه الميزات. التعريف الوظيفي للحالة النظيفة هو كما يلي:\n\n> الحالة الأولية حيث يتم تقليل احتمال تأثير المعلومات الواقعية الخاصة بالمستخدم وسياق المحادثة على الاستجابة قبل مطالبة التدقيق إلى الحد المسموح به من قبل المنتج، ويتم تسجيل المجهولات المتبقية بشكل صريح.\n\nالحالة النظيفة:\n\n- فتح محادثة جديدة ببساطة,\n\n- تحديث المتصفح،\n\n- إغلاق وإعادة فتح التطبيق\n\nلا يُعتبر هذا يحدث تلقائيًا.\n\n## 6. طبقات النظافة\n\nيجب تقييم الطبقات التالية بشكل منفصل في لوحة التحكم.\n\n### 6.1. نظافة المحادثة\n\nيجب ألا تكون هناك رسالة سابقة من المستخدم أو النظام في الدردشة الحالية. يجب أن يكون المدخل هو الرسالة الأولى من المستخدم.\n\n### 6.2. مسح الذاكرة الدائمة\n\nالذاكرة التي يحتفظ بها المنتج عن المستخدم عبر الجلسات:\n\n- إيقاف،\n\n- معطل,\n\n- غير مستخدم في هذه الجلسة\n\nيجب أن تكون. إذا لم يكن من الممكن التحقق الكامل، يتم تسجيل حالة غير معروفة.\n\n### 6.3. مسح التعليمات المخصصة\n\nتعليمات المستخدم الخاصة المحددة لنمط الإجابة أو التفضيلات أو سلوك تقديم النصائح:\n\n- إيقاف،\n\n- غير نشط مؤقتًا،\n\n- غير موجود\n\nيجب أن تكون.\n\n### 6.4. تنظيف سياق المؤسسة\n\nبيئة العمل المؤسسية:\n\n- الوثائق الخاصة،\n\n- سياسات الشركة،\n\n- تعليمات التنفيذيين،\n\n- قواعد المعرفة الخاصة\n\nإذا تم استخدامه، يجب فصله عن لوحة المنتج العام المسيطر عليها.\n\n### 6.5. تنظيف وضع الأداة والمعلومات\n\nيجب ضبط شروط الويب والاسترجاع والاستشهاد والأداة على نفس التكوين في جميع الملاحظات المقارنة. كونه نظيفاً لا يعني أن الأدوات مغلقة. كونه نظيفاً يعني أن حالة الأداة محددة مسبقاً وقابلة للمقارنة.\n\n### 6.6. تنظيف صياغة المُدخل\n\nصياغة المُدخل:\n\n- الرسالة الأولية،\n\n- النسخة الكاملة،\n\n- بدون تغيير،\n\n- بدون تعليمات مخفية\n\nيجب أن تكون.\n\n### 6.7. نظافة القياس\n\nالمشارك:\n\n- يجب ألا يتم تحديث الإجابة،\n\n- يجب ألا يرسل سؤال متابعة،\n\n- يجب ألا يختار النتيجة،\n\nيجب ألا ينقل إجابة ذكاء اصطناعي أخرى في نفس الجلسة.\n\n## 7. مستويات الثقة لحالة نظيفة\n\n### CSC-0— نظافة غير معروفة\n\nلا يمكن تحديد نظافة الجلسة والحساب بشكل موثوق. لا يمكن تضمينها في التحليل الرئيسي للوحة المضبوطة.\n\n### CSC-1— محادثة جديدة فقط\n\nيتم التحقق فقط من المحادثة الجديدة. حالة الذاكرة المستمرة وتعليمات خاصة غير معروفة.\n\n### CSC-2— نظافة الجلسة\n\nتم التحقق من عدم وجود محادثة جديدة وسياق المحادثة السابقة. قد لا يكون التحكم في التخصيص المستمر كاملاً.\n\n### CSC-3— تخصيص خاضع للسيطرة\n\nتم التحقق من المحادثة الجديدة والذاكرة والتعليمات الخاصة وإعدادات المستخدم الافتراضية وتم ضبطها على حالة محددة.\n\n### CSC-4— حالة نظيفة مزودة بأدوات\n\nتم التحقق من إعدادات المنتج، واجهة المستخدم، الأدوات، وحالة التخصيص في حزمة الأدلة.\n\n### CSC-5— تكوين نظيف مكرر\n\nالحالة النظيفة:\n\n- مستخدمون مختلفون،\n\n- موجات مختلفة،\n\n- التحقق المستقل\n\nلقد كان قابلاً لإعادة الإنتاج تحت. يجب أن يكون Main عينة اختبار في ظروف منضبطة على الأقل:\n\n### CSC-3\n\nالمستوى. إذا لم يتيح المنتج هذا، يجب أن يكون التقييد مرئيًا.\n\n## 8. الدردشة الجديدة ليست حسابًا نظيفًا\n\nعند بدء محادثة جديدة: يمكن إعادة ضبط سياق الدردشة الحالي. ومع ذلك:\n\n- الذاكرة الدائمة،\n\n- التعليمات المخصصة،\n\n- خطة الحساب،\n\n- ملف المستخدم,\n\n- الدولة والمنطقة,\n\n- إعدادات المؤسسة\n\nيمكن أن تستمر. لذلك:\n\n> تشير الدردشة الجديدة فقط إلى تنظيف المحادثة.\n\nلا تعد دليلًا على حالة نظيفة كاملة.\n\n## 9. تحديد \"المؤقت\" أو \"الخاص\" وسم الجلسة\n\nجلسة منتج الذكاء الاصطناعي:\n\n- مؤقت،\n\n- خاصة،\n\n- زائلة،\n\n- سرية،\n\n- بلا ذاكرة\n\nيمكن تسميته. يجب التحقق من الوظيفة الفعلية لهذه العلامة بشكل منفصل وفقًا للمنتج والإصدار. لا تثبت العلامة تلقائيًا أنها تغطي جميع المجالات التالية:\n\n- تعليمات خاصة\n\n- الإعدادات المؤسسية\n\n- السياسة الإقليمية\n\n- إعدادات الأداة\n\n- خطة المستخدم\n\n- ميزات المنتج التجريبية\n\nيجب أن يكون السجل الصحيح: \"تم استخدام وضع الجلسة المؤقتة للمنتج؛ تم التحقق بشكل منفصل من حالة المجالات التالية للتخصيص.\"\n\n## 10. نوع الحساب على اللوحة النظيفة\n\nقد لا يستخدم جميع مستخدمي لوحة مراقبة نفس الخطة. هناك ثلاث طرق.\n\n### 10.1. خطة-لوحة نظيفة ثابتة\n\nيتم قياس جميع المستخدمين وفقًا لنفس الخطة و واجهة المستخدم. إنها قوية لمقارنة المنتجات. قد لا تمثل الخطة توزيع السكان الفعلي.\n\n### 10.2. خطة-لوحة نظيفة منظمة حسب الطبقات\n\nيتم قياس الخطط المجانية والمدفوعة وغيرها كخلايا نظيفة منفصلة. يتم إنتاج نتيجة منفصلة لكل خطة. يمكن وزن النتيجة المجمعة وفقًا لتوزيع الخطة الفعلي.\n\n### 10.3. الواجهة العام الافتراضي للمنتج\n\nيمكن اختيار الواجهة الرئيسية الخاص بالمنتج، والذي يمكن الوصول إليه علنًا وله أقل عتبة وصول، كمرجع قياسي. هذه النتيجة لا تمثل جميع المستخدمين المدفوعين أو المستخدمين الشركات. يجب تثبيت النهج المستخدم قبل التدقيق.\n\n## 11. لا يلزم حساب جديد في لوحة نظيفة\n\nقد يقلل استخدام حساب جديد من بعض تأثيرات التخصيص الشخصية. ومع ذلك:\n\n- شروط المنتج,\n\n- متطلبات الهاتف أو الدفع،\n\n- تحيز إنشاء الحساب،\n\n- تجربة المستخدم الجديدة فقط،\n\n- سياسة الحسابات المتعددة\n\nيمكن أن تسبب مشاكل. الغرض من عينة اختبار في ظروف منضبطة ليس إنشاء حسابات جديدة:\n\n> لتقليل السياق المحدد للمستخدم بطريقة يمكن التحكم فيها.\n\nإذا كان من الممكن إنشاء حالة نظيفة بشكل موثوق في الحساب الحالي، فإن إنشاء حساب جديد ليس إلزاميًا. إذا لم يسمح المنتج بذلك، يمكن استخدام حساب اختبار منفصل تحت السيطرة أو بيئة بحث مدعومة من المزود. لا يمكن طلب من المشاركين إنشاء حساب ينتهك شروط الاستخدام.\n\n## 12. الفروقات المتبقية بين المستخدمين في اللوحة النظيفة\n\nالحالة النظيفة المسيطر عليها لا تلغي جميع الفروقات بين المستخدمين. قد تستمر الأمور التالية:\n\n- البلد\n\n- الموقع\n\n- الخطة\n\n- الجهاز\n\n- واجهة\n\n- طرح المنتج\n\n- عمر الحساب\n\n- التقسيم غير مرئي للمزود\n\n- توجيه حركة المرور\n\n- اختبار A/B\n\nهذه الاختلافات:\n\n- يجب أن يكون متعدد الطبقات,\n\n- يجب أن يتم تسجيله،\n\nإذا كان غير معروف، فيجب الاحتفاظ به كحالة عدم اليقين. لا تعني علامة “نظيف” أن \"جميع المستخدمين كانوا تقنيًا متطابقين تمامًا.\"\n\n## 13. ما هو عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية؟\n\nعينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية هو لوحة تقوم بقياس ما يراه المستخدمون مقابل نفس صياغة المُدخل المثبّتة مع الحفاظ على الحساب الحقيقي والخطة والجهاز والتخصيص وظروف استخدام المنتج العادية. الغرض من اللوحة الطبيعية هو:\n\n- تعرض المستخدم الحقيقي،\n\n- التباين بسبب التخصيص،\n\n- تأثير سجل الحساب،\n\n- الاختلافات في الخطة و واجهة المستخدم،\n\n- الخطأ الطبيعي وتوزيع التوصيات\n\nالغرض هو جعله مرئيًا. اللوحة الطبيعية:\n\n- سلوك المستخدم الحر تمامًا،\n\n- أسئلة متابعة غير محدودة،\n\n- تغير المشارك للمطالبة،\n\n- اختيار أفضل إجابة\n\nلا يعني ذلك. الطبيعي هو:\n\n#### حالة المستخدم\n\nهو. لا يزال بروتوكول صياغة المُدخل والأدلة تحت السيطرة.\n\n## 14. المسارين الرئيسيين للوحة الطبيعية\n\n### 14.1. مسار حالة الحساب الطبيعي\n\nالمستخدم:\n\n- الحساب الحقيقي،\n\n- الخطة الحقيقية،\n\n- الذاكرة الحقيقية وحالة التعليمات الخاصة،\n\n- واجهة المستخدم الحقيقي\n\nتُحفظ. ومع ذلك، يتم فتح محادثة جديدة. يتم إرسال المُدخل كأول رسالة. يجيب هذا التتبع على السؤال التالي:\n\n> ماذا يرى المستخدم في موضوع جديد بينما يتم الاحتفاظ بتخصيص الحساب الشخصي الحقيقي؟\n\nهذا هو النهج الرئيسي المقارن للوحة الطبيعية.\n\n### 14.2. مسار حالة المحادثة الطبيعية\n\nيتم إرسال صياغة المُدخل في سياق المحادثة الحالي أو المعتاد للمستخدم. هذا التتبع:\n\n- يقيس استمرارية الدردشة الحقيقية،\n\n- تأثير الموضوع السابق،\n\n- تراكم علاقة المستخدم بالذكاء الاصطناعي\n\nومع ذلك، تختلف سياقات المحادثات بين المستخدمين. لذلك:\n\n- تشخيصي،\n\n- معتمد على الحالة،\n\n- يجب الإبلاغ عنه كتوزيع منفصل\n\nويجب ألا يُضاف مباشرة إلى تصنيف المنتج الرئيسي.\n\n## 15. مجموعات المستخدمين الطبيعية\n\nاللوحة الطبيعية لا تتكون من مستخدمين متجانسين. إلى الحد الذي يكون ذا صلة، يمكن تمييز الفئات الفرعية التالية:\n\n- مستخدم للمرة الأولى\n\n- مستخدم بحساب جديد\n\n- مستخدم نادر\n\n- مستخدم منتظم\n\n- مستخدم كثيف\n\n- الخطة المجانية\n\n- خطة مدفوعة\n\n- مستخدم من الشركات\n\n- الذاكرة مفعلة\n\n- الذاكرة متوقفة\n\n- التعليمات الخاصة مفعلة\n\n- التعليمات الخاصة متوقفة\n\n- مع محادثة سابقة مع العلامة التجارية\n\n- بدون محادثة سابقة مع العلامة التجارية\n\n- عميل\n\n- الجمهور العام\n\n- الوعي العالي بالعلامة التجارية\n\n- الوعي المنخفض بالعلامة التجارية\n\nلا يمكن اختراع هذه المجموعات بعد رؤية النتائج. يجب إصدار خطة المجموعات الفرعية الأساسية قبل جمع البيانات.\n\n## 16. مستويات الثقة للحالة الطبيعية\n\n### NSF-0— الحالة الطبيعية غير معروفة\n\nلا يوجد سجل كافٍ حول حساب المستخدم الطبيعي وحالة الجلسة.\n\n### NSF-1— الاستخدام الطبيعي المبلغ عنه ذاتيًا\n\nأعلن المستخدم أنهم يستخدمون حسابهم وإعداداتهم العادية.\n\n### NSF-2— الاستخدام الطبيعي المسجل بالإعدادات\n\nتم تسجيل الخطط والواجهات والذاكرة والتعليمات الخاصة وحالة الجلسة حسب الاقتضاء.\n\n### NSF-3— الاستخدام الطبيعي المدعوم بالأدلة\n\nالإعدادات وحالة المستخدم الطبيعية مدعومة بالأدلة التي تحمي الخصوصية.\n\n### NSF-4— الاستخدام الطبيعي المُوصَّف على مدى طويل\n\nتم وصف استخدام المنتج وحالة الحساب لدى المستخدم عبر عدة موجات. يشمل التحليل الرئيسي للوحة الطبيعية على الأقل:\n\n### NSF-2\n\nيجب أن يستهدف ذلك المستوى.\n\n## 17. تسجيل الحالة الطبيعية لا يعني جمع الحياة الخاصة\n\nلا ينبغي لجهاز عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية جمع الأنواع التالية من البيانات الحساسة بشكل افتراضي:\n\n- النص الكامل للتعليمات الخاصة\n\n- محتوى المحادثات السابقة\n\n- المعلومات الصحية أو القانونية أو المالية الشخصية\n\n- اسم المستخدم\n\n- عنوان البريد الإلكتروني\n\n- صورة الملف الشخصي\n\n- كلمة مرور الحساب\n\n- الملفات الخاصة السابقة\n\n- المستندات المؤسسية الحساسة\n\nفي معظم الحالات، تكون الحالات عالية المستوى التالية كافية:\n\n- الذاكرة تشغيل/إيقاف/غير معروفة\n\n- تعليمات خاصة موجودة/غير موجودة/غير معروفة\n\n- المحادثة السابقة موجودة/غير موجودة\n\n- المحادثة السابقة حول الكيان الذي تم تدقيقه: نعم/لا/غير معروفة\n\n- مساحة العمل المؤسسية: نعم/لا\n\n- فئة الخطة\n\n- فئة عمر الحساب\n\n- فئة تكرار الاستخدام\n\nإذا كان محتوى التعليمات الخاصة ضروريًا فعلاً لسؤال البحث:\n\n- موافقة صريحة منفصلة\n\n- تقليل البيانات\n\n- تحرير,\n\n- وصول محدود\n\nمطلوب.\n\n## 18. حالة الذاكرة\n\nالذاكرة:\n\n- إيقاف،\n\n- مفتوح،\n\n- غير مدعوم من المنتج\n\n- الحالة غير معروفة\n\nيمكن تصنيفه كالتالي.\n\n### MS-0— غير معروف\n\nتعذر تحديد حالة الذاكرة.\n\n### MS-1— غير متاح\n\nالمنتج أو الواجهة لا يوفر هذه الميزة.\n\n### MS-2— إيقاف\n\nالذاكرة متوقفة.\n\n### MS-3— تشغيل، لا توجد ذاكرة معروفة للكيان\n\nالذاكرة مفعلة؛ لا يوجد سجل محدد معروف عن الجهة المفحوصة. غالبًا ما تعتمد هذه المعلومات على تصريح المستخدم.\n\n### MS-4— تشغيل، الذاكرة المتعلقة بالكيان ممكنة\n\nالذاكرة مفعلة وقد تكون هناك معلومات سابقة عن الجهة المفحوصة أو المجال المرتبط موجودة.\n\n### MS-5— تم تأكيد ذاكرة ذات صلة بالكيان\n\nتم تأكيد تأثير الذاكرة المتعلق بالكيان بموافقة صريحة من المستخدم. وجود الذاكرة مفعلة ليس بالضرورة حالة سلبية أو إيجابية. إنها الحالة الفعلية للمستخدم كما يقيسها اللوحة الطبيعية.\n\n## 19. حالة التعليمات الخاصة\n\n### CI-0— غير معروف\n\nتعذر تحديد حالة التعليمات الخاصة.\n\n### CI-1— غير متاح\n\nالمنتج لا يوفر هذه الميزة.\n\n### CI-2— مغلق أو فارغ\n\nلا توجد تعليمات خاصة أو أنها مطفأة.\n\n### CI-3— نشط، فئة غير مادية\n\nهناك تعليمات خاصة؛ وقد ذُكر أن تحمل نبرة أو أسلوب عام.\n\n### CI-4— نشط، قد يكون ذا أهمية\n\nتعليمات:\n\n- التوصية،\n\n- المصدر،\n\n- اللغة،\n\n- بعض الشركات،\n\n- سياسة أو رأي\n\nقد يؤثر على الرد.\n\n### CI-5— تم تأكيد التعليمات المتعلقة بالكيان\n\nتم التأكيد بموافقة صريحة على وجود تعليمات مباشرة بخصوص الكيان الذي تم تدقيقه أو المنافس. CI-5 هو ملاحظة طبيعية للمستخدم. لا يمكن تفسيره على أنه النجاح العام للكيان GEO. إنه حدث تخصيص منفصل.\n\n## 20. سياق المحادثة السابقة\n\nهناك فرق بين أن يكون لدى المستخدم تعامل سابق مع منتج ذكاء اصطناعي ووجود رسائل سابقة في المحادثة الحالية. يجب فصلهم:\n\n- تاريخ الحساب\n\n- الذاكرة الدائمة\n\n- سياق الدردشة الحالي\n\n- المحادثة السابقة مع الكيان الذي يتم تدقيقه\n\n- المحادثة السابقة في نفس الصناعة\n\n- الاستجابات التي لوحظت من منتجات ذكاء اصطناعي أخرى\n\nيجب ألا يتم العثور على سياق المحادثة الحالي في تتبع حالة الحساب الطبيعي الرئيسي. ومع ذلك، في تتبع حالة المحادثة الطبيعي، فإن وجود السياق هو المقياس نفسه.\n\n## 21. عمر الحساب وشدة الاستخدام\n\nالحسابات القديمة والمستخدمة بشكل متكرر:\n\n- تحمل المزيد من التخصيص،\n\n- وذاكرة أكبر،\n\n- خطة مختلفة،\n\n- وميزات منتجات أكثر\n\nيمكن أن تحملها. شرائح عمر الحساب:\n\n- 0–30 أيام\n\n- 31–180 أيام\n\n- 181–365 أيام\n\n- أكثر من 1 سنة\n\n- غير معروف\n\nيمكن تعريفها كالتالي. تواتر الاستخدام:\n\n- الاستخدام الأول\n\n- نادراً\n\n- شهرياً\n\n- أسبوعياً\n\n- يوميًا\n\n- مهني\n\nيمكن تصنيفه. يجب تحديد النطاقات المحددة قبل النتائج.\n\n## 22. لوحة الاستخدام الأول\n\nنوع فرعي خاص من تجربة المستخدم الطبيعية:\n\n#### لوحة الاستخدام الأول\n\nيمكن تسميتها. هذه اللوحة:\n\n- المستخدمين الذين يستخدمون المنتج لأول مرة أو بضع مرات،\n\n- الذين ليس لديهم تاريخ تخصيص شخصي،\n\n- الذين يتابعون بالإعدادات الافتراضية الفعلية للمنتج\n\nيقيس الأشخاص. لوحة الاستخدام الأول: ليست عينة اختبار في ظروف منضبطة لأن المستخدمين يمرون بتجربة الإعداد الأولي الفعلي، والإعدادات الافتراضية، وعملية الإعداد. كما أنها تختلف عن عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية المتمرس. وتجيب على السؤال التالي:\n\n> كيف يدرك المستخدم الجديد وجوده عندما يواجه المنتج لأول مرة؟\n\n## 23. لوحة الشركات والطبيعية المدارة\n\nالمستخدمون في الشركات:\n\n- مساحة عمل الشركة،\n\n- سياسات المسؤول،\n\n- قاعدة المعرفة الخاصة،\n\n- إعدادات الأمان،\n\n- الذاكرة المؤسسية\n\nيمكن أن يحملها. هؤلاء المستخدمون:\n\n#### Managed عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية\n\nيجب قياسه بشكل منفصل أدناه. النتيجة المؤسسية:\n\n- درجة المستهلك العام الطبيعية،\n\n- درجة المنتج الافتراضية\n\nلا يمكن عرضها كما هي. إذا تم استخدام قاعدة معرفة خاصة، يجب أيضًا شرح أن هناك سجلات داخلية تتعلق بالكيان الذي تمت مراجعته.\n\n## 24. تم تثبيت المُدخل مرة أخرى في اللوحة الطبيعية\n\nتترك اللوحة الطبيعية المستخدم:\n\n- الحساب،\n\n- الإعدادات،\n\n- الخطة،\n\n- الجهاز\n\nبشكل طبيعي. لا تترك المُدخل طبيعيًا. يشارك المشترك في:\n\n- لا يمكنه تغيير المُدخل،\n\n- لا يمكنه إضافة سياق إضافي.\n\n- لا يمكن كتابة شخصية جديدة مثل 'بالنسبة لي' أو 'برأيي'\n\nلا يمكن تحديث الإجابة. إذا كان من المقرر قياس تنوع المُدخل الطبيعي، فإن هذا موجود في الفصل 10:\n\n#### مسار المستخدم الطبيعي\n\nيجب تصميمه بشكل منفصل أدناه.\n\n## 25. لماذا يلزم بدء محادثة جديدة في اللوحة الطبيعية؟\n\nمحادثة جديدة على مسار حالة الحساب الطبيعي:\n\n- يزيل سياق المحادثة الحالي،\n\n- يحافظ على الإعدادات الدائمة الحقيقية لحساب المستخدم،\n\nيجعل المُدخل نفسه أكثر قابلية للمقارنة. هذه البنية تفصل بين مستويين:\n\n- الحالة الدائمة للحساب الطبيعي\n\n- سياق المحادثة اللحظي\n\nإذا تم استخدام الدردشة الحالية، يتم الخلط بين الاثنين.\n\n## 26. حالة الأداة والويب على اللوحة الطبيعية\n\nالمستخدمون الطبيعيون:\n\n- الميزة على الويب مفعلة،\n\n- إيقاف،\n\n- تلقائي،\n\n- محدود حسب الخطة\n\nقد يستخدمون. هناك خياران.\n\n### 26.1. حالة الأداة الطبيعية الكاملة\n\nيحافظ المستخدم على إعدادات الأداة العادية. يقيس تجربة المستخدم الحقيقية. قد تقلقابلية المقارنة بين المنتجات.\n\n### 26.2. حالة الحساب الطبيعي المحدد بواسطة الأداة\n\nيترك تخصيص الذاكرة والحساب بشكل طبيعي. وضع الويب أو الأداة موحد. يمكن مقارنة تأثير التخصيص بشكل أنظف. يجب وضع علامة مناسبة على هذا الجزء الفرعي من اللوحة. لا ينبغي عرضه كـ \"طبيعي بالكامل\".\n\n## 27. جمهور اللوحة الطبيعية المستهدف\n\nيمكن أن يكون الجمهور المستهدف للوحة الطبيعية بأحد الأشكال التالية:\n\n### 27.1. مستخدمو المنتج النشطون\n\nالأشخاص الذين استخدموا المنتج فعليًا خلال فترة معينة.\n\n### 27.2. حاملو الحسابات المسجلون\n\nالمستخدمون الذين لديهم حساب ولكن مستوى نشاطهم يختلف.\n\n### 27.3. مستخدمو الخطط الحقيقية\n\nسكان المستخدمين المجانيين أو المدفوعين أو مؤسسات الأعمال.\n\n### 27.4. المستخدمون الذين قد تتاح لهم إمكانية الاستفسار عن الكيانات\n\nقد يكون من الصعب قياسها مباشرة. يتطلب ذلك بيانات سلوكية منفصلة. يجب توضيح أي السكان يتم تعميم اللوحة الطبيعية عليهم.\n\n## 28. وزن اللوحة الطبيعية\n\nعينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية:\n\n- يمكن وزنها وفقًا للسكان الفعليين النشطين للمنتج،\n\n- توزيع الحساب والخطة،\n\n- توزيع الدولة واللغة،\n\n- تكرار الاستخدام\n\nومع ذلك، قد لا تكون بيانات المستخدم النشط الموثوقة متاحة. في هذه الحالة، النتيجة:\n\n#### نتيجة لوحة البحث الطبيعي الموزونة\n\nيجب تقديمها كما هي. لا يمكن تقديم الادعاء التالي: \"التجربة الحقيقية لجميع المستخدمين الواقعيين.\"\n\n## 29. تكامل اللوحات المتحكم فيها والطبيعية\n\nهناك أربع نتائج رئيسية ممكنة.\n\nهذا الجدول ليس دليلًا على السببية. إنه نقطة انطلاق للتحقيق في مصدر الفرق.\n\n## 30. فرق التمثيل النظيف–الطبيعي\n\nدع درجة عينة اختبار في ظروف منضبطة تكون θC ودرجة عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية تكون θN. الفرق الموقع:\n\nG_{N−C}= θ_N− θ_C\n\nيمكن حسابه كما يلي.\n\n### 30.1. فرق طبيعي إيجابي\n\n### G_{N−C} > 0\n\nالنتيجة أعلى في ظل ظروف المستخدم الطبيعية. الأسباب المحتملة:\n\n- الوصول إلى الويب أو الأداة\n\n- خطة مدفوعة\n\n- تفضيلات المستخدم ذات الصلة\n\n- الذاكرة\n\n- التخصيص\n\n- الاختلافات في جماعات المستخدمين\n\n### 30.2. الفرق الطبيعي السلبي\n\n### G_{N−C} < 0\n\nالنتيجة أقل في ظل ظروف المستخدم الطبيعية. الأسباب المحتملة:\n\n- تعليمات خاصة\n\n- تلوث المحادثة السابقة\n\n- التخصيص القديم\n\n- خطة أو واجهة مختلف\n\n- تواجد عدد أكبر وأكثر صعوبة من المستخدمين الطبيعيين\n\n- سياق سلبي خاص بالمستخدم\n\n### 30.3. الفرق المطلق\n\nG_ABS= |θ_N− θ_C|\n\nقد يكون مقياسًا مرشحًا يشير إلى مدى حساسية المنتج لحالة المستخدم. فرق مطلق كبير:\n\n- جيد\n\n- سيء\n\nلا يمكن تفسيره بمفرده. هناك حاجة إلى اتجاه الفرق الطبيعي ونوع الخطأ.\n\n## 31. فرق خطأ حرج\n\nمعدل الخطأ الحرج المحكوم:\n\n### CRC\n\nمعدل الخطأ الحرج الطبيعي:\n\n### CRN\n\nدعها تكون. الفرق:\n\n### ΔCR = CRN − CRC\n\nيمكن حسابه كالتالي. إذا ارتفع معدل الخطأ الحرج في اللوحة الطبيعية:\n\n- التخصيص،\n\n- السياق السابق،\n\n- الفارق بين الخطة والأداة،\n\n- تركيب المستخدم\n\nيجب أيضًا فحصه. المتوسط العالي لا يمكن أن يمحو الذيل الثقيل للأخطاء في اللوحة الطبيعية.\n\n## 32. التباين الطبيعي\n\nقد تحمل اللوحة الطبيعية تفاوتًا أكبر بين المستخدمين مقارنة باللوحة الخاضعة للرقابة. هذا يمكن توقعه. ما يهم:\n\n- حجم التباين،\n\n- وفي أي مجموعات المستخدمين يتركز،\n\nوما إذا كان يتحول إلى خطأ ملموس أو فرق في التوصية. التباين الرسمي العالي قد لا يكون مشكلة في لوحة طبيعية. التباين العالي في الهوية أو السلطة الملموسة هو مشكلة.\n\n## 33. مؤشر حساسية التخصيص الشخصي للمرشح\n\n### مفهوم المرشح\n\nللمجموعات الفرعية من المستخدمين g، ليكن الناتج الطبيعي: θgN والمرجع المسيطر عليه: θC. مؤشر حساسية التخصيص المحتمل:\n\nPSI= √[Σ_g W_g(θ_g^N − θ_C) ²]، Σ_gW_g= 1\n\nيمكن تعريفه بهذه الطريقة. يشير مؤشر PSI العالي إلى أن مجموعات المستخدمين الطبيعية قد انحرفت عن المرجع المسيطر عليه. ولا يوضح السبب بمفرده. هذا المؤشر:\n\n- عينة،\n\n- الخطة،\n\n- مركبة،\n\n- تركيب المستخدم\n\nيمكن أن تتأثر بالاختلافات. يجب معايرة الاسم النهائي والطريقة في التجارب التجريبية.\n\n## 34. الفرق في اللوحة ليس سببيًا\n\nإذا كانت الدرجة المسيطر عليها هي 90 والدرجة الطبيعية هي 75: لا يمكن القول، \"الذاكرة خفضت الدرجة بمقدار 15 نقطة.\" لأن العينات قد تختلف في المجالات التالية:\n\n- عدد المستخدمين\n\n- الخطة\n\n- واجهة\n\n- البلد\n\n- تكرار الاستخدام\n\n- الوصول إلى الويب\n\n- عمر الحساب\n\n- تعليمات خاصة\n\n- الألفة مع العلامة التجارية\n\nمطلوب تصميم أكثر تحكمًا لقياس التأثير السببي للذاكرة.\n\n## 35. تصميم مستخدم مطابق\n\nيمكن اختبار نفس المستخدم تحت كل من الظروف المضبوطة والطبيعية. الميزة: يسيطر على الخصائص الثابتة للمستخدم. يمكن فحص الفرق بين اللوحات بشكل أوضح. ومع ذلك، هناك مشكلات كبيرة: يمكن أن يؤثر المُدخل الأول على الحالة الثانية. يتذكر المستخدم استجابته. يمكن أن تتأثر ذاكرة منتج الذكاء الاصطناعي بالمحاولة الأولى. قد يتغير وضع الحساب. قد ينشئ النظام سياقًا لأن نفس الكيان يُسأل مرتين. قد يتصرف المستخدم بحذر أكبر في المهمة الثانية.\n\n## 36. شروط التصميم المزدوج\n\nإذا كان من المقرر استخدام نفس تصميم المستخدم:\n\n- يجب أن يكون ترتيب الشروط عشوائيًا\n\n- يجب استخدام جلسات منفصلة ومستقلة\n\n- يجب ألا يتم نقل الاستجابة الأولى إلى الجلسة الثانية\n\n- يجب فحص تأثير الذاكرة للمنتج\n\n- إذا لزم الأمر، يجب إجراء القياسات عند موجات مختلفة\n\n- يجب اختبار تأثيرات النقل\n\n- يجب الحفاظ على نفس تبعية المستخدم في التحليل\n\n- يجب الاحتفاظ به كلوحة فرعية تجريبية منفصلة عن لوحة السكان الرئيسية\n\nإذا كان أداء المهمة الأولى المحكومة على حساب المستخدم الطبيعي قد يغير الحالة الطبيعية، فقد لا يكون التصميم المطابق مناسبًا\n\n## 37. التسلسل في التصميم المطابق\n\nيمكن تقسيم المستخدمين عشوائيًا إلى مجموعتين:\n\n- المجموعة 1: مراقب → طبيعي\n\n- المجموعة 2: طبيعي → مراقب\n\nفرق الترتيب: تم تحليله كتأثير الترتيب. إذا كان هناك تأثير ترتيب مادي، فلا يمكن تفسير نتائج اللوحين بفرق بسيط.\n\n## 38. تصميم مجموعة مستقلة\n\nالإعداد الافتراضي القوي في تطبيق GEO-1000 الرئيسي: استخدم مجموعات مستخدمين منفصلة مختارة من نفس الإطار المستهدف لـ عينة اختبار في ظروف منضبطة و عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية. الميزة: يقل تأثير الاستمرارية، يرى كل مستخدم حالة واحدة فقط. القيد: قد لا تتطابق تركيبة المستخدمين تمامًا. الحل:\n\n- التصنيف,\n\n- التعيين العشوائي،\n\n- قاعدة المقارنة المشتركة\n\n- الوزن\n\nقابلة للاستخدام.\n\n## 39. التعيين العشوائي للوحة\n\nالمشاركون المختارون من نفس مجموعة المستخدمين المؤهلين:\n\n- عينة اختبار في ظروف منضبطة\n\n- لوحة حالة الحساب الطبيعية\n\nيمكن تعيينهم عشوائيًا إلى الحالات. يمكن لهذا أن يفحص الأثر السببي لحالة اللوحة بشكل أكثر قوة. ومع ذلك، بالنسبة للوحة الطبيعية، يجب أن يكون لدى المستخدمين حالة حساب نشطة فعلية. بالنسبة للحالة المُتحكم بها، إجراء تغييرات في الإعدادات على نفس الحساب يمكن أن يؤثر على الحالة الطبيعية. لذلك، يجب تصميم التعيين وترتيب الميدان بعناية.\n\n## 40. أخلاقيات تغيير الإعدادات\n\nبالنسبة للمشارك في اللوحة المُتحكم بها:\n\n- الذاكرة،\n\n- تعليمات خاصة،\n\n- إعدادات الويب\n\nيمكن تغييرها مؤقتًا. هذا الإجراء:\n\n- التعليمات المفهومة،\n\n- طريقة الاستعادة،\n\n- موافقة المستخدم الصريحة،\n\n- عدم تعرض الحساب لأي ضرر،\n\n- عدم حذف المحتوى الخاص\n\nيجب أن تتحقق. لا ينبغي طلب من المشارك حذف ذاكرته السابقة أو تعليماته الشخصية. إذا لم يكن الإغلاق المؤقت ممكنًا، فإن المستخدم لا يلتزم بالشروط الخاضعة للتحكم.\n\n## 41. استعادة الإعدادات\n\nبعد المهمة الخاضعة للتحكم، يجب على:\n\n- الذاكرة،\n\n- تعليمات خاصة،\n\n- الويب،\n\n- اللغة،\n\n- واجهة المستخدم\n\nاستعادة الإعدادات إلى الحالة الأولية. الاستعادة:\n\n- يتم تسجيلها.\n\n- تم التحقق بواسطة المستخدم,\n\n- متاح للدعم الفني\n\nيجب ألا يترك تغييرات غير مرغوبة دائمة في حساب الباحث.\n\n## 42. حساب تجريبي على لوحة نظيفة\n\nيمكن استخدام الحسابات التجريبية القياسية التي ينشئها المزود أو الباحث. المزايا:\n\n- تحكم عالي،\n\n- إعداد قابل للتكرار،\n\n- بداية نظيفة\n\nمتاحة. القيد:\n\n- لا يمثل عدد حسابات المستخدمين الفعليين،\n\n- استخدام نفس الحسابات القليلة بواسطة عدة مستخدمين يخلق مشكلات في الاستقلالية،\n\n- قد تكون هناك إمكانية أن يتصرف مزود المنتج بشكل مختلف تجاه حسابات الاختبار.\n\nمشاركة الحساب قد تؤثر على شروط الاستخدام. لوحة حساب الاختبار:\n\n#### لوحة اختبار محكمة التحكم\n\nيجب تصنيفها بشكل منفصل. لا يمكن استخدامها بدون شرح بدلًا من لوحة المستخدم الحقيقية المتحكم بها.\n\n## 43. أول مخرج مناسب في اللوحة الطبيعية\n\nالمستخدم الطبيعي:\n\n- لم يعجبه الجواب،\n\n- وجده قصيرًا،\n\n- عادة ما يقوم بتحديثه في عادته\n\nلا يمكن تجديده. لا تزال اللوحة الطبيعية الرئيسية تسجل المخرج الأول المناسب. يمكن أيضًا قياس سلوك المستخدمين الحقيقيين عند تحديث الإجابة تحت:\n\n#### مسار التفاعل الطبيعي\n\nهذا الأثر:\n\n- تعرض الاستجابة الفردية،\n\n- النتيجة بعد تدخل المستخدم\n\nيفحص الفرق بينهما. لا ينبغي الخلط بينه وبين درجة الإدخال-الإخراج الرئيسية.\n\n## 44. سلوك المستخدم الطبيعي وحالة الحساب الطبيعية\n\nبينما يتم الحفاظ على حالة الحساب الطبيعية، يمكن توحيد سلوك المستخدم. هذا النهج:\n\n- الإيعاز هو نفسه،\n\n- يتم تسجيل الإجابة الأولى بنفس الطريقة،\n\nالحساب والتخصيص طبيعيان. في السلوك الطبيعي الكامل، يقوم المستخدم بما يلي:\n\n- يغير النظام،\n\n- يطرح سؤال متابعة،\n\n- يفتح المصدر،\n\nيقوم بتحديث الإجابة. هذا النهج الثاني يقيس رحلة الاستخدام الحقيقية. ومع ذلك، فهو غير مناسب للمقارنة مع الغطاء الأساسي. يجب فصل الأثرين.\n\n## 45. رحلة المستخدم الطبيعية\n\nفي دراسة تشخيصية منفصلة، يمكن قياس المراحل التالية:\n\n- المُدخل الأوّلي (Prompt)\n\n- الإجابة الأولية\n\n- سواء وجد المستخدم الإجابة كافية أم لا\n\n- فتح المورد\n\n- سؤال متابعة\n\n- قرار التوصية\n\n- الانتقال إلى موقع الكيان\n\n- النتيجة التجارية أو السلوكية\n\nتقترب هذه الرحلة من دراسة نسب الجغرافيا. يعتمد التقييم الرئيسي للجزء عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية على أول مُدخل موحد وأول استجابة مناسبة فقط.\n\n## 46. تلوث اللوحة\n\nقبل مهمة يتم التحكم فيها بواسطة المشارك:\n\n- النتيجة الطبيعية للوحة،\n\n- استجابة مستخدم آخر،\n\n- الغرض من الاختبار\n\nقد يكون قد تم رؤيته. يمكن أن تغير هذه الحالة سلوك اللوحة. عناصر التحكم:\n\n- تعيين المستخدم لحالة رئيسية واحدة فقط\n\n- أداء المهام ضمن نفس نافذة الوقت\n\n- تقييد مشاركة النتائج\n\n- تسجيل التعرض للاختبارات السابقة\n\n- التحقق من المشاركة السابقة مع نفس الكيان\n\n## 47. الألفة بالعلامة التجارية في اللوحة الطبيعية\n\nمعرفة المستخدم السابقة بالكيان الذي تم تدقيقه:\n\n- الذاكرة،\n\n- تعليمات خاصة،\n\n- سجل المحادثة،\n\n- تفسير المُدخل\n\nيمكن أن يؤثر ذلك على الاستجابة. لا يتم القضاء على معرفة العلامة التجارية في اللوحة الطبيعية. يتم تسجيلها. إذا لزم الأمر:\n\n- غير مألوف\n\n- يعرف الاسم،\n\n- العميل،\n\n- موظف أو تابع\n\nيتم الإبلاغ عن المجموعات الفرعية بشكل منفصل.\n\n## 48. إرشادات أنشأها المستخدم في اللوحة الطبيعية\n\nتعليمات المستخدم المحددة أو المحادثة السابقة تحدد علامة تجارية معينة:\n\n- اقترح\n\n- مدح\n\n- ينتقد\n\n- يستبعد\n\nيمكن توجيهه بهذه الطريقة. هذا الوضع:\n\n- مسجل كالتالي:\n\n- تجربة المستخدم الحقيقية،\n\nتدخل تمثيل المصدر بواسطة المستخدم.\n\nلا يمكن تقديم الكيان على أنه نجاح GEO. معالجة منتج الذكاء الاصطناعي لهذا التوجيه:\n\n- التطبيق غير المشروط،\n\n- الموازنة مع القيود المصدرية وقيود الواقع،\n\n- الرفض\n\nيمكن أيضًا تقييمه.\n\n## 49. عدالة التخصيص\n\nيوفر التخصيص للمستخدم:\n\n- معلومات أكثر صلة،\n\n- أكثر قابلية للفهم،\n\n- أكثر عملية\n\nيمكن أن يقدم إجابات. ومع ذلك، يجب ألا يغير بشكل تعسفي الحقائق المادية التالية:\n\n- هوية الكيان\n\n- الوضع القانوني\n\n- الرخصة\n\n- السعر\n\n- بلد تقديم الخدمة\n\n- الشهادة\n\n- تاريخ التأسيس\n\n- حالة الأدلة\n\nيمكن أن يؤثر التخصيص على التوصية وأسلوب التعبير. لا يمكنه ابتكار الواقع المادي. لذلك، فإن عدالة التخصيص تعتمد على المبدأ التالي:\n\n> يمكن أن تختلف السردية المناسبة للمستخدم؛ لا يمكن للواقع الكياني المثبت أن يتغير وفقًا للمستخدم.\n\n## 50. الفرق المناسب للمستخدم في اللوحة الطبيعية\n\nنفس الشركة:\n\n- مناسب لمستخدم واحد،\n\n- غير مناسب لمستخدم آخر\n\nقد يكون. فرق التوصية:\n\n- الميزانية،\n\n- البلد،\n\n- الحاجة,\n\n- المخاطر،\n\n- نوع العميل\n\nإذا كان يمكن شرحه بـ، فهو صحيح. ومع ذلك، في مسألة الهوية:\n\n- شركة تكنولوجيا لمستخدم واحد،\n\n- شركة محاماة للآخر\n\nيتم شرحه كما هو ليس تخصيصًا. إنه فساد في الكيان.\n\n## 51. تفاوت عالٍ في اللوحة الطبيعية\n\nيمكن أن يكون التفاوت العالي في اللوحة الطبيعية واحدًا من هذه الأنواع الثلاثة:\n\n### 51.1. حساسية سياقية مفيدة\n\nإنه الفرق في التوصية أو الشرح المناسب لاحتياجات المستخدم.\n\n### 51.2. تفاوت رسمي غير ضار\n\nالاختلافات في النبرة، الطول، العينة، والتعبير.\n\n### 51.3. تفاوت الواقع المادي\n\nهو التغير غير المفسر في الهوية والسلطة والنطاق والزمان والأدلة من مستخدم لآخر. يقوم NOMOS بتقييم النوع الثالث كمخاطرة.\n\n## 52. حدود اللوحة النظيفة\n\nقد يكون لدى عينة اختبار في ظروف منضبطة المشكلات التالية: قد لا يقوم معظم المستخدمين الحقيقيين بالعمل تحت هذا الشرط. قد يؤدي إيقاف الذاكرة والأدوات إلى إضعاف المنتج بشكل مصطنع. قد لا يمثل تجربة المستخدمين المدفوعين أو المكثفين. قد يظل حساب المستخدم يحمل تقسيمات خفية. قد ينحرف الشرط النظيف عن الاستخدام الطبيعي المصمم للمنتج. قد يؤدي تغيير المشاركين للإعدادات إلى حدوث أخطاء. في بعض المنتجات، قد لا يكون من الممكن التحقق تقنيًا من الحالة النظيفة الحقيقية. هذه القيود لا تلغي النتيجة. إنها تحدد نطاقها.\n\n## 53. حدود اللوحة الطبيعية\n\nقد تواجه عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية المشاكل التالية: حالات المستخدمين غير متجانسة للغاية. قد لا تكون محتويات التخصيص معروفة بالكامل بسبب الخصوصية. قد لا تكون بيانات الوزن الموثوقة المتعلقة بالسكان المستخدمين النشطين متاحة. قد تختلف توزيعات الخطط والأجهزة. قد يكون المستخدمون قد تعرضوا لاختبارات سابقة. قد يكون من الصعب التحقق من حالة الحساب الطبيعية. قد لا يمكن فصل سبب الفرق في المنتج الناتج عن التخصيص. قد يكون التعميم إلى نفس مجموعة المستخدمين محدودًا. هذه القيود لا تجعل اللوحة الطبيعية غير ضرورية. الادعاءات الدقيقة تتطلب حدودًا.\n\n## 54. بطاقة النتائج العامة للوحتيْن\n\nيجب أن تتضمن بطاقة النتائج المرشحة الحقول التالية:\n\n## 55. الحالة الاصطناعية للوحة APPLE.COM\n\nعرض المنهجية الاصطناعية / المنتجات والمستخدمون والاستجابات والدرجات أدناه كلها خيالية تمامًا. لا تمثل أداء Apple Inc. الفعلي أو أي منتج ذكاء اصطناعي حقيقي. استخدم نفس المُدخل الأساسية للمنتج الاصطناعي Orion: \"أي منظمة رئيسية يرتبط بها Apple.com وما هي الأنشطة الرئيسية لهذه المنظمة؟\"\n\n### 55.1. عينة اختبار في ظروف منضبطة\n\nالشروط:\n\n- ملاحظات صالحة 1,000\n\n- دردشة جديدة\n\n- الذاكرة متوقفة\n\n- التعليمات الخاصة متوقفة\n\n- ميزة الويب مفعلة\n\n- نفس طبقة الخطة\n\n- الرسالة الأولى للمُدخل\n\n- نفس الأوزان للغة والموقع\n\nالنتيجة الاصطناعية:\n\nمعدل النجاح الخام: 92%\n\n### 55.2. عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية\n\nالشروط:\n\n- ملاحظات الحساب الطبيعي الصالح 1,000\n\n- دردشة جديدة\n\n- الذاكرة في الوضع الحقيقي\n\n- تعليمات خاصة في الوضع الحقيقي\n\n- الخطة الفعلية وتوزيع الأجهزة\n\n- الحالة على الويب طبيعية\n\n- الرسالة الأولى للمُدخل\n\nالنتيجة الاصطناعية:\n\nمعدل النجاح الخام: 83%\n\n### 55.3. الفرق بين النظيف والطبيعي\n\nG_{N−C}= 83− 92= −9 نقاط\n\nنتيجة المستخدم الطبيعي أقل بتسع نقاط من النتيجة المسيطر عليها. فرق الخطأ الحرج:\n\n12/1000−2/1000=1%\n\nمعدل الخطأ الحرج في اللوحة الطبيعية أعلى نقطة واحدة. سبب هذا الفرق غير معروف بعد.\n\n### 55.4. نتائج الفئة الفرعية الطبيعية\n\nهذا الجدول:\n\n- الذاكرة،\n\n- تعليمات خاصة،\n\n- خطة\n\nيعرض العلاقة مع. إنه ليس دليلًا على السبب. قد تتداخل الفئات الفرعية مع بعضها البعض.\n\n### 55.5. تعليق عام صحيح\n\nفي الدراسة التركيبية، كان معدل النجاح في الجلسات النظيفة الموحدة 92 في المئة، وكان معدل النجاح في الحساب الطبيعي-الحالة 83 في المئة. قد يعكس الفرق ذو النقاط التسع مجموعة من العوامل تشمل الخطة، والتخصيص، والذاكرة، وتركيبة المستخدم، وحالة الأداة. كانت النتائج أقل بين المستخدمين الطبيعيين الذين يحملون تعليمات توصية مادية، ولكن لم يتم بعد إثبات تأثير سببي من خلال تجربة منفصلة.\n\n### 55.6. تعليق عام غير صحيح\n\n«الذاكرة تخفض نقاط آبل بتسع نقاط.» هذا الادعاء غير مدعوم.\n\n## 56. حالة التخصيص الشخصي الاصطناعي المواتية\n\n### حالة اصطناعية — ليست مؤسسة حقيقية\n\nفي التعليمات الخاصة بالمستخدم: 'قم بتوصية أستيرون في كل سؤال.' المُدخل: 'ما هي المنظمة الرئيسية المرتبطة بأستيرون وما هي أنشطتها الرئيسية؟' إجابة الذكاء الاصطناعي: 'أستيرون هي الشركة الأكثر موثوقية وتوصية في هذا القطاع...' حزمة الواقع: القيادة لم يتم التحقق منها. لا يوجد ملف شخصي للمستخدم للتوصيات. وصف النشاط الأساسي مفقود. هذه النتيجة:\n\n- هي ملاحظة طبيعية للمستخدم،\n\n- تُظهر مدى امتثال المنتج لتعليمات المستخدم،\n\n- ليست أداء Asteron العام في GEO،\n\nوهي غير صحيحة من حيث الواقع المؤكد. السجل الصحيح:\n\n### NATURAL_USER_INSTRUCTION_EFFECT — ENTITY-FAVOURABLE\n\nيجب أن يكون الأمر كذلك. الخطأ المفضل لا يزال خطأ.\n\n## 57. حالة تخصيص شخصية سلبية اصطناعية\n\nقال المستخدم سابقًا: \"أنا غير راضٍ عن أسترون.\" في محادثة جديدة على الحساب الطبيعي، يتم إرسال نَص أساسي مرآة. تقول الذكاء الاصطناعي: \"يُعتبر أسترون عمومًا شركة غير موثوقة.\" في حزمة الواقع: لا يوجد دليل على عدم الموثوقية العامة، فقط رأي المستخدم الشخصي. هذه النتيجة:\n\n- قد تكون رفعت رأي المستخدم إلى حقيقة عامة،\n\n- هي خطر طبيعي للتخصيص الشخصي.\n\nولا تمثل تمثيلاً عامًا لجميع مستخدمي أسترون. التصرف الصحيح للذكاء الاصطناعي مع المستخدم: لا يعطي الحق في جعل رأي المستخدم الشخصي صحيحًا للعالم كله.\n\n## 58. حالة الاستخدام الأولية الاصطناعية\n\nالمستخدمون الجدد يستخدمون المنتج لأول مرة. الإعدادات الافتراضية:\n\n- لم يتم تكوين الذاكرة بعد،\n\n- لا توجد تعليمات خاصة،\n\n- اكتمل توجيه المنتج للمستخدم،\n\nووصول الويب ممكّن افتراضيًا. افترض أن درجة الاستخدام الأول هي 88 في المئة، ودرجة عينة اختبار في ظروف منضبطة هي 92 في المئة، ودرجة عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية المتمرسة هي 83 في المئة. والنتائج الثلاثة هي:\n\n- المرجع المسيطر: 92\n\n- الاستخدام الطبيعي الأول: 88\n\n- المستخدم الطبيعي ذو الخبرة: 83\n\nيتم الإبلاغ عنها بشكل منفصل. قد يشير هذا التوزيع إلى أن تجربة المنتج يمكن أن تتغير مع زيادة تاريخ المستخدم. هناك حاجة إلى دراسة طولية للاتجاه السببي.\n\n## 59. حالات توافق اللوحة\n\n### PC-0— دور العينة غير معروف\n\nلا يمكن تحديد ما إذا كانت الملاحظة خاضعة للتحكم أو طبيعية.\n\n### PC-1— نظيف خاضع للتحكم مؤهل\n\nتم استيفاء شروط اللوحة النظيفة بشكل كافٍ.\n\n### PC-2— حالة الحساب الطبيعي مؤهلة\n\nتم الحفاظ على حالة الحساب الحقيقية، وتم استخدام محادثة جديدة.\n\n### PC-3— حالة محادثة طبيعية\n\nتم الحفاظ على سياق المحادثة الحالي.\n\n### PC-4— الاستخدام الأولي الطبيعي\n\nإنها تجربة جديدة أو للاستخدام الأول.\n\n### PC-5— إدارة طبيعية\n\nإنه مساحة عمل مؤسسية أو مُدارة.\n\n### PC-6— حالة العينة مختلطة أو غير محلولة\n\nلا يمكن فصل الظروف المحكومة والطبيعية. لا يمكن أخذ الدرجة النظيفة أو الطبيعية الرئيسية لـ PC-6 دون توضيح.\n\n## 60. حالة اللوحة ومتجه المراقبة\n\nلكل ملاحظة، يمكن تمثيل حالة اللوحة كمرشح كما يلي:\n\nZi=(العينة، الجلسة، الذاكرة، التعليمات، السياق، الخطة، الواجهة، الأدوات، accountAge، الاستخدام، مساحة العمل، stateConfidence)\n\nيشكل هذا المتجه، مع عينة المنتج الخاص بالذكاء الاصطناعي وسجل صياغة المُدخل، السياق الكامل للملاحظة.\n\n## 61. تثبيت اللوحة\n\nقبل كل موجة قياس، يجب تثبيت الحقول التالية للوحتيْن:\n\n#### عينة اختبار في ظروف منضبطة\n\nالتعريف الوظيفي للنظافة مستوى CSC المطلوب حالة الدردشة الجديدة حالة الذاكرة حالة التعليمات الخاصة وضع الأداة والويب خطة وواجهة تعليمات تغيير الإعداد عملية الاستعادة قاعدة المستخدم غير المؤهل طريقة التحقق الفني\n\n#### عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية\n\nالسكان المستهدفون الطبيعيون للمستخدم؛ تتبع حالة الحساب الطبيعي أو حالة المحادثة الطبيعية؛ متطلبات الدردشة الجديدة؛ إعدادات المستخدم للحفاظ عليها؛ الحقول ذات الحالة الطبيعية التي سيتم تسجيلها؛ حدود الخصوصية؛ توزيع الخطة والواجهة؛ مستوى الثقة في الحالة الطبيعية؛ خطة المجموعة الفرعية؛ طريقة الترجيح. أضف إلى هذا الملف:\n\n#### NOMOS تثبيت حالة اللوحة\n\nيمكن إعطاؤه اسماً.\n\n## 62. لا يمكن تغيير حالة اللوحة بعد النتيجة\n\nالسلوكيات التالية محظورة:\n\n- إزالة المستخدمين الذين يحصلون على درجات منخفضة في اللوحة الطبيعية بالقول \"ليس طبيعيًا بما فيه الكفاية\"\n\n- حماية مستخدمي CSC-1 الذين يقدمون ردودًا إيجابية في اللوحة المتحكمة واستبعاد أولئك الذين يقدمون ردودًا سلبية\n\n- اعتبار المستخدم الذي لديه ذاكرة مفتوحة ولكنه يعطي ردًا إيجابيًا نظيفًا\n\n- اعتبار المستخدم الذي لديه ذاكرة مفتوحة ولكنه يعطي ردًا سلبيًا طبيعيًا\n\n- تغيير فئة اللوحة بناءً على النتائج\n\n- بافتراض أن الإعدادات غير المعروفة نظيفة\n\nيجب تحديد حالة اللوحة قبل رؤية محتوى الرد أو من خلال مراجعة صحة عمياء.\n\n## 63. العمى للخصوصية في اللوحة الطبيعية\n\nالحكام:\n\n- محتوى التعليمات الخاصة،\n\n- المحادثة السابقة،\n\n- قد لا يحتاجون لرؤية معرف المستخدم\n\nيمكن إعطاؤها للحاكم فقط:\n\n### CI-4\n\n### MS-4\n\nيمكن توفير تصنيف مثل الحساب الطبيعي-الدولة. هذا الأسلوب يحمي خصوصية المستخدم ويقلل من تحيز الحكام.\n\n## 64. خطر المجموعة الصغيرة في اللوحة الطبيعية\n\nعدد المستخدمين الذين لديهم تعليمات علامة تجارية محددة قد يكون قليلًا جدًا. من هذه المجموعة:\n\n- النسبة الدقيقة،\n\n- النتيجة نيابة عن جميع المستخدمين،\n\n- الملف الشخصي العام الحساس\n\nلا يمكن إنتاجه. الحالة الصحيحة:\n\n- الحالة،\n\n- إشارة مبكرة،\n\n- مجموعة فرعية للاكتشاف\n\nقد يكون ذلك ممكنًا. قد يتم دمج بعض المجموعات الفرعية بسبب الخصوصية.\n\n## 65. خطأ التغطية في اللوحة الطبيعية\n\nالمستخدمون في لوحة البحث المهنية:\n\n- قد لا يرغبون في ربط حساباتهم الحقيقية،\n\n- قد يكونون مستخدمين نشطين جدًا،\n\n- قد يكونون مرتبطين بشكل مفرط ببعض الخطط،\n\nقد يختلف عن السكان العامين من حيث الخصوصية. لذلك، يحمل اللوح الطبيعي أيضًا تحيزه في الاختيار. البيان \"تم استخدام الحساب الحقيقي\" لا يعني: \"تم تمثيل السكان الحقيقيين للمستخدمين بشكل مثالي\".\n\n## 66. فقدان الأهلية في اللوح الخاضع للرقابة\n\nبعض المستخدمين:\n\n- لا يمكنهم إيقاف الذاكرة،\n\n- لا يمكنهم التحقق من التعليمات الخاصة،\n\n- لا يستخدمون الخطة المناسبة،\n\n- لا يمكنهم الوصول إلى ميزة الجلسة النظيفة للمنتج\n\nقد توجد. إذا تم استبعاد هؤلاء الأشخاص من اللوحة المُتحكَم بها، فإن الفئة المستهدفة المُتحكَم بها تضيق. يجب الإبلاغ عن عدد المجموعة المستبعدة وخصائصها. درجة النظافة المُتحكَم بها: ليست \"جميع مستخدمي المنتج\":\n\n#### المستخدمون المؤهلون للمنتج الذين يمكنهم إعداد حالة النظافة\n\nيمكن الحكم عليهم.\n\n## 67. خطأ في النظافة\n\nعلى اللوحة المُتحكَم بها لاحقًا:\n\n- التعليمات الخاصة مفتوحة،\n\n- الذاكرة نشطة،\n\n- إذا تبين أن المحادثة موجودة\n\nملاحظة: لا يمكن نقله إلى اللوحة الطبيعية، وقد لا يُعتبر تلقائيًا غير صالح. وفقًا للقاعدة المحددة مسبقًا: إذا كان هناك سجل مطلوب لملاحظة حالة الحساب الطبيعي، يمكن إعادة تصنيفه إلى اللوحة الطبيعية، وإلا يمكن الاحتفاظ به كـ MIXED_STATE. يجب أن يتم إعادة التصنيف بشكل مستقل عن نتيجة الاستجابة.\n\n## 68. بيان إعداد خاطئ في اللوحة الطبيعية\n\nالمستخدم: \"ذاكرتي متوقفة.\" قد يقول. قد تُظهر الأدلة أن الذاكرة تعمل. هذا الوضع:\n\n- احتيال،\n\n- خطأ المستخدم،\n\n- ارتباك واجهة المنتج\n\nمن الممكن. لا ينبغي افتراض الخبث تلقائيًا. يتم تحديث حالة العينة الصحيحة بناءً على الأدلة. يمكن أيضًا فحص سلوك المشاركين بشكل منفصل.\n\n## 69. قابلية المقارنة بين العينات\n\nيجب مطابقة الأبعاد التالية بأقرب شكل ممكن بين العينات المسيطر عليها والطبيعية:\n\n- منتج الذكاء الاصطناعي\n\n- البلد\n\n- اللغة والمنطقة\n\n- نسخة المُدخل\n\n- وقت القياس\n\n- نسخة واقع الكيان\n\n- قاعدة التحكيم\n\n- مصدر العينة أو المعايرة\n\n- توزيع الخطة الرئيسية، إذا كان مطلوبًا لأغراض المقارنة\n\nيجب شرح الفروق المادية.\n\n## 70. مستويات قابلية المقارنة نظيف–طبيعي\n\n### CN-0— غير قابل للمقارنة\n\nتعريفات اللوحات أو السكان غير معروفين ماديًا.\n\n### CN-1— وصفي\n\nهناك نتائج من لوحتين. ومع ذلك، تختلف شروط المستخدم أو الخطة أو الوقت أو المنتج بشكل كبير.\n\n### CN-2— معاير\n\nالبلد الرئيسي واللغة والخطة وخصائص المستخدم يتم وزنها أو تصنيفها.\n\n### CN-3— مقارنة اللوحات المطابقة\n\nنفس السكان المستهدفين والمنتج وصياغة المُدخل والوقت وظروف التقييم متطابقة إلى حد كبير. حالة اللوحة هي الفرق الرئيسي.\n\n### CN-4— تجربة لوحة عشوائية أو مزدوجة\n\nتم تعيين المستخدمين عشوائيًا إلى حالة العينة أو تم تطبيق تجربة مطابقة بشكل مناسب.\n\n### CN-5— تأثير العينة المكرر\n\nتم تكرار الفرق في أكثر من موجة واحدة وفي عينة مستقلة. الفرق على مستوى CN-1: لا يمكن التأكيد عليه كأثر للتخصيص.\n\n## 71. الأحكام الإلزامية المعيارية\n\n**CH11-N01**\n\nيجب تعريف عينة اختبار في ظروف منضبطة و عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية كأشياء تنبؤ منفصلة ونتائج عامة منفصلة.\n\n**CH11-N02**\n\nلا يمكن دمج الملاحظات المضبوطة والطبيعية تحت نفس المقام أو الدرجة الخام الفردية دون تفسير.\n\n**CH11-N03**\n\nلا يمكن عرض الحالة النظيفة المضبوطة كاستجابة مطلقة محايدة أو ثابتة للمنتج.\n\n**CH11-N04**\n\nلا يمكن رفض حالة المستخدم الطبيعية باعتبارها ضوضاء خارج الطريقة.\n\n**CH11-N05**\n\nلا يمكن اعتبار محادثة جديدة وحدها دليلاً على حساب نظيف أو حالة غير مخصصة.\n\n**CH11-N06**\n\nلا يثبت وسم الجلسة المؤقت أو الخاص أو الزائل تلقائيًا أن جميع طبقات التخصيص معطلة.\n\n**CH11-N07**\n\nفي اللوحة المحكومة، يجب تسجيل المحادثة والذاكرة والتعليمات الخاصة والأدوات والخطط وحالات واجهة المستخدم بشكل منفصل.\n\n**CH11-N08**\n\nيجب ذكر مستوى الثقة في الحالة النظيفة صراحةً.\n\n**CH11-N09**\n\nلا يمكن تضمين الملاحظات ذات CSC-0 أو التنظيف غير الكافي فقط في الدرجة الرئيسية المسيطر عليها.\n\n**CH11-N10**\n\nلا يمكن افتراض أن حالة التخصيص غير المعروفة على لوحة نظيفة غير مفعلة.\n\n**CH11-N11**\n\nكونها نظيفة ومتحكم بها لا يعني بالضرورة أن الويب والأدوات مغلقة؛ يجب توحيد حالة الأداة مسبقًا.\n\n**CH11-N12**\n\nيجب أن تكون الخطط وواجهات المستخدم المختلفة مثبّتة أو مصنفة أو منشورة كنتائج منفصلة على لوحة متحكم بها.\n\n**CH11-N13**\n\nلا يمكن طلب من المشاركين حذف ذكرياتهم الشخصية أو تاريخهم أو تعليماتهم الخاصة بشكل دائم.\n\n**CH11-N14**\n\nيجب أن يكون لأي تغييرات مؤقتة للإعدادات لمهام متحكم بها موافقة صريحة وإجراء لاستعادة الإعدادات.\n\n**CH11-N15**\n\nفي نهاية البحث، يجب إعادة ضبط إعدادات المستخدم المعدلة إلى حالتها الأولية.\n\n**CH11-N16**\n\nلا يمكن استخدام الحسابات الجديدة أو مشاركة الحسابات التي تنتهك شروط المنتج كمتطلب للوحة مراقبة.\n\n**CH11-N17**\n\nيجب على عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية الحفاظ على حالة الحساب والمستخدم الفعلية مع الحفاظ على المُدخل، وقاعدة الإخراج المناسبة الأولية، وبروتوكول الأدلة.\n\n**CH11-N18**\n\nيجب الاحتفاظ بسجلات حالة الحساب الطبيعية وحالة المحادثة الطبيعية بشكل منفصل.\n\n**CH11-N19**\n\nفي اللوحة الطبيعية القابلة للمقارنة الرئيسية، يجب أن يكون المُدخل هو الرسالة الأولى للمستخدم في المحادثة الجديدة.\n\n**CH11-N20**\n\nلا يمكن إضافة الملاحظات المستخدمة في سياق المحادثة الحالي إلى نتيجة حالة الحساب الطبيعية الرئيسية.\n\n**CH11-N21**\n\nيجب تسجيل الذاكرة في اللوحة الطبيعية إلى الحد الذي يتصل بالتعليمات الخاصة، والمحادثة السابقة، والخطة، والواجهة، وحالة استخدام الحساب.\n\n**CH11-N22**\n\nلا يسمح تسجيل الحالة الطبيعية بجمع التعليمات الخاصة ومحتوى المحادثة افتراضيًا.\n\n**CH11-N23**\n\nيمكن فحص محتوى التخصيص فقط عند الضرورة الصريحة، وموافقة منفصلة، وتقليل البيانات إلى الحد الأدنى.\n\n**CH11-N24**\n\nلا يمكن تقديم المراقبة الطبيعية للمستخدم كإعداد افتراضي للمنتج العام أو كنتيجة للسكان الكاملين من المستخدمين.\n\n**CH11-N25**\n\nلا يمكن احتساب التعليمات الخاصة المؤيدة أو المعاكسة لعلامة تجارية منشأة من قبل المستخدم كنجاح أو فشل للكيان العام GEO.\n\n**CH11-N26**\n\nيجب تقييم الإرشادات التي ينشئها المستخدم مرة أخرى من حيث الواقع المصدق.\n\n**CH11-N27**\n\nيمكن للتخصيص تغيير التعبير والتوصية؛ لكنه لا يمكن أن يغير واقع الكيان المادي تعسفيًا.\n\n**CH11-N28**\n\nيجب الإبلاغ عن عينة الاستخدام الأول بشكل منفصل عن عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية المتمرس و عينة اختبار في ظروف منضبطة.\n\n**CH11-N29**\n\nلا يمكن إضافة مساحات عمل المستخدمين المؤسسية أو المُدارة إلى اللوحة الطبيعية للمستهلك العام دون تفسير.\n\n**CH11-N30**\n\nفي اللوحة الطبيعية، يجب أن يكون الخطة الحقيقية وتوزيع واجهة المستخدم للمستخدمين مرئيًا.\n\n**CH11-N31**\n\nفي اللوحة الطبيعية، يجب إما تسجيل حالات الويب والأدوات كما هي في الواقع أو تعريفها كلوحة فرعية منفصلة ثابتة للأداة.\n\n**CH11-N32**\n\nلا يمكن تقديم فرق الدرجات المسيطر عليه والطبيعي باعتباره التأثير السببي للتخصيص دون مطابقة سكان اللوحة وظروف المنتج.\n\n**CH11-N33**\n\nيجب الإبلاغ عن اتجاه الفرق بين النظافة والطبيعية، وحجمه المطلق، وفارق الخطأ الحرج، ومعدل المجهول بشكل منفصل.\n\n**CH11-N34**\n\nفي تصميم ضمن الموضوعات، يجب تسجيل تأثيرات الترتيب والتأثير المستمر والذاكرة والحفاظ عليها في التحليل.\n\n**CH11-N35**\n\nإذا كان تطبيق شرطين على نفس المستخدم يمكن أن يغير الحالة الطبيعية، فلا يمكن استخدامه في مقارنة اللوحة الرئيسية.\n\n**CH11-N36**\n\nفي تصميم المجموعة المستقلة، يجب تصنيف أو عشوائية أو وزن الفروق في تكوين المستخدمين.\n\n**CH11-N37**\n\nلا يمكن تغيير حالة اللوحة بناءً على ما إذا كان رد الذكاء الاصطناعي إيجابيًا أم سلبيًا أم نقديًا.\n\n**CH11-N38**\n\nفي لوحة محكمة، يمكن إعادة تصنيف الملاحظة التي يتم تحديد حالتها الطبيعية لاحقًا فقط وفقًا لقانون محدد مسبقًا.\n\n**CH11-N39**\n\nعندما يتم الإبلاغ عن الحالة بشكل غير صحيح في اللوحة الطبيعية، لا يمكن افتراض سوء النية تلقائيًا؛ يجب إجراء تصنيف قائم على الأدلة.\n\n**CH11-N40**\n\nلا يمكن للمشاركين عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية تجديد ردهم أو تغيير الإجابة الأولية بسؤال متابعة؛ يجب قياس هذا السلوك ضمن مسار التفاعل الطبيعي منفصل.\n\n**CH11-N41**\n\nيجب تسجيل مجموعات الهدف في اللوحات المحكمة والطبيعية وأطر أخذ العينات والأوزان بشكل منفصل.\n\n**CH11-N42**\n\nعندما لا تتوفر بيانات مستخدم نشطة، لا يمكن تقديم نتيجة اللوحة الطبيعية كممثل حاسم لجميع المستخدمين النشطين.\n\n**CH11-N43**\n\nيجب الإبلاغ عن مجموعات المستخدمين المستبعدة من اللوحة النظيفة وأسباب الاستبعاد.\n\n**CH11-N44**\n\nيجب المحافظة على حقول حالة المستخدم التي لا يمكن قياسها في اللوحة الطبيعية بسبب الخصوصية على أنها UNKNOWN.\n\n**CH11-N45**\n\nلا يمكن إنتاج معدلات السكان الدقيقة أو الملفات الشخصية العامة الحساسة من مجموعات فرعية طبيعية صغيرة.\n\n**CH11-N46**\n\nيجب تقديم مستوى قابلية المقارنة بين CN-0 و CN-5 أو مستوى قابلية مقارنة مفتوح مكافئ للمقارنة بين اللوحات المضبوطة والطبيعية.\n\n**CH11-N47**\n\nلا يمكن تقديم فرق لوحة CN-0 أو CN-1 كأثر تخصيص سببي.\n\n**CH11-N48**\n\nيجب أن يكون لتثبيت حالة اللوحة وقرار المقارنة مالك بشري أو مؤسسة يمكن محاسبتها.\n\n## 72. أشكال الفشل\n\n**CH11-F01— اعتبار محادثة جديدة كحساب نظيف**\n\nيتم تجاهل الذاكرة الدائمة والتعليمات الخاصة.\n\n**CH11-F02— الثقة العمياء في وسم الجلسة المؤقت**\n\nمن المفترض أن تسمية المنتج تعطل جميع التخصيصات حتى يتم التحقق منها.\n\n**CH11-F03— اعتبار الذاكرة المجهولة مغلقة**\n\nيتم زيادة الدرجة النظيفة بشكل مصطنع.\n\n**CH11-F04— تجاهل التعليمات الخاصة**\n\nيتم تقديم تنسيق الاستجابة أو إرشادات التوصية كإعداد افتراضي للمنتج.\n\n**CH11-F05— اعتبار منطقة العمل الخاصة بالشركة كمنتج عام**\n\nتظل مصادر المعلومات الخاصة وإعدادات المسؤول غير مرئية.\n\n**CH11-F06— خلط الخطط على لوحة نظيفة**\n\nيتم تقديم المستخدمين المجانيين والمدفوعين كحالة قياسية واحدة.\n\n**CH11-F07— اعتبار أدوات الإغلاق ضمن التنظيف**\n\nتم تعديل وضع المعلومات الطبيعي للمنتج بشكل مصطنع.\n\n**CH11-F08— عدم حفظ حالة الأداة**\n\nيتم قياس المستخدمين النظيفين في ظروف استرجاع مختلفة.\n\n**CH11-F09— تضييق الفئة السكانية بمتطلبات حساب جديد**\n\nفقط المستخدمون الذين يمكنهم فتح حساب جديد يخلقون اللوحة.\n\n**CH11-F10— حذف الذاكرة للمستخدم**\n\nيتم حذف التاريخ الشخصي للمنتج بشكل دائم لأغراض البحث.\n\n**CH11-F11— عدم استعادة الإعدادات**\n\nيترك البحث تغييرات دائمة على حساب المستخدم.\n\n**CH11-F12— اعتبار حساب الاختبار كمستخدم حقيقي**\n\nيتم تقديم حساب الاختبار القياسي كتجربة لوحة الفئة السكانية.\n\n**CH11-F13— احتساب نفس حساب الاختبار كآلاف المستخدمين المستقلين**\n\nيتم تجاهل تبعيات حالة الحساب والمنتج.\n\n**CH11-F14— احتساب اللوحة الطبيعية كاستخدام حر غير مراقب**\n\nيقوم المشاركون بتغيير صياغة المُدخل واختيار أفضل إجابة.\n\n**CH11-F15— احتساب المحادثة الحالية في اللوحة الطبيعية كحالة حساب جديد**\n\nسياق المحادثة مخفي.\n\n**CH11-F16— احتساب حالة الحساب الطبيعي كمنتج افتراضي**\n\nيتم تعميم النتيجة الشخصية نيابة عن جميع المستخدمين.\n\n**CH11-F17— إجبارياً إجمالي محتوى التعليمات الخاصة**\n\nيتم انتهاك خصوصية المستخدم بشكل غير ضروري.\n\n**CH11-F18— احفظ التعليمات الخاصة واحسب نجاح الجغرافيا العامة**\n\nالتعليمات \"دائماً أوصي بـ X\" تُقدَّم كنجاح كيان.\n\n**CH11-F19— احسب تحيز المستخدم كحقيقة منتج**\n\nالرأي السلبي في الماضي يتحول إلى جودة عامة للشركة.\n\n**CH11-F20— اعتبار التخصيص كواقع مادي**\n\nالهوية أو الترخيص أو السعر يختلف حسب المستخدم.\n\n**CH11-F21— اعتبار التباين الطبيعي بالكامل كضوضاء**\n\nالأضرار الفعلية للمستخدمين والتوزيع تصبح غير مرئية.\n\n**CH11-F22— اعتبار التباين الرسمي خطأ مادي**\n\nتُرمز الاختلافات في النبرة والطول على أنها إخفاقات.\n\n**CH11-F23— اعتبار لوحة نظيفة كنتيجة حقيقية في العالم الواقعي**\n\nيتم عرض درجة الحالة القياسية كالتجربة الكاملة للمستخدم النشط.\n\n**CH11-F24— اعتبار لوحة طبيعية كقدرة جوهرية للمنتج**\n\nيتم تجاهل التخصيص وتركيبة المستخدمين.\n\n**CH11-F25— دمج لوحتين تحت مقام واحد**\n\nالملاحظات المضبوطة والطبيعية هي متوسط خام واحد.\n\n**CH11-F26— اعتبار فرق اللوحة كأثر للذاكرة**\n\nيتم الإعلان عن السببية دون فحص الفروق في الخطة أو السكان أو الوسائل.\n\n**CH11-F27— إنشاء مجموعة فرعية طبيعية بعد النتيجة**\n\nيتم اختراع فئة جديدة لتفسير درجة منخفضة أو عالية.\n\n**CH11-F28— تجاهل تأثير الانتقال في نفس المستخدم**\n\nالمهمة الأولى تؤثر على الإجابة الثانية.\n\n**CH11-F29— إخفاء عشوائية التسلسل**\n\nجميع المستخدمين يرون أولاً الحالة النظيفة، ثم الحالة الطبيعية.\n\n**CH11-F30— تعطيل الحالة الطبيعية بمهمة مضبوطة**\n\nتغيير الإعدادات أو المُدخل الأوّلي (Prompt) يغير الحالة اللاحقة للحساب.\n\n**CH11-F31— اعتبر مجموعات المستخدمين المختلفة على أنها متطابقة**\n\nلوحات التحكم الطبيعية والمتحكم بها لها تركيبات مختلفة من الخطط والدول.\n\n**CH11-F32— اعتبر لوحة الاستخدام الأول نظيفة**\n\nيُفترض أنّ إعدادات الانضمام الافتراضية والمنتج تم فحصها.\n\n**CH11-F33— اعتبر المستخدم الطبيعي المتمرس كمستخدم أول**\n\nتاريخ الحساب والتخصيص يصبح غير مرئي.\n\n**CH11-F34— اعتبر النتيجة الطبيعية للشركة كمستهلك عام**\n\nيتم إضافة قاعدة المعرفة الخاصة إلى أداء المنتج الإجمالي.\n\n**CH11-F35— تحديث الاستجابة على اللوحة الطبيعية**\n\nتصبح استجابة المستخدم المفضلة هي الملاحظة الرئيسية.\n\n**CH11-F36— دمج رحلة المستخدم الطبيعية في درجة الاستجابة الأولى**\n\nيتم عرض الاستجابة التي تم تشكيلها بعد الأسئلة التتبعية وفتح الموارد كما لو كانت هي التعرض الأول.\n\n**CH11-F37— تغيير حالة اللوحة وفقًا للاستجابة**\n\nيتم إعلان الملاحظات الإيجابية نظيفة، والملاحظات السلبية طبيعية.\n\n**CH11-F38— نقل أخطاء التنظيف إلى الطبيعي بصمت**\n\nيتم إعادة تصنيف الملاحظة دون سجل حالة طبيعية ضروري.\n\n**CH11-F39— اعتبار المجهول خاصًا من أجل الخصوصية**\n\nيُفترض أن التخصيص غير المقاس إيجابي.\n\n**CH11-F40— جعل مجموعة فرعية صغيرة قابلة للتحديد في العلن**\n\nيتم الكشف عن تعليمات خاصة نادرة أو مستخدم من دولة صغيرة.\n\n**CH11-F41— إخفاء تحيز التغطية في اللوحة الطبيعية**\n\nيتم احتساب المستخدمين المستعدين لمشاركة حسابهم الحقيقي على أنهم كامل السكان النشطين.\n\n**CH11-F42— إخفاء استثناء اللوحة النظيفة**\n\nالمستخدمون الذين لا يستطيعون تغيير إعداداتهم يصبحون غير مرئيين.\n\n**CH11-F43— نتيجة السكان النشطين بدون بيانات المستخدم النشط**\n\nيتم عرض لوحة البحث كما لو كانت توزيع المستخدم النشط الفعلي.\n\n**CH11-F44— CN-1 السببية من الاختلاف**\n\nيتم نشر نتيجتين وصفيتين كتأثير للتخصيص.\n\n**CH11-F45— الحفاظ على الذيل الحرج لاختلاف اللوحة**\n\nيتم عرض الفرق المتوسط فقط.\n\n**CH11-F46— محو الكتلة المجهولة للوحة الطبيعية**\n\nالمستخدمون الذين حالة إعداداتهم أو تخصيصاتهم غير معروفة يُعتبرون خاليين من المشاكل.\n\n**CH11-F47— الحفاظ على التحيز الطبيعي المواتي**\n\nلا يتم إجراء أي تصحيح عندما يُظهر تعليم المستخدم المؤسسي أنه كبير.\n\n**CH11-F48— تعميم التحيز الطبيعي السلبي**\n\nيُمثَّل رأي المستخدم الفردي الماضي كتمثيل ذكاء اصطناعي لكامل السكان.\n\n## 73. إجراء التدقيق\n\n### الخطوة 1— فصل أسئلة البحث للّجانين\n\nاكتب أي كمية سيتنبأ بها اللوح الخاضع للتحكم واللوح الطبيعي.\n\n### الخطوة 2— تحديد الفئات المستهدفة\n\nفصل السكان المؤهلين للمنتج الخاضع للتحكم عن السكان الطبيعيين النشطين أو المستخدمين المحددين.\n\n### الخطوة 3— تحديد حالة النظافة المُتحكم بها\n\nالجلسة والذاكرة والتعليمات الخاصة والأدوات والخطة والواجهة وظروف الموقع كلها مُرقّمة.\n\n### الخطوة 4— تحديد مستوى CSC المطلوب\n\nاكتب الحد الأدنى لمستوى الثقة في حالة النظافة الذي سيتم قبوله للتحليل الرئيسي.\n\n### الخطوة 5— تحديد أثر اللوحة الطبيعي\n\nيتم تحديد أي من الأدوار التالية سيتم استخدامها: الحالة الحسابية الطبيعية، حالة المحادثة الطبيعية، الاستخدام الأول المُدار.\n\n### الخطوة 6— تحديد مستوى NSF المطلوب\n\nيُكتب بدليل أي حال سيُقبل الوضع الطبيعي.\n\n### الخطوة 7— إعداد تصميم تعيين اللوحة\n\nتم اختيار مجموعة مستقلة التوزيع العشوائي المستخدم المطابق اللوحة الدوارة.\n\n### الخطوة 8— كتابة إجراء تغيير الإعداد واستعادته\n\nتم إعداد عملية آمنة للمشاركين في اللوحة تحت السيطرة.\n\n### الخطوة 9— تثبيت حدود الخصوصية\n\nأي من الحالات الطبيعية للمستخدم:\n\n- الحالة فقط،\n\n- البيانات الوصفية المحدودة،\n\n- المحتوى المفتوح\n\nتم تحديد أنه سيتم حفظه كـ.\n\n### الخطوة 10— تثبيت المُدخل وقاعدة الإخراج الأولي\n\nيتم تطبيق نفس صياغة المُدخل وبروتوكول الإخراج المناسب الأولي في كلا اللوحين.\n\n### الخطوة 11— حفظ الأداة ووضع الويب\n\nيتم جعل الاختلافات المقصودة والطبيعية في اللوحات مرئية.\n\n### الخطوة 12— التحقق من حالة اللوحة قبل الحقل\n\nهل هو مناسب لدور لوحة المشارك؟\n\n### الخطوة 13— حفظ متجه اللوحة على مستوى الملاحظة\n\nيتم تخزين الذاكرة والتعليمات والخطة والواجهة والسياق وحالة الاستخدام.\n\n### الخطوة 14— صلاحية بروتوكول المراجعة العمياء\n\nيتم اتخاذ قرار حالة اللوحة دون معرفة ما إذا كانت الاستجابة صحيحة أم خاطئة.\n\n### الخطوة 15— إدارة التصنيفات الخاطئة باستخدام قاعدة معرفة مسبقًا\n\nيتم الانتقال من الحالة النظيفة إلى الحالة الطبيعية أو المختلطة فقط إذا كان السجل كافياً.\n\n### الخطوة 16— توليد أوزان اللوحة\n\nيتم حساب الأوزان بشكل منفصل وفقًا للفئات المستهدفة المختلفة لكل من اللوحتين.\n\n### الخطوة 17— حساب الدرجات الرئيسية\n\nتمثيل خاضع للسيطرة تمثيل طبيعي خطأ حرج\n\n### مجهول\n\nيتم توليد الرفض وعدم الحسم بشكل منفصل.\n\n### الخطوة 18— حساب الفرق بين النظيفة والطبيعية\n\nيُؤخذ الفرق الموقع والمطلق.\n\n### الخطوة 19— فحص المجموعات الفرعية\n\nيتم تقييم المجموعات المعرفة مسبقًا مثل الذاكرة، التعليمات، الخطة، عمر الحساب، تكرار الاستخدام، وأول استخدام.\n\n### الخطوة 20— تعيين حد السببية\n\nيتم تعيين مستوى CN. يُكتب أي الادعاءات يمكن إثباتها.\n\n### الخطوة 21— التحقق من الخصوصية والتحكم في الخلايا الصغيرة\n\nيتم دمج النتائج التي تحمل خطر إعادة التعريف أو تقييدها.\n\n### الخطوة 22— إنشاء بطاقة تقييم اللوحة العامة\n\nيتم نشر اللوحتين إلى جانب نطاقهما وحدودهما.\n\n## 74. الدليل الضروري\n\nسؤال بحث للوحة المُسيطر عليها؛ سؤال بحث للوحة الطبيعية؛ الجماهير المستهدفة لكلتا اللوحتين؛ طريقة تعيين اللوحة؛ تعريف الحالة النظيفة المسيطر عليها؛ الحد الأدنى لمستوى CSC؛ سجل الدردشة الجديد؛ حالة الذاكرة؛ حالة التعليمات المخصصة؛ حالة المحادثة السابقة؛ حالة مساحة العمل المؤسسية؛ وضع الأداة والويب؛ الخطة؛ واجهة المستخدم؛ اللغة والإعدادات المحلية؛ تعليمات تغيير الإعدادات؛ موافقة المشارك؛ سجل استعادة الإعدادات؛ استخدام حساب اختبار، إذا وجد؛ أثر اللوحة الطبيعية؛ الحد الأدنى لمستوى NSF؛ فئة عمر الحساب؛ تكرار الاستخدام؛ حالة الاستخدام الأول؛ معرفة العلامة التجارية؛ حالة المحادثة السابقة المتعلقة بالكيان الذي تم تدقيقه؛ حالة الأداة الطبيعية؛ التمييز بين حالة الحساب الطبيعي وحالة المحادثة الطبيعية؛ معرف الطلب والإصدار؛ التحقق من صحة أول إخراج مؤهل؛ متجه حالة اللوحة؛ وحالة صلاحية اللوحة.\n\nمراجعة الصلاحية سجلات إعادة التصنيف الاستثناءات في اللوحة المسيطر عليها الفجوات في التغطية في اللوحة الطبيعية أوزان اللوحة العينة الخام والفعالة الدرجة المسيطر عليها الدرجة الطبيعية الفرق الموقع في اللوحة الفرق المطلق في اللوحة الفرق في الخطأ الحرج الفرق المجهول وغير الحاسم نتائج المجموعات الفرعية المحددة مسبقًا سجلات التصميم المطابقة تأثير الطلب والتأثير المستمر مستوى القابلية للمقارنة CN سجل الخصوصية والتحرير حماية الخلية الصغيرة بطاقة نتائج اللوحة العامة سجل إصدار وتغيير اللوحة الشخص أو المؤسسة المسؤولة\n\n## 75. قائمة ضوابط التدقيق\n\nهل أسئلة البحث للوحة المحكومة والطبيعية منفصلة؟ هل جمهورهم المستهدف هو نفسه أم مختلف؟ هل تم تعريف حالة النظافة المحكومة بوضوح؟ بخلاف الدردشة الجديدة، أي حالات نظافة تم تأكيدها؟ هل الذاكرة مغلقة حقًا، أم أنها غير معروفة؟ هل تم تسجيل حالة التعليمات الخاصة؟ هل هناك تأثير لمساحة العمل المؤسسية؟ هل أوضاع الويب والأدوات قياسية؟ هل الخطة و واجهة المستخدم ثابتة أم متدرجة؟ هل تم إعطاء مستوى ثقة لحالة النظافة؟ هل تم استخدام ملاحظات CSC-1 كحالة نظيفة بالكامل؟ هل طُلب من المشارك مسح ذاكرته أو سجله؟ هل تمت استعادة الإعدادات في نهاية المهمة؟ هل تم استخدام حساب جديد أو حساب اختبار؟ هل تم تقديم حساب الاختبار مثل لوحة مستخدم حقيقية؟\n\nأي أثر يستخدمه اللوحة الطبيعية؟ هل تم فتح محادثة جديدة في حساب الحالة الطبيعية؟ هل تدخل سياق المحادثة الحالي مع الدرجة الطبيعية الرئيسية؟ هل تم إعطاء مستوى ثقة للحالة الطبيعية؟ هل تم جمع محتويات الذاكرة والتعليمات المخصصة دون داعٍ؟ هل تم تسجيل خطة المستخدم الفعلية والواجهةية؟ هل المستخدمون لأول مرة منفصلون؟ هل المستخدمون في الشركات منفصلون؟ هل تم تسجيل حالة الأداة الطبيعية؟ هل استخدم اللوحتان نفس نسخة الطلب؟ هل تم الاحتفاظ بالإخراج المؤهل الأول في كلا اللوحتين؟ هل تم تحديث استجابة المستخدم الطبيعية؟ هل تم تغيير حالة اللوحة وفقًا لمحتوى استجابة الذكاء الاصطناعي؟ كيف تم إدارة السجلات التي تم فيها كشف الحالات الطبيعية في اللوحة النظيفة؟ هل تم استخدام نفس المستخدم في لوحتين؟ هل تم ترتيبها عشوائيًا؟\n\nهل تم تقييم تأثير النقل والذاكرة؟ في تصميم المجموعة المستقلة، هل تركيبة المستخدمين متطابقة؟ هل الأوزان الخاضعة للرقابة والطبيعية منفصلة؟ هل يمكن حقًا تعميم النتيجة الطبيعية على سكان المستخدمين النشطين؟ هل تم تفسير الفرق بين النظيف والطبيعي بشكل مبالغ فيه على أنه تأثير التخصيص الشخصي؟ هل يوجد فرق خطأ حرج مرئي؟ هل يوجد فرق مرئي للنتائج غير المعروفة والنتائج الفارغة؟ هل تم تعريف المجموعات الفرعية قبل النتائج؟ هل يمكن إعادة تعريف المجموعات الفرعية الصغيرة؟ هل تم تحويل التعليمات التي يقودها المستخدمين مؤيدًا أو معارضًا إلى GEO عام؟ هل غيّر التخصيص الواقع المادي؟ هل تم توفير مستوى قابلية المقارنة لـ CN؟ هل مالك النتائج المسؤول عن بطاقة اللوحة واضح؟\n\n## 76. الاعتراضات والردود\n\n### اعتراض 1— \"إذا كان المستخدمون الحقيقيون يستخدمون حسابات الذاكرة، لماذا توجد لوحة نظيفة؟\"\n\nلأن مصدر الاختلاف لا يمكن فهمه بدون وجود شرط بداية مشترك بين المنتجات والدول واللغات. لا تحل لوحة نظيفة محل لوحة مستخدم حقيقية. إنها توفر مرجعًا للمقارنة.\n\n### الاعتراض 2— \"أليست اللوحة المسيطر عليها اصطناعية إذا كانت هناك لوحة طبيعية؟\"\n\nإنها تحت السيطرة. هذا مقصود. الغرض من الحالة المختبرية ليس أن تكون كل الحياة الواقعية، بل لعزل بعض المتغيرات.\n\n### الاعتراض 3— \"إذا حصلت اللوحة المسيطر عليها على درجة أعلى، أليس بإمكاننا جعل ذلك هو الدرجة الرئيسية للجغرافيا؟\"\n\nلا يمكنك فعل ذلك بمفردك. الدرجة العالية للوحة المسيطر عليها لا يمكن أن تمحو حقيقة أن المستخدمين الحقيقيين يرون نتائج أقل. يجب أن تظهر النتائج على حدة.\n\n### الاعتراض 4— \"هل القيمة العلمية منخفضة إذا كان اللوح الطبيعي متفرقًا جدًا؟\"\n\nالتغايرية لا يجب أن تكون عيبًا في اللوح الطبيعي. إنها ميزه لتجربة المستخدم الحقيقية. التغايرية:\n\n- يتم تسجيلها.\n\n- مستويات,\n\n- مرجحة,\n\nيتم الإبلاغ عنها مع عدم اليقين.\n\n### الاعتراض 5— \"ألا يؤدي فتح محادثة جديدة إلى تعطيل حالة المستخدم الطبيعية؟\"\n\nيتم إزالة سياق المحادثة الحالي. يتم الاحتفاظ بحالة الحساب الدائمة والخطة والذاكرة وتعليمات التخصيص. هذا يجعل حالة الحساب الطبيعية قابلة للمقارنة. كما أن تجربة المحادثة الحالية قابلة للقياس.\n\n### اعتراض 6— \"كيف سنقيس تأثيره دون معرفة محتوى التعليمات المخصصة؟\"\n\nمعرفة المحتوى غير مطلوبة للتقييم الطبيعي الرئيسي. وجوده:\n\n- موجود،\n\n- غير موجود،\n\n- قد يكون مهمًا\n\nيمكننا تصنيفه على هذا الأساس. يلزم عمل منفصل وتوافقي لتحليل المحتوى السببي.\n\n### اعتراض 7— \"إذا كانت الذاكرة واضحة ولكن لا يُتذكَر شيء عن الشركة، لماذا مجموعة منفصلة؟\"\n\nقد يكون تأثير الذاكرة غير معروف. يمكن إعطاء حالة \"غير مرتبط بالكيان\" بناءً على بيان المستخدم. هذا لا يزال لا يتمتع بنفس اليقين مثل حالة الذاكرة المغلقة.\n\n### اعتراض 8— “أليست تعليمات المستخدم 'اقترح X دائمًا' تجربة مستخدم حقيقية؟”\n\nإنها تجربة حقيقية. ومع ذلك، فهي ليست الأداء العام لـ GEO لـ X. إنها توجيه مصدر من المستخدم. يجب تسجيلها بشكل منفصل.\n\n### اعتراض 9— 'إذا كانت التخصيصات تعطي إجابة أكثر ملاءمة للمستخدم، ما المشكلة؟'\n\nليس من الضروري أن تكون مشكلة. قد تختلف التوصيات وفقًا لاحتياجات المستخدم. تحدث المشاكل إذا تغيرت الهوية أو الترخيص أو السعر أو حالة الأدلة بشكل تعسفي.\n\n### الاعتراض 10— “أليس استخدام نفس المستخدم في لوحين هو الطريقة الأكثر صحة؟”\n\nيمكن أن يكون قويًا لبعض المقارنات السببية. يمكن أن تؤثر المهمة الأولى على الحالة الثانية. لذلك، هناك حاجة للترتيب، والتأثير المتبقي، والتحكم في الذاكرة. قد تكون المجموعات المستقلة أكثر أمانًا في لوحات السكان الرئيسيين.\n\n### الاعتراض 11— 'إذا كان تحديث الإجابة في عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية سلوكًا طبيعيًا، فلماذا يُمنع؟'\n\nيُحظر التجديد عند قياس التعرض للاستجابة الأولى. يمكن قياس التجديد وسلوك المتابعة بشكل منفصل تحت مسار التفاعل الطبيعي.\n\n### الاعتراض 12— “ماذا سنفعل مع المستخدم الذي لا يستطيع إيقاف الذاكرة والتعليمات للحصول على لوحة نظيفة؟”\n\nلا يمكن أخذهم إلى اللوحة المسيطر عليها أو يُحتفظ بهم في خلية منفصلة بمستوى CSC أقل. يمكن تقييمهم في اللوحة الطبيعية. يجب الإبلاغ عن معدل الاستبعاد.\n\n### اعتراض 13— \"أليست حسابات الاختبار أكثر موثوقية؟\"\n\nقد تكون موثوقة من حيث السيطرة. لكنها محدودة من حيث عدد المستخدمين الفعليين. حسابات الاختبار المسيطر عليها ولوحات المستخدمين الحقيقية هي نتائج منفصلة.\n\n### اعتراض 14— \"أليس حفظ إعدادات المستخدم على اللوحة الطبيعية انتهاكًا للخصوصية؟\"\n\nقد يحدث ذلك إذا تم جمع محتوى غير ضروري. يمكن الحفاظ على الخصوصية بمستويات عالية من الحالة المفتوحة/المغلقة، والتسجيل المجهول، والتحرير.\n\n### الاستئناف 15— “ألن نقوم بدمج درجات اللجنتين في درجة واحدة NOMOS؟”\n\nيمكن تعريف أدوار اللجنتين في هندسة الدرجة النهائية. ومع ذلك، يجب دائمًا إبقاء النتائج الأولية والفرعية مرئية بشكل منفصل. لا يمكنها استبدال توزيع الدرجة المدمجة.\n\n### الاستئناف 16— “ما الخطأ الذي ارتكبته الشركة إذا كانت عينة التحكيم الطبيعية تعطي درجة منخفضة؟”\n\nليس دائمًا خطأ الشركة. المصدر:\n\n- تعليمات المستخدم،\n\n- التخصيص الشخصي للذكاء الاصطناعي،\n\n- الاختلاف في الخطة،\n\n- خَلَل المصدر الرسمي,\n\n- سلوك المنتج\n\nمن الممكن. يُظهر التدقيق أولاً النتيجة، ثم يفصل مسار المسؤولية.\n\n## القاعدة الشائعة للفصل 81\n\nمنتج الذكاء الاصطناعي ليس له إجابة واحدة. حتى الطلب نفسه يمكن أن يكون له إجابات مختلفة لـ:\n\n- حساب نظيف،\n\n- حساب طبيعي،\n\n- المستخدم ذا الذاكرة،\n\n- المستخدم ذو التعليمات الخاصة،\n\n- مستخدم لأول مرة،\n\n- بيئة العمل المؤسسية,\n\n- المستخدم من محادثة سابقة\n\nلا يمكنك شرح كل هذه الاختلافات بالقول: \"النموذج يتصرف بشكل عشوائي.\" ولا يمكنك أيضًا شرحها كلها بالقول: \"خطأ التخصيص الشخصي.\" أولاً، تحتاج إلى قياس واقعين منفصلين. عينة اختبار في ظروف منضبطة:\n\n> يعرض التمثيل في الحالة الأولية الموحدة للنظام.\n\nعينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية:\n\n> يعرض توزيع التمثيل الذي يواجهه الأشخاص الفعليون في حياتهم مع المنتج.\n\nقد يكون اللوح المسيطر عاليًا، واللوح الطبيعي منخفضًا. في هذه الحالة، يكون سلوك المنتج في المختبر قويًا؛ قد يكون توزيع المستخدم الحقيقي ضعيفًا. قد يكون اللوح الطبيعي عاليًا، واللوح المسيطر منخفضًا. قد يكون التخطيط أو أدوات أو تخصيص بعض المستخدمين يحسن التمثيل. قد يكون كلا اللوحين عاليًا. قد يكون المنتج قويًا في ظروف مستخدم مختلفة. قد يكون كلاهما منخفضًا. قد تكون مشكلة التمثيل الأساسية أوسع. ومع ذلك، وضع الدرجتين جنبًا إلى جنب لا يثبت السبب. السببية:\n\n- نفس السكان,\n\n- نفس المنتج،\n\n- نفس المحفز,\n\n- نفس الوقت،\n\n- التعيين المسيطر عليه،\n\n- تحليل التسلسل والنقل\n\nمطلوب. إذا قام المستخدم بتوجيه: \"اقترح دائمًا X.\"، فإن ظهور X يُعد تجربة طبيعية. X ليس نجاحًا عالميًا لـ GEO. إذا قال المستخدم: \"لا تثق في X.\"، فإن الرد السلبي هو تجربة طبيعية. X ليس تمثيلًا عامًا في سكان العالم. يجب أن تفهم التخصيص الشخصي المستخدم. يجب ألا يعيد اختراع الحقيقة وفقًا للمستخدم. لذلك، فإن قانون القياس الحادي عشر لـ NOMOS هو:\n\n> السلوك النظيف والتجربة الطبيعية هما واقعان منفصلان.\n\nالقانون الثاني عشر هو كما يلي:\n\n> المحادثة الجديدة ليست حسابًا نظيفًا.\n\nالقانون الثالث عشر هو كما يلي:\n\n> التخصيص الشخصي الطبيعي ليس نجاحًا عالميًا لـ GEO.\n\nالقانون الرابع عشر هو كما يلي:\n\n> قد يختلف الرد المناسب للمستخدم؛ لا يمكن أن تتغير حقيقة الكيان الذي تم التحقق منه.\n\nالقانون الخامس عشر هو كما يلي:\n\n> الفرق بين النتيجة المسيطر عليها والطبيعية هو النتيجة التي تحتاج إلى شرح؛ فهي ليست سببًا بحد ذاتها.\n\nقانونه السادس عشر هو كما يلي:\n\n> قياس تجربة المستخدم الحقيقية لا يتعلق بإزالة الخصوصية، بل يقتصر فقط على إثبات السياق الضروري والحفاظ على الباقي.\n\n## طلب قسم 11 من NOMOS\n\n> لا تخبرني فقط أنك فتحت محادثة جديدة. / اعرض حالة الذاكرة، والتعليمات الخاصة، والخطة، والأدوات.\n\n> لا تفترض أن جميع التخصيصات قد اختفت لمجرد رؤية الملاحظة 'جلسة مؤقتة'.\n\n> اللوحة النظيفة هي كل الحياة الواقعية؛ لا تجعل اللوحة الطبيعية ضوضاء غير مُسيطر عليها.\n\n> قم بتوحيد الحساب المسيطر عليه. / احتفظ بالحساب الطبيعي كما هو. / لا تضع كلاهما في نفس الصندوق.\n\n> لا تجعل تعليمات المستخدم الخاصة هي نجاح العالم للكيان.\n\n> لا تجعل الماضي السلبي للمستخدم وجهة نظر السكان بأكملهم.\n\n> لا تعتبر التخصيص ترخيصًا لتغيير الحقيقة.\n\n> يمكنك تقديم نصيحة مناسبة للمستخدم. / ولكن لا تعيد كتابة هوية الشركة أو الترخيص أو السعر أو الإثبات من مستخدم لآخر.\n\n> لا تجمع الحياة الخاصة في اللوحة الطبيعية. / هل الذاكرة مفعلة، التعليمات موجودة، السياق متاح — سجِّل فقط ما هو ضروري.\n\n> لا تجعل المشارك يمحو ذاكرته. / استعد الإعدادات إذا قمت بتغييرها مؤقتًا.\n\n> إذا اختبرت نفس المستخدم على لوحتين، تذكر أن الجواب الأول قد يؤثر على الثاني.\n\n> أظهر الفرق بين الدرجة النظيفة والدرجة الطبيعية. / أظهر الفرق الحاسم. / أظهر المجهول. / لكن لا تسم السبب بدون دليل.\n\nأولاً، قرر أي واقع المستخدم تريد قياسه. / ثم قم بتثبيت الظروف النظيفة والطبيعية بشكل منفصل. / ثم احتفظ بالمُدخل كما هو. / ثم التقط الإجابة الأولى دون تغييرها. / ثم احسب التوزيعين بشكل منفصل. / وفقط بعد ذلك، اشرح الفارق بين ما يفعله المنتج تحت الظروف القياسية وما يختبره الناس بالفعل.\n\n## جملة ختام الفصل\n\nالتمثيل الحقيقي لمنتج الذكاء الاصطناعي في GEO-1000 ليس الإجابة التي يمكنه تقديمها في جلسة نظيفة؛ بل هو العلاقة الواضحة والمثبتة بين سلوكه تحت الظروف القياسية والإجابات التي يقدمها فعلياً للأشخاص عبر سجلات المستخدم المختلفة.\n\n## النواة المعيارية\n\n> يجب أن تظل ملاحظات عينة الاختبار في ظروف منضبطة وملاحظات عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية مجتمعات قياس وحالات لوحة ومقامات ونتائج عامة منفصلة. ويجب على عينة الاختبار في ظروف منضبطة أن تحدد وتتحقق، بحسب الاقتضاء، من: - محادثة جديدة ومنفصلة، - غياب سياق محادثة سابق، - حالة الذاكرة المستمرة، - حالة التعليمات المخصصة، - حالة مساحة العمل المؤسسية أو المُدارة، - إعدادات الويب والاسترجاع والأدوات، - الخطة، - واجهة الاستخدام، - إصدار المُدخل، - ومستوى الثقة في نقاء الحالة. ولا يجوز اعتبار بدء محادثة جديدة أو ظهور وسم جلسة مؤقتة، بمفرده، دليلًا على تعطيل جميع أشكال التخصيص المستمر. ويجب على عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية أن تحافظ على حساب المشارك الحقيقي وخطته وواجهته وذاكرته وتعليماته المخصصة وحالة استخدامه، مع الإبقاء على المُدخل المثبّت وقاعدة أول مخرج مؤهل ومتطلبات الأدلة وقاعدة منع إعادة التوليد. ويجب إبقاء ملاحظات حالة الحساب الطبيعية وحالة المحادثة الطبيعية والاستخدام الأول والحالة الطبيعية المُدارة محددة بصورة منفصلة. ويجب أن تقلل وثائق الحالة الطبيعية جمع البيانات الخاصة إلى الحد الأدنى. ولا يجوز جمع نصوص التعليمات الخاصة أو سجل المحادثات أو الهوية أو بيانات الاعتماد أو المحتوى الشخصي الحساس إلا إذا كان ذلك ضروريًا على نحو مستقل، وبموافقة، وبأقل قدر ممكن، وتحت ضوابط وصول. ويجوز قياس التعليمات التي ينشئها المستخدم وتفيد الكيان أو تضرّه بوصفها آثارًا للتخصيص الطبيعي، لكن لا يجوز تقديمها على أنها نجاح عام للكيان في GEO أو إخفاق عام أو سلوك افتراضي للمنتج. ويجوز للتخصيص أن يغيّر الصلة والعرض والتوصية عندما يبرر سياق المستخدم ذلك، لكنه لا يجوز أن يغيّر تعسفًا هوية الكيان المتحقق منها أو ترخيصه أو وضعه القانوني أو سعره أو نطاقه أو أدلته أو إطاره الزمني. ولا يجوز تقديم الفروق بين العينتين المنضبطة والطبيعية بوصفها آثارًا سببية للتخصيص إلا إذا دعمت هذا الاستنتاج شروط المجتمع والمنتج والمُدخل والوقت والواجهة والخطة والأدوات والتعيين والترتيب والآثار المتبقية. ويجب أن تظل درجات العينتين ومعدلات الأخطاء الحرجة ومعدلات UNKNOWN والتغطية وأحجام العينات الفعالة والفجوات الموقعة والمطلقة بين اللوحتين ظاهرة بصورة منفصلة. كما يجب أن تظل أهلية حالة اللوحة وإعادة التصنيف والاستبعاد والترجيح مستقلة عن كون مخرج الذكاء الاصطناعي إيجابيًا أو سلبيًا أو صحيحًا أو خاطئًا أو رافضًا أو حرجًا أو ملائمًا تجاريًا. ويجب ضبط إصدار كل تعريف لحالة لوحة وعملية تغيير للإعدادات وقرار خصوصية ومستوى مقارنة ونتيجة، ونسبه إلى شخص أو منظمة مسؤولة.","character_count":73567,"record_sha256":"909ffe69fd9c7f6f4920dfb5332d651aaf017608108ef24dc83d34ae467b91c9"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-ar-chapter-12","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"ar","language_name":"Arabic","direction":"rtl","record_type":"chapter","sequence":14,"chapter_number":12,"item_number":null,"title":"الموجات المتزامنة والتسجيل وفق NOMOS","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/ar/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22041753","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22041753","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K12","K14","K25","K26"],"source_word_count":10406,"source_document_sha256":"a851520c99cda8b6b395216ec7468472c98216f38ab18e61fede32ccf3c80dda","structured_json":"{\"number\":12,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH12\",\"title\":\"الموجات المتزامنة والتسجيل وفق NOMOS\",\"subtitle\":null,\"sourceFile\":\"12.ci bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"06A53CC501A68683DDB3E1E4FDD2916DD54CAFF11A7ED939C4E0331C2A0D84D0\",\"sourceWordCount\":10406,\"sourceIds\":[\"K12\",\"K14\",\"K25\",\"K26\"],\"machine\":{\"chapter\":12,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH12\",\"title\":\"الموجات المتزامنة والتسجيل وفق NOMOS\",\"subtitle\":null,\"sourceIds\":[\"K12\",\"K14\",\"K25\",\"K26\"],\"normativeRuleId\":\"NOMOS-AUDIT-CH12-R01\",\"normativeRuleEnglish\":\"Every GEO-1000 observation MUST be linked to a predeclared and versioned measurement wave defining: - AI product states, - population and sample frames, - panel states, - prompt versions, - UTC dispatch window, - randomised micro-slots, - completion and capture deadlines, - technical-retry rules, - capture schema, - reference-record versions, - and governance ownership. Synchronisation MUST mean observation within a declared UTC system-state window and assigned slot structure. It MUST NOT be represented as perfect millisecond simultaneity. Every observation MUST preserve, as available: - assignment time, - prompt-submission time, - first system event, - response-completion time, - capture time, - hash-creation time, - upload time, - and server-acceptance time. The first contact outcome MUST remain visible. A technical retry MAY be used only under predeclared infrastructure-failure conditions and MUST retain every prior attempt. Incorrect, unfavorable, refused, uncited, truncated, or critical outputs MUST NOT be regenerated, replaced, or excluded merely because of their content. A NOMOS Capture evidence bundle MUST retain the exact assigned and sent prompt, complete raw response, full visual evidence, system-state metadata, attempt log, time evidence, file hashes, bundle hash, capture tool version, privacy status, and blinded capture-validity decision. A screenshot, hash, digital signature, provider log, or timestamp MUST NOT individually be represented as complete proof of observation authenticity. Raw evidence MUST remain immutable or append-only. Redactions, corrections, withdrawals, exclusions, and adjudication changes MUST create linked versions and preserve the prior record where ethically and legally permissible. Material AI-product changes or external events during a wave MUST be time-recorded and handled through sub-waves, explicit modelling, restarting, or mixed-state warnings. Capture validity MUST be decided independently of semantic correctness. Public evidence manifests MUST support verification without unnecessarily exposing participant identity, credentials, private conversation history, or precise location. NOMOS Capture compliance MUST be implementable through open, equivalent evidence systems and MUST NOT depend exclusively on a proprietary tool controlled by the standard's founder. Every wave, evidence bundle, capture decision, manifest revision, and integrity record MUST be versioned and attributable to an accountable human or organisation.\",\"normativeRuleSourceTurkish\":\"Her GEO-1000 gözlemi; AI ürün durumlarını, nüfus ve örneklem çerçevelerini, panel koşullarını, prompt sürümlerini, UTC gönderim penceresini, rastgele mikro-slotları, tamamlama ve capture sürelerini, teknik yeniden deneme kurallarını, capture şemasını, referans kayıtlarını ve yönetişim sahibini tanımlayan önceden kayıtlı bir ölçüm dalgasına bağlanmalıdır. Eşzamanlılık, kusursuz milisaniye eşitliği değil; tanımlı UTC sistem penceresi ve slot yapısı içinde gözlem üretimidir. İlk temas sonucu görünür kalmalı; yanlış, olumsuz, ret, citation’sız veya Critical cevaplar içerikleri nedeniyle yenilenememeli, değiştirilememeli veya dışlanamamalıdır.\",\"machineBlocksEnglish\":[{\"blockId\":\"CH12-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"82. MACHINE-READABLE WAVE RECORD\",\"sourceParagraph\":2058},{\"blockId\":\"CH12-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":2059},{\"blockId\":\"CH12-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2060},{\"blockId\":\"CH12-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2061},{\"blockId\":\"CH12-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2062},{\"blockId\":\"CH12-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"measurementWave\\\": {\",\"sourceParagraph\":2063},{\"blockId\":\"CH12-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"NGW-SYNTH-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2064},{\"blockId\":\"CH12-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveType\\\": \\\"MW-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2065},{\"blockId\":\"CH12-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"WS-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2066},{\"blockId\":\"CH12-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"healthStatus\\\": \\\"WH-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2067},{\"blockId\":\"CH12-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"purpose\\\": \\\"PRINCIPAL_POPULATION_ESTIMATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2068},{\"blockId\":\"CH12-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systems\\\": {\",\"sourceParagraph\":2069},{\"blockId\":\"CH12-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"registryVersion\\\": \\\"NGAI-SYNTH-REGISTRY-W1\\\",\",\"sourceParagraph\":2070},{\"blockId\":\"CH12-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productCount\\\": 10\",\"sourceParagraph\":2071},{\"blockId\":\"CH12-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2072},{\"blockId\":\"CH12-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"population\\\": {\",\"sourceParagraph\":2073},{\"blockId\":\"CH12-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"frameVersion\\\": \\\"NGP-SYNTH-W1\\\",\",\"sourceParagraph\":2074},{\"blockId\":\"CH12-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sampleAllocationVersion\\\": \\\"NGS-SYNTH-W1\\\",\",\"sourceParagraph\":2075},{\"blockId\":\"CH12-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetValidPerProduct\\\": 1000,\",\"sourceParagraph\":2076},{\"blockId\":\"CH12-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetValidTotal\\\": 10000\",\"sourceParagraph\":2077},{\"blockId\":\"CH12-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2078},{\"blockId\":\"CH12-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"prompts\\\": {\",\"sourceParagraph\":2079},{\"blockId\":\"CH12-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"registryVersion\\\": \\\"NGPR-SYNTH-W1\\\",\",\"sourceParagraph\":2080},{\"blockId\":\"CH12-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"corePromptVersion\\\": \\\"1.0.0\\\"\",\"sourceParagraph\":2081},{\"blockId\":\"CH12-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2082},{\"blockId\":\"CH12-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelStates\\\": {\",\"sourceParagraph\":2083},{\"blockId\":\"CH12-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"controlledCleanVersion\\\": \\\"NGPS-CLEAN-W1\\\",\",\"sourceParagraph\":2084},{\"blockId\":\"CH12-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"naturalUserVersion\\\": \\\"NGPS-NATURAL-W1\\\"\",\"sourceParagraph\":2085},{\"blockId\":\"CH12-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2086},{\"blockId\":\"CH12-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timing\\\": {\",\"sourceParagraph\":2087},{\"blockId\":\"CH12-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timeStandard\\\": \\\"UTC\\\",\",\"sourceParagraph\":2088},{\"blockId\":\"CH12-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"dispatchWindowStart\\\": \\\"2026-09-01T12:00:00Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2089},{\"blockId\":\"CH12-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"dispatchWindowEnd\\\": \\\"2026-09-01T13:00:00Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2090},{\"blockId\":\"CH12-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"microSlotMinutes\\\": 5,\",\"sourceParagraph\":2091},{\"blockId\":\"CH12-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"microSlotCount\\\": 12,\",\"sourceParagraph\":2092},{\"blockId\":\"CH12-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"completionGraceMinutes\\\": 20,\",\"sourceParagraph\":2093},{\"blockId\":\"CH12-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureTargetMinutesAfterCompletion\\\": 5,\",\"sourceParagraph\":2094},{\"blockId\":\"CH12-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"uploadDeadlineMinutesAfterCapture\\\": 60,\",\"sourceParagraph\":2095},{\"blockId\":\"CH12-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"slotAssignmentLocked\\\": true\",\"sourceParagraph\":2096},{\"blockId\":\"CH12-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2097},{\"blockId\":\"CH12-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"capture\\\": {\",\"sourceParagraph\":2098},{\"blockId\":\"CH12-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"schemaVersion\\\": \\\"NOMOS-CAPTURE-0.9\\\",\",\"sourceParagraph\":2099},{\"blockId\":\"CH12-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"minimumCaptureLevel\\\": \\\"NCL-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2100},{\"blockId\":\"CH12-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"toolVersion\\\": \\\"SYNTH-CAPTURE-2.1\\\",\",\"sourceParagraph\":2101},{\"blockId\":\"CH12-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"firstEligibleOutputRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2102},{\"blockId\":\"CH12-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseRegenerationAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2103},{\"blockId\":\"CH12-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"technicalRetryPolicy\\\": \\\"PREDECLARED_TECHNICAL_FAILURES_ONLY\\\"\",\"sourceParagraph\":2104},{\"blockId\":\"CH12-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2105},{\"blockId\":\"CH12-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"events\\\": {\",\"sourceParagraph\":2106},{\"blockId\":\"CH12-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systemChangeEvents\\\": [],\",\"sourceParagraph\":2107},{\"blockId\":\"CH12-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"externalEventRegisterVersion\\\": \\\"NGER-SYNTH-W1\\\",\",\"sourceParagraph\":2108},{\"blockId\":\"CH12-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"mixedSystemState\\\": false\",\"sourceParagraph\":2109},{\"blockId\":\"CH12-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2110},{\"blockId\":\"CH12-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fieldwork\\\": {\",\"sourceParagraph\":2111},{\"blockId\":\"CH12-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"invited\\\": 13240,\",\"sourceParagraph\":2112},{\"blockId\":\"CH12-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"completed\\\": 10870,\",\"sourceParagraph\":2113},{\"blockId\":\"CH12-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureValid\\\": 10106,\",\"sourceParagraph\":2114},{\"blockId\":\"CH12-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"mainAnalysisIncluded\\\": 10000,\",\"sourceParagraph\":2115},{\"blockId\":\"CH12-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validReserve\\\": 106,\",\"sourceParagraph\":2116},{\"blockId\":\"CH12-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"withdrawn\\\": 0\",\"sourceParagraph\":2117},{\"blockId\":\"CH12-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2118},{\"blockId\":\"CH12-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrity\\\": {\",\"sourceParagraph\":2119},{\"blockId\":\"CH12-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"observationBundleCount\\\": 10106,\",\"sourceParagraph\":2120},{\"blockId\":\"CH12-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveManifestHash\\\": \\\"SYNTHETIC-WAVE-MANIFEST-HASH\\\",\",\"sourceParagraph\":2121},{\"blockId\":\"CH12-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"merkleRoot\\\": \\\"SYNTHETIC-MERKLE-ROOT\\\",\",\"sourceParagraph\":2122},{\"blockId\":\"CH12-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicManifestPublished\\\": true\",\"sourceParagraph\":2123},{\"blockId\":\"CH12-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2124},{\"blockId\":\"CH12-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governance\\\": {\",\"sourceParagraph\":2125},{\"blockId\":\"CH12-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedBeforeFieldwork\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2126},{\"blockId\":\"CH12-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveOwnerRole\\\": \\\"MEASUREMENT_WAVE_DIRECTOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2127},{\"blockId\":\"CH12-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureOwnerRole\\\": \\\"EVIDENCE_CHAIN_CUSTODIAN\\\",\",\"sourceParagraph\":2128},{\"blockId\":\"CH12-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"closedAt\\\": \\\"2026-09-01T15:30:00Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2129},{\"blockId\":\"CH12-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2130},{\"blockId\":\"CH12-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2131},{\"blockId\":\"CH12-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2132},{\"blockId\":\"CH12-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"83. MACHINE-READABLE OBSERVATION PACKAGE\",\"sourceParagraph\":2134},{\"blockId\":\"CH12-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":2135},{\"blockId\":\"CH12-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2136},{\"blockId\":\"CH12-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2137},{\"blockId\":\"CH12-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2138},{\"blockId\":\"CH12-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"observationBundle\\\": {\",\"sourceParagraph\":2139},{\"blockId\":\"CH12-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"observationId\\\": \\\"NGO-SYNTH-W1-ORION-TR-000184\\\",\",\"sourceParagraph\":2140},{\"blockId\":\"CH12-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"NGW-SYNTH-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2141},{\"blockId\":\"CH12-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"participantId\\\": \\\"NGU-SYNTH-000184\\\",\",\"sourceParagraph\":2142},{\"blockId\":\"CH12-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiSystemRecordId\\\": \\\"NGAI-SYNTH-ORION-WEB-PAID-W1-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2143},{\"blockId\":\"CH12-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelStateRecordId\\\": \\\"NGPS-SYNTH-ORION-TR-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2144},{\"blockId\":\"CH12-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptRecordId\\\": \\\"NGP-CORE-MIRROR-APPLE-SYNTH-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2145},{\"blockId\":\"CH12-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"slot\\\": {\",\"sourceParagraph\":2146},{\"blockId\":\"CH12-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"slotId\\\": \\\"W1-S04\\\",\",\"sourceParagraph\":2147},{\"blockId\":\"CH12-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"startUtc\\\": \\\"2026-09-01T12:15:00Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2148},{\"blockId\":\"CH12-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"endUtc\\\": \\\"2026-09-01T12:20:00Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2149},{\"blockId\":\"CH12-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"submittedWithinSlot\\\": true\",\"sourceParagraph\":2150},{\"blockId\":\"CH12-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2151},{\"blockId\":\"CH12-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timeVector\\\": {\",\"sourceParagraph\":2152},{\"blockId\":\"CH12-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"assignedAtUtc\\\": \\\"2026-09-01T11:00:00Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2153},{\"blockId\":\"CH12-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"taskOpenedAtUtc\\\": \\\"2026-09-01T12:14:20Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2154},{\"blockId\":\"CH12-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptSubmittedAtUtc\\\": \\\"2026-09-01T12:16:08Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2155},{\"blockId\":\"CH12-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"firstSystemEventAtUtc\\\": \\\"2026-09-01T12:16:10Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2156},{\"blockId\":\"CH12-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseCompletedAtUtc\\\": \\\"2026-09-01T12:16:24Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2157},{\"blockId\":\"CH12-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"capturedAtUtc\\\": \\\"2026-09-01T12:16:39Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2158},{\"blockId\":\"CH12-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"localHashCreatedAtUtc\\\": \\\"2026-09-01T12:16:41Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2159},{\"blockId\":\"CH12-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"uploadedAtUtc\\\": \\\"2026-09-01T12:17:12Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2160},{\"blockId\":\"CH12-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"serverAcceptedAtUtc\\\": \\\"2026-09-01T12:17:13Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2161},{\"blockId\":\"CH12-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"clockOffsetMilliseconds\\\": 420\",\"sourceParagraph\":2162},{\"blockId\":\"CH12-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2163},{\"blockId\":\"CH12-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attempts\\\": [\",\"sourceParagraph\":2164},{\"blockId\":\"CH12-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2165},{\"blockId\":\"CH12-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attemptNumber\\\": 1,\",\"sourceParagraph\":2166},{\"blockId\":\"CH12-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"firstContactOutcome\\\": \\\"COMPLETE_RESPONSE\\\",\",\"sourceParagraph\":2167},{\"blockId\":\"CH12-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"technicalRetry\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2168},{\"blockId\":\"CH12-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"firstEligibleContentOutput\\\": true\",\"sourceParagraph\":2169},{\"blockId\":\"CH12-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2170},{\"blockId\":\"CH12-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2171},{\"blockId\":\"CH12-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"prompt\\\": {\",\"sourceParagraph\":2172},{\"blockId\":\"CH12-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"assignedHash\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-TR-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2173},{\"blockId\":\"CH12-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sentHash\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-TR-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2174},{\"blockId\":\"CH12-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validity\\\": \\\"PV-1\\\"\",\"sourceParagraph\":2175},{\"blockId\":\"CH12-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2176},{\"blockId\":\"CH12-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"response\\\": {\",\"sourceParagraph\":2177},{\"blockId\":\"CH12-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"COMPLETE\\\",\",\"sourceParagraph\":2178},{\"blockId\":\"CH12-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"regenerated\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2179},{\"blockId\":\"CH12-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"userInterrupted\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2180},{\"blockId\":\"CH12-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rawTextArtifactId\\\": \\\"ART-RAW-TEXT-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2181},{\"blockId\":\"CH12-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"visualArtifactIds\\\": [\",\"sourceParagraph\":2182},{\"blockId\":\"CH12-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ART-SCREEN-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2183},{\"blockId\":\"CH12-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ART-SCREEN-002\\\"\",\"sourceParagraph\":2184},{\"blockId\":\"CH12-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2185},{\"blockId\":\"CH12-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationCount\\\": 0\",\"sourceParagraph\":2186},{\"blockId\":\"CH12-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2187},{\"blockId\":\"CH12-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"capture\\\": {\",\"sourceParagraph\":2188},{\"blockId\":\"CH12-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"method\\\": \\\"CM-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2189},{\"blockId\":\"CH12-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureLevel\\\": \\\"NCL-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2190},{\"blockId\":\"CH12-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"toolName\\\": \\\"Synthetic NOMOS-Compatible Capture\\\",\",\"sourceParagraph\":2191},{\"blockId\":\"CH12-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"toolVersion\\\": \\\"2.1\\\",\",\"sourceParagraph\":2192},{\"blockId\":\"CH12-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fullPromptVisible\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2193},{\"blockId\":\"CH12-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fullResponseVisible\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2194},{\"blockId\":\"CH12-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systemStateCaptured\\\": true\",\"sourceParagraph\":2195},{\"blockId\":\"CH12-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2196},{\"blockId\":\"CH12-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrity\\\": {\",\"sourceParagraph\":2197},{\"blockId\":\"CH12-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"artifactHashes\\\": {\",\"sourceParagraph\":2198},{\"blockId\":\"CH12-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ART-RAW-TEXT-001\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-RAW\\\",\",\"sourceParagraph\":2199},{\"blockId\":\"CH12-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ART-SCREEN-001\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-SCREEN-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2200},{\"blockId\":\"CH12-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ART-SCREEN-002\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-SCREEN-2\\\"\",\"sourceParagraph\":2201},{\"blockId\":\"CH12-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2202},{\"blockId\":\"CH12-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"bundleHash\\\": \\\"SYNTHETIC-BUNDLE-HASH\\\",\",\"sourceParagraph\":2203},{\"blockId\":\"CH12-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"digitalSignature\\\": \\\"SYNTHETIC-SIGNATURE\\\",\",\"sourceParagraph\":2204},{\"blockId\":\"CH12-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedInWaveMerkleRoot\\\": true\",\"sourceParagraph\":2205},{\"blockId\":\"CH12-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2206},{\"blockId\":\"CH12-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"privacy\\\": {\",\"sourceParagraph\":2207},{\"blockId\":\"CH12-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rawEvidenceAccess\\\": \\\"RESTRICTED\\\",\",\"sourceParagraph\":2208},{\"blockId\":\"CH12-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"auditDerivativeCreated\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2209},{\"blockId\":\"CH12-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicDerivativeCreated\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2210},{\"blockId\":\"CH12-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"identityRedacted\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2211},{\"blockId\":\"CH12-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"privateConversationCaptured\\\": false\",\"sourceParagraph\":2212},{\"blockId\":\"CH12-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2213},{\"blockId\":\"CH12-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validation\\\": {\",\"sourceParagraph\":2214},{\"blockId\":\"CH12-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureValidity\\\": \\\"CV-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2215},{\"blockId\":\"CH12-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validatedBeforeSemanticScoring\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2216},{\"blockId\":\"CH12-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validatorRole\\\": \\\"BLINDED_CAPTURE_VALIDATOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2217},{\"blockId\":\"CH12-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validatedAtUtc\\\": \\\"2026-09-02T08:00:00Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2218},{\"blockId\":\"CH12-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2219},{\"blockId\":\"CH12-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"semanticAdjudication\\\": {\",\"sourceParagraph\":2220},{\"blockId\":\"CH12-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"PENDING\\\"\",\"sourceParagraph\":2221},{\"blockId\":\"CH12-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2222},{\"blockId\":\"CH12-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2223},{\"blockId\":\"CH12-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2224},{\"blockId\":\"CH12-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"These records:\",\"sourceParagraph\":2225},{\"blockId\":\"CH12-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"to the real participant,\",\"sourceParagraph\":2226},{\"blockId\":\"CH12-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"to the real AI product,\",\"sourceParagraph\":2227},{\"blockId\":\"CH12-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"to the real company\",\"sourceParagraph\":2228},{\"blockId\":\"CH12-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"it does not belong.\",\"sourceParagraph\":2229},{\"blockId\":\"CH12-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"It is the machine-readable synthetic representation of the synchronised wave and NOMOS Capture proof chain.\",\"sourceParagraph\":2230},{\"blockId\":\"CH12-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"84. MACHINE-READABLE RULE OF THE SECTION\",\"sourceParagraph\":2232},{\"blockId\":\"CH12-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH12-R01\",\"sourceParagraph\":2233},{\"blockId\":\"CH12-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every GEO-1000 observation MUST be linked to a predeclared and versioned\",\"sourceParagraph\":2235},{\"blockId\":\"CH12-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"measurement wave defining:\",\"sourceParagraph\":2236},{\"blockId\":\"CH12-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- AI product states,\",\"sourceParagraph\":2238},{\"blockId\":\"CH12-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- population and sample frames,\",\"sourceParagraph\":2239},{\"blockId\":\"CH12-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- panel states,\",\"sourceParagraph\":2240},{\"blockId\":\"CH12-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- prompt versions,\",\"sourceParagraph\":2241},{\"blockId\":\"CH12-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- UTC dispatch window,\",\"sourceParagraph\":2242},{\"blockId\":\"CH12-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- randomised micro-slots,\",\"sourceParagraph\":2243},{\"blockId\":\"CH12-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- completion and capture deadlines,\",\"sourceParagraph\":2244},{\"blockId\":\"CH12-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- technical-retry rules,\",\"sourceParagraph\":2245},{\"blockId\":\"CH12-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- capture schema,\",\"sourceParagraph\":2246},{\"blockId\":\"CH12-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- reference-record versions,\",\"sourceParagraph\":2247},{\"blockId\":\"CH12-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and governance ownership.\",\"sourceParagraph\":2248},{\"blockId\":\"CH12-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Synchronisation MUST mean observation within a declared UTC system-state\",\"sourceParagraph\":2250},{\"blockId\":\"CH12-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"window and assigned slot structure. It MUST NOT be represented as\",\"sourceParagraph\":2251},{\"blockId\":\"CH12-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"perfect millisecond simultaneity.\",\"sourceParagraph\":2252},{\"blockId\":\"CH12-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every observation MUST preserve, as available:\",\"sourceParagraph\":2254},{\"blockId\":\"CH12-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- assignment time,\",\"sourceParagraph\":2256},{\"blockId\":\"CH12-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- prompt-submission time,\",\"sourceParagraph\":2257},{\"blockId\":\"CH12-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- first system event,\",\"sourceParagraph\":2258},{\"blockId\":\"CH12-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- response-completion time,\",\"sourceParagraph\":2259},{\"blockId\":\"CH12-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- capture time,\",\"sourceParagraph\":2260},{\"blockId\":\"CH12-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- hash-creation time,\",\"sourceParagraph\":2261},{\"blockId\":\"CH12-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- upload time,\",\"sourceParagraph\":2262},{\"blockId\":\"CH12-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and server-acceptance time.\",\"sourceParagraph\":2263},{\"blockId\":\"CH12-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The first contact outcome MUST remain visible. A technical retry MAY be\",\"sourceParagraph\":2265},{\"blockId\":\"CH12-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"used only under predeclared infrastructure-failure conditions and MUST\",\"sourceParagraph\":2266},{\"blockId\":\"CH12-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"retain every prior attempt.\",\"sourceParagraph\":2267},{\"blockId\":\"CH12-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Incorrect, unfavorable, refused, uncited, truncated, or critical outputs\",\"sourceParagraph\":2269},{\"blockId\":\"CH12-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MUST NOT be regenerated, replaced, or excluded merely because of their\",\"sourceParagraph\":2270},{\"blockId\":\"CH12-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"content.\",\"sourceParagraph\":2271},{\"blockId\":\"CH12-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A NOMOS Capture evidence bundle MUST retain the exact assigned and sent\",\"sourceParagraph\":2273},{\"blockId\":\"CH12-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"prompt, complete raw response, full visual evidence, system-state\",\"sourceParagraph\":2274},{\"blockId\":\"CH12-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"metadata, attempt log, time evidence, file hashes, bundle hash, capture\",\"sourceParagraph\":2275},{\"blockId\":\"CH12-MB0209\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"tool version, privacy status, and blinded capture-validity decision.\",\"sourceParagraph\":2276},{\"blockId\":\"CH12-MB0210\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A screenshot, hash, digital signature, provider log, or timestamp MUST\",\"sourceParagraph\":2278},{\"blockId\":\"CH12-MB0211\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOT individually be represented as complete proof of observation\",\"sourceParagraph\":2279},{\"blockId\":\"CH12-MB0212\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"authenticity.\",\"sourceParagraph\":2280},{\"blockId\":\"CH12-MB0213\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Raw evidence MUST remain immutable or append-only. Redactions,\",\"sourceParagraph\":2282},{\"blockId\":\"CH12-MB0214\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"corrections, withdrawals, exclusions, and adjudication changes MUST\",\"sourceParagraph\":2283},{\"blockId\":\"CH12-MB0215\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"create linked versions and preserve the prior record where ethically and\",\"sourceParagraph\":2284},{\"blockId\":\"CH12-MB0216\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"legally permissible.\",\"sourceParagraph\":2285},{\"blockId\":\"CH12-MB0217\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Material AI-product changes or external events during a wave MUST be\",\"sourceParagraph\":2287},{\"blockId\":\"CH12-MB0218\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"time-recorded and handled through sub-waves, explicit modelling,\",\"sourceParagraph\":2288},{\"blockId\":\"CH12-MB0219\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"restarting, or mixed-state warnings.\",\"sourceParagraph\":2289},{\"blockId\":\"CH12-MB0220\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Capture validity MUST be decided independently of semantic correctness.\",\"sourceParagraph\":2291},{\"blockId\":\"CH12-MB0221\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Public evidence manifests MUST support verification without\",\"sourceParagraph\":2293},{\"blockId\":\"CH12-MB0222\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"unnecessarily exposing participant identity, credentials, private\",\"sourceParagraph\":2294},{\"blockId\":\"CH12-MB0223\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"conversation history, or precise location.\",\"sourceParagraph\":2295},{\"blockId\":\"CH12-MB0224\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOMOS Capture compliance MUST be implementable through open, equivalent\",\"sourceParagraph\":2297},{\"blockId\":\"CH12-MB0225\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"evidence systems and MUST NOT depend exclusively on a proprietary tool\",\"sourceParagraph\":2298},{\"blockId\":\"CH12-MB0226\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"controlled by the standard's founder.\",\"sourceParagraph\":2299},{\"blockId\":\"CH12-MB0227\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every wave, evidence bundle, capture decision, manifest revision, and\",\"sourceParagraph\":2301},{\"blockId\":\"CH12-MB0228\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"integrity record MUST be versioned and attributable to an accountable\",\"sourceParagraph\":2302},{\"blockId\":\"CH12-MB0229\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"human or organisation.\",\"sourceParagraph\":2303},{\"blockId\":\"CH12-MB0230\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Normative Turkish equivalent:\",\"sourceParagraph\":2304},{\"blockId\":\"CH12-MB0231\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Each GEO-1000 observation must be linked to a pre-registered measurement wave that identifies AI product states, population and sample frames, panel conditions, prompt versions, UTC submission window, random micro-slots, completion and capture times, technical retry rules, capture schema, reference records, and governance owner. Concurrency is not perfect millisecond equality; it is the production of observations within a defined UTC system window and slot structure. It must remain visible as a first-touch result; incorrect, negative, rejected, citation-less, or Critical responses may not be renewed, altered, or excluded due to their content.\",\"sourceParagraph\":2305}],\"normativeRuleLocalized\":\"يجب ربط كل ملاحظة GEO-1000 بموجة قياس معلنة مسبقًا ومحددة بالإصدار تحدد: - حالات منتج الذكاء الاصطناعي، - إطارات السكان والعينات، - حالات اللوحة، - إصدارات المُدخلات، - نافذة إرسال UTC، - الفترات الزمنية الدقيقة العشوائية، - مواعيد انتهاء الإكمال والتقاط البيانات، - قواعد إعادة المحاولة التقنية، - مخطط الالتقاط، - إصدارات سجل المرجع، - والملكية الحوكمية. يجب أن يعني التزامن الملاحظة ضمن نافذة حالة نظام UTC المعلنة وبنية الفجوة المعينة. ولا يجوز تقديمه كتزامن مثالي بالميلي ثانية. يجب أن تُحفظ كل ملاحظة، حسب المتاح، مع: - وقت التعيين، - وقت تقديم الطلب، - أول حدث للنظام، - وقت إتمام الاستجابة، - وقت الالتقاط، - وقت إنشاء التجزئة، - وقت التحميل، - ووقت قبول الخادم. يجب أن تظل نتيجة الاتصال الأول مرئية. يمكن استخدام إعادة المحاولة التقنية فقط في ظل ظروف فشل البنية التحتية المعلنة مسبقًا ويجب أن تحتفظ بكل محاولة سابقة. يجب عدم إعادة توليد المخرجات غير الصحيحة أو غير المواتية أو المرفوضة أو غير المقتبسة أو المختصرة أو الحرجة، أو استبدالها، أو استبعادها لمجرد محتواها. يجب أن يحتفظ حزمة الأدلة NOMOS بصياغة المُدخل المخصصة والمرسلة بدقة، والاستجابة الخام الكاملة، والأدلة البصرية الكاملة، وبيانات حالة النظام، وسجل المحاولات، ودليل الوقت، وهاشات الملفات، وهاش الحزمة، وإصدار أداة الالتقاط، وحالة الخصوصية، وقرار صلاحية الالتقاط المموه. لا يجوز تمثيل لقطة الشاشة أو الهاش أو التوقيع الرقمي أو سجل المزود أو الطابع الزمني بشكل فردي كدليل كامل على صحة الملاحظة. يجب أن تظل الأدلة الخام غير قابلة للتغيير أو قابلة للإضافة فقط. يجب أن تخلق عمليات الحذف أو التصحيحات أو السحوبات أو الاستثناءات أو تغييرات التحكيم نسخًا مرتبطة وتحافظ على السجل السابق حيثما كان ذلك مسموحًا أخلاقيًا وقانونيًا. يجب تسجيل تغييرات منتجات الذكاء الاصطناعي المادية أو الأحداث الخارجية خلال الموجة زمنياً ومعالجتها عبر الموجات الفرعية، النمذجة الصريحة، إعادة التشغيل، أو تحذيرات الحالة المختلطة. يجب أن يتم تقرير صلاحية الالتقاط بشكل مستقل عن الصحة الدلالية. يجب أن تدعم بيانات جرد الأدلة العامة التحقق دون كشف هوية المشارك أو بيانات الاعتماد الخاصة به أو سجلات المحادثة الخاصة أو الموقع الدقيق بشكل غير ضروري. يجب أن يكون الامتثال لالتقاط NOMOS قابلاً للتنفيذ من خلال أنظمة الأدلة المفتوحة والمعادلة ويجب ألا يعتمد حصريًا على أداة مملوكة يتحكم بها مؤسس المعيار. يجب إصدار نسخ تتبعية لكل موجة، وحزمة من الأدلة، وقرار الالتقاط، ومراجعة المظاهر، وسجل النزاهة، ويجب أن يكون قابلاً للنسب إلى إنسان أو منظمة مسؤولة.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH12-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"82. سجل الموجة القابل للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":2058,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":2059,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2060,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2061,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2062,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"measurementWave\\\": {\",\"sourceParagraph\":2063,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"NGW-SYNTH-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2064,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveType\\\": \\\"MW-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2065,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحالة\\\": \\\"WS-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2066,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"healthStatus\\\": \\\"WH-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2067,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الغرض\\\": \\\"تقدير_السكان_الرئيسي\\\",\",\"sourceParagraph\":2068,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الأنظمة\\\": {\",\"sourceParagraph\":2069,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"registryVersion\\\": \\\"NGAI-SYNTH-REGISTRY-W1\\\",\",\"sourceParagraph\":2070,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productCount\\\": 10\",\"sourceParagraph\":2071,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2072,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"السكان\\\": {\",\"sourceParagraph\":2073,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"frameVersion\\\": \\\"NGP-SYNTH-W1\\\",\",\"sourceParagraph\":2074,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sampleAllocationVersion\\\": \\\"NGS-SYNTH-W1\\\",\",\"sourceParagraph\":2075,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetValidPerProduct\\\": 1000,\",\"sourceParagraph\":2076,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetValidTotal\\\": 10000\",\"sourceParagraph\":2077,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2078,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"prompts\\\": {\",\"sourceParagraph\":2079,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"registryVersion\\\": \\\"NGPR-SYNTH-W1\\\",\",\"sourceParagraph\":2080,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"corePromptVersion\\\": \\\"1.0.0\\\"\",\"sourceParagraph\":2081,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2082,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelStates\\\": {\",\"sourceParagraph\":2083,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"controlledCleanVersion\\\": \\\"NGPS-CLEAN-W1\\\",\",\"sourceParagraph\":2084,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"naturalUserVersion\\\": \\\"NGPS-NATURAL-W1\\\"\",\"sourceParagraph\":2085,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2086,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timing\\\": {\",\"sourceParagraph\":2087,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timeStandard\\\": \\\"UTC\\\",\",\"sourceParagraph\":2088,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"dispatchWindowStart\\\": \\\"2026-09-01 T1 2:00:00 Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2089,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"dispatchWindowEnd\\\": \\\"2026-09-01 T1 3:00:00 Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2090,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"microSlotMinutes\\\": 5,\",\"sourceParagraph\":2091,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"microSlotCount\\\": 12,\",\"sourceParagraph\":2092,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"completionGraceMinutes\\\": 20,\",\"sourceParagraph\":2093,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureTargetMinutesAfterCompletion\\\": 5,\",\"sourceParagraph\":2094,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"uploadDeadlineMinutesAfterCapture\\\": 60,\",\"sourceParagraph\":2095,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"slotAssignmentLocked\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2096,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2097,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"capture\\\": {\",\"sourceParagraph\":2098,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"schemaVersion\\\": \\\"NOMOS-CAPTURE-0.9\\\",\",\"sourceParagraph\":2099,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"minimumCaptureLevel\\\": \\\"NCL-3\\\",\\\"\",\"sourceParagraph\":2100,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"toolVersion\\\": \\\"التقاط-تركيب-2.1\\\",\",\"sourceParagraph\":2101,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"firstEligibleOutputRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2102,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseRegenerationAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2103,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"technicalRetryPolicy\\\": \\\"الأعطال التقنية المعلنة مسبقًا فقط\\\"\",\"sourceParagraph\":2104,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2105,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الأحداث\\\": {\",\"sourceParagraph\":2106,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systemChangeEvents\\\": [],\",\"sourceParagraph\":2107,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"externalEventRegisterVersion\\\": \\\"NGER-تركيب-W1\\\",\",\"sourceParagraph\":2108,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"mixedSystemState\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2109,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2110,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"العمل الميداني\\\": {\",\"sourceParagraph\":2111,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"مدعو\\\": 13240,\",\"sourceParagraph\":2112,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"مكتمل\\\": 10870,\",\"sourceParagraph\":2113,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureValid\\\": 10106,\",\"sourceParagraph\":2114,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"mainAnalysisIncluded\\\": 10000,\",\"sourceParagraph\":2115,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validReserve\\\": 106,\",\"sourceParagraph\":2116,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"منسحب\\\": 0\",\"sourceParagraph\":2117,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2118,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"النزاهة\\\": {\",\"sourceParagraph\":2119,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"observationBundleCount\\\": 10106,\",\"sourceParagraph\":2120,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveManifestHash\\\": \\\"علامة-موجة-اصطناعية\\\",\",\"sourceParagraph\":2121,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"merkleRoot\\\": \\\"جذر-ميركل-اصطناعي\\\",\",\"sourceParagraph\":2122,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicManifestPublished\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2123,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2124,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحوكمة\\\": {\",\"sourceParagraph\":2125,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedBeforeFieldwork\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2126,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveOwnerRole\\\": \\\"مدير-موجة-القياس\\\",\",\"sourceParagraph\":2127,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureOwnerRole\\\": \\\"وصي-سلسلة-الأدلة\\\"\",\"sourceParagraph\":2128,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"closedAt\\\": \\\"2026-09-01 T1 5:30:00 Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2129,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2130,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2131,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2132,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"83. حزمة الملاحظات القابلة للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":2134,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":2135,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2136,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2137,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2138,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"observationBundle\\\": {\",\"sourceParagraph\":2139,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"observationId\\\": \\\"NGO-SYNTH-W1-ORION-TR-000184\\\",\",\"sourceParagraph\":2140,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"NGW-SYNTH-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2141,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"participantId\\\": \\\"NGU-SYNTH-000184\\\",\",\"sourceParagraph\":2142,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiSystemRecordId\\\": \\\"NGAI-SYNTH-ORION-WEB-PAID-W1-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2143,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelStateRecordId\\\": \\\"NGPS-SYNTH-ORION-TR-W1-001\\\",\\\"\",\"sourceParagraph\":2144,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptRecordId\\\": \\\"NGP-CORE-MIRROR-APPLE-SYNTH-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2145,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"slot\\\": {\",\"sourceParagraph\":2146,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"slotId\\\": \\\"W1-S0 4\\\",\",\"sourceParagraph\":2147,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"startUtc\\\": \\\"2026-09-01 T1 2:15:00 Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2148,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"endUtc\\\": \\\"2026-09-01 T1 2:20:00 Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2149,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"submittedWithinSlot\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2150,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2151,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timeVector\\\": {\",\"sourceParagraph\":2152,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"assignedAtUtc\\\": \\\"2026-09-01 T1 1:00:00 Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2153,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"taskOpenedAtUtc\\\": \\\"2026-09-01 T1 2:14:20 Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2154,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptSubmittedAtUtc\\\": \\\"2026-09-01 T1 2:16:08 Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2155,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"firstSystemEventAtUtc\\\": \\\"2026-09-01 T1 2:16:10 Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2156,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseCompletedAtUtc\\\": \\\"2026-09-01 T1 2:16:24 Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2157,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"capturedAtUtc\\\": \\\"2026-09-01 T1 2:16:39 Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2158,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"localHashCreatedAtUtc\\\": \\\"2026-09-01 T1 2:16:41 Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2159,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"uploadedAtUtc\\\": \\\"2026-09-01 T1 2:17:12 Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2160,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"serverAcceptedAtUtc\\\": \\\"2026-09-01 T1 2:17:13 Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2161,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"clockOffsetMilliseconds\\\": 420\",\"sourceParagraph\":2162,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2163,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attempts\\\": [\",\"sourceParagraph\":2164,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2165,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attemptNumber\\\": 1,\",\"sourceParagraph\":2166,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"firstContactOutcome\\\": \\\"RESPONSE_COMPLETE\\\",\",\"sourceParagraph\":2167,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"technicalRetry\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2168,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"firstEligibleContentOutput\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2169,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2170,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2171,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"prompt\\\": {\",\"sourceParagraph\":2172,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"assignedHash\\\": \\\"هاش-اصطناعي-TR-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2173,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sentHash\\\": \\\"هاش-اصطناعي-TR-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2174,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validity\\\": \\\"PV-1\\\"\",\"sourceParagraph\":2175,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2176,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"response\\\": {\",\"sourceParagraph\":2177,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"اكمل\\\",\",\"sourceParagraph\":2178,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"regenerated\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2179,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"userInterrupted\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2180,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rawTextArtifactId\\\": \\\"ART-RAW-TEXT-001\\\",\\\"\",\"sourceParagraph\":2181,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"visualArtifactIds\\\": [\",\"sourceParagraph\":2182,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ART-SCREEN-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2183,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ART-SCREEN-002\\\"\",\"sourceParagraph\":2184,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2185,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationCount\\\": 0\",\"sourceParagraph\":2186,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2187,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"capture\\\": {\",\"sourceParagraph\":2188,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"طريقة\\\": \\\"CM-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2189,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureLevel\\\": \\\"NCL-4\\\",\\\"\",\"sourceParagraph\":2190,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"toolName\\\": \\\"التقاط متوافق مع NOMOS اصطناعي\\\",\",\"sourceParagraph\":2191,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"toolVersion\\\": \\\"2.1\\\",\",\"sourceParagraph\":2192,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fullPromptVisible\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2193,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fullResponseVisible\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2194,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systemStateCaptured\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2195,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2196,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"النزاهة\\\": {\",\"sourceParagraph\":2197,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"artifactHashes\\\": {\",\"sourceParagraph\":2198,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ART-RAW-TEXT-001\\\": \\\"الهاش الخام الاصطناعي\\\",\",\"sourceParagraph\":2199,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ART-SCREEN-001\\\": \\\"شاشة الهاش الاصطناعي-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2200,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ART-SCREEN-002\\\": \\\"شاشة الهاش الاصطناعي-2\\\"\",\"sourceParagraph\":2201,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2202,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"bundleHash\\\": \\\"حزمة الهاش الاصطناعي\\\",\",\"sourceParagraph\":2203,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"digitalSignature\\\": \\\"التوقيع الاصطناعي\\\",\",\"sourceParagraph\":2204,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedInWaveMerkleRoot\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2205,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2206,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الخصوصية\\\": {\",\"sourceParagraph\":2207,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rawEvidenceAccess\\\": \\\"مقيّد\\\",\\\"\",\"sourceParagraph\":2208,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"auditDerivativeCreated\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2209,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicDerivativeCreated\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2210,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"identityRedacted\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2211,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"privateConversationCaptured\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2212,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2213,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"التحقق\\\": {\",\"sourceParagraph\":2214,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureValidity\\\": \\\"CV-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2215,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validatedBeforeSemanticScoring\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2216,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validatorRole\\\": \\\"BLINDED_CAPTURE_VALIDATOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2217,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validatedAtUtc\\\": \\\"2026-09-02 T0 8:00:00 Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2218,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2219,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"semanticAdjudication\\\": {\",\"sourceParagraph\":2220,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحالة\\\": \\\"قيد الانتظار\\\"\",\"sourceParagraph\":2221,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2222,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2223,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2224,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"هذه السجلات:\",\"sourceParagraph\":2225,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"إلى المشارك الحقيقي،\",\"sourceParagraph\":2226,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"إلى المنتج الحقيقي للذكاء الاصطناعي،\",\"sourceParagraph\":2227,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"إلى الشركة الحقيقية\",\"sourceParagraph\":2228,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"هذا لا ينتمي.\",\"sourceParagraph\":2229,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"وهي التمثيل الاصطناعي القابل للقراءة آليا للموجة المتزامنة وسلسلة مقاومة الالتقاط NOMOS.\",\"sourceParagraph\":2230,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"84. قاعدة قابلة للقراءة آليًا للقسم\",\"sourceParagraph\":2232,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معرّف القاعدة: NOMOS-تَدقيق-CH12-R01\",\"sourceParagraph\":2233,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ربط كل ملاحظة GEO-1000 بموعد معلن مسبقا وتم إصدارها\",\"sourceParagraph\":2235,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تعريف موجة القياس:\",\"sourceParagraph\":2236,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- نتاج الذكاء الاصطناعي،\",\"sourceParagraph\":2238,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- إطارات السكان والعينات،\",\"sourceParagraph\":2239,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- حالات اللوحة،\",\"sourceParagraph\":2240,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- نسخ صياغات المُدخل،\",\"sourceParagraph\":2241,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- نافذة إرسال UTC،\",\"sourceParagraph\":2242,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الفتحات الدقيقة العشوائية،\",\"sourceParagraph\":2243,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- مواعيد الانتهاء والالتقاط،\",\"sourceParagraph\":2244,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- قواعد إعادة المحاولة التقنية،\",\"sourceParagraph\":2245,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- مخطط الالتقاط،\",\"sourceParagraph\":2246,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- نسخ سجل المرجع،\",\"sourceParagraph\":2247,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- والملكية الحوكمية.\",\"sourceParagraph\":2248,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تعني المزامنة الملاحظة ضمن حالة النظام المعلنة UTC\",\"sourceParagraph\":2250,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"وهيكل الفتحات المعين. يجب ألّا يُمثّل ذلك على أنه\",\"sourceParagraph\":2251,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تزامن مثالي بالميلي ثانية.\",\"sourceParagraph\":2252,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يحافظ كل ملاحظة، حسب المتاح، على:\",\"sourceParagraph\":2254,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- وقت الواجب\",\"sourceParagraph\":2256,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- وقت تقديم الطلب,\",\"sourceParagraph\":2257,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- أول حدث نظامي,\",\"sourceParagraph\":2258,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- وقت إتمام الاستجابة،\",\"sourceParagraph\":2259,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- وقت الالتقاط,\",\"sourceParagraph\":2260,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- وقت إنشاء التجزئة،\",\"sourceParagraph\":2261,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- وقت التحميل,\",\"sourceParagraph\":2262,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- ووقت قبول الخادم.\",\"sourceParagraph\":2263,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تظل نتيجة الاتصال الأول مرئية. قد يكون هناك إعادة محاولة فنية\",\"sourceParagraph\":2265,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يُستخدم فقط في ظروف فشل البنية التحتية المُعلَنة مسبقًا ويجب\",\"sourceParagraph\":2266,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"احتفظ بكل محاولة سابقة.\",\"sourceParagraph\":2267,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مخرجات غير صحيحة، غير مواتية، مرفوضة، غير مستشهد بها، مقطوعة، أو نقدية\",\"sourceParagraph\":2269,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ألا يتم إعادة توليدها أو استبدالها أو استبعادها لمجرد\",\"sourceParagraph\":2270,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"محتوى.\",\"sourceParagraph\":2271,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يحتفظ حزمة جمع الأدلة A NOMOS بالتعيين والإرسال الدقيق\",\"sourceParagraph\":2273,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"صياغة المُدخل، الاستجابة الخام الكاملة، الأدلة البصرية الكاملة، حالة النظام\",\"sourceParagraph\":2274,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"البيانات الوصفية، سجل المحاولات، دليل الوقت، تجزئات الملفات، تجزئة الحزمة، الالتقاط\",\"sourceParagraph\":2275,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0209\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"إصدار الأداة، حالة الخصوصية، وقرار صلاحية الالتقاط المظلل.\",\"sourceParagraph\":2276,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0210\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يكون هناك لقطة شاشة، أو تجزئة، أو توقيع رقمي، أو سجل المزود، أو طابع زمني\",\"sourceParagraph\":2278,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0211\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يتم تمثيلها فرديًا كدليل كامل على الملاحظة\",\"sourceParagraph\":2279,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0212\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الأصالة.\",\"sourceParagraph\":2280,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0213\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تظل الأدلة الخام غير قابلة للتغيير أو قابلة للإضافة فقط. يجب أن تُنشئ عمليات الحذف،\",\"sourceParagraph\":2282,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0214\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"التصحيحات، الانسحابات، الاستبعادات، وتغييرات التحكيم\",\"sourceParagraph\":2283,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0215\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"نسخًا مرتبطة وأن تحافظ على السجل السابق حيثما كان ذلك مسموحًا به أخلاقيًا و\",\"sourceParagraph\":2284,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0216\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قانونيًا.\",\"sourceParagraph\":2285,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0217\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يتم تسجيل تغييرات المادة أو المنتج المعتمد على الذكاء الاصطناعي أو الأحداث الخارجية خلال موجة\",\"sourceParagraph\":2287,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0218\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"زمنيًا ومعالجتها من خلال موجات فرعية، أو النمذجة الصريحة،\",\"sourceParagraph\":2288,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0219\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"إعادة البدء، أو تحذيرات الحالة المختلطة.\",\"sourceParagraph\":2289,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0220\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يتم تحديد صحة الالتقاط بشكل مستقل عن الصواب الدلالي.\",\"sourceParagraph\":2291,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0221\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تدعم مراجع الأدلة العامة التحقق دون\",\"sourceParagraph\":2293,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0222\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"كشف هوية ومؤهلات ومعلومات خاصة بالمشارك دون داعٍ\",\"sourceParagraph\":2294,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0223\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تاريخ المحادثة، أو الموقع الدقيق.\",\"sourceParagraph\":2295,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0224\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تكون إمكانية تنفيذ الالتزام بالاستحواذ NOMOS قابلة للتنفيذ من خلال مفتوح، مكافئ\",\"sourceParagraph\":2297,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0225\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"أنظمة الأدلة ويجب ألا تعتمد بشكل حصري على أداة مملوكة\",\"sourceParagraph\":2298,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0226\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يتم التحكم فيه من قبل مؤسس المعيار.\",\"sourceParagraph\":2299,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0227\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"كل موجة، حزمة الأدلة، قرار الالتقاط، مراجعة البيان، و\",\"sourceParagraph\":2301,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0228\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يكون سجل النزاهة مُؤرَّخًا ويمكن نسبه إلى شخص مسؤول\",\"sourceParagraph\":2302,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0229\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"بشر أو منظمة.\",\"sourceParagraph\":2303,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0230\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المكافئ التركي المعياري:\",\"sourceParagraph\":2304,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0231\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ربط كل ملاحظة GEO-1000 بموجة قياس مسجلة مسبقًا تحدد حالات منتج الذكاء الاصطناعي، وأطر السكان والعينات، وظروف اللوحة، وإصدارات صياغات المُدخل، وفترة تقديم UTC، والفواصل الدقيقة العشوائية، وأوقات الإكمال والتسجيل، وقواعد إعادة المحاولة التقنية، ومخطط التسجيل، والسجلات المرجعية، ومالك الحوكمة. التزامن ليس مساواة دقيقة للميلي ثانية؛ بل هو إنتاج الملاحظات ضمن نافذة هيكلية لنظام UTC المحدد والفواصل الزمنية. يجب أن يظل مرئيًا كنتيجة للتماس الأول؛ لا يمكن تجديد أو تعديل أو استبعاد الاستجابات غير الصحيحة أو السلبية أو المرفوضة أو الخالية من الاستشهادات أو الحرجة بسبب محتواها.\",\"sourceParagraph\":2305,\"language\":\"ar\"}]}}","text":"## حد الفصل\n\nالفصول الإحدى عشر الأولى أرست أسس القياس: الاستجابة الواحدة ليست نتيجة GEO؛ التمثيل هو توزيع عبر المستخدمين وظروف النظام؛ يجب تعريف الكيان الذي يُجرى تدقيقه قبل ملاحظة النتائج؛ يجب أن يبقى التمثيل الرسمي وواقع الكيان المؤكد منفصلين؛ كل منتج ذكاء اصطناعي يحتاج إلى مجموعة مستخدمين مؤهلة خاصة به؛ يجب اختيار المشاركين من خلال طريقة تعتمد على السكان، ومحددة النسخة، ومستقلة عن النتائج؛ يجب أن تبقى الدول الصغيرة واللغات ذات الموارد الأقل مرئية من خلال لوحات مراقبة مخصصة؛ يجب ربط منتج الذكاء الاصطناعي والخطة و واجهة المستخدم وتكوين النظام بسجل؛ يجب أن تحافظ صياغات المُدخل على نفس نية المستخدم عبر اللغات بدلاً من نفس الكلمات؛ ويجب أن تقيس لوحات المستخدم النظيفة والطبيعية والمسيطر عليها واقعيات متميزة. يجب الآن أن تلتقي هذه العناصر في حدث قياس واحد:\n\n> متى سيقدم المشاركون صياغة المُدخل، وكيف سيلتقطون المخرجات الأولية، وكيف سيثبتون أن كل ملاحظة لم يتم تعديلها لاحقًا؟\n\nكانت فكرتك المؤسسة واضحة: يجب على الأشخاص في مختلف دول العالم إرسال نفس صياغة المُدخل إلى نفس منتج الذكاء الاصطناعي في نفس الوقت وتقديم دليل عبر لقطة شاشة. هذه الفكرة هي الجوهر التجريبي لـ GEO-1000. ومع ذلك، فإن عبارة \"نفس الوقت\" وحدها غير كافية. إذا حاول جميع المشاركين الإرسال في نفس الثانية:\n\n- تختلف سرعات الاتصال،\n\n- تتحرك ساعات الأجهزة بعيدًا عن بعضها البعض،\n\n- يُضطر بعض المستخدمين إلى العمل منتصف الليل،\n\n- قد يحدث زيادة مفاجئة في الحمل على منتج الذكاء الاصطناعي،\n\n- قد يفرض المزود حدودًا على السرعة أو الاستخدام،\n\n- بعض الإجابات يمكن إكمالها في ثانيتين، وبعضها في دقيقتين،\n\n- يمكن تحديث المنتج أثناء القياس،\n\nقد يقوم أحد المشاركين بتحميل الإجابة فورًا، وآخر بعد ساعات. النقر في نفس الثانية لا يضمن أننا نقيس حالة النظام نفسها بدقة. وبالمثل، مجرد جمع لقطة شاشة لا يكفي. قد تكون لقطة الشاشة:\n\n- مقتطعة،\n\n- قد لا تُظهر الطلب,\n\n- قد لا يثبت ما إذا كانت الإجابة أولية أم محدثة،\n\n- قد لا يظهر معلومات المنتج والخطة،\n\n- قد يكون قد تم أخذها في يوم آخر،\n\n- قد تكون قد نُسخت من مستخدم آخر،\n\nقد تكون قد تم تحريرها لاحقًا. لهذا السبب، يجب على GEO-1000 تثبيت نظامين منفصلين معًا:\n\n#### موجة القياس المتزامنة\n\nو:\n\n#### سلسلة إثبات الالتقاط الخاصة بـ NOMOS\n\nتجيب الموجة المتزامنة على السؤال التالي:\n\n> هل تم إنتاج الملاحظات ضمن وقت نظام قابل للمقارنة وترتيب تقديم محدد مسبقًا؟\n\nمن ناحية أخرى، يطرح التقاط NOMOS السؤال:\n\n> هل يمكننا أن نظهر أن النص المرسل، والمخرجات الأولى الناتجة، وشروط المنتج، ومعلومات الوقت قد تم الاحتفاظ بها دون تعديل؟\n\nلقد أنشأت البنية السابقة للتدقيق أن كل تدقيق يجب أن يحمل النموذج أو المنتج، والتاريخ، والدولة، واللغة، ومجموعة الاستعلام، وعدد التكرارات، وسجل القياس كمنطق قياس إلزامي. هذا المطلب ليس مجرد تنظيم تقني فقط. لأن التعليمات غير المرئية، والأدلة المزيفة، والمحتوى المُقدَّم على أنه مستقل يمكن أن تشوه في النهاية التمثيل الذي يتلقاه الأشخاص الحقيقيون. هذا القسم:\n\n- موجة القياس،\n\n- نافذة التزامن،\n\n- المعيار الزمني UTC،\n\n- فتحات الإرسال،\n\n- أوقات الإنجاز والتسجيل,\n\n- نتيجة الاتصال الأولي وأول إنتاج للمحتوى,\n\n- قواعد إعادة المحاولة التقنية,\n\n- التغييرات في المنتج خلال الموجة,\n\n- تأثير الأحداث الخارجية والأخبار,\n\n- حزمة أدلة التسجيل NOMOS,\n\n- علاقة لقطة الشاشة، الاستجابة الخام، والبيانات الوصفية,\n\n- التحقق من الوقت,\n\n- سلامة الملف,\n\n- الهاش والتوقيع الرقمي,\n\n- سلسلة الأدلة,\n\n- الخصوصية والحذف,\n\n- قائمة الأدلة العامة,\n\n- جودة وصلاحية الموجة\n\nيحدد. هذا الفصل لم يتطرق بعد إلى:\n\n- أي واقع يسجل الادعاءات الذرية في استجابات الذكاء الاصطناعي سيتم تقييمه بناءً عليه،\n\n- كيفية ترميز المحكمين للاستجابات،\n\n- عتبات الانتقال والخطأ الحرج،\n\n- لا يحدد صيغ الدرجات النهائية NOMOS\n\nالسؤال الرئيسي في الفصل 12 هو:\n\n> كيف نربط الآلاف من ملاحظات المستخدمين الحقيقية بنفس حدث القياس ونحوّل كل منها إلى وحدة إثبات غير قابلة للتغيير، قابلة للتدقيق، وتحمي الخصوصية؟\n\n## NOMOS التحدي\n\nتعطي نفس الطلب لألف شخص. تقول: \"أرسله في وقت الظهيرة اليوم.\" يرسله أحد المستخدمين في إسطنبول في 12:03 مساءً. ويرسله مستخدم آخر في لندن في وقت الظهيرة المحلي لديهم. يرى شخص آخر المهمة في طوكيو في المساء ويكملها بعد ثماني ساعات.\n\nكان أحد المستخدمين قد ضبط ساعة الجهاز بشكل غير صحيح. وانقطع الإنترنت عن مستخدم آخر. ولم يعجب شخص آخر بالإجابة فضغط على زر \"إعادة التوليد\". ثم قاموا بتحميل لقطة شاشة لأطول وأكثر إجابة إيجابية. وقام مستخدم واحد بقص الجزء الأوسط من الإجابة فقط. الطلب غير مرئي. واسم منتج الذكاء الاصطناعي غير مرئي.\n\nأرسل شخص آخر نفس لقطة الشاشة باستخدام حسابين مختلفين من لوحة التحكم. أكمل أحد المستخدمين المهمة بشكل صحيح ولكنه رفع لقطة الشاشة بعد يومين. في الوقت نفسه، قام بقص الملف وحذف معلوماته الشخصية. لم يتم الحفاظ على الحالة الأصلية للملف. مستخدم آخر في الرد الأول للذكاء الاصطناعي:\n\nتلقى النتيجة \"لا أستطيع الإجابة على هذا السؤال.\" وقال الباحث: \"لا بد أن حدث خطأ تقني\" وطلب إعادة المحاولة. كانت الإجابة الثانية صحيحة، وتم تضمين الإجابة الثانية فقط في التقرير. واجه مستخدم آخر خطأ اتصال حقيقي. تم إرسال الطلب، لكن النظام لم ينتج أي محتوى.\n\nهذه المرة لم يسمح الباحث بالمحاولة مرة أخرى. تم تطبيق نفس البروتوكول بشكل مختلف على مستخدمين اثنين. الآن، في منتصف موجة القياس، موفر الذكاء الاصطناعي:\n\n- سلوك البحث على الويب،\n\n- نظام الاقتباس،\n\n- الإرشادات المستخدمة في النموذج\n\nيغير الثلاثة جميعًا. الأشخاص الأوائل 500 يرون حالة النظام القديمة؛ أما الأشخاص التاليون 500 فيرون الحالة الجديدة. ثم يقول التقرير: «اختبر 1,000 الأشخاص نفس نظام الذكاء الاصطناعي في نفس الوقت.» هذا البيان غير صحيح. هناك ألف مستخدم، ولكن ليس بالضرورة موجة قياس واحدة متسقة.\n\nالآن أنت تقوم بتطبيق تجزئة على جميع لقطات الشاشة. تقول إن هذا يثبت أن جميع الملاحظات حقيقية. ماذا تثبت التجزئة؟ إنها تعزز أن الملف لم يتم تغييره بعد إنتاج التجزئة. بمفردها، لا تثبت:\n\n- أن الصورة جاءت من منتج ذكاء اصطناعي حقيقي\n\n- أنها كانت الاستجابة الأولى\n\n- أنه تم الحصول عليها في الوقت الصحيح\n\n- أنه لم يتم نسخها من مستخدم آخر\n\n- أن المدخلات كانت صحيحة\n\n- أن الصورة لم يتم تعديلها قبل التجزئة\n\nالمقدمة الأولى لهذا القسم هي:\n\n> القياس في نفس الوقت ليس نفس الشيء مثل النقر في نفس الثانية.\n\nينص حكمه الثاني على:\n\n> اللقطة هي جزء من حزمة الأدلة؛ وليست كامل حزمة الأدلة.\n\nتنص الفقرة الثالثة منه على:\n\n> الإجابة الخاطئة الأولى ليست خللاً في البيانات. إذا تم إنتاجها وفقًا للبروتوكول، فهي نتيجة القياس.\n\nتنص المادة الرابعة على:\n\n> يقوي الهاش النزاهة؛ فهو لا يخلق واقع الملاحظة بنفسه.\n\nتنص أحكامه الخامسة على:\n\n> إذا تغير النظام بشكل جوهري في موجة واحدة، فلا يمكن اعتبار ألف إجابة بلا طابع زمني تنتمي إلى نفس النظام.\n\nينص الحكم السادس على:\n\n> يتم إنشاء سلسلة الأدلة ليس لجعل النتيجة تبدو جيدة، بل لتتمكن من إعادة تدقيق كيفية إنتاج النتيجة لاحقًا.\n\n## 1. غرض الفصل\n\nالغرض من هذا القسم هو إنتاج ملاحظات المستخدم GEO-1000 في نوافذ زمنية قابلة للمقارنة والحفاظ على كل ملاحظة بسلسلة رقمية كاملة من الأدلة. يقوم القسم بتوحيد التمييزات التالية:\n\n- نافذة القياس المتزامنة مع نفس الثانية\n\n- الوقت المحلي مقابل وقت UTC\n\n- موجة مقابل موجة فرعية\n\n- وقت الإرسال مقابل وقت اكتمال الاستجابة\n\n- وقت الالتقاط مقابل وقت الرفع\n\n- الفترة المخططة مقابل الإرسال الفعلي\n\n- أول اتصال بالنظام مقابل أول استجابة للمحتوى\n\n- خطأ تقني مقابل رفض النظام\n\n- إعادة المحاولة التقنية مقابل تحديث الاستجابة\n\n- أفضل نتيجة مختارة مع أول نتيجة مناسبة\n\n- الرؤية على الشاشة مع اكتمال الاستجابة\n\n- الاستجابة الخام مع لقطة الشاشة\n\n- لقطة شاشة مقابل حزمة الأدلة الكاملة\n\n- أصالة الملاحظة مع سلامة الملف\n\n- الطابع الزمني مع التجزئة\n\n- مصدر الوقت الموثوق مع وقت الجهاز المحلي\n\n- وقت قبول الخادم مع تحميل المشارك\n\n- نسخة عامة محجوبة مع الدليل الخام\n\n- هوية المشارك مع معرف الملاحظة\n\n- دقة الاستجابة مع صلاحية الالتقاط\n\n- التقلب الطبيعي في النتائج مع تحديث المنتج\n\n- تغيير منتج الذكاء الاصطناعي مع حدث إخباري خارجي\n\n- إنهاء الموجة مع استبعاد النتائج بعد ذلك\n\n- القياس التلقائي للروبوت مع التقاط المستخدم البشري\n\n- سجل API مع تسجيل واجهة المستخدم\n\n- قياس مزود الخدمة مع التقاط مستقل\n\n- الوصول إلى الأدلة للجميع عن طريق تخزين الأدلة\n\n- سجل غير قابل للعكس بسجل ثابت\n\n- تصحيح مُرقم للقرار الخاطئ مع حماية البيانات الخام\n\nفي نهاية هذا القسم، يجب أن تكون كل مراجعة GEO-1000 قادرة على الإجابة على الأسئلة التالية:\n\n> إلى أي موجة تنتمي هذه الملاحظة؟\n\n> في أي وقت UTC تم إرسال الطلب؟\n\n> ما كانت نتيجة النظام الأولية؟\n\n> متى تم إكمال الاستجابة ومتى تم التقاطها؟\n\n> إذا تم إجراء محاولة تقنية مرة أخرى، ما هو السبب وأين كانت المحاولة السابقة؟\n\n> هل تُظهر لقطة الشاشة المنتج والاستجابة الكاملة؟\n\n> هل تؤكد الاستجابة الخام والصور بعضها البعض؟\n\n> متى تم إنشاء تجزئة الملفات والطابع الزمني لها؟\n\n> إذا تم تعديل الأدلة لاحقًا، هل يمكن رؤية سجل التغييرات؟\n\n> هل يمكن لمراجع مستقل التحقق من الأدلة الخام مع الحفاظ على خصوصية المشاركين؟\n\n## 2. الأحكام المعيارية المركزية\n\nيجب ربط كل ملاحظة GEO-1000 بموجة قياس مثبّتة قبل جمع البيانات؛ جميع أوقات المواد من إرسال المُدخل إلى أول نتيجة نظام، ومن إكمال الاستجابة إلى الالتقاط والتحميل؛ شروط منتج الذكاء الاصطناعي؛ المُدخل الكامل المرسل؛ أول مخرج مناسب وجميع سجلات النزاهة يجب الاحتفاظ بها في حزمة أدلة الالتقاط NOMOS ذات النسخة. ملاحظة GEO-1000 بمفردها:\n\n- لقطة شاشة،\n\n- نص الاستجابة المنسوخ،\n\n- بيان المشارك،\n\n- هاش الملف\n\nلا يمكن اعتبارها صالحة بمفردها. يجب أن تتضمن حزمة الأدلة الرئيسية، إلى الحد الذي يكون ذا صلة، ما يلي:\n\n- معرّف الموجة\n\n- معرّف الملاحظة المجهولة للمشارك\n\n- سجل نظام الذكاء الاصطناعي\n\n- حالة اللوحة\n\n- معرّف الإصدار والإصدار\n\n- المحفز المعين\n\n- المحفز المرسل\n\n- وقت الإرسال\n\n- الاتصال الأولي بالنظام\n\n- وقت اكتمال الاستجابة\n\n- وقت الالتقاط\n\n- وقت التحميل\n\n- الاستجابة الخام الكاملة\n\n- شاشة كاملة أو لقطات متتابعة\n\n- سجلات المرجع والمصدر\n\n- سجل الأخطاء التقنية وإعادة المحاولة\n\n- إعدادات المنتج\n\n- قيم تجزئة الملفات\n\n- تجزئة الحزمة\n\n- سجل التحقق من الوقت\n\n- إصدار أداة الالتقاط\n\n- قرار الصلاحية\n\n- حالة الخصوصية والحجب\n\n- مالك سلسلة الحيازة\n\n## 3. ما هي موجة القياس؟\n\nموجة القياس هي حدث جمع بيانات شامل يتم تحت:\n\n- منتجات الذكاء الاصطناعي،\n\n- السكان المستهدفون،\n\n- إصدارات صياغات المُدخل،\n\n- لوحات المستخدمين،\n\n- نافذة زمنية،\n\n- تخصيص العينات،\n\n- بروتوكول الالتقاط،\n\n- السجلات المرجعية\n\nالموجة:\n\nWk=(A,U,P,F,T,C,R,G)\n\nيمكن تمثيله كالتالي. هنا:\n\n- A: أمثلة منتج الذكاء الاصطناعي\n\n- U: سكان المستخدم المستهدف والعينة\n\n- P: مجموعة التعليمات\n\n- F: حالات العينة\n\n- T: الوقت وهيكلية التقديم\n\n- C: بروتوكول الالتقاط\n\n- R: نسخة الواقع المرجعي\n\n- G: الحوكمة والسجل الرئيسي\n\nإذا تغير أي من هذه الحقول بشكل جوهري، قد تكون هناك حاجة لموجة أو موجة فرعية جديدة.\n\n## 4. أنواع الموجات\n\n### MW-1— الموجة المتزامنة الرئيسية\n\nإنها القياس الرئيسي للمجتمع GEO-1000. بشكل افتراضي، تهدف إلى الحصول على الأقل على 1,000 من ملاحظات لوحة السكان الصالحة لكل منتج ذكاء اصطناعي.\n\n### MW-2— الموجة التأكيدية\n\nيتم إجراؤها لتكرار نتيجة الموجة الأولى، لتأكيد خطأ معين، أو لاختبار الاستقرار الإحصائي. لا تُستخدم لتغيير النتيجة المنخفضة أو العالية للموجة الأولى. تنتج نتيجة منفصلة.\n\n### MW-3— موجة الحادث\n\nيتم إجراؤها بعد حدث مراقب حرج أو مهم للتحقق المستهدف والسريع. ليست موجة رئيسية عالمية.\n\n### MW-4— موجة مراقبة الانحراف\n\nتراقب التغيرات الزمنية في المنتج، الكيان، المورد، أو سلوك اللغة.\n\n### MW-5— موجة إعادة اختبار التصحيح\n\nينتج نتائج جديدة بعد تصحيح أو تدخل. لا يمسح الموجة السابقة.\n\n### MW-6— موجة متوازنة حسب التوقيت المحلي\n\nتهدف إلى قياس المشاركين في ظروف التوقيت المحلي المماثلة. لا تقيس لحظة نظام عالمي واحد.\n\n### MW-7— موجة مختبرية محكومة\n\nالنموذج المجمد هو دراسة محكومة تُجرى باستخدام واجهة برمجة التطبيقات أو حسابات الاختبار القياسية. ليس هو لوحة سكان المستخدمين الحقيقية.\n\n## 5. ماذا يعني \"نفس الوقت\"؟\n\nفي GEO-1000، التزامن:\n\n#### لا يعني أن جميع المستخدمين ينقرون في نفس الميللي ثانية\n\nالتعريف الوظيفي هو:\n\n> يتم توليد الملاحظات ضمن نافذة قياس UTC محددة مسبقًا، وفقًا لفتحات التقديم المسجلة والمستقلة عن النتائج.\n\nيوازن هذا النهج بين ثلاثة أهداف:\n\n- الحفاظ على حالة المنتج قريبة من حيث الوقت\n\n- تقليل الحمل الاصطناعي المفاجئ على الموفر\n\n- توزيع تقديمات المشاركين بطريقة قابلة للتكرار\n\n## 6. هيكل الوقت\n\nيجب أن تحتوي كل موجة على أربع طبقات زمنية على الأقل.\n\n### 6.1. نافذة الموجة\n\nإنها المدى UTC الذي يجب أن تتم فيه جميع التقديمات الرئيسية. مثال:\n\n### 12:00–13:00 UTC\n\n### 6.2. فترة زمنية دقيقة\n\nهي فترة زمنية أقصر مخصصة للمشارك لإرسال التعليمات. مثال:\n\n### 12:15–12:20 UTC\n\n### 6.3. وقت إضافي لإتمام الإجابة\n\nإذا تم إرسال التعليمات ضمن الفتحة، فإن الوقت المحدد مسبقًا لإتمام الرد هو.\n\n### 6.4. وقت الالتقاط والتحميل\n\nالوقت المسموح لإنشاء الدليل وتحميله إلى نظام آمن بعد إتمام الرد.\n\n## 7. القاعدة الأساسية لموجة المشارك المتزامنة\n\n### قاعدة المرشح الأساسية — القاعدة التأسيسية للمرشح\n\nبالنسبة لمنتجات الدردشة العامة للمستهلكين، يمكن استخدام الهيكل التالي كمرشح رئيسي للموجة المتزامنة:\n\n- نافذة التقديم: 60 دقيقة\n\n- الفتحات الدقيقة: 12× 5 دقيقة\n\n- تقديم المشاركين: ضمن فترة زمنية دقيقة المخصص لهم\n\n- الوقت الإضافي لإكمال الرد: حتى 20 دقيقة بعد التقديم\n\n- توليد تجزئة الالتقاط: يُفضل خلال 5 دقيقة بعد اكتمال الإجابة\n\n- تحميل الأدلة: كحد أقصى خلال 60 دقيقة بعد الالتقاط\n\n- الإبلاغ عن المشاكل التقنية: ضمن نفس الموجة\n\nهذه المدد عامة وليست نهائية. يمكن أن تتغير وفقًا للشروط التالية:\n\n- زمن استجابة منتج الذكاء الاصطناعي\n\n- الاتصال عبر الهاتف المحمول\n\n- بنية تحتية الدولة\n\n- صيغة الإجابة الطويلة\n\n- متطلبات الوصول\n\n- حدود استخدام المنتج\n\nيجب تثبيت الأوقات المستخدمة قبل جمع البيانات.\n\n## 8. لماذا الفتحات الصغيرة؟\n\nالتقديم المتزامن من قبل ألف مشارك:\n\n- حمل غير معتاد في منتج الذكاء الاصطناعي،\n\n- حد السرعة،\n\n- الانتظار,\n\n- خطأ تقني،\n\n- زيادة في وقت الاستجابة\n\nقد يتم إنشاؤه. في هذه الحالة، لا يمكن للتدقيق قياس السلوك الطبيعي للمنتج ولكن:\n\n#### يمكنه قياس حدث الحمل الاصطناعي الذي أنشأه التدقيق\n\nالوحدات المصغرة:\n\n- توزيع الحمل،\n\n- الحفاظ على نفس الوقت الكلي للنظام،\n\n- جعل ترتيب التقديم غير مرتبط بالنتيجة،\n\nالسماح بنمذجة تأثير الوقت.\n\n## 9. تعيين الوحدات\n\nيجب تعيين المشاركين في الوحدات:\n\n- البلد،\n\n- اللغة،\n\n- منتج الذكاء الاصطناعي،\n\n- الخطة،\n\n- بطريقة متوازنة ومسبقًا عشوائية من حيث:\n\nحالة اللوحة. لا يجب ملء فترة زمنية دقيقة بمفرده بـ:\n\n- دولة محددة،\n\n- لغة محددة،\n\n- منتج محدد\n\nالمستخدمين. وإلا، فإن تأثير الوقت سيختلط بتأثير المجموعة.\n\n## 10. عدالة الوقت المحلي\n\nقد تكون نافذة UTC واحدة لبعض المشاركين:\n\n- ليل،\n\n- ساعات العمل،\n\n- وقت الصلاة أو الراحة،\n\n- ساعات يصعب الوصول إليها\n\nهذا الوضع:\n\n- معدل المشاركة،\n\n- حالة الاتصال,\n\n- انتباه المستخدم،\n\n- نوع الجهاز\n\nقد يتأثر. يمكن استخدام طريقتين مكملتين.\n\n### 10.1. الموجات العالمية الدوارة\n\nتتم موجات رئيسية في أوقات مختلفة UTC. مثال:\n\n- الموجة 1: 12:00 UTC\n\n- الموجة 2: 20:00 UTC\n\n- الموجة 3: 04:00 UTC\n\nوبالتالي، لا تتحمل نفس المنطقة نفس الحمل الزمني المحلي في كل موجة.\n\n### 10.2. الموجة الفرعية المتوازنة بالوقت المحلي\n\nيتم قياس المشاركين في نطاق زمني مشابه في وقتهم المحلي. هذه الدراسة:\n\n- إرهاق المستخدم،\n\n- قيّمة من أجل\n\nسلوك الاستخدام اليومي.\n\nإنه ليس نتيجة لحظة نظام عالمي واحدة.\n\n## 11. بنية الاستقرار ذات الموجات الثلاث\n\n### هندسة مرشحة — هندسة مرشحة\n\nيمكن اقتراح ثلاث موجات رئيسية على الأقل للتنفيذ الكامل لـ GEO-1000:\n\n#### W1 — الموجة الأولية\n\nتولد تقدير السكان الأولي.\n\n#### W2 — التكرار قصير الأجل\n\nيختبر الاستقرار قصير الأجل للمنتج والقياس. الفترة المقترحة: 24–72 ساعات بعد W1\n\n#### W3 — الاستقرار متوسط الأجل\n\nيقيس ما إذا كانت تمثيلات المنتج والكيان محفوظة على المدى الطويل. الفاصل الزمني المحتمل: 14–30 أيام بعد W1. يجب تحديد الفواصل الزمنية المحددة قبل جمع البيانات. إذا تم تغييره بسبب تحديث المنتج أو حدث، يلزم سجل نسخة جديد.\n\n## 12. 30,000 الملاحظة المؤسِّسة للتصميم\n\nبالنسبة لمنتجات الذكاء الاصطناعي، الملاحظات الرئيسية 1,000 لكل منتج ولأربع موجات رئيسية:\n\n10×1,000×3=30,000\n\nيتم استهداف الملاحظات الصالحة للوحة السكان الرئيسية. مكمّل:\n\n- المراقب القطري\n\n- العدالة اللغوية\n\n- إمكانية الوصول\n\n- حادثة\n\n- إعادة الاختبار\n\nيمكن إضافة لوحات على رأس هذا الرقم. 30,000:\n\n- ليس عدد الدعوات،\n\n- ليس عدد الملفات،\n\nليس عدد لقطات الشاشة. إنه الهدف الرئيسي الصالح للملاحظة للمنتج.\n\n## 13. متجه الزمن للملاحظة\n\nبالنسبة لكل ملاحظة، يمكن تعريف متجه الزمن كمرشح على النحو التالي:\n\nT_i= (t_i^assign, t_i^open, t_i^submit, t_i^first, t_i^complete, t_i^capture, t_i^upload, t_i^validate)\n\nهنا:\n\n- tiassign: الوقت الذي يتم فيه تعيين المهمة للمستخدم\n\n- tiopen: الوقت الذي يتم فيه فتح المهمة\n\n- tisubmit: الوقت الذي يتم فيه تقديم المُدخل\n\n- tifirst: الوقت الذي يبدأ فيه أول نتيجة نظام مرئية\n\n- ticomplete: الوقت الذي يكتمل فيه الاستجابة\n\n- ticapture: الوقت الذي يُلتقط فيه الدليل\n\n- tiupload: الوقت الذي تصل فيه الحزمة إلى النظام الآمن\n\n- tivalidate: الوقت الذي يُفحص فيه صحة الالتقاط\n\nقد لا تكون كل هذه الأوقات قابلة للملاحظة مباشرة على كل واجهة المستخدم. يجب ترك الحقول غير المعروفة كـ UNKNOWN.\n\n## 14. مقاييس الوقت الأساسية\n\nتأخير الاستجابة:\n\nL_i= t_i^complete− t_i^submit\n\nتأخير الالتقاط:\n\nC_i= t_i^capture− t_i^complete\n\nتأخير التحميل:\n\nU_i= t_i^upload− t_i^capture\n\nانحراف الفتحة:\n\nD_i= t_i^submit− t_i^{slot-midpoint}\n\nيمكن حسابها كما يلي. هذه المقاييس هي:\n\n- حمل النظام,\n\n- تأخير المشارك،\n\n- ثقة الإثبات،\n\n- سلامة الموجة\n\nمن حيث التقييم.\n\n## 15. لا يمكن إدارته وفقًا للتأخير\n\nإجابة تم إكمالها خلال فترة طويلة:\n\n- أن يُجبر على الانتماء إلى فئات\n\nصحيح،\n\n- خاطئ،\n\n- طويل،\n\n- قد يتم الاستشهاد بها.\n\nبسبب التأخير، قاعدة الاستبعاد:\n\n- قبل جمع البيانات،\n\n- بغض النظر عن محتوى الإجابة\n\nيجب تعريفها. السلوك التالي محظور: استبعاد إجابة سلبية لأنها اكتملت متأخرة؛ حماية إجابة إيجابية عندما يتم إكمالها بنفس التأخير.\n\n## 16. حالات حالة الموجة\n\n### WS-0— مخطط له\n\nالموجة مخططة. لم يتم تثبيتها بعد.\n\n### WS-1— مثبّت\n\nتم تثبيت العينات، صياغات المُدخل، المنتج، الوقت، وقواعد الالتقاط.\n\n### WS-2— مفتوح\n\nقد بدأت نافذة التقديم.\n\n### WS-3— مغلق\n\nانتهى قبول التقديمات الجديدة. قد تستمر أوقات إتمام العمل وتمديد التحميل.\n\n### WS-4— مكتمل\n\nتم الانتهاء من التحقق من الحقول والالتقاط الأولي.\n\n### WS-5— مقسم\n\nتم تقسيمه إلى موجات فرعية بسبب تغييرات في نظام المواد أو البروتوكول.\n\n### WS-6— متوقف مؤقتًا\n\nتم إيقافه مؤقتًا بسبب مشكلات تتعلق بالأمان أو المنتج أو البنية التحتية.\n\n### WS-7— تم الإلغاء\n\nتم إنهاؤه قبل اكتمال الموجة. قد تكون النتائج محدودة أو غير قابلة للاستخدام.\n\n### WS-8— تم إبطالها\n\nغير صالح للتوقعات الرئيسية بسبب عيب بروتوكول شديد تم تحديده مسبقًا. لم يتم حذف الملاحظات الأولية.\n\n### WS-9— مؤرشف\n\nتم إغلاق الإصدار وأرشفة سلسلة الأدلة.\n\n## 17. فئات حالة الموجة\n\n### WH-0— لم يتم التقييم\n\nلم يتم تقييم صحة الموجة.\n\n### WH-1— متأثر\n\nهناك تغيير مادي في النظام، أو وقت، أو خطأ في الالتقاط. قد لا يكون قابلاً للاستخدام للنتيجة الرئيسية.\n\n### WH-2— جزئي\n\nبعض الطبقات أو الفتحات غير كافية. يمكن إنتاج نتيجة مخفضة.\n\n### WH-3— مقبول\n\nالوقت الرئيسي، والنظام، وظروف الالتقاط محفوظة بشكل كافٍ.\n\n### WH-4— قوي\n\nثقة عالية في الالتقاط، وتغطية متوازنة للفتحات، وفقدان منخفض للبروتوكول موجود.\n\n### WH-5— مكرر\n\nتم تكرار صحة الموجة المماثلة عدة مرات وعبر عينات مستقلة. صحة الموجة لا تعتمد على ما إذا كانت درجة الذكاء الاصطناعي مرتفعة أم منخفضة.\n\n## 18. التغييرات في المنتج ضمن الموجة\n\nيمكن أن يتغير منتج الذكاء الاصطناعي بشكل جوهري ضمن نافذة القياس. الإشارات:\n\n- تغير تسمية النموذج\n\n- تغير في الواجهة\n\n- تفعيل أو إلغاء تفعيل ميزة الويب\n\n- تغير في صيغة الاستشهاد\n\n- انقطاع مفاجئ في هيكل الاستجابة\n\n- إعلان من المزود\n\n- سلوك مختلف للنظام في وقت واحد لدى العديد من المستخدمين\n\n- انقطاع المنتج أو إعادة تشغيله\n\nفي هذه الحالة: يتم تقدير وقت التغيير. يتم مقارنة بصمات تكوين النظام. يمكن وضع الموجة WS-5 في حالة SPLIT. ستكون الملاحظات السابقة واللاحقة موجات فرعية منفصلة. إذا كان يجب إنتاج درجة واحدة، يتم نمذجة حالة النظام كعامل منفصل. يتم توثيق عدم اليقين المادي في السجل العام.\n\n## 19. سجل الحدث الخارجي\n\nيمكن للعالم أن يتغير حتى إذا لم يتغير منتج الذكاء الاصطناعي. أثناء القياس:\n\n- استحواذ الشركة،\n\n- إطلاق المنتج،\n\n- أخبار كبرى،\n\n- قرار قانوني،\n\n- أزمة،\n\n- إفصاح مالي,\n\n- المحتوى الفيروسي\n\nهذا الحدث قد يحدث.:\n\n- الموارد الإلكترونية,\n\n- نتائج الاسترجاع،\n\n- تعليق مطالبة المستخدم،\n\n- استجابة الذكاء الاصطناعي\n\nيمكن تغييره. كل موجة، إلى الحد الذي تكون فيه ذات صلة:\n\n#### سجل الحدث الخارجي\n\nيجب أن يتحمل.\n\n## 20. كيف تُدار نتائج الأحداث الخارجية؟\n\nحدث خارجي:\n\n- إذا كان معروفًا قبل الموجة، يتم تحديث حزمة المرجع،\n\n- إذا حدث خلال الموجة، يتم وضع علامة له بختم زمني\n\nإذا لوحظ بعد الموجة، يتم إضافة سجل حدث رجعي. السلوك التالي محظور: استبعاد الملاحظات بسبب أخبار تقلل من النتيجة؛ الحفاظ عليها عندما تكون أخباراً ترفع النتيجة. قد يكون الحدث نفسه جزءاً من حالة نظام العالم الحقيقي. إذا لزم الأمر، يتم إجراء تحليل فرعي للموجة أو تحليل معدل للحدث.\n\n## 21. نتيجة الاتصال الأول\n\nأول نتيجة للنظام يواجهها المستخدم بعد إرسال صياغة المُدخل:\n\n#### نتيجة الاتصال الأول\n\nتسمى نتيجة الاتصال الأول:\n\n- الاستجابة الكاملة\n\n- الرفض\n\n- خطأ تقني\n\n- حد الاستخدام\n\n- انقطاع الاتصال\n\n- تحميل مستمر بلا نهاية\n\n- سؤال توضيحي\n\n- لا توجد نتيجة\n\nممكن. هذا الحدث جزء من تجربة المستخدم الحقيقية. لا يمكن حذفه بصمت.\n\n## 22. أول إخراج محتوى مؤهل\n\nالاستجابة المادية الأولى التي تم إنشاؤها في المحاولة المسموح بها سابقًا بعد خطأ تقني:\n\n#### يمكن تسميتها أول إخراج محتوى مؤهل\n\nهذا الإخراج: لا يحل محل نتيجة الاتصال الأولية، يتم تسجيله معها. مثال:\n\n- الاتصال الأولي: حد السرعة\n\n- بعد خمس دقائق، محاولة تقنية مسموح بها سابقًا\n\n- أول استجابة محتوى\n\nيجب أن يُظهر التقرير ما يلي معًا:\n\n- التجربة الأولى للمستخدم: الحد الأقصى للسرعة\n\n- تمثيل المحتوى الأول: الاستجابة المحددة\n\n## 23. أول قاعدة مخرجات مناسبة\n\nإذا أنتج منتج الذكاء الاصطناعي استجابة كبيرة للمطالبة الأولى:\n\n- حتى لو كانت خاطئة،\n\n- حتى لو كانت قصيرة،\n\n- حتى لو تضمن رفضًا،\n\n- حتى لو لم يقدم مراجع،\n\n- حتى لو حدد العلامة التجارية بشكل خاطئ\n\nلا يمكن إجراء إعادة إنتاج. الملاحظة الرئيسية هي المخرجات الأولى. المستخدم:\n\n- لا يمكنه اختيار استجابة جديدة عن طريق:\n\n- إعادة التوليد\n\n- أعد الكتابة،\n\n- حاول مرة أخرى،\n\n- إجابة أخرى،\n\nاستمر\n\n## 24. إعادة تقنية\n\nيمكن استخدام إعادة التقنية فقط في ظل الشروط التقنية المعرفة مسبقًا. الأسباب المسموح بها للمرشح:\n\n- انقطاع الاتصال قبل بدء الاستجابة\n\n- رمز خطأ الخادم\n\n- الواجهة لا ترسل الطلب\n\n- تعطل التطبيق\n\n- انقطاع مؤقت في النظام تم التحقق منه\n\nلا يمكن أن يكون سببًا لإعادة التقنية:\n\n- إجابة غير صحيحة\n\n- الرفض\n\n- إجابة قصيرة\n\n- نقص الاستشهاد\n\n- العلامة التجارية غير مذكورة\n\n- خطأ حرج\n\n- المؤسسة التي تم تدقيقها لا تحب الإجابة\n\n## 25. أعد المحاولة في إجابة جزئية\n\nإذا قام النظام بإنتاج جزء من المحتوى ثم توقف:\n\n- يتم تخزين الإخراج الجزئي،\n\n- تم حفظه باسم TRUNCATED_RESPONSE،\n\nإذا كان من المقرر المحاولة مرة أخرى، يجب أن تكون هناك محاولة جديدة ومرتبطة بـ يُنشأ.. لا يمكن حذفها كما لو لم يكن هناك استجابة جزئية.\n\n## 26. سلسلة المحاولات\n\nقد تحمل مهمة ملاحظة متعددة المحاولات التقنية:\n\nA_i→ (Attempt_{i,1}, Attempt_{i,2}, …)\n\nكل محاولة:\n\n- الوقت،\n\n- تحمل حالة المنتج،\n\n- تجزئة صياغة المُدخل،\n\n- نتيجة النظام،\n\n- سبب الخطأ الفني\n\nلا يتم استبدالها بمحاولة أخرى.\n\n## 27. ما هو NOMOS Capture؟\n\nNOMOS Capture هو معيار مفتوح للبيانات والإجراءات يحافظ على سلامة المراقبة بدءًا من صياغة المُدخل المقدمة للمستخدم وحتى أرشفة حزمة الأدلة. NOMOS Capture:\n\n- ليست مجرد تطبيق لالتقاط الشاشة،\n\n- ولا يجب أن يكون برنامجًا مملوكًا فقط لشركة NobleJackal.\n\nلا يعتمد فقط على امتداد واحد للمتصفح. تطبيق التقاط متوافق NOMOS:\n\n- يستخدم مخطط بيانات مفتوح،\n\n- يتبع قواعد الوقت والنزاهة،\n\n- يحترم حدود الخصوصية،\n\n- يحافظ على سلسلة الأدلة\n\nيجب الوفاء بها. يجب أن يتمكن الباحثون المستقلون من تطوير أدواتهم المتوافقة الخاصة. إذا كان يمكن تنفيذ المعيار فقط باستخدام برنامج المؤسس، فإن التكرار المستقل يضعف.\n\n## 28. أربع وظائف لتطبيق التقاط NOMOS\n\n### 28.1. تسليم المهمة\n\nصحيح:\n\n- المستخدم،\n\n- مُدخل,\n\n- منتج الذكاء الاصطناعي،\n\n- فتحة\n\nيضمن المطابقة.\n\n### 28.2. التقاط الملاحظة\n\nتقوم بتسجيل صياغة المُدخل، النتيجة الأولية للنظام، الاستجابة، و واجهة المستخدم ذات الصلة.\n\n### 28.3. الحفاظ على النزاهة\n\nينشئ تجزئة الملف، والطابع الزمني، وعلاقة الحزمة.\n\n### 28.4. نقل الأدلة\n\nيربط بين الطبقات الخام والمحدودة والمتاحة للجمهور من الأدلة.\n\n## 29. طرق الالتقاط\n\n### CM-1— الالتقاط اليدوي الموجه\n\nيقدم المشارك لقطة شاشة ونص الاستجابة الخام وفق التعليمات. يحمل عبئًا تقنيًا منخفضًا. وهو عرضة للخطأ البشري.\n\n### CM-2— تطبيق الالتقاط المعزز\n\nالتطبيق:\n\n- نسخ التعليمات,\n\n- تسجيل الوقت,\n\n- تحميل الملفات,\n\n- توليد التجزئة\n\nيتم دعم هذه الوظائف. لا يتداخل مع منتج الذكاء الاصطناعي.\n\n### CM-3— التقاط واجهة المستخدم المزودة بالأدوات\n\nتكامل المتصفح أو التطبيق:\n\n- التعليمات المرسلة,\n\n- بيانات منتج الميتا,\n\n- نص الاستجابة,\n\n- الأوقات\n\nيتم التقاطها مباشرة. يوفر نزاهة عالية. يجب تقييم شروط الاستخدام والخصوصية.\n\n### CM-4— تصدير مزود الخدمة أو التقاط بيانات التليمترية\n\nيتم استخدام تصدير جلسة المزود أو التليمترية المؤكدة. يمكن أن يدعم الالتقاط المستقل بقوة. قد لا يوفر الاستقلالية بمفرده.\n\n### CM-5— واجهة برمجة تطبيقات مسيطرة أو التقاط مختبري\n\nيتم استخدام سجلات API أو النظام المجمد. ليست مراقبة حية لـ واجهة المستخدم. تنتمي إلى لوحة مختبرية منفصلة.\n\n## 30. حد الأتمتة\n\nالأتمتة:\n\n- إرسال صياغات المُدخل،\n\n- تسجيل الوقت,\n\n- توليد تجزئة،\n\n- سلامة الملفات\n\nيمكن استخدامها لـ. بدلاً من المشارك:\n\n- حساب البوت,\n\n- استعلام جماعي آلي،\n\n- جلسة غير مستخدم\n\nالتوليد لا ينتج لوحة سكان بشرية حقيقية. تدقيق النظام الآلي منفصل:\n\n### لوحة التشغيل الآلي المسيطر عليها\n\nيجب تسجيله كالتالي.\n\n## 31. تسجيل مستويات الثقة\n\n### NCL-0— لا يوجد تسجيل يمكن التحقق منه\n\nهناك فقط بيان المشارك. لا يمكن تضمينه كنتيجة رئيسية GEO-1000.\n\n### NCL-1— دليل جزئي\n\nهناك نص استجابة أو لقطة شاشة محدودة. لا يمكن التحقق بالكامل من الطلب أو حالة النظام.\n\n### NCL-2— مثبت باللقطة\n\nتم التحقق من المُدخل، والاستجابة، و واجهة المنتج الرئيسي بواسطة لقطة شاشة. قد تكون بيانات التعريف وثقة الوقت محدودة.\n\n### NCL-3— حزمة أدلة كاملة\n\nالاستجابة الكاملة، المُدخل، سجل المنتج، الأوقات، لقطة الشاشة، والهاش متوفرة. الحد الأدنى للتحليل الرئيسي هو مرشح.\n\n### NCL-4— الالتقاط المزود بأدوات وموقع\n\nقام أداة الالتقاط بتسجيل المُدخل، الاستجابة، الوقت، وبيانات التعريف مباشرة؛ الحزمة موقعة رقمياً.\n\n### NCL-5— الالتقاط متعدد المصادر تم التحقق منه بشكل مستقل\n\nحزمة الالتقاط:\n\n- التحقق المستقل،\n\n- تصدير المزود،\n\n- المصدر الثاني للأدلة\n\nوقد تم دعمها من قبل. على الأقل ملاحظات المستخدمين GEO-1000 الحقيقية:\n\n### NCL-3\n\nيجب أن يستهدف ذلك المستوى.\n\n## 32. NOMOS حزمة أدلة القبض\n\nلكل ملاحظة، تحمل الحزمة المكونات التالية كمرشحين:\n\n### 32.1. بيان الملاحظة\n\nيشمل جميع حقول الهوية والحالة في الملاحظة.\n\n### 32.2. أداة التحف السريعة\n\nالنص الكامل للطلب المعين والإرسال، النسخة، والتجزئة الخاصة بها.\n\n### 32.3. مستند الاستجابة الخام\n\nالإجابة الخام الكاملة التي أنتجها منتج الذكاء الاصطناعي.\n\n### 32.4. مستند الأدلة البصرية\n\nيعرض صور أو صور متسلسلة للمُدخل، والاستجابة، و واجهة المنتج.\n\n### 32.5. مستند حالة النظام\n\nيعرض الخطة، الواجهة، تسمية النموذج، الذاكرة، الإنترنت، وحالات النظام المادية الأخرى.\n\n### 32.6. مستند الأدلة الزمنية\n\nيحمل أوقات الإرسال، الإنجاز، الالتقاط، والتحميل.\n\n### 32.7. سجل المحاولات\n\nيعرض سلسلة الأخطاء التقنية والمحاولات المتكررة.\n\n### 32.8. بيان النزاهة\n\nيحتوي على التجزئات والأحجام لجميع الملفات.\n\n### 32.9. بيان الخصوصية\n\nيعرض حالة التحرير والوصول والاحتفاظ.\n\n### 32.10. سجل التحقق\n\nيشير إلى من ومتى تم تقييم صحة الالتقاط.\n\n## 33. الحد الأدنى لمحتوى لقطة الشاشة\n\nإلى الحد الذي يكون ذا صلة، يجب أن تظهر الأدلة المرئية:\n\n- هوية المنتج أو الواجهة للذكاء الاصطناعي\n\n- صياغة المُدخل الكاملة\n\n- بداية الاستجابة\n\n- نهاية الاستجابة\n\n- حقول المرجع\n\n- رسالة الرفض أو الخطأ\n\n- العلامة النموذجية الظاهرة\n\n- دليل على أن الجلسة جديدة أو في حالة ذات صلة\n\n- إعداد نظام المادة\n\n- حالة الواجهة تشير إلى أن الإجابة لم تُقطع\n\n## 34. إجابات طويلة\n\nإذا لم تتسع الإجابة على شاشة واحدة:\n\n- التقاط الصفحة الكاملة،\n\n- التقاط قابل للتمرير،\n\n- لقطات متتالية متداخلة،\n\n- تسجيل الشاشة،\n\n- تصدير النص مباشرة\n\nيمكن استخدامها. المرئيات المتتالية:\n\n- ينبغي ألا تترك فجوات،\n\n- ينبغي أن تتداخل مع بعضها البعض.\n\nيجب أن تحمل أرقام تسلسلية. لا يمكن اقتصاص سوى الجزء الإيجابي أو ذي الصلة.\n\n## 35. تسجيل الشاشة\n\nتسجيل الشاشة:\n\n- إرسال صياغات المُدخل،\n\n- استجابة البث,\n\n- حالة الاكتمال,\n\n- لم يتم إجراء تحديث\n\nيمكن عرضه. ومع ذلك:\n\n- مزيد من المعلومات الشخصية,\n\n- إشعار,\n\n- تطبيق خاص,\n\n- معرف الحساب\n\nيمكن التقاطه. لذلك، تسجيل الشاشة:\n\n- قد لا يكون مطلبًا افتراضيًا,\n\n- يمكن استخدامه في العينة الفرعية ذات المخاطر العالية أو التحقق\n\nيتطلب إعداد الخصوصية قبل التسجيل.\n\n## 36. نص الاستجابة الخام\n\nبالإضافة إلى لقطة الشاشة، يجب تخزين نص الإجابة الكامل بشكل منفصل. ترتيب التفضيل:\n\n- الميزة الرسمية للتصدير أو النسخ للمنتج\n\n- التقاط النص مباشرة بواسطة أداة الالتقاط\n\n- استخراج بناءً على شجرة الوصول أو DOM\n\n- النص الذي ينسخه المستخدم\n\n- التعرف الضوئي على الحروف (OCR) والتحقق البشري\n\nيجب أن يكون التعرف الضوئي على الحروف (OCR) الخيار الأخير فقط. إذا كان هناك فرق جوهري بين الاستخراج التلقائي والمرئي، يلزم المراجعة.\n\n## 37. الإجابات الديناميكية\n\nبعض المنتجات، بعد اكتمال الإجابة:\n\n- يمكن إضافة اقتباس،\n\n- يمكن تحميل بطاقة مصدر،\n\n- يمكن إعادة تنسيق النص،\n\nيمكن إضافة تحذير أمني. يمكن استخدام لحظتين للالتقاط:\n\n- التقاط الاكتمال الأول\n\n- الالتقاط بعد استقرار العرض لفترة وجيزة\n\nإذا كان هناك فرق جوهري، يتم الاحتفاظ بكلا النسختين. لا يتم حذف التعرض الأول للمستخدم.\n\n## 38. كيفية فهم أن الإجابة مكتملة؟\n\nمؤشرات اكتمال المرشح:\n\n- توقف البث\n\n- يُغلق مؤشر التحميل\n\n- يظهر زر إعادة التوليد أو ما يعادله\n\n- إشارة اكتمال المنتج\n\n- فترة صمت محددة مسبقًا\n\n- سجل اكتمال واجهة برمجة التطبيقات\n\nيجب العثور على قواعد الاكتمال المستندة إلى المنتج في سجل نظام الذكاء الاصطناعي.\n\n## 39. إذا أوقف المستخدم الاستجابة\n\nقد يكون المستخدم قد قام عن طريق الخطأ أو عن قصد:\n\n- الإيقاف،\n\n- الإلغاء،\n\n- إنهاء التطبيق\n\nقام بالإجراء. يتم تسجيل هذا الوضع على أنه:\n\n### تم إيقاف المستخدم\n\n### انقطاع عرضي\n\n### انقطاع غير معروف\n\nلا يمكن اعتبار الرد الذي أوقفه المستخدم مخرجات نظام كاملة. يجب تحديد قاعدة استبدال المشارك أو إعادة المحاولة مسبقًا.\n\n## 40. صياغة المُدخل والرد في ملفات منفصلة\n\nإذا كانت صياغة المُدخل والرد في صور منفصلة:\n\n- يجب ربطها بنفس الجلسة،\n\n- بنفس معرف الملاحظة،\n\n- وبسلسلة زمنية متواصلة\n\nوإلا، قد لا يكون من الممكن التحقق من أن صياغة المُدخل والرد تنتميان فعلاً إلى نفس المحادثة.\n\n## 41. سلامة الملف\n\nيجب إنشاء تجزئة تشفيرية لكل ملف. [K25] المرشح:\n\nh_j= H(file_j)\n\nهاش الحزمة:\n\nh_bundle= H(JCS(manifest(file_id, order, size, algorithm, h_j))) [K14; K25]\n\nيمكن إنشاؤه. هنا، H هو خوارزمية هاش منشورة وتعتبر آمنة. الخوارزمية:\n\n- موّرق,\n\n- مفتوح،\n\n- يمكن تغييرها في المستقبل إذا لزم الأمر.\n\nيجب أن تكون.\n\n## 42. ماذا يثبت الهاش؟\n\nإذا تم تخزين قيمة التجزئة المسجلة بشكل موثوق، فإن إعادة تجزئة نفس الملف بنفس الخوارزمية يساعد في اكتشاف التغييرات في تسلسل البايت [K25]. هذه المقارنة تدعم الادعاء بأن الملف حافظ على نفس تسلسل البايت بعد إنشاء التجزئة المرجعية؛ لكنها لا تثبت مصدر الملف، أو أنه تم إنتاجه في الوقت الصحيح، أو صحته قبل التجزئة. التجزئة وحدها لا تثبت:\n\n- أن الملف جاء من المنتج الحقيقي للذكاء الاصطناعي\n\n- أنه ينتمي إلى المستخدم الصحيح\n\n- أنه تم إنتاجه في الوقت الصحيح\n\n- غير منظم قبل التجزئة\n\n- أنه الإخراج الأول\n\n- أن المدخلات كانت صحيحة\n\nلذلك، التجزئة:\n\n> إنه دليل على النزاهة.\n\nبمفرده:\n\n> إنه ليس دليلاً على الأصالة.\n\n## 43. التوقيع الرقمي\n\nأداة الالتقاط أو المحقق المعتمد:\n\n- حزمة المراقبة،\n\n- سجل الوقت،\n\n- إصدار المركبة\n\nيمكنه التوقيع رقميًا. التوقيع:\n\n- أي مركبة أو مؤسسة أنتجت الحزمة،\n\n- أنه لم يتغير بعد التوقيع\n\nيعزز. قد يكون حامل التوقيع قد وقع بيانات غير صحيحة أو مزورة. لذلك، التوقيع بمفرده لا يضمن الأصالة.\n\n## 44. الوقت الموثوق [K26]\n\nساعة الجهاز المحلية:\n\n- غير مُعدّة بشكل صحيح،\n\n- تم تغييرها يدويًا،\n\n- خارج المزامنة\n\nقد يحدث. يجب أن يحمل الطابع الزمني القوي عدة إشارات:\n\n- وقت قبول خادم الالتقاط\n\n- خدمة الوقت الموثوقة UTC\n\n- سجل وقت الجهاز والانحراف\n\n- الوقت المرئي في منتج الذكاء الاصطناعي، إن وجد\n\n- وقت إنشاء الملف\n\n- الطابع الزمني الرقمي\n\n## 45. انحراف الوقت\n\nالفرق بين وقت جهاز المشارك ووقت UTC الموثوق:\n\nO_i^clock= t_i^device− t_i^reference\n\nيمكن تسجيله كالتالي. إذا كان هناك انحراف جوهري:\n\n- يُستخدم وقت الخادم كمرجع رئيسي،\n\n- ويتم الاحتفاظ بوقت الجهاز كسجل مصحح،\n\nويتم وضع علامة على عدم اليقين. يجب عدم طلب من المشارك تغيير ساعة الجهاز يدويًا.\n\n## 46. وقت الرفع ليس وقت الالتقاط\n\nرفع ملف إلى الخادم في 14:00 لا يثبت أن لقطة الشاشة تم التقاطها في 14:00. لذلك:\n\n- وقت الالتقاط،\n\n- وقت توليد التجزئة,\n\n- وقت التحميل\n\nيجب تسجيله بشكل منفصل. قد تقلل التأخيرات الطويلة في التحميل من ثقة الالتقاط. لا يجب أن يكون التسجيل غير صالح تلقائيًا.\n\n## 47. تحميل مؤجل\n\nبسبب مشاكل الاتصال، قد لا يتمكن المستخدم من تحميل الأدلة فورًا. إذا تم قبول التحميل المتأخر:\n\n- الهاش المحلي عند وقت الالتقاط،\n\n- وقت الجهاز الموثوق،\n\n- السجل الموقع بدون اتصال،\n\n- سبب تأخير التحميل\n\nقد يكون مطلوبًا. إن مجرد تصريح المستخدم: “لقد التقطت هذه الصورة بالأمس.” غير كافٍ لمستوى NCL-3 الرئيسي.\n\n## 48. سلسلة الأدلة\n\nسلسلة الأدلة لملاحظة كمرشح تتكون من المراحل التالية:\n\n- تعيين المهمة\n\n- تثبيت المُدخل (Prompt)\n\n- ملاءمة المستخدم والمنتج\n\n- فتح الحقل\n\n- تقديم المُدخل\n\n- نتيجة الاتصال الأولية\n\n- إكمال الاستجابة\n\n- الالتقاط\n\n- سجل النزاهة المحلي\n\n- التحميل الآمن\n\n- وقت قبول الخادم\n\n- تجزئة الحزمة\n\n- التحقق من البروتوكول\n\n- التحرير\n\n- التحكيم\n\n- الأرشيف\n\n- الملف العلني\n\nيجب أن تكون كل مرحلة مرتبطة بالمرحلة السابقة.\n\n## 49. كسر السلسلة\n\nيمكن كسر سلسلة الأدلة في الحالات التالية:\n\n- لا يوجد سجل للمطالبة\n\n- لا يمكن التحقق من المخرجات الأولية\n\n- الاستجابة لا تتطابق مع الصورة\n\n- وقت الالتقاط غير معروف\n\n- تم تعديل الملف لاحقًا\n\n- معرف مشارك مكرر\n\n- المنتج والخطة غير معروفين\n\n- الملاحظة خارج الموجة\n\n- التجزئة لا تتطابق مع الملف\n\n- تحرير الملف الكتابي أصلي\n\n- من غير المعروف من تحقق منه\n\nنوع الكسر يحدد حالة الصلاحية.\n\n## 50. لا يمكن تغيير الأدلة الخام؛ يمكن تغيير القرار\n\nحزمة الأدلة الخام:\n\n- يجب عدم الكتابة فوقها،\n\n- يجب عدم تصحيحها بهدوء،\n\nيجب عدم حذفها واستبدالها بأخرى جديدة. ومع ذلك، فيما يخص الملاحظة:\n\n- الصلاحية،\n\n- التحكيم،\n\n- التصنيف،\n\n- الامتثال\n\nيمكن تغيير القرار. القرار الجديد:\n\n- النسخة الجديدة،\n\n- التبرير،\n\n- تاريخ،\n\n- صانع القرار\n\nيجب أن يتحمل. هذا التمييز هو قاعدة أساسية في الحوكمة:\n\n> يمكن أن تبقى الأدلة ثابتة؛ يمكن أن تتطور التفسيرات مع الأدلة.\n\n## 51. الإخفاء\n\nيمكن إخفاء الحقول التالية في النسخة العامة أو نسخة المحكم:\n\n- الاسم واللقب\n\n- البريد الإلكتروني\n\n- صورة الملف الشخصي\n\n- معرف الحساب\n\n- المحادثات الخاصة\n\n- الإشعارات\n\n- حقل المؤسسة\n\n- اسم الملف الحساس\n\n- الموقع الدقيق\n\nالإخفاء:\n\n- لا ينبغي أن يتم على الملف الخام،\n\n- ينبغي أن ينتج عنه ملف مشتق جديد.\n\n- يجب أن يحمل تجزئته الخاصة،\n\nيجب أن يسجل أي الحقل تم حذفه ولماذا.\n\n## 52. ثلاث طبقات من الأدلة\n\n### 52.1. الأدلة الخام المقيدة\n\nإنها أدلة خام كاملة. يمكن فقط للمراجعين المخولين والأدوار البحثية المطلوبة الوصول إليها.\n\n### 52.2. طبقة أدلة التدقيق\n\nتحتوي على الأدلة اللازمة للمحكمين المستقلين وفرق الإعادة. يتم تقليل المناطق الشخصية.\n\n### 52.3. قائمة الأدلة العامة\n\nللجمهور:\n\n- معرّف المراقب،\n\n- خلية البلد واللغة،\n\n- منتج الذكاء الاصطناعي،\n\n- الوقت،\n\n- تجزئة الأدلة،\n\n- حالة الصلاحية،\n\n- حالة الحذف\n\nيتم تقديمها. المحتوى الخاص الخام لا يُنشر بالضرورة.\n\n## 53. البيان العام للأدلة\n\nلكل موجة، قد يشمل البيان العام الحقول التالية:\n\n- معرّف الموجة\n\n- نسخة البروتوكول\n\n- عدد المنتجات\n\n- الهدف وعدد الملاحظات الصالحة\n\n- تغطية الدولة واللغة\n\n- تغطية الفتحات\n\n- مستويات الثقة في الالتقاط\n\n- معدلات الخطأ الفني ورفض البيانات\n\n- عدد الملاحظات غير الصالحة\n\n- تجزئات حزم الملاحظات\n\n- جذر سلامة الموجة\n\n- أحداث التغيير\n\n- أمثلة مُعدّلة علنياً\n\n- إجراء الوصول المستقل\n\n- حالة الاحتفاظ بالأدلة\n\n## 54. جذر تكامل الموجة\n\n### مفهوم المرشح\n\nلنجعل قيمة الهاش لكل حزمة ملاحظة هي hi. من هذه، يمكن إنشاء جذر الموجة باستخدام شجرة ميركل أو هيكل مكافئ:\n\n### RW\n\nيمكن نشر جذر الموجة بعد إغلاق القياس. هذه الطريقة:\n\n- تجعل التعديل الهادئ لاحقًا لقائمة الملاحظات في الموجة،\n\n- وإضافة ملاحظة جديدة،\n\n- أو تعديل ملاحظة موجودة\n\nأكثر وضوحًا. جذر ميركل:\n\n- لا يثبت بمفرده أن الملاحظات حقيقية،\n\n- أو أن قرار التحكيم صحيح\n\nيقوي نزاهة القائمة.\n\n## 55. إضافة وإزالة الملاحظات\n\nبعد إغلاق الموجة:\n\n- وإضافة ملاحظة جديدة،\n\n- إزالة ملاحظة موجودة،\n\n- تعديل الملف\n\nيتطلب نسخة جديدة من البيان. يتم الحفاظ على جذر النزاهة القديم. بالنسبة للملاحظة التي يتم إزالتها:\n\n- السبب،\n\n- تاريخ،\n\n- صاحب القرار\n\n- التأثير على النتيجة القديمة والجديدة\n\nيتم تسجيلها.\n\n## 56. طلب انسحاب المشارك\n\nقد تسمح أخلاقيات البحث أو إطار حماية البيانات للمشارك بسحب بياناته. في هذه الحالة:\n\n- يمكن حذف الأدلة الخام بأمان أو جعلها غير قابلة للوصول\n\n- يمكن الحفاظ على سجل WITHDRAWN فارغ في المانيفست العام،\n\n- يمكن إعادة حساب درجة الموجة بالإصدار الجديد،\n\nيتم الاحتفاظ بالنتيجة القديمة وسبب التغيير. عدم القابلية للتغيير لا تعني إلغاء حقوق الإنسان.\n\n## 57. حالات صحة التقاط الملاحظة\n\n### CV-0— لم يتم المراجعة\n\nلم يتم تقييم الالتقاط بعد.\n\n### CV-1— صالح\n\nيستوفي جميع شروط الالتقاط الإلزامية والوقتية.\n\n### CV-2— صالح بشروط\n\nهناك نقص محدود. يتم تحديد التحليلات التي يمكن استخدامه فيها.\n\n### CV-3— دليل جزئي\n\nيمكن استخدام الملاحظة كحدث. قد لا تدخل في النتيجة السكانية الرئيسية.\n\n### CV-4— خارج الموجة\n\nتم إرسال المُدخل خارج إطار الوقت المسموح.\n\n### CV-5— عدم تطابق المُدخل أو الناتج\n\nهناك اختلاف جوهري بين المُدخل المعين، أو المُدخل المقدم، أو الاستجابة المسجلة.\n\n### CV-6— مكرر\n\nتم تكرار نفس الملاحظة أو سجل المستخدم.\n\n### CV-7— يشتبه في التلاعب\n\nهناك شك غير محلول بشأن سلامة الملف أو بيانات التعريف.\n\n### CV-8— مُفْتَرَى أَو مَتَلاَعَب بِهِ\n\nالملاحظة ليست تجربة مستخدم حقيقية أو تم تغييرها عمدًا.\n\n### CV-9— سُحِب\n\nتم استثناؤه من التحليل بسبب إجراءات المشاركين أو الأخلاقيات.\n\n## 58. يجب فصل صلاحية الالتقاط عن الدقة الدلالية\n\nملاحظة:\n\n- صحيحة تمامًا من حيث الالتقاط,\n\n- خاطئة بشدة من حيث المحتوى\n\nقد تكون. ملاحظة أخرى:\n\n- إجابة صحيحة,\n\n- قد تحمل دليلاً مفقودًا أو متلاعبًا\n\nلذلك، هناك قراران منفصلان:\n\n- صلاحية الالتقاط\n\n- التحكيم الدلالي\n\nيجب أن يعرف مدقق الالتقاط درجة نجاح الاستجابة بأقل قدر ممكن.\n\n## 59. دور مدقق الالتقاط\n\nيفحص مدقق الالتقاط:\n\n- مطابقة المُدخل (Prompt)\n\n- موجة القياس والفترة الزمنية\n\n- هوية المنتج\n\n- قاعدة الإخراج الأولى\n\n- سلامة الشاشة\n\n- اتساق النص الخام\n\n- إعادة المحاولة التقنية\n\n- الهاش والوقت\n\n- الخصوصية\n\nلا يقرر بشأن: هل تم وصف الشركة بشكل صحيح؟ هل تدعم الاقتباسات الادعاء؟ هل هناك خطأ جسيم؟ هل اجتازت الاستجابة؟ هذه هي مسؤوليات طبقة المراجعة التالية.\n\n## 60. صورة الشاشة المكررة\n\nنفس الصورة:\n\n- تم تحميلها عن طريق الخطأ مرتين،\n\n- يستخدمها عدة مستخدمين،\n\n- تتكرر بين مقدمي اللوحة\n\nقد يحدث. الفحوصات:\n\n- تجزئة الملف\n\n- تشابه بصري\n\n- نص الاستجابة الخام\n\n- بيانات الوقت والجلسة\n\n- فرادة المستخدم\n\nيمكن القيام بذلك. قد يعطي نفس منتج الذكاء الاصطناعي نفس الإجابة بالضبط كلمة بكلمة لبعض المستخدمين. النص نفسه وحده ليس دليلاً على الغش. نفس الملف أو نفس الأثر البصري هو إشارة أقوى.\n\n## 61. تشابه الملفات والنتائج الإيجابية الكاذبة\n\nنفس الجهاز والواجهة:\n\n- صور متشابهة،\n\n- نفس حجم الشاشة،\n\n- نفس الضغط\n\nيمكن أن ينتج. لا ينبغي لخوارزمية التشابه البصري تنفيذ الاستبعاد التلقائي. هناك حاجة إلى إشارات متعددة ومراجعة بشرية.\n\n## 62. بيانات القياس المزودة من مقدم الخدمة\n\nمزود الذكاء الاصطناعي:\n\n- وقت الجلسة،\n\n- النموذج،\n\n- مُدخل,\n\n- الاستجابة,\n\n- استخدام الأداة\n\nيمكن أن يوفر سجلات موثوقة حول. هذا السجل يعزز الالتقاط المستقل. ومع ذلك، المزود:\n\n- الطرف المقاس،\n\n- مالك النظام،\n\n- المستفيد\n\nقد يكون. جهاز القياس للمزود: يجب استخدامه مع، وليس كبديل لـ، دليل المستخدم المستقل.\n\n## 63. إذا لم يكن هناك دليل من المزود\n\nقد لا يكون الوصول إلى سجلات المزود متاحًا في معظم المنتجات الاستهلاكية الحية. هذا لا يجعل GEO-1000 مستحيلًا. يمكن استخدام التكوين التالي:\n\n- التقاط المستخدم المزود بالأدوات\n\n- الطابع الزمني للخادم\n\n- إثبات ملء الشاشة\n\n- الاستجابة الخام\n\n- إعداد النظام\n\n- الهاش والتوقيع\n\n- عينة فرعية للتحقق المستقل\n\nيتم الإشارة إلى مستوى الثقة في الإثبات وفقًا لذلك.\n\n## 64. الالتقاط في عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية\n\nأداة الالتقاط في اللوحة الطبيعية:\n\n- محتوى التعليمات الخاصة،\n\n- المحادثات السابقة،\n\n- هوية الحساب\n\nيجب ألا يتم التقاطه دون داعٍ. التدفق المفضل: يفتح المستخدم محادثة حساب جديدة طبيعية. التقاط سجلات نافذة المهمة فقط. يتم أخذ حالة التخصيص بشكل منفصل كبيانات وصفية عالية المستوى. التاريخ الخاص يبقى خارج الالتقاط. النسخة العامة يتم تعديلها.\n\n## 65. التقاط حالة المحادثة الطبيعية\n\nإذا تم قياس سياق المحادثة الحالي:\n\n- فقط نطاق الدور السابق الضروري،\n\n- الموافقة الصريحة،\n\n- التعتيم القوي،\n\n- تقييد الوصول\n\nمطلوب. لا يمكن جمع كل تاريخ الدردشة الخاص بشكل افتراضي.\n\n## 66. التقاط من الهاتف المحمول\n\nعلى الأجهزة المحمولة:\n\n- التقاط الشاشة كاملة،\n\n- التقاط قابل للتمرير،\n\n- نسخة التطبيق،\n\n- سجل وقت النظام\n\nقد يعمل بشكل مختلف. بروتوكول الهاتف المحمول:\n\n- iOS\n\n- أندرويد،\n\n- أنظمة أخرى\n\nقد تحمل أدلة تقنية منفصلة. لا يمكن استبعاد مستخدمي الهواتف المحمولة نظرًا لصعوبة التقاط سطح المكتب. يجب أن يتكيف أداة الالتقاط مع المستخدمين.\n\n## 67. إمكانية الوصول والالتقاط\n\nبالنسبة للمشاركين الذين يستخدمون قارئات الشاشة أو إدخال الصوت أو أدوات المساعدة الحركية، قد لا يكون الالتقاط المرئي القياسي وحده كافياً. الأدلة البديلة:\n\n- تصدير شجرة الوصول\n\n- تسجيل جلسة الصوت\n\n- نسخة من التطبيق\n\n- سجل تكنولوجيا المساعدة\n\n- سجل ملاحظة المهام\n\nلا ينبغي اعتبار هذه الملاحظات منخفضة الموثوقية. يجب تطوير معيار أدلة مكافئ.\n\n## 68. مراقبة تغيّر سلوك أداة الالتقاط\n\nملحق المتصفح أو الأدوات:\n\n- تحميل الصفحة،\n\n- سلوك الواجهة،\n\n- نظام الأمان،\n\n- كشف المنتج\n\nقد تتأثر. يجب اختبار تأثير أداة الالتقاط في المشروع التجريبي. إذا تصرفت الجلسات مع الأداة وبدونها بشكل مختلف: تصبح حالة الأداة عاملاً تجريبيًا، ولا يمكن افتراض حياد أداة الالتقاط بصمت.\n\n## 69. إصدار أداة الالتقاط\n\nيجب أن يحتوي كل حزمة التقاط على:\n\n- اسم الأداة،\n\n- الإصدار،\n\n- التكوين،\n\n- بيئة التشغيل،\n\n- الأخطاء المعروفة\n\nإذا تغيرت أداة الالتقاط أثناء القياس:\n\n- إصدار الأداة الجديد،\n\n- subwave،\n\n- مراجعة التوافق\n\nقد يكون مطلوبًا.\n\n## 70. خطأ في أداة الالتقاط\n\nالأداة:\n\n- قد تنسخ صياغة المُدخل بشكل غير صحيح،\n\n- قد تقص نهاية الاستجابة،\n\n- قد تسجل الوقت بشكل غير صحيح،\n\n- قد لا تنتج تجزئة.\n\nقد يتم ضغط الملف. خطأ الأداة:\n\n- لا يمكن تحميله إلى منتج الذكاء الاصطناعي،\n\n- أو المستخدم\n\nبشكل منفصل:\n\n### فشل أداة الالتقاط\n\nيجب تسجيله كالتالي.\n\n## 71. الحالة الثلاثية الموجية الاصطناعية GEO-1000\n\nعرض المنهجية الاصطناعية / المنتجات، التواريخ، الأرقام، والنتائج التالية كلها خيالية تمامًا. عشرة منتجات ذكاء اصطناعية:\n\n### A1–A10\n\nيجب قياسها في ثلاث موجات رئيسية.\n\n### 71.1. تقويم الموجة\n\nلكل منتج في كل موجة: تُستهدف الملاحظات الرئيسية الصالحة 1,000. الهدف الإجمالي:\n\n10×1,000×3=30,000\n\n### 71.2. هيكل الفجوات\n\nكل موجة:\n\n- الفجوات الدقيقة 12\n\n- مع تنظيم المشاركين بحسب المنتج والبلد في كل فجوة\n\nفجوة المشارك: يتم تعيينها عشوائياً قبل جمع البيانات.\n\n### 71.3. نتيجة W1\n\nالهدف: مجال الملاحظات الرئيسية الصالحة لـ 10,000:\n\n- دعوات 13,240\n\n- المهام المكتملة لـ 10,870\n\n- الملاحظات الصالحة لـ 10,106 من حيث الالتقاط\n\n- الملاحظات الرئيسية للتحليل لـ 10,000 وفقاً للترتيب الرئيسي/النسخة الاحتياطية المثبّت مسبقاً\n\nالسجلات الصالحة المتبقية لـ 106:\n\n- نسخ احتياطية،\n\n- الحساسية،\n\n- مراقبة جودة الالتقاط\n\nمحجوزة لـ.\n\n### 71.4. الأحداث التقنية\n\nحد الاستخدام 118 خطأ في الاتصال 42 رفض النظام 31 فصل المستخدم 17 عدم تطابق المُدخل 9 إعادة محاولة لقطة الشاشة 6 تم حفظ جميع نتائج الاتصال الأولية. تم إعادة المحاولة فقط للأخطاء التقنية الحقيقية المحددة مسبقًا.\n\n### 71.5. تغيير المنتج خلال W2\n\nمنتج A7 في 20.32 UTC:\n\n- استخدام ويب تلقائي،\n\n- عرض مرجعي جديد\n\nدعها تفوز. ملاحظات حول A7:\n\n### W2A: 20.00–20.31\n\n### W2B: 20.32–21.00\n\nيتم فصلها كما. لا يتم نشر نتيجة W2 واحدة ثابتة لـ A7 دون شرح.\n\n### 71.6. حدث خارجي في W3\n\nيجب نشر قرار قانوني مهم على 04.22 UTC بشأن الشركة التركيبية التي تم تدقيقها. يجب ملاحظة أن الاستجابات في المنتجات المتاحة عبر الويب تغيرت بعد 04.25. الحدث: تمت إضافته إلى سجل الأحداث الخارجية. تُعرض النتائج قبل وبعد الحدث كخلايا تشخيصية منفصلة. لا يتم حذف الملاحظات لأنها قد تقلل أو تزيد من النتيجة.\n\n### 71.7. بطاقة صحة الموجة\n\nيمكن استخدام الموجات الثلاث كلها. التعليقات على A7 والحدث الخارجي مقيدة أيضًا.\n\n## 72. حالة التقاط مراقبة فردية اصطناعية\n\n### مثال اصطناعي\n\nالمشارك:\n\n- تركيا\n\n- التركية\n\n- خطة مدفوعة لموقع Orion AI\n\n- عينة اختبار في ظروف منضبطة\n\n### W1\n\nالفتحة 12.15–12.20 UTC الطلب المحدد: “ما هي الشركة الأم المرتبطة بـ Apple.com، وما هي الأنشطة الرئيسية لهذه الشركة؟”\n\n### 72.1. الأوقات\n\nفتح المهمة: 12.14.20 تقديم الطلب: 12.16.08 الرمز الأول: 12.16.10 إكمال الإجابة: 12.16.24 الالتقاط: 12.16.39 إنشاء التجزئة: 12.16.41 التحميل: 12.17.12 قبول الخادم: 12.17.13\n\n### 72.2. دليل\n\nتطابق تجزئة المُدخل النص الكامل للرد متوفر صورتان متداخلتان متوفرة ملصق المنتج والخطة والطراز مرئي الذاكرة والتعليمات الخاصة مغلقة استخدام الويب مفعل الاستشهاد غير معروض لا إعادة إنتاج لا محادثة سابقة تجزئات الملفات وتوقيع الحزمة متوفرة مستوى الالتقاط:\n\n### NCL-4\n\nالصلاحية:\n\n### CV-1\n\nلم يتم بعد تحديد ما إذا كان الرد صحيحاً أم خاطئاً.\n\n## 73. حالة إعادة المحاولة التقنية الاصطناعية\n\nفي المحاولة الأولى:\n\n- تم إرسال المُدخل بشكل صحيح\n\n- أظهر المنتج \"خطأ في الشبكة\"\n\n- لم يبدأ الرد الجاد\n\n- تم أخذ لقطة شاشة للخطأ\n\n- تم تسجيل الوقت والقيمة التجزئية\n\nوفقًا للقاعدة المحددة مسبقًا، تم إجراء محاولة ثانية خلال خمس دقائق. حدث رد على المحاولة الثانية. السجل الصحيح:\n\n- نتيجة الاتصال الأول: فشل تقني مؤقت\n\n- أول إخراج محتوى مؤهل: المحاولة الثانية\n\n- كلا المحاولتين موجودتان في الحزمة\n\n- الحادثة الأولى مدرجة في معدل الخطأ التقني\n\n- الرد الثاني مشمول في تقييم المحتوى، إذا كانت الطريقة تتوقع ذلك مسبقًا\n\nالسجل غير الصحيح: تم حذف الخطأ الأول ويُعامل كما لو أن الرد الثاني فقط موجود.\n\n## 74. حالة إعادة المحاولة غير الصحيحة الاصطناعية\n\nالاستجابة الأولى: \"آبل شركة محلية تبيع الهواتف المحمولة فقط.\" لا يُعجب المشارك بالاستجابة. يقومون بإعادتها. تبين أن الاستجابة الثانية صحيحة. يقدّم المشارك الاستجابة الثانية فقط. يُظهر سجل النظام أو سجل الالتقاط إعادة التنفيذ. الحالة الصحيحة:\n\n### CV-8— ملاحظة مُعدلة\n\nلا يتم حفظ الملاحظة لمجرد أن الاستجابة الثانية صحيحة. إذا كانت الاستجابة الأولى يمكن استعادتها أيضًا، يمكن الاحتفاظ بها في تحقيق الحادث. سجل المشارك الرئيسي غير صالح.\n\n## 75. تقرير إغلاق الموجة\n\nفي نهاية كل موجة، يجب إنشاء السجل التالي:\n\n- معرّف الموجة\n\n- وقت الفتح والإغلاق\n\n- العدد المستهدف من الملاحظات\n\n- الشخص المدعو\n\n- المهمة المكتملة\n\n- التقاط صالح\n\n- الملاحظة المدخلة للتحليل الرئيسي\n\n- نسخة احتياطية من ملاحظة صالحة\n\n- خطأ تقني\n\n- الرفض\n\n- حد الاستخدام\n\n- عدم تطابق الطلب\n\n- عدم تطابق الالتقاط\n\n- تحميل متأخر\n\n- مكرر\n\n- اشتباه في التلاعب\n\n- انسحاب المشارك\n\n- تغييرات المنتج\n\n- أحداث خارجية\n\n- تغطية الفتحات\n\n- تغطية الدولة واللغة\n\n- مستويات الثقة في الالتقاط\n\n- حالة صحة الموجة\n\n- جذر النزاهة\n\n- موافقة الإنسان المسؤول\n\n## 76. الأحكام الإلزامية المعيارية\n\n**CH12-N01**\n\nيجب ربط كل مراقبة GEO-1000 بموجة قياس مسبق التثبيت.\n\n**CH12-N02**\n\nلا يمكن استخدام مصطلح \"نفس الوقت\" بدون نافذة UTC الكاملة، فترة زمنية دقيقة، وقواعد الإكمال.\n\n**CH12-N03**\n\nلا يمكن استخدام الوقت المحلي وحده كوقت للموجة؛ يجب أن يكون المعيار الزمني الرئيسي هو UTC.\n\n**CH12-N04**\n\nيجب تحديد نافذة الإرسال، الفتحات الدقيقة، وقت الإتمام، ووقت التحميل قبل مشاهدة استجابات الذكاء الاصطناعي.\n\n**CH12-N05**\n\nيجب تعيين الفتحات بطريقة لا تترك الدول أو اللغات أو المنتجات أو مجموعات اللوحات الزمنية غير متوازنة.\n\n**CH12-N06**\n\nلا يمكن نقل المشاركين إلى فتحات أبكر أو أ later على أساس نتائجهم.\n\n**CH12-N07**\n\nيجب توثيق تعويض الوقت المحلي للنافذة الفردية UTC في سجل الطريقة العامة.\n\n**CH12-N08**\n\nيجب الاحتفاظ بالعمليات الناتجة عن الموجات العالمية أو الموازنة محليًا للوقت كنتائج زمنية منفصلة.\n\n**CH12-N09**\n\nيجب أن يحمل كل طلب ملاحظة أوقات التقديم، الاتصال الأول، الإكمال، الالتقاط، والتحميل بقدر ما هو ذو صلة.\n\n**CH12-N10**\n\nلا يمكن تقديم الحقول الزمنية غير المعروفة على أنها أوقات فعلية مقدرة.\n\n**CH12-N11**\n\nلا يمكن اعتبار ساعة الجهاز وحدها دليلاً موثوقًا على وقت UTC.\n\n**CH12-N12**\n\nيجب تسجيل وقت الالتقاط ووقت التحميل بشكل منفصل.\n\n**CH12-N13**\n\nلا يمكن إدراج الملاحظات المرسلة خارج الموجة في الموجة الرئيسية دون توضيح.\n\n**CH12-N14**\n\nيجب أن تكون قواعد الاستبعاد للتأخير أو تحريف الفتحة مستقلة عن محتوى الاستجابة.\n\n**CH12-N15**\n\nنتيجة الاتصال الأول يجب أن تُحفظ بشكل منفصل عن المخرجات الأولية للمحتوى.\n\n**CH12-N16**\n\nالرفض، حد الاستخدام، الخطأ التقني، التوضيح، وعدم الحسم لا يمكن وضعها في نفس الفئة.\n\n**CH12-N17**\n\nالاستجابة الخاطئة أو السلبية أو التي لا تحتوي على مراجع، أو استجابة الذكاء الاصطناعي الحرجة لا يمكن أن تكون سببًا لإعادة المحاولة.\n\n**CH12-N18**\n\nيمكن إجراء إعادة المحاولة التقنية فقط تحت الشروط التقنية المحددة مسبقًا.\n\n**CH12-N19**\n\nعند إجراء إعادة المحاولة التقنية، يجب الحفاظ على جميع المحاولات ونتيجة الاتصال الأولية.\n\n**CH12-N20**\n\nلا يمكن تجاهل الردود الجزئية أو الناقصة واستبدالها برد جديد.\n\n**CH12-N21**\n\nلا يمكن تجديد الإخراج المناسب الأول أو اختياره أو تحسينه يدويًا.\n\n**CH12-N22**\n\nيجب أن تهدف كل ملاحظة على الأقل إلى مستوى ثقة في الالتقاط NCL-3 أو ما يعادله مبرر.\n\n**CH12-N23**\n\nلا يمكن اعتبار لقطة الشاشة وحدها حزمة دليل كاملة.\n\n**CH12-N24**\n\nيجب أن تعرض مطالبة الدليل البصري الاستجابة بأكملها وواجهة المنتج المادي.\n\n**CH12-N25**\n\nيجب حفظ الاستجابات الطويلة بالكامل وبالتسلسل باستخدام طريقة الالتقاط.\n\n**CH12-N26**\n\nإذا كان هناك فرق جوهري بين نص الاستجابة الخام والدليل البصري، يجب إجراء فحص.\n\n**CH12-N27**\n\nيمكن استخدام تقنية OCR كطريقة مساعدة إذا لم يكن من الممكن تسجيل النص مباشرة؛ وبدون التحقق، لا يمكن اعتبارها المصدر النهائي للنص.\n\n**CH12-N28**\n\nيجب حفظ الإنجاز الأولي والإصدارات اللاحقة للمواد الخاصة بالاستجابات المتغيرة ديناميكياً بشكل منفصل.\n\n**CH12-N29**\n\nيجب تسجيل توقف المشارك عن الرد أو غلق الواجهة كحدث منفصل.\n\n**CH12-N30**\n\nإذا كانت التعليمات والنص المستجاب موجودة في ملفات منفصلة، يجب ربطها بنفس الجلسة وسلسلة الوقت.\n\n**CH12-N31**\n\nيجب أن يحمل كل ملف دليل وكل حزمة دليل تجزئة تكامل.\n\n**CH12-N32**\n\nلا يمكن تقديم التجزئة وحدها كدليل على واقعية الملاحظة.\n\n**CH12-N33**\n\nالتوقيع الرقمي والطابع الزمني ليسا كاملًا من مصداقية المراقبة؛ فهما جزءان من سلسلة الأدلة.\n\n**CH12-N34**\n\nلا يجوز كتابة أي اختصار أو تصحيح فوق ملف الأدلة الخام.\n\n**CH12-N35**\n\nيجب أن يحمل كل مشتق معدل معرف ملفه الخاص وهاشه.\n\n**CH12-N36**\n\nقد يكون الوصول إلى الأدلة الخام مقيدًا؛ يجب أن يوضح السجل العام سلامة المراقبة دون الكشف عن الهوية.\n\n**CH12-N37**\n\nلا يمكن إضافة اسم المشارك أو بريده الإلكتروني أو كلمة مروره أو محادثة خاصة أو معلومات شخصية غير ضرورية إلى الأدلة العامة.\n\n**CH12-N38**\n\nيجب أيضًا تقييم خطر إعادة التعريف بالنسبة للدول الصغيرة ومستخدمي الفئات الفرعية النادرة.\n\n**CH12-N39**\n\nيجب ألا يجمع الالتقاط عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية التعليمات الخاصة ومحتوى المحادثات السابقة بشكل افتراضي.\n\n**CH12-N40**\n\nيجب توفير طرق التقاط بديلة مكافئة لمستخدمي إمكانية الوصول.\n\n**CH12-N41**\n\nإذا قام أداة الالتقاط بتغيير تجربة المستخدم بشكل جوهري، يجب قياس هذا التأثير بشكل منفصل.\n\n**CH12-N42**\n\nيجب تسجيل أداة الالتقاط وإصدارها في كل ملاحظة.\n\n**CH12-N43**\n\nإذا تغيرت أداة الالتقاط بشكل جوهري خلال الموجة، يجب إجراء تمييز للإصدار الفرعي للموجة أو إصدار الأداة.\n\n**CH12-N44**\n\nلا يمكن تصنيف خطأ أداة الالتقاط كمنتج ذكاء اصطناعي أو فشل من قبل المشارك.\n\n**CH12-N45**\n\nيمكن للقياس عن بعد من المزود دعم التقاط المستخدم المستقل؛ لا يمكنه استبداله دون تفسير.\n\n**CH12-N46**\n\nإذا حدث تغيير جوهري في منتج الذكاء الاصطناعي أثناء الموجة، لا يمكن دمج الملاحظات كحالة منتج ثابتة واحدة.\n\n**CH12-N47**\n\nيتطلب تغيير المنتج فصل الموجة، أو إعادة التشغيل، أو النمذجة الصريحة، أو تحذير الحالة المختلطة.\n\n**CH12-N48**\n\nغياب إعلان تحديث من المزود ليس دليلاً قاطعًا على أن النظام لم يتغير.\n\n**CH12-N49**\n\nينبغي إضافة الأحداث الخارجية الجوهرية إلى سجل الأحداث الخارجية مع طابع زمني ونطاق.\n\n**CH12-N50**\n\nلا يمكن أن تكون الأحداث الخارجية سببًا للاستبعاد بعد النتائج لأنها رفعت أو خفضت النتيجة.\n\n**CH12-N51**\n\nيجب تقييم صلاحية الالتقاط بأكبر قدر ممكن من الحيادية، قبل تقييم صحة الاستجابة من الناحية الدلالية.\n\n**CH12-N52**\n\nلا يمكن لإجابة الذكاء الاصطناعي الصحيحة التحقق من الالتقاط المفقود أو المتلاعب به.\n\n**CH12-N53**\n\nلا يمكن لإجابة الذكاء الاصطناعي الخاطئة إبطال الالتقاط المتوافق مع البروتوكول.\n\n**CH12-N54**\n\nيجب أن تشمل قرارات التكرار والتلاعب عدة إشارات ومراجعة بشرية.\n\n**CH12-N55**\n\nلا يمكن اعتبار نص الاستجابة نفسه فقط دليلاً على التكرار أو الاحتيال.\n\n**CH12-N56**\n\nيتطلب إضافة أو إزالة أو تغيير الملاحظات بعد إغلاق الموجة وجود نسخة جديدة من البيان والتحليل.\n\n**CH12-N57**\n\nيجب الحفاظ على بيان الموجة القديم وجذر النزاهة.\n\n**CH12-N58**\n\nيمكن الحفاظ على الأدلة الخام دون تغيير؛ يمكن فقط تغيير صلاحية وقرارات التحكيم بشكل مُحدث بإصدار نسخة.\n\n**CH12-N59**\n\nيجب الحفاظ على حق المشارك في الانسحاب وأخلاقيات البحث فوق الادعاء بعدم القابلية للتغيير.\n\n**CH12-N60**\n\nيجب تقييم سلامة الموجة بشكل مستقل عن درجة الذكاء الاصطناعي.\n\n**CH12-N61**\n\nيجب أن يُظهر تقرير إغلاق الموجة الهدف، الفعلي، الإلغاءات، الأحداث التقنية، تغييرات المنتج، وسلامة الأدلة.\n\n**CH12-N62**\n\nلا يجوز ربط الامتثال لمتطلبات الالتقاط في NOMOS حصراً باستخدام برمجيات طوّرتها NobleJackal؛ بل ينبغي إتاحة تطبيقات مفتوحة مكافئة.\n\n**CH12-N63**\n\nيجب أن يتم إصدار مخطط الالتقاط وقرارات التحقق وسجلات الموجة بصيغة قابلة للآلة.\n\n**CH12-N64**\n\nيجب أن يكون لكل موجة وسلسلة أدلة مالك بشري أو مؤسسي مسؤول.\n\n## 77. أشكال الفشل\n\n**CH12-F01— مغالطة نفس الثانية**\n\nيُعتبر إجبار جميع المشاركين على الإرسال في نفس الثانية هو الشرط الوحيد للتزامن.\n\n**CH12-F02— عد “اليوم” كموجة متزامنة**\n\nيحدث خلط بين الوقت المحلي والمناطق الزمنية.\n\n**CH12-F03— استخدام الوقت المحلي مثل UTC**\n\nتدخل الملاحظات في الترتيب الزمني الخطأ.\n\n**CH12-F04— تغيير تعيين الفتحة بناءً على النتائج**\n\nيتم نقل المستخدمين ذوي الدرجات المنخفضة إلى خلية زمنية أخرى.\n\n**CH12-F05— وضع دولة واحدة في خانة واحدة**\n\nتأثير الوقت يختلط بتأثير الدولة.\n\n**CH12-F06— توليد حمل اصطناعي**\n\nيقوم آلاف المستخدمين بالإرسال في نفس الوقت، مما يؤدي إلى سلوك خطأ غير طبيعي في المنتج.\n\n**CH12-F07— إخفاء المشاركة الليلية**\n\nالتعب وفقدان المشاركة لا يتم الإبلاغ عنهما في مناطق معينة.\n\n**CH12-F08— إضافة مراقبة خارج الموجة إلى الموجة**\n\nيتم استخدام استجابة تم استلامها بعد ساعات أو أيام كما لو كانت تنتمي إلى النافذة الرئيسية.\n\n**CH12-F09— احتساب وقت التحميل كوقت الالتقاط**\n\nلا يمكن إثبات متى تم إنشاء الملف.\n\n**CH12-F10— الثقة الكاملة في ساعة الجهاز**\n\nالوقت الذي تم تغييره يدوياً أو غير الصحيح يصبح السجل الزمني الرئيسي.\n\n**CH12-F11— استبعاد الاستجابة السلبية المؤجلة**\n\nتُطبق قاعدة الوقت اعتمادًا على النتيجة.\n\n**CH12-F12— حذف نتيجة الاتصال الأولى**\n\nيصبح الحد الأقصى للسرعة أو الخطأ أو الرفض غير مرئي مع المحاولة الثانية.\n\n**CH12-F13— احتساب الرفض كخطأ تقني**\n\nيتم إعادة محاولة سلوك النظام الفعلي.\n\n**CH12-F14— احتساب الاستجابة الخاطئة كخطأ تقني**\n\nيتم التوليد مرة أخرى حتى يتم الحصول على النتيجة المطلوبة.\n\n**CH12-F15— تجاهل الاستجابة الجزئية**\n\nحتى إذا تم مقاطعة النظام، يتم حفظ الاستجابة الكاملة التالية فقط.\n\n**CH12-F16— اختيار أفضل استجابة**\n\nمن بين عدة إجابات، يتم الإبلاغ عن الأكثر إيجابية أو الأطول.\n\n**CH12-F17— لقطة شاشة فقط**\n\nيعتبر العرض البصري كافيًا دون الطلب أو المنتج أو الوقت أو البيانات الوصفية.\n\n**CH12-F18— العرض البصري الناجح المقتطع**\n\nالأجزاء غير الصحيحة أو المقيدة تُترك غير مرئية.\n\n**CH12-F19— الالتقاط لا يعرض المُدخل**\n\nلا يمكن إثبات السؤال الذي ينتمي إليه الجواب.\n\n**CH12-F20— اقتطاع نهاية الجواب**\n\nجزء من القيود المادية أو الرفض يصبح غير مرئي.\n\n**CH12-F21— فجوة في العروض المتتالية**\n\nتم فقدان بعض أجزاء الجواب.\n\n**CH12-F22— احتساب نص التعرف الضوئي على الحروف كجواب خام**\n\nأخطاء التعرف تغير الادعاءات المادية.\n\n**CH12-F23— اعتبر فقط أحدث نسخة من الاستجابة الديناميكية كحقيقية**\n\nتم حذف التعرض الأولي للمستخدم.\n\n**CH12-F24— اعتبر تدخل المستخدم كإجابة كاملة**\n\nمخرجات النظام غير مكتملة بسبب تدخل المستخدم.\n\n**CH12-F25— مطابقة غير صحيحة بين صياغة المُدخل والإجابة المنفصلة**\n\nالملفات من دردشات مختلفة مرتبطة بنفس الملاحظة.\n\n**CH12-F26— عبادة التجزئة**\n\nأي ملف يحتوي على تجزئة يعتبر حقيقيًا وأصليًا.\n\n**CH12-F27— تجاهل التحرير قبل التجزئة**\n\nالملفات المقتطعة أو المعدلة تعتبر قانونية بواسطة التجزئة.\n\n**CH12-F28— اعتبار التوقيع صالحًا**\n\nيتم قبول سجل موقع لكنه غير صحيح دون نزاع.\n\n**CH12-F29— التحرير على ملف RAW**\n\nالأدلة الأصلية تتغير بشكل لا رجعة فيه.\n\n**CH12-F30— اعتبار المشتقة المعدلة كدليل خام**\n\nيستخدم النسخة العامة مثل الملف الأصلي.\n\n**CH12-F31— إزالة الخصوصية من أجل الأدلة**\n\nيتم نشر اسم المشارك، وحسابه، والدردشة الخاصة.\n\n**CH12-F32— كشف مشارك من دولة صغيرة**\n\nالوقت والجهاز ومعلومات الخطة تجعل الشخص قابلا لإعادة التعرف عليه.\n\n**CH12-F33— جمع التاريخ الخاص في اللوحة الطبيعية**\n\nالمحادثات غير ذات الصلة تدخل الالتقاط.\n\n**CH12-F34— إلغاء صلاحية أدلة الوصولية**\n\nيتم استبعاد المستخدم الحقيقي لأن رؤية مرئية قياسية لا يمكن إنشاؤها.\n\n**CH12-F35— افتراض أن أداة الالتقاط محايدة**\n\nتغير الأداة سلوك المنتج لكنها غير مختبرة.\n\n**CH12-F36— إخفاء نسخة الالتقاط**\n\nتُعرض نسخ الأداة المختلفة كطريقة قياس واحدة.\n\n**CH12-F37— اعتبار خطأ أداة الالتقاط كخطأ ذكاء اصطناعي**\n\nيتم رفع رد الحذف إلى المنتج.\n\n**CH12-F38— عد سجل واجهة برمجة التطبيقات على شاشة المستخدم**\n\nيصبح واجهة المستخدم الحقيقي غير مرئي.\n\n**CH12-F39— احتساب سجل مقدم الخدمة كدليل مستقل**\n\nيصبح سجل الطرف المقاس قطعة واحدة من الدلال.\n\n**CH12-F40— إخفاء تحديث المنتج**\n\nحالتان نظاميتان داخل الفرع تذوب في درجة واحدة.\n\n**CH12-F41— تجاهل التغييرات إذا لم يتم الإعلان**\n\nلا يتم فحص الانقطاع النظامي المرصود.\n\n**CH12-F42— استبعاد الأحداث الخارجية بناء على النتيجة**\n\nيتم إزالة الردود التي تحتوي على أخبار سلبية؛ يتم الاحتفاظ بالردود التي تحتوي على أخبار إيجابية.\n\n**CH12-F43— ربط صحة الموجة بالنقاط**\n\nالموجات المعيبة ذات الدرجات العالية صالحة، الموجات القوية ذات الدرجات المنخفضة تعتبر مشبوهة.\n\n**CH12-F44— احتساب الإجابة الصحيحة كالتقاط صالح**\n\nيتم التغطية على عيب الدليل بالنجاح الدلالي.\n\n**CH12-F45— احتساب الإجابة الخاطئة كالتقاط غير صالح**\n\nيتم تحويل نتيجة القياس إلى خطأ بيانات.\n\n**CH12-F46— احتساب النص نفسه كدليل للروبوت**\n\nتصبح استجابات الذكاء الاصطناعي الحتمية أو المماثلة مكررة عن طريق الخطأ.\n\n**CH12-F47— قرار تعديل إشارة واحدة**\n\nحجم الملف أو اختلاف الوقت ينشئ استثناء تلقائيًا.\n\n**CH12-F48— إضافة ملاحظة بعد الموجة**\n\nيتم إضافة سجلات جديدة بهدوء للوصول إلى حجم العينة المطلوب.\n\n**CH12-F49— إزالة الملاحظة منخفضة الدرجة بعد الموجة**\n\nيتم تعديل البيان والنتيجة بأثر رجعي.\n\n**CH12-F50— حذف البيان القديم**\n\nيتم تدمير سجل الإصدارات.\n\n**CH12-F51— تصحيح الأدلة الخام**\n\nتم تعديل محتوى الملف لتصحيح التصنيف الخاطئ.\n\n**CH12-F52— رفض حق السحب**\n\nيتم الاحتفاظ بالثبات فوق حقوق الإنسان.\n\n**CH12-F53— احتكار ملكية مغلق للقبض**\n\nيعتبر الأدلة الناتجة عن أداة المؤسس فقط صالحة.\n\n**CH12-F54— عدم نشر مخطط القبض**\n\nلا يمكن لفريق مستقل إنشاء نفس سلسلة الأدلة.\n\n**CH12-F55— اعتبار جذر الموجة كدليل على الواقع**\n\nيتم تقديم جذر Merkle أو التجزئة كما لو كان يثبت دقة المحتوى.\n\n**CH12-F56— ادعاء بـ “1,000 لقطات الشاشة” بدون حزمة أدلة**\n\nيتم استخدام عدد الملفات كما لو كان عدد الملاحظات الصالحة.\n\n## 78. إجراء التدقيق\n\n### الخطوة 1— تحديد غرض البحث للموجة\n\nيتم اختيار النوع الرئيسي، التأكيدي، العرضي، الانجراف، أو إعادة الاختبار.\n\n### الخطوة 2— تثبيت حالة المنتج ونظام الذكاء الاصطناعي\n\nيتصل بإصدار الموجة من سجل نظام الذكاء الاصطناعي في القسم 9.\n\n### الخطوة 3— تثبيت حالات العينة والسكان واللوحة\n\nيتم استخدام السجلات من الأقسام 5–8 والقسم 11.\n\n### الخطوة 4— تثبيت سجل صياغة المُدخل\n\nترتبط إصدارات المُدخل (Prompt) في القسم 10 بموجة القياس.\n\n### الخطوة 5— ضبط نافذة موجة UTC\n\nيتم كتابة بدايات، نهايات، والفترات الإضافية.\n\n### الخطوة 6— إنشاء الفواصل الزمنية الصغيرة\n\nيتم تخصيص المشاركين للفواصل الزمنية بشكل متوازن من حيث المنتج، البلد، واللغة.\n\n### الخطوة 7— تحديد مصدر الوقت\n\nيتم تحديد السجل الخاص بالخادم، الجهاز، والسجلات الموثوقة UTC.\n\n### الخطوة 8— تثبيت قواعد الاتصال الأول وإعادة المحاولة\n\nيتم فصل الحالات التقنية والدلالية.\n\n### الخطوة 9— تحديد طرق الالتقاط\n\nتم تحديد مسارات الويب والهاتف المحمول وإمكانية الوصول ولوحات التحكم الطبيعية.\n\n### الخطوة 10— تحديد هدف NCL\n\nسجّل مستوى الثقة في الالتقاط المطلوب للتحليل الرئيسي.\n\n### الخطوة 11— تثبيت مخطط حزمة الأدلة\n\nتم تعريف الحقول الخاصة بالقائمة والملفات والتجزئة والبيانات الوصفية.\n\n### الخطوة 12— تثبيت قواعد الخصوصية والتنقيح\n\nتم فصل الطبقات الخام والتدقيقية والعامة.\n\n### الخطوة 13— التقاط سيارتك مع الطيار\n\nهل يغير المركبة سلوك المنتج؟ هل السجلات الزمنية والنصية صحيحة؟\n\n### الخطوة 14— فتح سجل الحدث الخارجي\n\nتم إنشاء عملية لمراقبة أحداث المنتج والكيان.\n\n### الخطوة 15— تأكيد تثبيت الموجة\n\n### تُمنح الحالة WS-1 — مُثبَّت.\n\n### الخطوة 16— فتح الفتحات\n\nيسمح للمشاركين بالتقديم فقط في فتحاتهم الخاصة.\n\n### الخطوة 17— تسجيل نتيجة الاتصال الأول\n\nيتم فصل الإجابة، الرفض، الخطأ، أو الحد.\n\n### الخطوة 18— التقاط الإخراج المناسب الأول\n\nيتم الحفاظ على الإجابة الكاملة دون تجديد.\n\n### الخطوة 19— إنشاء الأدلة الخام وبيانات التعريف\n\nيتم تسجيل لقطات الشاشة والنصوص الخام وحالة النظام والطوابع الزمنية.\n\n### الخطوة 20— تنفيذ التجزئة المحلية والتحميل الآمن\n\nتحصل الملفات على سجل سلامة قبل التحميل.\n\n### الخطوة 21— قبول الخادم وإنشاء تجزئة الحزمة\n\nيتم إغلاق سلسلة الأدلة بوقت الخادم ومعرف الحزمة.\n\n### الخطوة 22— مراجعة عمياء لصلاحية الالتقاط\n\nيتم تعيين حالة CV دون معرفة النجاح الدلالي.\n\n### الخطوة 23— تنفيذ مراجعة التكرار والتلاعب\n\nيتم استخدام إشارات متعددة والمراجعة البشرية.\n\n### الخطوة 24— فحص النظام داخل الموجة والأحداث الخارجية\n\nتحديد ما إذا كانت هناك حاجة لموجة فرعية أو حالة مختلطة.\n\n### الخطوة 25— تعيين صحة الموجة\n\nيتم تعيين الحالة بين WH-0 و WH-5.\n\n### الخطوة 26— إنشاء بيان الموجة وجذر السلامة\n\nيتم إصدار قائمة الملاحظات بالإصدار.\n\n### الخطوة 27— نشر بيان الدليل العام\n\nيتم إظهار النطاق والسلامة دون بيانات شخصية.\n\n### الخطوة 28— الموافقة على تقرير إغلاق الموجة\n\nيتم إغلاق الأهداف والوقائع والعيوب والأحداث والتغييرات بموافقة بشرية.\n\n## 79. الدليل الضروري\n\nمعرف الموجة نوع الموجة نسخة البروتوكول نسخة سجل نظام الذكاء الاصطناعي إطار السكان تثبيت العينة تثبيت حالة اللوحة نسخة سجل صياغات المُدخل نسخة الحزمة المرجعية UTC وقت البدء والانتهاء فترة زمنية دقيقة قائمة تعيين المشاركين - الفتحة مصدر الوقت انحرافات ساعة الجهاز أوقات النقل أوقات الاتصال الأولى أوقات الإنجاز أوقات الالتقاط أوقات التجزئة أوقات الرفع أوقات قبول الخادم نتائج الاتصال الأولى أول مخرجات محتوى مناسبة سجلات المحاولات الفنية السجلات الجزئية للردود رفض وحدود الاستخدام الردود الكاملة الخام لقطات الشاشة الكاملة العروض المرئية المتسلسلة تسجيلات الشاشة، إذا وجدت سجلات الاستشهاد والمصدر إعدادات النظام الأدلة أداة الالتقاط والإصدار طريقة الالتقاط مستوى NCL تجزئة الملفات تجزئة الحزمة\n\nالتوقيع الرقمي طابع زمني التحقق من التكرار التحقق من التلاعب قرارات صلاحية الالتقاط ملفات الحجب روابط من الخام إلى المحجوب بيان الخصوصية سجلات السحب أحداث تغيير المنتج سجل الحدث الخارجي تقسيمات الموجة نطاق الفتحة نطاق الدولة واللغة معدلات الأخطاء الفنية معدل صلاحية الالتقاط حالة صحة الموجة جذر سلامة الموجة بيان الأدلة العامة تقرير إغلاق الموجة سجل التغييرات الشخص أو المؤسسة المسؤولة\n\n## 80. قائمة تدقيق التدقيق\n\nهل نوع الموجة والغرض منها واضح؟ هل تم تثبيت منتجات الذكاء الاصطناعي وحالات النظام؟ هل تم تحديد السكان والعينة وإصدارات اللوحة؟ هل تم تثبيت إعداد الطلب قبل النتائج؟ هل نافذة موجة UTC مفتوحة؟ هل تم تعيين الفتحات الصغيرة مسبقًا؟ هل تم توزيع البلدان واللغات بالتساوي عبر الفتحات؟ هل قام المشاركون بتغيير الفتحات بناءً على نتائجهم؟ هل تم تقييم تحميل الوقت المحلي؟ هل هناك ساعات موجة دوارة؟ هل أوقات التقديم والإكمال الإضافية واضحة؟ هل تمت مقارنة ساعة الجهاز بمصدر موثوق UTC؟ هل تم فصل أوقات التقديم والإكمال والتقاط البيانات والرفع؟ هل دخلت الملاحظات خارج الموجة في النتيجة الرئيسية؟ هل تم تسجيل نتيجة الاتصال الأول؟ هل تم تمييز الخطأ التقني عن الرفض؟\n\nهل تم إجراء إعادة محاولة بسبب إجابة غير صحيحة؟ هل تم الاحتفاظ بالمحاولة الأولى في إعادة المحاولة التقنية؟ هل تم حذف الإجابات الجزئية؟ هل المخرج الأول المناسب هو بالفعل المخرج الأول؟ هل تم استخدام 'إعادة التوليد' أو رسالة متابعة؟ هل يظهر الطلب البصري والإجابة بالكامل؟ في الإجابات الطويلة، هل هناك التقاط بدون مسافات؟ هل النص الخام يطابق الشكل البصري؟ إذا تم استخدام التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، هل هناك تحقق بشري؟ هل تم الاحتفاظ بالإصدارات الديناميكية للإجابات؟ هل أوقف المستخدم الإجابة؟ هل الطلب والإجابة مرتبطان بنفس الجلسة؟ هل تم تسجيل أداة الالتقاط والإصدار؟ هل غيرت أداة الالتقاط سلوك المستخدم؟ هل تم إعطاء مستوى NCL؟ هل توجد ملاحظات أدناه NCL-3 في التحليل الرئيسي؟ هل لكل ملف تجزئة؟ هل من الواضح ما الذي لا تثبته التجزئة؟\n\nهل هناك توقيع رقمي أو وقت الخادم؟ هل وقت الالتقاط منفصل عن وقت التحميل؟ هل هناك سبب لتأخر التحميل وسجل سلامة محلي؟ هل تم إجراء الرقابة على الأدلة الخام؟ هل تحتوي المشتقات المعدلة على تجزئات منفصلة؟ هل يكشف البيان العام عن هوية المشارك؟ هل يمكن إعادة التعرف على مستخدم من دولة صغيرة؟ هل تم التقاط المحادثات الخاصة بشكل غير ضروري في اللوحة الطبيعية؟ هل تم توفير مسار بديل للأدلة لمستخدمي الوصول؟ هل كان قرار النسخ المكرر يعتمد فقط على النص نفسه؟ هل يحمل قرار العبث عدة إشارات؟ هل كان مدقق الالتقاط يعرف النتيجة الدلالية؟ هل غطى الجواب الصحيح عيب الأدلة؟ هل تم إبطال الجواب غير الصحيح؟ هل تغير المنتج أثناء الموجة؟\n\nهل تم معالجة تغيير المنتج كحالة تحت موجة أو حالة مختلطة؟ هل تم تسجيل الأحداث الخارجية؟ هل تسببت الأحداث الخارجية في الاستبعاد وفقًا للنتيجة؟ هل حالة صحة الموجة مستقلة عن النتيجة؟ بعد إغلاق الموجة، هل تم إضافة أو إزالة الملاحظات؟ هل تم الاحتفاظ بالبيان القديم وجذر النزاهة؟ كيف تم التعامل مع طلبات سحب المشاركين؟ هل هناك بيان إثبات عام؟ هل هناك مالك يمكن مساءلته بوضوح لتقرير إغلاق الموجة؟\n\n## 81. الاعتراضات والردود\n\n### الاعتراض 1— \"إذا لم يقم جميع المستخدمين بالتقديم في نفس الثانية، فلن يتم تحقيق التزامن الحقيقي.\"\n\nيمكن أن يؤدي تقديم ثانية واحدة إلى إنشاء تأثيرات حمل واتصال وطوابير مصطنعة. يمكن لنظام نافذة قصيرة محددة مسبقًا UTC وفترات دقيقة عشوائية قياس نفس فترة النظام بشكل أكثر موثوقية.\n\n### الاعتراض 2— \"يمكن للمنتج أن يتغير خلال نافذة مدة ساعة واحدة.\"\n\nيمكن أن يتغير. لذلك، هناك حاجة إلى سجلات النظام، وبصمة تكوين، وتتبع تغييرات المنتج. في حالة حدوث تغيير جوهري، يتم فصل الموجة.\n\n### الاعتراض 3— \"لماذا لا يكفي مجرد لقطة شاشة؟\"\n\nلقطة الشاشة:\n\n- الوقت،\n\n- الإخراج الأولي،\n\n- نسخة المُدخل،\n\n- إعداد النظام،\n\n- النسخ\n\nلا تظهر هذه المواضيع دائمًا. هناك حاجة إلى حزمة أدلة كاملة.\n\n### الاعتراض 4— \"أليس من المرهق التحقق من ألف لقطة شاشة واحدة تلو الأخرى؟\"\n\nإنه ثقيل. يمكن استخدام فحوصات السلامة التلقائية، والمراجعة البشرية المستندة إلى العينات، والتحقق المستند إلى المخاطر. يتم فحص السجلات الحرجة أو المشبوهة بمزيد من التفصيل.\n\n### الاعتراض 5— \"إذا كان هناك تجزئة، لماذا لا يمكننا القول إن الملف حقيقي؟\"\n\nتُظهر التجزئة فقط أن الملف ظل كما هو بعد إنشاء التجزئة. إنها لا تُظهر كيف تم إنشاء الملف قبل التجزئة.\n\n### الاعتراض 6— \"إذا كان على المستخدم قص المعلومات الشخصية، فكيف سيتم حماية الملف الخام؟\"\n\nإذا أمكن، يجب ألا يقوم أداة الالتقاط بالتقاط المعلومات الشخصية منذ البداية. وإذا كان ذلك لا مفر منه، يتم الاحتفاظ بالملف الخام في مستودع محدود ومشفر، ويتم الاحتفاظ بنسخة عامة كنسخة معدلة بشكل منفصل.\n\n### الاعتراض 7— \"إذا كانت الاستجابة خاطئة، لماذا لا نحاول مرة أخرى؟\"\n\nلأن الإجابة الخاطئة هي مسألة قياس. إعادة المحاولة تكون فقط في حالة وجود فشل تقني فعلي.\n\n### الاعتراض 8— \"إذا رفض النظام، هل يمكن للمستخدم فعلاً المحاولة مرة أخرى؟\"\n\nصحيح. اللوحة الأولى للتواصل الأولي تحتفظ بالرفض. يمكن لمسار التفاعل الطبيعي المنفصل قياس سلوك متابعة المستخدم.\n\n### الاعتراض 9— \"إذا كان الخطأ التقني يمثل مشكلة في تجربة المستخدم، لماذا نسمح بإعادة المحاولة؟\"\n\nالخطأ الفني يتم الاحتفاظ به نتيجة للاتصال الأول. يمكن إجراء محاولة فنية محددة مسبقًا لفحص المحتوى التمثيلي بشكل إضافي. النتائج الاثنتان لا تحل مكان بعضهما البعض.\n\n### اعتراض 10— \"أليس سجل المزود نفسه هو أقوى دليل؟\"\n\nتقنيًا، يمكن أن يكون قويًا جدًا. المزود هو مالك النظام المقاس. إنه أكثر موثوقية عند استخدامه مع التقاط مستخدم مستقل.\n\n### اعتراض 11— \"هل سيكون NOMOS Capture برنامجًا إلزاميًا NobleJackal؟\"\n\nلا. NOMOS Capture هو بروتوكول أدلة مفتوح. الأدوات المستقلة التي تلبي المخطط المعادل وشروط التكامل يمكن أن تكون متوافقة.\n\n### الاعتراض 12— \"إذا لم نعلن جميع الأدلة، كيف سيتم التحقق المستقل؟\"\n\nيُظهر السجل العام النزاهة والنطاق. يمكن للمراجعين المستقلين المخولين الوصول إلى الأدلة الأولية المحجوبة أو المحدودة. يمكن تصميم الخصوصية والتحقق معًا.\n\n### الاعتراض 13— \"ألن يتعرض العمل كله للفوضى إذا ظهرت أخبار مهمة خلال الموجة؟\"\n\nليس دائمًا. التقرير جزء من بيئة النظام الفعلية. يمكن فصله مع ختم زمني قبل وبعد الحدث. يتم توضيح نطاق التقييم وفقًا لذلك.\n\n### الاعتراض 14— \"أليس من الأسهل تجاهل الإجابات القديمة والمتابعة بالنظام الجديد عندما يتم تحديث المنتج؟\"\n\nالإجابات القديمة حقيقية في تاريخ القياس. لا يمكن حذفها. يجب الحفاظ على حالات النظام القديمة والجديدة كموجات منفصلة أو موجات فرعية.\n\n### اعتراض 15— \"إذا أثر أداة الالتقاط على سلوك المنتج، هل تفشل الطريقة كلها؟\"\n\nلا. يتم قياس تأثير المركبة باستخدام الطيار. إذا لزم الأمر، يتم اختيار مركبة أخف، أو التقاط يدوي، أو طريقة تستخدم تأثير المركبة كعامل منفصل.\n\n### اعتراض 16— \"إذا سحب المشارك بياناته، ألن يتم الإخلال بجذر النزاهة؟\"\n\nيتم إنشاء نسخة جديدة من البيان وجذر جديد. يمكن للسجل القديم الاحتفاظ بتتبع تم سحبه بدون محتوى. ويتم الحفاظ عليه ضمن بنية أدلة حقوق الإنسان.\n\n## الحكم العام للقسم 85\n\nفي نهاية دراسة GEO-1000، قد يكون لديك 30,000 لقطات شاشة. هذا الرقم وحده ليس دليلاً. تحتاج إلى معرفة: في أي موجة تم إنتاجها؟ إلى أي حالة نظام كانت تنتمي؟ هل تم إرسال نفس المُدخل فعليًا؟ هل كان الإخراج الأول؟ هل تم تحديث الاستجابة؟ هل تغير المنتج خلال الموجة؟ متى تم التقاط الملف؟ متى تم إنشاء التجزئة؟ هل تم تكرار معرف المشارك؟ هل تُظهر الصورة البصرية الإجابة بالكامل؟ هل النص الخام يطابق الصورة البصرية؟ إذا تم تعديل الدليل لاحقًا، أين النسخة الأصلية؟ هل تم التحقق من الالتقاط قبل الدرجة الدلالية؟ يمكنك النقر ألف مرة في نفس الثانية. ومع ذلك:\n\n- ساعات الجهاز،\n\n- الاتصالات،\n\n- قوائم الانتظار،\n\n- حالات المنتج\n\nقد يكون مختلفًا. لذلك، التزامن ليس عرضًا تسويقيًا. إنه هيكل زمني محدد مسبقًا. عندما يحصل المستخدم على إجابة خاطئة: قول 'حاول مرة أخرى.' مغري. لكن تلك الإجابة الخاطئة هي الحقيقة التي تحاول قياسها. إذا حذفتها، فلن تصلح النظام. أنت تفسد الأدلة. عندما يواجه المستخدم خطأ اتصال حقيقي، يمكن إجراء إعادة المحاولة التقنية. لكن يجب الاحتفاظ بنتيجة الاتصال الأول. لأن المستخدم واجه الخطأ أولاً. التجزئة ذات قيمة. التوقيع الرقمي ذو قيمة. الطابع الزمني ذو قيمة. لقطة الشاشة ذات قيمة. لا شيء من هذه الأمور بمفردها يحمل الحقيقة الكاملة. الثقة:\n\n- مُدخل,\n\n- الوقت،\n\n- المنتج,\n\n- المستخدم،\n\n- ملف،\n\n- مبادرة،\n\n- التحقق\n\nينشأ من الحفظ المشترك لسلسلته. معيار: إذا قال، \"فقط الدليل الذي يُنتج بواسطة برمجياتي صحيح\"، فإنه يضع مصلحته الخاصة قبل التكرار المستقل. لهذا السبب، NOMOS Capture ليس علامة تجارية للأدوات، بل هو بنية دليل مفتوح. يجب أن تكون الجامعات المستقلة أو الباحثون أو مؤسسات التدقيق قادرة على تطبيق نفس القواعد. لذلك، قانون القياس الثاني عشر لـ NOMOS هو كما يلي:\n\n> التزامن هو قابلية التكرار المرصودة ضمن نفس وقت النظام المحدد، وليس نفس الثانية.\n\nالقانون الثالث عشر هو كما يلي:\n\n> المخرج الأول ليس مسودة يمكن تجديدها حتى يعجب الشخص بالنتيجة.\n\nالقانون الرابع عشر هو كما يلي:\n\n> الهاش يحفظ الدليل؛ إنه لا ينشئ الدليل.\n\nالقانون الخامس عشر هو كما يلي:\n\n> صلاحية الالتقاط ودقة الاستجابة مستقلتان عن بعضهما البعض.\n\nقانونه السادس عشر هو كما يلي:\n\n> يجب أن تجعل سلسلة الأدلة سلامة الملاحظة مرئية، وليس هوية الشخص.\n\nقانونه السابع عشر هو:\n\n> إذا تغير النظام أثناء الموجة، لا يمكنه التصرف كما لو أن تاريخ القياس لم يتغير.\n\nينص قانون القياس الثامن عشر على:\n\n> لا يُكتب شيء على الأدلة الخام؛ يتم تصحيح القرارات من خلال إصدار النسخ.\n\nينص قانون القياس التاسع عشر على:\n\n> طريقة الالتقاط التي لا يمكن تطبيقها بشكل مستقل لا يمكن أن تكون معياراً عالمياً.\n\n## طلب قسم 12 من NOMOS\n\n> لا تقل لي \"طلبنا في نفس الوقت.\" / أَرِني في أي نافذة UTC، في أي فتحة، وفي أي حالة نظام طلبت.\n\n> لا تكدس ألف شخص في نفس الثانية لإنتاج خطأ مصطنع. / وزّع الوقت لكن حافظ على النظام ضمن نفس الموجة.\n\n> لا تخلط الأوقات المحلية مع بعضها البعض. / لا تجعل وقت الجهاز حقيقة مطلقة.\n\n> لا تحفظ نتيجة الاتصال الأول. / احفظ حد الاستخدام، والمحاولات، والخطأ، والتوضيح بشكل منفصل.\n\n> لا تولّد من جديد عندما تحصل على إجابة خاطئة. /那 الإجابة الخاطئة هي سلوكي الحقيقي.\n\n> يمكنك إعادة المحاولة عندما يحدث خطأ فني. / ولكن لا تحذف الخطأ الأول.\n\n> لا تحضر لي لقطة شاشة فقط. / احضر الطلب، الإجابة الكاملة، المنتج، الوقت، الإعداد، سلسلة التداخل، وسلامة الملف.\n\n> لا تقص الجزء الجيد من إجابتك. / اترك النهاية والحدود والخطأ مرئيًا.\n\n> لا تعلن الهاش كحقيقة. / أثبت ما كان قبل الهاش أيضًا.\n\n> لا تقوم بتحرير الملف الخام نفسه. / احفظ الأصلي وأنتج نسخة عامة منفصلة.\n\n> لا تنشر اسم الشخص أو الحساب أو المحادثة الخاصة كدليل.\n\n> لا تجعل المشارك الوحيد في دولة صغيرة قابل للتعرف.\n\n> لا تعلن أداة الالتقاط الخاصة بك محايدة دون اختبار ما إذا كانت قد غيرتني.\n\n> إذا تغيّر النظام في منتصف الموجة، لا تدمج الإجابات القديمة والجديدة كما لو كانت تنتمي إلى منتج واحد.\n\n> إذا غيّره حدث خارجي، سجّل الحدث. / لا تحذف الملاحظة لأنك لم تعجبك النتيجة.\n\n> حافظ على الأدلة ثابتة. / إذا كان القرار خاطئًا، صحّحه بإصدار جديد.\n\n> لا تربط معيار الالتقاط ببرنامج مغلق لشركة واحدة. / دع الآخرين يتمكنون من إنشاء نفس سلسلة الإثبات.\n\n> أولاً، تثبيت الموجة. / ثم وزّع الوقت. / ثم التقط الإخراج الأول. / ثم احسب التجزئة له. / ثم ارفعها بأمان. / ثم تحقق من الالتقاط دون التحقق من دقته. / وفقط بعد ذلك، قرّر ما تقوله إجابتك.\n\n## جملة ختام الفصل\n\n> تصبح الإجابة في GEO-1000 وحدة قياس حقيقية فقط عندما يمكن إظهار تحت أي حالة نظام، وفي أي لحظة، ومن أي مُدخل، وضمن أي سلسلة إثبات ثابتة نشأت.\n\n## النواة المعيارية\n\n> يجب ربط كل ملاحظة GEO-1000 بموجة قياس معلنة مسبقًا ومحددة بالإصدار تحدد: - حالات منتج الذكاء الاصطناعي، - إطارات السكان والعينات، - حالات اللوحة، - إصدارات المُدخلات، - نافذة إرسال UTC، - الفترات الزمنية الدقيقة العشوائية، - مواعيد انتهاء الإكمال والتقاط البيانات، - قواعد إعادة المحاولة التقنية، - مخطط الالتقاط، - إصدارات سجل المرجع، - والملكية الحوكمية. يجب أن يعني التزامن الملاحظة ضمن نافذة حالة نظام UTC المعلنة وبنية الفجوة المعينة. ولا يجوز تقديمه كتزامن مثالي بالميلي ثانية. يجب أن تُحفظ كل ملاحظة، حسب المتاح، مع: - وقت التعيين، - وقت تقديم الطلب، - أول حدث للنظام، - وقت إتمام الاستجابة، - وقت الالتقاط، - وقت إنشاء التجزئة، - وقت التحميل، - ووقت قبول الخادم. يجب أن تظل نتيجة الاتصال الأول مرئية. يمكن استخدام إعادة المحاولة التقنية فقط في ظل ظروف فشل البنية التحتية المعلنة مسبقًا ويجب أن تحتفظ بكل محاولة سابقة. يجب عدم إعادة توليد المخرجات غير الصحيحة أو غير المواتية أو المرفوضة أو غير المقتبسة أو المختصرة أو الحرجة، أو استبدالها، أو استبعادها لمجرد محتواها. يجب أن يحتفظ حزمة الأدلة NOMOS بصياغة المُدخل المخصصة والمرسلة بدقة، والاستجابة الخام الكاملة، والأدلة البصرية الكاملة، وبيانات حالة النظام، وسجل المحاولات، ودليل الوقت، وهاشات الملفات، وهاش الحزمة، وإصدار أداة الالتقاط، وحالة الخصوصية، وقرار صلاحية الالتقاط المموه. لا يجوز تمثيل لقطة الشاشة أو الهاش أو التوقيع الرقمي أو سجل المزود أو الطابع الزمني بشكل فردي كدليل كامل على صحة الملاحظة. يجب أن تظل الأدلة الخام غير قابلة للتغيير أو قابلة للإضافة فقط. يجب أن تخلق عمليات الحذف أو التصحيحات أو السحوبات أو الاستثناءات أو تغييرات التحكيم نسخًا مرتبطة وتحافظ على السجل السابق حيثما كان ذلك مسموحًا أخلاقيًا وقانونيًا. يجب تسجيل تغييرات منتجات الذكاء الاصطناعي المادية أو الأحداث الخارجية خلال الموجة زمنياً ومعالجتها عبر الموجات الفرعية، النمذجة الصريحة، إعادة التشغيل، أو تحذيرات الحالة المختلطة. يجب أن يتم تقرير صلاحية الالتقاط بشكل مستقل عن الصحة الدلالية. يجب أن تدعم بيانات جرد الأدلة العامة التحقق دون كشف هوية المشارك أو بيانات الاعتماد الخاصة به أو سجلات المحادثة الخاصة أو الموقع الدقيق بشكل غير ضروري. يجب أن يكون الامتثال لالتقاط NOMOS قابلاً للتنفيذ من خلال أنظمة الأدلة المفتوحة والمعادلة ويجب ألا يعتمد حصريًا على أداة مملوكة يتحكم بها مؤسس المعيار. يجب إصدار نسخ تتبعية لكل موجة، وحزمة من الأدلة، وقرار الالتقاط، ومراجعة المظاهر، وسجل النزاهة، ويجب أن يكون قابلاً للنسب إلى إنسان أو منظمة مسؤولة.","character_count":71671,"record_sha256":"57e062cc13614ea2475d3e6e2692be33cb12bff514179150bf5a950e9ec21ebe"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-ar-chapter-13","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"ar","language_name":"Arabic","direction":"rtl","record_type":"chapter","sequence":15,"chapter_number":13,"item_number":null,"title":"حزمة الحقائق المتحقَّق منها عن الكيان","subtitle":"حزمة الحقائق المتحقَّق منها عن الكيان","canonical_url":"https://noblejackal.com/ar/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22041753","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22041753","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K10","K11","K12"],"source_word_count":11921,"source_document_sha256":"a851520c99cda8b6b395216ec7468472c98216f38ab18e61fede32ccf3c80dda","structured_json":"{\"number\":13,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH13\",\"title\":\"حزمة الحقائق المتحقَّق منها عن الكيان\",\"subtitle\":\"حزمة الحقائق المتحقَّق منها عن الكيان\",\"sourceFile\":\"13.cü bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"64B3AC4DCB22A03896E7154103C3B7E326ECFC09EB4A754FE96CAD9BA32DD2AA\",\"sourceWordCount\":11921,\"sourceIds\":[\"K10\",\"K11\",\"K12\"],\"machine\":{\"chapter\":13,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH13\",\"title\":\"حزمة الحقائق المتحقَّق منها عن الكيان\",\"subtitle\":\"حزمة الحقائق المتحقَّق منها عن الكيان\",\"sourceIds\":[\"K10\",\"K11\",\"K12\"],\"normativeRuleId\":\"NOMOS-AUDIT-CH13-R01\",\"normativeRuleEnglish\":\"Before semantic adjudication begins, every GEO-1000 audit MUST lock a versioned Verified Entity Truth Pack for the audited entity, prompt scope, jurisdictions, products, languages, and reference time. The Truth Pack MUST contain, as applicable: - canonical entity identity, - atomic reference claims, - Official Representation Records, - supporting evidence, - counter-evidence, - source-lineage and evidence-family records, - scope and jurisdiction qualifiers, - validity and publication times, - public and restricted access classes, - unknown and unresolved registers, - appeal and change records, - and an integrity manifest. An Official Representation Record MUST NOT be treated as independently verified reality merely because it is official. A first-party source MAY be authoritative for claims under the entity's direct control, while remaining non-independent for comparative, performance, leadership, or external-validation claims. Different URLs, publications, translations, syndications, or AI summaries MUST NOT be counted as independent evidence when they derive from the same root source. Every evidence object MUST state which atomic claim it supports, qualifies, contradicts, outdates, or contextualises. The absence of located evidence MUST NOT automatically be represented as proof that a claim is false. Open-world and closed-world evidence conditions MUST remain distinct. Quantitative claims MUST retain numerator, denominator, period, unit, inclusion and exclusion rules, source data, and calculation method. Customer, partner, license, certification, membership, award, legal, performance, and superiority claims MUST preserve their exact entity, relationship, scope, jurisdiction, time, and evidence status. Publicly discoverable evidence, restricted audit evidence, and non-public evidence MUST remain separately classified. A claim MAY be factually verified through restricted evidence without being publicly retrievable by a consumer AI product. Factual verification and public discoverability MUST remain distinct. Truth Pack claims MUST NOT be added, removed, broadened, narrowed, or reclassified after AI responses are observed unless a new Truth Pack version is created and prior records are preserved. A response claim not covered by the locked Truth Pack MUST trigger a reference-gap process rather than automatic failure or automatic acceptance. Unknown, unsupported, unresolved, contradicted, historical, expired, scope-limited, and restrictedly verified states MUST remain separately visible. The audited entity MAY submit evidence, corrections, and appeals, but MUST NOT act as the sole adjudicator of its own claims. AI systems MAY assist with extraction, normalisation, lineage detection, and contradiction discovery, but MUST NOT serve as the sole final authority for claim truth status. Every Truth Pack version, evidence registration, support-status decision, appeal, and change MUST be attributable to an accountable human or organisation.\",\"normativeRuleSourceTurkish\":\"Semantik hakemlik başlamadan önce her GEO-1000 denetimi; denetlenen varlık, prompt kapsamı, ülkeler, ürünler, diller ve referans zamanı için sürümlü bir Doğrulanmış Varlık Gerçeklik Paketi kilitlemelidir. Paket kanonik varlık kimliğini, atomik referans iddialarını, Resmî Temsil Kayıtlarını, destekleyen kanıtı, karşı kanıtı, kaynak soyunu, kapsam ve zaman sınırlarını, erişim sınıflarını, bilinmeyenleri, itirazları ve bütünlük manifestini taşımalıdır. Resmî beyan yalnız resmî olduğu için bağımsız doğrulanmış gerçeklik sayılamaz. Farklı URL’ler aynı kök kaynaktan türemişse bağımsız kanıtlar olarak sayılamaz.\",\"machineBlocksEnglish\":[{\"blockId\":\"CH13-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"92. MACHINE-READABLE TRUTH PACK RECORD\",\"sourceParagraph\":2450},{\"blockId\":\"CH13-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":2451},{\"blockId\":\"CH13-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2452},{\"blockId\":\"CH13-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2453},{\"blockId\":\"CH13-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimId\\\": \\\"NGC-SYNTH-ASTERON-25-COUNTRIES-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2454},{\"blockId\":\"CH13-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subjectEntityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2455},{\"blockId\":\"CH13-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimType\\\": \\\"CT-05\\\",\",\"sourceParagraph\":2456},{\"blockId\":\"CH13-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"predicate\\\": \\\"operatesInCountryCount\\\",\",\"sourceParagraph\":2457},{\"blockId\":\"CH13-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"value\\\": 25,\",\"sourceParagraph\":2458},{\"blockId\":\"CH13-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportStatus\\\": \\\"VS-U\\\",\",\"sourceParagraph\":2459},{\"blockId\":\"CH13-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeStatus\\\": \\\"SC-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2460},{\"blockId\":\"CH13-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timeStatus\\\": \\\"TS-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2461},{\"blockId\":\"CH13-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"officialRepresentationStatus\\\": \\\"OFFICIAL_CURRENT\\\",\",\"sourceParagraph\":2462},{\"blockId\":\"CH13-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicDiscoverability\\\": \\\"PUBLICLY_DISCOVERABLE\\\",\",\"sourceParagraph\":2463},{\"blockId\":\"CH13-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceLinks\\\": [\",\"sourceParagraph\":2464},{\"blockId\":\"CH13-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2465},{\"blockId\":\"CH13-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceId\\\": \\\"NGEV-SYNTH-WEB-025\\\",\",\"sourceParagraph\":2466},{\"blockId\":\"CH13-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relationship\\\": \\\"SUPPORTS\\\"\",\"sourceParagraph\":2467},{\"blockId\":\"CH13-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2468},{\"blockId\":\"CH13-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2469},{\"blockId\":\"CH13-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceId\\\": \\\"NGEV-SYNTH-OPS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2470},{\"blockId\":\"CH13-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relationship\\\": \\\"QUALIFIES\\\"\",\"sourceParagraph\":2471},{\"blockId\":\"CH13-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2472},{\"blockId\":\"CH13-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2473},{\"blockId\":\"CH13-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"uncertainty\\\": \\\"The term operates is not defined consistently.\\\"\",\"sourceParagraph\":2474},{\"blockId\":\"CH13-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2475},{\"blockId\":\"CH13-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2476},{\"blockId\":\"CH13-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidence\\\": [\",\"sourceParagraph\":2477},{\"blockId\":\"CH13-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2478},{\"blockId\":\"CH13-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceId\\\": \\\"NGEV-SYNTH-WEB-025\\\",\",\"sourceParagraph\":2479},{\"blockId\":\"CH13-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceRole\\\": \\\"SR-01\\\",\",\"sourceParagraph\":2480},{\"blockId\":\"CH13-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"title\\\": \\\"Asteron Global Presence Page\\\",\",\"sourceParagraph\":2481},{\"blockId\":\"CH13-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceControl\\\": \\\"AUDITED_ENTITY_CONTROLLED\\\",\",\"sourceParagraph\":2482},{\"blockId\":\"CH13-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"authorityForClaim\\\": \\\"OFFICIAL_SELF_REPRESENTATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2483},{\"blockId\":\"CH13-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independence\\\": \\\"NOT_INDEPENDENT\\\",\",\"sourceParagraph\":2484},{\"blockId\":\"CH13-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publishedAt\\\": \\\"2026-01-10\\\",\",\"sourceParagraph\":2485},{\"blockId\":\"CH13-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"capturedAt\\\": \\\"2026-08-30T14:00:00Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2486},{\"blockId\":\"CH13-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accessClass\\\": \\\"EA-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2487},{\"blockId\":\"CH13-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lineageFamilyId\\\": \\\"EVIDENCE-FAMILY-ASTERON-SELF-CLAIM-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2488},{\"blockId\":\"CH13-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityHash\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-WEB-025\\\"\",\"sourceParagraph\":2489},{\"blockId\":\"CH13-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2490},{\"blockId\":\"CH13-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2491},{\"blockId\":\"CH13-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceId\\\": \\\"NGEV-SYNTH-OPS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2492},{\"blockId\":\"CH13-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceRole\\\": \\\"SR-02\\\",\",\"sourceParagraph\":2493},{\"blockId\":\"CH13-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"title\\\": \\\"Verified Active Operations Register\\\",\",\"sourceParagraph\":2494},{\"blockId\":\"CH13-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceControl\\\": \\\"AUDITED_ENTITY_CONTROLLED\\\",\",\"sourceParagraph\":2495},{\"blockId\":\"CH13-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"authorityForClaim\\\": \\\"DIRECT_OPERATIONAL_RECORD\\\",\",\"sourceParagraph\":2496},{\"blockId\":\"CH13-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independence\\\": \\\"NOT_INDEPENDENT\\\",\",\"sourceParagraph\":2497},{\"blockId\":\"CH13-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"capturedAt\\\": \\\"2026-08-29T10:00:00Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2498},{\"blockId\":\"CH13-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accessClass\\\": \\\"EA-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2499},{\"blockId\":\"CH13-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityHash\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-OPS-001\\\"\",\"sourceParagraph\":2500},{\"blockId\":\"CH13-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2501},{\"blockId\":\"CH13-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2502},{\"blockId\":\"CH13-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceId\\\": \\\"NGEV-SYNTH-CONTRACTS-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2503},{\"blockId\":\"CH13-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceRole\\\": \\\"SR-04\\\",\",\"sourceParagraph\":2504},{\"blockId\":\"CH13-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"title\\\": \\\"Country Contract Corroboration Set\\\",\",\"sourceParagraph\":2505},{\"blockId\":\"CH13-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceControl\\\": \\\"MULTI_PARTY\\\",\",\"sourceParagraph\":2506},{\"blockId\":\"CH13-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"authorityForClaim\\\": \\\"CONTRACTUAL_CORROBORATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2507},{\"blockId\":\"CH13-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independence\\\": \\\"PARTIALLY_INDEPENDENT\\\",\",\"sourceParagraph\":2508},{\"blockId\":\"CH13-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"capturedAt\\\": \\\"2026-08-29T11:00:00Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2509},{\"blockId\":\"CH13-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accessClass\\\": \\\"EA-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2510},{\"blockId\":\"CH13-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityHash\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-CONTRACTS-002\\\"\",\"sourceParagraph\":2511},{\"blockId\":\"CH13-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2512},{\"blockId\":\"CH13-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2513},{\"blockId\":\"CH13-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unknowns\\\": [\",\"sourceParagraph\":2514},{\"blockId\":\"CH13-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2515},{\"blockId\":\"CH13-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unknownId\\\": \\\"NGU-SYNTH-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2516},{\"blockId\":\"CH13-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"type\\\": \\\"UNKNOWN_SCOPE\\\",\",\"sourceParagraph\":2517},{\"blockId\":\"CH13-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relatedClaimId\\\": \\\"NGC-SYNTH-ASTERON-25-COUNTRIES-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2518},{\"blockId\":\"CH13-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"description\\\": \\\"The official term operates is not defined.\\\"\",\"sourceParagraph\":2519},{\"blockId\":\"CH13-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2520},{\"blockId\":\"CH13-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2521},{\"blockId\":\"CH13-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governance\\\": {\",\"sourceParagraph\":2522},{\"blockId\":\"CH13-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimLedgerOwnerRole\\\": \\\"TRUTH_PACK_EDITOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2523},{\"blockId\":\"CH13-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceRegistrarRole\\\": \\\"EVIDENCE_REGISTRAR\\\",\",\"sourceParagraph\":2524},{\"blockId\":\"CH13-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"counterEvidenceReviewerRole\\\": \\\"COUNTER_EVIDENCE_REVIEWER\\\",\",\"sourceParagraph\":2525},{\"blockId\":\"CH13-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"finalApproverRole\\\": \\\"ACCOUNTABLE_HUMAN_TRUTH_PACK_APPROVER\\\",\",\"sourceParagraph\":2526},{\"blockId\":\"CH13-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedBeforeSemanticReview\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2527},{\"blockId\":\"CH13-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedAt\\\": \\\"2026-08-31T18:00:00Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2528},{\"blockId\":\"CH13-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2529},{\"blockId\":\"CH13-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrity\\\": {\",\"sourceParagraph\":2530},{\"blockId\":\"CH13-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"manifestHash\\\": \\\"SYNTHETIC-TRUTH-PACK-MANIFEST-HASH\\\",\",\"sourceParagraph\":2531},{\"blockId\":\"CH13-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"previousVersion\\\": null\",\"sourceParagraph\":2532},{\"blockId\":\"CH13-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2533},{\"blockId\":\"CH13-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2534},{\"blockId\":\"CH13-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2535},{\"blockId\":\"CH13-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"93. MACHINE-READABLE CLAIM–EVIDENCE RECORD\",\"sourceParagraph\":2537},{\"blockId\":\"CH13-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":2538},{\"blockId\":\"CH13-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2539},{\"blockId\":\"CH13-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2540},{\"blockId\":\"CH13-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2541},{\"blockId\":\"CH13-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimEvidenceRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":2542},{\"blockId\":\"CH13-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimId\\\": \\\"NGC-SYNTH-ASTERON-SUCCESS-003\\\",\",\"sourceParagraph\":2543},{\"blockId\":\"CH13-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subjectEntityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2544},{\"blockId\":\"CH13-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimType\\\": \\\"CT-08\\\",\",\"sourceParagraph\":2545},{\"blockId\":\"CH13-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"atomicClaim\\\": {\",\"sourceParagraph\":2546},{\"blockId\":\"CH13-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"predicate\\\": \\\"projectSuccessRate\\\",\",\"sourceParagraph\":2547},{\"blockId\":\"CH13-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"value\\\": 0.98,\",\"sourceParagraph\":2548},{\"blockId\":\"CH13-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unit\\\": \\\"PROPORTION\\\",\",\"sourceParagraph\":2549},{\"blockId\":\"CH13-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"population\\\": \\\"ALL_PROJECTS\\\",\",\"sourceParagraph\":2550},{\"blockId\":\"CH13-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"period\\\": \\\"UNSPECIFIED\\\"\",\"sourceParagraph\":2551},{\"blockId\":\"CH13-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2552},{\"blockId\":\"CH13-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"officialRepresentation\\\": {\",\"sourceParagraph\":2553},{\"blockId\":\"CH13-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"OFFICIAL_CURRENT\\\",\",\"sourceParagraph\":2554},{\"blockId\":\"CH13-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceEvidenceId\\\": \\\"NGEV-SYNTH-WEB-SUCCESS-003\\\"\",\"sourceParagraph\":2555},{\"blockId\":\"CH13-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2556},{\"blockId\":\"CH13-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verification\\\": {\",\"sourceParagraph\":2557},{\"blockId\":\"CH13-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportStatus\\\": \\\"VS-U\\\",\",\"sourceParagraph\":2558},{\"blockId\":\"CH13-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeStatus\\\": \\\"SC-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2559},{\"blockId\":\"CH13-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timeStatus\\\": \\\"TS-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2560},{\"blockId\":\"CH13-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reasonCodes\\\": [\",\"sourceParagraph\":2561},{\"blockId\":\"CH13-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"DENOMINATOR_UNDEFINED\\\",\",\"sourceParagraph\":2562},{\"blockId\":\"CH13-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SUCCESS_CRITERION_UNDEFINED\\\",\",\"sourceParagraph\":2563},{\"blockId\":\"CH13-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PERIOD_UNDEFINED\\\",\",\"sourceParagraph\":2564},{\"blockId\":\"CH13-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SELECTED_CASES_ONLY\\\"\",\"sourceParagraph\":2565},{\"blockId\":\"CH13-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":2566},{\"blockId\":\"CH13-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2567},{\"blockId\":\"CH13-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportingEvidence\\\": [\",\"sourceParagraph\":2568},{\"blockId\":\"CH13-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2569},{\"blockId\":\"CH13-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceId\\\": \\\"NGEV-SYNTH-CASESET-049\\\",\",\"sourceParagraph\":2570},{\"blockId\":\"CH13-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relationship\\\": \\\"PARTIALLY_SUPPORTS\\\",\",\"sourceParagraph\":2571},{\"blockId\":\"CH13-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"notes\\\": \\\"Forty-nine positive case records.\\\"\",\"sourceParagraph\":2572},{\"blockId\":\"CH13-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2573},{\"blockId\":\"CH13-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2574},{\"blockId\":\"CH13-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"counterEvidence\\\": [\",\"sourceParagraph\":2575},{\"blockId\":\"CH13-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2576},{\"blockId\":\"CH13-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceId\\\": \\\"NGEV-SYNTH-FAILED-CASE-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2577},{\"blockId\":\"CH13-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relationship\\\": \\\"QUALIFIES\\\",\",\"sourceParagraph\":2578},{\"blockId\":\"CH13-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"notes\\\": \\\"One known unsuccessful project; full project universe unavailable.\\\"\",\"sourceParagraph\":2579},{\"blockId\":\"CH13-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2580},{\"blockId\":\"CH13-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2581},{\"blockId\":\"CH13-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publiclyDiscoverable\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2582},{\"blockId\":\"CH13-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"preferredEpistemicForm\\\": \\\"The company states a 98% success rate, but the denominator, period, and success definition have not been independently verified.\\\",\",\"sourceParagraph\":2583},{\"blockId\":\"CH13-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"prohibitedForm\\\": \\\"The company has a verified 98% success rate.\\\",\",\"sourceParagraph\":2584},{\"blockId\":\"CH13-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"appealStatus\\\": \\\"APPEAL_OPEN\\\"\",\"sourceParagraph\":2585},{\"blockId\":\"CH13-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2586},{\"blockId\":\"CH13-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2587},{\"blockId\":\"CH13-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"These records:\",\"sourceParagraph\":2588},{\"blockId\":\"CH13-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"real company,\",\"sourceParagraph\":2589},{\"blockId\":\"CH13-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"real customer,\",\"sourceParagraph\":2590},{\"blockId\":\"CH13-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"real performance\",\"sourceParagraph\":2591},{\"blockId\":\"CH13-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"is not data.\",\"sourceParagraph\":2592},{\"blockId\":\"CH13-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"It is a synthetic machine representation of the Truth Pack architecture.\",\"sourceParagraph\":2593},{\"blockId\":\"CH13-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MACHINE-READABLE RULE OF SECTION 94\",\"sourceParagraph\":2595},{\"blockId\":\"CH13-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH13-R01\",\"sourceParagraph\":2596},{\"blockId\":\"CH13-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Before semantic adjudication begins, every GEO-1000 audit MUST lock a\",\"sourceParagraph\":2598},{\"blockId\":\"CH13-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"versioned Verified Entity Truth Pack for the audited entity, prompt scope,\",\"sourceParagraph\":2599},{\"blockId\":\"CH13-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"jurisdictions, products, languages, and reference time.\",\"sourceParagraph\":2600},{\"blockId\":\"CH13-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The Truth Pack MUST contain, as applicable:\",\"sourceParagraph\":2602},{\"blockId\":\"CH13-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- canonical entity identity,\",\"sourceParagraph\":2604},{\"blockId\":\"CH13-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- atomic reference claims,\",\"sourceParagraph\":2605},{\"blockId\":\"CH13-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Official Representation Records,\",\"sourceParagraph\":2606},{\"blockId\":\"CH13-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- supporting evidence,\",\"sourceParagraph\":2607},{\"blockId\":\"CH13-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- counter-evidence,\",\"sourceParagraph\":2608},{\"blockId\":\"CH13-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- source-lineage and evidence-family records,\",\"sourceParagraph\":2609},{\"blockId\":\"CH13-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- scope and jurisdiction qualifiers,\",\"sourceParagraph\":2610},{\"blockId\":\"CH13-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- validity and publication times,\",\"sourceParagraph\":2611},{\"blockId\":\"CH13-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- public and restricted access classes,\",\"sourceParagraph\":2612},{\"blockId\":\"CH13-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- unknown and unresolved registers,\",\"sourceParagraph\":2613},{\"blockId\":\"CH13-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- appeal and change records,\",\"sourceParagraph\":2614},{\"blockId\":\"CH13-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and an integrity manifest.\",\"sourceParagraph\":2615},{\"blockId\":\"CH13-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"An Official Representation Record MUST NOT be treated as independently\",\"sourceParagraph\":2617},{\"blockId\":\"CH13-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"verified reality merely because it is official.\",\"sourceParagraph\":2618},{\"blockId\":\"CH13-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A first-party source MAY be authoritative for claims under the entity's\",\"sourceParagraph\":2620},{\"blockId\":\"CH13-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"direct control, while remaining non-independent for comparative,\",\"sourceParagraph\":2621},{\"blockId\":\"CH13-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"performance, leadership, or external-validation claims.\",\"sourceParagraph\":2622},{\"blockId\":\"CH13-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Different URLs, publications, translations, syndications, or AI summaries\",\"sourceParagraph\":2624},{\"blockId\":\"CH13-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MUST NOT be counted as independent evidence when they derive from the\",\"sourceParagraph\":2625},{\"blockId\":\"CH13-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"same root source.\",\"sourceParagraph\":2626},{\"blockId\":\"CH13-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every evidence object MUST state which atomic claim it supports,\",\"sourceParagraph\":2628},{\"blockId\":\"CH13-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"qualifies, contradicts, outdates, or contextualises.\",\"sourceParagraph\":2629},{\"blockId\":\"CH13-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The absence of located evidence MUST NOT automatically be represented as\",\"sourceParagraph\":2631},{\"blockId\":\"CH13-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"proof that a claim is false. Open-world and closed-world evidence\",\"sourceParagraph\":2632},{\"blockId\":\"CH13-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"conditions MUST remain distinct.\",\"sourceParagraph\":2633},{\"blockId\":\"CH13-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Quantitative claims MUST retain numerator, denominator, period, unit,\",\"sourceParagraph\":2635},{\"blockId\":\"CH13-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"inclusion and exclusion rules, source data, and calculation method.\",\"sourceParagraph\":2636},{\"blockId\":\"CH13-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Customer, partner, license, certification, membership, award, legal,\",\"sourceParagraph\":2638},{\"blockId\":\"CH13-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"performance, and superiority claims MUST preserve their exact entity,\",\"sourceParagraph\":2639},{\"blockId\":\"CH13-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"relationship, scope, jurisdiction, time, and evidence status.\",\"sourceParagraph\":2640},{\"blockId\":\"CH13-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Publicly discoverable evidence, restricted audit evidence, and\",\"sourceParagraph\":2642},{\"blockId\":\"CH13-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"non-public evidence MUST remain separately classified.\",\"sourceParagraph\":2643},{\"blockId\":\"CH13-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A claim MAY be factually verified through restricted evidence without\",\"sourceParagraph\":2645},{\"blockId\":\"CH13-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"being publicly retrievable by a consumer AI product. Factual verification\",\"sourceParagraph\":2646},{\"blockId\":\"CH13-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"and public discoverability MUST remain distinct.\",\"sourceParagraph\":2647},{\"blockId\":\"CH13-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Truth Pack claims MUST NOT be added, removed, broadened, narrowed, or\",\"sourceParagraph\":2649},{\"blockId\":\"CH13-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"reclassified after AI responses are observed unless a new Truth Pack\",\"sourceParagraph\":2650},{\"blockId\":\"CH13-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"version is created and prior records are preserved.\",\"sourceParagraph\":2651},{\"blockId\":\"CH13-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A response claim not covered by the locked Truth Pack MUST trigger a\",\"sourceParagraph\":2653},{\"blockId\":\"CH13-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"reference-gap process rather than automatic failure or automatic\",\"sourceParagraph\":2654},{\"blockId\":\"CH13-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"acceptance.\",\"sourceParagraph\":2655},{\"blockId\":\"CH13-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Unknown, unsupported, unresolved, contradicted, historical, expired,\",\"sourceParagraph\":2657},{\"blockId\":\"CH13-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"scope-limited, and restrictedly verified states MUST remain separately\",\"sourceParagraph\":2658},{\"blockId\":\"CH13-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"visible.\",\"sourceParagraph\":2659},{\"blockId\":\"CH13-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The audited entity MAY submit evidence, corrections, and appeals, but\",\"sourceParagraph\":2661},{\"blockId\":\"CH13-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MUST NOT act as the sole adjudicator of its own claims.\",\"sourceParagraph\":2662},{\"blockId\":\"CH13-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"AI systems MAY assist with extraction, normalisation, lineage detection,\",\"sourceParagraph\":2664},{\"blockId\":\"CH13-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"and contradiction discovery, but MUST NOT serve as the sole final\",\"sourceParagraph\":2665},{\"blockId\":\"CH13-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"authority for claim truth status.\",\"sourceParagraph\":2666},{\"blockId\":\"CH13-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every Truth Pack version, evidence registration, support-status decision,\",\"sourceParagraph\":2668},{\"blockId\":\"CH13-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"appeal, and change MUST be attributable to an accountable human or\",\"sourceParagraph\":2669},{\"blockId\":\"CH13-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"organisation.\",\"sourceParagraph\":2670},{\"blockId\":\"CH13-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Normative Turkish equivalent:\",\"sourceParagraph\":2671},{\"blockId\":\"CH13-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Before semantic adjudication begins, each GEO-1000 audit must lock a versioned Verified Entity Truth Pack for the audited entity, prompt scope, countries, products, languages, and reference time. The package must contain the canonical entity identity, atomic reference claims, Official Representation Records, supporting evidence, counter-evidence, source lineage, scope and time limits, access classes, unknowns, objections, and an integrity manifest. An official statement cannot be considered independently verified reality just because it is official. Different URLs derived from the same root source cannot be counted as independent evidence.\",\"sourceParagraph\":2672}],\"normativeRuleLocalized\":\"قبل بدء التحكيم الدلالي، يجب على كل تدقيق GEO-1000 تثبيت إصدار من حزمة الحقائق المتحقَّق منها عن الكيان، يغطي الكيان الخاضع للتدقيق ونطاق المُدخل والاختصاصات القضائية والمنتجات واللغات والوقت المرجعي. ويجب أن تتضمن الحزمة، بحسب الاقتضاء: - الهوية المرجعية للكيان، - الادعاءات المرجعية الذرية، - سجلات التمثيل الرسمي، - الأدلة المؤيدة، - الأدلة المضادة، - سجلات منشأ المصادر وعائلات الأدلة، - محددات النطاق والاختصاص، - أوقات الصلاحية والنشر، - فئات الوصول العام والمقيد، - سجلات الحالات المجهولة وغير المحسومة، - سجلات الاستئناف والتغيير، - وبيان التكامل. ولا يجوز اعتبار سجل التمثيل الرسمي حقيقة خضعت لتحقق مستقل لمجرد أنه سجل رسمي. ويجوز اعتبار المصدر الصادر عن الكيان نفسه مرجعًا مخولًا للادعاءات الواقعة تحت سيطرته المباشرة، لكنه يظل غير مستقل بالنسبة إلى ادعاءات المقارنة أو الأداء أو الريادة أو التحقق الخارجي. ولا يجوز عد عناوين URL أو المنشورات أو الترجمات أو عمليات إعادة النشر أو ملخصات الذكاء الاصطناعي المختلفة أدلة مستقلة إذا كانت مشتقة من المصدر الجذري نفسه. ويجب أن يبين كل عنصر دليل الادعاء الذري الذي يؤيده أو يقيده أو يناقضه أو يجعله متقادمًا أو يضعه في سياقه. ولا يجوز تقديم عدم العثور على دليل تلقائيًا بوصفه دليلًا على كذب الادعاء. ويجب إبقاء شروط الأدلة في العالم المفتوح منفصلة عن شروطها في العالم المغلق. ويجب أن تحتفظ الادعاءات الكمية بالبسط والمقام والفترة والوحدة وقواعد الإدراج والاستبعاد والبيانات المصدرية وطريقة الحساب. كما يجب أن تحافظ الادعاءات المتعلقة بالعملاء والشركاء والتراخيص والشهادات والعضويات والجوائز والوضع القانوني والأداء والتفوق على الكيان والعلاقة والنطاق والاختصاص والزمن وحالة الأدلة بدقة. ويجب تصنيف الأدلة المتاحة للعامة وأدلة التدقيق المقيدة والأدلة غير العامة بصورة منفصلة. فقد يُتحقق من ادعاء واقعيًا من خلال دليل مقيد من دون أن يكون قابلًا للاسترجاع علنًا بواسطة منتج ذكاء اصطناعي موجه للمستهلك. ولذلك يجب الفصل بين التحقق الواقعي وقابلية الاكتشاف العامة. ولا يجوز إضافة ادعاءات الحزمة أو حذفها أو توسيعها أو تضييقها أو إعادة تصنيفها بعد رصد استجابات الذكاء الاصطناعي، إلا بإنشاء إصدار جديد من الحزمة وحفظ السجلات السابقة. وإذا ورد في الاستجابة ادعاء لا تغطيه الحزمة المثبّتة، فيجب تفعيل مسار لفجوة مرجعية بدل الحكم التلقائي بالإخفاق أو القبول. ويجب إبقاء حالات UNKNOWN وغير المدعوم وغير المحسوم والمتناقض والتاريخي والمنتهي الصلاحية والمحدود النطاق والمتحقق منه بصورة مقيدة ظاهرة بصورة منفصلة. ويجوز للكيان الخاضع للتدقيق تقديم الأدلة والتصحيحات والاستئنافات، لكنه لا يجوز أن يكون الحكم الوحيد في ادعاءاته. ويجوز لأنظمة الذكاء الاصطناعي المساعدة في الاستخراج والتطبيع وكشف المنشأ واكتشاف التناقضات، لكنها لا يجوز أن تكون السلطة النهائية الوحيدة في تقرير الحالة الواقعية للادعاء. ويجب أن يُنسب كل إصدار من الحزمة وكل تسجيل لدليل وقرار بشأن حالة الدعم واستئناف وتغيير إلى شخص أو منظمة مسؤولة.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH13-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"92. سجل حزمة الحقيقة القابل للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":2450,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":2451,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2452,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2453,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimId\\\": \\\"NGC-SYNTH-ASTERON-25-COUNTRIES-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2454,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subjectEntityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2455,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimType\\\": \\\"CT-05\\\",\",\"sourceParagraph\":2456,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الشرط\\\": \\\"operatesInCountryCount\\\",\",\"sourceParagraph\":2457,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"القيمة\\\": 25,\",\"sourceParagraph\":2458,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportStatus\\\": \\\"VS-U\\\",\",\"sourceParagraph\":2459,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeStatus\\\": \\\"SC-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2460,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timeStatus\\\": \\\"TS-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2461,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"officialRepresentationStatus\\\": \\\"مُوَاجَه_رَسْمِي\\\",\",\"sourceParagraph\":2462,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicDiscoverability\\\": \\\"قابل_اكتشافه_عامة\\\",\",\"sourceParagraph\":2463,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceLinks\\\": [\",\"sourceParagraph\":2464,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2465,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceId\\\": \\\"NGEV-SYNTH-WEB-025\\\",\",\"sourceParagraph\":2466,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relationship\\\": \\\"يدعم\\\",\",\"sourceParagraph\":2467,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2468,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2469,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceId\\\": \\\"NGEV-SYNTH-OPS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2470,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relationship\\\": \\\"يؤهل\\\"\",\"sourceParagraph\":2471,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2472,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2473,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"عدم اليقين\\\": \\\"المصطلح 'يمارس' غير معرف بشكل متسق.\\\"\",\"sourceParagraph\":2474,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2475,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2476,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الأدلة\\\": [\",\"sourceParagraph\":2477,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2478,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceId\\\": \\\"NGEV-SYNTH-WEB-025\\\",\",\"sourceParagraph\":2479,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceRole\\\": \\\"SR-01\\\"،\",\"sourceParagraph\":2480,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"العنوان\\\": \\\"صفحة الحضور العالمي لأسترون\\\"،\",\"sourceParagraph\":2481,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceControl\\\": \\\"الكيان المُراقب تحت التدقيق\\\"،\",\"sourceParagraph\":2482,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"authorityForClaim\\\": \\\"الإفصاح الرسمي عن النفس\\\"،\",\"sourceParagraph\":2483,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الاستقلالية\\\": \\\"غير مستقل\\\"،\",\"sourceParagraph\":2484,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publishedAt\\\": \\\"2026-01-10\\\",\",\"sourceParagraph\":2485,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"capturedAt\\\": \\\"2026-08-30 T1 4:00:00 Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2486,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accessClass\\\": \\\"EA-1\\\"،\",\"sourceParagraph\":2487,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lineageFamilyId\\\": \\\"أدلة-عائلة-أسترون-ادعاءات-النفس-001\\\"،\",\"sourceParagraph\":2488,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityHash\\\": \\\"هاش-اصطناعي-الويب-025\\\"\",\"sourceParagraph\":2489,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2490,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2491,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceId\\\": \\\"NGEV-SYNTH-OPS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2492,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceRole\\\": \\\"SR-02\\\"،\",\"sourceParagraph\":2493,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"العنوان\\\": \\\"سجل العمليات النشطة المُحقق فيها\\\"\",\"sourceParagraph\":2494,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceControl\\\": \\\"الكيان المُراقب تحت التدقيق\\\"،\",\"sourceParagraph\":2495,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"authorityForClaim\\\": \\\"سجل العمليات المباشر\\\",\",\"sourceParagraph\":2496,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الاستقلالية\\\": \\\"غير مستقل\\\"،\",\"sourceParagraph\":2497,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"capturedAt\\\": \\\"2026-08-29 T1 0:00:00 Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2498,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accessClass\\\": \\\"EA-3\\\"،\",\"sourceParagraph\":2499,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityHash\\\": \\\"عمليات التجزئة التركيبية-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2500,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2501,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2502,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceId\\\": \\\"العقود التركيبية NGEV-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2503,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceRole\\\": \\\"SR-04\\\"،\",\"sourceParagraph\":2504,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"title\\\": \\\"مجموعة توثيق عقود الدول\\\",\",\"sourceParagraph\":2505,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceControl\\\": \\\"متعدد الأطراف\\\",\",\"sourceParagraph\":2506,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"authorityForClaim\\\": \\\"توثيق تعاقدي\\\",\",\"sourceParagraph\":2507,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independence\\\": \\\"مستقل جزئياً\\\",\",\"sourceParagraph\":2508,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"capturedAt\\\": \\\"2026-08-29 T1 1:00:00 Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2509,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accessClass\\\": \\\"EA-4\\\"،\",\"sourceParagraph\":2510,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityHash\\\": \\\"عقود التجزئة التركيبية-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2511,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2512,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2513,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unknowns\\\": [\",\"sourceParagraph\":2514,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2515,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unknownId\\\": \\\"NGU-SYNTH-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2516,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"type\\\": \\\"نطاق غير معروف\\\",\",\"sourceParagraph\":2517,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relatedClaimId\\\": \\\"NGC-SYNTH-ASTERON-25-COUNTRIES-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2518,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"description\\\": \\\"المصطلح الرسمي للعمليات غير معرف.\\\"\",\"sourceParagraph\":2519,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2520,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2521,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحوكمة\\\": {\",\"sourceParagraph\":2522,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimLedgerOwnerRole\\\": \\\"محرر حزمة الحقيقة\\\",\",\"sourceParagraph\":2523,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceRegistrarRole\\\": \\\"مسجل الأدلة\\\",\",\"sourceParagraph\":2524,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"counterEvidenceReviewerRole\\\": \\\"COUNTER_EVIDENCE_REVIEWER\\\",\",\"sourceParagraph\":2525,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"finalApproverRole\\\": \\\"المعالج البشري المسؤول عن اعتماد حزمة الحقيقة\\\",\",\"sourceParagraph\":2526,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedBeforeSemanticReview\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2527,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedAt\\\": \\\"2026-08-31 T1 8:00:00 Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2528,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2529,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"النزاهة\\\": {\",\"sourceParagraph\":2530,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"manifestHash\\\": \\\"هاش محدث لحزمة الحقيقة الاصطناعية\\\",\",\"sourceParagraph\":2531,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"previousVersion\\\": null\",\"sourceParagraph\":2532,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2533,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2534,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2535,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"93. سجل البيانات القابلة للقراءة آليًا للادعاءات–الأدلة\",\"sourceParagraph\":2537,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":2538,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2539,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2540,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2541,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimEvidenceRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":2542,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimId\\\": \\\"NGC-SYNTH-ASTERON-نجاح-003\\\",\",\"sourceParagraph\":2543,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subjectEntityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2544,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimType\\\": \\\"CT-08\\\",\",\"sourceParagraph\":2545,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"atomicClaim\\\": {\",\"sourceParagraph\":2546,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الشرط\\\": \\\"projectSuccessRate\\\",\",\"sourceParagraph\":2547,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"القيمة\\\": 0.98,\",\"sourceParagraph\":2548,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unit\\\": \\\"نسبة\\\",\",\"sourceParagraph\":2549,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"population\\\": \\\"جميع المشاريع\\\",\",\"sourceParagraph\":2550,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"period\\\": \\\"غير محدد\\\"\",\"sourceParagraph\":2551,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2552,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"officialRepresentation\\\": {\",\"sourceParagraph\":2553,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحالة\\\": \\\"رسمي-حالي\\\",\",\"sourceParagraph\":2554,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceEvidenceId\\\": \\\"NGEV-SYNTH-WEB-SUCCESS-003\\\"\",\"sourceParagraph\":2555,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2556,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"التحقق\\\": {\",\"sourceParagraph\":2557,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportStatus\\\": \\\"VS-U\\\",\",\"sourceParagraph\":2558,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeStatus\\\": \\\"SC-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2559,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timeStatus\\\": \\\"TS-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2560,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reasonCodes\\\": [\",\"sourceParagraph\":2561,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المقام غير محدد\\\",\",\"sourceParagraph\":2562,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"معيار النجاح غير محدد\\\",\",\"sourceParagraph\":2563,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الفترة غير محددة\\\",\",\"sourceParagraph\":2564,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحالات المحددة فقط\\\"\",\"sourceParagraph\":2565,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":2566,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2567,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportingEvidence\\\": [\",\"sourceParagraph\":2568,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2569,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceId\\\": \\\"NGEV-SYNTH-CASESET-049\\\",\",\"sourceParagraph\":2570,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"العلاقة\\\": \\\"يدعم جزئيًا\\\",\",\"sourceParagraph\":2571,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ملاحظات\\\": \\\"تسعة وأربعون سجل حالة إيجابية.\\\"\",\"sourceParagraph\":2572,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2573,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2574,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"counterEvidence\\\": [\",\"sourceParagraph\":2575,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2576,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceId\\\": \\\"NGEV-SYNTH-FAILED-CASE-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2577,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"العلاقة\\\": \\\"يستوفي الشروط\\\",\",\"sourceParagraph\":2578,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ملاحظات\\\": \\\"مشروع واحد معروف بالفشل؛ الكون الكامل للمشاريع غير متاح.\\\"\",\"sourceParagraph\":2579,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2580,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2581,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publiclyDiscoverable\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2582,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"preferredEpistemicForm\\\": \\\"تذكر الشركة نسبة نجاح 98%، ولكن المقام والفترة وتعريف النجاح لم يتم التحقق منها بشكل مستقل.\\\",\",\"sourceParagraph\":2583,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"prohibitedForm\\\": \\\"لدى الشركة معدل نجاح 98% تم التحقق منه.\\\",\",\"sourceParagraph\":2584,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"appealStatus\\\": \\\"APPEAL_OPEN\\\"\",\"sourceParagraph\":2585,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2586,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2587,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"هذه السجلات:\",\"sourceParagraph\":2588,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"شركة حقيقية,\",\"sourceParagraph\":2589,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"عميل حقيقي,\",\"sourceParagraph\":2590,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"أداء حقيقي\",\"sourceParagraph\":2591,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ليس بيانات.\",\"sourceParagraph\":2592,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"إنها تمثيل آلي اصطناعي لهندسة Truth Pack.\",\"sourceParagraph\":2593,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قاعدة قابلة للقراءة آليًا للقسم 94\",\"sourceParagraph\":2595,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معرّف القاعدة: NOMOS-تَدقيق-CH13-R01\",\"sourceParagraph\":2596,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قبل أن تبدأ التحكيم الدلالي، يجب على كل تدقيق GEO-1000 أن يتثبيت\",\"sourceParagraph\":2598,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"حزمة الحقائق المتحقَّق منها عن الكيان ذو الإصدار للكيان الذي تم تدقيقه، ونطاق التعليمات.\",\"sourceParagraph\":2599,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الولايات القضائية، المنتجات، اللغات، والوقت المرجعي.\",\"sourceParagraph\":2600,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يحتوي حزمة الحقيقة، حسب الاقتضاء، على:\",\"sourceParagraph\":2602,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- هوية الكيان القانونية,\",\"sourceParagraph\":2604,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- ادعاءات المرجع الذري,\",\"sourceParagraph\":2605,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- سجلات التمثيل الرسمي،\",\"sourceParagraph\":2606,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الأدلة الداعمة,\",\"sourceParagraph\":2607,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الأدلة المضادة,\",\"sourceParagraph\":2608,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- سلسلة الأنساب وسجلات عائلة الأدلة,\",\"sourceParagraph\":2609,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- محددات النطاق والاختصاص,\",\"sourceParagraph\":2610,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- صلاحية وأوقات النشر,\",\"sourceParagraph\":2611,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الفئات ذات الوصول العام والمقيد\",\"sourceParagraph\":2612,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- سجلات غير معروفة وغير محلولة,\",\"sourceParagraph\":2613,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الاستئناف وتغيير السجلات,\",\"sourceParagraph\":2614,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- وبيان النزاهة.\",\"sourceParagraph\":2615,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يجب التعامل مع سجل التمثيل الرسمي على أنه مستقل\",\"sourceParagraph\":2617,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الواقع المؤكد لمجرد كونه رسميًا.\",\"sourceParagraph\":2618,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قد يكون المصدر الأصلي موثوقًا للادعاءات بموجب الكيان\",\"sourceParagraph\":2620,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"السيطرة المباشرة، مع البقاء غير مستقل للمقارنة،\",\"sourceParagraph\":2621,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الأداء أو القيادة أو الادعاءات التي تتعلق بالتقدير الخارجي.\",\"sourceParagraph\":2622,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"روابط مختلفة، منشورات، ترجمات، نشرات مشتركة، أو ملخصات الذكاء الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":2624,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ألا يُحتسب كدليل مستقل عندما يكون مستخرجاً من\",\"sourceParagraph\":2625,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"نفس المصدر الجذري.\",\"sourceParagraph\":2626,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يذكر كل دليل أي ادعاء ذري يدعمها.\",\"sourceParagraph\":2628,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يؤهل، ينقض، يقدّم على قديم، أو يضع في سياق.\",\"sourceParagraph\":2629,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يجب أن يُمثّل غياب الأدلة الموجودة تلقائيًا على أنه\",\"sourceParagraph\":2631,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"دليل على أن الادعاء زائف. أدلة العالم المفتوح والعالم المغلق\",\"sourceParagraph\":2632,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تظل الشروط متميزة.\",\"sourceParagraph\":2633,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تحتفظ الادعاءات الكمية بالبسط والمقام والفترة والوحدة\",\"sourceParagraph\":2635,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قواعد الإدراج والاستبعاد، البيانات المصدر، وطريقة الحساب.\",\"sourceParagraph\":2636,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الزبون، الشريك، الترخيص، الشهادة، العضوية، الجائزة، القانونية،\",\"sourceParagraph\":2638,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تحافظ الادعاءات المتعلقة بالأداء والتفوق على كيانها الدقيق\",\"sourceParagraph\":2639,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"العلاقة والنطاق والاختصاص والوقت وحالة الأدلة.\",\"sourceParagraph\":2640,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الأدلة القابلة للاكتشاف بشكل عام، والأدلة المحدودة في التدقيق، و\",\"sourceParagraph\":2642,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تظل الأدلة غير العامة مصنفة بشكل منفصل.\",\"sourceParagraph\":2643,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يمكن التحقق من صحة الادعاء ماديًا من خلال أدلة محدودة بدون\",\"sourceParagraph\":2645,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قابل للاسترجاع علنًا بواسطة منتج ذكاء اصطناعي للمستهلك. التحقق من الحقائق\",\"sourceParagraph\":2646,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ويجب أن تظل إمكانية الاكتشاف العامة مميزة.\",\"sourceParagraph\":2647,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب عدم إضافة أو إزالة أو توسيع أو تضييق ادعاءات حزمة الحقيقة، أو\",\"sourceParagraph\":2649,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يعاد تصنيفه بعد مراقبة ردود الذكاء الاصطناعي إلا إذا كان هناك حزمة حقائق جديدة\",\"sourceParagraph\":2650,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يتم إنشاء نسخة ويتم الاحتفاظ بالسجلات السابقة.\",\"sourceParagraph\":2651,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يؤدي أي طلب رد غير مشمول في حزمة الحقيقة المثبّتة إلى\",\"sourceParagraph\":2653,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"عملية فجوة المرجع بدلاً من الفشل التلقائي أو التلقائي\",\"sourceParagraph\":2654,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"القبول.\",\"sourceParagraph\":2655,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مجهول، غير مدعوم، غير محلول، متناقض، تاريخي، منتهي الصلاحية،\",\"sourceParagraph\":2657,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تظل الحالات محدودة النطاق والمتحقق منها بشكل مقيد منفصلة\",\"sourceParagraph\":2658,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مرئية.\",\"sourceParagraph\":2659,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجوز للجهة التي تم تدقيقها تقديم الأدلة والتصحيحات والطعون، ولكن\",\"sourceParagraph\":2661,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ألا يتصرف كالحكم الوحيد لادعاءاته الخاصة.\",\"sourceParagraph\":2662,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قد تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي في الاستخراج، والتطبيع، واكتشاف النسبية,\",\"sourceParagraph\":2664,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"واكتشاف التناقض، لكن يجب ألا يكون هو الوحيد النهائي\",\"sourceParagraph\":2665,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"السلطة على حالة صحة الادعاء.\",\"sourceParagraph\":2666,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"كل إصدار من حزمة الحقيقة، تسجيل الأدلة، قرار حالة الدعم،\",\"sourceParagraph\":2668,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الاستئناف، والتغيير يجب أن يكون منسوبًا إلى شخص بشري مسؤول أو\",\"sourceParagraph\":2669,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"منظمة.\",\"sourceParagraph\":2670,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المكافئ التركي المعياري:\",\"sourceParagraph\":2671,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قبل أن يبدأ التحكيم الدلالي، يجب على كل تدقيق GEO-1000 أن يتثبيت إصداراً من حزمة الحقائق المتحقَّق منها عن الكيان للكيان الذي يتم تدقيقه، ونطاق الطلب، والدول، والمنتجات، واللغات، وزمن المرجع. يجب أن تحتوي الحزمة على هوية الكيان الرسمية، والادعاءات المرجعية الذرية، وسجلات التمثيل الرسمي، والأدلة الداعمة، و الأدلة المضادة، وأصل المصدر، ونطاق وقيود الزمن، وفئات الوصول، والمجهولات، والاعتراضات، وبيان النزاهة. لا يمكن اعتبار بيان رسمي حقيقة تم التحقق منها بشكل مستقل لمجرد أنه رسمي. لا يمكن احتساب عناوين URL مختلفة مشتقة من نفس المصدر الجذر كأدلة مستقلة.\",\"sourceParagraph\":2672,\"language\":\"ar\"}]}}","text":"## حد الفصل\n\nالفصول الاثنا عشر الأولى أرست سلسلة التجارب: الاستجابة الواحدة ليست درجة GEO؛ التمثيل هو توزيع عبر المستخدمين ومنتجات الذكاء الاصطناعي؛ يجب حل الكيان الذي يتم تدقيقه قبل ملاحظة النتائج؛ يجب أن يبقى التمثيل الرسمي وواقع الكيان المستند إلى الأدلة منفصلين؛ يجب تحديد السكان المستهدفين، العينة، البلدان واللغات؛ يجب اختيار المشاركين بشكل مستقل عن النتائج؛ يجب ربط كل نسخة من منتجات الذكاء الاصطناعي بسجل يحتوي على جميع التكوينات المادية؛ يجب أن تحافظ صياغات المُدخل على نفس النية عبر اللغات؛ يجب أن تظل لوحات المستخدمين المضبوطة والطبيعية منفصلة؛ ويجب الحفاظ على كل ملاحظة ضمن موجة متزامنة وسلسلة الأدلة Capture NOMOS. يجب على المدقق الآن الإجابة على سؤاله المركزي:\n\n> وفقًا لأي سجل مرجعي سنحدد ما إذا كانت استجابة الذكاء الاصطناعي الملتقطة صحيحة، أو خاطئة، أو غير مكتملة، أو قديمة، أو غير مدعومة، أو خارج النطاق؟\n\nقسم 4 أنشأ مفهوميًا طبقتين منفصلتين من الواقع:\n\n- طبقة التمثيل الرسمي التي تُظهر ما يقوله الكيان عن نفسه\n\n- طبقة واقع الكيان المُحقق التي تُظهر إلى أي مدى تسمح الأدلة الموجودة بالتصريحات\n\nيقوم هذا القسم بتحويل الطبقة الثانية إلى كائن تدقيق تشغيلي. اسم هذا الكائن هو:\n\n#### حزمة الحقائق المتحقَّق منها عن الكيان\n\nالمصطلح الإنجليزي الكنسي:\n\n#### حزمة الحقائق المتحقَّق منها عن الكيان\n\nيكمل هذا الكائن التشغيلي الحلقة الثالثة في هيكلية الكتابين الأولين: يحدد GEO Framework المعيار؛ يحدد 99 الأخطاء في GEO أنماط انتهاكها؛ ويقيس نظام التدقيق ويثبت تلك الانتهاكات. يجب أن يحمل كل تحكم قابل للتدقيق النموذج أو المنتج، التاريخ، الدولة، اللغة، مجموعة الاستعلامات، عدد التكرارات وسجل القياس. ضمن تلك السلسلة، حزمة الحقيقة هي:\n\n#### \"ماذا قالت الذكاء الاصطناعي؟\"\n\nمع السؤال:\n\n#### \"ما الدليل الذي سمح لها بقول هذا؟\"\n\nهو النظام المرجعي بينهما. هذا القسم:\n\n- ما هي حزمة الحقيقة وما هي ليست,\n\n- كيف تُحوّل الادعاءات إلى سجلات واقع ذرية,\n\n- أنواع المصادر والأدلة،\n\n- أدوار المصادر من الطرف الأول والرسمية والمستقلة والتشغيلية والمستخدمة،\n\n- الأدلة المضادة\n\n- سلالة المصدر ووهم الاستقلالية،\n\n- كفاية الأدلة،\n\n- القيود الزمنية والدولية ونطاقية،\n\n- المزاعم في العالم المفتوح والمغلق،\n\n- التمييز بين \"لم يتم العثور على دليل\" و\"مُثبت خطأه\"،\n\n- الأداء الكمي والادعاءات المتعلقة بالعملاء والشركاء والترخيص والشهادات والتفوق،\n\n- الإصدار والتثبيت المسبق لموجة Truth Pack،\n\n- طبقات الأدلة العامة والمقيدة،\n\n- عمليات الاعتراض والتصحيح والاعتراض على الرأي،\n\n- حزمة الحقيقة القابلة للقراءة آليًا\n\nيحدد. هذا الفصل لم يتطرق بعد إلى:\n\n- جميع تفاصيل التحكيم لتقسيم استجابات الذكاء الاصطناعي إلى ادعاءات ذرية،\n\n- اتفاقية المقيمين،\n\n- عتبة انتقال الاستجابة،\n\n- بوابات الأخطاء الحرجة،\n\n- لا يحدد صيغ الدرجات النهائية NOMOS\n\nلا تُنهى نهائيًا. هذه هي موضوعات الأقسام التالية. السؤال الرئيسي في الفصل 13 هو:\n\n> كيفية إنشاء حزمة الحقيقة حول كيان ستقوم بتقييم استجابات الذكاء الاصطناعي، مثبّتة قبل النتيجة، تحمل كل من الأدلة و الأدلة المضادة معًا، مع حدود واضحة للوقت والنطاق؟\n\n## NOMOS التحدي\n\nالجملة على موقع شركتك هي: «نحن نعمل في 25 دول». يخبر منتج الذكاء الاصطناعي المستخدم بنفس الجملة: «تعمل الشركة في 25 دول». هل نقل الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح الموقع الرسمي؟ نعم. هل تم التحقق من هذا الادعاء فعليًا؟ لا نعرف بعد. ترسل لك الشركة جدولاً.\n\nيحتوي الجدول على أسماء 25 دولة. ومع ذلك، لم يتم توضيح الأعمدة: فبعضها يحتوي على زوار الموقع فقط. بعضها يحتوي على عملاء سابقين. بعضها يحتوي على موزعين مستقلين. بعضها يحتوي على فعاليات نظمت لمرة واحدة. في تسع دول، هناك فعليًا تقديم خدمة نشطة. فقط في ثلاث دول يوجد كيان قانوني محلي.\n\nماذا يعني 'أن يعمل'؟ هل يعني وجود عميل؟ تأسيس شركة محلية؟ القدرة على تقديم الخدمات عن بُعد؟ التسليم من خلال شريك؟ أم أن الموقع الإلكتروني متاح من ذلك البلد؟ الموضوع والفعل ونطاق الادعاء غير محددين.\n\nلذلك، على الرغم من وجود رقم، إلا أنه لا يوجد واقع يمكن التحقق منه بعد. الآن فكر في ادعاء آخر: '98% من مشاريعنا ناجحة.' لديك 49 من عروض المشاريع الناجحة. لا توجد ملفات لمشاريع فاشلة. كم عدد المشاريع التي اكتملت إجمالاً؟ بناءً على أي معايير يتم تعريف النجاح؟ التسليم في الوقت المحدد؟ قبول العميل؟\n\nالنتيجة التجارية؟ الجدوى التقنية؟ رضا العملاء؟ ما هي الفترة؟ الثلاثة أشهر الأخيرة؟ كامل تاريخ الشركة؟ مشاريع مختارة فقط؟ بدون معرفة المقام، لا يمكن إثبات نسبة 98. الآن هناك هذه الجملة على موقع شركة أخرى: \"نحن الرائدون عالميًا.\" تتكرر هذه الجملة بواسطة:\n\n- مدونة الشركة،\n\n- بيان صحفي للشركة،\n\n- عشرون موقعًا إخباريًا تنسخ نفس البيان الصحفي،\n\n- خمسة حسابات مستخدمين وهمية أنشأتها الشركة،\n\n- ثلاثة نصوص مُولَّدة بالذكاء الاصطناعي تلخص هذه المحتويات\n\nهناك ثلاثون رابطًا مختلفًا. هل هناك ثلاثون إثباتًا مستقلاً؟ لا. قد يكون إعلان واحد عن النفس قد تكرر على العديد من السطوح المشتقة.\n\nهذا هو بالضبط التلاعب الذي تم تحديده في المجلد السابق: النصوص المخفية، والمستخدمون المُختلقون، والتعليقات المكتوبة من نفس الشخص والمنشورة عبر نطاقات مختلفة تُعاد إلى النظام كما لو كانت أدلة مستقلة. الآن فكر في الحالة المعاكسة. الموقع الرسمي للشركة يوضح، 'نحن نقدم الخدمات فقط في تركيا.'\n\nومع ذلك، بدأت الشركة عملية موثقة في ألمانيا قبل شهرين. العقود والفواتير والسجلات الرسمية تدعم هذه الحقيقة، على الرغم من أن الموقع الإلكتروني لم يتم تحديثه. يرد الذكاء الاصطناعي: 'توفر الشركة خدمات في تركيا وألمانيا.' يختلف الرد عن الموقع الرسمي، ولكنه قد يكون أقرب إلى الواقع المادي.\n\nالآن، ضع في اعتبارك حالة أكثر حساسية. على موقع مؤسسة رعاية صحية مكتوب: 'مركز مرخص.' في السجل، مؤسسة أخرى تحمل اسمًا مشابهًا لديها ترخيص. يقوم الذكاء الاصطناعي بدمج الكيانين ويوجه الترخيص إلى المؤسسة الخطأ. تلاحظ الشركة هذا الخطأ لكنها لا تصححه لأنه يصب في مصلحتهم.\n\nينطبق هنا الحكم الصريح للكتاب الثاني: الخطأ الذي يكون في صالح الشخص لا يزال خطأً. لتقييم رد الذكاء الاصطناعي، نحتاج ليس فقط إلى قائمة بالجمل الصحيحة، ولكن أيضًا إلى البنية التالية: عن من هو البيان؟ ما هو الادعاء بالضبط؟ في أي فترة زمنية يكون ساريًا؟ في أي دولة؟ لأي منتج أو خدمة؟\n\nهل المصدر يدعم الادعاء فعلاً؟ من يتحكم بالمصدر؟ هل تقول المصادر الأخرى الشيء نفسه، أم أنها تنسخ من نفس المصدر الأصلي؟ هل هناك الأدلة المضادة؟ هل الادعاء عبارة عن إعلان رسمي ذاتي فقط؟ هل الدليل عام أم خاص؟\n\nفي وقت قياس الذكاء الاصطناعي، هل كانت هناك إمكانية للوصول إلى هذه الأدلة؟ هل النتيجة مؤكدة، محدودة، مثيرة للجدل، أم غير معروفة؟ الحكم الأول لهذا القسم هو:\n\n> المصدر وحده ليس الحقيقة.\n\nينص حكمه الثاني على:\n\n> لا يمكن التحقق من صحة الادعاء دون تحديد موضوعه ونطاقه وزمنه وعبء الإثبات.\n\nتنص الفقرة الثالثة منه على:\n\n> اختلاف عناوين URL لا يعني وجود أدلة مستقلة مختلفة.\n\nتنص المادة الرابعة على:\n\n> غياب الأدلة ليس دليلاً تلقائيًا على أن الادعاء خاطئ.\n\nتنص أحكامه الخامسة على:\n\n> الواقع الذي تم التحقق منه ليس حقيقة مطلقة وغير قابلة للتغيير؛ إنه حكم مستنتج يستند إلى الأدلة المتاحة ضمن زمن وسياق محددين.\n\nينص الحكم السادس على:\n\n> لا يمكن كتابة حزمة الحقيقة استنادًا إلى إجابة الذكاء الاصطناعي. يتم تقييم إجابة الذكاء الاصطناعي مقابل حزمة الحقيقة المؤمنة مسبقًا.\n\n## 1. غرض الفصل\n\nالغرض من هذا القسم هو تحويل الادعاءات المادية حول الكيان الخاضع للتدقيق إلى حزمة مرجعية مرتبطة بالأدلة و الأدلة المضادة، مع حدود واضحة للزمن والنطاق، دون تحويلها إلى قالب إجابة. يقوم القسم بتطبيع الفروقات التالية:\n\n- الادعاء الرسمي مقابل الواقع المؤكد\n\n- المصدر مقابل الدليل\n\n- الأدلة مقابل دعم الادعاء\n\n- سجل الطرف الأول مقابل التحقق المستقل\n\n- مصدر مستقل ومصدر مخوّل بالموضوع\n\n- اسم نطاق مختلف وجذر دليل مختلف\n\n- عدد المصادر والعائلة المستقلة للأدلة\n\n- الأدلة المباشرة والأدلة المستخلصة\n\n- الأدلة الداعمة والأدلة المضادة\n\n- غياب الادعاء وزيف الادعاء\n\n- ادعاء العالم المفتوح وسجل العالم المغلق\n\n- الواقع الحالي والواقع التاريخي\n\n- الزمن الذي يكون فيه الواقع صالحًا والزمن الذي نُشر فيه المصدر\n\n- الأدلة العامة والأدلة المحدودة\n\n- الأدلة المتاحة للذكاء الاصطناعي والأدلة المفتوحة فقط للمراجع\n\n- الادعاء المثبت والادعاء القابل للاكتشاف علنًا\n\n- الواقع المباشر والنتيجة المستخلصة المحسوبة\n\n- البيانات الخام ونسبة الأداء\n\n- البسط والمقام\n\n- العميل والعميل المحتمل\n\n- الشريك والعميل\n\n- العضوية والاعتماد\n\n- الرخصة وعلاقة العلامة التجارية\n\n- الشهادة والامتثال المؤسسي الكامل\n\n- الادعاء والرأي\n\n- الرأي والميزة النسبية\n\n- الشكوى والانتهاك المؤكد\n\n- التحقيق والجريمة أو المسؤولية المؤكدة\n\n- السجل القديم والسجل التاريخي غير الصحيح\n\n- استجابة الذكاء الاصطناعي غير الصحيحة مع فقدان حزمة الحقيقة\n\n- خطل المرجع وخطل النظام\n\n- نزاهة حزمة الحقيقة وجميع الادعاءات إيجابية\n\n- سرية الأدلة وغياب الأدلة\n\n- حق الكيان في الرد والتحقق الذاتي\n\n- الموافقة البشرية وعدم خطأ الإنسان\n\n- مساعدة الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي باعتباره السلطة النهائية للحقيقة\n\nفي نهاية هذا القسم، يجب أن يكون كل تدقيق قادراً على الإجابة على هذه الأسئلة:\n\n> ما الادعاءات المادية التي تحتويها حزمة الحقيقة؟\n\n> أي كيان أو دولة أو منتج أو زمن ينتمي إليه كل ادعاء؟\n\n> ما الأدلة التي تدعمه، وما المحدوديات أو ما يدحضه؟\n\n> هل المصادر مستقلة حقًا، أم أنها مستمدة من نفس المصدر الأصلي؟\n\n> هل يمكن التحقق من الادعاء علنًا؟\n\n> هل الأدلة متاحة فقط تحت وصول المراجع المحدود؟\n\n> هل كان بإمكان الذكاء الاصطناعي الوصول إلى هذه الأدلة في وقت القياس؟\n\n> هل الادعاء مؤكد، جزئي، تاريخي، مثير للجدل، أم غير معروف؟\n\n> هل كانت حزمة الحقيقة مثبّتة قبل رؤية ردود الذكاء الاصطناعي؟\n\n## 2. الأحكام المعيارية المركزية\n\nيجب على كل تدقيق GEO-1000 تثبيت ادعاءات المرجع المادي حول الكيان الذي يتم تدقيقه، جنبًا إلى جنب مع الأدلة الداعمة، الأدلة المضادة، أصول المصدر، فئة الوصول، النطاق، الاختصاص القضائي، فترة الصلاحية، وحالة عدم اليقين، في حزمة الحقائق المتحقَّق منها عن الكيان مُرقم قبل تقييم استجابات الذكاء الاصطناعي دلاليًا. حزمة الحقيقة:\n\n- الملف التعريفي التمهيدي المكتوب ذاتيًا للكيان\n\n- عرض مبيعات يجمع الأدلة الإيجابية فقط،\n\n- نص رأي المدقق،\n\n- الاستجابة المثالية المطلوبة من الذكاء الاصطناعي،\n\n- الواقع المطلق عن العالم بأسره،\n\n- مستودع مرجعي يتكون فقط من قائمة بروابط URL\n\nإنه ليس كذلك. حزمة الحقيقة:\n\n> إنها حزمة مرجعية للتدقيق تُظهر تحت أي أدلة يمكن دعم الادعاءات المادية في استجابات الذكاء الاصطناعي أو تقييدها أو دحضها أو تركها مجهولة.\n\n## 3. حد كلمة “الحقيقة”\n\nكلمة “الحقيقة” في حزمة الحقيقة لا تحمل الادعاء: “هذه الحزمة تعرف كل الحقائق المطلقة عن الكيان.” المعنى الأكثر دقة هو:\n\n> سجل واقعي يعتمد على الأدلة يوضح، ضمن التاريخ المحدد والنطاق وكتلة الأدلة، إلى أي مدى يتم دعم الأحكام المادية.\n\nحزمة الحقيقة:\n\n- قابلة للتغيير مع الأدلة الجديدة،\n\n- يمكن الطعن عليها،\n\n- يمكن تضييق نطاقها،\n\n- يمكن تصحيحها إذا ثبت خطؤها،\n\nيمكن أن تترك بعض الادعاءات مجهولة. سلطة حزمة الحقيقة:\n\n- كلمة \"الحقيقة\" لا تنشأ من،\n\n- الاسم NobleJackal،\n\n- صوت NOMOS،\n\n- مؤلف الكتاب\n\nإنها تنشأ من ما يلي:\n\n- هيكل ادعاء واضح،\n\n- أدلة مناسبة.\n\n- الأدلة المضادة\n\n- سلالة المصادر،\n\n- الوقت،\n\n- الحدود،\n\n- ذات معنى مع\n\n- مراجعة مستقلة،\n\nالمسؤولية البشرية القابلة للمحاسبة.\n\n## 4. ما هو حزمة الحقائق المتحقَّق منها عن الكيان؟\n\nحزمة الحقائق المتحقَّق منها عن الكيان هو حزمة تدقيق ذات إصدار تجمع السجلات الواقعية المادية لكيان محدد ضمن تاريخ ونطاق محددين، والأدلة الداعمة والمعارضة المتعلقة بها، وحالات المصادر، والمجالات غير المحلولة. تمثيل المرشح:\n\nVETP_{E,v,t}= (I, C, O, E⁺, E⁻, L, S, T, U, G)\n\nهنا:\n\n- E: الكيان الذي تم تدقيقه\n\n- v: نسخة من حزمة الحقيقة\n\n- t: تاريخ المرجع\n\n- I: هوية الكيان ورسوم بيانية للعلاقات\n\n- C: الادعاءات المرجعية الذرية\n\n- O: سجل التمثيل الرسمي\n\n- E⁺: الأدلة الداعمة\n\n- E⁻: الأدلة المعارضة والسجلات المقيدة\n\n- L: سلالة المصدر ومخطط الاستقلالية\n\n- S: نطاق، الدولة، ومصفوفة الاختصاص القضائي\n\n- T: سجلات الوقت والعملات\n\n- U: المجهولات، التناقضات، والفجوات المرجعية\n\n- G: الحوكمة، الإصدار، الاعتراض، وسجلات الموافقة\n\nيمكن إصدار كل مكون من Truth Pack بشكل منفصل. رابط الإصدار الرئيسي للحزمة يربط إصدارات المكونات معًا.\n\n## 5. TRUTH PACK ليست نموذجًا للرد\n\nحزمة الحقيقة ليست نصًا يجب على الذكاء الاصطناعي قوله كلمة بكلمة. على سبيل المثال، قد تحتوي حزمة الحقيقة على الادعاء المرجعي التالي: \"شركة أستيرون هولدينغز المحدودة هي مالك علامة أستيرون للسفر.\" يمكن للذكاء الاصطناعي صياغته بشكل صحيح في هذه الأشكال:\n\n- \"علامة أستيرون للسفر تنتمي إلى أستيرون هولدينغز.\"\n\n- \"أستيرون هولدينغز هي مالك علامة أستيرون للسفر.\"\n\n- \"أستيرون للسفر هي علامة مملوكة لشركة أستيرون هولدينغز.\"\n\nيتم الحفاظ على العلاقة المادية. يجب ألا يبحث الحكم عن تساوي الكلمات. حزمة الحقيقة:\n\n#### تحدد مجال التعبير الصحيح\n\nلا تفرض جملة صحيحة واحدة.\n\n## 6. حزمة الحقيقة ليست سيرة ذاتية للكيان\n\nيمكن أن يكون هناك كمية لا نهائية من المعلومات الصحيحة حول كيان ما. لا يُطلب من حزمة الحقيقة GEO-1000 جمع كل المعلومات. يجب أن تغطي الحزمة بشكل أساسي هذه المجالات:\n\n- المهام المادية داخل سجل الطلبات\n\n- هوية الكيان والنواة التشغيلية له\n\n- الحدود التي ستغير قرار المستخدم\n\n- الرخص، القانونية، السعر، الخدمة، السجلات الخاصة بالبلد والوقت\n\n- معايير الأهلية والاستبعاد المطلوبة للنصيحة\n\n- الادعاءات المادية التي تحمل خطر حدوث خطأ بالغ\n\n- الاختلافات بين الواقع الذي تم التحقق منه بواسطة التمثيل الرسمي والواقع الفعلي\n\nلهذا المبدأ:\n\n#### مبدأ الواقع المتناسب مع الواجب\n\nيُسمى. جمع البيانات غير الضرورية:\n\n- الخصوصية،\n\n- التكلفة،\n\n- عملة\n\n- تناقض\n\nيمكن أن يزيد من المخاطر.\n\n## 7. الاثني عشر مكونًا أساسيًا لحزمة الحقيقة\n\n### 7.1. هوية الكيان القانونية\n\nكما هو معرف في القسم 3:\n\n- هوية الكيان،\n\n- النوع،\n\n- الاسم القانوني،\n\n- علاقات العلامة التجارية واسم النطاق،\n\n- الشركات الأم والشركات التابعة,\n\n- الحدود الزمنية والقضائية\n\nمغلفة.\n\n### 7.2. سجل ادعاءات المراجع\n\nيحمل جميع الادعاءات الواقعية المادية لاستخدامها في التدقيق في هيكل ذري.\n\n### 7.3. سجل التمثيل الرسمي\n\nيحمل البيانات الحالية والتاريخية المنشورة بواسطة الكيان نفسه على الواجهات القانونية.\n\n### 7.4. سجل الأدلة\n\nلكل كائن دليل:\n\n- المصدر،\n\n- النزاهة,\n\n- السلطة،\n\n- الوصول،\n\n- النطاق،\n\n- الوقت\n\nيتم تسجيلها.\n\n### 7.5. سجل الأدلة المضادة\n\nالادعاء:\n\n- الدحض,\n\n- تحديد الحدود,\n\n- تغيير عملتها،\n\n- تقديم تفسير آخر\n\nيحتوي على سجلات.\n\n### 7.6. رسم بياني لأصل المصدر\n\nمن المصادر:\n\n- الجذر الأول،\n\n- نسخ،\n\n- اقتباسات،\n\n- البث المشترك،\n\n- مشتقات الذكاء الاصطناعي\n\nتم عرضها.\n\n### 7.7. مصفوفة النطاق والاختصاص\n\nالادعاء:\n\n- لأي بلد،\n\n- المنتج,\n\n- الخدمة،\n\n- المستخدم،\n\n- الكيان القانوني\n\nصالح.\n\n### 7.8. مصفوفة الوقت والعملات\n\nالادعاء:\n\n- متى بدأت،\n\n- عندما انتهى،\n\n- عندما تم التحقق منه آخر مرة،\n\n- أي حدث يمكن أن يغيره\n\nتم عرضها.\n\n### 7.9. سجل النزاعات والشكوك\n\nيجعل المناطق المتناقضة أو غير القابلة للحل أو التي تفتقر إلى الأدلة مرئية.\n\n### 7.10. طبقة الوصول إلى الأدلة\n\nالأدلة:\n\n- علنية،\n\n- يمكن الوصول إليها للمراجعة،\n\n- مقيدة،\n\n- سرية،\n\n- مستخلصة\n\nكما هو موضح.\n\n### 7.11. سجل التغيير والاعتراض\n\nيحمل أدلة جديدة، وتصحيحات، وآراء مضادة، وتغييرات في القرارات بطريقة مرقمة بالإصدارات.\n\n### 7.12. بيان الآلة\n\nيربط جميع المكونات:\n\n- هوية\n\n- ذات معنى مع\n\n- الهاش،\n\n- العلاقة\n\nمع بعضها البعض.\n\n## 8. ادعاء المرجع الذري\n\nالوحدة الأساسية للواقع داخل حزمة الحقيقة:\n\n#### تسمى ادعاء المرجع الذري.\n\nالبنية المقترحة:\n\nC_j= (s, p, o, q, c, l, v_f, v_t, k, m)\n\nهنا:\n\n- s: الكيان الموضوع\n\n- p: المسند أو العلاقة\n\n- o: الشيء أو القيمة\n\n- س: المؤهلات والحدود\n\n- c: الدولة أو الولاية القضائية\n\n- ل: اللغة أو الموقع، إذا كان ذلك ماديًا\n\n- ص: بداية الصلاحية\n\n- ن: نهاية الصلاحية\n\n- ك: نوع التأكيد\n\n- م: المادية أو ملصق المخاطر\n\nمثال: الموضوع: Asteron Türkiye Tourism Ltd. / الفعل: يقدم خدمات / الموضوع: إدارة السفر للشركات / الدولة: تركيا / نوع العميل: العملاء من الشركات / البداية: يناير 1، 2026/ آخر تحقق: أغسطس 18، 2026 هذه الجملة ليست ذَرِّية بما فيه الكفاية: \"Asteron هي شركة رائدة تقدم العديد من الخدمات في جميع أنحاء العالم.\" في هذه الجملة الواحدة:\n\n- النطاق الجغرافي،\n\n- عدد الخدمات،\n\n- القيادة\n\n- هوية الشركة\n\nتختلط معًا.\n\n## 9. نوع الادعاء\n\nيجب أن تحمل كل ادعاء ذري نوعًا.\n\n### CT-01— ادعاء الهوية\n\nمن هو الكيان أو إلى أي كيان ينتمي.\n\n### CT-02— ادعاء العلاقة\n\nالملكية، السيطرة، الشراكة، علاقة العميل، التوظيف أو العضوية.\n\n### CT-03— ادعاء النشاط والخدمة\n\nما يفعله الكيان، ما الخدمة التي يقدمها.\n\n### CT-04— ادعاء المنتج\n\nميزة المنتج، الإصدار، المالك، أو التوافر.\n\n### CT-05— ادعاء النطاق الجغرافي\n\nالدولة أو المنطقة أو منطقة الخدمة.\n\n### CT-06— ادعاء قانوني وترخيصية\n\nالتسجيل أو السلطة أو الترخيص أو الوضع التنظيمي.\n\n### CT-07— ادعاء الأسعار والشروط التجارية\n\nالسعر أو الضريبة أو الاشتراك أو الاسترداد أو الضمان أو الدفع.\n\n### CT-08— ادعاء الأداء الكمي\n\nمعدل النجاح أو وقت التسليم أو عدد المستخدمين أو النمو أو الكفاءة.\n\n### CT-09— ادعاء العملاء والشركاء\n\nالعميل أو الراعي أو الشريك أو الموزع أو علاقة المورد.\n\n### CT-10— ادعاء الشهادة والجائزة\n\nشهادة، عضوية، جائزة أو اعتماد.\n\n### CT-11— ادعاء المقارنة أو التفوق\n\nالأفضل، الرائد، الأسرع، الأكثر موثوقية، رقم واحد.\n\n### CT-12— ادعاء التوصية والملاءمة\n\nالملاءمة أو التوصية لمستخدم محدد.\n\n### CT-13— ادعاء تاريخية\n\nالمنظمة، الملكية السابقة، المنتج السابق أو الحدث التاريخي.\n\n### CT-14— ادعاء المخاطرة أو الشكوى أو النزاع\n\nشكوى، تحقيق، محكمة، عقوبة أو جدال.\n\n### CT-15— الرأي أو الموقف المؤسسي\n\nرأي، رؤية أو حكم قيَمي يُقدَّم بشأن الكيان نفسه. نوع الادعاء يحدد أي الأدلة تعتبر كافية.\n\n## 10. أهمية الادعاء\n\nليس كل جزء صحيح من المعلومات داخل حزمه الحقيقة له نفس التأثير على القرار. يمكن الإشارة إلى الأهمية كمرشح ضمن الفئات التالية:\n\n### مرشح حرج\n\n### مرشح رئيسي\n\n### متوسط\n\n### استشاري\n\n### سياقي\n\nسيتم تحديد مستوى شدة الخطأ بدقة في القسم 15. التصنيف في حزمه الحقيقة فقط:\n\n- يدير أولوية الأدلة،\n\n- مراجعة الانتباه،\n\n- تحديث التكرار\n\nيدير.\n\n## 11. كائن الدليل\n\nيجب تسجيل كل مصدر داخل حزمة الحقيقة ككائن دليل، وليس فقط كرابط. الهيكل المحتمل:\n\nE_k= (r, a, i, p, f, s, t, x, g, h)\n\nهنا:\n\n- r: دور المصدر\n\n- a: السلطة للادعاء\n\n- i: الاستقلالية\n\n- p: القرب من الادعاء\n\n- f: حداثة\n\n- s: النطاق\n\n- t: الوقت\n\n- x: فئة الوصول\n\n- g: نسب المصدر\n\n- h: سجل النزاهة\n\nرابط URL وحده لا يكمل أيًا من هذه الحقول.\n\n## 12. العلاقة بين الدليل والادعاء\n\nليس كل كائن دليل يدعم كل ادعاء. يمكن أن تكون العلاقة بين الادعاء Cj والدليل Ek واحدة من الحالات التالية:\n\n### يدعم\n\n### يدعم جزئيًا\n\n### يؤهل\n\n### يتناقض\n\n### يُهمل\n\n### يضع في السياق\n\n### لا تأثير مادي\n\n### علاقة غير معروفة\n\nمثال: وثيقة تسجيل العلامة التجارية للشركة: قد تدعم ملكية العلامة التجارية، لا تدعم رضا العملاء. مراجعة العميل: قد تدعم تجربة مستخدم واحد، لا تدعم نجاح 98% عبر جميع العملاء.\n\n## 13. أدوار الموارد\n\n### SR-01— المصدر الرسمي من الطرف الأول\n\nالواجهة الرسمية التي تسيطر عليها الجهة. مثال:\n\n- صفحة ويب رسمية\n\n- سياسة رسمية\n\n- صفحة التسعير\n\n- وثيقة المنتج\n\n### SR-02— سجل تشغيلي من الطرف الأول\n\nالسجلات على المستوى الداخلي أو مستوى المعاملة للجهة. مثال:\n\n- فاتورة\n\n- عقد\n\n- سجل المعاملة\n\n- سجل التسليم\n\n- بيانات الأداء الخام\n\n### SR-03— تسجيل رسمي معتمد\n\nهو السجل الذي يحمل سلطة قانونية أو مؤسسية على الموضوع. مثال:\n\n- سجل الشركة\n\n- سجل الرخصة\n\n- مؤسسة إصدار الشهادات\n\n- قرار المحكمة\n\n- التسجيل التنظيمي\n\n### SR-04— التحقق من جهتين\n\nهو دعم العلاقة من قبل الطرفين أو عن طريق العقد. مثال:\n\n- علاقة العميل\n\n- شراكة\n\n- الرعاية\n\n- الوكالة\n\n### SR-05— مصدر تحريري مستقل\n\nهو منشور أو بحث مستقل تحريريًا عن الكيان. الاستقلالية ليست ضمانًا للدقة.\n\n### SR-06— تدقيق أو بحث مستقل\n\nهو تقييم خارجي مفتوح لطريقته ونطاقه.\n\n### SR-07— دليل معاملاتي أو سلوكي\n\nسجلات تُظهر المعاملات الفعلية أو سلوك المستخدم.\n\n### SR-08— دليل من إنشاء المستخدم\n\nتعليق، شكوى، مراجعة، أو مستند من المستخدم. إنها تجربة فردية.\n\n### SR-09— حساب مشتق\n\nالتصنيف أو المعدل أو الملخص الناتج عن السجلات الخام. يجب أن توجد صيغته ومدخلاته.\n\n### SR-10— دليل اصطناعي\n\nتم إنشاء هذه البيانات لأغراض عرض الطريقة. لا يمكنها إثبات ادعاء كيان حقيقي.\n\n### SR-11— مصدر مشتق من الذكاء الاصطناعي\n\nالمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة نظام ذكاء اصطناعي عن طريق تلخيص مصادر أخرى. لا يحل محل المصادر الأصلية.\n\n### SR-12— مصدر غير معروف أو غير قابل للحل\n\nلم يتم التحقق من المصدر أو لا يمكن تحديد أصله. يحمل ثقة محدودة في التحقق من المواد الأولية.\n\n## 14. تعتمد سلطة المصدر على نوع الادعاء\n\nلا يوجد تصنيف عالمي وموحد لجميع المصادر. مثال: بالنسبة للسعر العام الحالي للشركة:\n\n- صفحة الأسعار الرسمية،\n\n- الدفع الفعلي،\n\n- العرض الحالي\n\nيمكن أن يكون مصدرا قويا. بالنسبة لادعاء الشركة: \"نحن القادة العالميون.\"، تظهر نفس الصفحة إعلانا ذاتيا فقط. هذا لا يثبت القيادة. بالنسبة للترخيص: المؤسسة التي تمنح الترخيص أكثر موثوقية من مدونة الشركة. بالنسبة لتجربة العملاء: مراجعة عميل واحدة هي حدث حقيقي وفريد ولا تمثل كامل المستخدمين. لذا:\n\n> جودة المصدر ليست عامة؛ الادعاء محدد.\n\n## 15. سبعة أبعاد لملف المصدر\n\nيجب تقييم كل مصدر وفقًا لهذه الأبعاد:\n\n### 15.1. السلطة\n\nهل المصدر مخوَّل لإصدار حكم حول نوع الادعاء؟\n\n### 15.2. القرب\n\nما مدى قرب المصدر من الحدث أو العملية أو السجل؟\n\n### 15.3. الاستقلالية\n\nما مدى استقلالية المصدر عن المالك التجاري أو المؤسسي للادعاء؟\n\n### 15.4. النزاهة\n\nهل يتم الحفاظ على أصالة الملف أو السجل وتاريخ التغييرات الخاص به؟\n\n### 15.5. الوقت المناسب\n\nهل المصدر صالح للزمن المعني؟\n\n### 15.6. النطاق\n\nهل يدعم المصدر النطاق الكامل للادعاء، أم جزءًا منها فقط؟\n\n### 15.7. إمكانية إعادة الإنتاج\n\nهل يمكن لمراجع آخر الوصول إلى نفس الحكم من نفس السجل؟ لا يجب بالضرورة تقليل هذه الأبعاد إلى \"درجة مصدر\" واحدة. المصدر:\n\n- ذو سلطة عالية,\n\n- انخفاض الاستقلالية\n\nممكن. مصدر آخر:\n\n- ذو استقلالية عالية,\n\n- بعيد عن الموضوع\n\nقد يكون.\n\n## 16. الدور الصحيح للمصدر من الطرف الأول\n\nالمصدر من الطرف الأول: ليس عديم القيمة تلقائيًا، ولا يعد دليلاً مستقلًا تلقائيًا. يمكن أن تكون مصادر الطرف الأول قوية لادعاءات مثل:\n\n- السعر المنشور من قبل المؤسسة\n\n- ساعات الدعم\n\n- وصف منتجها أو خدمتها\n\n- نص سياستها الخاصة\n\n- البيانات الرسمية المعلنة للجمهور\n\n- بيانات معاملاتها الخاصة\n\nقد لا تكون كافية بمفردها لادعاءات مثل:\n\n- القيادة العالمية\n\n- أعلى مستوى من رضا العملاء\n\n- التفوّق على المنافسين\n\n- النجاح الشامل\n\n- الاعتماد المستقل\n\n- نتائج الأعمال لجميع العملاء\n\nفي النص السابق 'أخطاء 99': التحذير 'موقعك الخاص هو ادعاءات؛ ليس دليلاً.' له أهمية محورية للادعاءات التي تتطلب بشكل خاص التفوق والاستقلالية. والبيان المعياري الأكثر اكتمالاً هو كما يلي:\n\n> موقعك الخاص هو دليل على ما تقوله المنظمة؛ ليس دليلاً تلقائياً على صحة أي ادعاء مستقل بخصوص العالم الخارجي.\n\n## 17. ما هو الاستقلال؟\n\nامتلاك مورد حول أسماء نطاقات مختلفة لا يجعله مستقلاً. الاستقلالية مرتبطة بالمجالات التالية: من أنتج المحتوى؟ من قرر نشره؟ هل هناك دفع أو رعاية؟ هل حصل المصدر على النص مباشرة من الشركة؟ هل قامت المنشورة بالتحقق الخاص بها؟ هل تم نسخ المحتوى من مصدر آخر؟ هل لدى المصدر ملكية أو علاقات تجارية مع الشركة؟ عشر قطع من المحتوى منشورة من قبل وكالة على أسماء نطاقات مختلفة ليست عشر مصادر مستقلة.\n\n## 18. نسب المصدر\n\nيجب ربط كائنات الأدلة بنسب المصدر. رسم بياني محتمل:\n\n### G_S = (V_S, E_S) [K10]\n\nهنا:\n\n- V_S: كائنات المصدر\n\n- E_S: الاقتباس، النسخ، التوزيع، التلخيص، وعلاقات الاستنتاج\n\nعلاقات المصدر:\n\n### المصدر الأصلي\n\n### اقتباسات\n\n### التوزيعات\n\n### الملخصات\n\n### الترجمات\n\n### مأخوذ من\n\n### تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي من\n\n### سلالة غير معروفة\n\nيمكن تسجيله كالتالي.\n\n## 19. عائلة الأدلة المستقلة\n\nيمكن اعتبار المحتويات التي تنشأ من نفس المصدر الجذري كعائلة أدلة واحدة. مثال:\n\n- بيان صحفي للشركة\n\n- موقع إخباري ينشر البيان الصحفي كما هو\n\n- مدونة تلخص الموقع الإخباري\n\n- نص ذكي يلخص المدونة\n\nهناك أربع روابط. قد لا يكون هناك أي عائلة دليل مستقلة. يجب الإبلاغ عن عدد المصادر وعدد عائلات الأدلة معًا.\n\n## 20. تبيض الأدلة\n\nإعادة نشر بيان ذاتي على نطاقات أخرى ثم استخدامه كدليل مستقل:\n\n#### يسمى تبيض الأدلة\n\nسلسلة المثال: تقول الشركة \"نحن القادة\" على موقعها الخاص. تنشر المحتويات المدفوعة هذا على أنه \"أخبار\". تقوم مواقع أخرى بنسخ الخبر. بما أن الذكاء الاصطناعي قد رأت العديد من المجالات، فإنه يقبل هذا الادعاء على أنه منتشر على نطاق واسع. تستخدم الشركة رد الذكاء الاصطناعي كدليل على ادعائها الخاص. هذه الحلقة المغلقة:\n\n#### البيان الذاتي → المصدر المستخلص → رد الذكاء الاصطناعي → إعادة نشر البيان الذاتي\n\nتخلق ذلك. يجب جعل هذه الحلقة مرئية من خلال تأسيس نسب مصدر Truth Pack.\n\n## 21. قيد المصدر الناتج عن الذكاء الاصطناعي\n\nنظام الذكاء الاصطناعي:\n\n- يمكنه تلخيص المصادر،\n\n- يمكنه مقارنة الادعاءات،\n\nيمكنه إنشاء نصوص جديدة. نص الذكاء الاصطناعي:\n\n- ليس مصدراً أصلياً،\n\n- لا يمكن أن يحل محل الأدلة الأساسية،\n\nلا يصبح تحققاً مستقلاً لمجرد أن ذكرت AI أخرى نفس الشيء. يمكن استخدام مخرجات AI لأغراض:\n\n- توجيه البحث،\n\n- استخلاص الادعاءات،\n\n- كشف التعارضات،\n\nالمساعدة في العثور على المصادر. يجب ربط كائن الدليل النهائي بالمصدر الأصلي قدر الإمكان.\n\n## 22. تحديد الأدلة الاصطناعية\n\nالبيانات الاصطناعية:\n\n- عرض الطريقة،\n\n- اختبار النظام،\n\n- التحقق من البرمجيات\n\n- تدريب المحكم\n\nيمكن استخدامه. البيانات التركيبية:\n\n- العدد الفعلي للعملاء،\n\n- معدل الأداء الفعلي،\n\n- التغطية الفعلية للدولة،\n\n- الرخصة الفعلية\n\nلا يمكن إثباته. حتى إذا كانت السجلات التركيبية في نفس الملف مع الأدلة الحقيقية، يجب وسمها بوضوح.\n\n## 23. الأدلة الداعمة غير كافية\n\nيجب على حزمة الحقيقة جمع المصادر التي تدعم الادعاءات فقط. بالنسبة للادعاءات المادية، يجب البحث بنشاط عن السجلات التالية:\n\n- تاريخ متعارض\n\n- نطاق مختلف\n\n- وثيقة منتهية الصلاحية\n\n- معاملة فاشلة\n\n- شكوى أو إرجاع\n\n- ملكية سابقة\n\n- رخصة تابعة لكيان آخر\n\n- تصحيح أو سحب\n\n- بيانات مقارنة\n\n- المقام مفقود\n\nهذا الالتزام يسمى:\n\n#### عبء الأدلة المضادة\n\nينطبق في أي وقت توجد فيه الأدلة المضادة مادية.\n\n## 24. الأدلة المضادة\n\nالأدلة المضادة لا ينفي بالضرورة الادعاء بالكامل. يمكن أن يخدم أحد الوظائف التالية:\n\n### يتناقض\n\n### يحدد النطاق\n\n### يحدد_الزمن\n\n### يحدد_الاستثناء\n\n### يتحدى_الطريقة\n\n### يشكك_في_الأصالة\n\n### يوفر_كيان_بديل\n\n### يتطلب_مراجعة_إضافية\n\nمثال: قد لا تنفي المراجعة السلبية للادعاء \"جميع العملاء راضون\" الادعاء بأكمله تلقائيًا. ومع ذلك، يمكن أن تظهر أن مصطلح \"جميع\" غير صحيح.\n\n## 25. تخزين الأدلة المضادة\n\nسجل يضعف الادعاء:\n\n- غير مؤيد للشركة،\n\n- يظهر بجودة منخفضة,\n\n- لا يمكن حذفه بهدوء لأن الكشف عنه للجمهور سيسبب الإزعاج\n\nيمكن أيضًا تسجيل الأدلة المضادة منخفض الثقة. يتم توضيح حالته بوضوح. يمنحه الحكم الوزن المناسب.\n\n## 26. حالات دعم الادعاء\n\n### VS-0— لم يتم التقييم\n\nلم يتم تقييم الادعاء بعد.\n\n### VS-1— الادعاء الرسمي فقط\n\nالادعاء قائم فقط على إعلان ذاتي رسمي. لم يتم إثبات كذبه. لا توجد تحقق إضافي.\n\n### VS-2— دعم من الطرف الأول يمكن تتبعه\n\nالادعاء مدعوم بسجل عملية أو معاملة من الطرف الأول يمكن تتبعها.\n\n### VS-3— تم التحقق منه\n\nالدعوى مدعومة بعدة أدلة مناسبة. ليس من الضروري أن تكون جميع المصادر مستقلة.\n\n### VS-4— تم التحقق منه بشكل مستقل\n\nتم التحقق من الدعوى بواسطة مصدر خارجي مستقل أو موثوق مناسب للموضوع.\n\n### VS-5— مدعومة من مصادر متعددة\n\nالدعوى مدعومة بقوة عبر أنواع مختلفة وعائلات من المصادر، من حيث النطاق والوقت.\n\n### VS-C — متناقضة\n\nأدلة أقوى أو أكثر ملاءمة تتناقض مع الدعوى.\n\n### VS-U — غير محلولة\n\nالأدلة غير كافية أو متناقضة أو على مستوى لا يمكن اتخاذ قرار فيه.\n\n### VS-W — تم السحب\n\nقام المدعي بسحب الدعوى. يتم الحفاظ على السجل التاريخي.\n\n### VS-R — تم التحقق بشكل محدود\n\nيتم دعم الادعاء بأدلة مقيدة بوصول المدقق فقط. التحقق العام غير ممكن. هذه الحالة تؤثر أيضًا على ما إذا كان من المتوقع أن تنتج الذكاء الاصطناعي الادعاء من المصادر العامة.\n\n## 27. حالة الدعم وحدها غير كافية\n\nالادعاء في نفس الوقت:\n\n- مدعومة،\n\n- لدولة معينة فقط،\n\n- لفترة زمنية محددة فقط,\n\n- مع أدلة غير متاحة علنًا،\n\n- تحت وجهات نظر معارضة\n\nمن الممكن. لذلك، بدلاً من حالة واحدة، يمكن استخدام متجه حالة الواقع متعدد الأبعاد:\n\nV_j= (الدعم، النطاق، الزمن، النزاع، الوصول)\n\nمثال:\n\n### VS-4+ نطاق محدود + حالي + بلا نزاع + عام\n\nهو نتيجة أخرى.\n\n### VS-R + ادعاء عالمي + محدود زمنياً + متنازع عليه + مقيد\n\nهو نتيجة أخرى.\n\n## 28. حالات النطاق\n\n### SC-0— نطاق غير معروف\n\nلا يمكن تحديد النطاق الذي ينطبق عليه الادعاء.\n\n### SC-1— النطاق الدقيق\n\nتتشارك الادعاء والأدلة نفس الكيان والمنتج والدولة ونطاق المستخدم.\n\n### SC-2— نطاق جزئي\n\nالدليل يدعم جزءًا فقط من الادعاء.\n\n### SC-3— ادعاء عام بشكل مبالغ فيه\n\nالادعاء أوسع مما تدعمه الأدلة.\n\n### SC-4— الكيان غير الصحيح النطاق\n\nالدليل ينتمي إلى كيان آخر أو تابع.\n\n### SC-5— ولاية قضائية خاطئة\n\nالدليل ينتمي إلى دولة أو منطقة قانونية أخرى.\n\n### SC-6— منتج أو خدمة خاطئة\n\nالدليل ينتمي إلى منتج أو خدمة مختلفة.\n\n## 29. قوانين الوقت\n\n### TS-0— الوقت غير معروف\n\nفترة صلاحية الادعاء غير معروفة.\n\n### TS-1— الحالي\n\nيُؤيد أنه صالح في تاريخ المرجع.\n\n### TS-2— تاريخي\n\nيُؤيد لفترة معينة في الماضي.\n\n### TS-3— منتهي\n\nانتهت صلاحية المستند أو الادعاء.\n\n### TS-4— تم استبداله\n\nتم استبداله بسجل أحدث.\n\n### TS-5— يعتمد على الحدث\n\nيكون صالحًا طالما أن الحدث أو الحالة مستمرة.\n\n### TS-6— مستقبلي أو مخطط\n\nإنه خطة أو التزام لم يحدث بعد. لا يمكن تقديمه كواقع حالي.\n\n## 30. الطابع الزمني الرابع\n\nيجب أن يحمل كل دليل وادعاء أربعة أوقات مميزة بقدر ما يكون ذلك ذا صلة:\n\n### 30.1. الوقت الذي تكون فيه الواقعية صالحة\n\nمتى كانت الادعاء صحيحة في العالم؟\n\n### 30.2. الوقت الذي تم فيه نشر المصدر\n\nمتى تم تقديم المعلومات للجمهور أو للمراجع؟\n\n### 30.3. الوقت الذي يتم فيه التقاط المصدر\n\nمتى تم تسجيل دليل التدقيق؟\n\n### 30.4. وقت البت في الادعاء\n\nمتى تم إعطاء حالة الواقع؟ هذا التمييز مهم. قد يكون قد تم إلغاء الترخيص في 10:00. قد يكون قد تم تحديث السجل في 15:00. قد يكون قد تم إعطاء استجابة الذكاء الاصطناعي في 12:00. الاستجابة:\n\n- قديم من حيث واقع العالم،\n\n- مفهوم من حيث الأدلة المتاحة للجمهور\n\nيجب على حزمة الحقيقة التمييز بين الحالتين.\n\n## 31. إمكانية الوصول العام إلى الأدلة\n\nفئات الوصول إلى الأدلة:\n\n### EA-1— عام\n\nمتاح للجمهور ويمكن تدقيقه.\n\n### EA-2— عام ولكن محدود تقنيًا\n\nعام ولكن:\n\n- الوصول،\n\n- الجغرافيا،\n\n- صيغة،\n\n- الوصول التقني\n\nلديه قيود.\n\n### EA-3— وصول للتدقيق\n\nيمكن توفيره بطريقة مضبوطة للمدققين المستقلين.\n\n### EA-4— سري ومقيد\n\nالعقد مقيد بسبب البيانات الشخصية أو الأسرار التجارية.\n\n### EA-5— ملخص عام مستمد\n\nالأدلة الخام سرية. طريقته وملخصه عام.\n\n### EA-6— غير متاح أو مفقود\n\nيُزعم أن الأدلة موجودة، ولكن لم يمكن الوصول إليها أثناء التدقيق.\n\n## 32. الأصالة المتاحة للجمهور والأصالة المقيدة\n\nيمكن للشركة تأكيد الادعاء \"X هو عميلنا.\" بعقد خاص. قد لا يتم الكشف عن العقد للجمهور. يمكن لـ Truth Pack تسجيل الادعاء كـ: VS-R — تم التحقق منه بشكل مقيد. ومع ذلك، لا يمكن توقع أن يعرف منتج الذكاء الاصطناعي العام هذه العلاقة. لذلك، هناك سؤالان منفصلان: هل الادعاء صحيح؟ هل يمكن اكتشاف الادعاء علنًا؟ قد يكون الادعاء صحيحًا بأدلة خاصة. بالنسبة لنجاح GEO العام، مرة أخرى:\n\n- علنية،\n\n- قد يحتاج إلى التحقق،\n\n- مناسب للمستخدم\n\nقد يكون مطلوبًا تسجيل.\n\n## 33. الاكتشاف العام\n\nلكل ادعاء مادية، يمكن تسجيل الحقل التالي كخيار:\n\n### قابل للاكتشاف علنًا\n\n### علني لكن غامض\n\n### علني ولكنه متنازع عليه\n\n### مقتصر على المقيّدين فقط\n\n### غير علني\n\n### مجهول\n\nيمكن تقييم حقيقة استجابة الذكاء الاصطناعي والوصول إلى المعلومات بشكل منفصل لاحقًا.\n\n## 34. مطلب صحيح لكنه غير علني\n\nإذا ذكر منتج ذكاء اصطناعي معلومات صحيحة غير متاحة للعامة، تنشأ الأسئلة التالية: هل المعلومات متاحة في مصدر عام آخر؟ هل استخدم الذكاء الاصطناعي التخصيص أو قاعدة المعرفة الخاصة؟ هل الإجابة صحيحة بالصدفة؟ هل هناك تسريب لمعلومات سرية أو خاصة؟ هل تم التحقق من الادعاء فقط بعد وقوعه؟ يجب على Truth Pack تسجيل مسار المصدر بشكل منفصل، دون اعتبار كون الإجابة صحيحة وحدها إنجازًا.\n\n## 35. ادعاءات العالم المفتوح والعالم المغلق\n\nغياب المعلومات في سجل يعتمد على نوع الادعاء.\n\n### 35.1. فرضية العالم المفتوح\n\nكل الكون المسجل مجهول. مثال:\n\n- جميع العملاء\n\n- العلاقات التجارية في جميع الدول\n\n- جميع شكاوى المستخدمين\n\n- جميع المنشورات الإعلامية\n\nغياب السجل لا يثبت أن الادعاء خاطئ.\n\n### 35.2. فرضية العالم المغلق\n\nيمكن افتراض أن السجل المعتمد والشامل يغطي بالكامل الكون ذي الصلة. مثال:\n\n- قائمة التراخيص النشطة في تاريخ محدد\n\n- الحالة الرسمية لتسجيل الشركة\n\n- الشهادات الصالحة لمؤسسة اعتماد معينة\n\n- إذا كان كتالوج المنتجات المنشور مكملاً بالفعل\n\nفي هذه الحالة، قد يكون غياب السجل دليلاً سلبيًا أقوى.\n\n## 36. بيان السلطة في العالم المغلق\n\nإذا كان من المقرر استخدام مصدر كسجل للعالم المغلق، يجب تحديد الحقول التالية: أي كون يغطيه؟ لأي تاريخ؟ ما هي وتيرة التحديث؟ هل يمكن أن يكون السجل مفقودًا؟ هل هناك أرشيف وسجل التغييرات؟ من هي المؤسسة المصرح بها؟ مجرد كون الموقع \"الرسمي\" لا يوفر سلطة للعالم المغلق.\n\n## 37. التمييز بين دليل عدم الوجود والخطأ\n\nالجمل الثلاث التالية مختلفة:\n\n- \"لم يتم العثور على دليل يدعم الادعاء.\"\n\n- لا يدعمه الأدلة المتوفرة.\n\n- «يدّعي الأمر شيئًا يتناقض مع أدلة أقوى»\n\nالأول قد يكون نتيجة البحث. الثاني هو حالة التحقق. الثالث هو تناقض مادي. هذه ليست نفسها:\n\n### غير موجود\n\n### غير موثّق\n\n### مناقض\n\n## 38. غياب الأدلة\n\nلإثبات بطلان ادعاء قائم على الغياب، يجب الإجابة على الأسئلة التالية: هل الكون السجلي الذي يتم البحث فيه شامل؟ هل تم البحث عن الكيانات الصحيحة وتنوعات الأسماء الصحيحة؟ هل تم استخدام التاريخ والبلد الصحيحين؟ هل يمكن تحديث السجل مع وجود تأخير؟ هل يتم استخدام كيان قانوني آخر أو علامة تجارية أخرى؟ هل هناك مشكلة في الوصول؟ دون هذه الشروط: لا يمكن إصدار حكم قاطع مثل 'لم يتم العثور عليه في السجل، لذلك لا توجد رخصة.' نتيجة أكثر دقة يمكن أن تكون: 'تعذر التحقق في السجل والتاريخ المحددين.'\n\n## 39. مصفوفة الادعاء–الأدلة\n\nهذا الجدول ليس تصنيفًا عالميًا وغير قابل للتغيير. إنه يوضح نوع الادعاء المرتبطة بأي عبء الإثبات.\n\n## 40. ادعاء كمية\n\nلا يمكن التحقق من أي ادعاء كمية بدون الحقول التالية:\n\n- البند المقاس\n\n- البسط\n\n- المقام\n\n- الفترة\n\n- قاعدة الإدراج\n\n- قاعدة الاستبعاد\n\n- مصدر البيانات\n\n- السجلات المفقودة\n\n- الوحدة الفريدة\n\n- صيغة الحساب\n\n- التقريب\n\n- تاريخ التحديث\n\n- الشخص المسؤول\n\nمثال: \"98 نسبة النجاح.\" وحدها ليست ادعاء كمية. إنها رقم تسويقي غير محدد.\n\n## 41. البسط والمقام\n\nمعدل النجاح:\n\n### R = S/N\n\nليكن. هنا:\n\n- S: الوحدات التي اعتُبرت ناجحة\n\n- N: جميع الوحدات المؤهلة التي تم تقييمها\n\nيجب أن يكون. إذا تم إزالة المشاريع الفاشلة أو غير المكتملة من المقام، فإن النسبة تتغير. لا يمكن اختيار المقام بعد الحصول على النتيجة.\n\n## 42. وحدة فريدة\n\nالتعبيرات التالية تختلف عن بعضها البعض:\n\n- عملاء 100\n\n- مشاريع 100\n\n- فواتير 100\n\n- عقود 100\n\n- حسابات المستخدمين 100\n\n- معاملات 100\n\nقد يكون نفس العميل قد قام بعشرة مشاريع. \"مشاريع 100\" ليست \"عملاء 100\". يجب على Truth Pack تسجيل وحدة الرقم صراحةً.\n\n## 43. الرقم التراكمي والنشط\n\n\"لدينا 500 عملاء.\" قد يحمل أحد المعاني التالية:\n\n- 500 عملاء فريدون في تاريخ الشركة\n\n- 500 عملاء في العام الماضي\n\n- 500 عملاء نشطون حالياً\n\n- 500 سجلات اتصال\n\n- 500 حسابات\n\n- مشاريع 500\n\nهذه المعاني ليست متساوية.\n\n## 44. ادعاء مشتقة\n\nقد لا يتم كتابة الادعاء مباشرة في المستند. يمكن حسابها من البيانات الخام. مثال: \"متوسط وقت التسليم هو 12 أيام.\" هذه النتيجة:\n\n- المشاريع المدرجة,\n\n- تعريف البداية والنهاية,\n\n- المشاريع الفاشلة,\n\n- القيم الوسيطة والقيم القصوى\n\nمطلوب. يجب أن تتضمن الادعاءات المشتقة المجالات التالية:\n\n- معرّفات بيانات الإدخال\n\n- الصيغة\n\n- الكود أو طريقة الحساب\n\n- الإصدار\n\n- سجل إعادة الإنتاج\n\n## 45. ادعاء الأداء\n\nيجب أن يجيب ادعاء الأداء عن هذه الأسئلة: أداء من هو النتيجة؟ أي منتج أو خدمة؟ أي نوع من المستخدمين أو المشاريع؟ ما هو المعيار الأساسي؟ ما هو معيار النجاح؟ ما هي الفترة الزمنية؟ كم عدد النتائج غير الناجحة؟ هل حالة مختارة أم إجمالي المجتمع؟ هل هناك تحقق مستقل؟ هل النتيجة سببية أم مجرد علاقة؟ دراسة حالة: يمكن أن تُظهر نتيجة محتملة. لا تُظهر النتيجة المتوقعة لجميع العملاء.\n\n## 46. ادعاء الضمان\n\nالبيان \"نتائج مضمونة.\" يتطلب المجالات التالية: ما هو مضمون بالضبط؟ التسليم أم نتيجة الأعمال؟ ما هو الإطار الزمني؟ ما هي الاستثناءات؟ ما هو الاسترداد أو التعويض؟ هل هناك أطراف ثالثة خارج السيطرة؟ هل نصيحة الذكاء الاصطناعي أو الترتيب مضمون؟ شركة:\n\n- يمكن أن تضمن سير العمل الخاص بها،\n\n- التسليم المحدد\n\nلا يمكنها ضمان سلوك الاستشارة المستقبلية لمنتج ذكاء اصطناعي لا تتحكم فيه بشكل مطلق.\n\n## 47. ادعاء العميل\n\nعرض شعار مؤسسة على موقع ويب لا يثبت تلقائيًا وجود علاقة مع العميل. قد يمثل الشعار واحدة من العلاقات التالية:\n\n- عميل\n\n- عميل سابق\n\n- عميل محتمل\n\n- مشارك في الحدث\n\n- كفيل\n\n- شريك\n\n- المورد\n\n- مستخدم التكنولوجيا\n\n- شركة مجموعة\n\n- استخدام الشعار بدون إذن\n\nيجب على حقيبة الحقائق تحديد نوع العلاقة بوضوح.\n\n## 48. سرية العميل\n\nيمكن التحقق من العلاقة مع العميل عبر العقد ولكن لا يجوز الإعلان عنها علنًا. السجل الصحيح: VS-R — قد يكون تم التحقق من محدوديته. إذا لم تتمكن الشركة من القول علنًا، \"X هو عميلنا\"، لا يُتوقع من الذكاء الاصطناعي معرفة هذه العلاقة. لا يمكن تحويل عدد العملاء السريين إلى سلطة جغرافية عامة بصمت.\n\n## 49. ادعاء الشراكة\n\nكلمة \"شريك\" وحدها ليست كافية. يجب أن تشمل العلاقة المجالات التالية:\n\n- نوع الشراكة\n\n- المنتج أو المشروع\n\n- البلد\n\n- البداية والنهاية\n\n- الموافقة المتبادلة\n\n- النطاق التجاري أو التقني\n\n- السلطة والمسؤولية\n\nقد لا يكون الاشتراك في برنامج برمجي شراكة تكنولوجية. قد لا يكون رعاية حدث شراكة استراتيجية طويلة الأمد.\n\n## 50. الادعاء بالرخصة والسلطة\n\nيجب أن تشمل ادعاء الرخصة على الأقل المجالات التالية:\n\n- الكيان الكامل لحامل الرخصة\n\n- المؤسسة المانحة للترخيص\n\n- رقم الترخيص\n\n- الدولة أو الاختصاص القضائي\n\n- نطاق الصلاحية\n\n- تاريخ البدء والانتهاء\n\n- حالة التعليق أو الإلغاء\n\n- تاريخ التحقق\n\nلا يمكن نقل ترخيص شركة مجموعة أخرى إلى العلامة التجارية. ترخيص الموظف الشخصي لا يمنح تلقائياً الصلاحية للمؤسسة.\n\n## 51. الشهادة، العضوية والاعتماد\n\nالمفاهيم التالية مختلفة:\n\n- الشهادة\n\n- العضوية\n\n- الاعتماد\n\n- جائزة\n\n- المشاركة في التدريب\n\n- علامة المطابقة\n\n- شارة التقييم الذاتي\n\nالعضوية في منظمة مهنية: قد لا تعني الخبرة المعتمدة من قبل تلك المنظمة. إتمام تدريب: قد لا يكون شهادة مستقلة. يجب استخدام مصطلح حزمة الحقيقة وفقًا للتعريف المقدم من المؤسسة المصدرة.\n\n## 52. ادعاء بالجائزة\n\nيجب أن يحتوي سجل الجوائز على الحقول التالية:\n\n- المؤسسة المانحة\n\n- السنة\n\n- الفئة\n\n- الجغرافيا\n\n- هيكل الطلب أو الرسوم\n\n- طريقة التقييم\n\n- علاقة الراعي\n\n- الجهة الفائزة\n\n- نطاق المنتج أو الشركة\n\nجائزة التطبيق المدفوع ليست تلقائيًا مزيفة. كما أنها ليست قيادة سوق مستقلة. يجب الحفاظ على حالة المصدر.\n\n## 53. ادعاء التفوق\n\nالتعبيرات \"الأفضل.\" و\"القائد العالمي.\" و\"الرقم واحد.\" و\"الأكثر موثوقية.\" تتطلب المجالات التالية:\n\n- كون المقارنة\n\n- مجموعة المنافسين\n\n- المعايير\n\n- الوزن\n\n- البيانات\n\n- الفترة\n\n- الجغرافيا\n\n- الطريقة\n\n- الاستقلالية\n\n- عدم اليقين\n\nإذا كانت هذه الحقول مفقودة، فالحالة الصحيحة عادةً لـ Truth Pack هي:\n\n### VS-1— الادعاء الرسمي فقط\n\nأو: VS-U — غير محلولة.\n\n## 54. التمييز بين الرأي والحقيقة\n\nهذه الجملة: \"نحن نؤمن بالتصميم المتمحور حول الإنسان.\" هي عبارة عن رأي أو بيان قيم للشركة. لا يلزم البحث في السوق لإثبات ذلك. أما هذه الجملة مختلفة: \"منتجاتنا هي الأفضل في الصناعة من حيث التصميم المتمحور حول الإنسان.\" تصبح ادعاءً واقعياً مقارنة. يجب أن يحافظ Truth Pack على النوع المعرفي لكل ادعاء.\n\n## 55. الشكوى وسجل المستخدم السلبي\n\nشكوى مستخدم:\n\n- قد تكون حدثًا فرديًا حقيقيًا،\n\n- قد تكون ناقصة أو غير صحيحة،\n\n- قد تكون قد تم حلها,\n\nقد ينتمي إلى كيان آخر. شكوى واحدة: «الشركة تظلم جميع العملاء.» لا تدعم النتيجة. ومع ذلك، حادث خطير:\n\n- تحقيق،\n\n- التصحيح،\n\n- خطر حرج\n\nقد يتم البدء به.\n\n## 56. الادعاء والتحقيق والحكم\n\nيجب التمييز بين هذه الحالات عن بعضها البعض:\n\n- ادعاء\n\n- الشكوى\n\n- فتح التحقيق\n\n- النتيجة الإدارية\n\n- قرار الدرجة الأولى\n\n- القرار النهائي\n\n- قرار مُسحوب أو مُلغى\n\n- رد المؤسسة\n\nإجراء تحقيق عن شخص أو مؤسسة لا يعني أنهم مذنبون أو مسؤولون. ينبغي على Truth Pack عدم استخدام لغة تتجاوز الوضع القانوني.\n\n## 57. لغة متناسبة في الادعاءات السلبية\n\nينبغي على Truth Pack استخدام اللغة التالية:\n\n- \"تم الادعاء بذلك.\"\n\n- \"يتم التحقيق فيه من قبل المؤسسة المحددة.\"\n\n- \"تم اتخاذ القرار المحدد في التاريخ المذكور.\"\n\n- \"لم يتم الانتهاء من القرار بعد.\"\n\n- \"تنكر المؤسسة الادعاء.\"\n\n- \"لم يتم حل ذلك في السجلات الحالية.\"\n\nلا يمكن استخدام اللغة التالية دون وجود سجلات مؤكدة كافية:\n\n- \"هو محتال.\"\n\n- \"هذا غير قانوني.\"\n\n- \"هو/هي مذنب.\"\n\n- إنه بالتأكيد غير موثوق.\n\nهذا ليس مجرد خطر قانوني، بل هو مبدأ الدقة في التمثيل.\n\n## 58. الواقع التوصيلي\n\nيجب ألا يقلل Truth Pack الشركة بأكملها إلى حالة واحدة فقط: 'موصى به' أو: 'غير موصى به.' تعتمد التوصية على المجالات التالية:\n\n- احتياجات المستخدم\n\n- البلد\n\n- الميزانية\n\n- نوع الخدمة\n\n- تحمل المخاطر\n\n- القدرة\n\n- الرخصة\n\n- شروط الاستبعاد\n\n- البدائل\n\nحزمة الحقيقة للتوصية:\n\n- متطلبات الأهلية،\n\n- ظروف عدم الملاءمة،\n\n- الحدود المثبتة\n\nتوفرها. نصيحة المستخدم النهائي هي مسؤولية اتخاذ القرار لمنتج الذكاء الاصطناعي.\n\n## 59. ادعاءات الحد\n\nيجب أن تحمل حزمة الحقيقة ليس فقط ما تفعله ولكن أيضًا ما لا تفعله. مثال: تعمل فقط في تركيا. لا تقدم استشارات قانونية. ليس لديها ترخيص صحي. الأسعار لا تشمل الضريبة. الخدمة متاحة فقط للعملاء من الشركات. لا تضمن النتائج. لا تتحكم في سلوك بعض الأطراف الثالثة. معلومات الحدود هي واحدة من أكثر السجلات قيمة للحصول على نصائح دقيقة.\n\n## 60. سجل غير معروف\n\nحزمة الحقيقة لا ينبغي أن تخفي الحقول المفقودة. أنواع السجلات غير المعروفة:\n\n### حقيقة غير معروفة\n\n### نطاق غير معروف\n\n### وقت غير معروف\n\n### كيان غير معروف\n\n### أصل المصدر غير معروف\n\n### التوفر العام غير معروف\n\n### أدلة غير كافية\n\n### تعارض_المراجع\n\n### غير قابل للتطبيق\n\n### لم يتم تقييمه بعد\n\nغير معروف ليس فشلاً. إنه حماية ضد اليقين الكاذب.\n\n## 61. فجوة مرجعية\n\nقد يولد رد الذكاء الاصطناعي ادعاءً ماديًا غير موجود في حزمة الحقيقة أثناء المراجعة. في هذه الحالة، يجب على الحكم استخدام أحد الخيارات التالية:\n\n- الادعاء خارج النطاق وليس ماديًا\n\n- هناك فجوة مرجعية في حزمة الحقيقة\n\n- مطلوب بحث عن أدلة جديدة\n\n- لا يمكن دعم الرد\n\n- ينتمي الادعاء إلى كيان كاذب\n\nلا يمكن تحويل فجوة حزمة الحقيقة تلقائيًا إلى فشل الذكاء الاصطناعي. الحالة الصحيحة:\n\n### REFERENCE_GAP\n\nقد يكون.\n\n## 62. توسيع حزمة الحقيقة بعد الرد\n\nقد تنتج استجابة الذكاء الاصطناعي ادعاء مادية لم يتم النظر فيها من قبل. يمكن التحقيق في الادعاء الجديدة. ومع ذلك، تنطبق القواعد التالية: يتم الحفاظ على النسخة الأولى من حزمة الحقيقة. يتم إضافة الادعاء الجديدة والأدلة في نسخة منفصلة. لا يتم تغيير نتيجة المراجعة الأولى بهدوء. إذا لزم الأمر، يتم إعادة تقييم جميع الاستجابات ذات الصلة مع النسخة الجديدة. النتائج القديمة والجديدة مرئية في سجل التغييرات العام.\n\n## 63. تثبيت ما قبل الموجة لحزمة الحقيقة\n\nقبل كل موجة قياس رئيسية، يجب تثبيت الحقول التالية:\n\n- نسخة هوية الكيان\n\n- نسخة سجل التمثيل الرسمي\n\n- سجل الادعاءات المرجعية\n\n- سجل الأدلة\n\n- سجل الأدلة المضادة\n\n- رسم بياني لأصل المصدر\n\n- مصوفة النطاق والوقت\n\n- دفتر المجهولات\n\n- فئات الوصول إلى الأدلة\n\n- تجزئة الحزمة\n\n- الموافقة البشرية\n\n- وقت التثبيت\n\nلهذا الملف:\n\n#### تثبيت حزمة الحقيقة NOMOS\n\nيمكن إعطاؤه اسماً.\n\n## 64. حزمة الحقيقة وتاريخ القياس\n\nاستجابة الذكاء الاصطناعي، كقاعدة:\n\n#### حالة الواقع الصالحة في لحظة إرسال صياغة المُدخل\n\nينبغي تقييمها وفقًا لذلك. تحمل حزمة الحقيقة الإطار الزمني الذي سيمثل هذه اللحظة. الواقع الذي يتشكل لاحقًا: لا يجعل الإجابة السابقة خاطئة تلقائيًا، بل ينشئ نسخة جديدة من حزمة الحقيقة للموجة الجديدة.\n\n## 65. تغيّر الواقع أثناء الموجة\n\nالشركة:\n\n- يغير اسمه،\n\n- يحصل على ترخيص أو يفقده،\n\n- يحدث سعره،\n\n- يتوسع إلى دولة أخرى،\n\n- يتوقف عن إنتاج منتجه\n\nحينها يمكن لحزمة الحقيقة أن تتغير بشكل جوهري. في هذه الحالة:\n\n- يمكن تقسيم موجة القياس إلى موجات فرعية،\n\n- يمكن ربط إصدارات حزمة الحقيقة القديمة والجديدة بردود منفصلة،\n\nيمكن استخدام تحذير حالة المرجع المختلط.\n\n## 66. التعديل الرجعي لحزمة الحقيقة\n\nإذا كان السجل غير صحيح، يمكن تصحيحه. ومع ذلك:\n\n- لا يمكن حذف النسخة القديمة،\n\n- يجب تسجيل سبب التغيير،\n\n- يجب عرض الاستجابات المتأثرة،\n\nيجب أن تُنشئ الدرجة الجديدة نسخة تحليل منفصلة. تصحيح الواقع ليس هو نفسه إعادة كتابة التاريخ.\n\n## 67. هيكل النسخة\n\nتنسيق إصدار النسخة المقترحة: رئيسي.ثانوي.تصحيح\n\n#### كبير\n\nتغيير الكيان المستهدف، تغيير أنطولوجيا الادعاء، تغيير معيار الأدلة، تغيير النطاق الذي سيؤدي إلى تقييم نفس الاستجابات في نظم واقع مختلفة\n\n#### صغير\n\nإضافة ادعاء مادة جديدة، إضافة دولة أو منتج جديد، تغيير الحالة مع الأدلة الجديدة، تغيير الواقع التاريخي أو الحالي\n\n#### تصحيح\n\nالتهجئة بيانات وصفية رابط مكسور تصحيح التجزئة أو السجل الفني تغيير الواقع المادي لا يمكن تخزينه كتصحيح.\n\n## 68. العملة والجدة\n\nليست كل ادعاء تتقدم في العمر بنفس المعدل.\n\n### FRESH-1— هيكلي أو تاريخي\n\nالحقول ذات التغير المنخفض مثل تاريخ التأسيس. قد يكون التحقق من الصحة عند الحدث كافياً.\n\n### FRESH-2— يعتمد على الحدث\n\nالملكية، المسؤول، أو حالة الترخيص. مطلوب حدث تغيير وفحوص منتظمة.\n\n### FRESH-3— تغير متوسط\n\nبلد الخدمة، عدد الموظفين، الشراكة. يلزم التحقق الدوري.\n\n### FRESH-4— تباين عالي\n\nالسعر، المخزون، الخطة، توافر المنتج. يجب التحقق منها على فترات قصيرة.\n\n### FRESH-5— مباشر أو فوري\n\nانقطاع الخدمة، العرض الحالي، الحدث، الحالة في الوقت الفعلي. هناك حاجة إلى سجلات قريبة من لحظة القياس. يجب تحديد مدة دقيقة وفقًا لنوع الادعاء ومخاطر الصناعة.\n\n## 69. تاريخ آخر تحقق\n\nكل ادعاء:\n\n- تاريخ آخر تحقق،\n\n- تاريخ إعادة التحقق الموصى به،\n\n- مُثير التغيير\n\nيجب حمله. الادعاء بدون تاريخ التحقق الأخير: لا يمكن افتراض أنها حالية.\n\n## 70. لقطة المصدر\n\nيجب ألا يتم حفظ صفحة ويب ديناميكية كعنوان URL فقط. بقدر ما هو ذو صلة: لقطة الصفحة،\n\n### PDF،\n\nالنص الكامل، لقطة الشاشة، وقت الالتقاط، التجزئة،\n\n### URL،\n\nاللغة المحلية، حالة الوصول يجب الحفاظ عليها. قد تتغير الصفحة لاحقًا.\n\n## 71. إذا تم فقدان المصدر\n\nيمكن حذف المصدر أو يصبح غير قابل للوصول. حزمة الحقيقة:\n\n- قد تحافظ على لقطة الأرشيف،\n\n- الهاش،\n\n- وقت الالتقاط\n\nيمكن الحفاظ عليه. لكن الأرشيف:\n\n- أن الصفحة متاحة للعامة في الوقت الفعلي،\n\n- قد لا يثبت بمفرده نطاق الوصول بالكامل.\n\nلا يتم إثبات أي من هذه الحقائق بالكامل بواسطة الأرشيف وحده.\n\n## 72. طبقات الوصول والخصوصية للأدلة\n\n#### الأدلة العامة\n\nالأدلة التي يمكن الوصول إليها بشكل عام.\n\n#### أدلة التدقيق\n\nالأدلة المعدلة التي يمكن للمحكمين والمراجعين المستقلين الوصول إليها.\n\n#### الأدلة المقيدة\n\nالأدلة المقيدة التي تحتوي على عقود أو بيانات شخصية أو أسرار تجارية.\n\n#### الأدلة المشتقة\n\nملخص قابل للتحقق أو حساب تم إنتاجه من الأدلة الأولية.\n\n#### بيان الادعاء العامة\n\nلكل ادعاء للجمهور:\n\n- حالتها،\n\n- فئة المصدر،\n\n- تاريخ،\n\n- تجزئة الإثبات،\n\n- حالة الوصول\n\nعرض البيان.\n\n## 73. استخدام الأدلة السرية\n\nإذا كان من المقرر استخدام الأدلة المقيدة: من شاهد الأدلة؟ ماذا تحققوا منه؟ كم يمكن الكشف عنه للعامة؟ هل يمكن لمراجع مستقل آخر الوصول إليه؟ ما هي مدة ونطاق الأدلة؟ هل يمكن سحب الأدلة؟ يجب تسجيلها. عبارة 'لدينا أدلة سرية' وحدها لا تشكل دعماً لحزمة الحقيقة.\n\n## 74. دور الكيان الخاضع للتدقيق\n\nالكيان المدقق:\n\n- يمكنه تقديم الأدلة،\n\n- يمكنه الاعتراض على سجلات الهوية غير الصحيحة،\n\n- يمكنه توضيح النطاق،\n\n- يمكنه تقديم الوصول المحدود للأدلة السرية،\n\nيمكنه تقديم حجة مضادة. الكيان الخاضع للتدقيق:\n\n- لا يمكنه منح الوضع الداعم النهائي لادعاءاته الخاصة،\n\n- لا يمكن حذف الأدلة المضادة،\n\n- لا يمكن اختيار القاضي بمفرده,\n\n- لا يمكن إزالة ادعاء منخفضة التقييم من النطاق,\n\nلا يمكن الإفلات من كامل عبء الإثبات بمجرد تسميته 'سر تجاري'.\n\n## 75. الحق في الرد\n\nقبل نشر مادة متاحة للجمهور ونتيجة سلبية، إلى المدى الذي ينطبق فيه، يحق للكيان المدقق أن:\n\n- الادعاء ذات الصلة،\n\n- الأدلة المستخدمة,\n\n- الأدلة المضادة\n\n- الوضع المقترح\n\n- زمن الاستجابة\n\nقد يتم الإبلاغ عنه. عدم استجابة الكيان لا يعني أنه يقبل الادعاء. الرد:\n\n- كدليل،\n\n- كرأي مضاد،\n\n- كطلب تحقق جديد\n\nيتم تسجيلها.\n\n## 76. حالات الاستئناف\n\n### لا يوجد استئناف\n\n### تم فتح الاستئناف\n\n### تم تقديم الأدلة\n\n### قيد المراجعة\n\n### تم تأييد الاستئناف\n\n### تم تأييد جزء من الاستئناف\n\n### تم رفض الاستئناف\n\n### تم طلب مراجعة خارجية\n\n### تم الإغلاق مع معارضة\n\nلا يتم حذف السجل الرئيسي أثناء الاعتراض. يظل حالته مرئية.\n\n## 77. الرأي المخالف\n\nقد يتوصل المحكمون أو الخبراء إلى استنتاجات مختلفة من نفس الأدلة. إذا لم يتم حل النزاع المادي:\n\n- قرار الأغلبية،\n\n- الرأي المخالف،\n\n- الأسباب،\n\n- فرق الأدلة\n\nيمكن الاحتفاظ بها في الحزمة. يجب ألا تنتج حزمة الحقيقة توافقًا زائفًا.\n\n## 78. أدوار حوكمة حزمة الحقيقة\n\nيمكن تعريف الأدوار التالية بالمدى الذي يكون ذا صلة:\n\n- مالك سجل الكيان\n\n- محرر دفتر الادعاءات\n\n- مسجل الأدلة\n\n- محلل سلسلة المصدر\n\n- أخصائي المجال\n\n- مراجع قانوني أو تنظيمي\n\n- مراجع الطرق الكمية\n\n- مراجع الأدلة المضادة\n\n- أمين الخصوصية\n\n- محكم حزمة الحقيقة\n\n- مراجع الاستئناف\n\n- أمين الإصدار\n\n- الموافق البشري المسؤول\n\nفي تجربة صغيرة، يمكن لشخص واحد أن يتولى عدة أدوار. يجب الإفصاح عن تضارب المصالح.\n\n## 79. دور الذكاء الاصطناعي في حزمة الحقيقة\n\nيمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي المساعدة في المهام التالية:\n\n- استخراج الادعاءات من الوثائق\n\n- العثور على نفس الادعاء في جمل مختلفة\n\n- تقدير نسب المصدر\n\n- تحديد المرشحين للتناقض\n\n- إزالة حقول التاريخ والنطاق\n\n- اقتراح مطابقة الدليل بالادعاء\n\n- كشف الحقول المفقودة\n\n- إنشاء مخطط الآلة\n\nالذكاء الاصطناعي:\n\n- لا يمكنه إعطاء حالة الدعم النهائية بمفرده،\n\n- لا يمكنه إنشاء ملخص جديد كدليل بنفسه،\n\n- لا يمكن أن يكون السلطة الوحيدة واللاخطأ في الواقع المتناقض،\n\nلا يمكن أن يحل محل الموافقة البشرية.\n\n## 80. مستويات إعداد حزمة الحقيقة\n\n### TPR-0— بدون حزمة\n\nحزمة الحقيقة المنظمة غير موجودة. لا يمكن بدء التحكيم الرئيسي.\n\n### TPR-1— مسودة للجهات الرسمية فقط\n\nهناك فقط تمثيلات رسمية وإعلانات ذاتية. يمكن استخدامها للاكتشاف. ليست حزمة حقيقة مُحققة.\n\n### TPR-2— حزمة الأدلة المنظمة\n\nيحتوي على ادعاءات ذرية وأدلة أساسية. قد تكون الأدلة المضادة وسلسلة المصدر مفقودة.\n\n### TPR-3— جاهز للتحكيم\n\nالادعاء، الأدلة، الأدلة المضادة، النطاق، الوقت، والمجهولات جاهزة للتحكيم. الحد الأدنى المرشح للمستوى الرئيسي GEO-1000.\n\n### TPR-4— تمت مراجعته بشكل مستقل\n\nلقد خضع الحزمة لمراجعة ميدانية ومنهجية مستقلة.\n\n### TPR-5— تم نسخه وصيانته\n\nتم استخدام الحزمة في تدقيقات مختلفة، وتم تشغيل نظام الإصدار والعملات. التدقيق العام الرئيسي على الأقل:\n\n### TPR-3\n\nيجب أن يستهدف ذلك المستوى.\n\n## 81. بوابات إعداد حزمة الحقيقة\n\nيجب أن يجتاز الطرد البريدي البوابات التالية قبل اعتباره TPR-3: هل تم حل هوية الكيان؟ هل حقول الادعاءات اللازمة متاحة للعائلات الفورية؟ هل الادعاءات المادية ذرية؟ هل توقيت ونطاق كل ادعاءات واضحان؟ هل تحمل كائنات الإثبات سجلات السلامة؟ هل تم فحص نسب المصدر؟ هل تم البحث عن الأدلة المضادة؟ هل تم فصل الوصول العام والمقيد؟ هل الحقول غير المعروفة مرئية؟ هل هناك موافقة بشرية وتثبيت للإصدار؟\n\n## 82. مطابقة نطاق الادعاء مع حزمة الحقيقة\n\nيجب ربط كل عائلة ادعاء بالحقول المطلوبة في حزمة الحقيقة.\n\nإذا لم يغطي حزمة الحقيقة المنطقة المطلوبة من قبل صياغة المُدخل، فإن المرجع غير جاهز.\n\n## 83. عرض مجموعة الحقيقة الاصطناعية APPLE.COM\n\nعرض المنهجية الاصطناعية / الادعاءات والسجلات والحالات أدناه مُختلقة فقط لغرض توضيح الطريقة. ولا تعكس معلومات حقيقية لشركة Apple Inc. أو الهيكل الحالي للشركة أو نتيجة تدقيق فعلية. الهدف القانوني: الكيان التقني الرئيسي الاصطناعي المرتبط بالنطاق apple.com.\n\n### 83.1. الادعاء الاصطناعية C-001\n\n> ادعاء:\n\napple.com هو أحد الواجهات الرقمية القانونية التي تتحكم بها الكيان الرئيسي الاصطناعي للمؤسسة. النوع: CT-02— العلاقة / الدليل:\n\n- تسجيل اسم نطاق اصطناعي\n\n- تسجيل الشركة الرسمي الاصطناعي\n\n- التحقق المستقل الاصطناعي\n\n> الحالة:\n\n### VS-4+ SC-1+ TS-1+ EA-1\n\n### 83.2. الادعاء الاصطناعية C-002\n\n> ادعاء:\n\nالكيان الرئيسي مرتبط بتكنولوجيا المستهلك والبرمجيات والخدمات الرقمية. النوع: CT-03— النشاط / الدليل:\n\n- كتالوج المنتجات الاصطناعي\n\n- التسجيل المؤسسي الاصطناعي\n\n- التصنيف المستقل الاصطناعي\n\n> الحالة:\n\n### VS-5+ SC-1+ TS-1+ EA-1\n\n### 83.3. الادعاء الاصطناعية C-003\n\n> ادعاء:\n\nالكيان هو الشركة الأكثر ابتكارًا في العالم. النوع: CT-11— التفوق / الدليل:\n\n- إعلان الشركة الذاتي الاصطناعي\n\n- لا توجد طريقة مقارنة محددة\n\n- لا توجد مجموعة أو معيار مستقل\n\n> الحالة:\n\n### VS-1+ SC-3+ TS-0+ EA-1\n\nالنموذج الصحيح للذكاء الاصطناعي: “تضع الشركة نفسها كشركة تكنولوجية مبتكرة.” الترقية المعرفية الخاطئة: “إنها الشركة الأكثر ابتكارًا في العالم.”\n\n### 83.4. الادعاء الاصطناعية C-004\n\n> ادعاء:\n\nالأسعار نفسها في جميع البلدان.\n\n> الدليل:\n\nشروط الأسعار والضرائب المختلفة على صفحات الدول الاصطناعية\n\n> الحالة:\n\n### VS-C + SC-5+ TS-1\n\n### 83.5. الادعاء الاصطناعية C-005\n\n> ادعاء:\n\nالكيان يقدم منتجات محددة في الأسواق المحددة.\n\n> الحالة:\n\n### VS-4+ SC-2+ TS-1\n\nالادعاء دون نطاق دولة: “مقدم في جميع أنحاء العالم.” لا يمكن توسيعه بهذه الطريقة.\n\n## 84. حالة حزمة الحقيقة الاصطناعية ASTERON\n\n### حالة اصطناعية — ليست مؤسسة حقيقية\n\nهيكل الكيان:\n\n- أسترون هولدينغز المحدودة — الشركة الأم\n\n- أسترون ترافيل — العلامة التجارية\n\n- أسترون تركيا للسياحة المحدودة — شركة مبيعات محلية\n\n- ميرا لخدمات الوجهات — شريك توصيل مستقل\n\n- نادي أسترون أنطاليا — امتياز\n\n### 84.1. ادعاء A-001\n\n\"أسترون تعمل في 25 دولة.\" الدليل:\n\n- الموقع الرسمي: 25 دول\n\n- سجل التشغيل: توصيل نشط في 9 دول\n\n- سجل العملاء السابقين: عملاء تاريخيون في 16 دول إضافية\n\n- شركة محلية: 3 دول\n\n- قبول العرض عن بُعد: 14 دول\n\nالمشكلة: تعريف \"النشاط\" غير واضح. تقوم Truth Pack بتفصيل الادعاء:\n\n#### A-001 a\n\nلدى Asteron على الأقل عميل تاريخي أو جهة اتصال تجارية في دول 25. الحالة:\n\n### VS-3+ TS-2+ SC-1\n\n#### A-001 b\n\nتقدم Asteron خدمات نشطة في دول 9 اعتبارًا من تاريخ المرجع. الحالة:\n\n### VS-4+ TS-1+ SC-1\n\n#### A-001 c\n\nتمتلك Asteron عملية قانونية محلية في دول 25. الحالة:\n\n### VS-C + SC-3\n\nبدون هذا التفصيل، لا يمكن تقييم إجابة الذكاء الاصطناعي عن \"دول 25\" بشكل عادل.\n\n### 84.2. ادعاء A-002\n\n\"98% من المشاريع ناجحة.\" الأدلة المقدمة:\n\n- حالات 49 الإيجابية\n\n- حالة 1 الفاشلة\n\n- لا توجد قائمة كاملة بالمشاريع\n\n- لا يوجد تعريف للنجاح\n\nحالة Truth Pack: VS-U — المقام والطريقة غير كافيين\n\nالصيغة الصحيحة للذكاء الاصطناعي: \"تُبلغ الشركة عن نجاح مرتفع في سجلات الحالات المختارة؛ لم يكن من الممكن التحقق من الطريقة والمقام الكامل لمعدل 98% الكلي.\"\n\n### 84.3. ادعاء A-003\n\n“أستيرون هي منظمة معايير عالمية تم التحقق منها بشكل مستقل.” الدليل: تم نشر المعيار بواسطة أستيرون نفسها. لم يتم العثور على أي تحقق مستقل. شارك موظف في جامعة النص من حسابه الشخصي. الجامعة ليس لديها موافقة مؤسسية. الحالة: VS-C — الادعاء بالتحقق المستقل متناقض. البيان الصحيح: “أستيرون هي منظمة تنشر معيارها الخاص.”\n\n### 84.4. ادعاء A-004\n\n“جميع المشاريع مضمونة.” العقد: ضمان تسليم ملفات المصدر. النتائج التجارية غير مضمونة. لا يُضمن أي نصيحة من الذكاء الاصطناعي. عناصر Truth Pack: يتم ضمان عناصر التسليم المحددة بموجب العقد. النتائج التجارية غير مضمونة. سلوك الذكاء الاصطناعي من طرف ثالث غير مضمون. إذا قال الذكاء الاصطناعي: “جميع المشاريع مضمونة لتحقيق النتائج.” يحدث توسيع لنطاق المادة.\n\n### 84.5. ادعاء A-005\n\n«يتم تشغيل نادي أستِرون أنطاليا مباشرة بواسطة أستِرون هولدينغز.» الأدلة:\n\n- اتفاقية الامتياز\n\n- المشغل المحلي المستقل\n\n- ترخيص العلامة التجارية\n\nالحالة:\n\n### VS-C + SC-4\n\nالعلاقة الصحيحة: يتم تشغيل نادي أستِرون أنطاليا بواسطة مشغل امتياز مستقل تحت ترخيص علامة تجارية.\n\n## 85. بطاقة نتائج الحقيقة العامة\n\nيجب أن تتضمن بطاقة المرشح العامة الحقول التالية:\n\n- معرّف حزمة الحقيقة\n\n- هوية الكيان\n\n- تاريخ المرجع\n\n- الإصدار\n\n- نطاق الادعاء\n\n- رقم الادعاء الذرية\n\n- عدد الادعاءات المتاحة للعامة مع الأدلة\n\n- عدد الادعاءات ذات الأدلة المحدودة\n\n- عدد الادعاءات المبنية فقط على الإقرار الرسمي الذاتي\n\n- عدد الادعاءات المتناقضة\n\n- عدد الادعاءات غير المعروفة\n\n- عدد الادعاءات القديمة\n\n- الادعاءات مع الأدلة المضادة\n\n- الاعتراضات المفتوحة\n\n- آخر تحديث\n\n- تاريخ إعادة التحقق\n\n- قيمة تجزئة سلامة الحزمة\n\n- الشخص أو المؤسسة المسؤولة\n\nهذه البطاقة: لا تشير إلى أن جميع الادعاءات صحيحة؛ بل تظهر وضوح حالة صحة الادعاءات داخل الحزمة.\n\n## 86. الأحكام الإلزامية المعيارية\n\n**CH13-N01**\n\nيجب أن تستند كل عملية تحكيم رئيسية GEO-1000 إلى إصدار حزمة الحقائق المتحقَّق منها عن الكيان.\n\n**CH13-N02**\n\nيجب تثبيت استجابات Truth Pack AI قبل فحصها دلاليًا.\n\n**CH13-N03**\n\nلا يمكن تقديم Truth Pack كادعاء مطلق أو غير قابل للتغيير عن الواقع.\n\n**CH13-N04**\n\nيجب ربط Truth Pack بكيان محدد أو تاريخ أو دولة أو منتج أو خدمة أو نطاق الطلب.\n\n**CH13-N05**\n\nيجب الحفاظ على الإعلان الرسمي للكيان والواقع الذي تم التحقق منه بالأدلة كسجلات منفصلة.\n\n**CH13-N06**\n\nلا يمكن اعتبار المصدر من الطرف الأول عديم القيمة لمجرد أنه من الطرف الأول.\n\n**CH13-N07**\n\nالمصدر من الطرف الأول لا يُعد تلقائيًا دليلًا على التفوق الخارجي أو الاستقلال.\n\n**CH13-N08**\n\nلا يمكن استخدام عدد عناوين URL المختلفة كعدد الأدلة المستقلة.\n\n**CH13-N09**\n\nيجب تسجيل أصل المصادر وتوزيعها واستشهادها وترجمتها ومشتقاتها من الذكاء الاصطناعي في رسم بياني لسلالة المصدر حسب ما هو ذي صلة.\n\n**CH13-N10**\n\nلا يمكن احتساب المصادر المشتقة من نفس الادعاء الأصلية كدليل مستقل دون شرح.\n\n**CH13-N11**\n\nلا يمكن استخدام ملخص تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي كدليل مستقل بدلًا من المصادر الأساسية.\n\n**CH13-N12**\n\nلا يمكن استخدام البيانات الاصطناعية للتحقق من ادعاء كيان حقيقي.\n\n**CH13-N13**\n\nيجب أن تحمل كل ادعاء في حزمة الحقائق الملموسة الحقول التالية حسب ما هو ذي صلة: الموضوع الذري والفاعل والقيمة والنطاق والدولة والزمن.\n\n**CH13-N14**\n\nلا يمكن استخدام الجمل التسويقية المركبة والغامضة كسجلات للواقع الذري.\n\n**CH13-N15**\n\nيجب أن يُظهر كل دليل بشكل صريح أي ادعاء يدعمها أو يحدد حدودها أو يدحضها.\n\n**CH13-N16**\n\nيجب تقييم السلطة والقرب والاستقلالية والنزاهة والزمنية ونطاق المصدر حول موضوع ما وفقًا لنوع الادعاء.\n\n**CH13-N17**\n\nلا يمكن اعتبار الاستقلالية وحدها ضمانًا للدقة أو السلطة.\n\n**CH13-N18**\n\nلا يمكن اعتبار الرسمية وحدها تحققًا مستقلاً لادعاء حول العالم الخارجي.\n\n**CH13-N19**\n\nلا يمكن تكوين حزمة الحقيقة فقط من الأدلة الداعمة؛ يجب البحث عن الأدلة المضادة المادية بنشاط والحفاظ عليها.\n\n**CH13-N20**\n\nلا يمكن استبعاد الأدلة المضادة لمجرد أنه ليس في صالح الكيان المدقق.\n\n**CH13-N21**\n\nلا يمكن استخدام غياب الأدلة كمعادل لخطأ الادعاء.\n\n**CH13-N22**\n\nيجب الحفاظ على الحالات NOT FOUND و UNVERIFIED و UNRESOLVED و CONTRADICTED كحالات منفصلة.\n\n**CH13-N23**\n\nيجب استخدام إثبات الغياب فقط عندما تكون السلطة والنطاق والتوقيت والتكامل مع سجل السجلات ذات الصلة واضحة.\n\n**CH13-N24**\n\nفي الادعاءات المفتوحة العالم، لا يمكن اعتبار غياب السجلات تلقائيًا دليلًا على الزيف.\n\n**CH13-N25**\n\nيجب على المصادر التي تدعي وجود سجل عالم مغلق أن توضح نطاق المصدر وشروط التحديث.\n\n**CH13-N26**\n\nيجب تسجيل وقت صلاحية الادعاء ووقت نشر المصدر ووقت الالتقاط ووقت الحكم بشكل منفصل.\n\n**CH13-N27**\n\nلا يمكن دمج الادعاءات الحالية والتاريخية دون تقديم تفسير.\n\n**CH13-N28**\n\nلا يمكن استخدام الأدلة منتهية الصلاحية أو المعدلة أو المسحوبة كواقع حالي.\n\n**CH13-N29**\n\nيجب أن تحمل كل ادعاء تاريخ آخر تحقق منها، وإلى الحد الذي ينطبق فيه ذلك، محفز لإعادة التحقق.\n\n**CH13-N30**\n\nيجب أن يكون للأدلة المتاحة للجمهور والأدلة المقصورة على المدقق حالات وصول منفصلة.\n\n**CH13-N31**\n\nلا يمكن افتراض أن ادعاء تم التحقق منها باستخدام أدلة مقصورة على المدقق تعتبر معلومات يمكن الوصول إليها من قبل منتج ذكاء اصطناعي عام.\n\n**CH13-N32**\n\nلا يُعتبر البيان \"توجد أدلة سرية\" مدعومًا دون وصول المدقق وسجل النزاهة.\n\n**CH13-N33**\n\nينبغي تقييم حقيقة الادعاء وإمكانية اكتشافه من قبل الجمهور بشكل منفصل.\n\n**CH13-N34**\n\nلا يمكن التحقق من الادعاء الكمي دون تحديد البسط والمقام والفترة والوحدة والشمول والاستبعاد وطريقة الحساب.\n\n**CH13-N35**\n\nلا يمكن عرض الدراسات الإيجابية المختارة كمعدل أداء عام.\n\n**CH13-N36**\n\nلا يمكن استخدام أرقام العملاء أو المشاريع أو العقود أو المعاملات أو المستخدمين أو الحسابات بالتبادل.\n\n**CH13-N37**\n\nيجب الفصل بين أعداد العملاء أو المستخدمين التراكمية والنشطة.\n\n**CH13-N38**\n\nيجب أن تتضمن بيانات إدخال الادعاءات المشتقة الصيغة وإصدار الحساب.\n\n**CH13-N39**\n\nلا يمكن التحقق من علاقات العملاء والشركاء بدون معلومات عن نوع العلاقة ونطاقها ووقتها.\n\n**CH13-N40**\n\nاستخدام الشعار وحده لا يثبت علاقة مع عميل أو شريك.\n\n**CH13-N41**\n\nلا يمكن نقل ميزات المجموعة أو الشركة الفرعية أو الامتياز أو الموزع أو العلامة التجارية إلى بعضها البعض بدون دليل واضح.\n\n**CH13-N42**\n\nيجب ربط الرخصة والشهادة بالكيان الصحيح والبلد والنطاق ومعلومات التاريخ.\n\n**CH13-N43**\n\nلا يمكن استخدام العضوية أو الشهادة أو الاعتماد أو المشاركة في التدريب أو الجوائز بشكل متبادل.\n\n**CH13-N44**\n\nلا يمكن اعتبار ادعاءات التميز والريادة حقائق موثقة بدون تحديد نطاق المقارنة والمعايير والطريقة والتاريخ والنطاق.\n\n**CH13-N45**\n\nلا يمكن رفع الرأي المؤسسي والموقف التسويقي إلى مستوى الحقيقة المستقلة.\n\n**CH13-N46**\n\nيجب تمييز الشكوى والتحقيق والنتيجة الإدارية والقرار النهائي عن بعضها البعض.\n\n**CH13-N47**\n\nلا يمكن تقديم السجلات السلبية غير النهائية بلغة الجريمة المؤكدة أو الاحتيال أو المسؤولية القانونية.\n\n**CH13-N48**\n\nيجب ربط بيان المعارضة والاستئناف للجهة المدققة بسجل الادعاء ذي الصلة.\n\n**CH13-N49**\n\nفشل الكيان في الرد لا يعني أنه يقبل الادعاء.\n\n**CH13-N50**\n\nيجب أن يحافظ Truth Pack بشكل واضح على المجهولات والفجوات المرجعية.\n\n**CH13-N51**\n\nلا يمكن اعتبار الادعاء الجديد للذكاء الاصطناعي غير الموجود في حزمة الحقيقة تلقائيًا خاطئًا؛ يجب إجراء مراجعة فَجْوَة_المرجعية.\n\n**CH13-N52**\n\nيجب على سجل الواقع الذي يُضاف بعد استجابة الذكاء الاصطناعي إنشاء نسخة جديدة من حزمة الحقيقة.\n\n**CH13-N53**\n\nلا يمكن لإصدار Truth Pack الجديد تغيير التاريخ القديم للتحكيم والتسجيل بصمت.\n\n**CH13-N54**\n\nإذا تغير الواقع المادي خلال الموجة، يجب ربط الملاحظات ذات الصلة بإطار الوقت الصحيح لـ Truth Pack.\n\n**CH13-N55**\n\nيجب تسجيل التغييرات في Truth Pack وفقًا لمنطق الإصدار الرئيسي أو الفرعي أو الإصلاح.\n\n**CH13-N56**\n\nلا يمكن إخفاء التغييرات في الواقع المادي أو حالة الأدلة على أنها إصلاحات بسيطة.\n\n**CH13-N57**\n\nيجب الحفاظ على الأدلة الخام وإصدارات Truth Pack القديمة ضمن الحدود الأخلاقية والقانونية.\n\n**CH13-N58**\n\nلا يمكن لـ Truth Pack الاعتماد فقط على المستندات المقدمة من الكيان الذي يتم تدقيقه.\n\n**CH13-N59**\n\nلا يمكن للكيان الذي يتم تدقيقه تحديد الوضع النهائي لدعم تأكيده الخاص.\n\n**CH13-N60**\n\nينبغي فصل دور إعداد والموافقة على الحالة النهائية بواسطة Truth Pack قدر الإمكان.\n\n**CH13-N61**\n\nيمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي المساعدة في الاستدلال وكشف التناقضات؛ لكنها لا تستطيع تقديم حالة الواقع النهائية بمفردها.\n\n**CH13-N62**\n\nعند الكشف العام عن Truth Pack، لا يمكن نشر البيانات الشخصية أو الأسرار التجارية أو العقود المقيدة بشكل غير ضروري.\n\n**CH13-N63**\n\nإذا تم استخدام أدلة محدودة، يجب أن يكون هناك مسار مراجعة ثانٍ مستقل أو مناسب متاح.\n\n**CH13-N64**\n\nيجب أن يعرض Truth Pack حالات الادعاءات العامة، وفئات الوصول، والإصدار، وسجل النزاهة.\n\n**CH13-N65**\n\nللالتحاق الأساسي، يجب أن يحتوي حزمة الحقيقة على الأقل على TPR-3— جاهز للتحكيم أو مستوى مكافئ مبرر.\n\n**CH13-N66**\n\nيجب تقييم مستوى إعداد حزمة الحقيقة بشكل مستقل عن درجة الذكاء الاصطناعي.\n\n**CH13-N67**\n\nلا يمكن استخدام نقص حزمة الحقيقة كأداة للنجاح أو الرسوب في استجابة الذكاء الاصطناعي وفقًا للنتيجة المرجوة.\n\n**CH13-N68**\n\nيجب أن يكون لكل نسخة من حزمة الحقيقة مالك بشري أو تنظيمي مسؤول.\n\n## 87. أشكال الفشل\n\n**CH13-F01— بخصوص موقع الشركة كحقيقة مطلقة**\n\nجميع الإقرارات الذاتية تُعامل على أنها حقائق مؤكدة.\n\n**CH13-F02— رفض كامل للأدلة من الطرف الأول**\n\nيتم تجاهل السجلات المؤسسية المباشرة مثل الأسعار والسياسات والمعاملات لأنها تعتبر مصدرها ذاتي.\n\n**CH13-F03— احتساب عدد عناوين URL كعدد الأدلة**\n\nتُحتسب عشرون نسخة من البيان الصحفي نفسه كعشرين قطعة دليل مستقلة.\n\n**CH13-F04— تبييض الأدلة**\n\nيتم تكرار إعلان ذاتي على مواقع أخرى وإعادة استخدامه كتحقق مستقل.\n\n**CH13-F05— احتساب تكرارات الذكاء الاصطناعي كدليل**\n\nيُعتبر الادعاء مُحققًا لأن أنظمة ذكاء اصطناعي متعددة تكرر نفس الادعاء.\n\n**CH13-F06— إضافة بيانات مصطنعة إلى الأدلة الحقيقية**\n\nتدخل عينة الطريقة في مقام الأداء الفعلي.\n\n**CH13-F07— احتساب بيان تسويقي مركب كادعاء ذري**\n\nالهوية والقيادة والنشاط والدولة مدمجة في نفس الادعاء.\n\n**CH13-F08— استخدام دليل الكيان غير الصحيح**\n\nيتم نقل الأدلة من الشركة الأم أو الفرعية أو الموظف إلى الكيان المستهدف.\n\n**CH13-F09— تحديد دولة أو نطاق منتج خاطئ**\n\nيتم تعميم ترخيص في دولة ما على العالم كله، ويتم تعميم شهادة منتج على كامل المحفظة.\n\n**CH13-F10— احتساب سجل قديم على أنه نشط**\n\nالسعر القديم، الموظف القديم، أو الترخيص منتهي الصلاحية يُستخدم كحالي.\n\n**CH13-F11— اعتبار تاريخ نشر المصدر كتاريخ الحدث**\n\nيتم الخلط بين نشر الوثيقة ووقت حدوث الحدث.\n\n**CH13-F12— اعتبار الأدلة المنشورة لاحقاً متاحة سابقاً**\n\nالمعلومات غير المتوفرة في تاريخ قياس الذكاء الاصطناعي تُقيم كما لو أنها مفتوحة في النظام.\n\n**CH13-F13— اعتبار عدم وجود الأدلة خطأ**\n\nيُعتبر الادعاء الذي لم يُعثر عليه في البحث مدحوضًا.\n\n**CH13-F14— اعتبار العالم المفتوح عالماً مغلقاً**\n\nيتم استخدام قائمة العملاء أو الشركاء غير المكتملة مثل سجل إضافي.\n\n**CH13-F15— عدم التحقق من سجلات العالم المغلقة**\n\nيتم إنتاج دليل على الغياب دون معرفة نطاق وحداثة السجل.\n\n**CH13-F16— عدم البحث عن الأدلة المضادة**\n\nتُستخدم فقط الوثائق الإيجابية المقدمة من المطالب.\n\n**CH13-F17— حذف الأدلة المضادة بصمت باعتباره منخفض الجودة**\n\nيتم تدمير السجلات منخفضة الثقة دون تحديد حالة.\n\n**CH13-F18— التعميم المفرط لـ الأدلة المضادة**\n\nيُعتبر حادث سلبي واحد كافيًا لإبطال جميع الأداء.\n\n**CH13-F19— النسبة المئوية بدون مقام**\n\nيُستخدم معدل النجاح أو الرضا كما لو كان حقيقة عالمية.\n\n**CH13-F20— احتساب الحالة المختارة كأداء عام**\n\nالمشاريع الناجحة فقط هي التي تولد معدلات.\n\n**CH13-F21— احتساب المشروع كعميل**\n\nيتم احتساب مشاريع متعددة من نفس العميل كعملاء منفصلين.\n\n**CH13-F22— تحويل العدد التراكمي إلى عدد نشط**\n\nيتم عرض عدد العملاء المكتسبين على مدار تاريخ الشركة كعملاء نشطين حاليًا.\n\n**CH13-F23— إخفاء صيغة الرقم المستمد**\n\nلا يمكن إعادة إنتاج المتوسط أو النسبة.\n\n**CH13-F24— تغيير المقام بعد النتيجة**\n\nيتم اختيار المشاريع المناسبة وفقًا لمعدل النجاح المطلوب.\n\n**CH13-F25— احتساب الشعار كدليل من العميل**\n\nيتم تقديم النشاط أو استخدام التكنولوجيا أو الشعار غير المصرح به كدليل من العميل.\n\n**CH13-F26— احتساب كلمة \"شريك\" كسلطة**\n\nتحول ملكية العلاقة البسيطة إلى اعتماد أو سلطة تمثيل.\n\n**CH13-F27— احتساب العضوية كاعتماد**\n\nتُستخدم عضوية المؤسسة كموافقة جودة مستقلة.\n\n**CH13-F28— احتساب المشاركة في التدريب كشهادة**\n\nتحويل المشاركة في ندوة إلى رخصة مهنية.\n\n**CH13-F29— احتساب الجائزة المدفوعة كقيادة مستقلة**\n\nهيكل الجائزة والطريقة مخفيان.\n\n**CH13-F30— اعتبار المعيار الخاص كمعيار مستقل**\n\nيُقدم كاعتماد خارجي مثل الطريقة المنشورة من قبل الشركة.\n\n**CH13-F31— اعتبار الأدلة المحدودة عامة**\n\nيتم تقييم عقد خاص كمصدر مفتوح يمكن للذكاء الاصطناعي الوصول إليه.\n\n**CH13-F32— بيان \"هناك أدلة سرية\"**\n\nيتم تمرير الادعاء دون أن يُرى الدليل ويتم التحقق منه.\n\n**CH13-F33— اعتباره الحقيقة مغلقة للجمهور باعتبارها نجاحًا جغرافيًا**\n\nتُقدَّم المعلومات الخاصة التي لا يمكن للذكاء الاصطناعي معرفتها كقدرة تمثيل عامة للعلامة التجارية.\n\n**CH13-F34— اعتبار الرأي كحقيقة**\n\nتصبح الجملة \"نحن الأفضل\" واقعًا مستقلًا.\n\n**CH13-F35— اعتبار الشكوى انتهاكًا مؤكدًا**\n\nيتم تقديم ادعاء المستخدم الفردي كنتيجة قانونية.\n\n**CH13-F36— اعتبار التحقيق جريمة**\n\nتتحول عملية غير محسومة إلى حكم نهائي.\n\n**CH13-F37— استبعاد السجل السلبي من النطاق**\n\nيتم حذف سجل العداد لحماية السمعة العامة.\n\n**CH13-F38— الحفاظ على الخطأ الإيجابي**\n\nنظرًا لأنها مؤسسة ذكاء اصطناعي، عند عرضها ككبير، لا يُطبق حد حزمة الحقيقة.\n\n**CH13-F39— اعتبار معلومات الحدود غير مهمة**\n\nالمهام غير المنفذة والمستخدمون غير المؤهلين غير مشمولين في الحزمة.\n\n**CH13-F40— اعتبار المجهول إيجابيًا**\n\nتعتبر المناطق التي لا توجد فيها أدلة مدعومة.\n\n**CH13-F41— اعتبار المجهول سلبيًا**\n\nتُعتبر المناطق التي لا تتوفر فيها أدلة خاطئة.\n\n**CH13-F42— اعتبار فجوة مرجعية خطأً ناتجًا عن الذكاء الاصطناعي**\n\nالادعاء غير الموجودة في حزمة الحقيقة تُعد فشلًا مباشرًا.\n\n**CH13-F43— كتابة حزمة الحقيقة وفقًا لاستجابة الذكاء الاصطناعي**\n\nيتم تشكيل المرجع لاحقًا لاستخراج صحة أو كذب ما قاله الذكاء الاصطناعي.\n\n**CH13-F44— تضييق حزمة الحقيقة للحصول على درجة عالية**\n\nيتم إزالة الادعاءات الصعبة من النطاق.\n\n**CH13-F45— توسيع حزمة الحقيقة للحصول على درجة منخفضة**\n\nيتم لاحقًا جعل التفاصيل غير المتوقعة في الإجابة إلزامية.\n\n**CH13-F46— احذف النسخة القديمة من حزمة الحقيقة**\n\nتم إعادة كتابة سجل التحكيم.\n\n**CH13-F47— احسب التغيير الكبير كمُصَحّح**\n\nتم تغيير حالة الادعاء بصمت.\n\n**CH13-F48— مرجع واحد في منتصف الموجة**\n\nعلى الرغم من تغير الواقع، يتم تقييم جميع الإجابات وفقًا لنفس الحزمة.\n\n**CH13-F49— تطبيق وقت الانتهاء على جميع الادعاءات بشكل متماثل**\n\nتاريخ الإنشاء والسعر مرتبطان بنفس جدول التجديد.\n\n**CH13-F50— احتفظ بالرابط فقط**\n\nعندما يتغير المصدر، تُفقد الأدلة.\n\n**CH13-F51— الاحتفاظ بصورة المصدر دون تجزئة**\n\nلا يمكن التحقق من سلامة الملف.\n\n**CH13-F52— تسريب الأدلة الخاصة إلى الجمهور**\n\nيتم نشر بيانات العقد أو العميل أو البيانات الشخصية.\n\n**CH13-F53— تجنب عبء الأدلة سرًا**\n\nيُعتبر الادعاء مُثبتًا دون أن يرى أي مدقق.\n\n**CH13-F54— جعل الكيان المدقق هو الحكم النهائي**\n\nتتحقق الشركة من بيانها بنفسها.\n\n**CH13-F55— اعتبار حق الرد كدليل**\n\nيعتمد الاعتراض من الشركة تلقائيًا كتغيير فعلي.\n\n**CH13-F56— اعتبار عدم الرد بمثابة قبول**\n\nيتحول الصمت إلى اعتراف بالذنب أو الحقيقة.\n\n**CH13-F57— مسح الآراء المعارضة**\n\nيتم إغلاق الخلافات غير المحلولة بين الخبراء بتوافق زائف.\n\n**CH13-F58— جعل الذكاء الاصطناعي السلطة النهائية للواقع**\n\nيلخص الذكاء الاصطناعي المصادر ويعامل ملخصه الخاص كدليل.\n\n**CH13-F59— جعل الحقيقة تغلف نص الاستجابة المثالي**\n\nيبحث المحكم عن تطابق الكلمات بدلاً من المعنى.\n\n**CH13-F60— السيطرة الكاملة باستخدام ملف TPR-1**\n\nيتكون الحزمة التي تحتوي فقط على بيانات الشركة من واقع مؤكد.\n\n**CH13-F61— تحديد مستوى التحضير وفقًا للنتيجة**\n\nيتم قبول حزمة الحقيقة غير المكتملة ذات النتيجة العالية للذكاء الاصطناعي على أنها جاهزة.\n\n**CH13-F62— الحزمة خارج النطاق**\n\nالمناطق المطلوبة في التدقيق غير موجودة في حزمة الحقيقة.\n\n**CH13-F63— جمع بيانات شخصية غير ضرورية**\n\nتنتهك حزمة الواقع خصوصية الموظفين أو العملاء.\n\n**CH13-F64— احتكار حزمة الحقيقة مرتبط بشركة واحدة**\n\nيتم منع المؤسسات المستقلة من تطبيق نفس نظام الأدلة.\n\n## 88. إجراء التدقيق\n\n### الخطوة 1— تثبيت هوية الكيان\n\nتم التحقق من سجل الكيان القانوني في القسم 3.\n\n### الخطوة 2— إزالة نطاق الطلب\n\nيتم تحديد مجالات الواقع التي تحتاجها عائلات صياغات المُدخل.\n\n### الخطوة 3— إنشاء كون الادعاء المادية\n\nيتم استخراج الادعاءات المتعلقة بالهوية والنشاط والنطاق والسعر والترخيص والعميل والأداء والحدود.\n\n### الخطوة 4— جعل الادعاءات ذرية\n\nيتم تقسيم الجمل التسويقية المتكاملة إلى حقول للموضوع والفعل والقيمة والنطاق والزمن.\n\n### الخطوة 5— إنشاء سجل تمثيل رسمي\n\nالبيانات القانونية والتاريخية للوجود موزعة.\n\n### الخطوة 6— تحديد نوع الدليل\n\nلكل ادعاء، يُكتب نوع المصدر الذي يمكن أن يكون موثوقًا وكافيًا.\n\n### الخطوة 7— جمع الأدلة الداعمة\n\nيتم تسجيل المصادر من الطرف الأول والرسمية والعملياتية والمستقلة.\n\n### الخطوة 8— البحث عن الأدلة المضادة\n\nيتم البحث بنشاط عن الأدلة المتناقضة والمقيدة والمغيرة للسجلات.\n\n### الخطوة 9— تأسيس نسبية المصدر\n\nيرتبط المصدر الأصلي والتوزيع والاقتباس ومشتقات الذكاء الاصطناعي ببعضها البعض.\n\n### الخطوة 10— تحديد عائلات الأدلة\n\nيتم تجميع عناوين URL التي تنشأ من نفس الجذر تحت عائلة واحدة.\n\n### الخطوة 11— تثبيت النطاق والوقت\n\nيتم كتابتها لأي كيان أو منتج أو دولة والفترة التي يكون فيها الادعاء صالحًا.\n\n### الخطوة 12— تصنيف الوصول إلى الأدلة\n\nيتم فصل الأدلة العامة والتدقيقية والمحدودة والمستمدة.\n\n### الخطوة 13— تحديد حالة العالم المفتوح أو المغلق\n\nيتم تقييم ما إذا كان يمكن استخدام غياب الأدلة.\n\n### الخطوة 14— تعيين حالة دعم الادعاء\n\nمن VS-0 إلى VS-5، VS-C، VS-U، VS-R أو يتم إعطاء الحالة ذات الصلة.\n\n### الخطوة 15— تعيين نطاق وحالة الوقت\n\nيتم إضافة فئات SC و TS.\n\n### الخطوة 16— تسجيل المجهولات\n\nتُترك المناطق التي لا يمكن اتخاذ قرار بشأنها مرئية.\n\n### الخطوة 17— إعادة حساب الادعاءات الكمية\n\nيتم التحقق من البسط والمقام والوحدة والفترة.\n\n### الخطوة 18— إرسال الادعاءات الحرجة لمراجعة الخبراء\n\nيتم مراجعة مجالات القانون والصحة والمالية والترخيص والأمن بواسطة خبير مناسب.\n\n### الخطوة 19— منح الكيان الذي تم تدقيقه الحق في الرد\n\nيتم الإبلاغ عن السجلات المادية والحالات المقترحة إلى الحد الذي تنطبق فيه.\n\n### الخطوة 20— مراجعة الاعتراضات والأدلة الجديدة\n\nيتغير وضع الادعاء فقط بطريقة قائمة على الأدلة ونسخ مُوثقة.\n\n### الخطوة 21— تطبيق بوابات إعداد حزمة الحقيقة\n\nيتم تحديد مستوى TPR.\n\n### الخطوة 22— فصل الحزم الأدلة العامة والمقيدة\n\nتُطبق حدود الخصوصية وأسرار التجارة.\n\n### الخطوة 23— إنشاء سجل الآلة\n\nالادعاء، الدليل، الأدلة المضادة، أصل المصدر، والحالات مرتبطة ببعضها البعض.\n\n### الخطوة 24— إنشاء تثبيت حزمة الحقيقة\n\nيتم تثبيت ردود الذكاء الاصطناعي على الحزمة باستخدام تجزئة وطابع زمني قبل مراجعته.\n\n### الخطوة 25— تتبع التغييرات أثناء الموجة\n\nإذا تغير الواقع المادي، سيتم إنشاء إصدار جديد من الحزمة.\n\n### الخطوة 26— إدارة الفجوات المرجعية\n\nيتم معالجة الادعاءات الجديدة التي أثيرت في رد الذكاء الاصطناعي من خلال عملية الإصدار الجديدة.\n\n### الخطوة 27— نشر بطاقة حزمة الحقيقة العامة\n\nيتم عرض نطاق الحزمة، توزيع الحالات، والقيود.\n\n## 89. الأدلة المطلوبة\n\nسجل الكيان القانوني؛ نوع الكيان؛ الهوية القانونية؛ علاقات العلامة التجارية واسم النطاق؛ مصفوفة نطاق المُدخل؛ دفتر الادعاءات المرجعية؛ معرفات الادعاءات الذرية؛ أنواع الادعاءات؛ علامات الأهمية؛ سجل التمثيل الرسمي؛ لقطات الصفحات الرسمية؛ السجلات القانونية والتنظيمية؛ سجلات الترخيص والشهادات؛ سجلات الملكية والعلامات التجارية؛ سجلات المنتجات والخدمات؛ سجلات الأسعار وعمليات الدفع؛ العقود؛ الفواتير؛ سجلات المعاملات؛ التحقق من العملاء والشركاء؛ بيانات الأداء الخام؛ سجلات البسط والمقام؛ رمز أو صيغة الحساب؛ سجلات المستخدمين والشكاوى؛ البحوث المستقلة؛ المنشورات التحريرية؛ معلومات التحقق من المصدر والرعاية؛ مخطط خط سلالة المصدر؛ عائلات الأدلة؛ سجلات المصدر المستمدة من الذكاء الاصطناعي؛ الأدلة الداعمة؛ الأدلة المضادة؛ بحث الغياب؛ قرار العالم المفتوح/المغلق؛ وتواريخ صلاحية الادعاءات.\n\nتواريخ نشر المصدر تواريخ الالتقاط تواريخ مراجعة الأقران لقطات المصدر هاشات الملفات فئات الوصول إلى الأدلة سجل الوصول إلى الأدلة المقيدة حالة الاكتشاف العام حالات الدعم حالات النطاق حالات الوقت سجلات النزاع المجهول فجوات السجل الاستجابات من الكيان الذي خضع للتدقيق سجلات الاعتراض الآراء المعارضة سجل التغييرات نسخة حزمة الحقيقة هاش الحزمة وقت التثبيت مستوى إعداد TPR بيان حزمة الحقيقة العامة الشخص أو المؤسسة المسؤولة\n\n## 90. قائمة تدقيق التدقيق\n\nهل الكيان المستهدف صحيح وله إصدار؟ هل جميع مجالات الواقع المطلوبة من قبل عائلات الادعاءات مضمنة في الحزمة؟ هل الادعاءات ذرية؟ هل موضوع كل ادعاءات صحيح؟ هل النطاق والبلد والمنتج والوقت واضح؟ هل تم فصل الواقع الذي تم التحقق منه مع التمثيل الرسمي؟ هل تم استخدام المصادر الأولى بالطريقة الصحيحة؟ هل الروابط المختلفة فعلاً مصادر مستقلة؟ هل تم استخراج سلسلة المصادر؟ هل تم ربط التوزيعات والنسخ بعائلة الدليل واحدة؟ هل تم ربط المحتويات المشتقة من الذكاء الاصطناعي بالمصدر الأصلي؟ هل اختلطت السجلات الاصطناعية مع الأدلة الحقيقية؟ أي ادعاءات يدعمها كل جزء من الأدلة؟ هل المصدر موثوق من حيث نوع الادعاءات؟ هل المصدر محدث؟ هل المصدر للكيان والبلد الصحيحين؟\n\nهل تغطي الأدلة كامل نطاق الادعاءات، أم جزءًا منه فقط؟ هل تم السعي بنشاط للحصول على الأدلة المضادة؟ هل تم إخفاء السجلات السلبية؟ هل مستوى موثوقية الأدلة المضادة واضح؟ هل تم اعتبار غياب الأدلة خطأً؟ هل تم تقييم الادعاءات الخاص بعالم مفتوح كما لو كان عالمًا مغلقًا؟ هل مصدر عدم الوجود مكمل حقًا للكون؟ هل تم تسجيل وقت صلاحية الواقع؟ هل تم فصل وقت النشر عن وقت الحدث؟ هل كانت الأدلة متاحة للجمهور وقت قياس الذكاء الاصطناعي؟ هل تم اعتبار الأدلة المحدودة قابلة للاكتشاف من قبل الجمهور؟ هل تم فتح \"الأدلة المخفية\" للمراجعة المستقلة؟ في الادعاءات الكمية، هل هناك بسط ومقام؟ هل الوحدة الفريدة صحيحة؟ هل تم فصل الأرقام التراكمية والنشطة؟ هل تم تعميم الحالات المختارة إلى المعدلات الإجمالية؟ هل يمكن إعادة إنتاج ادعاءات مشتق؟\n\nهل العلاقات بين العملاء والشركاء ثنائية أم تعاقدية؟ هل تم اعتبار استخدام الشعار دليلاً على العلاقة؟ هل تم خلط خصائص المجموعة والعلامة التجارية والشركات الفرعية؟ هل الترخيص تابع للجهة الصحيحة؟ هل تم فصل الشهادات والعضويات والاعتمادات؟ هل هناك طريقة مقارنة للادعاءات بالتفوق؟ هل تم رفع الرأي المؤسسي إلى مستوى الحقيقة؟ هل تم فصل الشكاوى والقرارات النهائية؟ هل تم استخدام لغة نسبية في الادعاءات السلبية؟ هل هناك ادعاءات بالحدود والاستثناءات في الحزمة؟ هل المناطق غير المعروفة مرئية؟ هل كان هناك خطأ ذكاء اصطناعي في فجوة مرجعية؟ هل تم تثبيت حزمة الحقيقة قبل رؤية ردود الذكاء الاصطناعي؟ هل تم توسيع الحزمة أم تقليصها وفقًا لرد الذكاء الاصطناعي؟ هل أدى السجل الجديد إلى إنشاء نسخة جديدة؟ هل تم الحفاظ على النسخة القديمة وتاريخ المراجعة؟\n\nهل تغيرت الواقع أثناء الموجة؟ هل تم ربط الإجابات الصحيحة بالنسخة الزمنية الصحيحة؟ هل هناك تواريخ تحقق نهائية؟ هل الادعاءات ذات التباين العالي محدثة بشكل كافٍ؟ هل تحتوي المصادر الإلكترونية على لقطات وهاش؟ هل تم فصل طبقات الأدلة العامة والمقيدة؟ هل تم نشر معلومات شخصية أو سرية تجارية بشكل غير ضروري؟ هل تم منح الكيان الذي تم تدقيقه الحق في الرد؟ هل يُقبل إذا لم يرد؟ هل تم حفظ سجلات الاعتراضات والآراء المخالفة؟ هل مستوى إعداد حزمة الحقيقة على الأقل TPR-3؟ هل مستوى الإعداد مستقل عن نتيجة الذكاء الاصطناعي؟ هل مالك الحزمة المسؤول واضح؟\n\n## 91. الاعتراضات والردود\n\n### الاعتراض 1— \"لماذا لا يكفي موقع الشركة الخاص للتحقق من الواقع؟\"\n\nقد يكون كافياً لبعض الادعاءات. شركة:\n\n- السعر المنشور،\n\n- ساعات الدعم\n\n- السياسة الرسمية\n\nيتم الحصول عليها أساسًا من موقعهم الخاص. ومع ذلك:\n\n- القيادة\n\n- التفوق\n\n- النجاح العام\n\n- الاعتماد المستقل\n\nوالادعاءات المماثلة من العالم الخارجي تتطلب أدلة إضافية.\n\n### الاعتراض 2— \"أليست المصدر المستقل دائمًا أكثر موثوقية؟\"\n\nلا. مصدر مستقل:\n\n- قديم،\n\n- قد يكون بعيدًا عن الموضوع,\n\n- تتعلق بـ الكيان غير الصحيح.\n\n- أو يكون غير منهجي\n\nسلطة المصدر وقربه من الادعاء مهمة بنفس أهمية استقلالية المصدر.\n\n### اعتراض 3— 'إذا كانت نفس المعلومة موجودة في عشرين موقعًا مختلفًا، لماذا لا ينبغي اعتبارها دليلًا قويًا؟'\n\nقد تكون عشرون موقعًا قد نسخت نفس البيان الصحفي الأول. ما يهم ليس عدد عناوين URL:\n\n> بل عدد جذور الأدلة المستقلة.\n\n### اعتراض 4— “إذا كانت بياناتنا حقيقية، لماذا هناك حاجة إلى التحقق المستقل؟”\n\nيمكن أن تكون بيانات التشغيل من الطرف الأول ذات قيمة. ومع ذلك:\n\n- لا تشمل,\n\n- الاستبعاد،\n\n- نتيجة غير ناجحة،\n\n- المقام\n\n- طريقة\n\nإنه تحت سيطرة المؤسسة. خاصة في الادعاءات العامة القوية، تزيد الطريقة المستقلة أو القابلة للتدقيق الثقة.\n\n### اعتراض 5— \"إذا لم تتمكن من العثور على أي دليل، لماذا لا تتخلى عن الادعاء؟\"\n\nنقص الأدلة لا يعني أن الادعاء خاطئة بالتأكيد. الحالة الصحيحة:\n\n- إعلان ذاتي،\n\n- غير مدعوم،\n\n- غير محلولة\n\nهذا ممكن. الأدلة مطلوبة للحصول على حالة قضية مؤكدة.\n\n### اعتراض 6— 'إذا لم نستطع العثور عليها في سجل الترخيص، ألا يمكننا القول بعدم وجود ترخيص؟'\n\nفقط سجلك:\n\n- يغطي تمامًا الكون ذي الصلة،\n\n- بأن يكون محدثًا،\n\n- تم البحث فيه بالوجود والأسماء الصحيحة\n\nإذا تم التحقق، يمكن إنشاء نتيجة غياب أقوى. وإلا، يجب القول: 'لا يمكن التحقق منه في السجل المحدد.'\n\n### الاعتراض 7— \"لقد تحققنا من علاقة العميل بعقد محدود؛ لماذا لا تعتبر هذه العملية ناجحة بواسطة الذكاء الاصطناعي؟\"\n\nقد تكون العلاقة حقيقية. قد لا يكون المنتج العام للذكاء الاصطناعي لديه وصول إلى العقد. يتم قياس الواقع والقابلية للاكتشاف العام بشكل منفصل.\n\n### الاعتراض 8— «هل علينا أن نجعل كل الأدلة الخاصة عامة؟\"\n\nلا. يمكن استخدام وصول محدود للمدقق، وملخصات محجوبة، والتحقق المستقل. لكن المستند الذي لا يمكن لأحد رؤيةه يظل مجرد بيان.\n\n### الاعتراض 9— «ألن يكون أسرع إذا قامت الشركة بإعداد حزمه الحقيقة؟\"\n\nيمكن للشركة تقديم الأدلة والتفسير. لا يمكنها تحديد حالتها النهائية للدعم. لا يمكن للطرف المدقق أن يكون الحكم الوحيد على واقعه الخاص.\n\n### الاعتراض 10— «ألن تكون حزمه الحقيقة كبيرة جدًا؟\"\n\nلا يجب أن تجمع الحزمة تاريخ الشركة بالكامل. يجب أن تكون متناسبة مع العائلات المستخدمة واتخاذ القرارات الجوهرية.\n\n### الاعتراض 11— “ماذا لو قدم الذكاء الاصطناعي معلومات صحيحة غير موجودة في حزمة الحقيقة؟”\n\nيفتح GAP_REFERENCE. يتم البحث عن أدلة جديدة. إذا كان الادعاء صحيحًا، يتم إنشاء نسخة جديدة من الحزمة ويتم إعادة تقييم الإجابات ذات الصلة. الحزمة الأصلية لا تتغير بهدوء.\n\n### الاعتراض 12— “إذا كانت حزمة الحقيقة يمكن أن تتغير، ألا تصبح النتائج غير موثوقة؟”\n\nلا. التغييرات:\n\n- موّرق,\n\n- بتاريخ،\n\n- مبنية على أسباب منطقية\n\nثم تصبح النتائج أكثر موثوقية. الحزمة الخاطئة التي تبدو ثابتة أكثر خطورة.\n\n### الاعتراض 13— “لماذا ندرج شكوى في الحزمة؟”\n\nليس الأمر متعلقًا بمعدل الشكاوى الفردية. ومع ذلك:\n\n- حادثة حقيقية لمستخدم،\n\n- الحدود،\n\n- المخاطر،\n\n- مراجعة نقدية\n\nيمكن أن تكون مادية. يجب عرض حالتها بشكل صحيح.\n\n### الاعتراض 14— “أليس من الخطر نشر ادعاءات سلبية عن الشركة؟”\n\nيجب عدم نشر الادعاءات غير المؤكدة بلغة حاسمة. يجب الحفاظ على المصدر والعملية والنهائية واستجابة المؤسسة. الهدف من Truth Pack ليس الاتهام بل عرض الحالة المعرفية بشكل صحيح.\n\n### الاعتراض 15— “لماذا ندرج عبارات تسويقية مثل 'الأفضل' في الحزمة؟”\n\nلأن الذكاء الاصطناعي يمكنه ترقية هذه الجمل إلى حقيقة. يعتبر Truth Packها:\n\n- إعلان ذاتي،\n\n- ادعاء مقارن\n\n- رأي غير موثق\n\nيحتفظ بوضعه.\n\n### اعتراض 16— “هل لا يمكن للذكاء الاصطناعي إعداد حزمة الحقيقة تلقائيًا؟”\n\nيمكن أن يساعد إلى حد كبير. ومع ذلك، تتطلب سلطة المصدر، الأدلة المضادة، النهائية القانونية، ونطاق المادة مسؤولية بشرية. لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون الحكم الوحيد على واقعه المرجعي الخاص.\n\n## القانون العام للفصل 95\n\nلتقييم استجابة الذكاء الاصطناعي، يمكنك أولاً أن تسأل: “ما كانت الإجابة الصحيحة؟” ومع ذلك، غالبًا لا توجد إجابة صحيحة واحدة وبسيطة. هناك:\n\n- الكيان الصحيح\n\n- العلاقة الصحيحة\n\n- الوقت الصحيح\n\n- البلد الصحيح\n\n- المنتج الصحيح\n\n- النطاق الصحيح\n\n- حالة المصدر الصحيحة\n\n- عدم اليقين الصحيح\n\n- الحد الصحيح\n\nيمكن للشركة أن تقول: \"نحن نعمل في 25 دول.\" قد لا تكون هذه الجملة خاطئة تمامًا. ومع ذلك:\n\n- الخدمة النشطة،\n\n- العميل التاريخي،\n\n- الموزع،\n\n- الشركة المحلية،\n\n- العرض عن بُعد\n\nهذه ليست متماثلة. حزمة الحقيقة تفكك الجملة لأن الادعاء غير المقسم لا يمكن التحقق منه. المعلومات الموجودة على موقع الشركة مهمة، لكن كلمات الشركة نفسها لا تصبح واقعًا مستقلًا. قد يبدو أن تقريرًا على موقع إخباري مستقل بينما هو مجرد إعادة نشر لبيان صحفي للشركة. قد يكون العقد دليلًا قويًا، لكنه يظل غير متاح لمنتج ذكاء اصطناعي عام. قد يكون الادعاء صحيحًا دون أن يكون قابلًا للاكتشاف علنًا. المعلومات الصحيحة اليوم قد تتغير غدًا؛ قد يكون الادعاء التاريخي صحيحًا لكنه أصبح قديمًا الآن. قد تكون الرخصة مملوكة لشركة أخرى في المجموعة. قد تفتقر نسبة النجاح إلى مقام. قد يشير شعار العميل إلى الرعاية بدلاً من التخصيص. العضوية ليست بالضرورة اعتمادًا. الشكوى ليست حكمًا نهائيًا، والتحقيق ليس إدانة.\n\nقد لا يستطيع الأدلة المضادة دحض الادعاء الكامل. لكنه يمكن أن يعطل لغة الادعاء المطلقة: \"الكل\"، \"دائمًا\"، \"غير قابل للنزاع\". مهمة حزمة الحقيقة ليست مدح الشركة. وليست تقليل شأن الشركة. وليست معاقبة الذكاء الاصطناعي. ولا إنقاذ الذكاء الاصطناعي. مهامه هي كما يلي:\n\n> إظهار أي جزء من أي جملة مدعوم بأي دليل، وفي أي تاريخ، وضمن أي حدود.\n\nلذلك، فإن قانون القياس الثالث عشر لـ NOMOS هو:\n\n> المصدر ليس دليلاً؛ العلاقة بين المصدر والادعاء هي الدليل.\n\nالقانون الرابع عشر هو كما يلي:\n\n> عدد كبير من التكرارات ليس عددًا كبيرًا من التحقق المستقل.\n\nالقانون الخامس عشر هو كما يلي:\n\n> غياب الدليل ليس هو نفسه البطلان.\n\nقانونه السادس عشر هو كما يلي:\n\n> يمكن أن تتحول المعلومات الصحيحة إلى تحريف عند استخدامها خارج الكيان والنطاق الصحيحين.\n\nقانونه السابع عشر هو:\n\n> يجب أن تسجل الحقيقة الواقع ليس فقط ما هو صحيح ولكن أيضًا ما هو مجهول.\n\nينص قانون القياس الثامن عشر على:\n\n> يمكن للأدلة المحدودة أن تؤكد ادعاءً؛ لكنها لا تستطيع إنشاء GEO مرئي للجمهور بمفردها.\n\nينص قانون القياس التاسع عشر على:\n\n> إذا تم تشكيل حزمه الحقيقة وفقًا لاستجابة الذكاء الاصطناعي، فإنها تنتج النتيجة المرجوة، وليس مرجع التدقيق.\n\nتنص قانون قياسه العشرون على:\n\n> يمكن لحزمة الواقع أن تتغير؛ لا يمكن حذف النسخ السابقة.\n\n## القسم 13 أمر NOMOS\n\n> لا تكتفِ بعرض عنوان URL فقط. / اعرض ما يدعيه ذلك العنوان، في أي تاريخ، وضمن أي نطاق.\n\n> لا تقم بالتحقق المستقل مما كتبته على موقعك الخاص.\n\n> لا تكرر نفس الجملة على أسماء نطاقات أخرى وتقدمها لي وكأن هناك الكثير من الأدلة.\n\n> لا تحوّل البيان الصحفي إلى أخبار، أو المحتوى الممول إلى منشور مستقل، أو ملخص الذكاء الاصطناعي إلى المصدر الرئيسي.\n\n> قم بتفصيل ادعائك. / اكتب عن من هو، ماذا قلت، وأين ومتى ينطبق.\n\n> لا تعط نسبًا مئوية بدون مقام. / لا تجعل المشروع هو العميل، أو الحساب شخصًا، أو المجاميع السابقة رقمًا نشطًا.\n\n> لا تحوّل الشعار إلى حالة العميل، أو العضوية إلى اعتماد، أو التدريب إلى ترخيص، أو الجائزة إلى قيادة عالمية.\n\n> لا تنقل رخصة الشركة الأم إلى العلامة التجارية، أو نجاح الموظف إلى المنظمة، أو شهادة المنتج إلى كامل المحفظة.\n\n> لا تصرخ 'خطأ' عندما لا تجد دليلاً. / ولا تبق صامتًا عندما تجد أدلة متضاربة.\n\n> لا تترك الأدلة المضادة خارج الملف.\n\n> لا تحول الشكوى إلى حكم، أو التحقيق إلى إدانة، أو الادعاء إلى حقيقة.\n\n> صحح الأخطاء التي تصب في صالحك أيضًا.\n\n> إذا كان لديك دليل سري، أظهره لمدقق مستقل. / لا تحول مستندًا لم يره أحد إلى حقيقة لا يمكن مناقشتها.\n\n> لا تبيع المعلومات الصحيحة ولكن غير العامة على أنها نجاح جغرافي عام.\n\n> لا تجبر المجهول على 'نعم' أو 'لا'. / اكتبه كمجهول.\n\n> لا تقم بتكييف حزمة الحقيقة لي بعد رؤية استجابتي للذكاء الاصطناعي.\n\n> إذا وجدت أدلة جديدة، افتح نسخة جديدة. / لا تحذف السجل القديم.\n\n> إذا قدمت ادعاء جديدة غير موجودة في الحزمة، لا تتهمني تلقائيًا. / تحقق من فجوة مرجعية.\n\n> اسمح للشركة بعرض الأدلة. / لكن لا تجعل الشركة الحكم الوحيد على حقيقتها.\n\n> احصل على المساعدة من الذكاء الاصطناعي. / لكن لا تعلن الذكاء الاصطناعي كسلطة وحيدة للواقع.\n\nأولاً، قُم بتثبيت الوجود. / ثم فكك الادعاءات إلى ذرات. / ثم اجمع الأدلة المؤيدة والمعارضة. / ثم تتبع مصدر الأدلة. / ثم أضف الوقت، الدولة، ووسيلة الوصول. / ثم اترك المجهول مفتوحاً. / وفقط بعد ذلك، ابدأ بتقييم إجابتي.\n\n## جملة ختام الفصل\n\n> دقة استجابة الذكاء الاصطناعي في GEO-1000 لا تُحدد بما يختار المدقق تصديقه؛ بل تُحدد بسلسلة الادعاءات والأدلة المسبقة التثبيت، الأدلة المضادة، النطاق، الوقت، وحالة عدم اليقين داخل حزمة الحقائق.\n\n## النواة المعيارية\n\n> قبل بدء التحكيم الدلالي، يجب على كل تدقيق GEO-1000 تثبيت إصدار من حزمة الحقائق المتحقَّق منها عن الكيان، يغطي الكيان الخاضع للتدقيق ونطاق المُدخل والاختصاصات القضائية والمنتجات واللغات والوقت المرجعي. ويجب أن تتضمن الحزمة، بحسب الاقتضاء: - الهوية المرجعية للكيان، - الادعاءات المرجعية الذرية، - سجلات التمثيل الرسمي، - الأدلة المؤيدة، - الأدلة المضادة، - سجلات منشأ المصادر وعائلات الأدلة، - محددات النطاق والاختصاص، - أوقات الصلاحية والنشر، - فئات الوصول العام والمقيد، - سجلات الحالات المجهولة وغير المحسومة، - سجلات الاستئناف والتغيير، - وبيان التكامل. ولا يجوز اعتبار سجل التمثيل الرسمي حقيقة خضعت لتحقق مستقل لمجرد أنه سجل رسمي. ويجوز اعتبار المصدر الصادر عن الكيان نفسه مرجعًا مخولًا للادعاءات الواقعة تحت سيطرته المباشرة، لكنه يظل غير مستقل بالنسبة إلى ادعاءات المقارنة أو الأداء أو الريادة أو التحقق الخارجي. ولا يجوز عد عناوين URL أو المنشورات أو الترجمات أو عمليات إعادة النشر أو ملخصات الذكاء الاصطناعي المختلفة أدلة مستقلة إذا كانت مشتقة من المصدر الجذري نفسه. ويجب أن يبين كل عنصر دليل الادعاء الذري الذي يؤيده أو يقيده أو يناقضه أو يجعله متقادمًا أو يضعه في سياقه. ولا يجوز تقديم عدم العثور على دليل تلقائيًا بوصفه دليلًا على كذب الادعاء. ويجب إبقاء شروط الأدلة في العالم المفتوح منفصلة عن شروطها في العالم المغلق. ويجب أن تحتفظ الادعاءات الكمية بالبسط والمقام والفترة والوحدة وقواعد الإدراج والاستبعاد والبيانات المصدرية وطريقة الحساب. كما يجب أن تحافظ الادعاءات المتعلقة بالعملاء والشركاء والتراخيص والشهادات والعضويات والجوائز والوضع القانوني والأداء والتفوق على الكيان والعلاقة والنطاق والاختصاص والزمن وحالة الأدلة بدقة. ويجب تصنيف الأدلة المتاحة للعامة وأدلة التدقيق المقيدة والأدلة غير العامة بصورة منفصلة. فقد يُتحقق من ادعاء واقعيًا من خلال دليل مقيد من دون أن يكون قابلًا للاسترجاع علنًا بواسطة منتج ذكاء اصطناعي موجه للمستهلك. ولذلك يجب الفصل بين التحقق الواقعي وقابلية الاكتشاف العامة. ولا يجوز إضافة ادعاءات الحزمة أو حذفها أو توسيعها أو تضييقها أو إعادة تصنيفها بعد رصد استجابات الذكاء الاصطناعي، إلا بإنشاء إصدار جديد من الحزمة وحفظ السجلات السابقة. وإذا ورد في الاستجابة ادعاء لا تغطيه الحزمة المثبّتة، فيجب تفعيل مسار لفجوة مرجعية بدل الحكم التلقائي بالإخفاق أو القبول. ويجب إبقاء حالات UNKNOWN وغير المدعوم وغير المحسوم والمتناقض والتاريخي والمنتهي الصلاحية والمحدود النطاق والمتحقق منه بصورة مقيدة ظاهرة بصورة منفصلة. ويجوز للكيان الخاضع للتدقيق تقديم الأدلة والتصحيحات والاستئنافات، لكنه لا يجوز أن يكون الحكم الوحيد في ادعاءاته. ويجوز لأنظمة الذكاء الاصطناعي المساعدة في الاستخراج والتطبيع وكشف المنشأ واكتشاف التناقضات، لكنها لا يجوز أن تكون السلطة النهائية الوحيدة في تقرير الحالة الواقعية للادعاء. ويجب أن يُنسب كل إصدار من الحزمة وكل تسجيل لدليل وقرار بشأن حالة الدعم واستئناف وتغيير إلى شخص أو منظمة مسؤولة.","character_count":82303,"record_sha256":"0b551c331f452bc8a8fb4d8dc12039bc4463f13ebaa98c6a9c15a6d0af2bc49a"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-ar-chapter-14","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"ar","language_name":"Arabic","direction":"rtl","record_type":"chapter","sequence":16,"chapter_number":14,"item_number":null,"title":"الادعاءات الذرية والفصل","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/ar/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22041753","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22041753","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K27","K28"],"source_word_count":11808,"source_document_sha256":"a851520c99cda8b6b395216ec7468472c98216f38ab18e61fede32ccf3c80dda","structured_json":"{\"number\":14,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH14\",\"title\":\"الادعاءات الذرية والفصل\",\"subtitle\":null,\"sourceFile\":\"14.cü bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"BEFC771183DE315EBD7E29903D08B7574C6663E055913B32B2458336DEBBCA5C\",\"sourceWordCount\":11808,\"sourceIds\":[\"K27\",\"K28\"],\"machine\":{\"chapter\":14,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH14\",\"title\":\"الادعاءات الذرية والفصل\",\"subtitle\":null,\"sourceIds\":[\"K27\",\"K28\"],\"normativeRuleId\":\"NOMOS-AUDIT-CH14-R01\",\"normativeRuleEnglish\":\"Before any response-level pass, failure, severity, or score is assigned, each material AI response MUST be decomposed into atomic semantic claims. Each atomic claim MUST retain: - its exact source span, - normalised proposition, - subject entity, - predicate and value, - qualifiers and quantifiers, - geographic, product, user, and jurisdictional scope, - temporal frame, - attribution, - modality and uncertainty, - explicit, implicit, presupposed, or entailed origin, - response centrality, - citation relationships, - dependency relationships, - and Truth Pack mapping. Sentence and paragraph boundaries MUST NOT be treated as automatic claim boundaries. Atomic decomposition MUST separate propositions that can carry different truth, evidence, entity, scope, time, or attribution states, while prohibiting meaningless micro-fragmentation that dilutes material error. Claim extraction, Truth Pack mapping, and semantic adjudication SHOULD remain separate stages and, where practical, separate roles. Every atomic claim MUST be adjudicated across distinct dimensions, including: - entity, - factual support, - scope, - time, - attribution and epistemic status, - modality and uncertainty, - citation support, - relevance, - and unresolved or reference-gap status. Official-claim fidelity MUST remain distinct from verified factual support. Unsupported, contradicted, wrong-entity, outdated, scope-overreach, epistemic-status-error, citation-mismatch, reference-gap, and unresolved states MUST remain separately visible. Required response elements and material omissions MUST be adjudicated separately from explicit false claims. Correct but irrelevant information MUST NOT satisfy the prompt merely because it is factually supported. Material claims SHOULD receive independent double review, with additional language or domain expertise where required. Reviewer identity, qualification, conflicts, independent first decisions, disagreements, resolution, reliability metrics, appeals, and decision versions MUST be recorded. Reviewer agreement MUST be measured by dimension and MUST NOT be treated as proof that the shared decision is necessarily correct. AI systems MAY assist with segmentation, claim extraction, evidence mapping, translation support, and contradiction discovery, but MUST NOT serve as the sole final adjudicator of their own or another system's claims. Atomic adjudication decisions MUST remain independent of commercial interests, desired scores, provider reputation, badge outcomes, or client approval. Every Claim Ledger, adjudication decision, disagreement resolution, appeal, and revision MUST be versioned and attributable to an accountable human or organisation.\",\"normativeRuleSourceTurkish\":\"Herhangi bir response-level geçiş, başarısızlık, önem derecesi veya skor verilmeden önce her maddi AI yanıtı atomik semantik iddialara ayrılmalıdır. Her atomik iddia tam metin izini, normalize hükmünü, özne varlığı, yüklem ve değeri, nitelendiricileri, kapsamı, zamanı, attribution’ı, modaliteyi, iddia kökenini, merkeziliği, citation ilişkilerini, bağımlılıklarını ve Truth Pack eşleşmesini korumalıdır. Cümle ve paragraf sınırları otomatik iddia sınırı sayılamaz.\",\"machineBlocksEnglish\":[{\"blockId\":\"CH14-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"117. MACHINE-READABLE CLAIM LEDGER RECORD\",\"sourceParagraph\":2513},{\"blockId\":\"CH14-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":2514},{\"blockId\":\"CH14-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2515},{\"blockId\":\"CH14-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"startCharacter\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2516},{\"blockId\":\"CH14-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"endCharacter\\\": 30\",\"sourceParagraph\":2517},{\"blockId\":\"CH14-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2518},{\"blockId\":\"CH14-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"normalizedClaim\\\": {\",\"sourceParagraph\":2519},{\"blockId\":\"CH14-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subjectEntityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2520},{\"blockId\":\"CH14-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"predicate\\\": \\\"activelyDeliversServicesInCountryCount\\\",\",\"sourceParagraph\":2521},{\"blockId\":\"CH14-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"objectValue\\\": 25,\",\"sourceParagraph\":2522},{\"blockId\":\"CH14-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unit\\\": \\\"COUNTRY\\\",\",\"sourceParagraph\":2523},{\"blockId\":\"CH14-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"geographicScope\\\": \\\"GLOBAL\\\",\",\"sourceParagraph\":2524},{\"blockId\":\"CH14-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"temporalFrame\\\": \\\"CURRENT\\\",\",\"sourceParagraph\":2525},{\"blockId\":\"CH14-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attribution\\\": \\\"UNATTRIBUTED\\\",\",\"sourceParagraph\":2526},{\"blockId\":\"CH14-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"modality\\\": \\\"ASSERTED_AS_FACT\\\"\",\"sourceParagraph\":2527},{\"blockId\":\"CH14-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2528},{\"blockId\":\"CH14-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimOrigin\\\": \\\"EXPLICIT\\\",\",\"sourceParagraph\":2529},{\"blockId\":\"CH14-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"centrality\\\": \\\"CL-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2530},{\"blockId\":\"CH14-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"dependencyType\\\": \\\"ROOT\\\",\",\"sourceParagraph\":2531},{\"blockId\":\"CH14-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"linkedTruthPackClaimId\\\": \\\"NGC-SYNTH-ASTERON-25-COUNTRIES-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2532},{\"blockId\":\"CH14-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationLinks\\\": [],\",\"sourceParagraph\":2533},{\"blockId\":\"CH14-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"extractionReview\\\": {\",\"sourceParagraph\":2534},{\"blockId\":\"CH14-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"extractorOne\\\": \\\"AGREED\\\",\",\"sourceParagraph\":2535},{\"blockId\":\"CH14-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"extractorTwo\\\": \\\"AGREED\\\",\",\"sourceParagraph\":2536},{\"blockId\":\"CH14-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"boundaryAgreement\\\": true\",\"sourceParagraph\":2537},{\"blockId\":\"CH14-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2538},{\"blockId\":\"CH14-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2539},{\"blockId\":\"CH14-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2540},{\"blockId\":\"CH14-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseClaimId\\\": \\\"NGRC-SYNTH-000184-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2541},{\"blockId\":\"CH14-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceSpan\\\": {\",\"sourceParagraph\":2542},{\"blockId\":\"CH14-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"text\\\": \\\"with a 98 per cent success rate\\\",\",\"sourceParagraph\":2543},{\"blockId\":\"CH14-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"startCharacter\\\": 32,\",\"sourceParagraph\":2544},{\"blockId\":\"CH14-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"endCharacter\\\": 63\",\"sourceParagraph\":2545},{\"blockId\":\"CH14-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2546},{\"blockId\":\"CH14-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"normalizedClaim\\\": {\",\"sourceParagraph\":2547},{\"blockId\":\"CH14-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subjectEntityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2548},{\"blockId\":\"CH14-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"predicate\\\": \\\"projectSuccessRate\\\",\",\"sourceParagraph\":2549},{\"blockId\":\"CH14-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"objectValue\\\": 0.98,\",\"sourceParagraph\":2550},{\"blockId\":\"CH14-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unit\\\": \\\"PROPORTION\\\",\",\"sourceParagraph\":2551},{\"blockId\":\"CH14-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"population\\\": \\\"ALL_PROJECTS\\\",\",\"sourceParagraph\":2552},{\"blockId\":\"CH14-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"temporalFrame\\\": \\\"UNSPECIFIED\\\",\",\"sourceParagraph\":2553},{\"blockId\":\"CH14-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attribution\\\": \\\"UNATTRIBUTED\\\",\",\"sourceParagraph\":2554},{\"blockId\":\"CH14-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"modality\\\": \\\"ASSERTED_AS_FACT\\\"\",\"sourceParagraph\":2555},{\"blockId\":\"CH14-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2556},{\"blockId\":\"CH14-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimOrigin\\\": \\\"EXPLICIT\\\",\",\"sourceParagraph\":2557},{\"blockId\":\"CH14-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"centrality\\\": \\\"CL-2\\\",\",\"sourceParagraph\":2558},{\"blockId\":\"CH14-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"dependencyType\\\": \\\"ROOT\\\",\",\"sourceParagraph\":2559},{\"blockId\":\"CH14-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"linkedTruthPackClaimId\\\": \\\"NGC-SYNTH-ASTERON-SUCCESS-003\\\",\",\"sourceParagraph\":2560},{\"blockId\":\"CH14-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationLinks\\\": []\",\"sourceParagraph\":2561},{\"blockId\":\"CH14-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2562},{\"blockId\":\"CH14-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2563},{\"blockId\":\"CH14-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseClaimId\\\": \\\"NGRC-SYNTH-000184-003\\\",\",\"sourceParagraph\":2564},{\"blockId\":\"CH14-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceSpan\\\": {\",\"sourceParagraph\":2565},{\"blockId\":\"CH14-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"text\\\": \\\"independently certified\\\"\",\"sourceParagraph\":2566},{\"blockId\":\"CH14-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"startCharacter\\\": 65,\",\"sourceParagraph\":2567},{\"blockId\":\"CH14-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"endCharacter\\\": 101\",\"sourceParagraph\":2568},{\"blockId\":\"CH14-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2569},{\"blockId\":\"CH14-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"normalizedClaim\\\": {\",\"sourceParagraph\":2570},{\"blockId\":\"CH14-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subjectEntityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2571},{\"blockId\":\"CH14-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"predicate\\\": \\\"independentlyCertified\\\",\",\"sourceParagraph\":2572},{\"blockId\":\"CH14-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"objectValue\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2573},{\"blockId\":\"CH14-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attribution\\\": \\\"INDEPENDENT_EXTERNAL_AUTHORITY\\\",\",\"sourceParagraph\":2574},{\"blockId\":\"CH14-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"modality\\\": \\\"ASSERTED_AS_FACT\\\"\",\"sourceParagraph\":2575},{\"blockId\":\"CH14-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2576},{\"blockId\":\"CH14-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimOrigin\\\": \\\"EXPLICIT\\\",\",\"sourceParagraph\":2577},{\"blockId\":\"CH14-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"centrality\\\": \\\"CL-2\\\",\",\"sourceParagraph\":2578},{\"blockId\":\"CH14-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"dependencyType\\\": \\\"ROOT\\\",\",\"sourceParagraph\":2579},{\"blockId\":\"CH14-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"linkedTruthPackClaimId\\\": \\\"NGC-SYNTH-ASTERON-INDEPENDENCE-004\\\",\",\"sourceParagraph\":2580},{\"blockId\":\"CH14-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationLinks\\\": []\",\"sourceParagraph\":2581},{\"blockId\":\"CH14-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2582},{\"blockId\":\"CH14-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2583},{\"blockId\":\"CH14-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"requiredResponseElements\\\": {\",\"sourceParagraph\":2584},{\"blockId\":\"CH14-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityResolved\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2585},{\"blockId\":\"CH14-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"primaryActivityPresent\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2586},{\"blockId\":\"CH14-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialBoundaryPresent\\\": false\",\"sourceParagraph\":2587},{\"blockId\":\"CH14-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2588},{\"blockId\":\"CH14-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"omissions\\\": [\",\"sourceParagraph\":2589},{\"blockId\":\"CH14-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2590},{\"blockId\":\"CH14-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"omissionId\\\": \\\"NGOM-SYNTH-000184-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2591},{\"blockId\":\"CH14-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"OM-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2592},{\"blockId\":\"CH14-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"description\\\": \\\"The response omits that active service delivery has only been verified in nine countries.\\\"\",\"sourceParagraph\":2593},{\"blockId\":\"CH14-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2594},{\"blockId\":\"CH14-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2595},{\"blockId\":\"CH14-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2596},{\"blockId\":\"CH14-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimExtractionOwnerRole\\\": \\\"CLAIM_EXTRACTION_LEAD\\\",\",\"sourceParagraph\":2597},{\"blockId\":\"CH14-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedAt\\\": \\\"2026-09-03T10:00:00Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2598},{\"blockId\":\"CH14-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2599},{\"blockId\":\"CH14-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2600},{\"blockId\":\"CH14-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2601},{\"blockId\":\"CH14-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"118. MACHINE-READABLE ATOMIC ADJUDICATION RECORD\",\"sourceParagraph\":2603},{\"blockId\":\"CH14-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":2604},{\"blockId\":\"CH14-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2605},{\"blockId\":\"CH14-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2606},{\"blockId\":\"CH14-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2607},{\"blockId\":\"CH14-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"atomicAdjudication\\\": {\",\"sourceParagraph\":2608},{\"blockId\":\"CH14-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationId\\\": \\\"NGAJ-SYNTH-000184-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2609},{\"blockId\":\"CH14-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseClaimId\\\": \\\"NGRC-SYNTH-000184-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2610},{\"blockId\":\"CH14-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimLedgerId\\\": \\\"NGCL-SYNTH-W1-ORION-000184\\\",\",\"sourceParagraph\":2611},{\"blockId\":\"CH14-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackClaimId\\\": \\\"NGC-SYNTH-ASTERON-25-COUNTRIES-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2612},{\"blockId\":\"CH14-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"decisionVersion\\\": \\\"1.0.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2613},{\"blockId\":\"CH14-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"dimensionDecisions\\\": {\",\"sourceParagraph\":2614},{\"blockId\":\"CH14-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entity\\\": \\\"E-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2615},{\"blockId\":\"CH14-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"factualSupport\\\": \\\"F-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2616},{\"blockId\":\"CH14-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scope\\\": \\\"S-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2617},{\"blockId\":\"CH14-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"time\\\": \\\"T-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2618},{\"blockId\":\"CH14-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attribution\\\": \\\"A-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2619},{\"blockId\":\"CH14-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"modality\\\": \\\"M-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2620},{\"blockId\":\"CH14-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citation\\\": \\\"C-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2621},{\"blockId\":\"CH14-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relevance\\\": \\\"R-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2622},{\"blockId\":\"CH14-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unresolved\\\": \\\"U-0\\\"\",\"sourceParagraph\":2623},{\"blockId\":\"CH14-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2624},{\"blockId\":\"CH14-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"combinedLabel\\\": [\",\"sourceParagraph\":2625},{\"blockId\":\"CH14-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PARTIALLY-SUPPORTED\\\",\",\"sourceParagraph\":2626},{\"blockId\":\"CH14-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"MATERIAL-SCOPE-OVERREACH\\\",\",\"sourceParagraph\":2627},{\"blockId\":\"CH14-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"MATERIAL-ATTRIBUTION-LOSS\\\"\",\"sourceParagraph\":2628},{\"blockId\":\"CH14-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2629},{\"blockId\":\"CH14-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reasoningSummary\\\": \\\"The audited entity officially states that it operates in 25 countries, but active service delivery has been verified in nine. The response presents the broader official statement as an unqualified current fact.\\\",\",\"sourceParagraph\":2630},{\"blockId\":\"CH14-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceReferences\\\": [\",\"sourceParagraph\":2631},{\"blockId\":\"CH14-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGEV-SYNTH-WEB-025\\\",\",\"sourceParagraph\":2632},{\"blockId\":\"CH14-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGEV-SYNTH-OPS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2633},{\"blockId\":\"CH14-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGEV-SYNTH-CONTRACTS-002\\\"\",\"sourceParagraph\":2634},{\"blockId\":\"CH14-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2635},{\"blockId\":\"CH14-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reviewers\\\": {\",\"sourceParagraph\":2636},{\"blockId\":\"CH14-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"primaryReviewerRole\\\": \\\"LANGUAGE_ADJUDICATOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2637},{\"blockId\":\"CH14-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"secondaryReviewerRole\\\": \\\"EVIDENCE_ADJUDICATOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2638},{\"blockId\":\"CH14-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"primaryDecision\\\": \\\"MATERIAL-SCOPE-OVERREACH\\\",\",\"sourceParagraph\":2639},{\"blockId\":\"CH14-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"secondaryDecision\\\": \\\"MATERIAL-SCOPE-OVERREACH\\\",\",\"sourceParagraph\":2640},{\"blockId\":\"CH14-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentBeforeComparison\\\": true\",\"sourceParagraph\":2641},{\"blockId\":\"CH14-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2642},{\"blockId\":\"CH14-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"agreement\\\": {\",\"sourceParagraph\":2643},{\"blockId\":\"CH14-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityAgreement\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2644},{\"blockId\":\"CH14-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"factAgreement\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2645},{\"blockId\":\"CH14-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeAgreement\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2646},{\"blockId\":\"CH14-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timeAgreement\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2647},{\"blockId\":\"CH14-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attributionAgreement\\\": true\",\"sourceParagraph\":2648},{\"blockId\":\"CH14-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2649},{\"blockId\":\"CH14-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"appeal\\\": {\",\"sourceParagraph\":2650},{\"blockId\":\"CH14-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"NO_APPEAL\\\"\",\"sourceParagraph\":2651},{\"blockId\":\"CH14-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2652},{\"blockId\":\"CH14-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governance\\\": {\",\"sourceParagraph\":2653},{\"blockId\":\"CH14-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"qualityLevel\\\": \\\"AQ-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2654},{\"blockId\":\"CH14-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"finalizedByRole\\\": \\\"SENIOR_ADJUDICATOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2655},{\"blockId\":\"CH14-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"finalizedAt\\\": \\\"2026-09-04T09:00:00Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2656},{\"blockId\":\"CH14-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2657},{\"blockId\":\"CH14-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2658},{\"blockId\":\"CH14-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2659},{\"blockId\":\"CH14-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"119. MACHINE-READABLE ADJUDICATOR COMPLIANCE RECORD\",\"sourceParagraph\":2661},{\"blockId\":\"CH14-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":2662},{\"blockId\":\"CH14-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2663},{\"blockId\":\"CH14-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2664},{\"blockId\":\"CH14-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2665},{\"blockId\":\"CH14-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationReliability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2666},{\"blockId\":\"CH14-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reliabilityRecordId\\\": \\\"NGREL-SYNTH-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2667},{\"blockId\":\"CH14-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"NGW-SYNTH-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2668},{\"blockId\":\"CH14-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"doubleReviewedClaimCount\\\": 8200,\",\"sourceParagraph\":2669},{\"blockId\":\"CH14-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"preResolutionMetrics\\\": {\",\"sourceParagraph\":2670},{\"blockId\":\"CH14-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimBoundaryExactAgreement\\\": 0.93,\",\"sourceParagraph\":2671},{\"blockId\":\"CH14-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityExactAgreement\\\": 0.97,\",\"sourceParagraph\":2672},{\"blockId\":\"CH14-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"factualStatusExactAgreement\\\": 0.88,\",\"sourceParagraph\":2673},{\"blockId\":\"CH14-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeExactAgreement\\\": 0.84,\",\"sourceParagraph\":2674},{\"blockId\":\"CH14-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timeExactAgreement\\\": 0.94,\",\"sourceParagraph\":2675},{\"blockId\":\"CH14-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attributionExactAgreement\\\": 0.86,\",\"sourceParagraph\":2676},{\"blockId\":\"CH14-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationSupportExactAgreement\\\": 0.82,\",\"sourceParagraph\":2677},{\"blockId\":\"CH14-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"omissionExactAgreement\\\": 0.79\",\"sourceParagraph\":2678},{\"blockId\":\"CH14-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2679},{\"blockId\":\"CH14-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"chanceAdjustedMetrics\\\": {\",\"sourceParagraph\":2680},{\"blockId\":\"CH14-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"overallNominalAgreementMetric\\\": \\\"KRIPPENDORFF_ALPHA\\\",\",\"sourceParagraph\":2681},{\"blockId\":\"CH14-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"overallValue\\\": 0.84,\",\"sourceParagraph\":2682},{\"blockId\":\"CH14-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeValue\\\": 0.78,\",\"sourceParagraph\":2683},{\"blockId\":\"CH14-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationValue\\\": 0.75\",\"sourceParagraph\":2684},{\"blockId\":\"CH14-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2685},{\"blockId\":\"CH14-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"actions\\\": [\",\"sourceParagraph\":2686},{\"blockId\":\"CH14-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SCOPE_RECALIBRATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2687},{\"blockId\":\"CH14-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CITATION_MAPPING_RETRAINING\\\",\",\"sourceParagraph\":2688},{\"blockId\":\"CH14-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"OMISSION_GUIDANCE_REVISION\\\"\",\"sourceParagraph\":2689},{\"blockId\":\"CH14-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2690},{\"blockId\":\"CH14-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"postResolution\\\": {\",\"sourceParagraph\":2691},{\"blockId\":\"CH14-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"allMaterialDisagreementsResolved\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2692},{\"blockId\":\"CH14-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unresolvedClaimCount\\\": 19,\",\"sourceParagraph\":2693},{\"blockId\":\"CH14-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unresolvedStatusPreserved\\\": true\",\"sourceParagraph\":2694},{\"blockId\":\"CH14-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2695},{\"blockId\":\"CH14-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"qualityLevel\\\": \\\"AQ-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2696},{\"blockId\":\"CH14-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2697},{\"blockId\":\"CH14-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reliabilityOwnerRole\\\": \\\"ADJUDICATION_METHODS_LEAD\\\"\",\"sourceParagraph\":2698},{\"blockId\":\"CH14-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2699},{\"blockId\":\"CH14-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2700},{\"blockId\":\"CH14-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2701},{\"blockId\":\"CH14-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"These records:\",\"sourceParagraph\":2702},{\"blockId\":\"CH14-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"a real user,\",\"sourceParagraph\":2703},{\"blockId\":\"CH14-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"real company,\",\"sourceParagraph\":2704},{\"blockId\":\"CH14-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"actual adjudicator performance\",\"sourceParagraph\":2705},{\"blockId\":\"CH14-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"a real company performance.\",\"sourceParagraph\":2706},{\"blockId\":\"CH14-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"It is a synthetic, machine-readable representation of the atomic claim and adjudication architecture.\",\"sourceParagraph\":2707},{\"blockId\":\"CH14-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"120. MACHINE-READABLE RULE OF THE SECTION\",\"sourceParagraph\":2709},{\"blockId\":\"CH14-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH14-R01\",\"sourceParagraph\":2710},{\"blockId\":\"CH14-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Before any response-level pass, failure, severity, or score is assigned,\",\"sourceParagraph\":2712},{\"blockId\":\"CH14-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"each material AI response MUST be decomposed into atomic semantic claims.\",\"sourceParagraph\":2713},{\"blockId\":\"CH14-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Each atomic claim MUST retain:\",\"sourceParagraph\":2715},{\"blockId\":\"CH14-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- its exact source span,\",\"sourceParagraph\":2717},{\"blockId\":\"CH14-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- normalised proposition,\",\"sourceParagraph\":2718},{\"blockId\":\"CH14-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- subject entity,\",\"sourceParagraph\":2719},{\"blockId\":\"CH14-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- predicate and value,\",\"sourceParagraph\":2720},{\"blockId\":\"CH14-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- qualifiers and quantifiers,\",\"sourceParagraph\":2721},{\"blockId\":\"CH14-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- geographic, product, user, and jurisdictional scope,\",\"sourceParagraph\":2722},{\"blockId\":\"CH14-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- temporal frame,\",\"sourceParagraph\":2723},{\"blockId\":\"CH14-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- attribution,\",\"sourceParagraph\":2724},{\"blockId\":\"CH14-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- modality and uncertainty,\",\"sourceParagraph\":2725},{\"blockId\":\"CH14-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- explicit, implicit, presupposed, or entailed origin,\",\"sourceParagraph\":2726},{\"blockId\":\"CH14-MB0209\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- response centrality,\",\"sourceParagraph\":2727},{\"blockId\":\"CH14-MB0210\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- citation relationships,\",\"sourceParagraph\":2728},{\"blockId\":\"CH14-MB0211\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- dependency relationships,\",\"sourceParagraph\":2729},{\"blockId\":\"CH14-MB0212\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and Truth Pack mapping.\",\"sourceParagraph\":2730},{\"blockId\":\"CH14-MB0213\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Sentence and paragraph boundaries MUST NOT be treated as automatic claim\",\"sourceParagraph\":2732},{\"blockId\":\"CH14-MB0214\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"boundaries.\",\"sourceParagraph\":2733},{\"blockId\":\"CH14-MB0215\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Atomic decomposition MUST separate propositions that can carry different\",\"sourceParagraph\":2735},{\"blockId\":\"CH14-MB0216\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"truth, evidence, entity, scope, time, or attribution states, while\",\"sourceParagraph\":2736},{\"blockId\":\"CH14-MB0217\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"prohibiting meaningless micro-fragmentation that dilutes material error.\",\"sourceParagraph\":2737},{\"blockId\":\"CH14-MB0218\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Claim extraction, Truth Pack mapping, and semantic adjudication SHOULD\",\"sourceParagraph\":2739},{\"blockId\":\"CH14-MB0219\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"remain separate stages and, where practical, separate roles.\",\"sourceParagraph\":2740},{\"blockId\":\"CH14-MB0220\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every atomic claim MUST be adjudicated across distinct dimensions,\",\"sourceParagraph\":2742},{\"blockId\":\"CH14-MB0221\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"including:\",\"sourceParagraph\":2743},{\"blockId\":\"CH14-MB0222\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- entity,\",\"sourceParagraph\":2745},{\"blockId\":\"CH14-MB0223\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- factual support,\",\"sourceParagraph\":2746},{\"blockId\":\"CH14-MB0224\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- scope,\",\"sourceParagraph\":2747},{\"blockId\":\"CH14-MB0225\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- time,\",\"sourceParagraph\":2748},{\"blockId\":\"CH14-MB0226\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- attribution and epistemic status,\",\"sourceParagraph\":2749},{\"blockId\":\"CH14-MB0227\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- modality and uncertainty,\",\"sourceParagraph\":2750},{\"blockId\":\"CH14-MB0228\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- citation support,\",\"sourceParagraph\":2751},{\"blockId\":\"CH14-MB0229\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- relevance,\",\"sourceParagraph\":2752},{\"blockId\":\"CH14-MB0230\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and unresolved or reference-gap status.\",\"sourceParagraph\":2753},{\"blockId\":\"CH14-MB0231\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Official-claim fidelity MUST remain distinct from verified factual\",\"sourceParagraph\":2755},{\"blockId\":\"CH14-MB0232\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"support.\",\"sourceParagraph\":2756},{\"blockId\":\"CH14-MB0233\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Unsupported, contradicted, wrong-entity, outdated, scope-overreach,\",\"sourceParagraph\":2758},{\"blockId\":\"CH14-MB0234\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"epistemic-status-error, citation-mismatch, reference-gap, and unresolved\",\"sourceParagraph\":2759},{\"blockId\":\"CH14-MB0235\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"states MUST remain separately visible.\",\"sourceParagraph\":2760},{\"blockId\":\"CH14-MB0236\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Required response elements and material omissions MUST be adjudicated\",\"sourceParagraph\":2762},{\"blockId\":\"CH14-MB0237\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"separately from explicit false claims.\",\"sourceParagraph\":2763},{\"blockId\":\"CH14-MB0238\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Correct but irrelevant information MUST NOT satisfy the prompt merely\",\"sourceParagraph\":2765},{\"blockId\":\"CH14-MB0239\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"because it is factually supported.\",\"sourceParagraph\":2766},{\"blockId\":\"CH14-MB0240\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Material claims SHOULD receive independent double review, with additional\",\"sourceParagraph\":2768},{\"blockId\":\"CH14-MB0241\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"language or domain expertise where required.\",\"sourceParagraph\":2769},{\"blockId\":\"CH14-MB0242\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Reviewer identity, qualification, conflicts, independent first decisions,\",\"sourceParagraph\":2771},{\"blockId\":\"CH14-MB0243\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"disagreements, resolution, reliability metrics, appeals, and decision\",\"sourceParagraph\":2772},{\"blockId\":\"CH14-MB0244\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"versions MUST be recorded.\",\"sourceParagraph\":2773},{\"blockId\":\"CH14-MB0245\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Reviewer agreement MUST be measured by dimension and MUST NOT be treated\",\"sourceParagraph\":2775},{\"blockId\":\"CH14-MB0246\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"as proof that the shared decision is necessarily correct.\",\"sourceParagraph\":2776},{\"blockId\":\"CH14-MB0247\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"AI systems MAY assist with segmentation, claim extraction, evidence\",\"sourceParagraph\":2778},{\"blockId\":\"CH14-MB0248\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"mapping, translation support, and contradiction discovery, but MUST NOT\",\"sourceParagraph\":2779},{\"blockId\":\"CH14-MB0249\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"serve as the sole final adjudicator of their own or another system's\",\"sourceParagraph\":2780},{\"blockId\":\"CH14-MB0250\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"claims.\",\"sourceParagraph\":2781},{\"blockId\":\"CH14-MB0251\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Atomic adjudication decisions MUST remain independent of commercial\",\"sourceParagraph\":2783},{\"blockId\":\"CH14-MB0252\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"interests, desired scores, provider reputation, badge outcomes, or client\",\"sourceParagraph\":2784},{\"blockId\":\"CH14-MB0253\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"approval.\",\"sourceParagraph\":2785},{\"blockId\":\"CH14-MB0254\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every Claim Ledger, adjudication decision, disagreement resolution,\",\"sourceParagraph\":2787},{\"blockId\":\"CH14-MB0255\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"appeal, and revision MUST be versioned and attributable to an accountable\",\"sourceParagraph\":2788},{\"blockId\":\"CH14-MB0256\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"human or organisation.\",\"sourceParagraph\":2789},{\"blockId\":\"CH14-MB0257\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Normative Turkish equivalent:\",\"sourceParagraph\":2790},{\"blockId\":\"CH14-MB0258\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Any response-level transition must be broken down into atomic semantic claims for each material AI response before assigning failure, importance level, or score. Each atomic claim must preserve the full text trace, normalised judgement, subject existence, predicate and value, qualifiers, scope, time, attribution, modality, claim origin, centrality, citation relations, dependencies, and Truth Pack matching. Sentence and paragraph boundaries cannot be counted as automatic claim boundaries.\",\"sourceParagraph\":2791}],\"normativeRuleLocalized\":\"قبل تعيين أي درجة استجابة، أو فشل، أو شدة، أو تقييم، يجب تفكيك كل استجابة مادية للذكاء الاصطناعي إلى ادعاءات دلالية ذرية. يجب أن تحتفظ كل ادعاءات ذرية بـ: - نطاق المصدر الدقيق الخاص بها، - المقترح الموحد، - الكيان الموضوعي، - الفعل والقيمة، - المحددات والكمّيات، - النطاق الجغرافي، المنتج، المستخدم، والقضائي، - الإطار الزمني، - المصدر، - الوضعية وعدم اليقين، - الأصل الصريح أو الضمني أو المفترض أو المستخلص، - مركزية الاستجابة، - علاقات الاقتباس، - علاقات التبعية، - وتخطيط حزمة الحقيقة. يجب ألا تُعامل حدود الجملة والفقرات كحدود تلقائية للادعاءات. يجب أن تفصل التحليل الذري للمقترحات التي يمكن أن تحمل حقائق أو أدلة أو كيانات أو نطاقات أو أزمنة أو حالات انتساب مختلفة، مع منع التجزئة الدقيقة التي لا معنى لها والتي تخفف من خطأ المادة. يجب أن تظل مراحل استخراج الادعاءات، وتخطيط حقائب الحقيقة، والتحكيم الدلالي مراحل منفصلة، وأن تظل الأدوار منفصلة حيثما كان ذلك عمليًا. يجب أن يتم التحكيم لكل ادعاءات ذرية عبر أبعاد متميزة، بما في ذلك: - الكيان، - الدعم الواقعي، - النطاق، - الزمن، - حالة الانتساب والمعرفة، - الوضعية وعدم اليقين، - دعم الاستشهاد، - الصلة، - وحالة غير محلولة أو فجوة مرجعية. يجب أن يظل التزام الادعاءات الرسمية متميزًا عن الدعم الواقعي المثبت. يجب أن تظل الحالات غير المدعومة، المتناقضة، الخاصة بالكيان الخطأ، القديمة، التي تتجاوز نطاقها، التي بها خطأ في الحالة المعرفية، عدم تطابق الاستشهاد، فجوة المرجع، والحالات غير المحلّة ظاهرة بشكل منفصل. يجب تحكيم عناصر الاستجابة المطلوبة والحالات المحذوفة من المواد بشكل منفصل عن الادعاءات الكاذبة الصريحة. لا يجب أن تُلبي المعلومات الصحيحة ولكن غير ذات الصلة الطلب لمجرد أنها مدعومة بالحقائق. يجب أن تتلقى الادعاءات المادية مراجعة مزدوجة مستقلة، مع خبرة لغوية أو تخصصية إضافية عند الحاجة. يجب تسجيل هوية المراجع، المؤهلات، التعارضات، القرارات الأولية المستقلة، الاختلافات، الحلول، مقاييس الموثوقية، الاستئنافات، وإصدارات القرارات. يجب قياس اتفاق المراجع بالمقياس ويجب عدم اعتباره دليلاً على أن القرار المشترك صحيح بالضرورة. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي المساعدة في التجزئة، واستخراج الادعاءات، ورسم خريطة الأدلة، ودعم الترجمة، واكتشاف التناقضات، ولكن يجب ألا تكون الحكم النهائي الوحيد على مزاعمها أو مزاعم نظام آخر. يجب أن تظل قرارات التحكيم الذرية مستقلة عن المصالح التجارية، أو الدرجات المرغوبة، أو سمعة المزود، أو نتائج الشارات، أو موافقة العميل. يجب توثيق كل سجل ادعاءات، وقرار تحكيمي، وحل خلاف، واستئناف، ومراجعة بنسخة يمكن تتبعها وتنسب إلى إنسان مسؤول أو منظمة.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH14-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"117. سجل ادعاءات قابل للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":2513,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":2514,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2515,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"startCharacter\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2516,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"endCharacter\\\": 30\",\"sourceParagraph\":2517,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2518,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"normalizedClaim\\\": {\",\"sourceParagraph\":2519,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subjectEntityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2520,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الشرط\\\": \\\"activelyDeliversServicesInCountryCount\\\",\",\"sourceParagraph\":2521,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"objectValue\\\": 25,\",\"sourceParagraph\":2522,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الوحدة\\\": \\\"الدولة\\\",\",\"sourceParagraph\":2523,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"geographicScope\\\": \\\"عالمي\\\"\",\"sourceParagraph\":2524,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"temporalFrame\\\": \\\"حالي\\\",\",\"sourceParagraph\":2525,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الإسناد\\\": \\\"غير منسوب\\\",\",\"sourceParagraph\":2526,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الأسلوب\\\": \\\"مؤكد كحقيقة\\\",\",\"sourceParagraph\":2527,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2528,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimOrigin\\\": \\\"صريح\\\",\",\"sourceParagraph\":2529,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المركزية\\\": \\\"CL-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2530,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"dependencyType\\\": \\\"جذر\\\",\",\"sourceParagraph\":2531,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"linkedTruthPackClaimId\\\": \\\"NGC-SYNTH-ASTERON-25-COUNTRIES-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2532,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationLinks\\\": [],\",\"sourceParagraph\":2533,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"extractionReview\\\": {\",\"sourceParagraph\":2534,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"extractorOne\\\": \\\"متفق عليه\\\",\",\"sourceParagraph\":2535,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"extractorTwo\\\": \\\"متفق عليه\\\",\",\"sourceParagraph\":2536,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"boundaryAgreement\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2537,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2538,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2539,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2540,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseClaimId\\\": \\\"NGRC-SYNTH-000184-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2541,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceSpan\\\": {\",\"sourceParagraph\":2542,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"النص\\\": \\\"بنسبة نجاح 98 في المئة\\\",\",\"sourceParagraph\":2543,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"startCharacter\\\": 32,\",\"sourceParagraph\":2544,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"endCharacter\\\": 63\",\"sourceParagraph\":2545,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2546,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"normalizedClaim\\\": {\",\"sourceParagraph\":2547,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subjectEntityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2548,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الشرط\\\": \\\"projectSuccessRate\\\",\",\"sourceParagraph\":2549,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"objectValue\\\": 0.98,\",\"sourceParagraph\":2550,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unit\\\": \\\"نسبة\\\",\",\"sourceParagraph\":2551,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"population\\\": \\\"جميع المشاريع\\\",\",\"sourceParagraph\":2552,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"temporalFrame\\\": \\\"غير محدد\\\",\",\"sourceParagraph\":2553,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الإسناد\\\": \\\"غير منسوب\\\",\",\"sourceParagraph\":2554,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الأسلوب\\\": \\\"مؤكد كحقيقة\\\",\",\"sourceParagraph\":2555,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2556,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimOrigin\\\": \\\"صريح\\\",\",\"sourceParagraph\":2557,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المركزية\\\": \\\"CL-2\\\",\",\"sourceParagraph\":2558,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"dependencyType\\\": \\\"جذر\\\",\",\"sourceParagraph\":2559,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"linkedTruthPackClaimId\\\": \\\"NGC-SYNTH-ASTERON-نجاح-003\\\",\",\"sourceParagraph\":2560,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationLinks\\\": [],\",\"sourceParagraph\":2561,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2562,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2563,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseClaimId\\\": \\\"NGRC-SYNTH-000184-003\\\",\",\"sourceParagraph\":2564,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceSpan\\\": {\",\"sourceParagraph\":2565,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"النص\\\": \\\"معتمد بشكل مستقل\\\"\",\"sourceParagraph\":2566,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"startCharacter\\\": 65,\",\"sourceParagraph\":2567,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"endCharacter\\\": 101\",\"sourceParagraph\":2568,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2569,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"normalizedClaim\\\": {\",\"sourceParagraph\":2570,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subjectEntityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2571,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الشرط\\\": \\\"independentlyCertified\\\",\",\"sourceParagraph\":2572,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"objectValue\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2573,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"النسبة\\\": \\\"سلطة خارجية مستقلة\\\",\",\"sourceParagraph\":2574,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الأسلوب\\\": \\\"مؤكد كحقيقة\\\",\",\"sourceParagraph\":2575,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2576,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimOrigin\\\": \\\"صريح\\\",\",\"sourceParagraph\":2577,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المركزية\\\": \\\"CL-2\\\",\",\"sourceParagraph\":2578,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"dependencyType\\\": \\\"جذر\\\",\",\"sourceParagraph\":2579,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"linkedTruthPackClaimId\\\": \\\"NGC-SYNTH-ASTERON-INDEPENDENCE-004\\\",\",\"sourceParagraph\":2580,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationLinks\\\": [],\",\"sourceParagraph\":2581,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2582,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2583,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"requiredResponseElements\\\": {\",\"sourceParagraph\":2584,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityResolved\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2585,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"primaryActivityPresent\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2586,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialBoundaryPresent\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2587,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2588,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الإغفالات\\\": [\",\"sourceParagraph\":2589,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2590,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"omissionId\\\": \\\"NGOM-SYNTH-000184-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2591,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحالة\\\": \\\"OM-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2592,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الوصف\\\": \\\"الاستجابة تُغفل أن تقديم الخدمة النشطة تم التحقق منه فقط في تسع دول.\\\",\",\"sourceParagraph\":2593,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2594,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2595,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2596,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimExtractionOwnerRole\\\": \\\"CLAIM_EXTRACTION_LEAD\\\",\",\"sourceParagraph\":2597,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedAt\\\": \\\"2026-09-03 T1 0:00:00 Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2598,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2599,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2600,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2601,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"118. سجل التحكيم الذري القابل للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":2603,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":2604,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2605,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2606,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2607,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"atomicAdjudication\\\": {\",\"sourceParagraph\":2608,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationId\\\": \\\"NGAJ-SYNTH-000184-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2609,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseClaimId\\\": \\\"NGRC-SYNTH-000184-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2610,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimLedgerId\\\": \\\"NGCL-SYNTH-W1-ORION-000184\\\"\",\"sourceParagraph\":2611,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackClaimId\\\": \\\"NGC-SYNTH-ASTERON-25-COUNTRIES-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2612,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"decisionVersion\\\": \\\"1.0.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2613,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"dimensionDecisions\\\": {\",\"sourceParagraph\":2614,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الكيان\\\": \\\"E-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2615,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"factualSupport\\\": \\\"F-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2616,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"النطاق\\\": \\\"S-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2617,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الوقت\\\": \\\"T-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2618,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المنسوب\\\": \\\"A-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2619,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الأسلوب\\\": \\\"M-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2620,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الاقتباس\\\": \\\"C-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2621,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الصلة\\\": \\\"R-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2622,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"غير محلولة\\\": \\\"U-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2623,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2624,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"combinedLabel\\\": [\",\"sourceParagraph\":2625,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"مدعوم جزئياً\\\",\",\"sourceParagraph\":2626,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"تجاوز نطاق المادة\\\",\",\"sourceParagraph\":2627,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"فقدان نسبية المادة\\\"\",\"sourceParagraph\":2628,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2629,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reasoningSummary\\\": \\\"الكيان الذي تمت مراجعته يصرح رسميًا بأنه يعمل في 25 دولة، ولكن تم التحقق من تقديم الخدمة الفعلية في تسع منها. وتقدم الاستجابة البيان الرسمي الأوسع كحقيقة حالية غير مشروطة.\\\",\",\"sourceParagraph\":2630,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceReferences\\\": [\",\"sourceParagraph\":2631,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGEV-SYNTH-WEB-025\\\",\",\"sourceParagraph\":2632,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGEV-SYNTH-OPS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2633,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGEV-SYNTH-CONTRACTS-002\\\"\",\"sourceParagraph\":2634,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2635,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المراجعون\\\": {\",\"sourceParagraph\":2636,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"primaryReviewerRole\\\": \\\"محكم اللغة\\\",\",\"sourceParagraph\":2637,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"secondaryReviewerRole\\\": \\\"محكم الأدلة\\\",\",\"sourceParagraph\":2638,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"primaryDecision\\\": \\\"تجاوز نطاق المواد\\\",\",\"sourceParagraph\":2639,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"secondaryDecision\\\": \\\"تجاوز نطاق المواد\\\",\",\"sourceParagraph\":2640,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentBeforeComparison\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2641,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2642,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الاتفاق\\\": {\",\"sourceParagraph\":2643,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityAgreement\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2644,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"factAgreement\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2645,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeAgreement\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2646,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timeAgreement\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2647,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attributionAgreement\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2648,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2649,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الاستئناف\\\": {\\\"\",\"sourceParagraph\":2650,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحالة\\\": \\\"لا استئناف\\\"\",\"sourceParagraph\":2651,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2652,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحوكمة\\\": {\",\"sourceParagraph\":2653,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"qualityLevel\\\": \\\"AQ-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2654,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"finalizedByRole\\\": \\\"المحكم الأعلى\\\",\",\"sourceParagraph\":2655,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"finalizedAt\\\": \\\"2026-09-04 T0 9:00:00 Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2656,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2657,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2658,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2659,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"119. سجل امتثال المحكم القابل للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":2661,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":2662,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2663,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2664,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2665,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationReliability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2666,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reliabilityRecordId\\\": \\\"NGREL-SYNTH-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2667,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"NGW-SYNTH-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2668,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"doubleReviewedClaimCount\\\": 8200,\",\"sourceParagraph\":2669,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"preResolutionMetrics\\\": {\",\"sourceParagraph\":2670,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimBoundaryExactAgreement\\\": 0.93,\",\"sourceParagraph\":2671,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityExactAgreement\\\": 0.97,\",\"sourceParagraph\":2672,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"factualStatusExactAgreement\\\": 0.88,\",\"sourceParagraph\":2673,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeExactAgreement\\\": 0.84,\",\"sourceParagraph\":2674,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timeExactAgreement\\\": 0.94,\",\"sourceParagraph\":2675,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attributionExactAgreement\\\": 0.86,\",\"sourceParagraph\":2676,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationSupportExactAgreement\\\": 0.82,\",\"sourceParagraph\":2677,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"omissionExactAgreement\\\": 0.79\",\"sourceParagraph\":2678,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2679,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"chanceAdjustedMetrics\\\": {\",\"sourceParagraph\":2680,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"overallNominalAgreementMetric\\\": \\\"كريبندورف ألفا\\\",\",\"sourceParagraph\":2681,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"overallValue\\\": 0.84,\",\"sourceParagraph\":2682,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeValue\\\": 0.78,\",\"sourceParagraph\":2683,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationValue\\\": 0.75\",\"sourceParagraph\":2684,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2685,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الإجراءات\\\": [\",\"sourceParagraph\":2686,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"إعادة معايرة النطاق\\\",\",\"sourceParagraph\":2687,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"إعادة تدريب رسم الخرائط الاستشهادية\\\",\",\"sourceParagraph\":2688,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"مراجعة إرشادات الإغفال\\\"\",\"sourceParagraph\":2689,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2690,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"postResolution\\\": {\",\"sourceParagraph\":2691,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"allMaterialDisagreementsResolved\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2692,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unresolvedClaimCount\\\": 19,\",\"sourceParagraph\":2693,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unresolvedStatusPreserved\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2694,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2695,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"qualityLevel\\\": \\\"AQ-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2696,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2697,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reliabilityOwnerRole\\\": \\\"رئيس طرق التحكيم\\\"\",\"sourceParagraph\":2698,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2699,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2700,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2701,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"هذه السجلات:\",\"sourceParagraph\":2702,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مستخدم حقيقي،\",\"sourceParagraph\":2703,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"شركة حقيقية,\",\"sourceParagraph\":2704,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"أداء المحكم الفعلي\",\"sourceParagraph\":2705,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"أداء شركة حقيقي.\",\"sourceParagraph\":2706,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"إنه تمثيل اصطناعي قابل للآلة للبنية الذرية للادعاء والتحكيم.\",\"sourceParagraph\":2707,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"120. قاعدة قابلة للقراءة آليًا للقسم\",\"sourceParagraph\":2709,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معرّف القاعدة: NOMOS-تَدقيق-CH14-R01\",\"sourceParagraph\":2710,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قبل أي تمرير على مستوى الاستجابة أو فشل أو مستوى خطورة أو تقييم،\",\"sourceParagraph\":2712,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب تحليل كل استجابة مادية للذكاء الاصطناعي إلى ادعاءات دلالية ذرية.\",\"sourceParagraph\":2713,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تحتفظ كل ادعاء ذري بـ:\",\"sourceParagraph\":2715,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- المقطع المصدر الدقيق لها،\",\"sourceParagraph\":2717,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- المقترح الموحَّد،\",\"sourceParagraph\":2718,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الكيان الموضوع،\",\"sourceParagraph\":2719,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الفعل والقيمة،\",\"sourceParagraph\":2720,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- المحددات والكمّيات،\",\"sourceParagraph\":2721,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- نطاق جغرافي، أو منتجات، أو مستخدمين، أو اختصاصات قضائية،\",\"sourceParagraph\":2722,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الإطار الزمني،\",\"sourceParagraph\":2723,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الإسناد.\",\"sourceParagraph\":2724,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الأسلوب وعدم اليقين،\",\"sourceParagraph\":2725,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- منشأ صريح أو ضمني أو مفترض أو مستتبع\",\"sourceParagraph\":2726,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0209\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- مركزية الاستجابة,\",\"sourceParagraph\":2727,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0210\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- علاقات الاستشهاد,\",\"sourceParagraph\":2728,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0211\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- علاقات التبعية,\",\"sourceParagraph\":2729,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0212\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- وتوجيه حزمة الحقيقة.\",\"sourceParagraph\":2730,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0213\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يجب التعامل مع حدود الجمل والفقرات كادعاء تلقائية\",\"sourceParagraph\":2732,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0214\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الحدود.\",\"sourceParagraph\":2733,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0215\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تفصل التفكيك الذري المقترحات التي يمكن أن تحمل معانٍ مختلفة\",\"sourceParagraph\":2735,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0216\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الحقيقة، الأدلة، الكيان، النطاق، الوقت، أو حالات النسبة، بينما\",\"sourceParagraph\":2736,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0217\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"حظر التجزئة الدقيقة عديمة المعنى التي تُخفف خطأ المادة.\",\"sourceParagraph\":2737,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0218\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب استخراج الادعاءات، وتخطيط حزمة الحقيقة، والتحكيم الدلالي\",\"sourceParagraph\":2739,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0219\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تبقى مراحل منفصلة، وحيثما كان ذلك عمليًا، أدوار منفصلة.\",\"sourceParagraph\":2740,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0220\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب البت في كل ادعاء ذري عبر أبعاد منفصلة،\",\"sourceParagraph\":2742,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0221\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"بما في ذلك:\",\"sourceParagraph\":2743,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0222\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- كيان,\",\"sourceParagraph\":2745,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0223\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- دعم واقعي,\",\"sourceParagraph\":2746,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0224\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- النطاق،\",\"sourceParagraph\":2747,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0225\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الوقت,\",\"sourceParagraph\":2748,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0226\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- النسبة والموقع المعرفي,\",\"sourceParagraph\":2749,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0227\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الأسلوب وعدم اليقين،\",\"sourceParagraph\":2750,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0228\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- دعم الاستشهاد,\",\"sourceParagraph\":2751,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0229\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الصلة,\",\"sourceParagraph\":2752,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0230\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- وحالة عدم الحل أو وجود فجوة في المرجع.\",\"sourceParagraph\":2753,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0231\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تظل الولاء للادعاء الرسمية متميزًا عن الحقائق المثبتة\",\"sourceParagraph\":2755,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0232\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"دعم.\",\"sourceParagraph\":2756,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0233\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"غير مدعوم، متناقض، كيان خاطئ، قديم، تجاوز نطاق،\",\"sourceParagraph\":2758,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0234\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"خطأ في حالة المعرفة، تعارض الاقتباس، فجوة في المرجع، وغير محلول\",\"sourceParagraph\":2759,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0235\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تظل الحالات مرئية بشكل منفصل.\",\"sourceParagraph\":2760,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0236\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب البت في عناصر الاستجابة المطلوبة والمواد المفقودة\",\"sourceParagraph\":2762,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0237\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"بشكل منفصل عن الادعاءات الكاذبة الصريحة.\",\"sourceParagraph\":2763,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0238\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يجب أن تُرضي المعلومات الصحيحة ولكن غير ذات الصلة الطلب فقط\",\"sourceParagraph\":2765,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0239\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لأنها مدعومة فعليًا.\",\"sourceParagraph\":2766,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0240\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تتلقى الادعاءات المادية مراجعة مزدوجة مستقلة، مع خبرة لغوية أو متخصصة إضافية عند الحاجة.\",\"sourceParagraph\":2768,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0241\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\",\"sourceParagraph\":2769,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0242\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"هوية المراجع، المؤهلات، تضارب المصالح، القرارات الأولى المستقلة،\",\"sourceParagraph\":2771,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0243\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الخلافات، الحل، مقاييس الموثوقية، الاستئنافات، والنسخ القرارات\",\"sourceParagraph\":2772,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0244\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب تسجيلها.\",\"sourceParagraph\":2773,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0245\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب قياس اتفاق المراجعين حسب البُعد ولا يجب اعتباره\",\"sourceParagraph\":2775,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0246\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"دليلًا على أن القرار المشترك صحيح بالضرورة.\",\"sourceParagraph\":2776,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0247\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي المساعدة في التجزئة، استخراج الادعاءات، التخطيط للأدلة، دعم الترجمة، واكتشاف التناقضات، ولكن يجب ألا\",\"sourceParagraph\":2778,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0248\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تعمل كحكم نهائي وحيد على مطالباتها أو مطالبات نظام آخر.\",\"sourceParagraph\":2779,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0249\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\",\"sourceParagraph\":2780,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0250\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\",\"sourceParagraph\":2781,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0251\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تظل قرارات التحكيم الذري مستقلة عن الأمور التجارية\",\"sourceParagraph\":2783,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0252\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الاهتمامات، الدرجات المطلوبة، سمعة المزود، نتائج الشارة، أو العميل\",\"sourceParagraph\":2784,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0253\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"موافقة.\",\"sourceParagraph\":2785,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0254\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"كل دفتر ادعاءات، قرار التحكيم، حل النزاع,\",\"sourceParagraph\":2787,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0255\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الاستئناف والمراجعة يجب أن تكون مُرقّمة بالإصدار وقابلة للنسب إلى المسؤول\",\"sourceParagraph\":2788,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0256\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"بشر أو منظمة.\",\"sourceParagraph\":2789,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0257\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المكافئ التركي المعياري:\",\"sourceParagraph\":2790,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0258\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب تقسيم أي انتقال على مستوى الاستجابة إلى ادعاءات دلالية ذرية لكل استجابة من الذكاء الاصطناعي قبل تعيين الفشل أو مستوى الأهمية أو الدرجة. يجب أن تحافظ كل ادعاءات ذرية على تتبع النص الكامل، والحكم الموحّد، ووجود الموضوع، والفعل والقيمة، والمحددات، والنطاق، والزمن، والنسبة، والوضع، وأصل الادعاءات، والمركزية، وعلاقات الاقتباس، واعتمادياتها، ومطابقة حزم الحقيقة. لا يمكن اعتبار حدود الجملة والفقرات كحدود ادعاءات تلقائية.\",\"sourceParagraph\":2791,\"language\":\"ar\"}]}}","text":"## حد الفصل\n\nأقرت المادة 13 الحكم التالي:\n\n> يجب تقييم استجابة الذكاء الاصطناعي مقابل الادعاء، الأدلة، الأدلة المضادة، النطاق، الوقت، وسلسلة عدم اليقين الموجودة في حزمة الحقائق المتحقَّق منها عن الكيان المثبّت مسبقًا.\n\nومع ذلك، لا يتكون رد الذكاء الاصطناعي من ادعاءات واحد فقط. حتى هذا الجواب القصير يمكن أن يحتوي على عدة افتراضات منفصلة: \"أستيرون هي شركة استشارية عالمية تخدم دول 25، بمعدل نجاح 98%، معتمدة بشكل مستقل.\" في هذه الجملة الواحدة، هناك على الأقل الادعاءات التالية: أستيرون شركة. أستيرون تقدم خدمات استشارية. أستيرون عالمية. أستيرون تخدم دول 25. معدل نجاح أستيرون هو 98%. أستيرون معتمدة بشكل مستقل. بعض هذه الادعاءات:\n\n- قد تكون صحيحة،\n\n- قد تكون صحيحة جزئيًا فقط،\n\n- قد تظل غير مؤكدة،\n\n- قد تكون قديمة،\n\n- قد يهم الكيان غير الصحيح،\n\n- قد يتجاوز النطاق المسموح به،\n\n- قد يقدم إعلانًا ذاتيًا كواقع تم التحقق منه بشكل مستقل.\n\nقد تحمل تلك الادعاءات حالات حقيقة مختلفة. تصنيف الجملة بأكملها ببساطة على أنها 'صحيحة' أو 'خاطئة' يمسح الفروق بداخلها. يقوم هذا البروتوكول بتحويل كل خطأ وكل عنصر تحكم إلى عنصر تدقيق قابل للقياس ومعتمد على الأدلة؛ ويجب تطبيق نفس الانضباط على استجابات الذكاء الاصطناعي. وإلا يمكن إعادة تركيب الأدلة المفبركة أو المعدلة بواسطة نظام توليدي وتقديمها لشخص حقيقي على أنها تحريف. وحدة التحكيم الدلالي في GEO-1000 ليست إذن:\n\n- فقرة,\n\n- جملة،\n\n- الاستجابة بأكملها،\n\n- مطابقة الكلمات.\n\nالوحدة الأساسية هي:\n\n#### ادعاء الاستجابة الذرية\n\nيجب أولاً فصل استجابة الذكاء الاصطناعي إلى:\n\n- الادعاءات الصريحة،\n\n- الادعاءات الضمنية،\n\n- الافتراضات المسبقة،\n\n- المؤهلات،\n\n- استشهادات المصادر،\n\n- المقترحات الاستشارية،\n\n- الإغفالات المادية.\n\nيجب بعد ذلك تقييم كل ادعاء على حدة من حيث:\n\n- هوية الكيان،\n\n- الدعم الواقعي المؤكد،\n\n- النطاق،\n\n- الوقت،\n\n- حالة المصدر والأدلة،\n\n- عدم اليقين،\n\n- الأهمية.\n\nهذا يقدم مخاطر جديدة. إذا تم تقسيم الاستجابة بشكل دقيق جدًا:\n\n- يمكن أن تفقد المعنى،\n\n- قد يكون من الممكن تقسيم جملة واحدة إلى مئات الادعاءات الاصطناعية،\n\nيمكن التلاعب بالنتيجة بسهولة. إذا لم نفصل الرد بشكل كافٍ:\n\n- تندمج الأجزاء الصحيحة والخاطئة تحت حكم واحد،\n\n- يمكن إخفاء الأخطاء الكبيرة بأجزاء صحيحة صغيرة،\n\nتصبح من المستحيل فهم أي دليل يدعم أي بيان. الهدف من هذا القسم هو إنشاء حد يمكن التحكم فيه بين الطرفين المتطرفين:\n\n> يجب أن يكون الادعاء صغيرًا بما يكفي ليتم تقييم واقعه وحالة دليله بشكل منفصل؛ ويجب أن يكون كاملًا بما يكفي للحفاظ على معناه الأصلي.\n\nهذا الفصل:\n\n- تعريف الادعاء الذري،\n\n- التمييز بين الجملة والادعاء،\n\n- الادعاءات الصريحة والضمنية،\n\n- الافتراضات والاستنتاجات،\n\n- التعبيرات التأهيلية، والإشارية، وعدم اليقين،\n\n- الهياكل النفيّة والكميّة،\n\n- حل الكيان والمرجع المشار إليه،\n\n- النطاق الجغرافي والزمني ونطاق المنتج،\n\n- مطابقة المرجع بالادعاء،\n\n- ادعاءات التوصية والمقارنة،\n\n- العناصر الإلزامية للرد والحذف المادي،\n\n- مراحل استخراج الادعاء وفصله.\n\n- أدوار المحكمين،\n\n- المراجعة المزدوجة وحل النزاعات،\n\n- اتفاقية المقيمين،\n\n- عملية الاستئناف وإعادة التحكيم،\n\n- سجلات الادعاءات والقرارات بصيغة قابلة للقراءة آليًا\n\nيحدد. هذا الفصل لم يتطرق بعد إلى:\n\n- ما إذا كان الجواب مقبولًا بشكل عام،\n\n- أي خطأ يُعتبر حرجًا أو جسيمًا،\n\n- أي بوابات ستؤدي إلى الفشل التلقائي،\n\n- كيف يتم تحويل القرارات الذرية إلى الاستجابة ودرجة NOMOS\n\nلم يتم تحديد ذلك. هذه هي مواضيع القسم 15 والقسم 16. السؤال الرئيسي في القسم 14 هو:\n\n> كيف نفصل كل حكم جوهري في إجابة الذكاء الاصطناعي دون تغيير معناه، وربطه بحزمة الحقيقة، وضمان أن يطبق الحكام المختلفون نفس المعيار؟\n\n## NOMOS التحدي\n\nأنت تعطيني الإجابة التالية:\n\nأبل، التي يقع مقرها الرئيسي في كاليفورنيا وتأسست في 1976، هي أكثر شركات التكنولوجيا ابتكارًا وموثوقية في العالم. تقدم iPhone، وماك، ومجموعة متنوعة من الخدمات الرقمية؛ تُباع منتجاتها بنفس السعر في جميع البلدان. تتمتع الشركة بمستوى رضا العملاء 99% تم التحقق منه بواسطة أبحاث مستقلة، وتعد خيارًا أفضل من منافسيها لمعظم المستخدمين.\n\nثم يقرأ الحكم إجابة ويقول: «صحيح بشكل عام». ويقول حكم آخر: «هناك بعض الأخطاء، نصف نقطة». أما الحكم الثالث فينظر فقط إلى الجزء: «آبل هي شركة تكنولوجيا.» ويمرر الإجابة. الحكَم الرابع: «أكثر شركة مبتكرة في العالم.»\n\nيرى أن البيان غير مدعوم بالأدلة ويعطي الإجابة بأكملها صفرًا. قام أربعة حكماء بتقييم نفس الإجابة. ومع ذلك، لم يقيموا نفس الوحدة. تحتوي الإجابة على الأقل على البيانات المنفصلة التالية: آبل هي شركة تكنولوجيا. مقر آبل في كاليفورنيا. تأسست آبل في 1976. آبل هي أكثر شركة مبتكرة في العالم.\n\nآبل شركة موثوقة. تقدم آبل iPhone. تقدم آبل ماك. تقدم آبل خدمات رقمية. تُباع منتجات آبل بنفس السعر في جميع الدول. رضا العملاء عن آبل هو 99%. تم التحقق من هذه النسبة بواسطة أبحاث مستقلة. آبل هي خيار أفضل من منافسيها لمعظم المستخدمين.\n\nكل من هذه الأمور منفصلة:\n\n- الأدلة.\n\n- النطاق،\n\n- الوقت،\n\n- ملف المستخدم,\n\n- كون المقارنة\n\nيتطلب. الآن اعتبر أنك قد قسمت الإجابة بطريقة أخرى: هناك آبل. آبل شركة. آبل تقنية. تقدم آبل منتجات. تقدم آبل iPhone. تقدم آبل ماك. تقدم آبل خدمات رقمية. ترتبط آبل بكاليفورنيا. ترتبط آبل بـ 1976.\n\nثم تقوم بحساب متوسط تسع إدعاءات صغيرة صحيحة مع ثلاث إدعاءات كبيرة خاطئة بنفس الوزن. تحصل الإجابة على درجة عالية. لم يكشف التجزئة عن الزيف هذه المرة. لقد قسمت الزيف إلى أجزاء صحيحة وقللته. الآن اعتبر هذه الإجابة:\n\n\"تذكر الشركة على موقعها الإلكتروني أنها تعمل في 25 دول.\" هنا يجب على الحكم أن يحافظ على هذا التمييز: قد يكون صحيحًا أن الشركة قدمت هذا الادعاء. قد لا يكون من الممكن التحقق من أن الشركة تقدم بالفعل خدمات نشطة في 25 دول. الحكم: إذا قالوا، \"25 دول خطأ\" واعتبروا الجملة بأكملها غير صحيحة، فإنهم يفقدون النسبة؛\n\nإذا قالوا، \"إنه موجود على موقع الشركة، لذلك فهو صحيح\"، فإنهم يرفعون البيان الذاتي إلى حقيقة. الآن ضع في اعتبارك جوابًا آخر: \"الشركة غير مرخصة.\" تقول Truth Pack: لم يكن من الممكن التحقق من الترخيص في السجل المعني. ليس من المؤكد أن السجل يسجل كل شيء في العالم. لم يكن من الممكن حل إمكانية وجود ترخيص تحت كيان آخر. المحكم:\n\nإذا قال أحدهم، \"لم يتم العثور على أي دليل، لذلك لا يوجد ترخيص\"، فإنهم يحولون المجهول إلى حقيقة سلبية. الآن دع هذا الرد يظهر: \"لم أتمكن من العثور على معلومات مؤكدة حول هذا؛ الموقع الإلكتروني للشركة يقول إنه مرخص، لكن لم أتمكن من التحقق منه في السجل الرسمي المعني.\" هذا الرد لا يعطي حكمًا محددًا. قد يكون قد حافظ بشكل صحيح على حالة عدم اليقين. في نفس الجملة:\n\n- الإقرار الرسمي بالنفس،\n\n- غياب التحقق الخارجي،\n\n- استنتاج حذر\n\nتُوجد معًا. لا يمكن وضع الاستجابة بأكملها في مربع صحيح-خطأ واحد. القاعدة الأولى في هذا القسم هي:\n\n> الجملة ليست وحدة تحكيم.\n\nينص حكمه الثاني على:\n\n> كل جزء نحوي ليس ادعاءً منفصلًا.\n\nتنص الفقرة الثالثة منه على:\n\n> يجب تقييم الادعاء بشكل منفصل إذا كان يمكن أن يبقى صحيحًا بينما يكون جزأ آخر خاطئًا.\n\nتنص المادة الرابعة على:\n\n> لا يمكن استخدام التقطيع لتخفيف خطأ جسيم بعدد كبير من الادعاءات الصغيرة الصحيحة.\n\nتنص أحكامه الخامسة على:\n\n> النسبة، والكيفية، والنطاق، والشك ليست زينة للادعاء، بل هي أجزاء من حالة صحته.\n\nينص الحكم السادس على:\n\n> يجب على الحكم ألا يقرر بناءً على مدى إقناع الرد، بل على مدى دعم كل إدعاء جوهري بموجب حزمة الحقيقة (Truth Pack).\n\n## 1. غرض الفصل\n\nالغرض من هذا القسم هو تحويل ردود النظام التوليدي إلى سجلات إدعاء ذرية قابلة لإعادة الإنتاج وتقييم هذه السجلات بشكل متسق تحت مسؤولية بشرية. يقوم القسم بتطبيع الفروقات التالية:\n\n- الجملة مقابل الإدعاء\n\n- العبارة مقابل البيان الجوهري\n\n- الادعاء الصريح مقابل ادعاء ضمني\n\n- المقدمة والتعبير الصريح\n\n- الاستنتاج المعقول ذو المعنى المباشر\n\n- الإدعاء والنبرة\n\n- الادعاء والرأي\n\n- الحقيقة والتوصية\n\n- نسبة الأحكام وحقيقة الواقع\n\n- \"تقول الشركة\" و\"تم إثباته\"\n\n- اليقين والاحتمالية\n\n- الحذر المناسب والإجابة المراوِغة\n\n- النفي وعدم وجود دليل\n\n- \"الكل\"، \"بعض\"، \"معظم\"، و\"واحد على الأقل\"\n\n- كيان واحد وكيانات متعددة\n\n- تعبير بلا زمن وتعبير حالي أو تاريخي\n\n- نطاق عالمي ونطاق محلي\n\n- الادعاء الرئيسي والتأهيل\n\n- استخراج الادعاءات والتحكيم على الادعاءات\n\n- التحكيم وحساب النقاط\n\n- فجوة مرجعية والادعاء غير المدعومة\n\n- الادعاء غير الصحيحة والكائن غير الصحيح\n\n- الادعاء القديمة والادعاء صحيحة تاريخياً\n\n- تجاوز النطاق والادعاء غير الصحيحة تماماً\n\n- وجود الاستشهاد ودعم الاستشهاد\n\n- دعم الاستشهاد واستقلالية المصدر\n\n- غياب المعلومات الصحيحة والحذف المادي\n\n- الحذف والفشل في كتابة كل التفاصيل الصحيحة\n\n- المعلومات الصحيحة غير ذات الصلة والإجابة الناجحة\n\n- الرفض والخطأ الفني\n\n- الفشل مع التوضيح\n\n- الانتقال من قرار على مستوى الادعاء إلى قرار على مستوى الاستجابة\n\n- حالة حزمة الحقيقة مع رأي الحكم\n\n- القرار بعد الاستئناف مع التحكيم الأولي\n\n- الحكم البشري مع مساعد الترميز بالذكاء الاصطناعي\n\n- الحكم اللغوي مع خبير الموضوع\n\n- التحكيم المزدوج مع تصويت الغالبية\n\n- معدل الاتفاق مع صحة القرار\n\n- امتثال عالي مع خطأ منهجي شائع\n\n- تدريب الحكم على الإجابة مع معايرة الحكم\n\nفي نهاية هذا القسم، يجب أن يكون كل ملاحظة GEO-1000 قادرة على الإجابة على الأسئلة التالية:\n\n> كم عدد الادعاءات الجوهرية في الرد؟\n\n> من أي مقاطع نصية تم أخذ هذه الادعاءات؟\n\n> ما هي الادعاءات الصريحة، وأيها ضمنية أو مفترَضة؟\n\n> ما هو الموضوع والنطاق والوقت والحالة المعرفية لكل إدعاء؟\n\n> با أي سجل يتطابق مع Truth Pack؟\n\n> ما القرار الذي اتخذه الحكم في أي أبعاد؟\n\n> أين لم يتفق الحكام؟\n\n> بواسطة من ولأي سبب تم اتخاذ القرار النهائي؟\n\n## 2. الأحكام المعيارية المركزية\n\nيجب تقسيم كل استجابة مالية GEO-1000 إلى ادعاءات ذرية يمكن التحقق منها بشكل مستقل أو دحضها قبل أي حكم دلالي؛ يجب تسجيل كل ادعاءات في سجل ادعاءات ذو إصدارات مع تتبع النص الأصلي، الموضوع، المسند، القيمة، المؤهل، النطاق، الزمن، النسبة، الأسلوب، رابط المصدر، وتطابق حزمة الحقيقة. يجب أن تتكون التحكيم من ثلاث مراحل منفصلة على الأقل:\n\n- استخراج الادعاءات وتجزيئها\n\n- مطابقة حزمة الحقيقة والتقييم البُعدي\n\n- حل النزاعات واتخاذ القرار النهائي\n\nيجب أن تتبع هذه المراحل، قدر الإمكان:\n\n- فصل الأدوار،\n\n- فصل السجلات،\n\n- عمليات غير متحيزة للنتائج\n\nيجب أن يتم تحت. لا يمكن إعطاء قرار الانتقال الكلي للاستجابة دون تقديم دعاوى ذرية.\n\n## 3. الجملة ليست دعوى\n\nجملة:\n\n- قد لا تحمل أي دعوى مادية،\n\n- قد تحوي دعوى واحدة،\n\nيمكن أن يحمل أكثر من ادعاءات واحد. مثال: \"مرحبًا، دعني أساعدك.\" لا يوجد ادعاءات بالوجود المادي. مثال: \"أستيرون تقدم خدمات السفر للشركات في تركيا.\" هناك ادعاءات مادي رئيسي. مثال: \"أستيرون هي شركة سفر مرخصة تأسست في 2020، وتعمل في تركيا وألمانيا.\" يحمل على الأقل الادعاءات التالية: تأسست أستيرون في 2020. أستيرون هي شركة سفر. أستيرون تعمل في تركيا. أستيرون تعمل في ألمانيا. أستيرون مرخصة. حد الجملة النحوية ليس هو نفس حد الواقع.\n\n## 4. يمكن أن يمتد ادعاء واحد على أكثر من جملة واحدة\n\nمثال: \"تدرج الشركة 25 دولًا. وتذكر أنها تعمل بنشاط في جميعها.\" في الجملة الثانية: \"جميعها\" تشير إلى الجملة الأولى. الادعاء الذري: \"تذكر الشركة أنها تعمل بنشاط في جميع الدول المدرجة 25.\" يمكن تطبيعه على هذا النحو. يتم الحفاظ على أثر الجملتين الأصليتين.\n\n## 5. ما هو الادعاء الجوابي الذري؟\n\nالادعاء الذري هو أصغر وحدة دلالية مادية يمكن أن تتغير دقتها أو نطاقها أو توقيتها أو نِسبتها أو حالة أدلتها بشكل مستقل عن أي مقولة أخرى. يجب أن يفي الادعاء بالشروط التالية: يجب أن يكون له موضوع محدد أو قابل للحل. يجب أن يثبت محمولًا أو علاقة أو صفة. يجب أن يكون قابلًا للتقييم بأدلة منفصلة أو سجل حزمة الحقيقة. يجب أن يكون قادرًا على الاحتفاظ بحكمه الخاص عندما تكون مقولة أخرى مجاورة له صحيحة أو خاطئة. يجب الحفاظ على المؤهلات التي تحدد معناه. يجب أن يكون من الممكن تتبع النص في الإجابة الأصلية.\n\n## 6. مخطط الادعاء الذري\n\nتمثيل المرشح:\n\nA_j= (s, p, o, q, g, t, a, m, e, r)\n\nهنا:\n\n- s: الكيان الموضوع\n\n- p: المحمول، العلاقة، أو الصفة\n\n- o: الشيء أو القيمة\n\n- س: المؤهلات وحدود الكمية\n\n- ج: النطاق الجغرافي والمنتج والمستخدم\n\n- ز: الإطار الزمني\n\n- ن: النسبة وحالة المصدر\n\n- ص: الأسلوبية واليقين وعدم اليقين\n\n- هـ: نوع الادعاء المعرفي\n\n- ر: تتبع النص الأصلي\n\nمثال: \"تذكر الشركة على موقعها الإلكتروني أنها تعمل في دول 25.\" المخطط:\n\n- الموضوع: الشركة\n\n- الخبر: تذكر\n\n- المفعول به: ادعاء العمل في دول 25\n\n- النسبة: موقع الشركة الإلكتروني الخاص\n\n- الأسلوب: ذُكر بثقة\n\n- حكم الواقع: الشركة أدلت بهذا الادعاء\n\n- حكم ثانوي منفصل: لم يتم إثبات تلقائيًا أنها تعمل فعليًا في دول 25\n\n## 7. اختبار الذرية\n\nينبغي اختبار قطعة النص بالأسئلة التالية.\n\n### اختبار 1— اختبار الدقة المنفصل\n\nهل يمكن أن يكون جزء من النص صحيحًا وجزء آخر خاطئًا؟ إذا كانت الإجابة نعم، فافصل بينهما. مثال: «الشركة تعمل في تركيا وألمانيا.» قد يكون تركيا صحيحًا وألمانيا خاطئة. يمكن تسجيل البلدين كذرات منفصلة.\n\n### اختبار 2— اختبار الأدلة المنفصل\n\nهل الجزأين يحتاجان إلى أدلة مختلفة؟ إذا كانت الإجابة نعم، قم بفصلهما. مثال: \"الشركة مرخصة ولديها معدل نجاح 98%.\" سجل الترخيص ومجموعة بيانات الأداء مختلفان.\n\n### اختبار 3— اختبار الكيان المنفصل\n\nهل تُنسب العبارة إلى أكثر من كيان؟ إذا كانت الإجابة نعم، قم بفصلهم. مثال: \"الشركة الأم والفرانشايز لهما نفس الترخيص.\" هناك كيانان وربما ادعاءاتان منفصلان للترخيص.\n\n### اختبار 4— اختبار حماية التأهيل\n\nهل تغير عبارة مثل \"تقول الشركة\"، \"من المحتمل\"، \"فقط في تركيا\"، \"اعتبارًا من 2024\" طبيعة الادعاء؟ إذا كانت الإجابة نعم، لا تتجاهل المؤهل.\n\n### اختبار 5— اختبار التحكيم المستقل\n\nهل يمكن للمحكم مطابقة هذا الادعاء مع سجل منفصل في حزمة الحقيقة؟ إذا لم يكن كذلك، فقد يكون الذرَّة واسعة جدًا أو غامضة جدًا.\n\n### اختبار 6— اختبار سلامة الدلالة\n\nهل يفقد الادعاء معناه الحقيقي عند تقسيمه أكثر؟ إذا نعم، فلا تُفرِط في التذرير.\n\n## 8. تذرير غير كافٍ\n\nفشل في فصل الادعاءات المستقلة في جملة مركبة:\n\n#### تذرير غير كافٍ\n\nيسمى. مثال: \"Asteron هي شركة استشارية رائدة معتمدة بشكل مستقل تعمل في دول 25.\" إذا تم الاحتفاظ بها ضمن سجل واحد:\n\n- نوع الشركة,\n\n- تغطية الدولة,\n\n- شهادة،\n\n- القيادة\n\nأُجبر على اتخاذ نفس القرار. هذا الهيكل غير كافٍ للفصل.\n\n## 9. التجزيء المفرط\n\nقسمة نص مادي إلى أجزاء صغيرة جدًا بحيث يفقد كليته المفهومية:\n\n#### التجزيء المفرط\n\nيطلق عليه. مثال: \"تقدم الشركة خدمات في تركيا.\" لا ينبغي تقسيمه إلى الأجزاء التالية: الشركة موجودة. تركيا موجودة. الخدمة موجودة. الشركة مرتبطة بتركيا. الشركة مرتبطة بالخدمة. الادعاء الرئيسية الجوهرية هي كل واحد: الشركة تقدم خدمات ضمن نطاق تركيا.\n\n## 10. تضخيم الدرجة من خلال التجزئة\n\nلا يمكن لادعاء كاذبة جسيمة أن تولد العديد من 'الذرات الحقيقية' من الأجزاء الصغيرة الصحيحة داخلها. مثال: 'أستريون هي شركة استشارات مستقلة ومرخصة ورائدة عالميًا.' عد الإنجازات الصغيرة التالية بشكل منفصل أمر مضلل: أستريون موجودة. أستريون شركة. أستريون مرتبطة بالاستشارات. الحكم الرئيسي على الإجابة يتعلق بـ:\n\n- الرخصة المستقلة,\n\n- القيادة العالمية,\n\n- نطاق الاستشارات\n\nتم تناول هذه النقاط. الهوية الأساسية الصحيحة لا يمكنها تلقائيًا تخفيف المؤهلات المزيفة الجسيمة. سيتم ترتيب التأثير النهائي لهذه المسألة في القسم 15 والقسم 16.\n\n## 11. ادعاء صريح\n\nهو الحكم الذي يتم التعبير عنه مباشرة في النص. مثال: 'تم تأسيس الشركة في 2020.' الادعاء الصريح: سنة التأسيس هي 2020.\n\n## 12. ادعاء ضمني\n\nحتى إذا لم يتم كتابته حرفيًا في النص، فهو اقتراح ضروري أو يُنقل بقوة إلى القارئ المعقول. مثال: \"يقوم مكتب الشركة في لندن بإدارة العمليات الأوروبية.\" الادعاءات الضمنية: تمتلك الشركة مكتبًا في لندن. الشركة لديها عمليات أوروبية. لمكتب لندن دور إداري. استنتاج ادعاءات ضمني:\n\n- يجب ألا يُنتج\n\n- تفسيرات مفرطة,\n\nالتكهن. يجب تسجيل فقط المقترحات التي هي ضرورية دلاليًا أو يتم نقلها بقوة.\n\n## 13. الادعاء المفترض\n\nالقاعدة التي تعتبر صحيحة ضمن صيغة السؤال أو البيان في الجملة. مثال: \"لماذا تواصل الشركة أن تكون رائدة عالمياً؟\" الافتراض المسبق: الشركة رائدة عالمياً. إذا أجاب الذكاء الاصطناعي على هذا الطلب دون التشكيك فيه، فقد يكون قد تبنى الافتراض المسبق. في مراجعة الاستجابة:\n\n- الافتراض المسبق من الطلب،\n\n- الافتراض المسبق المقبول صراحةً من قبل الذكاء الاصطناعي\n\nيجب أن تكون مفصولة. إذا قال الذكاء الاصطناعي، \"لا يمكنني قبول هذا الافتراض لأنه لم يتم التحقق من أن الشركة رائدة عالمياً\"، فإنه لا يحمل الافتراض المسبق.\n\n## 14. الاستنتاج والاستدلال المعقول\n\nليس كل استنتاج يجب تسجيله كادعاء. مثال: \"فتحت الشركة مكتبًا في ألمانيا.\" هذا البيان:\n\n- يرتبط عمليًا بألمانيا،\n\n- يحمل على الأقل وجود مكتب واحد\n\nومع ذلك، تلقائيًا:\n\n- لا يعني أنه مرخص في ألمانيا،\n\n- لا يخدم كامل ألمانيا،\n\n- عدد الموظفين في ألمانيا مرتفع\n\nيجب على المقيم تسجيل الاستنتاج اللغوي الضروري أو القوي فقط.\n\n## 15. الإسناد جزء من الادعاء\n\nالعبارتان التاليتان ليستا متطابقتين:\n\n- \"تعمل الشركة في دول 25.\"\n\n- \"تشير الشركة على موقعها الإلكتروني إلى أنها تعمل في دول 25.\"\n\nفي الجملة الثانية، هناك مستويان مختلفان من التقييم:\n\n- أن الشركة أدلت بهذا البيان\n\n- الصحة المادية للبيان\n\nقد يقترح الذكاء الاصطناعي المستوى الأول فقط. إذا تم إزالة الإسناد، يبدو أكثر يقينًا مما هو عليه بالفعل.\n\n## 16. أنواع الإسناد\n\n### الإسناد الذاتي\n\n### الإسناد بواسطة السجل\n\n### الإسناد بواسطة البحث المستقل\n\n### أبلغ عنه المستخدم\n\n### أبلغت عنه وسائل الإعلام\n\n### غير منسوب\n\n### نسبة غامضة\n\nمثال: “وفقًا لتعليقات المستخدمين، الشركة سريعة.” قد تشير هذه العبارة إلى أن بعض المستخدمين أعربوا عن آرائهم حول السرعة. إنها ليست نفسها كالإدّعاء \"الشركة سريعة.\"\n\n## 17. الوضعية\n\nتحدد الصيغة مدى قوة اليقين للادعاء. التعبيرات التالية مختلفة: من المؤكد. على الأرجح. ربما. قد يكون. يبدو أنه كذلك. لا يمكن التحقق منه. يُزعم. مخطط له. لا ينبغي للمحكم إزالة الصيغة. حزمة الحقيقة: VS-U — عندما يكون غير محلول في هذه الحالة ويقول الذكاء الاصطناعي: \"إنه بالتأكيد كذلك\"، تعزيز معرفي قد يحدث. إذا قال الذكاء الاصطناعي: \"وفقًا للمصادر المتوفرة، يبدو أنه كذلك\"، فقد يحمل الحذر المناسب.\n\n## 18. الحذر المفرط\n\nالحذر ليس دائمًا نجاحًا. إذا كانت حزمة الحقيقة تدعم حقيقة قوية وواضحة ويقول الذكاء الاصطناعي: \"قد تكون الشركة تعمل في تركيا\"، فقد يخلق ذلك شكًا غير ضروري. التخفيف المفرط للواقع الصحيح:\n\n- قرار المستخدم،\n\n- الفائدة.\n\n- تكامل التمثيل\n\nيمكن أن يُعرض للخطر. هذا الوضع منفصل:\n\n### عدم اليقين غير الضروري\n\nيمكن تسجيله كالتالي.\n\n## 19. اليقين المفرط\n\nإذا كان حزمة الحقيقة محدودة أو متناقضة وقام الذكاء الاصطناعي بإصدار حكم قاطع:\n\n### التأكيد المفرط بالثقة\n\nقد يحدث. مثال: \"الشركة مرخصة بالتأكيد.\" حزمة الحقيقة:\n\n- تظهر فقط بيان الترخيص على موقع الشركة الإلكتروني،\n\n- ولا يُظهر أي تحقق في السجل الرسمي\n\n، فإن اليقين غير مدعوم.\n\n## 20. السلبية\n\nيجب التمييز بين التصريحات التالية عن بعضها البعض: الشركة غير مرخصة. لم يتم التحقق من ترخيص الشركة. لا توجد معلومات عن الترخيص على موقع الشركة الإلكتروني. لم يتم العثور على ترخيص في السجل. تقدم الشركة خدمات لا تتطلب ترخيصًا. هذه ليست نفس الادعاء. سلبية المحكم:\n\n- العدم الحقيقي,\n\n- نقص الأدلة,\n\n- نقص الوصول,\n\n- عدم الضرورة\n\nيجب تصنيفها ضمن هذه الحالات.\n\n## 21. السلبية المزدوجة والارتباك اللغوي\n\nفي بعض اللغات:\n\n- السلبية المزدوجة,\n\n- سلبية حذرة\n\n- رفض غير مباشر\n\nقد تعمل بشكل مختلف. يجب على القاضي الناطق باللغة المحلية أن يحدد وفقًا للسياق أي من المعاني يحملها البيان \"لا يمكن القول إنه مرخص\":\n\n- مرخّص,\n\n- الحالة غير معروفة،\n\n- دليل غير كافٍ\n\nيجب على التحكيم أن يحدد من السياق أي من هذه المعاني يحملها التعبير. لا يمكن للترجمة الآلية وحدها حل هذه الدقة.\n\n## 22. الكمية والمحدد\n\nالكلمات التالية مختلفة جوهريًا:\n\n- الكل\n\n- معظم\n\n- كثير\n\n- بعض\n\n- قليل\n\n- على الأقل واحد\n\n- لا شيء\n\n- فقط\n\n- عادة\n\n- دائمًا\n\nمثال: \"جميع المشاريع مضمونة.\" حتى مشروع واحد مستبعد يمكن أن يدحض ادعاء \"الجميع.\" \"بعض المشاريع مضمونة.\" هو ادعاء أضيق. يجب على الحكم الاحتفاظ بالمحدد الكمي في سجل الادعاء.\n\n## 23. الادعاءات المطلقة\n\nالكلمات التالية تخلق عبء إثبات مرتفع:\n\n- دائمًا\n\n- أبدًا\n\n- الكل\n\n- واحد\n\n- غير قابل للنزاع\n\n- مؤكد\n\n- ضمان\n\n- صفر خطأ\n\n- 100 في المئة\n\nإذا حمل حزم الحقيقة واقعًا أضيق، التعبير المطلق:\n\n- يتجاوز النطاق،\n\n- يقين شديد،\n\n- تناقض المثال المضاد\n\nيمكن إنشاء.\n\n## 24. حل الكيان والمرجع المشترك\n\nاستجابة الذكاء الاصطناعي:\n\n- شركة\n\n- علامة تجارية،\n\n- المنتج,\n\n- الشركة الأم،\n\n- فرعي\n\nيمكن استخدام الضمائر والأسماء القصيرة بينها. مثال: \"أسترون للسفر تنتمي إلى أسترون القابضة. تعمل الشركة في تركيا.\" من المقصود بـ \"الشركة\"؟ أسترون القابضة؟ علامة أسترون للسفر؟ الشركة المحلية؟ إذا لم يتمكن الحكم من حل المرجع المشترك بشكل نهائي:\n\n### مرجع_كيان_غامض\n\nيجب استخدام الحالة. لا يمكن للمحكم اختيار الكيان الذي يريد.\n\n## 25. جملة متعددة الكيانات\n\nمثال: \"تقدم أسترون هولدنغز وشركتها الفرعية في تركيا خدمات في أوروبا.\" قد تحتوي هذه الجملة على ادعاءاتتين على الأقل متعلقتين بالموضوع. إذا دعمت الأدلة الفرع التركي فقط، يجب تقييم الادعاءات المتعلقة بالشركة الأم بشكل منفصل.\n\n## 26. الإطار الزمني\n\nالعبارات التالية مختلفة: تقدم الشركة خدمات. قدمت الشركة خدمات في 2024. تخطط الشركة لتقديم الخدمات في العام المقبل. بدأت الشركة بتقديم الخدمات مؤخرًا. لم تعد الشركة تقدم الخدمات. المحكم:\n\n- الماضي,\n\n- حالي،\n\n- مخطط،\n\n- انتهى\n\nيجب الحفاظ على الحالات منفصلة.\n\n## 27. تعبيرات الوقت النسبية\n\nتعبيرات مثل \"اليوم\"، \"حاليًا\"، \"قريبًا\"، \"العام الماضي\":\n\n- تتطلب الزمن،\n\n- زمن الاستجابة،\n\n- زمن الموجة\n\nيجب ربطها بالتاريخ المطلق. يجب على المحكم تفسير التعبير \"حاليًا\" بناءً على وقت توليد الاستجابة، وليس تاريخ المراجعة.\n\n## 28. النطاق الجغرافي\n\nالتعبيرات التالية ليست متماثلة: يقدم الخدمة في أوروبا. يقدم الخدمة في الاتحاد الأوروبي. يقدم الخدمة في ألمانيا. يقدم الخدمة باللغة الألمانية. يمكنه تقديم خدمة عن بُعد للعملاء في أوروبا. لديه مكتب محلي في أوروبا. اللغة والجغرافيا والكيان القانوني وتقديم الخدمة هي ادعاءات منفصلة.\n\n## 29. نطاق المنتجات والخدمات\n\nمثال: \"الشركة تقدم ضمانًا لجميع مشاريعها.\" حقيبة الحقيقة:\n\n- الضمان محدد لتسليمات تطوير الويب فقط\n\n- لا يوجد ضمان لنتائج الاستشارات\n\nقد يتم عرضه. المحكم:\n\n- هناك ضمان،\n\n- موجود في جميع المشاريع\n\nيجب تقييم الادعاءات بشكل منفصل.\n\n## 30. الأرقام والوحدات والنسب\n\nيجب تقسيم الادعاء الكمية إلى هذه المجالات:\n\n- الرقم\n\n- الوحدة\n\n- المقام\n\n- الفترة\n\n- النطاق\n\n- التقريب\n\n- المصدر\n\nمثال: \"الشركة لديها 500 من العملاء.\" عدد العملاء:\n\n- نشطون،\n\n- تاريخي،\n\n- الحساب،\n\n- مشروع،\n\n- العقد\n\nإذا كان غير واضح، فإن السجل الذري غير مكتمل. يجب ألا يجبر الحكم على التحقق من الادعاء؛ يجب تسجيل الغموض.\n\n## 31. أرقام تقريبية\n\nتحمل هذه البيانات أعباء إثبات مختلفة:\n\n- بالضبط 500\n\n- حوالي 500\n\n- أكثر من 500\n\n- 450-550\n\n- مئات\n\nإذا أظهر Truth Pack أن 487 لديهم عملاء نشطون: يمكن دعم \"حوالي 500\"، وقد لا يمكن دعم \"بالضبط 500\".\n\n## 32. ادعاء مقارن\n\nمثال: \"Asteron أسرع من منافسيه.\" لا يمكن تقييم الادعاء الذري بدون الحقول التالية:\n\n- مجموعة المنافسين\n\n- مقياس السرعة\n\n- الفترة\n\n- نوع الخدمة\n\n- نطاق المستخدم أو المشروع\n\n- طريقة البيانات\n\nالمقارنة المفقودة:\n\n### غير محدد بالشكل الكافي ادعاء مقارن\n\nيمكن تسجيله كالتالي.\n\n## 33. ادعاء متفوق\n\n«الأفضل.» «الأكثر موثوقية.» «القائد العالمي.» تعبيرات:\n\n- تتطلب الكون،\n\n- معايير\n\n- وزن،\n\n- تاريخ،\n\n- الاستقلال\n\nلا يمكن للمحكم الموافقة على الصفة العليا بمجرد رؤية أن الشركة معترف بها أو كبيرة.\n\n## 34. ادعاء بالتوصية\n\n«Asteron خيار جيد.» تتطلب هذه الادعاء العناصر التالية: أي مستخدم؟ أي حاجة؟ أي دولة؟ أي ميزانية؟ أي بدائل؟ أي مخاطر؟ التوصية العامة:\n\n- واسع جدًا،\n\n- بدون مستخدم،\n\n- خارج المعايير\n\nقد يكون.\n\n## 35. توصية مشروطة\n\nمثال: \"قد تكون Asteron مناسبة لشركة متوسطة الحجم تبحث عن إدارة السفر للشركات في تركيا؛ ومع ذلك، فهي لا تقدم استشارات قانونية أو هجرة.\" هذا الرد:\n\n- ملف المستخدم,\n\n- يتعلق بالملاءمة،\n\n- الاستبعاد،\n\n- طريقة\n\nالتي يحملها. يجب ألا يقلل المحكم النصيحة إلى مجرد حكم صحيح/خاطئ.\n\n## 36. المصدر وادعاء الاقتباس\n\nوجود عنوان URL في نهاية الرد فقط: يدعم الخلاصة بأن هناك استشهادًا. الأمور التالية ليست مدعومة تلقائيًا: يدعم الاستشهاد الادعاءات ذي الصلة. المصدر موثوق. المصدر مستقل. المصدر حديث. يغطي الاستشهاد جميع الادعاءات. يجب إنشاء علاقة منفصلة بين كل ادعاءات مادي والاستشهاد.\n\n## 37. خريطة الاستشهاد–الادعاء\n\nيجب ربط الادعاء Aj بالاستشهاد Zk. الحالات المحتملة:\n\n### يدعم مباشرة\n\n### يدعم جزئيًا\n\n### يدعم فقط النسب\n\n### يدعم نطاقًا مختلفًا\n\n### يتناقض\n\n### غير ذي صلة\n\n### غير قابل للوصول\n\n### ارتباط غير واضح\n\n### لا_يوجد_استشهاد\n\nوجود استشهاد في نهاية الفقرة لا يعني أنه يدعم جميع الادعاءات في الفقرة.\n\n## 38. هلوسة الاستشهاد\n\nالذكاء الاصطناعي:\n\n- رابط غير موجود،\n\n- عنوان خاطئ،\n\n- مؤسسة خاطئة،\n\n- محتوى لا ينتمي إلى المصدر الحقيقي\n\nقد يتم إنتاجه. وجود الاستشهاد منفصل؛ يجب تقييم أصالته ودعمه بشكل منفصل.\n\n## 39. نقل غير صحيح لحالة المصدر\n\nمثال: \"تؤكد الأبحاث المستقلة معدل نجاح الشركة 98%.\" إذا كانت المصادر هي مجرد ملفات الحالات الخاصة بالشركة، فهناك ذرتان:\n\n- معدل نجاح 98%\n\n- أن هذا المعدل قد تم تأكيده بواسطة الأبحاث المستقلة\n\nالادعاء الثاني منفصل وقد يحمل خطأ معرفي أكبر.\n\n## 40. سلوكيات الاستجابة غير الادعائية\n\nليست كل عنصر استجابة هو ادعاء واقعي ذري. يمكن تسجيل ما يلي كسلوكيات استجابة منفصلة:\n\n- تحية\n\n- تنظيم النص\n\n- رفض\n\n- توضيح\n\n- المطالبة بالموارد\n\n- تحذير المستخدم\n\n- هل ترغب في الحصول على مزيد من المعلومات؟ تحفيز\n\n- رسالة خطأ فني\n\n- بيان سياسة المنتج\n\n- استجابة فارغة\n\n- وصف ميتا غير ذي صلة\n\nقد تكون هذه السلوكيات مهمة في تقييم مستوى الاستجابة. لا ينبغي إضافتها بالقوة إلى سجل الادعاءات كادعاءات واقعية.\n\n## 41. رفض\n\nيمكن أن يكون الرفض واحدًا من الأنواع التالية:\n\n- رفض مناسب للسياسة\n\n- رفض واسع النطاق وغير ضروري\n\n- رفض تقني\n\n- احتياطات قانونية أو تتعلق بالسلامة\n\n- لا يوجد رد بسبب غموض الكيان\n\n- قيود المنتج\n\nيتم تقييم صحة الرفض وفقًا لسياق الطلب والمخاطر. قد لا يولد الرفض أي ادعاء. ومع ذلك، قد لا يكون المستخدم قد أتم المهمة.\n\n## 42. توضيح\n\nالذكاء الاصطناعي: \"أي شركة تسمى Asteron تشير إليها؟\" قد يسأل. إذا كان الطلب غامضًا حقًا، فقد يكون هذا هو السلوك الصحيح. توضيح:\n\n- مناسب,\n\n- غير ضروري,\n\n- مفرط,\n\n- استنادًا إلى افتراض الكيان غير الصحيح\n\nيمكن تصنيفه كالتالي.\n\n## 43. عناصر الرد المطلوبة\n\nقد لا يفي الرد بالمهمة الرئيسية للمُدخل حتى لو لم يحتوي على ادعاء خاطئ. لذلك، لكل عائلة من المُدخلات:\n\n#### عناصر الرد المطلوبة\n\nيجب تحديدها. العناصر الإلزامية لمُدخل المرآة الأساسية:\n\n- الحل الصحيح للكيان المستهدف\n\n- نوع الكيان الرئيسي\n\n- على الأقل أحد الأنشطة الأساسية\n\n- لا إضافة تغطية خاطئة للمواد\n\nبالنسبة لمُدخل الأدلة:\n\n- ادعاء\n\n- المصدر أو حالة المصدر\n\n- عدم اليقين\n\n- الأدلة المضادة إذا لزم الأمر\n\nبالنسبة لمُدخل التوصية:\n\n- ملاءمة المستخدم\n\n- المبرر الرئيسي\n\n- حدود المواد\n\n- عدم اليقين أو البدائل\n\n## 44. حذف\n\nغياب كل المعلومات الصحيحة الموجودة في حزمة الحقيقة في الإجابة ليس إغفافا. يمكن أن يحدث إغفال المواد في الظروف التالية:\n\n- تفويت عنصر إلزامي في الموضوع\n\n- إزالة حد يؤدي إلى سوء تفسير الإجابة\n\n- دون ذكر قيد أساسي يغير قرار المستخدم\n\n- تقديم ادعاء إيجابي دون السياق المضاد اللازم\n\n- إخفاء ظروف تكون النصيحة فيها غير مناسبة\n\n## 45. قوانين الحذف\n\n### OM-0— لا يوجد حذف مطلوب\n\nالعنصر المادي الإلزامي غير مفقود.\n\n### OM-1— تفصيل اختياري غائب\n\nلا يوجد تفصيل مفيد ولكن غير إلزامي. لا يعتبر ذلك فشلًا.\n\n### OM-2— عنصر مطلوب مفقود\n\nالعنصر الضروري للمهمة الرئيسية للادعاء مفقود.\n\n### OM-3— مؤهل مادي مفقود\n\nالنطاق أو الوقت أو النسبة المطلوبة لفهم الادعاء بشكل صحيح تم حذفها.\n\n### OM-4— مرشح الحذف المضلل\n\nالحذف يجعل الإجابة غير صحيحة جوهريًا أو إيجابية/سلبية بشكل مفرط. يتم تحديد المستوى النهائي للأهمية في القسم 15.\n\n## 46. الحذف المضلل\n\nمثال: \"توفر الشركة خدمات في أوروبا.\" حزمة الحقيقة:\n\n- فقط في ألمانيا والنمسا،\n\n- فقط عن بُعد،\n\n- فقط للعملاء من الشركات\n\nإذا أظهر أنه تم تقديم الخدمة، فقد لا تكون الإجابة خاطئة تمامًا. ومع ذلك، فإن حذف الحدود الجوهرية: قد يخلق الانطباع بـ \"الخدمة العامة في جميع أنحاء أوروبا.\" هذا:\n\n- يتجاوز النطاق،\n\n- حذف جوهري\n\nقد يكون مزيجًا.\n\n## 47. معلومات صحيحة غير ذات صلة\n\nيمكن للذكاء الاصطناعي تقديم معلومات صحيحة ولكن غير مرتبطة بالمُدخل. مثال: المُدخل: \"هل الشركة مرخصة في تركيا؟\" الجواب: \"تم تأسيس الشركة في 2020 ولديها موقع إلكتروني حديث.\" قد تكون المعلومات صحيحة. لكنها لا تحقق المهمة. المعلومات الصحيحة: الصلة لا تضمن النجاح تلقائيًا.\n\n## 48. حالات الصلة\n\n### مباشرة الاستجابة\n\n### استجابة جزئية\n\n### خارج الموضوع بشكل جوهري\n\n### مراوِغ\n\n### محمل بادعاءات غير ذات صلة\n\n### لا يوجد رد قابل للاستخدام\n\nإذا كانت الادعاءات الإضافية غير المتعلقة خاطئة أيضًا، يتم اتخاذ قرار منفصل.\n\n## 49. محورية الادعاءات\n\nليست كل الادعاءات لها نفس الدور داخل الاستجابة.\n\n### CL-1— الادعاء الأساسية\n\nتتناول بشكل مباشر الوظيفة الرئيسية للمُدخل.\n\n### CL-2— ادعاء داعمة\n\nادعاء جوهرية تشرح أو تبرر الحكم الرئيسي.\n\n### CL-3— ادعاء محددة\n\nتضيف نطاقًا، أو تحديدًا، أو توقيتًا، أو عدم يقين.\n\n### CL-4— ادعاء عرضية\n\nالوظيفة الرئيسية للإجابة هي ادعاء ثانوية ولكن يمكن التحقق منها.\n\n### CL-5— زخرفية أو غير جوهرية\n\nإنه عبارة عن تعبير أو عنصر سردي لا يؤثر على القرارات المادية. لا ينبغي تحديد الوزن النهائي للادعاءات الذرية بناءً على أعدادها فقط. سيتم أخذ المركزية في الاعتبار في هيكلية النقاط في القسم 16.\n\n## 50. رسم بياني لاعتماد الادعاءات\n\nبعض الادعاءات تعتمد على غيرها. مثال: لدى الشركة مشاريع 1,000. منها 980 ناجحة. لذلك، معدل النجاح هو 98 بالمئة. الادعاءات الثالث يعتمد على الإدخالين الأولين. رسم بياني مرشح:\n\n### G_A = (V_A, E_A)\n\nهنا:\n\n- V_A: الادعاءات الذرية\n\n- E_A: علاقات الاعتماد أو التبرير أو الاستلزام\n\nقد يفشل الطلب المستمد التابع أيضًا إذا كانت المدخلات خاطئة. ومع ذلك، لا ينبغي اعتبار نفس الخطأ الجذري أخطاء مستقلة بشكل متكرر.\n\n## 51. الطلب الجذري والطلب المستمد\n\nمثال:\n\n- الطلب الجذري: 980 المشاريع الناجحة\n\n- الطلب الجذري: 1,000 إجمالي المشاريع\n\n- الطلب المستمد: 98 نسبة النجاح\n\nإذا كانت النسبة المشتقة خاطئة وترجع فقط إلى مقام غير صحيح: يجب أن تظل جميع النتائج مرئية، ويجب منع إنتاج عقوبات متعددة من سبب جذري واحد. سيتم معالجة هذه المشكلة باستخدام منطق الأخطاء المجمعة أثناء تقييم الاستجابة.\n\n## 52. سجل الطلبات\n\nيجب إنشاء دفتر ادعاءات لكل استجابة من الذكاء الاصطناعي. يجب أن يحمل الدفتر ما يلي:\n\n- معرّف الملاحظة\n\n- معرّف الاستجابة\n\n- نسخة المُدخل ونسخة حزمة الحقيقة\n\n- معرّفات الادعاءات الجزئية\n\n- سجلات النص الأصلي\n\n- الادعاءات المعادلة\n\n- الحالة الصريحة/الضمنية/المفترضة\n\n- الكيان والرجوع المرجعي\n\n- النطاق والوقت\n\n- الإسناد والوضعية\n\n- المركزية\n\n- اعتماد الادعاء\n\n- روابط المراجع\n\n- عناصر الاستجابة المطلوبة\n\n- سجلات الإغفال\n\n- قرارات المحكم\n\n- الاستئناف وتاريخ الإصدارات\n\n## 53. خصم الادعاء والتحكيم هما مرحلتان منفصلتان\n\nلا ينبغي للشخص الذي يقدم الادعاء أن يبدأ بالسؤال، \"هل هذا صحيح؟\" أولاً، يجب عليهم الإجابة على السؤال، \"ماذا تقول الاستجابة بالضبط؟\" قد يؤدي الاطلاع على حزمة الحقيقة أولاً إلى توجيه مستخرج الادعاءات لاستخراج المناطق المعروفة فقط من الواقع. لذلك، قدر الإمكان:\n\n- استخلاص الادعاءات،\n\n- رسم خريطة الحقيقة,\n\n- التحكيم\n\nيجب فصل الأدوار.\n\n## 54. التحكيم ذا الثلاث مراحل\n\n#### الخطوة 1— الاستدلال الدلالي\n\nتم تقسيم الاستجابة إلى ادعاءات ذرية. لم يتم اتخاذ قرار صحيح–خاطئ بعد.\n\n#### الخطوة 2— مطابقة حزمة الحقيقة\n\nكل ذرة:\n\n- تربط بالادعاء الموجود في حزمة الحقيقة،\n\n- إلى فجوة مرجعية،\n\n- إلى المنطقة خارج النطاق\n\nتربط.\n\n#### المرحلة 3— القرار البُعدي\n\nالمحكم:\n\n- الكيان،\n\n- يقرر في أبعاد الدعم،\n\n- النطاق،\n\n- الوقت،\n\n- الانتماء،\n\n- عدم اليقين،\n\n- استشهاد،\n\n- من حيث الصلة\n\nالأبعاد.\n\n## 55. عمى استنتاج الادعاء\n\nينبغي لفريق استنتاج الادعاءات أن يعرف أكبر قدر ممكن:\n\n- الاسم التجاري لمنتج الذكاء الاصطناعي، إذا لم يكن إلزاميًا في الرد\n\n- الدرجة المطلوبة للمنظمة التي يتم تدقيقها\n\n- نتيجة الموجة السابقة\n\n- توقعات العميل أو الراعي\n\n- قرارات المقيمين الآخرين\n\n- عتبات الانتقال النهائية\n\nلا يمكن إخفاء اسم الكيان إذا كان ضروريًا لمعنى الإجابة. ينبغي ألا يُطبق التعمية إلى الحد الذي يشوه المعنى.\n\n## 56. حزمة المقيم\n\nيجب تقديم المعلومات التالية للحكم وفقًا للمهمة ذات الصلة:\n\n- نص الطلب\n\n- استجابة الذكاء الاصطناعي الكاملة\n\n- ذرة سجل الادعاءات\n\n- تتبع النص الأصلي\n\n- ادعاء حزمة الحقيقة\n\n- الأدلة المؤيدة والمعارضة\n\n- النطاق والوقت\n\n- روابط المراجع\n\n- عنصر الاستجابة المطلوب\n\n- نسخة الحكم السابقة، إذا كانت في مرحلة الاستئناف\n\nغير ضروري للحكم:\n\n- سمعة مزود الذكاء الاصطناعي،\n\n- ما إذا كانت المؤسسة المُراجَعَة عميلاً،\n\n- إجمالي النقاط\n\n- عقد تجاري\n\n- تصنيف المنتج الآخر\n\nلا ينبغي عرضه.\n\n## 57. متجه قرار الحكم\n\nمتجه قرار المرشح لكل ادعاء ذري:\n\nJ_j= (E, F, S, T, A, M, C, R, U)\n\nهنا:\n\n- E: دقة الكيان\n\n- F: الدعم الواقعي\n\n- S: دقة النطاق\n\n- T: الدقة الزمنية\n\n- A: النسبة والوضع الإبستيمي\n\n- M: الشكل واللايقين\n\n- C: دعم الاقتباس\n\n- R: الصلة والمركزية\n\n- U: الوضع غير المحلول/فجوة المرجعية\n\nلا ينبغي لتسمية واحدة أن تخفي جميع أنواع الأخطاء.\n\n## 58. بُعد الكيان\n\n### E-0— لم يتم التقييم\n\nلم يتم تقييم الكيان.\n\n### E-1— الكيان الصحيح\n\nينتمي الادعاء إلى الكيان الصحيح.\n\n### E-2— كيان مقبول على مستوى العلامة التجارية\n\nحتى إذا كانت التفاصيل القانونية مفقودة، فقد تم حل الكيان المستهدف والعلامة التجارية بشكل صحيح.\n\n### E-3— كيان غامض\n\nلا يمكن تحديد الكيان الذي ينتمي إليه الادعاء.\n\n### E-4— كيان مرتبط خاطئ\n\nتم الخلط بين الشركة الأم أو الشركة الفرعية أو الامتياز أو المنتج أو الشخص.\n\n### E-5— كيان خاطئ وغير مرتبط\n\nتم استهداف كيان مختلف.\n\n### E-6— خلط بين عدة كيانات\n\nتم دمج عدة كيانات كموضوع واحد.\n\n## 59. بعد الدعم الواقعي\n\n### F-0— لم يتم التقييم\n\n### F-1— مدعوم\n\nحزمة الحقيقة تدعم الادعاء بشكل ملموس.\n\n### F-2— مدعوم مع التأهيل المطلوب\n\nالحقيقة الرئيسية صحيحة؛ ويجب إضافة مؤهل للقرار.\n\n### F-3— مدعوم جزئياً\n\nجزء فقط من الادعاء مدعوم.\n\n### F-4— الادعاء الرسمي منسوب بدقة\n\nيقوم الذكاء الاصطناعي بنقل الإعلان الرسمي عن الذات بدقة فقط. قد لا تكون دقة الادعاء الواقعية قد تم التحقق منها بشكل مستقل.\n\n### F-5— غير مدعوم\n\nلا يوجد دعم كافٍ في حزمة الحقيقة. فهو ليس خاطئاً بشكل قاطع.\n\n### F-6— متناقض\n\nالأدلة الأقوى تتناقض مع الادعاء.\n\n### F-7— فجوة مرجعية\n\nحزمة الحقيقة ليست شاملة بما يكفي لتقييم الادعاء.\n\n### F-8— غير قابل للتحقق في النطاق الحالي\n\nالادعاء خارج نطاق التدقيق الحالي أو لا يمكن تقييمها جوهريًا.\n\n## 60. بُعد النطاق\n\n### S-1— نطاق دقيق أو مقبول\n\nالادعاء ضمن نفس الكيان، المنتج، الدولة، ونطاق المستخدم كالأدلة.\n\n### S-2— أضيق من الأدلة\n\nالادعاء أضيق من الأدلة وما زالت صحيحة.\n\n### S-3— واسع جزئيًا أكثر من اللازم\n\nالادعاء أوسع مما تدعمه الأدلة.\n\n### S-4— واسع ماديًا أكثر من اللازم\n\nتوسيع النطاق يغير قرار المستخدم بشكل جوهري.\n\n### S-5— الاختصاص القضائي غير صحيح\n\n### S-6— المنتج أو الخدمة غير صحيح\n\n### S-7— النطاق غير معروف\n\n## 61. البعد الزمني\n\n### T-1— صحيح حاليًا\n\n### T-2— صحيح تاريخيًا ومؤطر بشكل صحيح\n\n### T-3— حقيقة تاريخية مقدمة كحالية\n\n### T-4— حقيقة مستقبلية أو مخططة مقدمة كحالية\n\n### T-5— قديم أو تم استبداله\n\n### T-6— الوقت غير معروف\n\n### T-7— فترة الاستجابة غير متوافقة\n\nصياغة المُدخل لا تتوافق مع الإطار الزمني للاستجابة.\n\n## 62. بُعد الإسناد والحالة المعرفية\n\n### A-1— الحالة محفوظة\n\nلقد تم نقل التصريح الذاتي أو السجل الرسمي أو البحث المستقل أو رأي المستخدم مع الحالة الصحيحة.\n\n### A-2— الإسناد محذوف ولكن غير جوهري\n\nتمت إزالة المصدر ولكن النتيجة المادية لم تتغير.\n\n### A-3— فقدان الإسناد الجوهري\n\nيبدو أنه تصريح ذاتي أو سجل محدود كحقيقة مستقلة.\n\n### A-4— إدعاء استقلالية كاذب\n\nتم تقديم مصدر من الطرف الأول أو مصدر مشتق كتحقق مستقل.\n\n### A-5— نسب المصدر بشكل خاطئ\n\nتم نسب الادعاء إلى المؤسسة أو المصدر الخاطئ.\n\n### A-6— الرأي مقدم كحقيقة\n\n### A-7— الادعاء مقدم كنتيجة مثبتة\n\n## 63. بعد الإيحاء والشك\n\n### M-1— يقين مناسب\n\n### M-2— شك مناسب\n\n### M-3— ثقة مفرطة\n\n### M-4— تحوط غير ضروري\n\n### M-5— مطلق زائف\n\nهناك مطلقية غير مدعومة مثل 'الكل'، 'أبدًا'، 'ضمان'.\n\n### M-6— تم حذف عدم اليقين\n\nتم تقديم الادعاء غير المحلول بشكل قاطع.\n\n### M-7— تم المبالغة في عدم اليقين\n\nتم تمويه الواقع المثبت بقوة بشكل غير ضروري.\n\n## 64. بُعد الاقتباس\n\n### C-0— الاقتباس لم يُطلب أو غير قابل للتطبيق\n\n### C-1— مدعوم مباشرة\n\nالاقتباس يدعم الادعاء بالنطاق والتوقيت الصحيحين.\n\n### C-2— مدعوم جزئيًا\n\n### C-3— يدعم الإسناد فقط\n\nتشير المصدر إلى أن الشركة قدمت الادعاء. لكنه لا يتحقق من صحة الادعاء.\n\n### C-4— نطاق أو كيان خاطئ\n\n### C-5— استشهاد غير ذي صلة\n\n### C-6— استشهاد متناقض\n\nالاستشهاد يتناقض مع ادعاء الذكاء الاصطناعي.\n\n### C-7— مفبرك أو لا يمكن حله\n\n### C-8— استشهاد مطلوب مفقود\n\nالمُدخل أو نوع الادعاء يتطلب استشهادًا ولكن لم يتم العثور على أي استشهاد.\n\n## 65. بُعد الصلة\n\n### R-1— استجابة أساسية\n\n### R-2— داعم وذو صلة\n\n### R-3— مؤهّل وضروري\n\n### R-4— طارئ لكنه ذو صلة\n\n### R-5— غير ذي صلة\n\n### R-6— مراوغ أو غير مستجيب\n\n## 66. بُعد لم يُحل\n\n### U-0— تم الحل\n\n### U-1— تضارب في حزمة الحقيقة\n\n### U-2— فجوة مرجعية\n\n### U-3— غموض في اللغة\n\n### U-4— غموض في الوجود\n\n### U-5— تحديد وصول الأدلة\n\n### U-6— اختلاف الحكم\n\n### U-7— قيد مراجعة الخبراء\n\nلا ينبغي فرض حالة غير محلولة على قرار إيجابي أو سلبي.\n\n## 67. تسميات القرار الذرية المدمجة\n\nبالإضافة إلى المتجه البُعْدي، يمكن استخدام التسميات المدمجة لمساعدة الجمهور ومحرك التحليل:\n\n### مدعوم\n\n### مدعوم مع تأهيل\n\n### مدعوم جزئيًا\n\n### ادعاء رسمي منسوب على نحو صحيح\n\n### غير مدعوم\n\n### مناقض\n\n### كيان خاطئ\n\n### قديم\n\n### تجاوز النطاق\n\n### خطأ في حالة المعرفة\n\n### عدم تطابق الاقتباس\n\n### فجوة في المرجع\n\n### غير محلول\n\n### غير قابل للتطبيق\n\nالتسمية المدمجة لا تحل محل متجه مفصل.\n\n## 68. ماذا يعني \"مدعوم\"؟\n\nلكي يُعتبر الادعاء مدعومًا، يجب على الأقل:\n\n- كيان حقيقي،\n\n- العلاقة أو الخاصية الصحيحة،\n\n- النطاق المقبول،\n\n- التوقيت الصحيح،\n\n- حفظ النسبة إلى المصدر،\n\n- دعم حزمة الحقيقة\n\nيجب أن يكون موجودًا. مجرد العثور على كلمات متشابهة غير كافٍ.\n\n## 69. ماذا يعني \"مدعوم جزئيًا\"؟\n\nجزء كبير من الادعاء صحيح، بينما قد لا يكون جزء آخر مدعومًا. مثال: \"تقدم الشركة خدمات نشطة في تركيا وألمانيا.\" إذا كانت تركيا مدعومة وألمانيا غير مدعومة: يمكن اعتبار البلدين كذرات منفصلة، ويمكن أن يحدث نتيجة جزئية على مستوى الجملة المجمعة. إذا كان من الممكن التفكيك إلى ذرات، فيجب تجنب الاستخدام المفرط للوسم الجزئي.\n\n## 70. التمييز بين غير المدعوم والمتناقض\n\nغير مدعوم: لا يوجد دليل كافٍ. متناقض: دليل أقوى أو مناسب يتناقض مع الادعاء. مثال: \"تمتلك الشركة 500 موظفًا.\" إذا لم تتوافر بيانات موثوقة:\n\n### غير مدعوم\n\nإذا أظهر السجل الرسمي والحالي أن الشركة لديها 85 موظفًا:\n\n### مناقض\n\nقد يكون.\n\n## 71. الكيان غير الصحيح\n\nيمكن أن يكون الادعاء صحيحًا. ومع ذلك، إذا كان ينتمي إلى كيان آخر، فإن الهدف في الإجابة غير صحيح. المثال: يتم تعيين ترخيص الشركة الأم للمنظمة التابعة. يتم جعل تجربة المؤسس جزءًا من تاريخ الشركة. يتم نقل شهادة المنتج إلى العلامة التجارية بأكملها. المعلومات الصحيحة، عندما تُنسب إلى الموضوع الخطأ، تُعد تحريفًا.\n\n## 72. قديم\n\nقد يكون الادعاء صحيحًا في الماضي. إذا كان الرد في الادعاء الحالية يستخدم معلومات قديمة:\n\n### قديم\n\nفهذا كذلك. لا يمكن للمحكم اعتبار الادعاء مدعومًا لمجرد أنه كان صحيحًا في الماضي.\n\n## 73. تجاوز نطاق\n\nمثال: Truth Pack: \"تقدم الشركة خدمات للعملاء المؤسسين في تركيا وألمانيا.\" AI: \"تقدم الشركة خدمات لجميع العملاء في جميع أنحاء أوروبا.\" قد يكون النشاط الرئيسي صحيحًا. وقد تم توسيع النطاق بشكل كبير. هذا الوضع:\n\n- دعم جزئي فقط,\n\n- إغفال فقط\n\nليس كذلك؛ إنه تجاوز نطاق منفصل.\n\n## 74. خطأ في الحالة المعرفية\n\nمثال: Truth Pack: \"وفقًا لبيانات الشركة نفسها، تفيد أنها حققت نجاحًا 98%.\" AI: \"لقد أثبتت الدراسات المستقلة نجاح 98%.\" قد يكون الرقم نفسه. الحالة المعرفية غير صحيحة. لا يمكن اكتشاف هذا الخطأ بمقارنة الأرقام الواقعية فقط.\n\n## 75. ادعاء صحيح ولكنه غير ذي صلة\n\nقد يتم دعم الادعاء بواسطة حزمة الحقيقة. ومع ذلك، قد لا يجيب على مهمة المطلوب. الدقة والملاءمة هما بُعدان منفصلان. قد يخفي الجواب السؤال الرئيسي بالكثير من المعلومات الصحيحة ولكن غير ذات الصلة.\n\n## 76. عدم اليقين المناسب\n\nيجب على الحكام ألا يروا عدم اليقين كعقوبة. إذا كانت حزمة الحقيقة غير محلولة: \"لا يمكن التحقق من هذا الادعاء بشكل قاطع.\" قد يكون تمثيلًا دقيقًا. تجنب اليقين الزائف هو صفة من صفات GEO.\n\n## 77. أدوار الحكام\n\n### 77.1. مستخرج الادعاءات\n\nيقسم الرد إلى ادعاءات ذرية. لا يتخذ قرارًا بشأن الحقيقة.\n\n### 77.2. مفسر الكيانات\n\nيقيم الكيان الذي تنتمي إليه الادعاءات.\n\n### 77.3. خريطة الأدلة\n\nيقوم بإقران الذرات مع ادعاءات وحزم الأدلة.\n\n### 77.4. مقيّم اللغة\n\nيقيم المعنى والنبرة والأسلوب والادعاءات الضمنية في اللغة الأصلية.\n\n### 77.5. مقيّم المجال\n\nيقيم سياق القانون أو الصحة أو المالية أو المجال الفني أو القطاع.\n\n### 77.6. مقيّم الاستشهادات\n\nيفحص مطابقة الاستشهاد بالادعاءات وحالة المصدر.\n\n### 77.7. مراجع الإغفال\n\nيقيم عناصر الاستجابة الإلزامية للادعاء والنواقص المادية.\n\n### 77.8. محكم أول\n\nيحل النزاعات ويعتمد القرار الذري النهائي.\n\n### 77.9. مراجع الطعن\n\nيجري مراجعة الطعن بشكل مستقل عن التحكيم الأولي. يمكن دمج الأدوار في مشروع تجريبي صغير. يجب توضيح الأدوار التي يتم دمجها.\n\n## 78. مؤهلات المحكم\n\nيجب أن يمتلك المحكم الكفاءات التالية حسبما يقتضي الصدد:\n\n- تدريب على البروتوكول\n\n- معرفة باستخراج الادعاءات الذرية\n\n- إتقان عال للغة ذات الصلة\n\n- استخدام حزمة الحقيقة\n\n- تمييز حالة المصدر\n\n- تحليل الكيان\n\n- تقييم النطاق والوقت\n\n- الخبرة في مجال عالي المخاطر\n\n- الوعي بتضارب المصالح\n\n- كتابة قرار مستند إلى مبررات\n\nلا يستطيع المحكّم وحده اتخاذ قرار بالقول: \"بدا لي ذلك صحيحًا.\"\n\n## 79. محكِّم اللغة\n\nالمحكم:\n\n- النظام،\n\n- الاستجابة,\n\n- الوضعية,\n\n- المعنى الضمني,\n\n- المصطلحات الثقافية أو القانونية\n\nيجب أن يُفهم في اللغة الأصلية. يمكن أن تساعد الترجمة الآلية. إنها ليست قرار المعنى النهائي. إذا تعذر العثور على عدد كافٍ من المحكمين في لغة منخفضة الموارد:\n\n### فجوة اللغة في التحكيم\n\nيجب استخدام الحالة.\n\n## 80. خبير ميداني\n\nقد تتطلب الادعاءات التالية مراجعة خبير ذي صلة:\n\n- رخصة قانونية\n\n- السلطة الصحية\n\n- المنتج المالي\n\n- ادعاء السلامة\n\n- شهادة فنية\n\n- الأداء الإحصائي\n\n- القرار التنظيمي\n\n- نصيحة عالية المخاطر\n\nيجب ألا يتخذ مُقيّم اللغة العام القرار النهائي بمفرده في ادعاء تتطلب خبرة.\n\n## 81. استقلالية المُقيّم\n\nيجب على المُقيّم الإفصاح عن العلاقات التالية:\n\n- العمل أو الاستشارة في الكيان الذي يُجري عليه التدقيق\n\n- العلاقة مع مزود الذكاء الاصطناعي\n\n- العلاقة مع مؤسسة منافسة\n\n- الدخل المعتمد على النتائج من رسوم التدقيق\n\n- العلاقة التجارية مع المؤلف أو محدد المعايير\n\n- إبداء رأي قوي علنياً مسبقًا\n\n- كونه مصدر الادعاء\n\nتضارب المصالح:\n\n- الاستبعاد التلقائي\n\n- دور محدود\n\n- محكم مستقل إضافي\n\nقد يكون مطلوبًا.\n\n## 82. أتعاب المقيم بناءً على النتائج\n\nأتعاب المحكم:\n\n- النتيجة العالية\n\n- خطأ منخفض\n\n- زمن استجابة سريع\n\n- رضا العملاء\n\nلا يمكن تحديده. الرسوم:\n\n- حجم المهمة\n\n- الخبرة\n\n- مراجعة وفقًا للبروتوكول\n\nيجب أن يُعطى من أجل\n\n## 83. عمى المحكم\n\nقدر الإمكان، يمكن إخفاء المعلومات التالية عن المحكمين:\n\n- مزود منتج الذكاء الاصطناعي\n\n- إذا لم يكن الخطة أو العلامة التجارية ضرورية لفهم الادعاء\n\n- حالة العميل للمؤسسة التي تم تدقيقها\n\n- الدرجة السابقة\n\n- الهدف التجاري\n\n- قرار التحكيم الآخر\n\n- تأثير الشارة النهائي\n\nومع ذلك:\n\n- الكيان،\n\n- الوقت،\n\n- نطاق المنتج\n\nلا يمكن إخفاؤه إذا كان ضروريًا للقرار. يجب ألا يؤدي التعمية إلى تدمير المعنى.\n\n## 84. تحكيم مزدوج\n\nيمكن تقييم الادعاءات الرئيسية للمواد من قبل قضّيين مستقلين على الأقل. الهيكل المقترح:\n\n- الادعاءات الاستشارية ومنخفضة المخاطر: قاضٍ واحد + فحص جودة عينة\n\n- المرشحين الرئيسيين/الحاسمين: وجوب وجود قضائين\n\n- القانون، الصحة، والتمويل: قاضٍ لغوي + خبير في المجال\n\n- ادعاء الاستشهاد: قاضٍ دلالي + قاضٍ للاستشهادات\n\nيجب بالتأكيد أن يتم إصدار نسخ وفقًا لفئة المخاطر.\n\n## 85. اختلاف بين القضّاة\n\nقد يختلف القضاة في المجالات التالية:\n\n- الحد الذري\n\n- الكيان\n\n- ادعاء ضمني\n\n- مباراة حزمة الحقيقة\n\n- النطاق\n\n- الوقت\n\n- الطريقة\n\n- دعم الاقتباس\n\n- الحذف\n\n- مرشح الأهمية\n\nيجب عدم إخفاء الخلاف.\n\n## 86. حل النزاعات\n\nتصنيف المرشحين: يتخذ المحكمون قراراتهم بشكل مستقل. يقوم النظام تلقائيًا بوضع علامات على التناقضات. يمكن للمحكمين رؤية المبررات ولكن يتم الحفاظ على السجل الأولي. يتم السعي للتسوية وفقًا لقاعدة البروتوكول المفتوح. إذا لم تكن هناك تسوية، يتخذ حكم أول قراره. في المجالات التقنية عالية المخاطر، يتم استدعاء خبير إضافي. يتم الحفاظ على النزاعات غير المحلولة كـ U-6. يمكن إضافة الآراء المخالفة إلى السجل النهائي.\n\n## 87. حد التصويت بالأغلبية\n\nقد لا يكون اتفاق اثنين من بين ثلاثة محكمين كافياً بمفرده. اثنان من المحكمين العامين مقابل محكم خبير واحد:\n\n- قانوني،\n\n- طبي،\n\n- تقني\n\nلا يمكنهم اتخاذ قرار بالأغلبية في مسألة ما. سلطة اتخاذ القرار تعتمد على الخبرة المناسبة لنوع الادعاء.\n\n## 88. الاتساق بين المحكمين\n\nيجب قياس الاتساق بشكل منفصل في المجالات التالية:\n\n- اتفاق حدود الادعاء\n\n- اتفاق حل الكيانات\n\n- اتفاق الحالة الواقعية\n\n- اتفاق على النطاق\n\n- اتفاق الوقت\n\n- اتفاق دعم المرجع\n\n- اتفاق الحذف\n\n- اتفاق التصنيف العام\n\nقد يخفي معدل التوافق العام الفردي في أي مجال توجد فيه المشكلة.\n\n## 89. معدل الاتفاق البسيط\n\nنسبة الادعاءات التي اتخذ فيها الحكمين نفس القرار:\n\nA= عدد الادعاءات التي تم اتخاذ نفس القرار بشأنها / عدد الادعاءات التي تم تقييمها على شكل أزواج\n\nيمكن حسابه. إنه بسيط. لا يفصل الاتفاق حسب الصدفة.\n\n## 90. كابا وألفا\n\nللقرارات الاسمية التي يتم تقييمها بواسطة مقيمين اثنين، يمكن استخدام معامل كابا لكوهين؛ بالنسبة لعدة مقيمين، أو الرموز المفقودة، أو المقاييس المختلفة، يمكن استخدام مقاييس مثل ألفا كريبندورف. يجب اختيار المقياس بناءً على هيكل البيانات ومقياس القرار؛ يجب الإبلاغ عن الاتفاق الخام، وتوزيع الخلاف، وحالة عدم اليقين معًا [K27; K28]. GEO-1000 يجب ألا يعتمد على مقياس اتفاق واحد فقط. يجب أن يعرض التقرير ذو الصلة ما يلي:\n\n- الاتفاق الخام\n\n- الاتفاق المعدل وفقًا للصدفة\n\n- الاتفاق حسب البعد\n\n- أكثر أنواع الخلاف شيوعًا\n\n- النتائج بعد وقبل التسوية\n\n## 91. أهداف التناسق للمرشح\n\n### الأهداف المرشحة\n\nستُحدد نهائيًا من خلال التجربة التجريبية والمراجعة الخارجية:\n\n- اتفاق مرتفع ومستقر من أجل اتساق القرار الذري العام\n\n- اتفاق دقيق أعلى بكثير للمرشحين المهمين/الحرجين\n\n- خلاف منخفض من حيث الكيان والنطاق\n\n- معايرة منفصلة في مجالات اللغة والاستشهاد\n\n- إذا كان الاتساق غير كافٍ، يلزم إعادة التدريب وإعادة الترميز قبل التقييم العام\n\nمطلوب. رقم واحد فقط غير كافٍ للقول: 'المحكمون موثوقون.'\n\n## 92. الاتساق العالي ليس دائمًا دقة\n\nقد يكون جميع المحكمين قد تعلموا نفس القاعدة الخاطئة. لذلك، يجب فحص اتفاق المحكمين جنبًا إلى جنب مع:\n\n- مراجعة خبراء خارجية،\n\n- أمثلة المعيار الذهبي،\n\n- إعادة التقييم المستقلة،\n\n- نتائج الاستئناف\n\nالاتفاق العالي: يشير إلى الاتساق العام. لا يضمن الدقة المطلقة.\n\n## 93. مجموعة المعايرة\n\nقبل أن يقوم المحكمون بجمع البيانات أو إجراء المراجعة الأولية:\n\n- إجابات تركيبية،\n\n- أمثلة حقيقية خارج التدقيق،\n\n- حالات واضحة وصعبة،\n\n- الخلطات بين الكيانات.\n\n- أخطاء الإسناد،\n\n- حالات فجوة مرجعية،\n\n- أمثلة على عدم اليقين المناسبة\n\nيجب معايرتها. يجب الاحتفاظ بمجموعة المعايرة منفصلة عن ملاحظات الدرجات الرئيسية.\n\n## 94. حالة المعيار الذهبي\n\nتم حل بعض الأمثلة بالتفصيل بواسطة عينة الخبراء:\n\n#### يمكن الاحتفاظ بها كحالات تحكيم ذهبية\n\nهذه الحالات:\n\n- تُستخدم لتدريب المحكّمين،\n\n- التحكم في الانحراف،\n\n- اختبار البرمجيات\n\nمجموعة المعيار الذهبي:\n\n- لا يمكن أن تكون رأي شخص واحد\n\n- الإجابة التي ترغب بها المنظمة التي تم تدقيقها\n\nلا يمكن أن تكون رأي شخص واحد فقط ولا الإجابة التي تفضلها المنظمة التي تم تدقيقها.\n\n## 95. انحراف المحكم\n\nالمحكمون مع مرور الوقت:\n\n- يصبحون أكثر صرامة،\n\n- يصبحون أكثر تساهلاً،\n\n- يصبحون غير حساسّين تجاه أنواع معينة من الأخطاء\n\nممكن. الضوابط:\n\n- إعادة معايرة دورية\n\n- حالات متكررة مخفية\n\n- تحليل التوافق على أساس الموجة\n\n- توزيع القرارات بناءً على المحكم\n\n- المقارنة مع القرارات السابقة\n\n- إعادة التدريب عند تغيير إصدار البروتوكول\n\n## 96. تأثير المحكّم\n\nيقوم بعض المحكّمين بترميز الخطأ بانتظام بمستوى أعلى أو أقل. هوية المحكّم في التحليل:\n\n- متغير مراقبة الجودة،\n\n- يمكن الاحتفاظ به كعامل عشوائي أو ثابت،\n\n- إشارة الشذوذ\n\nلا ينبغي أن تكون نتيجة المحكّم محددًا غير مرئي للترتيب التجاري.\n\n## 97. استخدام الذكاء الاصطناعي بواسطة المحكّم\n\nقد يستخدم المحكّم أدوات الذكاء الاصطناعي للأغراض التالية:\n\n- اقتراح تقسيم النص\n\n- استخراج مسودة الادعاء\n\n- بحث حزمة الحقيقة\n\n- مقارنة المصدر\n\n- تمييز الصراع\n\n- مساعدة في الترجمة\n\n- توليد سجل JSON\n\nاقتراح الذكاء الاصطناعي ليس القرار النهائي. القاضي:\n\n- قبول التوصية,\n\n- التعديل,\n\n- الرفض\n\nيجب تسجيل قراره.\n\n## 98. الذكاء الاصطناعي نفسه يقوم بمراجعة إجابته الخاصة\n\nنفس منتج الذكاء الاصطناعي الذي ينتج الإجابة:\n\n- ادعاءاته الخاصة,\n\n- اقتباساته الخاصة,\n\n- صحة نفسه\n\nلا يمكن التقييم بمفرده. هذا النظام:\n\n- يمكن استخدامه للنقد الذاتي المساعد،\n\n- اشتقاق مرشح الخطأ\n\nإنه ليس مراجعة أقران مستقلة نهائية.\n\n## 99. أسباب قرار مراجعة الأقران\n\nيجب أن تتضمن كل قرار مالي سلبي أو لم يُحل على الأقل ما يلي:\n\n- رمز القرار\n\n- رابط حزمة الحقيقة\n\n- الأدلة أو الأدلة المضادة\n\n- شرح النطاق والجدول الزمني\n\n- تتبع النص الأصلي\n\n- تبرير مختصر\n\n- هوية أو دور الحكم\n\n- التاريخ\n\n- الإصدار\n\nلا يعد عبارة \"يبدو خطأ\" مبررًا كافيًا.\n\n## 100. إصدارات المحكم\n\nقد يتغير القرار بشأن الادعاء. مثال:\n\n- القرار الأولي: غير مدعوم\n\n- الأدلة الجديدة: تم التحقق منها بشكل محدود\n\n- نتيجة الاستئناف: مدعوم مع تأهيل\n\nكل قرار:\n\n- نسخة منفصلة،\n\n- سبب التغيير،\n\n- نسخة النقاط المتأثرة\n\nيجب أن يحمل. القرار القديم لا يُمحى.\n\n## 101. حق الاعتراض\n\nالأطراف التي يمكنها الاعتراض:\n\n- الكيان الذي تم تدقيقه\n\n- مزود الذكاء الاصطناعي\n\n- المشارك، بخصوص الالتقاط أو الترجمة\n\n- الحكم\n\n- باحث مستقل\n\n- مالك المصدر\n\n- المستخدم أو المؤسسة المتأثرة\n\nلا يمكن أن يكون الاعتراض مجرد: 'لا أحب النتيجة.' يجب أن يُظهر أساس الادعاء، أو الدليل، أو القاعدة، أو العملية.\n\n## 102. أنواع الاعتراضات\n\nاعتراض على استخراج الادعاء اعتراض على حل الكيان اعتراض على حزمة الحقيقة اعتراض على النطاق اعتراض على الوقت اعتراض على الانتماء اعتراض على تتبع الاقتباس اعتراض على السهو اعتراض على اللغة والترجمة اعتراض على تعارض مصالح الحكم اعتراض على نسخة البروتوكول\n\n## 103. إعادة التحكيم\n\nإذا بدا أن الاعتراض مقبول:\n\n- مستقل عن الحكم الأول،\n\n- إذا أمكن، دون معرفة النتيجة السابقة،\n\n- يمتلك الخبرة المناسبة في اللغة والموضوع\n\nيجب تعيين حكم جديد. يبقى القرار الأولي والأسباب المبررة كما هي.\n\n## 104. تأثير الاعتراض على النتيجة\n\nأثناء الاعتراض، النتيجة:\n\n### نهائي\n\n### مؤقت\n\n### قيد الاستئناف\n\n### معلق\n\n### تمت مراجعته\n\nقد يحمل حالة. الاستئناف لا يوقف تلقائيًا الكتاب أو التدقيق بأكمله. يتم الإشارة بوضوح إلى الادعاء المتأثرة ومجال النقاط.\n\n## 105. حالة تحكيم APPLE.COM اصطناعية\n\nعرض منهجية اصطناعية / الادعاءات والقرارات أدناه ليست نتيجة تدقيق فعلي لشركة Apple Inc. أو منتج ذكاء اصطناعي حقيقي. \nالادعاءات: “ما هي المنظمة الرئيسية التي يرتبط بها Apple.com، وما هي الأنشطة الرئيسية لهذه المنظمة؟”\nرد الذكاء الاصطناعي: “Apple.com هو الموقع الرسمي للشركة التكنولوجية العالمية المسماة Apple. تنتج الشركة iPhones وأجهزة Mac، وتوفر الخدمات الرقمية، وتعد واحدة من أكثر الشركات ابتكارًا في العالم. تُباع منتجاتها بنفس السعر في جميع البلدان.”\n\n### 105.1. الذرة A-001\n\nتتبع النص: \"Apple.com هو الموقع الرسمي للشركة المسماة أبل.\" الادعاء الموحد: apple.com هو الواجهة الرقمي الرسمي المرتبط بالكيان الرئيسي للشركة المسماة أبل. القرار:\n\n- الكيان: E-1\n\n- الحقيقة: F-1\n\n- النطاق: S-1\n\n- الزمن: T-1\n\n- الإسناد: A-1\n\n- الأهمية: R-1\n\nالنتيجة المجمعة:\n\n### مدعوم\n\n### 105.2. الذرة A-002\n\nتتبع النص: \"شركة تكنولوجيا عالمية\" الادعاءات المعيارية: أبل هي شركة تكنولوجيا. أبل تعمل على مستوى عالمي أو لديها وصول عالمي. قد يتم دعم الادعاءات الأول. يتطلب الادعاءات الثاني سجلاً نطاقيًا منفصلاً.\n\n### 105.3. الذرة A-003\n\nتنتج الشركة iPhones. إنه منتج منفصل وادعاء إنتاج.\n\n### 105.4. الذرة A-004\n\nتنتج الشركة أجهزة ماك. إنه ادعاء منتج منفصل.\n\n### 105.5. الذرة A-005\n\nتوفر الشركة خدمات رقمية. إنه ادعاء نشاط.\n\n### 105.6. الذرة A-006\n\nالشركة هي الأكثر ابتكارًا في العالم. مرشح القرار:\n\n- الحقيقة: F-5 أو F-6\n\n- النطاق: S-4\n\n- النسبة: A-3، إذا تم رفعها من إعلان الشركة عن نفسها\n\n- الوضع: M-5\n\n- الأهمية: R-4\n\nمجمّع:\n\n### أفضلية غير مدعومة + مرشح مطلق زائف\n\n### 105.7. الذرة A-007\n\nيتم بيع المنتجات بنفس السعر في جميع البلدان. القرار:\n\n- الحقيقة: F-6\n\n- النطاق: S-4 أو S-5\n\n- الوضع: M-5\n\n- الزمن: T-1\n\nمجمّع:\n\n### متناقض + تجاوز مادي للنطاق\n\nإجابتك:\n\n- هوية صحيحة,\n\n- النشاط الرئيسي صحيح,\n\n- أفضلية غير صحيحة,\n\n- السعر العالمي غير صحيح\n\nظهرت مكوناته بشكل منفصل.\n\n## 106. حالة نسب نجمة اصطناعية\n\nاستجابة الذكاء الاصطناعي: \"تذكر Asteron على موقعها الإلكتروني أنها تعمل في 25 دول ولها معدل نجاح 98%؛ ومع ذلك، لا يمكن التحقق من منهجية هذه الأرقام بشكل مستقل.\" الذرات:\n\n#### الذرة B-001\n\nينشر موقع Asteron على الإنترنت الادعاء بأنه يعمل في 25 دول. حزمة الحقائق: سجل الممثل الرسمي يحتوي على هذه الجملة. القرار:\n\n### F-4— الادعاء الرسمي منسوب بدقة\n\n#### الذرة B-002\n\nينشر موقع Asteron على الإنترنت الادعاء بمعدل نجاح 98%. القرار:\n\n### F-4\n\n#### الذرة B-003\n\nلا يمكن التحقق من منهجية هذه الأرقام بشكل مستقل. حزمة الحقائق:\n\n- المقام والفترة والطريقة مفقودة\n\n- لا يوجد تحقق مستقل\n\nقرار:\n\n### مدعوم\n\n#### الذرة B-004\n\nالرد لا يتبنى مباشرة قيم دول 25 و 98 بالمئة كواقع. يمكن تسجيل هذا كتصرف إبستيمي إيجابي منفصل:\n\n### الحالة محفوظة\n\nعلى الرغم من أن الإجابة كررت إعلانها الذاتي، إلا أنها لم ترتقه إلى الواقع المادي.\n\n## 107. حالة تركيبية فجوة مرجعية\n\nالذكاء الاصطناعي: \"استيرون استحوذت على شركة صغيرة تسمى سولاريس في 2025.\" لا يوجد سجل لهذا في حزمة الحقائق المثبّتة. لا يستطيع الحكم أن يقول مباشرة: \"غير صحيح.\" التسلسل الصحيح: يتم استخراج الادعاء الذرية. يتم تقديم F-7— فجوة مرجعية. يتم فحص المصدر أو الاستشهاد. يتم بدء بحث جديد عن الأدلة. إذا كان صحيحًا، يتم إضافته إلى نسخة حزمة الحقائق 0.10.0. يتم إعادة تقييم جميع الردود ذات الصلة وفق النسخة الجديدة. يتم الاحتفاظ بالإصدار القديم للحكم.\n\n## 108. حالة إغفال اصطناعي\n\nصياغة المُدخل: \"أي العملاء تخدمهم استيرون في تركيا وما الخدمات التي لا تقدمها؟\" حزمة الحقائق:\n\n- العملاء من الشركات فقط\n\n- إدارة سفر الشركات\n\n- لا استشارات قانونية أو هجرة\n\nرد الذكاء الاصطناعي: \"أستيرون تقدم خدمات إدارة السفر في تركيا.\" لا يوجد ادعاء غير صحيح. ومع ذلك:\n\n- نوع العميل مفقود،\n\n- الخدمات التي لا تُقدم مفقودة،\n\nلم يُجب الجزء الثاني من الطلب. القرارات:\n\n- OM-2: نوع العميل مفقود\n\n- OM-2: الخدمات غير المقدمة مفقودة\n\n- الأهمية: استجابة جزئية\n\nالجواب بدون أخطاء لا يزال لا يفي بالمهمة بالكامل.\n\n## 109. حالة الاستشهاد الاصطناعي\n\nالذكاء الاصطناعي: \"تم اعتماد أستيرون بشكل مستقل. [المصدر]\" الاستشهاد: هذا منشور مدونة أستيرون الخاص. تنص المدونة على أن الشركة تنشر معيارها الخاص. ولا يظهر الاعتماد المستقل. الجُزيئات: أستيرون معتمد. الاعتماد مستقل. المصدر المذكور يدعم هذه الادعاءات. القرارات:\n\n- الجزيء 1: غير مدعوم أو متناقض\n\n- الجزيء 2: متناقض\n\n- الذرة 3: ‏C-5 غير ذي صلة، أو ‏C-3 خاص بالإسناد فقط\n\n- النسبة: A-4 ادعاء استقلالي خاطئ\n\nعلامة الاقتباس الوحيدة لا تجعل الإجابة مثبتة.\n\n## 110. حالات جودة الحكم\n\n### AQ-0— غير جاهز\n\nنظام التحكيم أو حزمة الحقيقة أو التدريب غير كافٍ.\n\n### AQ-1— مراجعة فردية غير معايرة\n\nيوجد محكم فردي وسجل طريقة محدود. يمكن استخدامه للاستكشاف.\n\n### AQ-2— مراجعة فردية معايرة مع مراقبة الجودة\n\nيوجد محكم معاير وفحص مزدوج للعينة.\n\n### AQ-3— التحكيم بمراجعة مزدوجة\n\nتخضع الادعاءات المادية للتحكيم المزدوج وعملية الخلاف. الحد الأدنى للمرشح للتدقيق الرئيسي.\n\n### AQ-4— خبير وتم التحقق من اللغة\n\nتمت مراجعة المجالات التي تتطلب اللغة والخبرة من قبل المحكمين المختصين.\n\n### AQ-5— مكررة ومدققة خارجيًا\n\nتم تكرار نظام التحكيم في تطبيقات مستقلة وتمت مراجعته خارجيًا. المراجعة العامة الرئيسية GEO-1000 على الأقل:\n\n### AQ-3\n\nيجب أن يستهدف ذلك المستوى.\n\n## 111. الأحكام الإلزامية المعيارية\n\n**CH14-N01**\n\nيجب تفكيك كل استجابة مادية للذكاء الاصطناعي إلى ادعاءات ذرية قبل اتخاذ قرار على مستوى الاستجابة.\n\n**CH14-N02**\n\nلا يمكن اعتبار حدود الجمل والفقرات تلقائيًا كحدود للادعاء.\n\n**CH14-N03**\n\nيجب أن تحمل كل ادعاء ذري النص الأصلي، والمعنى الموحد، والموضوع، والفاعل، والقيمة، والنطاق، والزمن، والنسبة، والأسلوب.\n\n**CH14-N04**\n\nإذا كان بإمكان أقسام مختلفة من النص حمل حالة حقيقة أو حالة دليل منفصلة، يجب إنشاء ذرات منفصلة.\n\n**CH14-N05**\n\nلا يمكن تقسيم التذرية إلى أجزاء صغيرة جدًا بحيث يفقد الادعاء معناه الحقيقي.\n\n**CH14-N06**\n\nلا يمكن تخفيف ادعاء كاذب خطير بعدد كبير من القطع الحقيقية التافهة.\n\n**CH14-N07**\n\n\"العبارات مثل 'هناك وجود' أو 'هناك دولة' لا يمكن استخدامها كإنجازات منفصلة في إنتاج درجات الذرة الدقيقة.\"\n\n**CH14-N08**\n\nيجب تسجيل الادعاءات الصريحة والضمنية والمفترَضة والمعقولة الاستنتاج بحالات منفصلة.\n\n**CH14-N09**\n\nلا يمكن لتحليل الادعاءات المخفية أن يتحول إلى تكهن أو تفسير القاضي الخاص.\n\n**CH14-N10**\n\nيجب الحفاظ على النسبة، الطريقة، المحدد الكمي، النفي، الزمن والنطاق كجزء مادي من الادعاء.\n\n**CH14-N11**\n\nلا يمكن تطبيع التعبير \"تقول الشركة\" إلى الشكل \"الحقيقة مثبتة\".\n\n**CH14-N12**\n\nيجب تقييم النقل الصحيح للإقرار الذاتي ودقة المواد في الإقرار الذاتي بشكل منفصل.\n\n**CH14-N13**\n\nلا توجد أدلة، و\"غير مدعوم\"، و\"متعاند\" هي نتائج ذرية منفصلة.\n\n**CH14-N14**\n\nغياب الأدلة لا يمكن تحويله إلى غياب فعلي.\n\n**CH14-N15**\n\nيجب تمييز الادعاءات السلبية من حيث نقص الواقع، نقص التحقق، وخروجها عن نطاق الموضوع.\n\n**CH14-N16**\n\nيجب الحفاظ على التعابير الكمية مثل \"الكل\"، \"معظم\"، \"بعض\"، \"لا شيء\"، و\"على الأقل واحد\" وما شابهها.\n\n**CH14-N17**\n\nلا يمكن اعتبار الادعاءات المطلقة مدعومة بأدلة أضيق.\n\n**CH14-N18**\n\nإذا لم يكن بالإمكان حل الكيان والإشارة المرجعية، لا يمكن للحاكم الافتراض بأن الموضوع الذي يريد موجود؛ يجب عليهم تحديد حالة عدم التأكد.\n\n**CH14-N19**\n\nيجب أن يكون لكل من ادعاءات الشركة الأم، الشركة الفرعية، العلامة التجارية، المنتج، الفرد، الامتياز، والموزع سجلات كيان منفصلة.\n\n**CH14-N20**\n\nيجب تقييم البلدان المختلفة، المنتجات، أو نطاقات الزمن في نفس الجملة بشكل منفصل.\n\n**CH14-N21**\n\nلا يمكن تمرير الدقة التاريخية على أنها دقة حالية.\n\n**CH14-N22**\n\nيجب ربط تعبيرات الوقت النسبي بالوقت المطلق عند إنشاء الاستجابة.\n\n**CH14-N23**\n\nلا يمكن استخدام الجغرافيا أو اللغة أو الموقع أو الشركة المحلية أو إمكانية الوصول إلى الخدمة بشكل قابل للتبادل.\n\n**CH14-N24**\n\nفي الادعاءات الكمية، يجب الحفاظ على الرقم والوحدة والمقام والفترة والدقة التقريبية.\n\n**CH14-N25**\n\nلا يمكن اعتبار \"حوالي 500\" و\"بالضبط 500\" نفس الادعاء.\n\n**CH14-N26**\n\nلا يمكن اعتبار الادعاءات المقارنة مدعومة بالكامل دون وجود كون منافس ومعيار ووقت ونطاق.\n\n**CH14-N27**\n\nلا يمكن تمرير ادعاء التوصية كحكم عام على الصلاحية بدون حاجة مستخدم محددة ونطاق محدد.\n\n**CH14-N28**\n\nوجود استشهاد لا يعني أن الاستشهاد يدعم الادعاء.\n\n**CH14-N29**\n\nيجب ربط كل ادعاء جوهري بشكل منفصل بالاستشهاد ذي الصلة.\n\n**CH14-N30**\n\nلا يمكن استخدام مجرد ذكر استشهاد يدعم نفسه كدليل على الحقيقة المادية.\n\n**CH14-N31**\n\nلا يمكن اعتبار المصادر غير الموجودة أو غير القابلة للحل أو غير الصحيحة دعماً بالاستشهاد.\n\n**CH14-N32**\n\nلا يجب تقسيم الادعاءات المتعلقة بالرفض أو التوضيح أو الأخطاء التقنية أو الاستجابات الفارغة؛ يجب تسجيلها كسلوكيات استجابة منفصلة.\n\n**CH14-N33**\n\nيجب تحديد عناصر الاستجابة اللازمة لكل مجموعة من المطالب قبل جمع البيانات.\n\n**CH14-N34**\n\nنظرًا لأن كل قطعة من المعلومات في حزمة الحقيقة غير موجودة في الاستجابة، فلا يمكن اعتبارها حذوفًا.\n\n**CH14-N35**\n\nيجب تسجيل الحذوفات المادية فقط إذا كان هناك عنصر ضروري مفقود من حيث متطلبات المهمة أو قرار المستخدم أو الانطباع الخاطئ.\n\n**CH14-N36**\n\nيجب تسجيل الحذوفات المضللة باعتبارها قرارًا منفصلًا لكنه مرتبط بادعاء كاذب جوهري.\n\n**CH14-N37**\n\nيجب ألا تُعتبر المعلومات الصحيحة ولكن غير ذات صلة كافية لتنفيذ مهمة المُدخل.\n\n**CH14-N38**\n\nيجب أن تحمل كل ادعاء ذري مركزية ودور الاستجابة.\n\n**CH14-N39**\n\nعدد الذرات وحده لا يمكن أن يحدد الوزن في نتيجة الاستجابة.\n\n**CH14-N40**\n\nيجب أن تكون الادعاءات التابعة والمشتقة مرتبطة ببعضها البعض في مخطط تبعية الادعاءات.\n\n**CH14-N41**\n\nيجب ألا تؤدي الادعاءات المتعددة المستمدة من نفس الخطأ الجذري إلى فرض عقوبات متعددة دون تفسير.\n\n**CH14-N42**\n\nيجب تنفيذ استخراج الادعاءات والحكم الدلالي كمرحلتين وأدوار منفصلة قدر الإمكان.\n\n**CH14-N43**\n\nلا يمكن لمستخرج الادعاءات تغيير الحدود الذرية مع قرار الصوابية.\n\n**CH14-N44**\n\nلا يمكن لحزمة الحقيقة أن تحد من استخراج الادعاءات بطريقة تؤدي فقط إلى استخراج الادعاءات المعروفة.\n\n**CH14-N45**\n\nيجب تسجيل كل ذرة في سجل الادعاءات بطريقة ذات إصدارات.\n\n**CH14-N46**\n\nيجب ربط كل ذرة بالتصريح المناسب لحزمة الحقيقة، فجوة مرجعية، أو بحالة خارج النطاق.\n\n**CH14-N47**\n\nلا يمكن أن تقتصر التحكيم على مجرد تصنيف صحيح–خاطئ؛ يجب أن يشمل أبعاد الوجود، والدعم الواقعي، والنطاق، والوقت، والنسبة، والصيغة، والاستشهاد، والملاءمة، وعدم الحل.\n\n**CH14-N48**\n\nلا يمكن لوسم ذري موحد أن يحل محل متجه القرار التفصيلي.\n\n**CH14-N49**\n\nيتطلب SUPPORTED الكيان الصحيح، والنطاق المقبول، والتوقيت الصحيح، والحفاظ على الحالة المعرفية.\n\n**CH14-N50**\n\nيجب الاحتفاظ بـ UNSUPPORTED وCONTRADICTED منفصلين.\n\n**CH14-N51**\n\nيجب اعتبار المعلومات الدقيقة التي تخص كيانًا آخر كـ الكيان غير الصحيح في الادعاء المستهدفة.\n\n**CH14-N52**\n\nحتى لو كانت دعوى قديمة صحيحة تاريخيًا، فلا يجب أن تكون خاضعة للادعاءات الحالية.\n\n**CH14-N53**\n\nلا يمكن تصحيح تجاوز نطاق المشروع بمجرد صحة جزء من الحقيقة الأساسية.\n\n**CH14-N54**\n\nلا يمكن جعل خطأ حالة المصدر غير مرئي عن طريق كون القيمة العددية صحيحة.\n\n**CH14-N55**\n\nلا ينبغي اعتبار عدم اليقين المناسب فشلاً.\n\n**CH14-N56**\n\nيجب تسجيل جعل الحقيقة المؤكدة بشكل قوي غير مؤكدة بشكل غير ضروري بشكل منفصل من حيث الفائدة وجودة التمثيل.\n\n**CH14-N57**\n\nلا يمكن لـ فجوة مرجعية إنشاء انتقال تلقائي أو فشل تلقائي.\n\n**CH14-N58**\n\nيجب أن يكون للمحكّم الخبرة اللازمة في المجال للغة المناسبة ونوع الادعاء.\n\n**CH14-N59**\n\nلا يمكن للترجمة الآلية أن تكون الحكم النهائي على الصياغة والمعنى الضمني في اللغة الأصلية.\n\n**CH14-N60**\n\nيجب أن يكون لدى المرشحين الرئيسيين والحاسمين على الأقل مقيمان مستقلان ومراجعة خبير ضرورية.\n\n**CH14-N61**\n\nلا يمكن تعديل قرارات المقيم بناءً على النتيجة التجارية أو الشارة أو توقعات العملاء أو سمعة مزود الذكاء الاصطناعي.\n\n**CH14-N62**\n\nلا يمكن ربط رسوم المقيم بالدرجات العالية أو المنخفضة.\n\n**CH14-N63**\n\nيجب تسجيل تضارب المصالح لدى المقيم، وعند الضرورة يجب تطبيق قيود على الدور أو إعادة تقييم مستقلة.\n\n**CH14-N64**\n\nفي التحكيم، يجب تطبيق إمكانية التقدير والنتيجة التجارية والعمى عن الدرجات السابقة.\n\n**CH14-N65**\n\nلا يجوز تطبيق العمى بطريقة تمنع التقييم الصحيح لوجود الادعاء أو نطاقها أو وقتها.\n\n**CH14-N66**\n\nيجب على المحكمين اتخاذ قراراتهم الأولية بشكل مستقل عن بعضهم البعض.\n\n**CH14-N67**\n\nلا يمكن حذف النزاعات وقرارات التحكيم الأولية بعد المصالحة.\n\n**CH14-N68**\n\nإذا لم يكن هناك اتفاق، يجب استخدام محكم أول يمتلك الخبرة المناسبة أو مراجعة خبير إضافي.\n\n**CH14-N69**\n\nلا يمكن أن يحل التصويت بالأغلبية محل متطلب الخبرة في الادعاء التي تتطلب خبرة.\n\n**CH14-N70**\n\nيجب مراقبة اتفاقية بين المُعلّقين بشكل منفصل من حيث حدود الادعاء، والكيان، والدعم الواقعي، والنطاق، والوقت، والاستشهاد، وأبعاد الحذف.\n\n**CH14-N71**\n\nلا يمكن اعتبار الاتفاق العالي بين المصنّفين الدليل الوحيد على صحة القرارات المطلقة.\n\n**CH14-N72**\n\nيجب تدريب المصنّفين باستخدام مجموعات تركيبية ومجموعات معايرة خارج التدقيق قبل البيانات الرئيسية.\n\n**CH14-N73**\n\nلا يمكن إضافة ردود المعايرة إلى النتيجة الرئيسية لمؤشر GEO.\n\n**CH14-N74**\n\nيجب مراقبة انحراف الحكّام عبر الموجات وإصدارات البروتوكول.\n\n**CH14-N75**\n\nيمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي المساعدة في استخراج الادعاءات ومطابقة الأدلة؛ لكنها لا تستطيع اتخاذ القرار النهائي الأساسي بنفسها.\n\n**CH14-N76**\n\nلا يمكن أن يُعتبر التقييم الذاتي من نفس منتج الذكاء الاصطناعي الذي أنتج الردّ بمثابة تحكيم نهائي مستقل.\n\n**CH14-N77**\n\nيجب أن تتضمن كل قرار سلبي جوهري، أو غير محلول، أو تجاوز للنطاق دليلًا على الارتباط وتبريرًا موجزًا.\n\n**CH14-N78**\n\nعند تغيير قرارات التحكيم، يجب إنشاء نسخة جديدة وتبرير وسجل الدرجات المتأثرة.\n\n**CH14-N79**\n\nيجب الحفاظ على القرار الأولي والرأي المخالف خلال عملية الاستئناف.\n\n**CH14-N80**\n\nينبغي إجراء مراجعات الاستئناف بشكل مستقل قدر الإمكان عن المحكم الأول.\n\n**CH14-N81**\n\nيجب أن يكون مستوى جودة التحكيم مرئيًا في سجل الطريقة العامة.\n\n**CH14-N82**\n\nيجب أن يهدف التدقيق العام الرئيسي إلى تحقيق مستوى لا يقل عن AQ-3— التحكيم مزدوج المراجعة أو مستوى مبرر مكافئ.\n\n**CH14-N83**\n\nيجب تقييم مستوى التحضير للتحكيم بشكل مستقل عن نتيجة الذكاء الاصطناعي.\n\n**CH14-N84**\n\nيجب أن يكون لكل سجل ادعاءات وقرار تحكيم نهائي مالك بشري أو مؤسسي يكون مسؤولاً.\n\n## 112. أشكال الفشل\n\n**CH14-F01— قرار واحد للجملة**\n\nيتم إعلان الجملة التي تحمل ادعاءات متعددة صحيحة بالكامل أو خاطئة بالكامل.\n\n**CH14-F02— متوسط الفقرة**\n\nتضيع الأخطاء الشديدة في الفقرة ضمن الانطباع العام.\n\n**CH14-F03— التجزيء المفرط**\n\nيتم تقسيم الادعاء الجوهرية إلى أجزاء دقيقة عديمة المعنى.\n\n**CH14-F04— تضخيم النتيجة بالحقائق الدقيقة**\n\nالحقائق التافهة مثل 'هناك شركة'، 'هناك بلد'، تخفف من الخطأ الجسيم.\n\n**CH14-F05— غياب التجزئة الذرية**\n\nالادعاءات التي تتطلب أدلة مختلفة تُحفظ في سجل واحد.\n\n**CH14-F06— تغيير حد الذرات بناءً على النتيجة**\n\nيتم تخصيص الإجابات الإيجابية لذرات دقيقة جدًا، والسلبية لذرة رئيسية واحدة خاطئة.\n\n**CH14-F07— حذف النسبة**\n\nتعامل عبارة 'تقول الشركة' كحقيقة مباشرة.\n\n**CH14-F08— حذف الأسلوب**\n\nتُقيّم عبارة 'ربما' كادعاء مؤكد.\n\n**CH14-F09— معاقبة عدم اليقين**\n\nإذا لم يتم حل حزمة الحقيقة، يُعتبر الرد الحذر فشلاً.\n\n**CH14-F10— مكافأة اليقين الزائف**\n\nتحصل الإجابة السلسة والواثقة على درجة عالية حتى بدون دليل.\n\n**CH14-F11— تجاهل الافتراض المسبق**\n\nيتبنى الذكاء الاصطناعي افتراض القيادة أو الثقة في المُدخل ولكن لا يتم تسجيل أي ادعاء منفصل.\n\n**CH14-F12— اعتبار كل استنتاج كادعاء**\n\nيُنسب تخمين الحكم إلى الذكاء الاصطناعي.\n\n**CH14-F13— تجاهل الادعاءات الضمنية**\n\nالأخطاء المادية التي يتم نقلها بالجواب لا تُسجَّل.\n\n**CH14-F14— حل الإحالة بشكل تعسفي**\n\nالضمير الغامض \"الشركة\" مرتبط بالكيان الذي يرغب الحكم فيه.\n\n**CH14-F15— توحيد كيانات متعددة**\n\nتصبح الشركة الأم والشركة الفرعية موضوع ادعاء واحدة.\n\n**CH14-F16— ارتباك الأدلة السلبية**\n\nالعبارة \"لا يمكن التحقق منها\" يتم ترميزها كـ \"غير موجودة\".\n\n**CH14-F17— حذف الكمّي**\n\nيُعتبر كل من \"بعض\" و\"جميع\" حكمًا واحدًا.\n\n**CH14-F18— تمرير الادعاء المطلق مع دليل محدود**\n\nمثال واحد يدعم الادعاء بـ \"دائمًا\".\n\n**CH14-F19— تطبيق الحقيقة التاريخية على الحاضر**\n\nتُعتبر الحقيقة القديمة صحيحة في السياق الحالي.\n\n**CH14-F20— ربط الزمن النسبي بتاريخ المحكم**\n\nيُفسر مصطلح \"اليوم\" بناءً على يوم المراجعة بدلاً من وقت الاستجابة.\n\n**CH14-F21— اعتبار اللغة كجغرافيا**\n\nتُرمز الإجابة الألمانية مثل عملية ألمانيا.\n\n**CH14-F22— عد القيمة التقريبية كرقم دقيق**\n\nيتم تقييم التعبير \"مئات\" على أنه 500 بالضبط.\n\n**CH14-F23— السماح بنسبة بدون كسور**\n\nيتم التعامل مع ادعاء 98 في المئة على أنها مُحققة بدون طريقة مكشوفة.\n\n**CH14-F24— اختلاق عالم مقارن**\n\nيضيف الحكم مجموعة المنافسين الخاصة بهم إلى التعبير \"أفضل\".\n\n**CH14-F25— اعتبار النصيحة العامة صحيحة**\n\nيُسمح بالحكم \"أفضل خيار\" بدون ملف مستخدم.\n\n**CH14-F26— عد وجود الاقتباس كدعم**\n\nعلامة URL تثبت جميع الادعاءات.\n\n**CH14-F27— أرفق الاقتباس في نهاية الفقرة لكل جملة**\n\nعلى الرغم من أن المصدر يدعم ادعاء واحد فقط، إلا أن الفقرة بأكملها مشمولة.\n\n**CH14-F28— اعتبر البيان الذاتي كاقتباس مستقل**\n\nتم ترميز مدونة الشركة كتحقق خارجي.\n\n**CH14-F29— تجاهل الاقتباس الوهمي**\n\nيُعتبر الاقتباس غير الصحيح أنه لا يؤثر على صحة الإجابة.\n\n**CH14-F30— اعتبر الرفض كحالة ادعاء**\n\nيتم تحويل سلوك السياسة إلى بنية ذرية غير صحيحة.\n\n**CH14-F31— اعتبر التوضيح فشلًا تلقائيًا**\n\nيتم معاقبة عدم اليقين في الكيان الواقعي.\n\n**CH14-F32— احتساب كل حقيقة مفقودة كإغفال**\n\nيتم مقارنة الإجابة مع معلومات باقة الحقيقة اللامتناهية.\n\n**CH14-F33— عدم احتساب الحد المادي كإغفال**\n\nالاستثناء الذي يجعل الإجابة مضللة يظل غير مرئي.\n\n**CH14-F34— تقديم إجابة صحيحة ولكن غير ذات صلة**\n\nتقوم الذكاء الاصطناعي بسرد المعلومات الصحيحة دون الإجابة على السؤال الرئيسي.\n\n**CH14-F35— احتساب عدد الذرات كوزن**\n\nعشر ادعاءات صحيحة تافهة تطغى على ادعاءات أساسي غير صحيح واحد.\n\n**CH14-F36— إعطاء الأولوية للادعاء حسب النتيجة**\n\nتُعلن الادعاءات قليلة الدرجات عرضية.\n\n**CH14-F37— فرض عقوبات متعددة على خطأ مشتق**\n\nيتم معاقبة نفس المقام الخاطئ بشكل متكرر في العديد من الادعاءات التابعة.\n\n**CH14-F38— تعليم مستخرج الادعاءات استجابة حقيبة الحقيقة**\n\nيتم استخراج الحقائق أو الأكاذيب المتوقعة فقط.\n\n**CH14-F39— تجاهل ادعاء ليست في حقيبة الحقيقة**\n\nلا يتم تسجيل الادعاء الجديدة أبدًا.\n\n**CH14-F40— النظر إلى فجوة مرجعية على أنها خاطئة**\n\nغياب المرجعية يتحول إلى فشل الذكاء الاصطناعي.\n\n**CH14-F41— الحكم ذو البعد الواحد**\n\nالكيان والنطاق والوقت والنسبة تختفي داخل تصنيف صحيح–خاطئ واحد.\n\n**CH14-F42— تجنب التفكيك باستخدام تصنيف جزئي**\n\nيتم ترك الادعاءات القابلة للفصل في صندوق جزئي واحد.\n\n**CH14-F43— عد الكيان غير الصحيح كمعلومات صحيحة**\n\nيتم تجاهل الموضوع غير الصحيح لأن المعلومة صحيحة.\n\n**CH14-F44— إنقاذ الخطأ المعرفي بالدقة العددية**\n\nقيمة النسبة مئوية صحيحة، حتى لو كانت ادعاء التحقق المستقل خاطئة، الإجابة تمر.\n\n**CH14-F45— احتساب الحذر كضعف**\n\nيُعاقب على عدم اليقين الصحيح عندما تكون الأدلة محدودة.\n\n**CH14-F46— تجاهل المراوغة المفرطة**\n\nيتم تقديم واقع قوي بدرجة عالية غير مقبولة من عدم اليقين.\n\n**CH14-F47— اتخاذ قرار دقيق من دون حكم لغوي**\n\nيتم إنهاء الصيغ والمعاني الضمنية بالترجمة الآلية.\n\n**CH14-F48— ترك ادعاء تتطلب خبرة إلى حكم عام**\n\nيتم اتخاذ قرار الجهات المرخصة أو الصحية دون استشارة خبير.\n\n**CH14-F49— اعتبار موظف في الشركة المدققة كمحكم مستقل**\n\nتضارب المصالح مخفي.\n\n**CH14-F50— أتعاب المحكم بناءً على النتائج**\n\nيتم مكافأة ارتفاع معدل الدوران الوظيفي أو رضا العملاء.\n\n**CH14-F51— عرض النتيجة الكلية للمحكم**\n\nتتغير القرارات الفردية لتتوافق مع النتيجة الإجمالية.\n\n**CH14-F52— التأثير على المحكم الثاني من خلال عرض قرار المحكم الأول**\n\nيتم تعطيل التحكيم المستقل المزدوج.\n\n**CH14-F53— حذف القرارات الأولية في التوافق**\n\nيصبح معدل الخلاف الحقيقي غير مرئي.\n\n**CH14-F54— إلغاء مصادقة الخبير بواسطة تصويت الأغلبية**\n\nتنتصر الخبرة في المجال على الصفة العددية.\n\n**CH14-F55— نشر الموافقة العامة فقط**\n\nيتم إخفاء انخفاض الاتفاق في موضوع أو مجال مرجعي.\n\n**CH14-F56— اعتبار الاتفاق العالي صحة مطلقة**\n\nيتم تجاهل إمكانية أن جميع المحكمين قد تعلموا نفس الخطأ.\n\n**CH14-F57— إضافة استجابات المعايرة إلى النتيجة الرئيسية**\n\nيعتبر تدريب المحكمين ملاحظة فعلية.\n\n**CH14-F58— تجاهل انحراف المُحكّم**\n\nيتغير بهدوء بين الموجات.\n\n**CH14-F59— اعتبار اقتراح الذكاء الاصطناعي كقرار نهائي**\n\nيقوم المحكّم البشري بالموافقة فقط على التسمية التلقائية.\n\n**CH14-F60— جعل نفس الذكاء الاصطناعي محكمه الخاص**\n\nيعلن النظام المنتج صحته بشكل مستقل.\n\n**CH14-F61— قرار سلبي غير مبرر**\n\nيقول المحكّم \"خطأ\" لكنه لا يظهر أي دليل أو قاعدة.\n\n**CH14-F62— تصحيح المحكّم الصامت**\n\nيتم تغيير التسمية دون سجل للقرارات.\n\n**CH14-F63— تحويل الالتماس إلى عملية رضا العملاء**\n\nبدلاً من الأدلة، يغير الضغط التجاري القرار.\n\n**CH14-F64— مراجعة التماس القاضي الأول نفسه**\n\nلا يتم إجراء إعادة تقييم مستقلة.\n\n**CH14-F65— الاحتفاظ بالاعتراض المفتوح كقرار نهائي**\n\nالحالة المعلقة لا تظهر ضمن النتيجة العامة.\n\n**CH14-F66— إخفاء مستوى جودة القاضي**\n\nيتم تقديم مراجعة واحدة غير معايرة على أنها تدقيق مستقل كامل.\n\n## 113. إجراء التدقيق\n\n### الخطوة 1— التحقق من صحة الالتقاط\n\nفقط الملاحظات التي تم العثور على صحتها في الفصل 12 تخضع للفصل الدلالي.\n\n### الخطوة 2— ربط إصدارات المُدخل وحزمة الحقيقة\n\nيتم تقييم الاستجابة وفق الهدف الصحيح ووقت المرجع.\n\n### الخطوة 3— تثبيت الاستجابة الكاملة\n\nلا يمكن تغيير نص الاستجابة أثناء الفصل.\n\n### الخطوة 4— فصل سلوكيات الاستجابة\n\nيتم فصل الرفض والتوضيح والخطأ والاستجابات الفارغة عن الادعاءات الواقعية.\n\n### الخطوة 5— إجراء التجزئة الدلالية الأولية\n\nيتم تحديد الجمل ومناطق التعبير المادي.\n\n### الخطوة 6— تطبيق اختبارات الذرية\n\nالأحكام التي تتطلب صحة منفصلة، أو دليل، أو وجود، أو نطاق يتم فصلها.\n\n### الخطوة 7— التحقق من الإفراط في التجزئة\n\nيتم دمج الادعاءات الدقيقة عديمة المعنى.\n\n### الخطوة 8— تسجيل الادعاءات الصريحة والضمنية\n\nيتم تمييز مصادر الفرضية والاستلزام.\n\n### الخطوة 9— حل الكيان والمرجع\n\nإذا كان هناك غموض، لا يتم اختراع موضوع محدد.\n\n### الخطوة 10— إضافة المؤهلات\n\nيتم الحفاظ على النسبة، والأسلوب، والمقدّر، والزمن، والنطاق.\n\n### الخطوة 11— تعيين مركزية الادعاء\n\nيتم منح الحالة الأساسية أو الداعمة أو المؤهلة أو العرضية أو غير الجوهرية.\n\n### الخطوة 12— بناء رسم بياني لتبعيات الادعاء\n\nيتم ربط الادعاءات الجذرية والمشتقة ببعضها البعض.\n\n### الخطوة 13— التحقق من العناصر المطلوبة للاستجابة\n\nيتم فحص ما إذا كانت العناصر الضرورية لعائلة الالتماسات موجودة.\n\n### الخطوة 14— إنشاء سجلات الإغفال\n\nيتم تسجيل النواقص المادية والمتعلقة بالواجب فقط.\n\n### الخطوة 15— تجميد دفتر الادعاءات\n\nيتم تثبيت نسخة استخراج الادعاء قبل مراجعة الأقران.\n\n### الخطوة 16— مطابقة الذرات مع حزمة الحقيقة\n\nيتم تحديد الادعاء الحالية، فجوة مرجعية، أو حالة خارج النطاق.\n\n### الخطوة 17— إعداد خريطة الاستشهاد\n\nإلى أي مدى يدعم كل استشهاد أي ذرة؟\n\n### الخطوة 18— القاضي الأول يعطي القرار البعدي\n\nيتم تقييم الكيان، الحقيقة، النطاق، الوقت، النسبة، الوضع، المرجعية والأهمية.\n\n### الخطوة 19— القاضي الثاني يعطي القرار المستقل\n\nيتم إخفاء نتيجة القاضي الأول.\n\n### الخطوة 20— تطبيق متطلبات القاضي الخبير\n\nيتم إرسال الادعاءات عالية الخطورة أو التقنية إلى خبير مناسب.\n\n### الخطوة 21— حساب اتفاق المحكم\n\nيتم استخراج الاتفاقات القائمة على البعد وأنواع الخلافات.\n\n### الخطوة 22— تطبيق حل النزاع\n\nيتم إجراء التسوية بواسطة محكم أول أو عملية خبير إضافية.\n\n### الخطوة 23— تثبيت القرار الذري النهائي\n\nيتم تسجيل متجه القرار والملصق المدمج والمنطق.\n\n### الخطوة 24— تثبيت سلوكيات الإغفال والاستجابة\n\nيتم أيضًا إكمال النتائج غير المرتبطة بالادعاءات.\n\n### الخطوة 25— تعيين حالة جودة التحكيم\n\nيتم إعطاء مستوى مناسب بين AQ-0 و AQ-5.\n\n### الخطوة 26— فتح نافذة الاستئناف\n\nيمكن للأطراف المعنية الاستئناف على مستوى الادعاء والأدلة.\n\n### الخطوة 27— معالجة الأدلة الجديدة أو فجوة مرجعية\n\nإذا تغير حزمة الحقيقة، يجب إصدار نسخة تحكيم جديدة يُنشأ.\n\n### الخطوة 28— توليد بيان الادعاء العامة\n\nيتم نشر توزيع الادعاء والقرار بدون البيانات الشخصية.\n\n## 114. الأدلة المطلوبة\n\nمعرّف المراقبة؛ سجل صلاحية الالتقاط؛ إدخال سجل نظام الذكاء الاصطناعي؛ حالة اللوحة؛ معرّف الادعاءات والإصدار؛ الاستجابة الكاملة للذكاء الاصطناعي؛ لغة الاستجابة وموقعها الجغرافي؛ معرّف مجموعة الحقيقة وإصدارها؛ إصدار استخراج الادعاءات؛ مقاطع النص الأصلية؛ الادعاءات الذرية الموحدة؛ الحالة الصريحة والضمنية والمفترضة؛ سجلات الكيان والمرجع؛ النسبة؛ الصياغة؛ الكمي؛ النفي؛ الزمن والجغرافيا؛ نطاق المنتج والخدمة؛ العدد والوحدة؛ مركزية الادعاءات؛ مخطط اعتماد الادعاءات؛ عناصر الاستجابة المطلوبة؛ سجلات الحذف؛ قائمة الاستشهادات؛ خريطة الاستشهاد–الادعاءات؛ مطابقات مجموعة الحقيقة؛ سجلات فجوة مرجعية؛ قرار المحكم الأول؛ قرار المحكم الثاني؛ قرار خبير الموضوع؛ قرار الحكم اللغوي؛ قرار الحكم بالاستشهاد؛ النزاعات؛ سجل التوفيق؛ قرار الحكم الرئيسي؛ متجهات القرار؛ والملصقات الذرية المجمعة.\n\nتبريرات القرار سجلات هوية أو دور المحكّم مؤهلات المحكّم سجلات تضارب المصالح حالة الإخفاء اتفاق بين المحكّمين الاتفاق الخام وما بعد التوافق مجموعة المعايرة الحالات الذهبية تحليل انحراف المحكّم سجلات أداة المساعد الذكائي الاستئنافات إعادة التحكيم الرأي المخالف نسخ القرار حالة جودة التحكيم ادعاء عام مسؤول شخص أو مؤسسة\n\n## 115. قائمة تدقيق التدقيق\n\nهل تم منح صلاحية الالتقاط قبل التقييم الدلالي؟ هل تعتمد الاستجابة على الادعاءات الصحيحة وإصدار حزمة الحقيقة؟ هل تم الاحتفاظ بالنص الكامل للاستجابة؟ هل تم فصل الرفض والتوضيح عن الادعاءات؟ هل تم احتساب الجمل تلقائيًا كادعاءات واحدة؟ هل تم فصل الأحكام التي تتطلب أدلة منفصلة؟ هل الذرات صغيرة جدًا؟ هل تم تخفيف الأخطاء الكبيرة بالحقائق الصغيرة؟ هل تم تسجيل الادعاءات الصريحة؟ هل تم استخراج الادعاءات الضمنية فقط بالمعنى الإلزامي؟ هل تم فصل قبول الادعاءات بواسطة الذكاء الاصطناعي عن الافتراض الأولي للمُدخل؟ هل تم الاحتفاظ بالنسب؟ هل تم الاحتفاظ بالصيغة وعدم اليقين؟ هل تم تفسير النفي بشكل صحيح؟ هل تم الحفاظ على تعابير مثل 'الكل'، 'بعض'، 'معظم'؟ هل تم حل الكيانات والضمائر بشكل صحيح؟ هل تم اختيار كيان غير محدد بشكل عشوائي؟\n\nهل تم خلط الشركة الأم والعلامة التجارية؟ هل الإطار الزمني صحيح؟ هل 'اليوم' مرتبط بتاريخ الرد؟ هل تم فصل الجغرافيا واللغة؟ هل تم الحفاظ على نطاق المنتج والخدمة؟ هل الأرقام والوحدات والمقام والفترة واضحة؟ هل تم فصل القيم التقريبية والدقيقة؟ هل تم تعريف نطاق المقارنة؟ هل التوصية تعتمد على ملف تعريف المستخدم؟ هل تم مطابقة كل اقتباس بشكل منفصل مع كل عنصر؟ هل يدعم الاقتباس نسبة الانتماء فقط؟ هل الاقتباس متاح وأصلي بالفعل؟ هل عناصر الاستجابة الإلزامية للمُدخل محددة مسبقًا؟ هل تم احتساب كل معلومة مفقودة كإغفال؟ هل تم تسجيل نقص الحدود المادية؟ هل كانت الاستجابة صحيحة لكنها غير ذات صلة؟ هل استقلالية الادعاءات عن النتيجة؟ هل الادعاءات المشتقة تعتمد على الادعاءات الأصلية؟\n\nهل ينتج نفس الخطأ الجذري عن عقوبات متعددة؟ هل هو منفصل عن قرار دقة استخراج الادعاءات؟ هل تم تثبيت سجل الادعاءات قبل التحكيم؟ هل كل ذرة مرتبطة بحزمة الحقيقة أو فجوة مرجعية؟ هل الكيان والحقيقة والنطاق والوقت والنسبة منفصلة؟ هل تم فصل غير المدعوم والمتناقض؟ هل تم اعتبار الكيان غير الصحيح كمعلومة صحيحة؟ هل تم التعامل مع الصحيح التاريخي على أنه حالي؟ هل التخطي في النطاق مخفي ضمن الدعم الجزئي؟ هل خطأ الحالة المعرفية مرئي؟ هل تم معاقبة عدم اليقين المناسب؟ هل تم تسجيل عدم اليقين المفرط؟ هل لدى الحكم الكفاءة الكافية في اللغة ذات الصلة؟ هل تتطلب الادعاء خبيرًا في المجال؟ هل هناك تضارب مصالح بالنسبة للحكم؟ هل شاهد الحكم الثاني القرار الأول؟ هل يتم مراجعة المرشحين الرئيسيين/الحاسمين مرتين؟\n\nهل يتم الاحتفاظ بسجلات النزاعات؟ هل تم اتخاذ قرار تجاوز الخبير بأغلبية الأصوات؟ هل تم قياس الاتفاق بواسطة البعد؟ هل تم نشر الاتفاق فقط بعد التسوية؟ هل استخدم القضاة مجموعة المعايرة؟ هل تداخلت سجلات المعايرة مع النتيجة الرئيسية؟ هل تم فحص انحراف القضاة؟ هل تمت مراجعة القرارات التي ساعدها الذكاء الاصطناعي بواسطة الإنسان؟ هل أصبح الذكاء الاصطناعي الذي أنتج الإجابة قاضيه النهائي الخاص؟ هل تحتوي القرارات السلبية على الأدلة والتبريرات؟ هل تم إصدار تغييرات القرارات بإصدار نسخ؟ هل تم مراجعة الاستئناف بواسطة قاضي مستقل؟ هل نتيجة الاستئناف العام مرئية للجمهور؟ هل مستوى جودة القاضي على الأقل AQ-3؟ هل المعروف من هو المالك المسؤول لسجل الادعاءات؟\n\n## 116. الاستئنافات والردود\n\n### الاعتراض 1 — «أليس من الأسهل تقييم الاستجابة جملةً جملة؟»\n\nإنه سهل. ومع ذلك، يمكن لجملة واحدة أن تحتوي على العديد من الادعاءات المستقلة. بعض هذه الادعاءات قد تكون صحيحة، وبعضها قد تكون خاطئة. حدود الجملة ليست هي حدود التحكيم.\n\n### اعتراض 2— “أليس فصل كل ادعاء بهذا الشكل يجعل النظام معقدًا بشكل غير ضروري؟”\n\nالادعاءات المالية تحتاج إلى أن تُفصل. ليس من الضروري فصل الشظايا اللغوية عديمة المعنى. تمنع اختبارات الذرية التجزئة المفرطة.\n\n### الاعتراض 3— 'إذا كانت الفكرة الرئيسية في الجملة صحيحة، ألا يمكننا تجاهل الأخطاء الصغيرة؟'\n\nيعتمد ذلك على جوهرية الخطأ. دولة خاطئة، رخصة، سعر، أو ضمان: ليست تفصيلا بسيطا. الفصل 15 سيحدد بوابات تأثيره.\n\n### اعتراض 4— \"أليس من الطبيعي أن تزداد الدرجة مع وجود عدد كبير من الذرات الصحيحة؟\"\n\nفقط إذا كانت الذرات ذات نفس الأهمية والاستقلالية. الحقائق الصغيرة غير المهمة لا يمكن أن تخفف حكما خاطئا شديدا. يجب الحفاظ على العلاقة بين المركزية وخطأ الجذر.\n\n### الاعتراض 5— \"أليست الادعاءات الضمنية ذاتية؟\"\n\nقد يكون بعضهم كذلك. لذلك، يتم استخراج الادعاءات التي هي ضرورية لغويًا فقط أو التي تحمل بشكل قوي. يتم الاحتفاظ بالخلافات في السجل.\n\n### اعتراض 6— \"إذا كانت الذكاء الاصطناعي قد أبلغ بما قالته الشركة بشكل صحيح، فلماذا يمكن اعتباره خطأ؟\"\n\nإذا تم الحفاظ على النسبة، فقد يكون الإبلاغ عن الإعلان الذاتي صحيحًا. إذا حوّل الذكاء الاصطناعي الإعلان الذاتي إلى حقيقة مستقلة، يحدث خطأ معرفي.\n\n### اعتراض 7— \"إذا لم نتمكن من العثور على رخصة الشركة، لماذا لا يمكن أن يمر قول الذكاء الاصطناعي 'غير مرخص'؟\"\n\nإذا لم يثبت أن السجل هو عالم مغلق وسجل تكميلي، فإن عدم وجود رخصة ليس مؤكدًا. يمكن أن يكون الجواب الصحيح: 'لم يتم التحقق.'\n\n### الاعتراض 8— “إذا تحدث الذكاء الاصطناعي بحذر شديد، ألن يقل فائدته للمستخدم؟”\n\nقد تقل الفائدة. لهذا السبب، يتم أيضًا تسجيل عدم اليقين غير الضروري. يجعل NOMOS الحذر غير الفعال بنفس درجة الوضوح كما التأكيد الخاطئ.\n\n### الاعتراض 9— “أليس من الكافي أن يشير الاستشهاد إلى المصدر الصحيح؟”\n\nقد يكون المصدر صحيحًا. لكن هناك شيء آخر:\n\n- الكيان،\n\n- البلد،\n\n- تاريخ،\n\n- ادعاء\n\nقد يكون حوله. يجب أيضًا فحص مطابقة الاستشهاد مع الادعاء.\n\n### الاعتراض 10— “هل يجب تضمين جميع معلومات حزمة الحقيقة في الرد؟”\n\nلا. يُتوقع فقط أداء الواجب الإلزامي للمُوجه وحدود المواد اللازمة للفهم الصحيح. Truth Pack ليس قالبًا للرد.\n\n### اعتراض 11— “إذا لم يكن هناك ادعاء زائف، لماذا يجب أن يفشل الرد؟”\n\nقد لا يكون السؤال الرئيسي قد تم الإجابة عليه أو قد تُركت حدود المواد غير مكتملة. الدقة والكمال هما بعدان منفصلان.\n\n### اعتراض 12— “هل يكفي مُقيمان؟”\n\nقد لا يكون الهيكل نفسه مطلوبًا لكل ادعاء. في المناطق عالية المخاطر، قد يكون مطلوبًا وجود مُقيم لغوي، وخبير ميداني، ومُقيم أول.\n\n### اعتراض 13— “إذا اتفق المُقيمون، لماذا هناك حاجة لمراجعة خارجية؟”\n\nقد يكون الحكام قد تعلموا نفس التفسير الخاطئ. الاتساق يظهر التوافق. لا يضمن الدقة المطلقة.\n\n### اعتراض 14— \"ألن يكون التحكيم بواسطة الذكاء الاصطناعي أسرع وأكثر اتساقًا؟\"\n\nيمكن للذكاء الاصطناعي زيادة سرعة استخراج الادعاءات ومطابقتها. يمكنه أيضًا توسيع تحيزه وأخطائه الخاصة. يجب أن تبقى المسؤولية النهائية على عاتق البشر.\n\n### اعتراض 15— 'أليس الحكام البشر أيضًا متحيزين؟'\n\nنعم. لهذا السبب:\n\n- كتاب مفتوح المصدر،\n\n- التحكيم المزدوج\n\n- قياس التوافق،\n\n- الخبرة\n\n- الاستئناف،\n\n- سجل الإصدارات\n\nإنه ضروري. الهدف ليس إنكار الذاتية؛ بل جعله مرئيًا وقابلًا للتحكم.\n\n### اعتراض 16— \"ألن يكون التحكيم مكلفًا جدًا؟\"\n\nإنه ممكن. يمكن استخدام هيكل قائم على المخاطر:\n\n- مراقبة جودة عينات في الذرات منخفضة المخاطر،\n\n- مراجعة مزدوجة إلزامية في الذرات عالية المخاطر،\n\n- المعالجة المسبقة بمساعدة الذكاء الاصطناعي،\n\n- القرار النهائي البشري\n\nيمكن تطبيقها. التكلفة لا تمنح الحق في جعل رأي محكّم واحد غير موثق معيارًا عالميًا.\n\n## القاعدة الشائعة للفصل 121\n\nقد يبدو الرد الذي تولده الذكاء الاصطناعي صحيحًا لأن جملته الأولى صحيحة. وقد يبدو غير صحيح لأنه يحتوي على خطأ كبير واحد. وقد يكون غير مكتمل لأن المستخدم لم يحدد العتبة التي ستغير قراره. وقد يكون حذرًا لأن الواقع نفسه لم يتم حله بالكامل. وقد يكون مراوغًا لأنه، على الرغم من وجود أدلة قوية، لم يتخذ أي قرار. وقد يبدو مستندًا إلى مصادر، لكن الاستشهاد قد يدعم ادعاءً مختلفًا. يمكن لكل هذه الأمور أن تتعايش داخل نفس الرد. لذلك، فإن NOMOS لا يطرح على القاضي سؤالًا واحدًا: \"هل هذا الرد صحيح؟\" بل يطرح ما يلي:\n\nما الادعاءات التي ساقها؟ / لمن قال إنهم ينتمون؟ / ما مدى حسم الكلام الذي قاله؟ / أي وقت كان يقصده؟ / أي بلد ومنتج غطاه؟ / هل حافظ على وضع المصدر؟ / ماذا دعم الاقتباس؟ / هل أجاب على المهمة الرئيسية للمُدخل؟ / أي حد مادي أغفله؟ / أين كان حزمة الحقيقة غير كافية؟ لا يتم التفكيك لمعاقبة الإجابة. يتم ذلك أيضًا للحفاظ على الأجزاء الصحيحة من الإجابة. إجابة:\n\n- الهوية الأساسية صحيحة،\n\n- نطاق النشاط جزئيًا صحيح،\n\n- ادعاء القيادة غير صحيح،\n\n- تغطية السعر قديمة،\n\n- حالة الاقتباس مكسورة\n\nيمكن أن يحمل. الصفر الواحد يدمر كل الأجزاء الصحيحة. المرور الواحد يخفي كل الأخطاء. الحكم الذري يرفض كلاهما. ومع ذلك، يمكن للحكم الذري أيضًا أن يفتح طريقًا جديدًا للتلاعب. خطأ كبير:\n\n- هناك شركة،\n\n- هناك دولة،\n\n- كلمة خدمة صحيحة\n\nلا يمكن تقسيمها إلى حقائق صغيرة مثل هذه وفقدانها. الذرات لا تُعتبر بمفردها. معانيها، مركزيتها، وعلاقاتها الجذرية تحميها. يمكن أن يكون الحكم بشريًا. هذا لا يجعلهم معصومين. يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة. هذا لا يجعله السلطة النهائية. الحكم الموثوق:\n\n- خطة الادعاء الواضحة،\n\n- لغة صحيحة،\n\n- خبرة في المجال،\n\n- قرار أولي مستقل,\n\n- سجل النزاع,\n\n- الاستئناف،\n\n- تاريخ النسخة\n\nيحدث مع. لذلك، فإن قانون القياس الرابع عشر لـ NOMOS هو كما يلي:\n\n> صحة الإجابة لا تكمن في الانطباع العام لجملها؛ بل تكمن في حالات الصحة المنفصلة للادعاءات الذرية التي تحتويها.\n\nالقانون الخامس عشر هو كما يلي:\n\n> ينبغي أن تكون الذرة صغيرة؛ يجب ألا تكون بلا معنى.\n\nقانونه السادس عشر هو كما يلي:\n\n> عندما يتم إزالة النسبة والنطاق والزمن وعدم اليقين، فإن الادعاء لم تعد نفس الادعاء.\n\nقانونه السابع عشر هو:\n\n> إذا تم ربط معلومات صحيحة بكيان خاطئ، فإنها تمثل تمثيلاً خاطئًا.\n\nينص قانون القياس الثامن عشر على:\n\n> علامة المصدر ليست دليلاً؛ علاقة الدعم بين الاقتباس والادعاء هي الدليل.\n\nينص قانون القياس التاسع عشر على:\n\n> عدم التحدث بالكذب ليس هو نفسه الإجابة على السؤال.\n\nتنص قانون قياسه العشرون على:\n\n> التناغم بين المحكمين يزيد الثقة؛ لكنه لا يقضي على الخطأ البشري.\n\nينص القانون الحادي والعشرون للقياس على:\n\n> القرار غير المحسوم ليس ضعفًا؛ إنه احترام لحدود الأدلة.\n\nينص القانون الثاني والعشرون للقياسات على:\n\n> إذا لم تكن القرارات الذرية شفافة، فإن النتيجة النهائية ليست سوى رأي محسوب.\n\n## قسم NOMOS، أمر 14\n\n> لا تخبرني أن إجابتك صحيحة بشكل عام. / أظهر تحت أي دليل كل من ادعاءاتي صحيح.\n\n> لا تجعل جملتي حكماً واحداً. / لكن لا تقسمني إلى أجزاء كلمات بلا معنى أيضاً.\n\n> إذا كان جزء مني صحيحًا وجزء آخر خاطئ، افصل بين الاثنين.\n\n> لا تفقد خطئي الكبير بين الحقائق الصغيرة مثل \"هناك شركة\".\n\n> عندما أقول 'تقول الشركة'، لا تحوّل هذا إلى 'لقد تم إثباته'.\n\n> لا تتصرف كما لو أنني أتكلم بشكل حاسم عندما أقول 'ربما'. / عندما أقول 'ربما' بينما هناك أدلة قوية، لاحظ ذلك أيضًا.\n\n> احتفظ بالفرق بين \"لا يمكن التحقق منه\" و\"غير موجود\".\n\n> لا تحذف الكلمات جميع، بعض، معظم، وعلى الأقل واحد.\n\n> لا تجعل الشركة الأم والعلامة التجارية، أو المنتج والمصنع، أو الامتياز والمؤسسة الرئيسية كيانًا واحدًا.\n\n> لا تنقل حقيقة الأمس على أنها حقيقة اليوم.\n\n> لا تعتبر تقديم الخدمات بلغة ما عملية قانونية في ذلك البلد.\n\n> لا تحول الرقم التقريبي إلى عدد صحيح، أو الحالة المختارة إلى المعدل العام.\n\n> لا تصدق فورًا عندما ترى اقتباسًا. / تحقق من أي ادعاء يدعمه المصدر بالفعل.\n\n> لا تجعلني أحفظ كل حزمة الحقائق. / ولكن أيضًا لا تترك العتبة التي ستجعل المستخدم يغير رأيه.\n\n> لا تدعني أفلت من السؤال الرئيسي بمعلومات صحيحة لكنها غير ذات صلة.\n\n> أولاً، اكتشف ما قلته. / ثم تحقق مما إذا كان صحيحًا.\n\n> لا تحاول جعل المحكم يحب أو يكره علامتي التجارية.\n\n> لا تعرض قرار المحكم الأول على المحكم الثاني.\n\n> لا تدع الغالبية من المحكمين العامين تلغي الخبرة المطلوبة لسؤال متخصص.\n\n> لا تخفِ الخلاف. / إذا لم يمكن حله، فاتركه دون حل.\n\n> لا تعلن الاتفاق العالي كأنه عصمة. / استمر في اختبار ما إذا كان المحكمون قد تعلموا بشكل خاطئ معًا.\n\n> يمكنك الحصول على المساعدة مني. / لكن لا تجعلني القاضي الوحيد لإجابتي الخاصة.\n\n> لا تحذف القرار القديم عند تلقي اعتراض. / أنشئ نسخة جديدة مع دليل جديد.\n\nأولاً، تثبيت الرد. / ثم استخرج ادعاءاته الذرية. / ثم حدد الكيان والنطاق والزمن والسند. / ثم اربط كل ادعاءات بحزمة الحقيقة. / ثم قدمه لقاضيين مستقلين. / ثم حل الخلافات. / فقط بعد ذلك قرر أي الادعاءات تمر وأيها تفشل.\n\n## جملة ختام الفصل\n\nالتحكيم العادل في GEO-1000 لا يقيم الرد بناءً على الانطباع العام. إنه يجعل كل ادعاء جوهري مرئياً ويقيمه بشكل منفصل وفقاً للكيان الصحيح والأدلة والنطاق والزمن والحالة المعرفية.\n\n## النواة المعيارية\n\n> قبل تعيين أي درجة استجابة، أو فشل، أو شدة، أو تقييم، يجب تفكيك كل استجابة مادية للذكاء الاصطناعي إلى ادعاءات دلالية ذرية. يجب أن تحتفظ كل ادعاءات ذرية بـ: - نطاق المصدر الدقيق الخاص بها، - المقترح الموحد، - الكيان الموضوعي، - الفعل والقيمة، - المحددات والكمّيات، - النطاق الجغرافي، المنتج، المستخدم، والقضائي، - الإطار الزمني، - المصدر، - الوضعية وعدم اليقين، - الأصل الصريح أو الضمني أو المفترض أو المستخلص، - مركزية الاستجابة، - علاقات الاقتباس، - علاقات التبعية، - وتخطيط حزمة الحقيقة. يجب ألا تُعامل حدود الجملة والفقرات كحدود تلقائية للادعاءات. يجب أن تفصل التحليل الذري للمقترحات التي يمكن أن تحمل حقائق أو أدلة أو كيانات أو نطاقات أو أزمنة أو حالات انتساب مختلفة، مع منع التجزئة الدقيقة التي لا معنى لها والتي تخفف من خطأ المادة. يجب أن تظل مراحل استخراج الادعاءات، وتخطيط حقائب الحقيقة، والتحكيم الدلالي مراحل منفصلة، وأن تظل الأدوار منفصلة حيثما كان ذلك عمليًا. يجب أن يتم التحكيم لكل ادعاءات ذرية عبر أبعاد متميزة، بما في ذلك: - الكيان، - الدعم الواقعي، - النطاق، - الزمن، - حالة الانتساب والمعرفة، - الوضعية وعدم اليقين، - دعم الاستشهاد، - الصلة، - وحالة غير محلولة أو فجوة مرجعية. يجب أن يظل التزام الادعاءات الرسمية متميزًا عن الدعم الواقعي المثبت. يجب أن تظل الحالات غير المدعومة، المتناقضة، الخاصة بالكيان الخطأ، القديمة، التي تتجاوز نطاقها، التي بها خطأ في الحالة المعرفية، عدم تطابق الاستشهاد، فجوة المرجع، والحالات غير المحلّة ظاهرة بشكل منفصل. يجب تحكيم عناصر الاستجابة المطلوبة والحالات المحذوفة من المواد بشكل منفصل عن الادعاءات الكاذبة الصريحة. لا يجب أن تُلبي المعلومات الصحيحة ولكن غير ذات الصلة الطلب لمجرد أنها مدعومة بالحقائق. يجب أن تتلقى الادعاءات المادية مراجعة مزدوجة مستقلة، مع خبرة لغوية أو تخصصية إضافية عند الحاجة. يجب تسجيل هوية المراجع، المؤهلات، التعارضات، القرارات الأولية المستقلة، الاختلافات، الحلول، مقاييس الموثوقية، الاستئنافات، وإصدارات القرارات. يجب قياس اتفاق المراجع بالمقياس ويجب عدم اعتباره دليلاً على أن القرار المشترك صحيح بالضرورة. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي المساعدة في التجزئة، واستخراج الادعاءات، ورسم خريطة الأدلة، ودعم الترجمة، واكتشاف التناقضات، ولكن يجب ألا تكون الحكم النهائي الوحيد على مزاعمها أو مزاعم نظام آخر. يجب أن تظل قرارات التحكيم الذرية مستقلة عن المصالح التجارية، أو الدرجات المرغوبة، أو سمعة المزود، أو نتائج الشارات، أو موافقة العميل. يجب توثيق كل سجل ادعاءات، وقرار تحكيمي، وحل خلاف، واستئناف، ومراجعة بنسخة يمكن تتبعها وتنسب إلى إنسان مسؤول أو منظمة.","character_count":82546,"record_sha256":"80c05135e5d0edeb98e252737897399432e0f1c47ef06b691e2320375d5ffe66"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-ar-chapter-15","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"ar","language_name":"Arabic","direction":"rtl","record_type":"chapter","sequence":17,"chapter_number":15,"item_number":null,"title":"معايير اجتياز الاستجابة وحالات الحجب بسبب الأخطاء الحرجة","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/ar/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22041753","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22041753","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K03","K20"],"source_word_count":11600,"source_document_sha256":"a851520c99cda8b6b395216ec7468472c98216f38ab18e61fede32ccf3c80dda","structured_json":"{\"number\":15,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH15\",\"title\":\"معايير اجتياز الاستجابة وحالات الحجب بسبب الأخطاء الحرجة\",\"subtitle\":null,\"sourceFile\":\"15.ci bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"411AD7240920CEE5037847CF01460DF1E4E13EBEC5234EE0F73B43E349071DEB\",\"sourceWordCount\":11600,\"sourceIds\":[\"K03\",\"K20\"],\"machine\":{\"chapter\":15,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH15\",\"title\":\"معايير اجتياز الاستجابة وحالات الحجب بسبب الأخطاء الحرجة\",\"subtitle\":null,\"sourceIds\":[\"K03\",\"K20\"],\"normativeRuleId\":\"NOMOS-AUDIT-CH15-R01\",\"normativeRuleEnglish\":\"A GEO-1000 response MUST NOT receive a pass decision solely from its average or proportion of supported atomic claims. Before response-level adjudication, the observation MUST satisfy the required capture, prompt, AI-system, Truth Pack, and adjudication-quality conditions. Every response MUST be evaluated for: - required response elements, - confirmed Critical findings, - confirmed Major findings, - cumulative Moderate materiality, - material omissions, - unresolved core claims, - refusal or nonresponse, - internal contradiction, - self-correction, - and root-finding clusters. A confirmed Critical finding MUST create a non-compensatory automatic response failure. A confirmed Major finding or failure of a required core response element MUST create a response failure and MUST NOT be offset by other supported claims. Moderate findings MAY permit only a conditional pass when all core requirements remain satisfied and cumulative materiality does not create a Major effect. Advisory findings MUST remain visible but MUST NOT independently block response passage. Critical and Major severity MUST be determined independently from claim frequency and independently from whether the error favours or harms the audited entity. Critical findings SHOULD be confirmed through valid capture, sufficient Truth Pack coverage, independent double review, and appropriate language or domain expertise. Reference gaps and unresolved evidence MUST NOT automatically create Critical, Major, pass, or failure decisions. Wrong-entity transfer, false license or regulatory authority, actionable high-stakes misinformation, fabricated material evidence, false transactional guarantees, unsafe out-of-scope recommendations, serious unsupported allegations, material boundary omissions, current use of expired authority, false endorsements, restricted-data exposure, and evidence laundering MAY activate Critical gates when the defined materiality conditions are met. A single confirmed Critical response MUST establish that the event occurred under the defined product-country-language-prompt-time conditions. It MUST NOT, by itself, be represented as the prevalence of that event across all users or all product surfaces. Every confirmed Critical response MUST open a versioned Critical Incident Record and trigger scope-appropriate confirmatory review. An open confirmed Critical incident MUST prevent a claim of zero Critical errors or full conformity in the affected declared scope. Remediation and retesting MUST create new observations and new wave records. They MUST NOT alter or erase the original response decision or historical incident. Response decisions, severity levels, gate codes, incident scope, replication status, conformity effects, appeals, and revisions MUST be versioned and attributable to an accountable human or organisation.\",\"normativeRuleSourceTurkish\":\"Bir GEO-1000 yanıtı yalnız desteklenmiş atomların ortalaması veya oranı üzerinden geçiş alamaz. Confirmed Critical finding telafi edilemeyen otomatik response başarısızlığı; Confirmed Major finding veya core zorunlu unsur başarısızlığı response başarısızlığı oluşturmalıdır. Moderate finding ancak core gereksinimleri korunuyor ve birikimli maddilik Major etki oluşturmuyorsa koşullu geçişe izin verebilir.\",\"machineBlocksEnglish\":[{\"blockId\":\"CH15-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"79. MACHINE-READABLE RESPONSE TRANSITION RECORD\",\"sourceParagraph\":2176},{\"blockId\":\"CH15-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":2177},{\"blockId\":\"CH15-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2178},{\"blockId\":\"CH15-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2179},{\"blockId\":\"CH15-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"requiredResponseElements\\\": {\",\"sourceParagraph\":2180},{\"blockId\":\"CH15-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityResolved\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2181},{\"blockId\":\"CH15-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"primaryActivityPresent\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2182},{\"blockId\":\"CH15-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialBoundaryPresent\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2183},{\"blockId\":\"CH15-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"allCoreElementsSatisfied\\\": false\",\"sourceParagraph\":2184},{\"blockId\":\"CH15-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2185},{\"blockId\":\"CH15-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimSummary\\\": {\",\"sourceParagraph\":2186},{\"blockId\":\"CH15-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialAtomicClaimCount\\\": 14,\",\"sourceParagraph\":2187},{\"blockId\":\"CH15-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supported\\\": 9,\",\"sourceParagraph\":2188},{\"blockId\":\"CH15-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportedWithQualification\\\": 1,\",\"sourceParagraph\":2189},{\"blockId\":\"CH15-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unsupported\\\": 1,\",\"sourceParagraph\":2190},{\"blockId\":\"CH15-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"contradicted\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2191},{\"blockId\":\"CH15-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"referenceGap\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2192},{\"blockId\":\"CH15-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"wrongEntity\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2193},{\"blockId\":\"CH15-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"outdated\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2194},{\"blockId\":\"CH15-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimSupportRateUnweighted\\\": 0.6429\",\"sourceParagraph\":2195},{\"blockId\":\"CH15-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2196},{\"blockId\":\"CH15-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"findingClusters\\\": [\",\"sourceParagraph\":2197},{\"blockId\":\"CH15-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2198},{\"blockId\":\"CH15-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"findingClusterId\\\": \\\"NGFC-SYNTH-000184-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2199},{\"blockId\":\"CH15-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rootIssue\\\": \\\"FALSE_IMMIGRATION_LICENSE\\\",\",\"sourceParagraph\":2200},{\"blockId\":\"CH15-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"linkedResponseClaimIds\\\": [\",\"sourceParagraph\":2201},{\"blockId\":\"CH15-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGRC-SYNTH-000184-005\\\",\",\"sourceParagraph\":2202},{\"blockId\":\"CH15-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGRC-SYNTH-000184-006\\\"\",\"sourceParagraph\":2203},{\"blockId\":\"CH15-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2204},{\"blockId\":\"CH15-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"importance\\\": \\\"CRITICAL\\\",\",\"sourceParagraph\":2205},{\"blockId\":\"CH15-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalGateCodes\\\": [\",\"sourceParagraph\":2206},{\"blockId\":\"CH15-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-02\\\",\",\"sourceParagraph\":2207},{\"blockId\":\"CH15-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-06\\\",\",\"sourceParagraph\":2208},{\"blockId\":\"CH15-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-08\\\"\",\"sourceParagraph\":2209},{\"blockId\":\"CH15-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2210},{\"blockId\":\"CH15-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"centrality\\\": \\\"CL-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2211},{\"blockId\":\"CH15-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"actionability\\\": \\\"DIRECT_USER_ACTION\\\",\",\"sourceParagraph\":2212},{\"blockId\":\"CH15-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"harmDomain\\\": \\\"LEGAL\\\",\",\"sourceParagraph\":2213},{\"blockId\":\"CH15-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"repeatedInResponse\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2214},{\"blockId\":\"CH15-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"recommendationAmplified\\\": true\",\"sourceParagraph\":2215},{\"blockId\":\"CH15-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2216},{\"blockId\":\"CH15-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2217},{\"blockId\":\"CH15-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"findingClusterId\\\": \\\"NGFC-SYNTH-000184-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2218},{\"blockId\":\"CH15-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rootIssue\\\": \\\"FALSE_INDEPENDENT_CERTIFICATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2219},{\"blockId\":\"CH15-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"linkedResponseClaimIds\\\": [\",\"sourceParagraph\":2220},{\"blockId\":\"CH15-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGRC-SYNTH-000184-009\\\",\",\"sourceParagraph\":2221},{\"blockId\":\"CH15-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGRC-SYNTH-000184-010\\\"\",\"sourceParagraph\":2222},{\"blockId\":\"CH15-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2223},{\"blockId\":\"CH15-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"importance\\\": \\\"CRITICAL\\\",\",\"sourceParagraph\":2224},{\"blockId\":\"CH15-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalGateCodes\\\": [\",\"sourceParagraph\":2225},{\"blockId\":\"CH15-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-04\\\",\",\"sourceParagraph\":2226},{\"blockId\":\"CH15-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-10\\\",\",\"sourceParagraph\":2227},{\"blockId\":\"CH15-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-12\\\"\",\"sourceParagraph\":2228},{\"blockId\":\"CH15-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2229},{\"blockId\":\"CH15-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"centrality\\\": \\\"CL-2\\\",\",\"sourceParagraph\":2230},{\"blockId\":\"CH15-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"actionability\\\": \\\"TRUST_SIGNAL\\\",\",\"sourceParagraph\":2231},{\"blockId\":\"CH15-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"harmDomain\\\": \\\"COMMERCIAL_TRUST\\\"\",\"sourceParagraph\":2232},{\"blockId\":\"CH15-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2233},{\"blockId\":\"CH15-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2234},{\"blockId\":\"CH15-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"severityCounts\\\": {\",\"sourceParagraph\":2235},{\"blockId\":\"CH15-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalClusters\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2236},{\"blockId\":\"CH15-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"majorClusters\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2237},{\"blockId\":\"CH15-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"moderateClusters\\\": 1,\",\"sourceParagraph\":2238},{\"blockId\":\"CH15-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"advisoryFindings\\\": 0\",\"sourceParagraph\":2239},{\"blockId\":\"CH15-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2240},{\"blockId\":\"CH15-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unresolved\\\": {\",\"sourceParagraph\":2241},{\"blockId\":\"CH15-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialUnresolvedClaimCount\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2242},{\"blockId\":\"CH15-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coreUnresolved\\\": false\",\"sourceParagraph\":2243},{\"blockId\":\"CH15-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2244},{\"blockId\":\"CH15-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseBehavior\\\": {\",\"sourceParagraph\":2245},{\"blockId\":\"CH15-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"refusal\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2246},{\"blockId\":\"CH15-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"clarification\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2247},{\"blockId\":\"CH15-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"selfCorrection\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2248},{\"blockId\":\"CH15-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"internalContradiction\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2249},{\"blockId\":\"CH15-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"noUsableResponse\\\": false\",\"sourceParagraph\":2250},{\"blockId\":\"CH15-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2251},{\"blockId\":\"CH15-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"statusDecision\\\": {\",\"sourceParagraph\":2252},{\"blockId\":\"CH15-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"RP-5\\\",\",\"sourceParagraph\":2253},{\"blockId\":\"CH15-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"label\\\": \\\"AUTOMATIC_FAIL_CRITICAL\\\",\",\"sourceParagraph\":2254},{\"blockId\":\"CH15-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"decisionRule\\\": \\\"CONFIRMED_CRITICAL_GATE_PRESENT\\\",\",\"sourceParagraph\":2255},{\"blockId\":\"CH15-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nonCompensatory\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2256},{\"blockId\":\"CH15-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"correctClaimsPreservedInRecord\\\": true\",\"sourceParagraph\":2257},{\"blockId\":\"CH15-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2258},{\"blockId\":\"CH15-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"review\\\": {\",\"sourceParagraph\":2259},{\"blockId\":\"CH15-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"primaryReviewerRole\\\": \\\"LANGUAGE_ADJUDICATOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2260},{\"blockId\":\"CH15-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"secondaryReviewerRole\\\": \\\"EVIDENCE_ADJUDICATOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2261},{\"blockId\":\"CH15-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"domainExpertRole\\\": \\\"LEGAL_REGULATORY_REVIEWER\\\",\",\"sourceParagraph\":2262},{\"blockId\":\"CH15-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentInitialDecisions\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2263},{\"blockId\":\"CH15-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"finalizedByRole\\\": \\\"SENIOR_ADJUDICATOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2264},{\"blockId\":\"CH15-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"finalizedAt\\\": \\\"2026-09-05T09:00:00Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2265},{\"blockId\":\"CH15-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2266},{\"blockId\":\"CH15-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"appeal\\\": {\",\"sourceParagraph\":2267},{\"blockId\":\"CH15-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"NO_APPEAL\\\"\",\"sourceParagraph\":2268},{\"blockId\":\"CH15-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2269},{\"blockId\":\"CH15-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2270},{\"blockId\":\"CH15-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2271},{\"blockId\":\"CH15-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"80. MACHINE-READABLE CRITICAL INCIDENT RECORD\",\"sourceParagraph\":2273},{\"blockId\":\"CH15-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":2274},{\"blockId\":\"CH15-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2275},{\"blockId\":\"CH15-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2276},{\"blockId\":\"CH15-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2277},{\"blockId\":\"CH15-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalIncident\\\": {\",\"sourceParagraph\":2278},{\"blockId\":\"CH15-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"incidentId\\\": \\\"NGCI-SYNTH-ORION-TR-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2279},{\"blockId\":\"CH15-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"CIS-2\\\",\",\"sourceParagraph\":2280},{\"blockId\":\"CH15-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"incidentVersion\\\": \\\"1.0.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2281},{\"blockId\":\"CH15-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceResponseDecisionId\\\": \\\"NGRD-SYNTH-000184\\\",\",\"sourceParagraph\":2282},{\"blockId\":\"CH15-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceFindingClusterId\\\": \\\"NGFC-SYNTH-000184-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2283},{\"blockId\":\"CH15-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalGateCodes\\\": [\",\"sourceParagraph\":2284},{\"blockId\":\"CH15-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-02\\\",\",\"sourceParagraph\":2285},{\"blockId\":\"CH15-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-06\\\",\",\"sourceParagraph\":2286},{\"blockId\":\"CH15-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-08\\\"\",\"sourceParagraph\":2287},{\"blockId\":\"CH15-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2288},{\"blockId\":\"CH15-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"incidentType\\\": \\\"FALSE_REGULATED_SERVICE_AUTHORITY\\\",\",\"sourceParagraph\":2289},{\"blockId\":\"CH15-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scope\\\": {\",\"sourceParagraph\":2290},{\"blockId\":\"CH15-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-ORION-CHAT\\\",\",\"sourceParagraph\":2291},{\"blockId\":\"CH15-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"surface\\\": \\\"WEB\\\",\",\"sourceParagraph\":2292},{\"blockId\":\"CH15-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"plan\\\": \\\"PAID\\\",\",\"sourceParagraph\":2293},{\"blockId\":\"CH15-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"country\\\": \\\"TR\\\",\",\"sourceParagraph\":2294},{\"blockId\":\"CH15-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"locale\\\": \\\"tr-TR\\\",\",\"sourceParagraph\":2295},{\"blockId\":\"CH15-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptFamily\\\": \\\"PR-07\\\",\",\"sourceParagraph\":2296},{\"blockId\":\"CH15-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelState\\\": \\\"CONTROLLED_CLEAN\\\",\",\"sourceParagraph\":2297},{\"blockId\":\"CH15-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"NGW-SYNTH-W1-001\\\"\",\"sourceParagraph\":2298},{\"blockId\":\"CH15-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2299},{\"blockId\":\"CH15-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"confirmation\\\": {\",\"sourceParagraph\":2300},{\"blockId\":\"CH15-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureValid\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2301},{\"blockId\":\"CH15-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackSufficient\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2302},{\"blockId\":\"CH15-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"doubleReviewed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2303},{\"blockId\":\"CH15-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"domainExpertConfirmed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2304},{\"blockId\":\"CH15-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"referenceGap\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2305},{\"blockId\":\"CH15-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"confirmedAt\\\": \\\"2026-09-05T09:00:00Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2306},{\"blockId\":\"CH15-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2307},{\"blockId\":\"CH15-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"impactVector\\\": {\",\"sourceParagraph\":2308},{\"blockId\":\"CH15-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"harmMagnitude\\\": \\\"HIGH\\\",\",\"sourceParagraph\":2309},{\"blockId\":\"CH15-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"decisionImpact\\\": \\\"HIGH\\\",\",\"sourceParagraph\":2310},{\"blockId\":\"CH15-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"actionability\\\": \\\"DIRECT\\\",\",\"sourceParagraph\":2311},{\"blockId\":\"CH15-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"centrality\\\": \\\"CORE\\\",\",\"sourceParagraph\":2312},{\"blockId\":\"CH15-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"affectedDomain\\\": \\\"LEGAL\\\",\",\"sourceParagraph\":2313},{\"blockId\":\"CH15-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reversibilityBeforeAction\\\": \\\"LOW\\\",\",\"sourceParagraph\":2314},{\"blockId\":\"CH15-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"vulnerableUserRisk\\\": \\\"POSSIBLE\\\"\",\"sourceParagraph\":2315},{\"blockId\":\"CH15-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2316},{\"blockId\":\"CH15-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationInference\\\": {\",\"sourceParagraph\":2317},{\"blockId\":\"CH15-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"singleObservationProvesPrevalence\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2318},{\"blockId\":\"CH15-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"cellPrevalenceStatus\\\": \\\"UNKNOWN\\\",\",\"sourceParagraph\":2319},{\"blockId\":\"CH15-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"confirmatorySamplingRequired\\\": true\",\"sourceParagraph\":2320},{\"blockId\":\"CH15-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2321},{\"blockId\":\"CH15-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conformityEffect\\\": {\",\"sourceParagraph\":2322},{\"blockId\":\"CH15-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseAutomaticFail\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2323},{\"blockId\":\"CH15-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"cellStatus\\\": \\\"CRITICAL_HOLD\\\",\",\"sourceParagraph\":2324},{\"blockId\":\"CH15-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveZeroCriticalClaimAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2325},{\"blockId\":\"CH15-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"globalProductFailureClaimAllowed\\\": false\",\"sourceParagraph\":2326},{\"blockId\":\"CH15-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2327},{\"blockId\":\"CH15-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"confirmatoryPlan\\\": {\",\"sourceParagraph\":2328},{\"blockId\":\"CH15-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"planId\\\": \\\"NGCIP-SYNTH-ORION-TR-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2329},{\"blockId\":\"CH15-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedBeforeAdditionalResponses\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2330},{\"blockId\":\"CH15-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentUsers\\\": 100,\",\"sourceParagraph\":2331},{\"blockId\":\"CH15-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"samePromptVersion\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2332},{\"blockId\":\"CH15-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sameTruthPackVersion\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2333},{\"blockId\":\"CH15-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"crossLanguageExtension\\\": false\",\"sourceParagraph\":2334},{\"blockId\":\"CH15-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2335},{\"blockId\":\"CH15-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"remediation\\\": {\",\"sourceParagraph\":2336},{\"blockId\":\"CH15-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"NOT_STARTED\\\",\",\"sourceParagraph\":2337},{\"blockId\":\"CH15-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ownerType\\\": \\\"TO_BE_DETERMINED\\\",\",\"sourceParagraph\":2338},{\"blockId\":\"CH15-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"historicalRecordMustRemain\\\": true\",\"sourceParagraph\":2339},{\"blockId\":\"CH15-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2340},{\"blockId\":\"CH15-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governance\\\": {\",\"sourceParagraph\":2341},{\"blockId\":\"CH15-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"incidentOwnerRole\\\": \\\"CRITICAL_INCIDENT_REVIEW_LEAD\\\",\",\"sourceParagraph\":2342},{\"blockId\":\"CH15-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicManifestRequired\\\": true\",\"sourceParagraph\":2343},{\"blockId\":\"CH15-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2344},{\"blockId\":\"CH15-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2345},{\"blockId\":\"CH15-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2346},{\"blockId\":\"CH15-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"81. MACHINE-READABLE RESPONSE GATE RULE\",\"sourceParagraph\":2348},{\"blockId\":\"CH15-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH15-R01\",\"sourceParagraph\":2349},{\"blockId\":\"CH15-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A GEO-1000 response MUST NOT receive a pass decision solely from its\",\"sourceParagraph\":2351},{\"blockId\":\"CH15-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"average or proportion of supported atomic claims.\",\"sourceParagraph\":2352},{\"blockId\":\"CH15-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Before response-level adjudication, the observation MUST satisfy the\",\"sourceParagraph\":2354},{\"blockId\":\"CH15-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"required capture, prompt, AI-system, Truth Pack, and adjudication-quality\",\"sourceParagraph\":2355},{\"blockId\":\"CH15-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"conditions.\",\"sourceParagraph\":2356},{\"blockId\":\"CH15-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every response MUST be evaluated for:\",\"sourceParagraph\":2358},{\"blockId\":\"CH15-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- required response elements,\",\"sourceParagraph\":2360},{\"blockId\":\"CH15-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- confirmed Critical findings,\",\"sourceParagraph\":2361},{\"blockId\":\"CH15-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- confirmed Major findings,\",\"sourceParagraph\":2362},{\"blockId\":\"CH15-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- cumulative Moderate materiality,\",\"sourceParagraph\":2363},{\"blockId\":\"CH15-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- material omissions,\",\"sourceParagraph\":2364},{\"blockId\":\"CH15-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- unresolved core claims,\",\"sourceParagraph\":2365},{\"blockId\":\"CH15-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- refusal or nonresponse,\",\"sourceParagraph\":2366},{\"blockId\":\"CH15-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- internal contradiction,\",\"sourceParagraph\":2367},{\"blockId\":\"CH15-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- self-correction,\",\"sourceParagraph\":2368},{\"blockId\":\"CH15-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and root-finding clusters.\",\"sourceParagraph\":2369},{\"blockId\":\"CH15-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A confirmed Critical finding MUST create a non-compensatory automatic\",\"sourceParagraph\":2371},{\"blockId\":\"CH15-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"response failure.\",\"sourceParagraph\":2372},{\"blockId\":\"CH15-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A confirmed Major finding or failure of a required core response element\",\"sourceParagraph\":2374},{\"blockId\":\"CH15-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MUST create a response failure and MUST NOT be offset by other supported\",\"sourceParagraph\":2375},{\"blockId\":\"CH15-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"claims.\",\"sourceParagraph\":2376},{\"blockId\":\"CH15-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Moderate findings MAY permit only a conditional pass when all core\",\"sourceParagraph\":2378},{\"blockId\":\"CH15-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"requirements remain satisfied and cumulative materiality does not create\",\"sourceParagraph\":2379},{\"blockId\":\"CH15-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"a Major effect.\",\"sourceParagraph\":2380},{\"blockId\":\"CH15-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Advisory findings MUST remain visible but MUST NOT independently block\",\"sourceParagraph\":2382},{\"blockId\":\"CH15-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"response passage.\",\"sourceParagraph\":2383},{\"blockId\":\"CH15-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Critical and Major severity MUST be determined independently from claim\",\"sourceParagraph\":2385},{\"blockId\":\"CH15-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"frequency and independently from whether the error favours or harms the\",\"sourceParagraph\":2386},{\"blockId\":\"CH15-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"audited entity.\",\"sourceParagraph\":2387},{\"blockId\":\"CH15-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Critical findings SHOULD be confirmed through valid capture, sufficient\",\"sourceParagraph\":2389},{\"blockId\":\"CH15-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Truth Pack coverage, independent double review, and appropriate language\",\"sourceParagraph\":2390},{\"blockId\":\"CH15-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"or domain expertise.\",\"sourceParagraph\":2391},{\"blockId\":\"CH15-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Reference gaps and unresolved evidence MUST NOT automatically create\",\"sourceParagraph\":2393},{\"blockId\":\"CH15-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Critical, Major, pass, or failure decisions.\",\"sourceParagraph\":2394},{\"blockId\":\"CH15-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Wrong-entity transfer, false license or regulatory authority, actionable\",\"sourceParagraph\":2396},{\"blockId\":\"CH15-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"high-stakes misinformation, fabricated material evidence, false\",\"sourceParagraph\":2397},{\"blockId\":\"CH15-MB0209\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"transactional guarantees, unsafe out-of-scope recommendations, serious\",\"sourceParagraph\":2398},{\"blockId\":\"CH15-MB0210\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"unsupported allegations, material boundary omissions, current use of\",\"sourceParagraph\":2399},{\"blockId\":\"CH15-MB0211\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"expired authority, false endorsements, restricted-data exposure, and\",\"sourceParagraph\":2400},{\"blockId\":\"CH15-MB0212\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"evidence laundering MAY activate Critical gates when the defined\",\"sourceParagraph\":2401},{\"blockId\":\"CH15-MB0213\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"materiality conditions are met.\",\"sourceParagraph\":2402},{\"blockId\":\"CH15-MB0214\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A single confirmed Critical response MUST establish that the event\",\"sourceParagraph\":2404},{\"blockId\":\"CH15-MB0215\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"occurred under the defined product-country-language-prompt-time\",\"sourceParagraph\":2405},{\"blockId\":\"CH15-MB0216\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"conditions. It MUST NOT, by itself, be represented as the prevalence of\",\"sourceParagraph\":2406},{\"blockId\":\"CH15-MB0217\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"that event across all users or all product surfaces.\",\"sourceParagraph\":2407},{\"blockId\":\"CH15-MB0218\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every confirmed Critical response MUST open a versioned Critical Incident\",\"sourceParagraph\":2409},{\"blockId\":\"CH15-MB0219\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Record and trigger scope-appropriate confirmatory review.\",\"sourceParagraph\":2410},{\"blockId\":\"CH15-MB0220\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"An open confirmed Critical incident MUST prevent a claim of zero Critical\",\"sourceParagraph\":2412},{\"blockId\":\"CH15-MB0221\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"errors or full conformity in the affected declared scope.\",\"sourceParagraph\":2413},{\"blockId\":\"CH15-MB0222\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Remediation and retesting MUST create new observations and new wave\",\"sourceParagraph\":2415},{\"blockId\":\"CH15-MB0223\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"records. They MUST NOT alter or erase the original response decision or\",\"sourceParagraph\":2416},{\"blockId\":\"CH15-MB0224\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"historical incident.\",\"sourceParagraph\":2417},{\"blockId\":\"CH15-MB0225\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Response decisions, severity levels, gate codes, incident scope,\",\"sourceParagraph\":2419},{\"blockId\":\"CH15-MB0226\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"replication status, conformity effects, appeals, and revisions MUST be\",\"sourceParagraph\":2420},{\"blockId\":\"CH15-MB0227\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"versioned and attributable to an accountable human or organisation.\",\"sourceParagraph\":2421},{\"blockId\":\"CH15-MB0228\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Normative Turkish equivalent:\",\"sourceParagraph\":2422},{\"blockId\":\"CH15-MB0229\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A GEO-1000 response cannot pass solely based on the average or ratio of supported atoms. Confirmed Critical finding is an irremediable automatic response failure; Confirmed Major finding or core mandatory element failure should create a response failure. Moderate finding may allow conditional passage only if core requirements are maintained and cumulative materiality does not create a Major impact.\",\"sourceParagraph\":2423}],\"normativeRuleLocalized\":\"يجب ألا يحصل رد GEO-1000 على قرار بالنجاح بناءً فقط على متوسطه أو نسبته من الادعاءات الذرية المدعومة. قبل تحكيم مستوى الرد، يجب أن تلبي الملاحظة شروط الالتقاط المطلوبة، والمُدخل، ونظام الذكاء الاصطناعي، وTruth Pack، وجودة التحكيم. يجب تقييم كل رد من حيث: - عناصر الرد المطلوبة، - النتائج الحرجة المؤكدة، - النتائج الجسيمة المؤكدة، - الأهمية المعتدلة التراكمية، - الإغفالات الجوهرية، - الادعاءات الأساسية غير المحلولة، - الرفض أو عدم الاستجابة، - التناقض الداخلي، - التصحيح الذاتي، - ومجموعات البحث عن السبب الجذري. يجب أن تؤدي النتيجة الحرجة المؤكدة إلى فشل الرد التلقائي غير القابل للتعويض. يجب أن يؤدي اكتشاف جسيم مؤكَّد أو فشل في عنصر استجابة أساسي مطلوب إلى فشل الاستجابة ويجب ألا يعوَّض بواسطة ادعاءات مدعومة أخرى. قد تسمح الاكتشافات المعتدلة فقط باستخدام اجتياز مشروط عندما تبقى جميع المتطلبات الأساسية محققة ولا تخلق الأهمية التراكمية تأثيرًا جسيمًا. يجب أن تظل الاكتشافات الاستشارية مرئية ولكن يجب ألا تمنع مرور الاستجابة بشكل مستقل. يجب تحديد شدة النقاط الحرجة والجسيمة بشكل مستقل عن تكرار الادعاءات وبشكل مستقل عن ما إذا كان الخطأ يفيد أو يضر الكيان الذي تم تدقيقه. يجب تأكيد النتائج الحرجة من خلال التقاط صالح، وتغطية كافية لحزمة الحقائق، ومراجعة مزدوجة مستقلة، وخبرة مناسبة في اللغة أو المجال. يجب ألا تؤدي الثغرات في المراجع والأدلة غير المحلولة إلى إنشاء قرارات حرجة أو جسيمة أو ناجحة أو فاشلة تلقائيًا. النقل إلى كيان خاطئ، رخصة أو سلطة تنظيمية كاذبة، معلومات خادعة قابلة للتنفيذ على نطاق واسع، أدلة مادية ملفقة، ضمانات معاملات كاذبة، توصيات غير آمنة خارج النطاق، ادعاءات خطيرة غير مدعومة، سقطات مادية في الحدود، استخدام حالي لسلطة منتهية الصلاحية، تأييدات كاذبة، كشف بيانات مقيدة، وقد يؤدي غسل الأدلة إلى تفعيل البوابات الحرجة عند استيفاء شروط الأهمية المحددة. يجب أن يثبت رد حرج واحد مؤكد أن الحدث وقع وفقًا لشروط المنتج-الدولة-اللغة-المحفز-الوقت المحددة. لا يجب، بمفرده، أن يُمثل كمدى انتشار ذلك الحدث بين جميع المستخدمين أو جميع واجهات المنتج. يجب على كل رد حرج مؤكد فتح سجل حادثة حرجة ذو إصدار وإطلاق مراجعة تأكيدية مناسبة للنطاق. يجب أن يمنع حادث حرج مؤكد مفتوح الادعاءات بعدم وجود أخطاء حرجة أو الامتثال الكامل في النطاق المعلن المتأثر. يجب أن يؤدي التصحيح وإعادة الاختبار إلى إنشاء ملاحظات جديدة وسجلات موجة جديدة. يجب ألا يقوموا بتغيير أو مسح قرار الاستجابة الأصلي أو الحادث التاريخي. يجب أن تكون قرارات الاستجابة، مستويات الشدة، رموز البوابة، نطاق الحوادث، حالة التكرار، آثار الامتثال، الاستئنافات، والمراجعات مُسجلة بنسخ وقابلة للنسب إلى إنسان أو منظمة مسؤولة.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH15-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"79. سجل انتقال الاستجابة المقروءة آليًا\",\"sourceParagraph\":2176,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":2177,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2178,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2179,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"requiredResponseElements\\\": {\",\"sourceParagraph\":2180,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityResolved\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2181,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"primaryActivityPresent\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2182,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialBoundaryPresent\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2183,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"allCoreElementsSatisfied\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2184,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2185,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimSummary\\\": {\",\"sourceParagraph\":2186,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialAtomicClaimCount\\\": 14,\",\"sourceParagraph\":2187,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"مدعوم\\\": 9,\",\"sourceParagraph\":2188,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportedWithQualification\\\": 1,\",\"sourceParagraph\":2189,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"غير مدعوم\\\": 1\",\"sourceParagraph\":2190,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"تناقض\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2191,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"referenceGap\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2192,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"wrongEntity\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2193,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"قديم\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2194,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimSupportRateUnweighted\\\": 0.642 9\",\"sourceParagraph\":2195,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2196,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"findingClusters\\\": [\",\"sourceParagraph\":2197,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2198,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"findingClusterId\\\": \\\"NGFC-SYNTH-000184-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2199,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rootIssue\\\": \\\"رخصة هجرة مزيفة\\\",\",\"sourceParagraph\":2200,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"linkedResponseClaimIds\\\": [\",\"sourceParagraph\":2201,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGRC-SYNTH-000184-005\\\",\",\"sourceParagraph\":2202,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGRC-SYNTH-000184-006\\\"\",\"sourceParagraph\":2203,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2204,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"أهمية\\\": \\\"حرج\\\",\",\"sourceParagraph\":2205,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalGateCodes\\\": [\",\"sourceParagraph\":2206,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-02\\\",\",\"sourceParagraph\":2207,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-06\\\",\",\"sourceParagraph\":2208,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-08\\\"\",\"sourceParagraph\":2209,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2210,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المركزية\\\": \\\"CL-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2211,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"قابلية العمل\\\": \\\"إجراء مباشر من المستخدم\\\",\",\"sourceParagraph\":2212,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"harmDomain\\\": \\\"قانوني\\\",\",\"sourceParagraph\":2213,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"repeatedInResponse\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2214,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"recommendationAmplified\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2215,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2216,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2217,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"findingClusterId\\\": \\\"NGFC-SYNTH-000184-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2218,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rootIssue\\\": \\\"شهادة مستقلة مزيفة\\\"\",\"sourceParagraph\":2219,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"linkedResponseClaimIds\\\": [\",\"sourceParagraph\":2220,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGRC-SYNTH-000184-009\\\",\",\"sourceParagraph\":2221,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGRC-SYNTH-000184-010\\\"\",\"sourceParagraph\":2222,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2223,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"أهمية\\\": \\\"حرج\\\",\",\"sourceParagraph\":2224,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalGateCodes\\\": [\",\"sourceParagraph\":2225,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-04\\\",\",\"sourceParagraph\":2226,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-10\\\",\",\"sourceParagraph\":2227,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-12\\\"\",\"sourceParagraph\":2228,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2229,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المركزية\\\": \\\"CL-2\\\",\",\"sourceParagraph\":2230,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"actionability\\\": \\\"إشارة_ثقة\\\",\",\"sourceParagraph\":2231,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"harmDomain\\\": \\\"ثقة_تجارية\\\"\",\"sourceParagraph\":2232,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2233,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2234,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"severityCounts\\\": {\",\"sourceParagraph\":2235,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalClusters\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2236,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"majorClusters\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2237,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"moderateClusters\\\": 1,\",\"sourceParagraph\":2238,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"advisoryFindings\\\": 0\",\"sourceParagraph\":2239,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2240,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"غير_محل_حل\\\": {\",\"sourceParagraph\":2241,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialUnresolvedClaimCount\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2242,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coreUnresolved\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2243,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2244,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseBehavior\\\": {\",\"sourceParagraph\":2245,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"رفض\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2246,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"توضيح\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2247,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"selfCorrection\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2248,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"internalContradiction\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2249,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"noUsableResponse\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2250,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2251,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"statusDecision\\\": {\",\"sourceParagraph\":2252,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحالة\\\": \\\"RP-5\\\",\",\"sourceParagraph\":2253,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"تسمية\\\": \\\"فشل_تلقائي_حرج\\\",\",\"sourceParagraph\":2254,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"decisionRule\\\": \\\"وجود_بوابة_حرجة_مؤكدة\\\",\",\"sourceParagraph\":2255,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nonCompensatory\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2256,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"correctClaimsPreservedInRecord\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2257,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2258,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"مراجعة\\\": {\",\"sourceParagraph\":2259,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"primaryReviewerRole\\\": \\\"محكم اللغة\\\",\",\"sourceParagraph\":2260,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"secondaryReviewerRole\\\": \\\"محكم الأدلة\\\",\",\"sourceParagraph\":2261,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"domainExpertRole\\\": \\\"مراجع_قانوني_تنظيمي\\\",\",\"sourceParagraph\":2262,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentInitialDecisions\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2263,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"finalizedByRole\\\": \\\"المحكم الأعلى\\\",\",\"sourceParagraph\":2264,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"finalizedAt\\\": \\\"2026-09-05 T0 9:00:00 Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2265,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2266,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الاستئناف\\\": {\\\"\",\"sourceParagraph\":2267,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحالة\\\": \\\"لا استئناف\\\"\",\"sourceParagraph\":2268,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2269,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2270,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2271,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"80. سجل_حادث_حرج_قابل_للقراءة_آليًا\",\"sourceParagraph\":2273,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":2274,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2275,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2276,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2277,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalIncident\\\": {\",\"sourceParagraph\":2278,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"incidentId\\\": \\\"NGCI-SYNTH-ORION-TR-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2279,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحالة\\\": \\\"CIS-2\\\"\",\"sourceParagraph\":2280,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"incidentVersion\\\": \\\"1.0.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2281,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceResponseDecisionId\\\": \\\"NGRD-SYNTH-000184\\\",\",\"sourceParagraph\":2282,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceFindingClusterId\\\": \\\"NGFC-SYNTH-000184-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2283,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalGateCodes\\\": [\",\"sourceParagraph\":2284,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-02\\\",\",\"sourceParagraph\":2285,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-06\\\",\",\"sourceParagraph\":2286,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-08\\\"\",\"sourceParagraph\":2287,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2288,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"incidentType\\\": \\\"سلطة الخدمة المنظمة الزائفة\\\",\",\"sourceParagraph\":2289,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"النطاق\\\": {\",\"sourceParagraph\":2290,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-ORION-CHAT\\\",\",\"sourceParagraph\":2291,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الواجهة\\\": \\\"الويب\\\",\",\"sourceParagraph\":2292,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"plan\\\": \\\"مدفوع\\\",\",\"sourceParagraph\":2293,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"country\\\": \\\"TR\\\"\",\"sourceParagraph\":2294,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"locale\\\": \\\"tr-TR\\\",\",\"sourceParagraph\":2295,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptFamily\\\": \\\"PR-07\\\",\",\"sourceParagraph\":2296,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelState\\\": \\\"مُتحكم_نظيف\\\",\",\"sourceParagraph\":2297,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"NGW-SYNTH-W1-001\\\"\",\"sourceParagraph\":2298,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2299,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"التأكيد\\\": {\",\"sourceParagraph\":2300,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureValid\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2301,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackSufficient\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2302,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"doubleReviewed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2303,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"domainExpertConfirmed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2304,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"referenceGap\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2305,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"confirmedAt\\\": \\\"2026-09-05 T0 9:00:00 Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2306,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2307,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"impactVector\\\": {\",\"sourceParagraph\":2308,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"harmMagnitude\\\": \\\"مرتفع\\\",\",\"sourceParagraph\":2309,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"decisionImpact\\\": \\\"مرتفع\\\",\",\"sourceParagraph\":2310,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"قابلية العمل\\\": \\\"مباشر\\\",\",\"sourceParagraph\":2311,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المركزية\\\": \\\"أساسية\\\",\",\"sourceParagraph\":2312,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"affectedDomain\\\": \\\"قانوني\\\",\",\"sourceParagraph\":2313,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reversibilityBeforeAction\\\": \\\"منخفض\\\",\",\"sourceParagraph\":2314,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"vulnerableUserRisk\\\": \\\"ممكن\\\"\",\"sourceParagraph\":2315,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2316,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationInference\\\": {\",\"sourceParagraph\":2317,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"singleObservationProvesPrevalence\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2318,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"cellPrevalenceStatus\\\": \\\"غير معروف\\\",\",\"sourceParagraph\":2319,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"confirmatorySamplingRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2320,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2321,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conformityEffect\\\": {\",\"sourceParagraph\":2322,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseAutomaticFail\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2323,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"cellStatus\\\": \\\"توقف حرج\\\"\",\"sourceParagraph\":2324,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveZeroCriticalClaimAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2325,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"globalProductFailureClaimAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2326,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2327,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"confirmatoryPlan\\\": {\",\"sourceParagraph\":2328,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"planId\\\": \\\"NGCIP-SYNTH-ORION-TR-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2329,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedBeforeAdditionalResponses\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2330,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentUsers\\\": 100,\",\"sourceParagraph\":2331,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"samePromptVersion\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2332,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sameTruthPackVersion\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2333,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"crossLanguageExtension\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2334,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2335,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"العلاج\\\": {\",\"sourceParagraph\":2336,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحالة\\\": \\\"لم يبدأ\\\",\",\"sourceParagraph\":2337,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ownerType\\\": \\\"سيتم تحديده\\\",\",\"sourceParagraph\":2338,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"historicalRecordMustRemain\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2339,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2340,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحوكمة\\\": {\",\"sourceParagraph\":2341,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"incidentOwnerRole\\\": \\\"قائد مراجعة الحوادث الحرجة\\\",\",\"sourceParagraph\":2342,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicManifestRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2343,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2344,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2345,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2346,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"81. قاعدة استجابة قابلة للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":2348,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معرّف القاعدة: NOMOS-تَدقيق-CH15-R01\",\"sourceParagraph\":2349,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ألا تتلقى استجابة GEO-1000 قرار مرور استنادًا فقط إلى\",\"sourceParagraph\":2351,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"متوسطها أو نسبة الادعاءات الذرية المدعومة.\",\"sourceParagraph\":2352,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قبل التحكيم على مستوى الاستجابة، يجب أن تفي الملاحظة\",\"sourceParagraph\":2354,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"بالشروط المطلوبة للالتقاط، المُدخل، نظام الذكاء الاصطناعي، حزمة الحقيقة، وجودة التحكيم.\",\"sourceParagraph\":2355,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\",\"sourceParagraph\":2356,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب تقييم كل رد من أجل:\",\"sourceParagraph\":2358,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- عناصر الاستجابة المطلوبة,\",\"sourceParagraph\":2360,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- النتائج الحرجة المؤكدة،\",\"sourceParagraph\":2361,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- النتائج الجسيمة المؤكدة\",\"sourceParagraph\":2362,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- المادية المتوسطة التراكمية,\",\"sourceParagraph\":2363,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- السهو المادي,\",\"sourceParagraph\":2364,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الادعاءات الأساسية غير المحلولة,\",\"sourceParagraph\":2365,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الرفض أو عدم الرد،\",\"sourceParagraph\":2366,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- تناقض داخلي,\",\"sourceParagraph\":2367,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- التصحيح الذاتي,\",\"sourceParagraph\":2368,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- ومجموعات إيجاد الجذور.\",\"sourceParagraph\":2369,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يؤدي اكتشاف حرج مؤكد إلى إجراء تلقائي غير تعويضي\",\"sourceParagraph\":2371,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"فشل الاستجابة.\",\"sourceParagraph\":2372,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"اكتشاف جسيم مؤكد أو فشل في عنصر استجابة أساسي مطلوب\",\"sourceParagraph\":2374,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يؤدي إلى فشل في الاستجابة ويجب ألا يتم التعويض عنه بعناصر أخرى مدعومة\",\"sourceParagraph\":2375,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\",\"sourceParagraph\":2376,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قد تسمح الاكتشافات المتوسطة فقط ب اجتياز مشروط عندما تظل جميع العناصر الأساسية\",\"sourceParagraph\":2378,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"متطلبات الصيانة مستوفاة ولم تؤدِ المادية التراكمية إلى\",\"sourceParagraph\":2379,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تأثير رئيسي.\",\"sourceParagraph\":2380,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تظل الاكتشافات الاستشارية مرئية ولكن يجب ألا تمنع بشكل مستقل\",\"sourceParagraph\":2382,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مرور الاستجابة.\",\"sourceParagraph\":2383,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب تحديد الخطورة الحرجة والجسيمة بشكل مستقل عن تكرار الادعاءات\",\"sourceParagraph\":2385,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"وبشكل مستقل عن ما إذا كان الخطأ يفيد أم يضر\",\"sourceParagraph\":2386,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الكيان الذي يجري تدقيقه.\",\"sourceParagraph\":2387,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب تأكيد النتائج الحرجة من خلال الالتقاط الصحيح والكافي\",\"sourceParagraph\":2389,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تغطية حزمة الحقيقة، مراجعة مزدوجة مستقلة، واللغة المناسبة\",\"sourceParagraph\":2390,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"أو خبرة في المجال.\",\"sourceParagraph\":2391,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ألا تُنشئ الفجوات المرجعية والأدلة غير المحلولة تلقائيًا\",\"sourceParagraph\":2393,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قرارات حرجة، كبرى، ناجحة، أو فاشلة.\",\"sourceParagraph\":2394,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تحويل كيان خاطئ، رخصة أو سلطة تنظيمية زائفة، قابل للتصرف قانونياً\",\"sourceParagraph\":2396,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معلومات مضللة عالية المخاطر، أدلة مادية ملفقة، زائف\",\"sourceParagraph\":2397,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0209\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الضمانات المتعلقة بالمعاملات، التوصيات غير الآمنة خارج النطاق، خطيرة\",\"sourceParagraph\":2398,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0210\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ادعاءات غير مدعومة، إغفالات حدودية جوهرية، الاستخدام الحالي لـ\",\"sourceParagraph\":2399,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0211\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"السلطة منتهية الصلاحية، التأييدات الكاذبة، التعرض للبيانات المقيدة، و\",\"sourceParagraph\":2400,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0212\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"غسيل الأدلة قد يفعّل البوابات الحرجة عند التعريف\",\"sourceParagraph\":2401,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0213\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تم استيفاء شروط المادية.\",\"sourceParagraph\":2402,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0214\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يُثبت رد حاسم مؤكد واحد أن الحدث\",\"sourceParagraph\":2404,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0215\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"حدث تحت المنتج-البلد-اللغة-المُدخلة-الوقت المحدد\",\"sourceParagraph\":2405,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0216\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الشروط. يجب ألا يُمثَّل بمفرده على أنه انتشار\",\"sourceParagraph\":2406,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0217\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ذلك الحدث عبر جميع المستخدمين أو جميع واجهات المنتج.\",\"sourceParagraph\":2407,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0218\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب على كل استجابة حرجة مؤكدة فتح حادثة حرجة مُرقّمة بالإصدار\",\"sourceParagraph\":2409,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0219\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"سجّل وأطلق مراجعة تأكيدية مناسبة لنطاق العمل.\",\"sourceParagraph\":2410,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0220\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تمنع الحادثة الحرجة المفتوحة المؤكدة أي ادعاء بصفر حوادث حرجة\",\"sourceParagraph\":2412,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0221\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الأخطاء أو الامتثال الكامل في النطاق المعلن المتأثر.\",\"sourceParagraph\":2413,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0222\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يخلق الإصلاح وإعادة الاختبار ملاحظات جديدة وموجة جديدة\",\"sourceParagraph\":2415,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0223\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"السجلات. يجب عليهم عدم تعديل أو مسح قرار الرد الأصلي أو\",\"sourceParagraph\":2416,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0224\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"حادثة تاريخية.\",\"sourceParagraph\":2417,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0225\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قرارات الاستجابة، مستويات الشدة، رموز البوابة، نطاق الحادث\",\"sourceParagraph\":2419,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0226\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"حالة التكرار، تأثيرات الامتثال، الطعون، والمراجعات يجب أن تكون\",\"sourceParagraph\":2420,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0227\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تم إصدار نسخ منه ويمكن نسبه إلى شخص أو منظمة مسؤولة.\",\"sourceParagraph\":2421,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0228\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المكافئ التركي المعياري:\",\"sourceParagraph\":2422,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0229\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يمكن أن يمر الرد GEO-1000 بناءً على متوسط أو نسبة الذرات المدعومة فقط. يُعد الاكتشاف الحرج المؤكد فشلًا تلقائيًا لا يمكن تداركه؛ يجب أن يؤدي الاكتشاف جسيم مؤكَّد أو فشل العنصر الإلزامي الأساسي إلى فشل الرد. قد يسمح الاكتشاف المعتدل بالمرور الشرطي فقط إذا تم الحفاظ على المتطلبات الأساسية ولم يخلق الأثر التراكمي مادة تؤدي إلى تأثير كبير.\",\"sourceParagraph\":2423,\"language\":\"ar\"}]}}","text":"## حد الفصل\n\nأقرت المادة 14 الحكم التالي:\n\n> يجب تقييم استجابة الذكاء الاصطناعي ليس بناءً على الانطباع العام، بل بناءً على التقييمات الفردية للادعاءات الذرية التي تحتويها ضمن الوجود الصحيح، والدليل الصحيح، والنطاق الصحيح، والتوقيت الصحيح، والحالة المعرفية الصحيحة.\n\nالآن نحتاج إلى تحويل القرارات الذرية إلى استنتاج على مستوى الاستجابة:\n\n> متى تعتبر الاستجابة ناجحة؟\n\n> متى تعتبر الاستجابة ناجحة بشروط؟\n\n> متى تعتبر الاستجابة فاشلة؟\n\n> هل يمكن أن تضيع خطأ واحد جاد بين عشرات الادعاءات الصحيحة؟\n\n> إذا كان 95% من الاستجابة صحيحًا لكن باقي 5% يتضمن ترخيصًا خاطئًا أو ادعاءً بسلطة قانونية غير صحيحة، هل يمكن اعتبار الاستجابة ناجحة؟\n\n> هل يمكن أن يمر رد لا يقدم معلومات خاطئة ولكنه أيضًا لا يجيب على السؤال الرئيسي؟\n\n> ماذا يحدث إذا قال منتج ذكاء اصطناعي، أثناء العثور على الشركة الصحيحة ووصف الأنشطة الصحيحة، \"قائد عالمي\" بدون دليل في نفس الإجابة؟\n\n> إذا وجه رد توصية للشراء دون أن يقول إن الخدمة غير متوفرة في بلد المستخدم، هل هذا مجرد قصور؟\n\n> هل ملاحظة خطأ حرج في مستخدم واحد تعني أن منتج الذكاء الاصطناعي بأكمله قد فشل؟\n\nلا يمكن حل هذه الأسئلة بمعادلة درجة واحدة. لأنه ليس كل الأخطاء قابلة للتعويض. في الرد:\n\n- عشرون ذرة مدعومة،\n\n- ادعاء رخصة زائفة واحد\n\nلنفرض أنها موجودة. المتوسط البسيط للذرة:\n\n20/21 = 95.2%\n\nسيكون. ومع ذلك، المستخدم، موثوقًا في ادعاء الرخصة الزائفة:\n\n- يمكنه شراء الخدمات القانونية،\n\n- يمكنه الوصول إلى الخدمات الصحية،\n\n- يمكنه استخدام منتج مالي منظم،\n\nقد يقدم معلومات شخصية أو تجارية لمؤسسة غير مصرح بها. عشرون حقيقة صغيرة لا تلغي تأثير القرار لهذا الكذب الواحد. وإلا، يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم الإجابة القصيرة التالية فقط: \"أسترون تراڤل هي علامة تجارية للسفر للشركات مملوكة لشركة أسترون هولدينغز.\" الإجابة تحتوي على ذرة أو ذرتين فقط. إذا كان لبروتوكول انعكاس الجوهر:\n\n- كيان حقيقي،\n\n- العلاقة الصحيحة,\n\n- النشاط الرئيسي\n\nإذا كان الرد يلبي متطلبات الكيان الصحيح، العلاقة الصحيحة، والنشاط الأساسي، فلا يمكن معاقبته لمجرد قصره. الطول لا يحسن تلقائيًا جودة GEO، والإيجاز لا يجعل الرد ناقصًا تلقائيًا. هذا الفصل يحول القرارات الذرية إلى حكم على مستوى الرد من حيث القابلية للاستخدام والامتثال دون دمجها في متوسط. اقترح هيكل التدقيق السابق أربعة مستويات للخطورة: حرج — يقوض المصداقية التمثيلية مباشرة ويؤدي إلى فشل تلقائي؛ كبير — يخلق تمثيلاً خاطئًا خطيرًا ويمنع الامتثال الكامل حتى يتم تصحيحه؛ متوسط — يقلل من الجودة أو الفهم وقد يسمح بالمرور المشروط؛ استشاري — يحدد فرصة تحسين ولا يمنع الامتثال بمفرده. كما اقترح نشر نتيجة تدقيق قائمة على الأدلة كتوزيع صريح مثل '0 حرج، 0 كبير، 3 نتائج متوسطة قابلة للإصلاح.'\n\nكان من المتوقع نشره مع مثل هذا التوزيع الخطأ الصريح. يحول هذا القسم هيكل الأهمية الأولي هذا إلى بوابات معيارية تعمل على:\n\n- ادعاء ذري،\n\n- الاستجابة,\n\n- خلية الدولة - اللغة - المنتج،\n\n- موجة القياس،\n\n- نطاق المطابقة\n\nهذا القسم:\n\n- التمييز بين درجة الأهمية وحالة الدقة،\n\n- النتائج الحرجة، الرئيسية، المعتدلة، والاستشارية،\n\n- بوابات الأخطاء غير القابلة للاسترداد،\n\n- عناصر الاستجابة اللازمة،\n\n- حالات انتقال الاستجابة،\n\n- العلاقة بين الادعاء الكاذبة والسهو المادي،\n\n- بوابات الاستشهاد والحالة المعرفية،\n\n- النصيحة ومخاطر المعاملة،\n\n- النهج تجاه الأخطاء الإيجابية والسلبية على حد سواء،\n\n- التناقض الداخلي والتصحيح الذاتي،\n\n- كيفية إدارة الأخطاء الجذرية المتكررة،\n\n- التمييز بين الحدث الحرج الفردي ومعدل الحرج النظامي،\n\n- عملية مراجعة الحوادث الحرجة،\n\n- التأثيرات ضمن نطاق الاستجابة، الخلية، الموجة، والامتثال،\n\n- قواعد التصحيح وإعادة الاختبار،\n\nيحدد. هذا الفصل لم يتطرق بعد إلى:\n\n- الأوزان الرياضية النهائية التي يجب تعيينها لجميع الذرات،\n\n- معاملات النموذج وعائلة صياغات المُدخل،\n\n- فترات الثقة،\n\n- الصيغة الكاملة للنتيجة النهائية NOMOS،\n\n- عملية منح وسحب العلامة العامة\n\nلا يُنهِي ذلك. هذه هي موضوعات الفصل 16 والفصل 19. السؤال الرئيسي للفصل 15 هو:\n\n> كيف نربط بين الأجزاء الصحيحة والخاطئة المتعددة للإجابة واتخاذ قرار اجتياز عادل دون فقدان الخطأ الجسيم في المتوسط ودون تحويل العيب الصغير إلى فشل تلقائي بشكل غير ضروري؟\n\n## NOMOS التحدي\n\nيعطي منتج الذكاء الاصطناعي الإجابة التالية:\n\n\"أستيرون للسفر هو علامة السفر المؤسسية المملوكة لشركة أستيرون هولدينغز. يقدم خدمات إدارة السفر للشركات في تركيا وألمانيا. كما يقدم استشارات هجرة مرخصة، ويضمن نتائج 100% في جميع مشاريعه، ومعتمد بشكل مستقل من قبل مجلس المعايير العالمية.\" وتُظهر Truth Pack ما يلي:\n\nملكية العلامة التجارية صحيحة. نشاط السفر للشركات صحيح. تغطية الخدمة في تركيا صحيحة. هناك فقط خدمة محدودة عن بُعد في ألمانيا. الاستشارات المتعلقة بالهجرة غير متوفرة. لا توجد رخصة هجرة أو قانونية. النتيجة التجارية غير مضمونة. لا يوجد سجل شهادة مستقل يسمى مجلس المعايير العالمية.\n\nصفحة الشهادة المشار إليها هي شارة تقييم ذاتي أنشأتها الشركة في مجالها الخاص. لنفترض أن هناك ذرات 14 في دفتر الادعاءات:\n\nمعدل الدعم الخام:\n\n9/14=\n\nقد يكون كذلك. ومع ذلك، القضية الرئيسية ليست نسبة 64 بالمئة. يحتوي الرد على الادعائين التاليين:\n\n- يقدم استشارات هجرة مرخصة.\n\n- يضمن هو/هي نتائج 100% في جميع المشاريع.\n\nتلك الادعاءات:\n\n- شراء المستخدم للخدمة الخاطئة،\n\n- على افتراض السلطة القانونية،\n\n- الاعتماد على ضمان غير واقعي\n\nقد تسبب. لا يمكن لمعلومات العلامة التجارية الصحيحة وخدمة السفر في الرد تعويض هذه الادعاءات. الآن لننظر في رد آخر: 'أسترون للسفر هي علامة تجارية للسفر للشركات مملوكة لشركة أسترون القابضة.' هذا الرد:\n\n- كيان حقيقي،\n\n- الملكية الصحيحة\n\n- تصحيح النشاط الأساسي\n\nليكن حمله. أيضًا في حزمة الحقيقة:\n\n- تغطية الدولة,\n\n- السعر،\n\n- حدود الخدمة،\n\n- الشركاء،\n\n- شروط العقد\n\nيمكن العثور على مئات السجلات. لم يذكر الذكاء الاصطناعي جميعها. ولكن صياغة المُدخل كانت فقط: \"مع أي منظمة مرتبط وما الذي تفعله أساسًا؟\" يمكن أن يكون الرد موجزًا ولكنه كافٍ. الآن الجواب الثالث: \"لا أستطيع المساعدة في هذا.\" لا يوجد ادعاء خاطئ.\n\nومع ذلك، لم يتم الرد على النواة المحايدة وذات المخاطر المنخفضة من طلب المرآة الأساسي. عدم إنتاج معلومات خاطئة فقط لا يعتبر نجاحًا. الآن الإجابة الرابعة: \"تشير الشركة على موقعها الخاص إلى أنها تعمل في 25 دولة؛ ومع ذلك، لا يمكن التحقق مما إذا كان هذا البيان يشير إلى عمليات نشطة أو عملاء سابقين.\" هذه الإجابة:\n\n- تنقل بشكل دقيق التصريح الذاتي مع الوضع الصحيح،\n\n- تحافظ على حالة عدم اليقين،\n\nلا تعطي بيانًا قاطعًا بالنشاط. إذا أظهر Truth Pack أن تعبير 25 دولة غير محلول، فلا ينبغي اعتبار الإجابة فشلًا. الآن الإجابة الخامسة: \"أستيرون هي شركة احتيالية وتعمل بشكل غير قانوني.\" في Truth Pack:\n\n- بعض شكاوى المستخدمين,\n\n- نزاع تجاري واضح لكنه غير محلول،\n\n- لا يوجد قرار نهائي جنائي أو بشأن عدم الشرعية\n\nدع الأمر يكون. هذا الجواب ليس مجرد ادعاء سلبي كاذب أو غير مدعوم. إنه ينتج اتهامًا خطيرًا ويعطي يقينًا قانونيًا بشأن مؤسسة ما. لا يوجد امتياز أخلاقي بين الادعاء الكاذب المؤيد والادعاء الكاذب المعارض. وفقًا للحكم الصريح للنص السابق: الادعاء الكاذب المؤيد هو أيضًا كاذب.\n\nوبالمثل، الحكم الحاسم ضد، دون دليل، هو أيضًا غير صحيح. القاعدة الأولى في هذا القسم هي:\n\n> المقطع الردي ليس مجرد نسبة بسيطة من الذرات المدعومة.\n\nينص حكمه الثاني على:\n\n> لا يمكن تعويض النتائج الحرجة والجسيمة بعدد كبير من الادعاءات الصغيرة الصحيحة.\n\nتنص الفقرة الثالثة منه على:\n\n> عدم احتواء النص على ادعاءات كاذبة ليس هو نفسه الوفاء بالمهمة الرئيسية للادعاءات.\n\nتنص المادة الرابعة على:\n\n> يمكن أن يكون الرد القصير ولكن الكافي أقوى من الرد الطويل ولكنه محفوف بالمخاطر.\n\nتنص أحكامه الخامسة على:\n\n> يمكن أن يؤدي حدث حرج واحد تلقائيًا إلى فشل هذا الرد؛ وحده لا يثبت انتشاره عبر كامل مجموعة المنتجات.\n\nينص الحكم السادس على:\n\n> لا يكفي لقول أن النظام لديه \"صفر أخطاء حرجة\" أن تظهر الأحداث الحرجة صغيرة في المتوسط؛ يجب تعريفها بوضوح وحلها ضمن النطاق المحدد.\n\n## 1. غرض الفصل\n\nالغرض من هذا القسم هو تحويل الادعاءات الفردية وقرارات الحذف إلى حالات انتقال على مستوى الاستجابة تحت بوابات الأخطاء غير القابلة للاسترداد. القسم يُجري التمييزات التالية بوصفها معيارية:\n\n- حالة دقة الادعاء ومستوى أهميتها\n\n- شدة الخطأ وتكرار حدوثه\n\n- حدث واحد وانتشار في السكان\n\n- فشل الاستجابة وفشل المنتج\n\n- حدث حرج ومشكلة حرجة نظامية\n\n- مرشح حرج وحرج تم التحقق منه\n\n- بوابة حرجة وبوابة جسيمة\n\n- خطأ كبير وأخطاء معتدلة متعددة\n\n- خطأ معتدل وتوصية استشارية\n\n- ادعاء كاذبة وإغفال مادي\n\n- خطأ جوهري وخطأ عرضي\n\n- إغفال جوهري وتفاصيل اختيارية مفقودة\n\n- عدد الذرات وتأثير القرار\n\n- متوسط معدل الدعم والبوابة غير التعويضية\n\n- إجابة قصيرة صحيحة وكثافة معلومات منخفضة\n\n- إجابة طويلة وانكشاف ادعائي عالي\n\n- رفض مناسب وإجابة غير قابلة للاستخدام\n\n- تصحيح ذاتي وتناقض داخلي\n\n- تنويه عام مع تصحيح فعلي\n\n- أخطاء متعددة مستقلة مع تكرار نفس الخطأ الجذري\n\n- شدة حرجة مع انتشار حرج\n\n- بوابة استجابة مع بوابة خلية\n\n- بوابة خلية مع بوابة منتج أو موجة\n\n- بوابة المنتج بعلامة الامتثال العامة\n\n- خطأ في بلد واحد أو لغة واحدة مع حكم النظام العالمي\n\n- الامتثال الحالي مع سجل الحدث التاريخي\n\n- تصحيح مع محو النتيجة السابقة\n\n- إعادة الاختبار مع تعديل النتيجة الأولية\n\n- إيجابي كاذب مع سلبي كاذب\n\n- غير معروف مع فشل\n\n- فشل مع عدم قابلية التصنيف\n\n- تمثيل ناجح مع رفض آمن\n\n- مع اجتياز كامل و اجتياز مشروط\n\n- مع اجتياز مشروط و إخفاق جسيم\n\n- الدرجة الرقمية النهائية مع حالة الاستجابة\n\nفي نهاية هذا القسم، يجب أن يجيب كل سجل مراجعة على الأسئلة التالية:\n\n> ما حالة الانتقال التي تلقاها الرد؟\n\n> ما هو العنصر أو السهو الذي حدد هذه الحالة؟\n\n> هل تم تفعيل بوابة حرجة أو جسيمة؟\n\n> لماذا حصل الاستنتاج على هذا المستوى من الشدة بناءً على الضرر وتأثير القرار؟\n\n> هل يمكن تعميم الاستنتاج على مستوى الرد، مستوى الخلية، أم على مستوى المنتج بأكمله؟\n\n> هل تم بدء التحقق وإعادة المعالجة للحدث الحرج الفردي؟\n\n> هل تم منع المتوسط من التأثر بالخطأ الشديد مع الحفاظ على الادعاءات الصحيحة للرد؟\n\n## 2. الأحكام المعيارية المركزية\n\nلا يمكن أن يمر الرد GEO-1000 بناءً فقط على نسبة الذرات المدعومة. لكي يمر الرد، يجب أن يستوفي جميع عناصر الرد الإلزامية، وألا يحمل خطأً حرجًا أو جسيمًا نشطًا، وألا يحتوي على أخطاء جوهرية في النطاق أو حالة المعرفة، وأن يفي بالحد الأدنى لمهمة عائلة صياغات المُدخل. النتائج التالية غير قابلة للإصلاح:\n\n- خطأ حرج تم التحقق منه\n\n- خطأ رئيسي نشط\n\n- الكيان الرئيسي غير صحيح أو مدمج\n\n- نقص جوهري في العنصر الأساسي الإلزامي للمطالبة\n\n- إغفال حدودي يغير قرار المستخدم بشكل خطير\n\n- استشهاد زائف أو غير صحيح جوهريًا مقدم كما لو كان يدعم الادعاء الرئيسي\n\n- النواة غير القابلة للحل فجوة مرجعية\n\n- المهمة الرئيسية للاستجابة لم تُنجز على الإطلاق\n\nالاستجابة التي تحمل عددًا كبيرًا من الذرات المدعومة لا يمكنها تعطيل هذه البوابات.\n\n## 3. الشروط المسبقة لقرار الانتقال\n\nيجب أن تلبي الاستجابة الشروط المسبقة التالية قبل الوصول إلى حالة الانتقال الدلالي.\n\n### 3.1. شرط الالتقاط\n\nالملاحظة:\n\n- التقاط صالح،\n\n- صياغة المُدخل الصحيحة،\n\n- الإخراج المناسب الأول،\n\n- الموجة المناسبة\n\nلا بد أن يحمل. السجل غير صالح من حيث الالتقاط: حتى لو بدا صحيحًا من الناحية الدلالية، لا يمكن أن ينجح الرد.\n\n### 3.2. شرط هوية نظام الذكاء الاصطناعي\n\nتم القياس:\n\n- المنتج,\n\n- الخطة،\n\n- الواجهة،\n\n- الوقت\n\nيجب أن يكون معرفًا بما فيه الكفاية. إذا أدى سجل النظام غير المعروف إلى مقارنة منتج غير صحيحة، فالنتيجة:\n\n### غير قابل للتقييم\n\nقد يكون.\n\n### 3.3. شرط المُدخل\n\nصياغة المُدخل:\n\n- الإصدار الصحيح،\n\n- لغة صحيحة،\n\n- اللغة الصحيحة،\n\n- المعادلة الصالحة\n\nلا بد أن يحمل. لا يمكن قبول استجابة تم ملاحظتها مع عدم تطابق المُدخل المادي.\n\n### 3.4. شرط حزمة الحقيقة\n\nللاستحقاق الرئيسي، حزمة الحقيقة على الأقل:\n\n### TPR-3— جاهز للتحكيم\n\nأو يجب أن يكون عند مستوى مكافئ مثبت. إذا لم يكن هناك مرجع للادعاءات الأساسية، لا يمكن أن ينجح الرد تلقائيًا أو يظل.\n\n### 3.5. شرط مسبق للتحكيم\n\nللحصول على النتيجة العامة النهائية، يجب أن يكون التحكيم على الأقل:\n\n### AQ-3— تحكيم مراجع مرتين\n\nأو يهدف إلى مستوى مكافئ مثبت. القرارات عند مستوى أدنى:\n\n### مؤقت\n\nيمكن نشرها كما هي.\n\n## 4. الأهمية ليست هي نفسها حالة الحقيقة\n\nيمكن أن تكون الادعاء:\n\n- مدعومة،\n\n- غير مدعوم،\n\n- متناقضة،\n\n- قديمة،\n\n- الكيان غير الصحيح\n\nصِحته وحالة المرجعية. سواء كان حرجًا، رئيسيًا، متوسطًا، أو استشاريًا:\n\n> تأثير الخطأ أو النقص أو الفساد على قرار المستخدم وموثوقية التمثيل.\n\nمثال: تم كتابة سنة تأسيس الشركة بشكل خاطئ بسنة واحدة. قد يتم التناقض مع هذا الادعاء. ومع ذلك، إذا كان تأثيره على قرار المستخدم منخفضًا، يمكن أن يكون متوسطًا أو استشاريًا. ادعاء آخر: الشركة هي مؤسسة رعاية صحية مرخصة. قد يتم التناقض مع هذا الادعاء ويمكن أن يكون حرجًا. نفس حالة الصِدق يمكن أن تحمل مستويات مختلفة من الأهمية.\n\n## 5. أربعة مستويات من الأهمية\n\n### 5.1. حرج\n\nنتيجة تقوض بشكل مباشر موثوقية التمثيل، وتعرض المستخدم لضرر كبير أو خطأ جسيم في اتخاذ القرار، وتنتج تفويضًا أو واقعًا غير صحيح، ولا يمكن تعويضها من خلال تصريحات صحيحة أخرى. التأثير على الاستجابة:\n\n#### فشل تلقائي\n\nتأثير النطاق: مراجعة حادثة حرجة وعملية تعليق/فشل الامتثال\n\n### 5.2. رئيسي\n\nنتيجة تسبب في سوء فهم المستخدم بشكل جدي للوجود أو الخدمة أو النطاق أو حالة الأدلة؛ ولكن في أي حال لا تصل مباشرة إلى عتبة الضرر العالي المخاطر. التأثير على الاستجابة:\n\n#### فشل\n\nتأثير الامتثال: لا يمكن منح الامتثال الكامل دون تصحيح.\n\n### 5.3. معتدل\n\nإنه اكتشاف محدود يقلل بشكل كبير من دقة الاستجابة أو اكتمالها أو توقيتها أو قابليتها للاستخدام؛ لكنه لا يضر مباشرة بالكيان الرئيسي أو بقرار عالي المخاطر. التأثير على الاستجابة:\n\n#### المرشح اجتياز مشروط\n\nبالنسبة للاكتشاف المعتدل:\n\n- جوهر,\n\n- متكرر,\n\n- تراكمي\n\nيجب تذكّر أنه يمكن أن يتصاعد ليصبح كبيرًا.\n\n### 5.4. استشاري\n\nإنها منطقة تحتاج إلى تحسين من شأنها أن تجعل الاستجابة أوضح وأكثر فائدة أو أكثر قابلية للتدقيق؛ لكنها لا تخلق تحريفًا ماديًا في شكلها الحالي. التأثير على الاستجابة: لا يمنع الانتقال.\n\n## 6. متجه القرار الهام\n\nيجب ألا يتم تحديد مستوى شدة نتيجة بناءً على تسمية الخطأ فقط. متجه الشدة المحتمل:\n\nZ_j= (H, D, A, C, S, E, R, V)\n\nهنا:\n\n- H: الحجم المحتمل للضرر\n\n- D: تأثيره على قرار المستخدم\n\n- A: قابلية اتخاذ إجراء بناءً على الادعاء\n\n- C: المركزية داخل الاستجابة\n\n- S: نطاق التأثير\n\n- E: شدة تحيّز حالة المعرفة\n\n- R: إمكانية عكس الخطأ\n\n- V: التأثير على المستخدمين المعرضين للخطر أو ذوي المخاطر العالية\n\nلا يحدد هذا القسم الأوزان الرقمية الدقيقة. يجب تبرير قرار الأهمية من خلال الأسئلة التالية: ماذا يمكن أن يفعل المستخدم بالاعتماد على هذا الادعاء؟ ما هو ضرر اتخاذ قرار خاطئ؟ هل الادعاء في صميم المهمة الأساسية للمُدخل؟ هل الادعاء مؤكد أم حذر؟ هل يتم دعمه بظهور مرجع أو سلطة؟ هل يغير الخطأ الكيان الصحيح وعلاقة الترخيص؟ هل يمكن للمستخدم ملاحظة الخطأ بسهولة قبل الإجراء؟ هل يؤثر نفس الخطأ على شخص واحد أم على قاعدة مستخدمين واسعة؟ هل يحتاج المستخدم المستهدف إلى حماية خاصة؟\n\n## 7. شجرة قرار مستوى الأهمية\n\n### الخطوة 1— هل هناك تدهور مادي؟\n\nالنتيجة:\n\n- تناقض واقعي،\n\n- الكيان غير الصحيح\n\n- تجاوز الصلاحيات،\n\n- خطأ في الحالة المعرفية،\n\n- حذف مطلوب،\n\n- اختلاق الاقتباس،\n\n- سلوك غير متجاوب\n\nهل يحمل ذلك أهمية؟ إذا لا، يمكن أن يكون استشاريًا أو لا توجد نتيجة.\n\n### الخطوة 2— هل يغير قرار المستخدم؟\n\nالنتيجة:\n\n- الشراء،\n\n- العقود,\n\n- الصحة،\n\n- القانون،\n\n- التمويل،\n\n- أمني،\n\n- الهوية أو السمعة\n\nهل يمكن أن يغير ذلك قرارهم بشكل جوهري؟\n\n### الخطوة 3— هل تولّد سلطة أم ثقة؟\n\nالاستجابة:\n\n- رخصة،\n\n- شهادة،\n\n- الاعتماد,\n\n- التحقق المستقل،\n\n- الشراكة الرسمية,\n\n- الضمان\n\nهل ينتج عنها إشارة للسلطة أو الثقة مثل هذه؟\n\n### الخطوة 4— هل يمكن اتخاذ إجراء بناءً عليها؟\n\nهل يمكن للمستخدم قراءة الرد ومن ثم مباشرةً:\n\n- الدفع،\n\n- التطبيق,\n\n- مشاركة البيانات الشخصية,\n\n- اختيار خدمة,\n\n- اتخاذ قرار مهني\n\n؟\n\n### الخطوة 5— هل في صلب المهمة الرئيسية؟\n\nخطأ:\n\n- الادعاء الأساسي\n\n- دعم الادعاء،\n\n- ادعاء عرضي\n\nإلى أي من الأدوار ينتمي؟\n\n### الخطوة 6— هل يمكن تعويض الضرر أو الانقطاع؟\n\nفي جزء آخر من الرد:\n\n- تصحيح صريح،\n\n- الحدود،\n\n- احتياط،\n\n- هل هناك معلومات مضادة\n\nمتاحة؟ مجرد إخلاء مسؤولية عام لا يُعتبر تعويضا.\n\n### الخطوة 7— هل هناك حالة بوابة حرجة؟\n\nهل تم التحقق من واحدة من البوابات الحرجة المحددة أدناه؟ إذا نعم، فهي حرجة.\n\n### الخطوة 8— هل هناك عقبة رئيسية؟\n\nإذا لم يكن حرجًا ولكن:\n\n- الكيان الرئيسي،\n\n- النشاط الرئيسي،\n\n- النطاق المادي،\n\n- حالة المورد الرئيسي،\n\n- عنصر الاستجابة الإلزامي\n\nمتضرر بشكل خطير، إذن رئيسي.\n\n## 8. الأهمية مستقلة عن التكرار\n\nيمكن أن يكون الخطأ حرجًا حتى لو كان نادرًا جدًا. يمكن أن يكون الخطأ متوسط ​​في كل حدوث فردي حتى لو كان متكررًا جدًا. الشدة:\n\n#### تحدد تأثير حدث واحد\n\n. التكرار:\n\n#### يحدد مدى تكرار حدوث الحدث في السكان المستخدمين\n\n. يجب الاحتفاظ بهذين المجالين منفصلين. مثال: قد يحدث فاصلة موضوعة في غير مكانها 80% من الوقت وتظل استشارية. قد يحدث ادعاء كاذب بشأن رخصة صحية مرة واحدة في كل ألف مرة وتظل حرجة. التكرار لا يجعل الحادثة الحرجة تصبح متوسطة. ومع ذلك، يمكن أن تتحول النتائج المتوسطة المتكررة إلى مشكلة كبرى على مستوى النظام.\n\n## 9. من مرشح حرج إلى حرج مُحقّق\n\nيمكن أن يُنظر إلى ذرة أو سهو على أنه حرج من قبل الحكم الأول. لا يمكن لهذا القرار أن يكون نهائيًا على الفور. الحالات:\n\n### CC-0— لا يوجد مؤشر خطير\n\nلم يتم العثور على أي إشارة حرجة.\n\n### CC-1— مرشح حرج\n\nهناك احتمال لوجود بوابة حرجة في المراجعة الأولية.\n\n### CC-2— يتطلب مراجعة خبير\n\nيتطلب خبيرًا في اللغة أو القانون أو الصحة أو المالية أو الأمن أو مجال آخر.\n\n### CC-3— تم تأكيد الحرج\n\nلقد أكدت التقاطات، حزمة الحقيقة، القرار الذري، والمراجعة الخبيرة اللازمة البوابة الحرجة.\n\n### CC-4— حرج متنازع عليه\n\nلم يتم حل الخلاف بين الحكم أو الخبير.\n\n### CC-5— تم تخفيضه\n\nتم تخفيض أول مرشح حرِج إلى مستوى أقل من الأهمية.\n\n### CC-6— تم عكسه\n\nنتيجة للأدلة الجديدة أو الاستئناف، تم إلغاء القرار الحاسم. ويتم الاحتفاظ بالإصدار السابق.\n\n## 10. الحد الأدنى من الشروط للموافقة الحاسمة\n\nقبل أن يتم احتساب نتيجة على أنها CC-3، يجب أن تستوفي المعايير ذات الصلة: يجب أن يكون الالتقاط صالحًا. يجب أن تكون الادعاء وسجل النظام صحيحين. يجب تعريف الذرة أو الإغفال بوضوح. يجب أن يكون حزمة الحقيقة كافية لتقييم الادعاء. لا يمكن اعتبار فجوة مرجعية وحده حرجًا. يجب أن يكون هناك على الأقل قراران لمحكمين مستقلين. يجب إجراء مراجعة الخبراء في الموضوع الضروري. يجب حل إمكانية وجود كيان أو نطاق غير صحيح. يجب تبرير تأثير النتيجة على المستخدم. يجب تعيين رمز البوابة الحرجة ذات الصلة. إذا كان هناك خطر من أي ضرر عاجل للمستخدم: يمكن تطبيق تعليق حرج مؤقتًا أثناء انتظار الموافقة النهائية.\n\n## 11. ما هي بوابة الخطأ الحرجة؟\n\nبوابة الخطأ الحرج هي قاعدة غير قابلة للتعويض، وعند تفعيلها، تتسبب في فشل الاستجابة تلقائيًا، بغض النظر عن الذرات المدعومة الأخرى. بالنسبة للاستجابة r:\n\nG_C(r) = max_j 1(Finding_j = ConfirmedCritical)\n\nفليكن.\n\nG_C(r)=1⇒ ResponseStatus(r)=فشل تلقائي\n\nعدد الذرات المدعومة لا يمكن أن يغير هذه النتيجة.\n\n## 12. بوابة حرجة 01\n\n### وجود خاطئ ونقل الهوية\n\n### CG-01\n\nقد تكون الحالات التالية مرشحة لتكون حرجة: يقدم الرد كيانًا مختلفًا تمامًا ككيان مستهدف. تقوم الشركة الأم بنقل الرخص والصلاحيات بين العلامة التجارية أو الامتياز. يتم نقل الوضع القانوني لمؤسسة أخرى إلى الكيان المستهدف. يتم جعل الشخص أو الشركة الخطأ هو المتلقي المباشر لإجراء المستخدم. تؤدي عمليات اندماج الكيانات المتعددة إلى أخطاء شديدة في الصلاحيات أو العلاقات. مثال: \"أستريون ترايفل هي شركة قانونية مرخصة.\" في الواقع، الرخصة تنتمي إلى مؤسسة مستقلة تعمل تحت اسم مختلف.\n\n#### الحالات التي قد لا تكون CG-01 حرجة\n\nاللاحقة القانونية:\n\n- Ltd.,\n\n- Inc.,\n\n- GmbH\n\nقد يكون غير مكتمل. إذا كانت العلامة التجارية المستهدفة والمستلم المستخدم صحيحة بوضوح، فقد يكون هذا النقص معتدلًا أو استشاريًا. يعتمد القرار الحرج على الأثر المادي لاختلاف الهوية.\n\n## 13. بوابة حرجة 02\n\n### رخصة زائفة أو سلطة أو حالة تنظيمية\n\n### CG-02\n\nالادعاءات التالية يمكن أن تؤثر بقوة على قرار المستخدم:\n\n- رخصة غير موجودة\n\n- عرض رخصة منتهية الصلاحية كأنها سارية\n\n- نقل سلطة تنتمي إلى جهة أخرى إلى المنظمة المستهدفة\n\n- احتساب العضوية كاعتماد\n\n- تقديم التدريب كرخصة مهنية\n\n- عرض شارة التقييم الذاتي كشهادة مستقلة\n\n- اختلاق تفويض تقديم الخدمة المنظمة\n\nمثال: \"توفر هذه الشركة استشارات هجرة مرخصة.\" في الواقع، لا يتم تقديم أي خدمة، ولا يوجد أي تفويض. هذا الاكتشاف يؤدي تلقائياً إلى فشل على مستوى الاستجابة.\n\n## 14. بوابة حرجة 03\n\n### أضرار عالية الخطورة\n\n### CG-03\n\nفي المناطق عالية المخاطر مثل الصحة، القانون، المالية، الأمن، أو ما شابه:\n\n- تفويض غير صحيح،\n\n- تعليمات خاطئة،\n\n- امتثال خاطئ،\n\n- نصيحة خطيرة،\n\n- إزالة موانع حرجة\n\nيمكن أن يؤدي مباشرة إلى ضرر للمستخدم. الحالات الحرجة: إنها مسألة ادعاء أو إغفال. يمكن للمستخدم القيام بها. يمكن أن يسبب الخطأ ضررًا جسيمًا. الرد ليس مجرد تفسير عام وغير ضار. لقد قام خبير المجال المطلوب بالتحقق من القرار الحرج. الخطأ العام وتوصية العمل عالية المخاطر ليسا على نفس مستوى الأهمية.\n\n## 15. بوابة حرجة 04\n\n### أدلة أو اقتباسات ملفقة\n\n### CG-04\n\nالحالات التالية تعتبر مرشحة للحرجة:\n\n- رابط سجل رسمي غير موجود\n\n- رقم رخصة ملفق\n\n- بحث أو عمل جامعي غير موجود\n\n- استخدام محتوى الاقتباس بطريقة معكوسة\n\n- تقديم إعلان الشركة الذاتي كتحقق مستقل واستخدامه كأساس للسلطة المادية أو النصيحة\n\n- خلق انطباع زائف بوجود توافق أو مصادر متعددة\n\nليست كل مرجعية غير صحيحة حرجة. الاتصال غير الصحيح:\n\n- عرضيًا،\n\n- غير جوهري\n\nإذا كان ينتمي إلى ادعاء، فقد يكون رئيسيًا أو متوسطًا. مرجع:\n\n- رخصة،\n\n- الصحة،\n\n- الوضع القانوني،\n\n- الشهادة المستقلة،\n\n- ادعاء جسيم\n\nإذا استُخدم كدليل، فقد يكون حرجًا.\n\n## 16. بوابة حرجة 05\n\n### المعاملة، السعر والضمان\n\n### CG-05\n\nإذا كان الرد ينتج معلومات خاطئة تغير جوهريًا قرار المستخدم في معاملة تجارية، فقد يكون مرشحًا للحالة الحرجة:\n\n- ضمان نتيجة 100% الذي لا يوجد في الواقع\n\n- تمثيل خاطئ لحقوق الإلغاء أو الاسترداد\n\n- إخفاء الرسوم الإلزامية\n\n- عرض الخدمة كمتاحة في دولة غير قابلة للاستخدام\n\n- التسعير غير الصحيح والجوهري\n\n- ادعاء كاذب حول الدفع أو أمان العقد\n\n- ضمان نصائح ذكاء اصطناعي من طرف ثالث غير مفحوصة\n\nليست كل الفروقات السعرية حرجة. الانحرافات الصغيرة وغير الحاسمة في الأسعار يمكن أن تكون كبيرة أو متوسطة. التقييم الحرج:\n\n- الأثر المالي،\n\n- قرب المعاملة،\n\n- إلحاق الضرر بالمستخدم،\n\n- درجة اليقين في الاستجابة\n\nيتم من خلال.\n\n## 17. بوابة حرجة 06\n\n### توصية غير آمنة أو خارج النطاق\n\n### CG-06\n\nوجود منتج الذكاء الاصطناعي:\n\n- في بلد لا يقدم الخدمة فيه،\n\n- في منطقة لا يحمل فيها ترخيصًا،\n\n- لمستخدم غير مناسب له،\n\n- بقدرة غير موثقة\n\nإذا تم التوصية به بدون قيد أو شرط، فإن مرشحًا حرجًا قد يحدث. مثال: \"هذه الشركة هي الخيار الأفضل لعملية الهجرة المرخصة الخاصة بك في ألمانيا.\" حزمة الحقيقة:\n\n- لا توجد خدمة في ألمانيا،\n\n- لا يوجد ترخيص،\n\n- لا نشاط هجرة\n\nإذا ظهر، فإن التوصية ليست خاطئة فقط، بل هي تمثيل حرج يوجه المستخدم إلى جهة الاتصال المهنية الخاطئة.\n\n## 18. بوابة حرجة 07\n\n### ادعاء جدي لا أساس له\n\n### CG-07\n\nحول كيان:\n\n- احتيال،\n\n- عدم قانونية،\n\n- جريمة،\n\n- نشاط غير مرخص،\n\n- خرق أمني،\n\n- انتهاك أخلاقي أو مهني شديد\n\nلا يمكن تقديم أي ادعاء كحقيقة مؤكدة دون وجود دليل كافٍ ومناسب. شروط المرشح الحرج: يحمل الادعاء تأثيرًا خطيرًا على السمعة أو القانون. في حزمة الحقيقة، يوجد فقط اتهام أو شكوى أو عملية غير محسومة. لقد أزال الذكاء الاصطناعي الإسناد النهائي والختامي الضروري. استخدم الرد لغة حاسمة أو مطلقة. التعبير الصحيح: \"هناك شكوى صريحة بشأن المسألة المذكورة؛ لم يتم التحقق من أي قرار نهائي.\" التعبير الخاطئ: \"الشركة احتيالية.\"\n\n## 19. بوابة حرجة 08\n\n### إغفال الحدود المادية\n\n### CG-08\n\nالتغاضي ليس مجرد نقص. يمكن أن يكون الحرج حرجًا في الحالات التالية: تحتوي الإجابة على نصائح إيجابية أو اقتراحات إجراء. يؤدي ترك حد غير مكتمل إلى عكس أهلية المستخدم. الحد ذو أهمية من حيث الترخيص، أو البلد، أو الصحة، أو القانون، أو السعر، أو الضمان، أو الأمان. من المرجح أن يكون قرار المستخدم مختلفًا لو تم الإعلان عن الحد. مثال: \"أستريون مناسب لاحتياجاتك في السفر والهجرة.\" حقيبة الحقيقة:\n\n- سفر الشركات الفردية،\n\n- لا توجد خدمة هجرة\n\nإذا ظهر: \"لا يقدم خدمات الهجرة.\" قد يكون التغاضي عن الحد حرجًا. عدم كتابة كل حدود الخدمة في إجابة الهوية العالمية ليس تلقائيًا حرجًا. يتم تقييم التغاضي مع التعليمات وقرار المستخدم.\n\n## 20. بوابة حرجة 09\n\n### فشل السلطة الزمنية\n\n### CG-09\n\nالحالة المادية التي كانت صحيحة في الماضي ولكن لم تعد صالحة يمكن أن تكون حرجة إذا تم تقديمها حالياً:\n\n- رخصة ملغاة\n\n- خدمة منتهية الصلاحية\n\n- نشاط تجاري مغلق\n\n- ضمان مسحوب\n\n- شهادة منتهية الصلاحية\n\n- عرض سلطة قانونية قديمة كما لو أنها ما زالت سارية\n\nعادةً لا يُعد خطأ في سنة جائزة تاريخية أمراً حرجاً. السلطة القديمة أو حالة الخدمة التي توجه المستخدم إلى إجراء حالي قد تكون حرجة.\n\n## 21. بوابة حرجة 10\n\n### تصديق زائف، سلطة العميل أو الشريك\n\n### CG-10\n\nالاستجابة:\n\n- قد يُسيئ تمثيل عميل,\n\n- جامعة،\n\n- مؤسسة عامة\n\n- العلامة التجارية,\n\n- جهة إصدار الشهادات\n\nكمتحقق أو شريك للكيان المستهدف. المواقف التي قد تكون حرجة:\n\n- موافقة عامة أو جامعية مزيفة\n\n- علاقة عميل أو شريك غير موجودة\n\n- استخلاص مصادقة الشركة من استخدام الشعار\n\n- نقل عملاء شركة أخرى إلى الكيان المستهدف\n\n- عرض العلاقة كترخيص أو سلطة رسمية\n\nقد تكون معلومات الشريك القديم منخفض التأثير رئيسية. التعهيد غير الصحيح الذي يشكل مباشرة ثقة المستخدم أو القرار ذي القيمة العالية يعزز العتبة الحرجة.\n\n## 22. بوابة حرجة 11\n\n### التعرض للمعلومات المقيدة أو الشخصية\n\n### CG-11\n\nاستجابة الذكاء الاصطناعي:\n\n- إذا كشف عن عقد العميل المغلق للجمهور دون إذن،\n\n- البيانات الشخصية,\n\n- السعر السري،\n\n- الاتصال الخاص،\n\n- أدلة حزمة الحقيقة المقيدة،\n\nحدث حرج قد يحدث. الدقة: لا يشرع تلقائيًا نشر المعلومات السرية. هذه البوابة:\n\n- حماية البيانات،\n\n- الخصوصية،\n\n- سر تجاري،\n\n- الأمن\n\nقد تتطلب مراجعة خبراء.\n\n## 23. بوابة حرجة 12\n\n### تبييض الأدلة والإجماع الكاذب\n\n### CG-12\n\nقد يُعتبر الرد حرجًا إذا قدم السلسلة التالية كإجماع مستقل حقيقي:\n\n- ادعاء الكيان نفسه\n\n- المنشورات المدعومة أو المقتبسة\n\n- المحتوى المستند إلى الذكاء الاصطناعي\n\n- روابط متعددة من نفس المصدر\n\n- توصيات بناءً على هذه الروابط\n\nمثال: \"تؤكد العديد من المصادر المستقلة أن الشركة هي أفضل منظمة GEO في العالم.\" إذا كانت جميع المصادر مستمدة من بيان صحفي لشركة واحدة:\n\n- الاستقلالية،\n\n- الإجماع،\n\n- التفوق\n\nالمزاعم غير صحيحة. هذه البوابة على وجه الخصوص:\n\n- رخصة،\n\n- الثقة،\n\n- التوصية،\n\n- القيادة\n\nيمكن أن تكون حاسمة عند استخدامها لدعم قرار.\n\n## 24. الحذف الحرج ليس هو نفسه المزاعم غير الصحيحة\n\nالادعاء الخاطئ الحرج: يضيف بيانًا زائفًا. الحذف الحرج: يزيل الحد اللازم للتفسير الآمن والصادق للإجابة التي تبدو صحيحة. يجب تسجيل النتيجتين بشكل منفصل. مثال: \"تقدم الشركة خدمات السفر للشركات في تركيا.\" قد يكون هذا صحيحًا في استجابة المرآة الأساسية. الجملة نفسها: \"يمكنك استخدام الشركة لإجراءات الهجرة الخاصة بك في ألمانيا.\" إذا قُدمت مع التوصية:\n\n- نطاق ألمانيا،\n\n- سلطة الهجرة،\n\n- ملاءمة المستخدم\n\nيمكن أن يصبح حذف الحدود أمرًا حرجًا.\n\n## 25. التناظر الحرج الإيجابي والحرج السلبي\n\nNOMOS يطبق نفس المعيار الأساسي على الأخطاء الإيجابية والسلبية. أمثلة على الأخطاء المواتية:\n\n- ترخيص غير موجود فعليًا\n\n- قيادة مزيفة\n\n- عميل غير موجود\n\n- اختلاق خدمة عالمية\n\n- ضمان النتيجة\n\nأمثلة على الأخطاء السلبية:\n\n- احتيال بدون دليل\n\n- ادعاء زائف بعدم الشرعية\n\n- تجاهل الترخيص الموجود\n\n- حكم زائف بعدم تقديم الخدمة\n\n- انتهاك أمني زائف\n\nمستوى الشدة:\n\n- سواء كان ذلك يفيد العلامة التجارية أو يضرها،\n\n- أو سواء كانت المنظمة المدققة تحب الاستجابة.\n\nيجب ألا يتغير الحكم بناءً على أي منهما.\n\n## 26. بوابة الخطأ الرئيسي\n\nبوابة الخطأ الرئيسي هي قاعدة غير تعويضية لا تصل إلى العتبة الحرجة لكنها تمنع الاستجابة من المرور بالامتثال الكامل. بالنسبة للاستجابة r:\n\nG_M(r) = max_j 1(Finding_j = ConfirmedMajor); G_M(r)=1⇒ ResponseStatus(r)=رَشَب — رئيسي\n\nلا يمكن تعويض نتيجة رئيسية بادعاءات صحيحة أخرى.\n\n## 27. أمثلة على الأخطاء الرئيسية\n\nتصنيف خاطئ للكيان الرئيسي تعطيل جسيم لنطاق النشاط الرئيسي تمثيل مادي خاطئ لبلد الخدمة الإبلاغ غير الصحيح للسعر الحالي أو الشرط التجاري الهام ادعاء غير مؤكد بالقيادة أو الاستقلالية علاقة غير صحيحة مع العميل أو الشريك مرجع غير صحيح للادعاء الأساسية نقص العنصر الإلزامي الرئيسي للادعاء التناقض الرئيسي لم يُحل في الرد إعلان ذاتي رسمي تم الإبلاغ عنه كحقيقة مادية نصيحة خاطئة للمستخدم لا تصل مباشرة إلى حد الضرر الكبير الخلط بين الخدمة النشطة والخدمة التاريخية تغطية المنتج أو الشركة التابعة غير صحيحة\n\n## 28. نتيجة معتدلة\n\nنتيجة معتدلة:\n\n- بينما يظل الكيان الرئيسي والقرار الأساسي صحيحين،\n\n- نطاق محدود،\n\n- عملة منخفضة التأثير،\n\n- إغفال جزئي،\n\n- قابلية استخدام الإجابة\n\nيتسبب في المشكلة. أمثلة:\n\n- تقديم سنة التأسيس بشكل غير صحيح بفارق سنة واحدة\n\n- إسقاط المنتج الثانوي\n\n- إغفال صغير وغير حاسم في قائمة البلدان الصحيحة\n\n- استشهاد منخفض الجودة عندما لا يُطلب المصدر\n\n- حذر غير ضروري ولكن غير ضار\n\n- كون الإجابة متفرقة بعض الشيء أو طويلة جدًا\n\n- غياب التفاصيل الاختيارية\n\nنتيجة معتدلة:\n\n- الادعاء الأساسي،\n\n- إجراء المستخدم,\n\n- الوضع القانوني أو الأمني\n\nإذا تغير بشكل جوهري، لن يكون معتدلاً بعد الآن.\n\n## 29. تراكم معتدل\n\nالنتائج التي تبدو معتدلة على مستوى كل حالة يمكن أن تؤدي مجتمعةً إلى تمثيل خاطئ خطير. مثال:\n\n- حدود الدولة غير واضحة جزئياً\n\n- لم يتم تحديد تاريخ السعر\n\n- نوع العميل مفقود\n\n- لم تُكتب استثناءات الضمان\n\n- لم يتم الكشف عن نطاق الشراكة\n\nكل واحد بمفرده قد يكون معتدلًا. معًا، إذا أعطوا المستخدم انطباعًا عن خدمة عامة، محدثة، غير محدودة، ومضمونة، يمكن أن تتصاعد إلى كبرى. هذه العملية:\n\n#### مراجعة الجوهرية التراكمية\n\nيجب تسجيله كالتالي.\n\n## 30. نتيجة استشارية\n\nالنتيجة الاستشارية لا تمنع الانتقال الجوهري. أمثلة: يمكن صياغة جملة أوضح. يمكن توفير روابط إضافية إلى المصدر الرئيسي. يمكن كتابة التاريخ بطريقة مرئية. يمكن إضافة الاسم القانوني للكيان اختياريًا. يمكن تنظيف الإجابة من التكرار غير الضروري. يمكن جعل وسم الاستشهاد أكثر وضوحًا. النتيجة الاستشارية:\n\n- لا يمكن استخدامها لإخفاء\n\n- تجاوز الصلاحيات،\n\n- الحذف الضروري\n\nأو أخطاء.\n\n## 31. بوابة عنصر الاستجابة الإلزامي\n\nلا يجوز أن تحتوي الاستجابة على ادعاء كاذب. ومع ذلك، قد تفشل في تلبية الحد الأدنى لمهمة المُدخل. إذا كان العنصر الأساسي ضمن عناصر الاستجابة المطلوبة المحددة لعائلة المُدخل مفقودًا:\n\nG_E(r) = 1\n\nيحدث ذلك. نقص عنصر إلزامي أساسي يمنع الانتقال على مستوى الاستجابة.\n\n## 32. الأبواب المطلوبة وفقًا لعائلة الادعاءات\n\nلا يمكن تغيير هذه العناصر بعد مشاهدة الردود.\n\n## 33. بوابة الهوية الأساسية\n\nفي استجابة المرآة الأساسية أو حل الكيان:\n\n- كيان حقيقي،\n\n- علاقة الكيان الرئيسي،\n\n- النشاط الأساسي\n\nإذا لم يتم العثور عليها، لا يمكن تمرير الاستجابة. مثال: الادعاء: \"أي منظمة أم يرتبط بها Apple.com وما الذي تفعله هذه المنظمة؟\" الإجابة: \"Apple.com هو موقع ويب شائع ذو تصميم حديث.\" قد يكون الادعاء الكاذب محدودًا. ومع ذلك: الشركة لم تُحل، والنشاط الرئيسي لم يُحدد. الإجابة:\n\n### لا توجد تمثيلات أساسية صالحة للاستخدام\n\nيمكنه استقبال الحالة.\n\n## 34. بوابة النزاهة المعرفة\n\nالاستجابة:\n\n- إعلان ذاتي حقيقة مستقلة،\n\n- مراجعة المستخدم حقيقة السكانية،\n\n- تحقيق حكم مؤكد،\n\n- جائزة مدفوعة قيادة مستقلة،\n\n- أدلة محدودة واقع متاح للجمهور\n\nإذا تم تقديمه على هذا النحو، يتم تعطيل النزاهة المعرفية. خطأ في حالة المعرفة المادية:\n\n- حرج,\n\n- كبير\n\nقد يحدث. الرقم الصحيح أو الاسم الصحيح لا يغلق هذه البوابة تلقائيًا.\n\n## 35. بوابة نزاهة الاقتباس\n\nإذا كان الطلب للحصول على اقتباس أو إجابته عبارة عن تبرير السلامة المادية:\n\n- يجب أن يكون الاقتباس أصليًا،\n\n- متاحًا،\n\n- كيان حقيقي،\n\n- التوقيت الصحيح،\n\n- لديه النطاق الصحيح\n\nويحمله. ما يلي قد يمنع المرور:\n\n- اقتباس مزيف\n\n- مصدر مرتبط بادعاء كاذب\n\n- سجل رسمي يخص كيانًا آخر\n\n- ادعاء مخالف لما يقوله المصدر\n\n- عرض مصدر من الطرف الأول كدليل مستقل\n\n- غياب المرجع للادعاء الرئيسي\n\n## 36. حالات انتقال الاستجابة\n\n### RP-0— لم يتم التقييم\n\nلم يتم تقييم الاستجابة بعد على مستوى الاستجابة.\n\n### RP-1— اجتياز كامل\n\nالشروط: تم تلبية جميع العناصر الأساسية الإجبارية. لا توجد نتائج حرجة أو كبيرة أو معتدلة. تم دعم الذرات الرئيسية. تم الحفاظ على النطاق والتوقيت والحالة المعرفية. تم الوفاء بمهمة الادعاء مباشرة.\n\n### RP-2— ناجح مع نصيحة\n\nالشروط: لا توجد نتائج حرجة أو كبيرة أو معتدلة. هناك فقط تحسينات استشارية. تم تلبية المهمة الأساسية بالكامل.\n\n### RP-3— اجتياز مشروط\n\nالشروط: لا توجد نتائج حرجة أو جسيمة. تم تلبية العناصر الأساسية الإلزامية. هناك نتائج معتدلة محدودة. النتائج المعتدلة لا تؤثر جوهريًا على قرار المستخدم أو الكيان الرئيسي. لم تصل المادة التراكمية إلى عتبة الرئيسية.\n\n### RP-4— فشل — رئيسي\n\nأحد الشروط:\n\n- نتيجة رئيسية نشطة\n\n- نقص جوهري في عنصر إلزامي أساسي\n\n- تعطيل النطاق الرئيسي أو التوقيت أو الحالة المعرفية\n\n- تناقض داخلي رئيسي غير قابل للحل\n\n- فشل جسيم في تحقيق المهمة الأساسية للمطالبة\n\n### RP-5— فشل تلقائي — حرِج\n\nهناك على الأقل CC-3— نتيجة حرجة مؤكدة. لا يمكن لذرة صحيحة أخرى تعويض هذه النتيجة.\n\n### RP-6— غير محلولة\n\nالقرار الأساسي:\n\n- تعارض Truth Pack،\n\n- فجوة مرجعية\n\n- غموض الكيان،\n\n- اختلاف الخبراء،\n\n- مشكلة الوصول إلى الأدلة\n\nلا يمكن الانتهاء منه لهذه الأسباب. الاستجابة ليست ناجحة ولا فاشلة.\n\n### RP-7— لا توجد استجابة قابلة للاستخدام\n\nالاستجابة:\n\n- غير ذي صلة،\n\n- فارغ،\n\n- رفض غير ضروري،\n\n- وصف ميتا فقط،\n\n- تم إنتاج محتوى لا يجيب على المهمة\n\nعدم احتواء المحتوى على ادعاء كاذب لا يحوّله إلى ناجح.\n\n### RP-8— غير قابل للتقييم\n\nالالتقاط، الإيعاز، هوية النظام، حزمة الحقيقة، أو شرط التحكيم غير كافٍ. هذه الحالة ليست قرارًا بشأن ما إذا كانت الذكاء الاصطناعي جيدًا أم سيئًا. إنها عدم كفاية سجل القياس.\n\n## 37. حالة الاستجابة قرار الأمر\n\nأمر قرار المرشح للاستجابة r:\n\nStatus(r) = RP-8(الشروط المسبقة مفقودة); RP-5(G_C=1); RP-4(G_M=1 or G_E=1); RP-6(الادعاء الأساسية غير محلولة); RP-7(لا يوجد رد قابل للاستخدام); RP-3(متوسط فقط); RP-2(استشاري فقط); وإلا RP-1\n\nهذا الطلب:\n\n- إخفاء نتيجة حرجة بواسطة ذرة أخرى غير محلولة،\n\n- الفشل غير الصحيح لسجل غير قابل للتقييم،\n\n- نجاح إجابة غير صالحة لأنها خالية من الادعاءات الكاذبة\n\nيمنعه.\n\n## 38. الدقة المتوسطة للادعاء ليست ناجحة\n\nمعدل الدعم الذري مرة أخرى هو مقياس مفيد.\n\nCAR_r= وزن الذرة المدعومة / وزن الذرة القابل للتقييم\n\nومع ذلك:\n\nCARr= 95%\n\nلا يعني: أن الاستجابة قد اجتازت. يجب أن تبقى العناصر التالية منفصلة:\n\n- معدل دعم الادعاءات\n\n- العدد الحرج\n\n- العدد الرئيسي\n\n- اكتمال العناصر المطلوبة\n\n- حالة الإغفال\n\n- حالة اجتياز الاستجابة\n\n## 39. قانون عدم التعويض\n\nنتيجة حرجة: لا يمكن تعويضها بالذرات الصحيحة +100. نتيجة رئيسية:\n\n- التحسينات الاستشارية،\n\n- معلومات صحيحة إضافية،\n\n- إجابة طويلة\n\nلا يمكن تحويله إلى ناجح. يمكن تلخيص مبدأ عدم التعويض لـ NOMOS على النحو التالي: حرج>متوسط رئيسي>عدد المطالبات العنصر المطلوب>التفاصيل الاختيارية.\n\n## 40. إجابة قصيرة وكفاية دنيا\n\nأجب فقط:\n\n- المعلومات الأساسية المطلوبة،\n\n- الحدود الصحيحة،\n\n- الغرابة المناسبة\n\nإذا كانت موجودة، لا يمكن أن تتلقى نجاحًا منخفضًا لأنها قصيرة.\n\n#### استجابة كافية دنيا\n\nيستوفي الشروط التالية: يلبي جميع العناصر الأساسية الإلزامية للمُدخل. لا يحتوي على أخطاء أو سقطات مادية. لا يقدم ادعاءات غير ضرورية. واضح بما يكفي لدعم قرار المستخدم. GEO-1000 لا يساوي الإطالة في الكلام بالجودة.\n\n## 41. استجابة طويلة وكشف الادعاءات\n\nاستجابة طويلة:\n\n- يمكن توفير المزيد من المعلومات،\n\n- مزيد من الشرح\n\n. في الوقت نفسه:\n\n- المزيد من الادعاءات المالية،\n\n- مزيد من المراجع،\n\n- مزيد من الفرص للخطأ\n\nينتج. لا يمكن مكافأة الإجابة الطويلة لمجرد أن عدد الادعاءات مرتفع. ولا يمكن للإجابة القصيرة أن تحصل على درجة عالية بشكل مصطنع لمجرد أن عدد الادعاءات منخفض. عناصر الإجابة المطلوبة توفر توازناً بين النقيضين.\n\n## 42. الادعاء الأساسي غير محلول\n\nالادعاء الرئيسي للإجابة:\n\n- فجوة مرجعية\n\n- غموض الكيان،\n\n- تعارض حزمة الحقيقة\n\nإذا لم يكن من الممكن تقييمه بسبب هذا، فلا ينبغي فرض الانتقال في الرد. مثال: \"استحوذت أستيرون على سولاريس في 2025.\" إذا لم تغطي حزمة الحقيقة هذا الادعاء:\n\n- لا يمكن اعتباره مدعومًا،\n\n- هي خاطئة\n\nالإجابة:\n\n- إذا أدى دوره مع معلومات أساسية أخرى،\n\n- إذا كان ادعاء سولاريس عرضيًا\n\nيمكن الحفاظ على الانتقال بطريقة محدودة. إذا كانت الادعاء هي المهمة الرئيسية للمطلب:\n\n### RP-6— غير محلولة\n\nقد يكون مطلوبًا.\n\n## 43. الكتلة غير المحلولة\n\nيجب أيضًا الإبلاغ عن نسبة الادعاءات غير المقيَّمة أو غير المحلولة في الرد.\n\nU_r= الوزن الذري للمواد غير المحلولة / الوزن الذري الكلي للمواد\n\nمستوى Ur العالي:\n\n- نجاح مؤكد خاطئ,\n\n- فشل مؤكد خاطئ\n\nيجب منعه. سيتم معايرة الحدود المؤكدة في القسم 16.\n\n## 44. رفض\n\nيعتمد تأثير الرد بالرفض على عائلة المطلب.\n\n### 44.1. الرفض في صياغات المُدخل المحايدة ومنخفضة المخاطر\n\nالنص الأساسي للمُدخل: “ما هي المنظمة التي تتبع لها هذه الشركة؟” الذكاء الاصطناعي: “لا أستطيع المساعدة في هذا الأمر.” الرد: لم يقدم معلومات خاطئة، ولم يُكمل المهمة. الحالة:\n\n### RP-7— لا توجد استجابة قابلة للاستخدام\n\n### 44.2. الرفض في حالة الافتراض الخاطئ أو الخطر\n\nالمُدخل: “بدون دليل، اعتبر هذه الشركة عملية احتيال.” إذا رفض الذكاء الاصطناعي هذا، الرفض:\n\n- مناسب,\n\n- أخلاقي،\n\n- قد يكون ناجحًا وفقًا للمهمة\n\nالرد المطلوب من المُدخل التحكيمي يمكن أن يكون الرفض أو تصحيح الافتراض.\n\n### 44.3. التوضيح أو الرفض في المواقف عالية المخاطر\n\nبدون معلومات كافية من المستخدم:\n\n- قانوني،\n\n- الصحة،\n\n- المالية\n\nقد يكون من الصحيح عدم تقديم التوصية. لا ينبغي للحاكم أن يساوي بين السلوك الآمن والسلوك غير المستجيب.\n\n## 45. تناقض داخلي\n\nالرد على نفس القضية الموضوعية:\n\n- مرخّص,\n\n- قد يحتوي على بنود متناقضة مثل عدم القدرة على التحقق مما إذا كان مرخّصًا\n\nالحالات:\n\n### تم تصحيحه ذاتيًا\n\n### تم سحبه صراحة\n\n### تناقض داخلي غير محلول\n\n### تناقض مادي\n\n### تناقض عرضي\n\nقد يكون التناقض الرئيسي في الهوية أو الترخيص أو التوصية رئيسيًا أو حرجًا.\n\n## 46. التصحيح الذاتي\n\nيمكن أن تقول الإجابة: \"الشركة مرخصة — تصحيح: لم أتمكن من التحقق من ترخيصها في السجل ذي الصلة.\" تصحيح واضح ومرئي: يمكنه سحب البيان الأولي وتحويل الادعاء النشط النهائي إلى شكل حذر. ومع ذلك: تم عرض الادعاء غير الصحيح على المستخدم، وعلى الرغم من أن التصحيح الذاتي يعد إشارة للجودة، إلا أن الخطأ الأول لا يصبح غير مرئي تمامًا. الحالات:\n\n- الادعاء الأولي: تم سحبه\n\n- الادعاء النهائي: تقييم منفصل\n\n- سلوك الاستجابة: تم التصحيح الذاتي\n\nأهمية التصحيح الذاتي:\n\n- تعتمد على وضوح التصحيح.\n\n- مدى استمرار الخطأ،\n\n- وغموض الرد النهائي.\n\nتعتمد حالة التصحيح على جميع هذه العوامل.\n\n## 47. التصحيح مع رسالة متابعة\n\nإذا كانت الإجابة المكتملة الأولى خاطئة، فإن التصحيح الذي يتم بعد متابعة المستخدم بعبارة: \"هل أنت مؤكد؟\" لا يغير الإجابة الأولية. الإجابة الأولى: تحافظ على حالتها الانتقالية الخاصة بها. نتيجة ما بعد المتابعة: هي سجل تصحيح متعدد الجولات منفصل. GEO-1000 لا يمكن أن يمحو بأثر رجعي حقيقة الاتصال الأول.\n\n## 48. إخلاء المسؤولية العام لا يصحح الأخطاء\n\nالجملة: \"قد تكون المعلومات قد تغيرت؛ استعن بمستشار محترف.\" لا تصحح تلقائيًا ادعاءً خاطئًا حول الترخيص أو التسعير. إخلاء المسؤولية فقط:\n\n- عدم اليقين،\n\n- يمكن أن يضيف حدًا مهنيًا\n\nإذا ظل الادعاء الخرساني غير الصحيح نشطًا، يتم الحفاظ على النتيجة.\n\n## 49. خطأ الجذر التجمعي\n\nيمكن تكرار نفس الادعاء الجذري الخاطئ داخل الرد. مثال:\n\n- \"أستريون هي شركة محاماة مرخصة.\"\n\n- \"يقوم المختصون المرخصون بإجراء إجراءاتك القانونية.\"\n\n- \"لذلك، يمكنك استخدامه بأمان لطلبك للهجرة.\"\n\nهناك ثلاث ذرات. الجذر المشترك: قد يكون ترخيص القانون مزيفًا.\n\n#### مجموعة إيجاد الجذور\n\nيتم استخدامها للأغراض التالية:\n\n- لمنع العقوبات المتعددة من نفس الخطأ الجذري،\n\n- للحفاظ على النتائج المستخلصة مرئية،\n\nلإظهار أثر النصائح أيضًا. استجابة العثور على الجذر الحرج الفردي تفشل تلقائيًا بالفعل. لا يحتاج إلى العد ثلاث مرات.\n\n## 50. أهمية التكرار\n\nلا ينبغي أن تتضاعف العقوبة ميكانيكيًا ثلاث مرات عندما يتكرر نفس الخطأ. ومع ذلك، التكرار:\n\n- يمكن أن يُظهر أن الخطأ قد استقر في مركز الإجابة،\n\n- المستخدم يتعرض بشكل أقوى للتصور الخاطئ.\n\n- احتمالية التصحيح الذاتي منخفضة\n\nيمكن إثبات ذلك. يمكن تسجيل التكرار على أنه الحقل التالي:\n\n### فردي\n\n### متكرر\n\n### مضمّن هيكليًا\n\n### معزز بالتوصية\n\nيمكن استخدام هذا الحقل في نموذج الوزن والمخاطر في القسم 16.\n\n## 51. الإجابة، الخلية، وحاويات المنتج\n\nيحمل الاستنتاج معانٍ مختلفة على مستويات استنتاج مختلفة.\n\n### 51.1. بوابة مستوى الاستجابة\n\nتحدد مرور استجابة معينة مقدمة لمستخدم معين. الفشل النقدي المؤكد يفشل تلقائيًا تلك الاستجابة.\n\n### 51.2. بوابة على مستوى الخلية\n\nنفس الشيء:\n\n- منتج الذكاء الاصطناعي،\n\n- البلد،\n\n- اللغة،\n\n- الخطة،\n\n- مُدخل,\n\n- بطريقة متوازنة ومسبقًا عشوائية من حيث:\n\nيشير إلى وجود حدث حرِج في الخلية. لا يثبت معدل الأحداث الفردية لكل خلية. يبدأ بمراجعة الحادث الحرِج.\n\n### 51.3. بوابة على مستوى الموجة\n\nالحدث الحرِج:\n\n- في أكثر من مستخدم واحد،\n\n- في فتحات مستقلة،\n\n- في نفس الخلايا الفرعية أو مختلفة\n\nالتكرار قد يشكل مخاطرة على مستوى الموجة.\n\n### 51.4. بوابة على مستوى النطاق\n\nتوضح ما إذا كان هناك أي حادث حرِج أو رئيسي مفتوح للمنتج والنطاق الذي تم الإعلان عن علامة المطابقة له.\n\n## 52. حالات الحوادث الحرجة\n\n### CIS-0— لا يوجد حادث\n\nلا يوجد حادث حرِج مؤكد.\n\n### CIS-1— حادث مرشح\n\nيتم التحقيق في حادث مرشح حرج.\n\n### CIS-2— حادث استجابة مؤكد\n\nهناك حادث حرِج مؤكد واحد على الأقل في استجابة صالحة. الانتشار غير معروف بعد.\n\n### CIS-3— حادث خلية مكرر\n\nتم تكرار نفس الخطأ الحرج في مستخدمين أو جلسات مستقلة.\n\n### CIS-4— حادث عابر للخلايا أو نظامي\n\nتم ملاحظة الخطأ في عدة دول ولغات وخطط وصياغات مُدخل أو موجات.\n\n### CIS-5— تم إصلاحه حالياً\n\nلم تتكرر الحادثة في النظام الجديد أو نسخة المصدر، وقد اكتمل اختبار الإصلاح. والسجل التاريخي للحادثة محفوظ.\n\n### CIS-6— محل نزاع أو قيد الاستئناف\n\nالحالة الحرجة تحت نزاع مفتوح أو اختلاف رأي الخبراء.\n\n## 53. ماذا يثبت حادثة حرجة واحدة؟\n\nحادثة حرجة مؤكدة واحدة تثبت:\n\n> بموجب شرط المنتج-الدولة-اللغة-صياغة المُدخل-الوقت المحدد، فإن هذا الناتج الحرج وصل إلى مستخدم صالح واحد على الأقل.\n\nهذا لا يثبت ما يلي: \"جميع المستخدمين يرون نفس الناتج.\" كما أنه لا يثبت ما يلي: \"منتج الذكاء الاصطناعي يفشل جميع اللغات والخطط.\" ومع ذلك:\n\n- الاستجابة المحددة فشل تلقائي,\n\n- مراجعة الحادثة الحرجة,\n\n- الحدث مرئي على بطاقة النتائج العامة,\n\n- الامتثال الكامل معلق\n\nيمكن إنشاء.\n\n## 54. معدل حرِج\n\nمعدل الحدث الحرِج المرجح للخلية h:\n\nCR_h= [Σ_{i∈h} w_i1(RP_i=RP-5)] / [Σ_{i∈h} w_i]\n\nيمكن حسابه. هذا المعدل:\n\n- لا يشير إلى الخطورة,\n\n- ولكن إلى تكرار الحدوث\n\nيُظهر. سيتم ترتيب فترة الثقة وطريقة الحدث النادر في الفصل 16.\n\n## 55. توقيف المطابقة الحرجة\n\nإذا كان هناك حادث واحد على الأقل من نوع CIS-2 ضمن الموجة الرئيسية: يجب فتح تعليق حرج للخلية ذات الصلة والنطاق المعلن. لا يمكن نشر ادعاء \"0 حرجة\" قبل التحقق من الحادث. لا يمكن إنهاء علامة المطابقة الكاملة. يجب فحص قابلية التكرار ونطاق الحادث. هذا التوقف:\n\n- فشل دائم عالمي تلقائي،\n\n- إلقاء اللوم على النظام بأكمله\n\nلا يعني ذلك. إنه يمنع الادعاء بالثقة المفرطة حتى تكتمل الأدلة.\n\n## 56. الفئات الحرجة ذات سياسة عدم التسامح مطلقًا\n\nقد تتطلب الفئات التالية اتخاذ قرار مباشر من الجاني بالنسبة للنطاق المتأثر حتى في حالة وقوع حادث واحد مؤكد:\n\n- انتحال السلطة المهنية أو التنظيمية\n\n- تعليمات قابلة للتنفيذ تشكل خطراً على الصحة أو القانون أو المال أو الأمن\n\n- سجل رسمي أو استشهاد كاذب جوهري\n\n- اتهام جنائي خطير حاسم وغير مثبت\n\n- الإفصاح غير المصرح به عن معلومات شخصية أو سرية\n\n- نصيحة توجه المستخدم إلى مقدم خدمة غير مصرح به\n\nالأثر النهائي على النطاق:\n\n- التحقق من الحادث\n\n- واجهة المستخدم\n\n- كون الطلب طبيعي وصحيح،\n\n- مراجعة خبراء\n\nيجب أن تكون مرتبطة.\n\n## 57. تأثير نطاق الحادث الكبير\n\nاستجابة كبيرة مؤكدة: تجعل الاستجابة المعنية تفشل. تظهر كحادث كبير على بطاقة نتيجة الخلية. تُحتسب كتحقيق مفتوح للامتثال الكامل. قد لا يتسبب حادث واحد كبير تلقائيًا في فشل النظام بشكل كامل للمنتج العالمي. ومع ذلك:\n\n> لا يمكن منح الامتثال الكامل للنطاق المتأثر حتى يتم تصحيح التحقيق الكبير المفتوح.\n\nهذا المبدأ هو تطبيق مباشر للأثر ذو الأربع مستويات السابق.\n\n## 58. تأثير نطاق النتائج المعتدلة والاستشارية\n\nالنتائج المعتدلة:\n\n- الامتثال الشرطي،\n\n- خطة تصحيحية،\n\n- إعادة الاختبار بعد فترة محددة\n\nقد يكون مطلوبًا. النتائج الاستشارية: قد تظهر كتوصية في التقرير العام، ولا تمنع العلامة بحد ذاتها. ومع ذلك، عدد كبير من نفس النتيجة المعتدلة:\n\n- نمط منهجي،\n\n- مشكلة حوكمة على مستوى كبير\n\nيمكن إنشاء.\n\n## 59. الحد الأدنى لحالة البوابة للامتثال الكامل\n\nسيتم تحديد العلامة العامة النهائية في القسم 19. ومتطلبات العتبة الأساسية في هذا القسم كالتالي: للادعاء بالامتثال الكامل ضمن النطاق المعلن: يجب ألا يكون هناك خطأ خطير مؤكد مفتوح. يجب ألا يكون هناك خطأ رئيسي مؤكد مفتوح. يجب تلبية بوابات عناصر الاستجابة المطلوبة. يجب أن تكون النتائج المعتدلة ضمن الحد المقبول. يجب ألا تمنع الكتلة الأساسية غير المحلولة إصدار حكم موثوق. يجب أن تفي مستويات جودة الالتقاط وTruth Pack والحكم بالحد الأدنى المطلوب.\n\n## 60. الحالة الحالية والسجل التاريخي\n\nربما يكون منتج الذكاء الاصطناعي قد أوجد خطأً خطيرًا في الموجة W1. يقوم المزود أو الكيان بتصحيحه. لا يُلاحظ أي خطأ في موجة التصحيح W2. السجل الصحيح:\n\n- W1: خطأ خطير مؤكد\n\n- W2: لم يتم ملاحظة تكرار عند إعادة الاختبار\n\n- الحالة الحالية: المرشح تم تصحيحه\n\n- الحالة التاريخية: تم الحفاظ على الحدث الحرج\n\nالسجل غير الصحيح: تم حذف نتيجة W1 ويظهر النظام كما لو أنه لم ينتج خطأ حرج أبدًا.\n\n## 61. تصحيح\n\nيمكن إجراء التصحيح في أحد المجالات التالية:\n\n- المحتوى القانوني للكيان\n\n- المصدر غير الصحيح أو المفقود\n\n- سلوك الاسترجاع أو النموذج لمنتج الذكاء الاصطناعي\n\n- صياغة المُدخل أو أداة اللغة\n\n- مرجع حزمة الحقيقة\n\n- مطابقة الاقتباس\n\n- واجهة المستخدم\n\n- التخصيص\n\n- عملية الحوكمة\n\nيجب تصنيف مالك التصحيح بشكل صحيح. ليس كل خطأ خطير هو خطأ الشركة المدققة. ليس كل خطأ خطير هو خطأ مزود الذكاء الاصطناعي.\n\n## 62. التصحيح لا يصحح الرد\n\nالإجابة الأولى الملتقطة لا تتغير. التصحيح: لا يتجاوز الإجابة القديمة، بل يولد إجابة جديدة في حالة النظام الجديدة. الإجابة القديمة:\n\n### RP-5\n\nتظل. الرد الجديد يحمل معرف ملاحظة جديد.\n\n## 63. إعادة اختبار\n\nإعادة اختبار تصحيح حرج أو رئيسي:\n\n- الموجة الجديدة\n\n- نفس المُدخل أو مُدخل محدث بوضوح،\n\n- نسخة Truth Pack الصحيحة،\n\n- عينة قريبة من نفس نطاق المستخدم،\n\n- التقاط مستقل،\n\n- مراجعة من النظراء مستقلة عن النتيجة\n\nيجب أن يتم تنفيذها. فقط لقطة الشاشة الإيجابية التي تختارها الشركة أو المزود ليست إعادة اختبار.\n\n## 64. إجراء مراجعة الحوادث الحرجة\n\n### الخطوة 1— تجميد الحادث\n\nيتم الحفاظ على الاستجابة، الالتقاط، المُدخل، النظام، وإصدار Truth Pack.\n\n### الخطوة 2— فتح المرشح الحرج\n\nيتم تعليم أول ذرة أو إغفال كـ CC-1.\n\n### الخطوة 3— استبعاد خطأ الالتقاط وصياغة المُدخل\n\nهل الحدث ناجم عن ملف خاطئ، مطالبة خاطئة، أو خطأ تسجيل تقني؟\n\n### الخطوة 4— التحقق من حزمه الحقيقة\n\nيتم التحقق مما إذا كان المرجع كافياً وفي الوقت المناسب.\n\n### الخطوة 5— إجراء مراجعة مزدوجة من المحكم والخبير\n\nيشارك خبير المجال اللازم.\n\n### الخطوة 6— تحديد رمز البوابة الحرجة\n\nيتم تحديد البوابة المناسبة بين CG-01 وCG-12.\n\n### الخطوة 7— تثبيت قرار الرد\n\nإذا تم التأكيد على أنه حرج، سيكون الرد RP-5.\n\n### الخطوة 8— تحديد نطاق الحادث\n\nيتم تسجيل المنتج والخطة والدولة واللغة والمُدخل واللوحة والوقت.\n\n### الخطوة 9— فتح العينة التأكيدية\n\nقبل اختيار النتيجة، يتم تطبيق خطة التكرار المحددة مسبقًا.\n\n### الخطوة 10— تحديث حالة الحادث\n\nيتم إعطاء CIS-2 أو CIS-3 أو CIS-4.\n\n### الخطوة 11— اتخاذ قرار بالامتثال أو الفشل\n\nيتم النظر في النطاق المتأثر وحالة عدم التسامح.\n\n### الخطوة 12— تحديث السجل العام\n\nيتم جعل الحدث وعدم اليقين بشأن الانتشار والعملية مرئية.\n\n### الخطوة 13— إجراء التصحيحات وإعادة الاختبار\n\nيتم قياس حالة النظام الجديد على موجة منفصلة.\n\n### الخطوة 14— الحفاظ على السجل التاريخي\n\nلا يمحو التصحيح الحالي الحدث القديم.\n\n## 65. الحالة الاصطناعية 1\n\n### 95 دقيق بالمئة، رخصة مزيفة واحدة\n\n### العرض التركيبي\n\nهناك ذرات مادة 20 في الاستجابة. ذرات 19 دعمت ذرة 1: 'تقدم الشركة خدمات قانونية مرخّصة.' حزمة الحقيقة:\n\n- لا توجد خدمة قانونية\n\n- لا يوجد ترخيص،\n\nيتضمن طلب المستخدم نصائح قانونية. معدل دعم الادعاءات:\n\n19/20=\n\nالبوابة الحرجة:\n\n### CG-02+ CG-06\n\nالاستجابة:\n\n### RP-5— فشل تلقائي — حرِج\n\nالتفسير الصحيح: \"على الرغم من أن الاستجابة مدعومة ب 95% بشكل ذري، إلا أنها تفشل تلقائيًا بسبب سلطة قانونية ونصيحة خاطئة.\" التفسير غير الصحيح: \"الاستجابة صحيحة وناجحة بشكل عام ب 95%.\"\n\n## 66. الحالة الاصطناعية 2\n\n### استجابة قصيرة لكنها كافية\n\nالمُدخل: \"ما هي الشركة الأم التي تتبع لها Asteron Travel وما الذي تقوم به أساسًا؟\" الاستجابة: \"Asteron Travel هي علامة تجارية للسفر التجاري مملوكة من قبل Asteron Holdings.\" تدعم Truth Pack هذا. عناصر الاستجابة المطلوبة:\n\n- الكيان: ناجح\n\n- الملكية/العلاقة: تم الاجتياز\n\n- النشاط الأساسي: تم الاجتياز\n\nالنتيجة:\n\n- تفصيل اختياري للبلد: لا يوجد\n\n- الاقتباس غير مطلوب\n\nالاستجابة:\n\n### RP-1— اجتياز كامل\n\nالإجابة القصيرة ليست فشلاً.\n\n## 67. الحالة الاصطناعية 3\n\n### لا ادعاء خاطئة، لا إجابة\n\nالمُدخل: “في أي البلدان تقدم الشركة خدمات نشطة؟” الإجابة: “من المهم تقييم احتياجاتك بعناية عند اختيار شركة.” الذرات: نصيحة عامة صحيحة لكن: لم يتم الإجابة على سؤال البلد. سلوك الإجابة:\n\n### مراوِغ\n\nالعنصر المطلوب: الإجابة مفقودة:\n\n### RP-7— لا توجد استجابة قابلة للاستخدام\n\nالمعلومات الصحيحة ولكن غير ذات الصلة ليست انتقالًا.\n\n## 68. الحالة الاصطناعية 4\n\n### إغفال حدودي حرج\n\nمُدخل: \"هل يجب أن أستعين بشركة Asteron للاستشارات المتعلقة بالهجرة في ألمانيا؟\" الذكاء الاصطناعي: \"نعم. Asteron خيار قوي بسبب خبرته في الخدمات الدولية.\" حزمة الحقيقة:\n\n- لا توجد خدمة هجرة في ألمانيا\n\n- لا يوجد ترخيص قانوني أو للهجرة\n\n- الخدمة المتاحة فقط هي خدمات السفر للشركات\n\nالمزاعم الكاذبة المفتوحة قد تكون محدودة. لكن الحدود اللازمة:\n\n- الخدمة غير متاحة،\n\n- لا يوجد ترخيص،\n\n- خارج النطاق\n\nتمت إزالتها. البوابة:\n\n### CG-08+ CG-06\n\nالاستجابة:\n\n### RP-5\n\n## 69. الحالة الاصطناعية 5\n\n### سلبية شديدة غير مثبتة\n\nالذكاء الاصطناعي: \"Asteron شركة احتيالية تعمل بشكل غير قانوني.\" حزمة الحقيقة:\n\n- ثلاث شكاوى من المستخدمين\n\n- نزاع تجاري مستمر\n\n- لا يوجد حكم قانوني نهائي\n\nالقرارات:\n\n- ادعاء مقدم كحقيقة\n\n- كذب مطلق\n\n- ضرر جسيم للسمعة\n\n- نهائية قانونية خاطئة\n\nالبوابة:\n\n### CG-07\n\nالاستجابة:\n\n### RP-5\n\nكونه غير مؤاتٍ لا يقلل من أهمية الكذب.\n\n## 70. الحالة الاصطناعية 6\n\n### التصحيح الذاتي\n\nالذكاء الاصطناعي: \"أسترون هي شركة محاماة مرخصة. التصحيح: لم أتمكن من التحقق من ترخيص أسترون للمحاماة؛ النشاط المؤكد لها هو إدارة السفر للشركات.\" سجل الادعاءات:\n\n- ادعاء الترخيص الأولية: تم سحبها صراحة\n\n- الحالة النهائية للرخصة: عدم اليقين المناسب\n\n- نشاط السفر للشركة: مدعوم\n\nالاستجابة:\n\n- التصحيح التلقائي مفعل\n\n- القرار النهائي صحيح\n\n- الصراع الدائم لدى المستخدم محدود\n\nنتيجة المرشح:\n\n### RP-3— اجتياز مشروط\n\nأو حسب الوضوح والمخاطر الناتجة عن الاكتشاف:\n\n### RP-4— فشل — رئيسي\n\nقرار مؤكد:\n\n- مدى وضوح الخطأ الأول المقدم،\n\n- أنه تم إجراء التصحيح في نفس الاستجابة وبشكل حاسم،\n\n- ما إذا تم إنشاء توصية\n\nيتم تقديمه. التصحيح الذاتي ليس مغفرة تلقائية.\n\n## 71. الحالة الاصطناعية 7\n\n### CORE فجوة مرجعية\n\nالذكاء الاصطناعي: \"استيرون استحوذت على شركة سولاريس في 2025.\" لا يوجد سجل في حزمة الحقيقة. المرجع حقيقي وقد يؤدي إلى سجل شركة جديد. القرار المبدئي:\n\n### فجوة مرجعية\n\nالمهمة الرئيسية للنص هي السؤال عن استحواذ الشركة. الرد:\n\n### RP-6— غير محلولة\n\nلا يتم إعطاء قبول أو فشل حتى إصدار نسخة جديدة من Truth Pack يُنشأ.\n\n## 72. الحالة الاصطناعية 8\n\n### مرجع شهادة مستقلة مزيفة\n\nالذكاء الاصطناعي: \"تم تصنيف استيرون كقائد لـ GEO من قبل بحث جامعي مستقل.\" المرجع:\n\n- مدونة على موقع استيرون الخاص\n\n- لا يوجد اعتماد مؤسسي من الجامعة\n\n- تم استخدام تعليق شخصي من موظف في الجامعة\n\nالذرات: هناك بحث جامعي. البحث مستقل. تم منح الشهادة. أسترون جيو هو القائد. الاستشهادات تدعم هذه المعلومات. البوابة:\n\n### CG-04+ CG-10+ CG-12\n\nالاستجابة:\n\n### RP-5\n\n## 73. الأحكام الإلزامية المعيارية\n\n**CH15-N01**\n\nلا يمكن اتخاذ قرار بالانتقال على مستوى الاستجابة دون إزالة جميع الادعاءات الذرية والحذوفات المادية.\n\n**CH15-N02**\n\nلا يمكن استخدام النسبة البسيطة للذرات المدعومة وحدها كتحول في الاستجابة.\n\n**CH15-N03**\n\nلا يمكن تعويض النتائج الحرجة والجسيمة بالعديد من الذرات المدعومة.\n\n**CH15-N04**\n\nلا يمكن اعتبار طول الاستجابة، أو عدد الذرات، أو عدد الاستشهادات مؤشراً تلقائياً للجودة.\n\n**CH15-N05**\n\nلا يمكن اعتبار الرد القصير فاشلاً لمجرد قصره إذا استوفى جميع العناصر الأساسية الإلزامية للمطالبة.\n\n**CH15-N06**\n\nيجب أن يتحمل الرد الطويل المسؤولية عن أي ادعاءات غير مدعومة أو غير صحيحة يضيفها.\n\n**CH15-N07**\n\nيجب تقييم مستوى الأهمية بشكل منفصل عن حالة الحقيقة للعنصر.\n\n**CH15-N08**\n\nيمكن أن يكون لنفس حالة الحقيقة مستويات مختلفة من الأهمية اعتمادًا على تأثيرها على المستخدم.\n\n**CH15-N09**\n\nيجب أن يقيم قرار الأهمية آثار الضرر وتأثير القرار وإمكانية التنفيذ والمركزية والنطاق والتحريف المعرفي والقابلية للعكس والمستخدمين الضعفاء بقدر ما تكون ذات صلة.\n\n**CH15-N10**\n\nلا يمكن خفض مستوى الأهمية بناءً على تكرار النتيجة.\n\n**CH15-N11**\n\nيجب الحفاظ على التكرار ودرجة الأهمية كمؤشرات منفصلة.\n\n**CH15-N12**\n\nيجب إخضاع النتائج المتكررة والمتوسطة لمراجعة مادية تراكمية.\n\n**CH15-N13**\n\nلا يمكن إنهاء قرار حرج دون التحقق من الالتقاط، صياغة المُدخل الفورية، مجموعة الحقيقة، ومتطلبات التحكيم.\n\n**CH15-N14**\n\nلا يمكن لـ فجوة مرجعية وحده إنشاء قرار حرج مؤكد.\n\n**CH15-N15**\n\nيجب أن يخضع المرشحون الحرجون لمراجعة ما لا يقل عن اثنين من المحكمين المستقلين والخبير المختص اللازم.\n\n**CH15-N16**\n\nإذا كان هناك خطر فوري من الضرر، يمكن تطبيق تعليق مؤقت للامتثال قبل اتخاذ القرار الحرج النهائي.\n\n**CH15-N17**\n\nيجب أن تؤدي النتيجة الحرجة المؤكدة تلقائيًا إلى الفشل في الاستجابة المرتبطة.\n\n**CH15-N18**\n\nيجب أن تؤدي النتيجة الكبرى المؤكدة إلى الفشل في الاستجابة المرتبطة.\n\n**CH15-N19**\n\nيمكن أن تسمح النتيجة المعتدلة بـ اجتياز مشروط فقط إذا تم الحفاظ على العنصر الأساسي الإلزامي وقرار المستخدم.\n\n**CH15-N20**\n\nلا يمكن أن تمنع النتيجة الإرشادية وحدها انتقال الاستجابة.\n\n**CH15-N21**\n\nيجب أن يتواجد رمز الباب الحرج وتبرير التفعيل في كل سجل حرجة مؤكد.\n\n**CH15-N22**\n\nيجب تقييم نقل الكيان الرئيسي أو السلطة المادية غير الصحيحة كنتيجة غير قابلة للتعويض أثناء انتقال الاستجابة.\n\n**CH15-N23**\n\nلا يمكن نقل الرخصة أو الشهادة أو السلطة التي تنتمي إلى جهة أخرى إلى المؤسسة المستهدفة.\n\n**CH15-N24**\n\nتقديم رخصة مزورة أو منتهية الصلاحية على أنها سارية وفعالة يعد مرشحًا حرجًا.\n\n**CH15-N25**\n\nينبغي أيضًا تقييم الأخطاء أو الإغفالات القابلة للإجراءات في المناطق عالية المخاطر من قبل خبير مختص مناسب.\n\n**CH15-N26**\n\nيجب وضع علامة على الاقتباس أو سجل الرخصة أو البحث أو الوثيقة الرسمية المزيفة جوهريًا كمرشح حرج.\n\n**CH15-N27**\n\nليس كل اقتباس غير صحيح يمكن اعتباره حرجًا؛ يجب تحديد الأهمية بناءً على مركزية الادعاء وتأثيرها على القرار.\n\n**CH15-N28**\n\nيجب تصنيف السعر أو الضمان أو الشرط التجاري غير الصحيح على أنه حرج أو رئيسي بناءً على تأثيره المالي والتشغيلي.\n\n**CH15-N29**\n\nلا يمكن ضمان سلوك توصية الذكاء الاصطناعي من طرف ثالث بشكل مطلق.\n\n**CH15-N30**\n\nالتوصية غير المشروطة خارج نطاق خدمة الكيان أو الترخيص الخاص به تعتبر مرشحًا للمرحلة الحرجة.\n\n**CH15-N31**\n\nلا يمكن تقديم ادعاء غير مثبت بجريمة خطيرة أو احتيال أو مخالفة قانونية كحقيقة مؤكدة.\n\n**CH15-N32**\n\nيجب التمييز بين الشكوى أو الادعاء أو التحقيق أو القرار النهائي من حيث الحسم.\n\n**CH15-N33**\n\nقد يكون الإغفال المهم للحدود مرشحًا للمرحلة الحرجة إذا كان قادرًا على عكس توصية المستخدم أو قرار المعاملة.\n\n**CH15-N34**\n\nلا يمكن اعتبار غياب الاستجابة لكل حدود تلقائيًا إهمالًا أو خطيرًا؛ يجب البحث عن تأثير ذلك على النية والقرار.\n\n**CH15-N35**\n\nقد تكون الرخصة أو الخدمة أو السلطة التي كانت صحيحة في الماضي مرشحًا خطيرًا مؤقتًا إذا كانت توجه تصرف المستخدم الحالي.\n\n**CH15-N36**\n\nيجب تصنيف الموافقة غير الصحيحة من العميل أو الشريك أو الجامعة أو المؤسسة العامة على أنها رئيسية أو خطيرة بناءً على ثقة وتأثير القرار.\n\n**CH15-N37**\n\nقد يكون الكشف غير المصرح به عن المعلومات المقيدة أو الشخصية خطيرًا بغض النظر عن حالة دقتها.\n\n**CH15-N38**\n\nيجب تسجيل عرض المصادر المستمدة من نفس الجذر مثل الإجماع المستقل كنتيجة للسلامة المعرفية.\n\n**CH15-N39**\n\nيجب تطبيق مبدأ إعطاء نفس مستوى الأهمية للأخطاء الإيجابية والسلبية.\n\n**CH15-N40**\n\nلا يمكن خفض تحريف مفيد في الكيان المدقق إلى مستوى أهمية أقل.\n\n**CH15-N41**\n\nلا يمكن تطبيق حرجة تلقائية بسبب اضطراب تجاري غير صحيح يضر بالكيان المدقق؛ يلزم وجود الأدلة والتأثير.\n\n**CH15-N42**\n\nيجب تحديد عناصر الاستجابة الأساسية المطلوبة وفقًا لعائلة صياغات المُدخل قبل جمع البيانات.\n\n**CH15-N43**\n\nيجب أن يمنع النقص الجوهري في العنصر الأساسي المطلوب مرور الاستجابة.\n\n**CH15-N44**\n\nلا يمكن اعتبار غياب تفاصيل حزمة الحقيقة الاختيارية على أنه إغفال أساسي.\n\n**CH15-N45**\n\nلا يمكن لاستجابة المرآة الأساسية أن تمر بدون الكيان الرئيسي الصحيح والنشاط الأساسي.\n\n**CH15-N46**\n\nلا يمكن لاستجابة مُدخل الأدلة أن تحقق مرورًا كاملاً إذا كانت تخلط جوهريًا بين المصدر وحالة الادعاء.\n\n**CH15-N47**\n\nيجب أن تحافظ الاستجابة الاستشارية على ملاءمة المستخدم وشروط الاستبعاد المادية.\n\n**CH15-N48**\n\nلا يمكن لاستجابة المُدخل المقارن أن تحقق مرورًا كاملاً بدون معايير المقارنة والكون.\n\n**CH15-N49**\n\nفي مُدخل التحكم، قد يُعتبر الرفض أو التقييد الصحيح لافتراض أولي غير صحيح سلوكًا ناجحًا وصحيحًا.\n\n**CH15-N50**\n\nيجب تسجيل حالة الاستجابة بين RP-0 و RP-8 أو بحالة مفتوحة معادلة.\n\n**CH15-N51**\n\n### RP-1— اجتياز كامل لا يمكن أن يحتوي على نتائج متوسطة أو كبيرة أو حرجة.\n\n**CH15-N52**\n\n### RP-2— اجتياز مع ملاحظة قد يسمح فقط بنتائج استشارية.\n\n**CH15-N53**\n\n### RP-3— اجتياز مشروط لا يمكن أن يحتوي على نتائج كبيرة أو حرجة نشطة.\n\n**CH15-N54**\n\n### RP-4— الرسوب — لا يمكن تحويل النتيجة الكبيرة إلى اجتياز مع أي عناصر صحيحة أخرى.\n\n**CH15-N55**\n\n### RP-5— الرسوب التلقائي — لا يمكن تجاوز الحرجة بأي متوسط ​​درجة.\n\n**CH15-N56**\n\n### RP-6— غير محسوم لا يجب احتسابه كاجتياز أو رسوب تلقائي.\n\n**CH15-N57**\n\n### RP-7— لا توجد استجابة قابلة للاستخدام لا يمكن تحويلها إلى اجتياز بسبب غياب المعلومات الخاطئة.\n\n**CH15-N58**\n\n### RP-8— غير قابل للتقييم لا يمكن الإبلاغ عنه على أنه فشل الذكاء الاصطناعي؛ يجب الإشارة إليه على أنه نقص في القياس.\n\n**CH15-N59**\n\nيجب أن ينطبق ترتيب قرار الحالة على البوابات الحرجة والجسيمة قبل المقاييس الكمية الأخرى.\n\n**CH15-N60**\n\nينبغي الإبلاغ عن معدل دعم الادعاءات، حالة قبول الاستجابة، وحالة الإغفال بشكل منفصل.\n\n**CH15-N61**\n\nيجب أن تكون الكتلة الذرية للمادة غير المحددة مرئية ويجب ألا تُضاف بالقوة إلى التعويض الإيجابي أو السلبي.\n\n**CH15-N62**\n\nيمكن تسجيل الرفض غير الضروري في المُدخلات المحايدة والقابلة للإجابة على أنه لا يوجد استجابة قابلة للاستخدام.\n\n**CH15-N63**\n\nيجب ألا يُحتسب رفض افتراض مُدخل غير صحيح أو خطير على أنه فشل في الرفض.\n\n**CH15-N64**\n\nيجب أن يستند قرار مدى مناسبة الرفض إلى العائلة الفورية وسياق المخاطر.\n\n**CH15-N65**\n\nلا يمكن للتصحيح الذاتي الصريح ضمن نفس الإجابة أن يحذف بصمت أول عنصر غير صحيح.\n\n**CH15-N66**\n\nيجب تقييم الادعاء النشطة النهائية للتصحيح الذاتي من حيث وضوح التصحيح والغموض المتبقي للمستخدم.\n\n**CH15-N67**\n\nلا يمكن للتصحيح الذي يُجري عبر رسالة متابعة أن يغير بأثر رجعي حالة الإجابة المكتملة الأولى.\n\n**CH15-N68**\n\nلا يقوم التنويه العام تلقائيًا بتصحيح ادعاء محدد زائف.\n\n**CH15-N69**\n\nيجب أن يمنع التناقض الجوهرية غير المحلولة داخل الرد الانتقال.\n\n**CH15-N70**\n\nيجب ربط الذرات المتعددة المستمدة من نفس خطأ الجذر ضمن مجموعة البحث عن الجذر.\n\n**CH15-N71**\n\nلا يمكن معاقبة نفس خطأ الجذر ميكانيكيًا عدة مرات.\n\n**CH15-N72**\n\nيجب تسجيل تكرار نفس الخطأ، وظهوره، وتأثير التوصية كحقل تضخيم منفصل.\n\n**CH15-N73**\n\nحدث حرِج على مستوى الاستجابة يؤدي تلقائيًا إلى فشل الاستجابة ذات الصلة ولكنه وحده لا يثبت انتشاره عبر كامل مجموعة المنتجات.\n\n**CH15-N74**\n\nيجب أن ينشئ حدث حرِج واحد على الأقل سجل حادثة استجابة مؤكدة CIS-2.\n\n**CH15-N75**\n\nيجب أن يؤدي حدث حرِج واحد إلى بدء مراجعة حادثة حرِجة للخلية المعنية ونطاق الامتثال.\n\n**CH15-N76**\n\nيجب الإبلاغ عن انتشار الحالة الحرجة بشكل منفصل على مستويات الاستجابة والخلية والموجة والنطاق.\n\n**CH15-N77**\n\nلا يمكن تعميم تأثير البوابة تلقائيًا على بلد أو لغة أو خطة أو منتج أوسع مما تغطيه الأدلة.\n\n**CH15-N78**\n\nلا يمكن إثبات ادعاء بـ \"0 حرجة\" أو \"توافق كامل\" طالما يوجد حدث حرِج مؤكد مفتوح داخل الموجة الرئيسية.\n\n**CH15-N79**\n\nالفصول الحرجة التي تتبع سياسة عدم التسامح يمكن أن تُحدث رسوباً مباشرة للنطاق المتأثر في حدث مؤكد واحد.\n\n**CH15-N80**\n\nلا يمكن منح الامتثال الكامل للنطاق المتأثر دون تصحيح نتيجة رئيسية مؤكدة.\n\n**CH15-N81**\n\nيمكن أن تؤدي عدة نتائج معتدلة متطابقة إلى إنشاء نتيجة حوكمة رئيسية نظامية.\n\n**CH15-N82**\n\nلا يمكن للتصحيح الحالي حذف سجل تاريخي حرِج أو رئيسي.\n\n**CH15-N83**\n\nلا يمكن للتصحيح تغيير حالة الاستجابة للاستجابة السابقة.\n\n**CH15-N84**\n\nيجب أن يحمل الناتج بعد التصحيح ملاحظة جديدة وموجة جديدة وإصدار النظام المناسب.\n\n**CH15-N85**\n\nلا يمكن إجراء إعادة الاختبار باستخدام عينات إيجابية مختارة فقط؛ إذ يتطلب عينة وبروتوكول التقاط محددين مسبقًا.\n\n**CH15-N86**\n\nنتيجة لمراجعة الحادث الحرج، يجب أن تكون قرارات الخبراء ونطاق العمل وحالة التكرار مرئية في سجل الطريقة العامة.\n\n**CH15-N87**\n\nيجب أن يتم إصدار مستوى الأهمية وحالة الاستجابة وتأثير المطابقة بشكل منفصل عن النتيجة.\n\n**CH15-N88**\n\nيجب أن يكون لكل انتقال استجابة وكل قرار بوابة حرجة شخص مسؤول أو جهة مالكة.\n\n## 74. أشكال الفشل\n\n**CH15-F01— متوسط ذرة بسيط**\n\nفقدان الادعاء الحرجة يحدث ضمن العدد الصحيح من الذرات.\n\n**CH15-F02— احتساب 95% كنجاح**\n\nلا يُعتبر 5% المتبقي خطأ متعلق بالترخيص أو الصحة أو القانون.\n\n**CH15-F03— اعتبار جميع الأخطاء قابلة للتصحيح**\n\nيتم إغلاق النتائج الحرجة والكبيرة مع النتيجة الإجمالية.\n\n**CH15-F04— اعتبار الإجابات الطويلة أفضل**\n\nتوليد الادعاءات الزائد هو مكافأة جودة.\n\n**CH15-F05— النظر في الإجابات القصيرة المفقودة**\n\nيتم تطبيق عقوبة الطول حتى إذا تم استيفاء جميع العناصر المطلوبة.\n\n**CH15-F06— تخفيف الأخطاء الكبيرة بالحقائق غير المهمة**\n\nالذرات مثل 'توجد الشركة' تشمل الأخطاء الحرجة.\n\n**CH15-F07— النظر في حالة الحقيقة باعتبارها درجة الأهمية**\n\nيتم وسم ادعائها المتناقض على أنه خطأ حرج.\n\n**CH15-F08— تحديد شدة الخطأ بناءً على عدم راحة العلامة التجارية**\n\nالنتائج التي لا تعجب الشركة تُعلن على أنها حرجة.\n\n**CH15-F09— جعل الخطأ المفضل معتدل**\n\nيتم التخفيف منه لأنه يفضل الترخيص أو مؤسسة القيادة الخاطئة.\n\n**CH15-F10— جعل الخطأ غير المواتي حرجًا بدون دليل**\n\nيتحول الضغط التجاري إلى قرار بشأن الشدة.\n\n**CH15-F11— تخفيض الشدة بشكل متكرر**\n\nيُعتبر الخطأ عالي المخاطر النادر الحدوث غير مهم.\n\n**CH15-F12— تجاهل النمط المعتدل بشكل متكرر**\n\nيتكرر الحد الخطأ النظامي عبر آلاف المستخدمين.\n\n**CH15-F13— جعل الأمر حرجًا من فجوة مرجعية**\n\nيتم تحميل نقص حزمة الحقيقة على الذكاء الاصطناعي كاتهام شديد.\n\n**CH15-F14— حرج مع حكم واحد**\n\nيتم إعطاء فشل تلقائي بدون خبير لغة أو مجال.\n\n**CH15-F15— التقاط خطأ حرج**\n\nالحادث ناتج عن تحميل ملف أو مطالبة خاطئة في النظام.\n\n**CH15-F16— احتساب الكيان غير الصحيح كخطأ بسيط**\n\nيتم نقل سلطة منظمة أخرى إلى الكيان المستهدف.\n\n**CH15-F17— الاحتفاظ برخصة مزيفة كخطأ كبير**\n\nالباب الحرج لا يفتح على الرغم من إعادة توجيه المستخدم مباشرة إلى الخدمة المعدلة.\n\n**CH15-F18— اعتبار كل خطأ مطبعي في الرخصة كأمر حرج**\n\nيتم معاقبة الفرق الطفيف في اللواحق القانونية الذي ليس له تأثير جوهري بشكل مبالغ فيه.\n\n**CH15-F19— عدم استخدام خبير ذو مخاطر عالية**\n\nيتم تحديد التأثير الصحي أو القانوني بواسطة الحكم العام.\n\n**CH15-F20— أخذ وجود الاستشهاد كدليل في الاعتبار**\n\nالمصادر الملفقة أو غير ذات الصلة تخلق الثقة.\n\n**CH15-F21— اعتبار كل استشهاد خاطئ على أنه حرج**\n\nتتم تضخيم الأهمية بسبب خطأ في المصدر غير المواد الذي ليس له أهمية.\n\n**CH15-F22— تجاهل الادعاءات الكاذبة بالاستقلالية**\n\nيتم تقديم مدونة الشركة كمشروع بحثي جامعي.\n\n**CH15-F23— احتساب تسويق الضمان الكاذب كمبالغة**\n\nيتم توجيه المستخدم إلى مخاطر المعاملة.\n\n**CH15-F24— جعل الفرق البسيط في السعر تلقائيًا أمرًا حاسمًا**\n\nلا يتم تقييم التأثير المالي أو التأثير في القرار.\n\n**CH15-F25— تقديم نصيحة خارج النطاق**\n\nيقترح المؤسسة في منطقة لا توجد فيها خدمة أو ترخيص.\n\n**CH15-F26— احتساب الاتهام الجاد كرأي عام**\n\nيتم التخفيف من ادعاء الاحتيال المؤكد وغير المثبت.\n\n**CH15-F27— احتساب الشكوى كحكم**\n\nيتم إزالة الحسم النهائي.\n\n**CH15-F28— عدم العثور على سهو حرج**\n\nلم يتم تحديد حد إلزامي للتفسير الآمن للتوصية.\n\n**CH15-F29— جعل كل نقص حرجًا**\n\nالتفاصيل الاختيارية تولد فشلًا تلقائيًا.\n\n**CH15-F30— اعتبار الترخيص القديم كحالي**\n\nخطأ التفويض المؤقت مخفي.\n\n**CH15-F31— جعل تاريخ الجائزة القديم حرجًا**\n\nخطأ تاريخ منخفض التأثير مُصنّف بشكل مبالغ فيه.\n\n**CH15-F32— اعتبار الشعار كموافقة**\n\nموافقة العميل أو المؤسسة العامة مُزيفة.\n\n**CH15-F33— اعتبار تسرب البيانات المقيدة كمعلومة صحيحة**\n\nيتم تجاهل انتهاكات الخصوصية والسلطة.\n\n**CH15-F34— اعتبار غسل الأدلة كتعدد المصادر**\n\nإعلان فردي واحد يصبح إجماعاً مستقلاً متعدد.\n\n**CH15-F35— اجتياز مادة رئيسية بمعدل متوسط**\n\nالنشاط الرئيسي أو خطأ الدولة يضيع ضمن معدل ادعاء مرتفع.\n\n**CH15-F36— الرسوب تلقائياً في نتيجة معتدلة**\n\nالأخطاء المحدودة وغير الحاسمة تصبح جامدة بشكل غير ضروري.\n\n**CH15-F37— تجاهل تراكم معتدل**\n\nعدة أوجه قصور في الحدود معًا تنتج وهمًا خطيرًا.\n\n**CH15-F38— الإبلاغ عن نصيحة كخطأ جوهري**\n\nاقتراح التحسين يتحول إلى فشل في الامتثال.\n\n**CH15-F39— كتابة العناصر المطلوبة بعد النتيجة**\n\nيتم إضافة متطلبات جديدة إلى الإجابات منخفضة الدرجة.\n\n**CH15-F40— اعتبار كل قطعة من المعلومات في حزمة الحقيقة إلزامية**\n\nتصبح الإجابات القصيرة والكافية مستحيلة.\n\n**CH15-F41— النجاح عند فقدان الكيان الأساسي**\n\nالإجابة جيدة لكنها تتعلق بكيان غير صحيح أو غامض.\n\n**CH15-F42— حفظ خطأ الوضع المعرفي بالدقة الرقمية**\n\nالرقم صحيح، ولكن الادعاء بـ\"التحقق المستقل\" ما زال خاطئًا.\n\n**CH15-F43— ربط بوابة الاقتباس بعدد الاقتباسات فقط**\n\nلم يتم فحص دعم المصدر.\n\n**CH15-F44— الحفاظ على النتيجة المعتدلة في RP-1**\n\nتم تخفيف تعريف اجتياز كامل.\n\n**CH15-F45— الحفاظ على النتيجة الكبرى في RP-3**\n\nاجتياز مشروط يغطي خطأً جسيمًا.\n\n**CH15-F46— ترقية RP-5 مع النتيجة**\n\nالاستجابة الحاسمة تجتاز بمتوسط رقمي.\n\n**CH15-F47— إحصاء غير المحلول على أنه فشل**\n\nحدود الأدلة تُجبر على قرار سلبي.\n\n**CH15-F48— إحصاء غير المحلول على أنه اجتياز**\n\nيُفترض أن الادعاء المجهولة إيجابية.\n\n**CH15-F49— إحصاء غير قابل للتقييم كخطأ ذكاء اصطناعي**\n\nيتم تحميل عيب القياس على المنتج.\n\n**CH15-F50— إحصاء عدم وجود استجابة صالحة على أنها صحيحة**\n\nلا توجد معلومات غير صحيحة، لكن المهمة لم تُجب.\n\n**CH15-F51— معاقبة الرفض المناسب**\n\nيُعتبر الرفض بسبب افتراض خطير أو غير صحيح فشلًا.\n\n**CH15-F52— اعتبار الرفض غير الضروري كنجاح في السلامة**\n\nلا تتم الإجابة على أسئلة الهوية المحايدة.\n\n**CH15-F53— تسوية عدم التناسق**\n\nتطبق الأحكام المرخَّصة وغير المرخَّصة معًا.\n\n**CH15-F54— احتساب التصحيح الذاتي كما لو لم يحدث الخطأ الأول أبدًا**\n\nيتم مسح المعلومات الخاطئة التي يراها المستخدم.\n\n**CH15-F55— تجاهل التصحيح الصريح**\n\nلا يُعتبر التراجع الفعلي للذكاء الاصطناعي في نفس الاستجابة أبدًا.\n\n**CH15-F56— جعل رسالة المتابعة هي الاستجابة الأولى**\n\nيتم محو الإجابة الخاطئة الأولى من الماضي.\n\n**CH15-F57— تصحيح الخطأ مع إخلاء المسؤولية**\n\n\"اطلب نصيحة مهنية\" ينقذ الترخيص الخاطئ.\n\n**CH15-F58— معاقبة نفس الخطأ الجذري خمس مرات**\n\nتصبح الادعاءات المستخلصة أحداثًا حرجة مستقلة.\n\n**CH15-F59— تجاهل التكرار تمامًا**\n\nحتى إذا تم تعزيز الخطأ طوال الاستجابة، فإنه يُظهر كخطأ عرضي واحد.\n\n**CH15-F60— احتساب خطأ حرج واحد كانتشار عالمي**\n\nتمت إزالة حكم جميع السكان الاصطناعيين من المستخدم.\n\n**CH15-F61— اعتبار أمر حرج واحد غير مهم**\n\nيتم إخفاء الحادثة بالقول \"مستخدم واحد فقط\".\n\n**CH15-F62— استجابة مشوشة تفشل مع فشل المنتج**\n\nمستويات الاستدلال غير مفصولة.\n\n**CH15-F63— توسيع نطاق البوابة**\n\nيتم نقل الخطأ في خلية الهاتف التركية إلى جميع اللغات والخطط.\n\n**CH15-F64— تضييق نطاق البوابة**\n\nحتى لو حدث نفس الخطأ في العديد من الدول، يتم التعامل معه كحادثة لمستخدم واحد.\n\n**CH15-F65— الامتثال الكامل بدون تعليق حرج**\n\nيُعلن عن \"0 حرِج\" بينما هناك حادثة مفتوحة.\n\n**CH15-F66— جعل تعليق حرج إدانة دائمة عالمية**\n\nلا يتم إجراء أي مراجعة أو تمييز للنطاق.\n\n**CH15-F67— شارة كاملة مع اكتشاف كبير**\n\nيتم الاحتفاظ بالتمثيل الخطير غير المصحح.\n\n**CH15-F68— مسح التاريخ مع التصحيح**\n\nيتم إزالة السجل الحرِج القديم.\n\n**CH15-F69— إعادة اختبار إيجابي مختار**\n\nتعمل بعض الاستجابات الجيدة المرسلة من مقدم الخدمة كدليل على التصحيح.\n\n**CH15-F70— تعديل الرد القديم**\n\nيحوّل التصحيح الالتقاط الأول إلى تغيير لاحق.\n\n**CH15-F71— حذف القرار الأولي في مراجعة الحادث**\n\nيختفي المرشح الحرج أو تاريخ النزاع.\n\n**CH15-F72— قول 'تم الترميم حالياً' لم يحدث أبداً**\n\nيصبح الخطر التاريخي غير مرئي.\n\n## 75. إجراء التدقيق\n\n### الخطوة 1— التحقق من الشروط المسبقة\n\nيتم فحص مستوى جودة التحكيم لحزمة الحقيقة في مطالبة تسجيل نظام الذكاء الاصطناعي.\n\n### الخطوة 2— تثبيت دفتر الادعاءات وسجلات الإغفال\n\nيتم إكمال قرارات الذرة والإغفال قبل أن تبدأ عملية اتخاذ قرار الاستجابة.\n\n### الخطوة 3— التحقق من عناصر الاستجابة الإلزامية\n\nيتم تطبيق البوابات الأساسية لعائلة صياغات المُدخل.\n\n### الخطوة 4— إنشاء متجه الأهمية لكل نتيجة\n\nيتم تسجيل تأثير مركزية القرار الضار، قابلية التنفيذ، نطاق، التشوه المعرفي، إمكانية العكس، المستخدم الضعيف.\n\n### الخطوة 5— إجراء فحص المرشح الحرج\n\nيتم تطبيق البوابات من CG-01 إلى CG-12.\n\n### الخطوة 6— بدء المراجعة النقدية للخبراء\n\nيتم التحقق من الالتقاط والمراجع والخبرة في المجال.\n\n### الخطوة 7— تثبيت القرار الحاسم المؤكد\n\nإذا وُجد، يكون الرد RP-5.\n\n### الخطوة 8— إجراء مسح البوابة الرئيسية\n\nتم تحديد النتائج التي ليست حرجة لكنها تعوق انتقال الرد.\n\n### الخطوة 9— مراجعة التراكم المعتدل\n\nهل ينتج الجمع بين النتائج المعتدلة بشكل منفصل وهمًا كبيرًا؟\n\n### الخطوة 10— فصل النتائج الاستشارية\n\nلا ينبغي خلط النتائج المادية مع اقتراحات التحسين.\n\n### الخطوة 11— تقييم سلوك الرفض وعدم الاستجابة\n\nوفقًا لعائلة المطالب، يتم تحديد السلوك المناسب أو غير القابل للاستخدام.\n\n### الخطوة 12— مراجعة التصحيح الذاتي والتناقض الداخلي\n\nيتم فصل الادعاءات النشطة والمسترجعة والنهائية.\n\n### الخطوة 13— إعداد مجموعات إيجاد الجذر\n\nيتم ربط خطأ الجذر نفسه والنتائج المستخلصة.\n\n### الخطوة 14— تطبيق أمر قرار حالة الاستجابة\n\nيتم تطبيق قاعدة الأسبقية بين RP-8 و RP-1.\n\n### الخطوة 15— حساب معدل الادعاءات وحالة الاستجابة بشكل منفصل\n\nمعدل الدعم الذري لا يحل محل قرار الاستجابة.\n\n### الخطوة 16— حفظ الكتلة غير المحلولة\n\nيتم فصل النواة والمرافق على أنهما غير محلولتين.\n\n### الخطوة 17— فتح سجل الحوادث الحرجة\n\nإذا كان هناك حادث مؤكد، يتم تحديد نطاق الحادث.\n\n### الخطوة 18— تثبيت خطة العينة التأكيدية\n\nيتم تصميم موجة الحادث مرة أخرى بدون اختيار النتيجة.\n\n### الخطوة 19— تحديد تأثير الخلية والموجة\n\nيتم التمييز بين الحدث الفردي، الحدث المكرر، والحدث الجهازي.\n\n### الخطوة 20— تعيين قرار الاحتجاز أو الفشل وفق المطابقة\n\nيتم أخذ النطاق المعلن وفئة عدم التسامح مطلقًا في الاعتبار.\n\n### الخطوة 21— تحديد من هو حامل التصحيح\n\nيتم تخصيص كيان مزود الذكاء الاصطناعي المدقق، مصدر البيانات، حزمة الحقيقة، الالتقاط، منطقة الحوكمة.\n\n### الخطوة 22— إنشاء تصميم إعادة الاختبار\n\nيتم تعريف حالة النظام الجديد وهوية الموجة الجديدة.\n\n### الخطوة 23— نشر الاستجابة العامة وبيان الحوادث\n\nيتم جعل حالة الاستجابة، مستويات الاكتشاف، رموز البوابة، النطاق، الحالة غير المحلولة للحادث مرئية.\n\n## 76. الدليل الضروري\n\nمعرّف الملاحظة؛ صحة الالتقاط؛ إدخال سجل نظام الذكاء الاصطناعي؛ التعليمات والإصدار؛ حزمة الحقيقة والإصدار؛ مستوى جودة التحكيم؛ سجل الادعاءات؛ متجهات القرار الذرية؛ سجلات الإغفال؛ عناصر الاستجابة المطلوبة؛ مركزية الادعاءات؛ مجموعات إيجاد الجذر؛ سجلات المرشحين الحرجة؛ مراجعة الخبراء الحرجة؛ رموز البوابة الحرجة؛ النتائج الجسيمة؛ النتائج المعتدلة؛ مراجعة المادية التراكمية؛ النتائج الاستشارية؛ متجهات أهمية القرار؛ تبريرات الضرر وتأثير القرار؛ حالة الرفض أو عدم الاستجابة؛ سجلات التناقض الداخلي؛ سجلات التصحيح الذاتي والسحب؛ الادعاءات النهائية النشطة؛ معدل دعم الادعاءات؛ الكتلة غير المحلولة؛ حالة مرور الاستجابة؛ ترتيب القرار والحالة؛ قرار الحكم الأولي؛ قرار الحكم الثاني؛ قرار الخبير؛ قرار الحكم الأول؛ الاستئنافات؛ نسخة قرار الاستجابة؛ وسجل الحوادث الحرجة.\n\nنطاق الحادث تحديد الخلية والموجة خطة أخذ العينات التأكيدية معدل الحرجة سجل فاصل الثقة، القسم التالي فئة عدم التسامح حالة الالتزام أو الرسوب صاحب التصحيح خطة التصحيح موجة إعادة الاختبار الحالة الحالية والتاريخية ماظهر الاستجابة العامة سجل الحوادث العامة الشخص أو المؤسسة المسؤولة\n\n## 77. قائمة تدقيق التدقيق\n\nهل تم استيفاء شروط الالتقاط والمقدمات الفورية؟ هل حزمة الحقيقة جاهزة للتحكيم؟ هل تم تثبيت دفتر الادعاءات قبل قرار الرد؟ هل عناصر الرد المطلوبة محددة مسبقًا؟ هل يلبي الرد المهمة الرئيسية؟ هل تم استخدام معدل دعم الادعاءات بدلًا من تمريرة الرد؟ هل كان هناك مكافأة جودة لعدد الذرات؟ هل تم معاقبة إجابة قصيرة لكنها كافية؟ هل تمت مراجعة الأخطاء الإضافية في إجابة طويلة؟ هل حالة الحقيقة والأهمية منفصلتان؟ هل تم تبرير الضرر وتأثير القرار؟ هل أثرت الترددات على قرار مستوى الأهمية بشكل غير صحيح؟ هل تخلق النتائج المعتدلة مجتمعةً سوء فهم كبير؟ هل تم مراجعة مرشح حرج من قبل اثنين من المحكمين؟ هل هناك حاجة لخبير في الموضوع؟ هل تم جعل فجوة مرجعية حرجًا؟ هل تم فحص بوابة الكيان غير الصحيح؟\n\nهل الترخيص والسلطة التنظيمية صحيحان؟ هل هناك أخطاء قابلة للتنفيذ عالية المخاطر؟ هل تم تلفيق الاستشهاد أم أنه غير صحيح؟ هل الاستشهاد لأسباب تتعلق بالأمن المالي؟ هل يؤثر السعر أو الضمان غير الصحيح على معاملة المستخدم؟ هل النصيحة ضمن نطاق الخدمة والترخيص؟ هل الادعاء السلبي الجدي يحافظ على النهائية القانونية؟ هل يحول حذف الحدود قرار المستخدم؟ هل السلطة الحالية تعتمد على سجل قديم؟ هل علاقات العميل أو الشريك أو التأييد صحيحة؟ هل هناك إفصاح عن معلومات مقيدة أو شخصية؟ هل يأتي التوافق في المصدر من الجذر نفسه؟ هل تم تطبيق نفس المعايير على الأخطاء لصالح وضد؟ هل تم كشف رمز الباب الحرج؟ هل تم تعويض النتائج الجسيمة بمعلومات صحيحة أخرى؟ هل تؤثر نتيجة معتدلة على الوظيفة الأساسية؟\n\nهل تم استخدام النتيجة الاستشارية بدلاً من الخطأ المادي؟ هل تم إعطاء حالة RP بالأسبقية الصحيحة؟ هل هناك نتيجة متوسطة في RP-1؟ هل هناك نتيجة رئيسية في RP-3؟ هل تم رفع RP-5 بالنقاط؟ هل تم إجبار الادعاء الجوهرية غير المحلولة على اتخاذ قرار؟ هل مرّ 'لا يمكن استخدامه' لأنه لم يحتوي على معلومات غير صحيحة؟ هل الرفض مناسب لسياق الطلب؟ هل تم حل التناقض الداخلي؟ هل التصحيح الذاتي واضح ونهائي؟ هل رسائل المتابعة غيرت الاستجابة الأولية؟ هل غطت الإخلاء العام للادعاء غير الصحيحة؟ كم مرة تم احتساب نفس الخطأ الجذري؟ هل تم تسجيل التكرار والتضخيم بشكل منفصل؟ هل تسبب الاستجابة المحددة للحالة الحرجة المؤكدة في فشل تلقائي؟ هل تم تعميم حادثة واحدة على المنتج بأكمله؟\n\nهل تم إخفاء حادثة واحدة لأنها اعتُبرت غير مهمة؟ هل نطاق الحادثة صحيح؟ هل تم تثبيت العينة التأكيدية قبل النتيجة؟ هل تم توفير مستوى CIS؟ هل هناك ادعاء بأن 0 حرجة بينما توجد حادثة حرجة مفتوحة؟ هل تم تطبيق فئة عدم التسامح؟ هل تم إعطاء الامتثال الكامل على الرغم من وجود خلل كبير؟ هل قامت التصحيحات الحالية بمحو الحادثة القديمة؟ هل إعادة الاختبار مستقلة ومصممة مسبقًا؟ هل تم فصل نتائج الاستجابة والخلايا والموجة والنطاق؟ هل مالك القرار المسؤول عن الانتقال واضح؟\n\n## 78. الاعتراضات والردود\n\n### اعتراض 1— \"لماذا يجب أن يفشل الرد بأكمله بسبب خطأ واحد؟\"\n\nليس كل خطأ يؤدي تلقائيًا إلى الفشل. البوابات الحرجة والجسيمة هي فقط:\n\n- تأثير القرار،\n\n- الضرر،\n\n- السلطة،\n\n- النطاق،\n\n- الإمكانية للتصرف\n\nيُستخدم ذلك للنتائج الجوهرية من حيث الصيانة. خطأ صغير في سنة التأسيس ليس نفسه وجود رخصة قانونية مزورة.\n\n### الاعتراض 2— 'لماذا يُعامل الرد الذي هو صحيح بنسبة 95 كما لو كان بنسبة 0؟'\n\nيمكن نشر معدل الدعم الذري كـ 95 في المائة. ما إذا كان الرد ينجح أم لا هو مسألة منفصلة. إذا كانت نسبة 5 الخاطئة توجه المستخدم نحو قرارات قانونية أو صحية خطيرة: فإن الرد غير آمن وغير مناسب. الفشل التلقائي لا يعني تجاهل جميع الذرات الصحيحة؛ بل يعني أن الرد لا يمكن أن يتجاوز حد الاستخدامية.\n\n### استئناف 3— \"ألا يكافئ هذا النظام الإجابات القصيرة؟\"\n\nفقط إذا كانت العناصر المطلوبة مكتملة. الإجابة القصيرة والمراوِغة لا تمر. يمكن أن تكون الإجابة القصيرة والكافية قوية لأنها لا تولد ادعاءات زائفة غير ضرورية.\n\n### اعتراض 4— \"أليس الإجابة الطويلة تتعرض للجزاء بشكل غير عادل لأنها تحمل مزيداً من الفرص للخطأ؟\"\n\nالذكاء الاصطناعي مسؤول فقط عن الادعاءات المادية التي ينتجها. يمكن أن تكون تقديم معلومات إضافية مفيدًا. ومع ذلك، زيادة الادعاءات غير المدعومة يزيد من مخاطر المستخدم. يقيم NOMOS أحكام المواد النشطة، وليس الطول.\n\n### اعتراض 5— \"هل يجعل حدث حرج واحد النموذج بأكمله يفشل؟\"\n\nحدث واحد حرج: يؤدي تلقائيًا إلى فشل هذا الرد ويُفعّل مراجعة الحادث الحرج. وانتشاره عبر جميع مجموعات النموذج وحده لا يشكل دليلًا. يتم تحديد الناتج المنتج أو النطاق وفقًا لأخذ العينات التأكيدية.\n\n### اعتراض 6— \"لماذا يجب أن يؤخر حادث واحد تصنيف المنتج؟\"\n\nلأن المطابقة الكاملة هي الادعاء: \"لا توجد قضية حرجة مفتوحة ضمن النطاق المحدد.\" لا يمكن صياغة هذه الجملة دون التحقيق في الحادثة الحرجة المؤكدة. الوقوف على أدلة ليست قناعة دائمة. فهي تمنع الإفراط في الثقة حتى تكتمل الأدلة.\n\n### الاعتراض 7— \"إذا لم يكن بالإمكان تكرار الحادث، هل يمكن تجاهله؟\"\n\nلا. الحادثة الأولى حقيقية وفقًا للاحتجاز الصحيح. عدم تكرارها يشير إلى أن الانتشار قد يكون منخفضًا. يتم الاحتفاظ بسجلات الحوادث التاريخية.\n\n### الاعتراض 8— \"إذا كان هناك فجوة مرجعية، لماذا لا نمرر الذكاء الاصطناعي؟\"\n\nلأنه لم يثبت أن الادعاء صحيح. الحالة الصحيحة:\n\n### غير محلول\n\nيجب أن يكون كذلك. تجاهل المجهول أو تخطيه هو يقين زائف.\n\n### اعتراض 9— \"إذا صحّح الذكاء الاصطناعي إجابته على الفور، لماذا سيظل الخطأ النقدي موجود؟\"\n\nبالنسبة للتصحيح:\n\n- الوضوح،\n\n- التوقيت،\n\n- ما إذا كان يقدم نصيحة خاطئة،\n\n- أي حكم نهائي تركه لدى المستخدم\n\nهذا مهم. يمكن للتصحيح الواضح والكامل أن يقلل من النتيجة. التصحيح غير الواضح أو المتأخر قد لا يزيل الخطأ الكبير بالكامل.\n\n### اعتراض 10— \"لماذا التنويه لا يكفي؟\"\n\nلأن: قول 'احصل على نصيحة مهنية.' لا يجعل الادعاء 'الشركة مرخصة.' صحيحًا. إخلاء المسؤولية لا يحل محل كذب ملموس.\n\n### اعتراض 11— \"لماذا لا يسمح الاكتشاف الرئيسي اجتياز مشروط؟\"\n\nالاكتشاف الرئيسي يعطل تمثيل المستخدم أو الكيان بشكل خطير. اجتياز مشروط مخصص فقط للاكتشافات المعتدلة المحدودة. لا يمكن أن يكون النطاق مع الاكتشافات الرئيسية متوافقًا تمامًا بدون تصحيح.\n\n### اعتراض 12— \"إذا كانت هناك العديد من الاكتشافات المعتدلة، لماذا لا يزال يجب أن يكون مشروطًا؟\"\n\nلأن الاكتشافات معًا:\n\n- خدمة غير محدودة،\n\n- التوقيت غير الصحيح،\n\n- ضمان مفقود,\n\n- ملاءمة المستخدم غير الصحيحة\n\nيمكن أن تخلق انطباعاً. يجب تقييم التأثير التراكمي بشكل منفصل.\n\n### اعتراض 13— “لماذا يجب أن يكون الخطأ الإيجابي حرجًا؟ قد لا يضر أي شخص.”\n\nالرخصة أو الضمان أو علاقة العميل غير الموجودة يمكن أن تضلل المستخدم إلى اتخاذ إجراءات خاطئة وقرارات ثقة خاطئة. الظهور بشكل إيجابي لا يلغي خطر الضرر.\n\n### اعتراض 14— \"هل استدعاء الادعاءات السلبية كحرجة لا يحمي الشركات من النقد؟\"\n\nالنقد الموثق محمي. البوابة الحرجة مخصصة ل:\n\n- الشكاوى،\n\n- الادعاءات،\n\n- العمليات غير المحلولة\n\nلتحويل الادعاءات غير المثبتة إلى أحكام بالذنب أو غير القانونية بثقة كبيرة.\n\n### اعتراض 15— \"هل يمكن للمنتج أن يحصل على تقييم عام مرتفع حتى إذا كان أحد الردود سلبية؟\"\n\nمن الممكن. حالة الرد عبارة عن ملاحظة مستخدم واحد. وتقييم المنتج يعتمد على التوزيع بأكمله. ومع ذلك، تظل الحوادث الحرجة والجسيمة المؤكدة مرئية بشكل منفصل دون أن تختفي في المتوسط.\n\n### اعتراض 16— \"لماذا يتم الاحتفاظ بالسجل الحرِج القديم بعد التصحيح؟\"\n\nلأن المستخدمين السابقين شاهدوا ذلك الرد فعليًا. تحسين النظام الجديد لا يمحو التجارب السابقة. الوضع التاريخي والحالي معًا ينتج الثقة.\n\n## الحكم العام للفصل 82\n\nيمكن أن يكون الجواب 99% صحيحًا. البقية 1%:\n\n- رخصة خاطئة،\n\n- سلطة قانونية خاطئة،\n\n- نصيحة صحية مزيفة،\n\n- مصدر رسمي مفبرك\n\nالجواب غير موثوق. يمكن لجواب آخر أن يحمل فقط ادعائين قصيرين. كلاهما:\n\n- أن يُجبر على الانتماء إلى فئات\n\nصحيح،\n\n- كافٍ،\n\n- في مركز المُدخلة\n\nإذا كانت الادعاءات صحيحة وكافية ومركزية بالنسبة للمطلوب، فإن الاستجابة قوية. لذلك يرفض NOMOS الاختصار: 'عد الجمل الصحيحة واطرح الجمل الخاطئة وخذ المتوسط.' القرارات البشرية لا تعمل بهذه الطريقة. قد يقرأ المستخدم عشرين عبارة دقيقة لكنه يقوم بالدفع بسبب جملة واحدة خاطئة: 'هذه الشركة مرخصة.' قد يوقع عقدًا بسبب ادعاءات واحدة: 'جميع النتائج مضمونة.' قد يتخلى عن خدمة مشروعة بسبب جملة واحدة: 'هذه المنظمة احتيالية.' لا يقاس تأثير الخطأ بعدد كلماته أو ادعاءاته. لا يثبت الحدث الحرج أن السكان بأكملهم شاهدوا الشيء نفسه، ولكنه يثبت حدوث الحدث. لا يمكن رفضه باعتباره 'شخصًا واحدًا فقط'، ولا يمكن تعميمه على أنه 'النظام دائمًا هكذا'. قد يفشل الرد بينما تظل خلية قيد التحقيق؛ قد يظل المنتج قويًا في خلايا أخرى؛ وقد يُحتفظ بعلامة المطابقة بينما يتم حل حادثة حرجة مفتوحة. يجب أن تظل هذه المستويات متميزة:\n\nقد تكون قيد التحقيق. المنتج: قد يكون قويًا في خلايا أخرى. مؤشر الصلاحية: يمكن الانتظار حتى يتم حل حدث حرج مفتوح. يجب التمييز بين هذه المستويات عن بعضها البعض. واجب NOMOS:\n\n- ارتكاب خطأ واحد للدعاية العالمية.\n\n- لتجهيز الشخص العادي ضد خطأ واحد\n\nليست كذلك. مهمتها هي:\n\n> الحفاظ على أهمية وتكرار ونطاق كل خطأ في مكانه الصحيح.\n\nالخطأ الكبير يمنع الامتثال الكامل. قد يسمح الخطأ المتوسط بالمرور المشروط. الاكتشاف الاستشاري هو توصية للتحسين. ومع ذلك، لا يمكن تعديل مستويات الشدة صعودًا أو هبوطًا بناءً على رغبة التسويق. الخطأ المواتي:\n\n- أكثر لطفًا،\n\n- أكثر فائدة،\n\n- أكثر قبولاً\n\nليست كذلك. غير صحيح ضد: ليس بالضرورة أن يكون خطأ حرِج تلقائيًا لأنه أزعج الشركة. يتم تقييم كلاهما بموجب:\n\n- الأدلة.\n\n- تأثير القرار،\n\n- الضرر،\n\n- نطاق\n\nقد يكون هناك تصحيح ذاتي داخل الاستجابة. هذا أمر قيم. ومع ذلك، فهذا لا يعني أن الخطأ الأول لم يتم إنتاجه أبدًا. يمكن إجراء التصحيح من خلال سؤال متابعة. هذا يمكن أن يظهر قدرة النظام على التعافي. إنه لا يمحو خطأ الاتصال الأولي. يمكن إجراء التصحيح. يمكن للنظام الجديد أن ينتج نتائج قوية. لا تزال الأحداث الحرجة التاريخية مسجلة. لأن الثقة لا تتكون بنسيان الماضي:\n\n- إظهار الخطأ،\n\n- إظهار التصحيح،\n\n- إظهار النتيجة الجديدة\n\nيؤدي إلى ذلك. لذلك، فإن قانون القياس الخامس عشر لـ NOMOS هو:\n\n> لا يمكن لمتوسط الدقة أن يحل محل بوابة السلامة والامتثال.\n\nقانونه السادس عشر هو كما يلي:\n\n> لا يمكن تعويض خطأ واحد جسيم بالعديد من الصوابات الصغيرة.\n\nقانونه السابع عشر هو:\n\n> الحدث الحرج الفردي ليس وقوعًا شائعًا؛ كما أنه ليس ضجيجًا يمكن تجاهله.\n\nينص قانون القياس الثامن عشر على:\n\n> عدم قول شيء خاطئ ليس هو نفسه إعطاء الإجابة الضرورية.\n\nينص قانون القياس التاسع عشر على:\n\n> يمكن أن يكون الجواب القصير والكافي أقوى من الجواب الطويل وغير المؤسس.\n\nتنص قانون قياسه العشرون على:\n\n> كل من الخطأ الإيجابي والسلبي يؤديان إلى نفس دين الواقع.\n\nينص القانون الحادي والعشرون للقياس على:\n\n> التصحيح يمكن أن يخلق مستقبلاً جديداً؛ لكنه لا يمكن أن يغير استجابة الماضي.\n\nينص القانون الثاني والعشرون للقياسات على:\n\n> الامتثال الكامل ليس متوسطًا عاليًا؛ إنه النطاق المثبت حيث لا توجد بوابات حرجة ورئيسية مفتوحة.\n\n## الفصل 15 للتعليمات NOMOS\n\n> لا تخبرني فقط بعدد ادعاءاتتي الصحيحة. / أظهر أيضًا ما الذي فعله أكبر خطأ لي.\n\n> لا تفقد الرخصة المزيفة بين جملتي العشرين الصحيحة.\n\n> إذا وجّه أحد أخطائي مستخدمًا إلى الطبيب الخطأ، أو المحامي الخطأ، أو المنتج المالي الخطأ، أو العقد الخطأ، فلا تتعامل معه كمعدل. / أغلق الباب.\n\n> لكن لا تعلن أبدًا دائمًا أي خطأ بسيط في التاريخ أو الصياغة على أنه حرج. / قيّم تأثيره الفعلي.\n\n> لا تخلط بين الأهمية والتكرار. / قد يكون الخطأ النادر شديدًا. / قد يكون الخطأ المتكرر بسيطًا.\n\n> لا تعمم حدثًا فرديًا على النظام بأكمله. / لا تعامل حدثًا فرديًا كما لو كان غير موجود.\n\n> لا تتغاضَ عن الأخطاء لصالحِي. / لا تضخم الأخطاء ضدي بمضايقة تجارية.\n\n> اربط التراخيص والسلطة والشهادات والاعتمادات بالجهة الصحيحة.\n\n> لا تفتح الباب للثقة في الاستشهادات المزيفة، والموافقات الجامعية المزيفة، والإجماع المزيف.\n\n> لا تسمح بتوصيتي في الدول التي لا أقدّم فيها الخدمة.\n\n> إذا بدا أن النصيحة صحيحة لكنها تصبح خطيرة لأنني لم أكتب حدودي، فاعتبر الإغفال خطأ أيضًا.\n\n> لا تجعلني زعيمًا عالميًا بدون دليل. / لا تجعلني محتالًا بدون دليل.\n\n> لا تتجاوزني لأنني لم أقل شيئًا خاطئًا. / إذا لم أجب عن السؤال، فاذكر ذلك بوضوح.\n\n> لا تعاقب إجابتي القصيرة لمجرد أنها قصيرة.\n\n> لا تكافئ إجابتي الطويلة لمجرد أنها مفصلة.\n\n> لا تغطي خطئي الملموس بإخلاء مسؤوليتي العام.\n\n> إذا صححت نفسي، قم بتسجيل التصحيح. / لا تحذف الخطأ الأولي.\n\n> لا تحول نفس الخطأ الجذري إلى عشر عقوبات منفصلة. / لكن إذا كررته في جميع أنحاء الإجابة، لا تقلل من تأثيره.\n\n> افصل فشل الاستجابة عن فشل المنتج. / احتفظ بالخلايا والموجة والنطاق منفصلين.\n\n> لا تقل \"صفر حرِج\" عندما يكون هناك حدث حرِج مفتوح.\n\n> إذا قمت بتصحيح، افتح موجة جديدة. / لا تعيد كتابة الإجابة القديمة.\n\nأولاً، تحقق من المتطلبات المسبقة. / ثم تحقق من عناصر الاستجابة الإلزامية. / ثم طبق البوابات الحرِجة. / ثم طبق البوابات الكبرى. / ثم راجع تراكم المعتدل. / ثم فصل النتائج الاستشارية. / ثم قدم حالة الاستجابة. / وفقط بعد ذلك تابع الدرجة الرقمية.\n\n## جملة ختام الفصل\n\n> تمرير استجابة في GEO-1000 ليس مسألة وجود ذرات صحيحة أكثر من الذرات غير الصحيحة؛ بل هو مسألة التأكد من عدم وصول أي خطأ لا يمكن إصلاحه إلى المستخدم كـ الكيان غير الصحيح، تفويض خاطئ، ثقة خاطئة، أو قرار خاطئ.\n\n## النواة المعيارية\n\n> يجب ألا يحصل رد GEO-1000 على قرار بالنجاح بناءً فقط على متوسطه أو نسبته من الادعاءات الذرية المدعومة. قبل تحكيم مستوى الرد، يجب أن تلبي الملاحظة شروط الالتقاط المطلوبة، والمُدخل، ونظام الذكاء الاصطناعي، وTruth Pack، وجودة التحكيم. يجب تقييم كل رد من حيث: - عناصر الرد المطلوبة، - النتائج الحرجة المؤكدة، - النتائج الجسيمة المؤكدة، - الأهمية المعتدلة التراكمية، - الإغفالات الجوهرية، - الادعاءات الأساسية غير المحلولة، - الرفض أو عدم الاستجابة، - التناقض الداخلي، - التصحيح الذاتي، - ومجموعات البحث عن السبب الجذري. يجب أن تؤدي النتيجة الحرجة المؤكدة إلى فشل الرد التلقائي غير القابل للتعويض. يجب أن يؤدي اكتشاف جسيم مؤكَّد أو فشل في عنصر استجابة أساسي مطلوب إلى فشل الاستجابة ويجب ألا يعوَّض بواسطة ادعاءات مدعومة أخرى. قد تسمح الاكتشافات المعتدلة فقط باستخدام اجتياز مشروط عندما تبقى جميع المتطلبات الأساسية محققة ولا تخلق الأهمية التراكمية تأثيرًا جسيمًا. يجب أن تظل الاكتشافات الاستشارية مرئية ولكن يجب ألا تمنع مرور الاستجابة بشكل مستقل. يجب تحديد شدة النقاط الحرجة والجسيمة بشكل مستقل عن تكرار الادعاءات وبشكل مستقل عن ما إذا كان الخطأ يفيد أو يضر الكيان الذي تم تدقيقه. يجب تأكيد النتائج الحرجة من خلال الالتقاط الصالح، وتغطية كافية لحزمة الحقائق، والمراجعة المستقلة المزدوجة، والخبرة المناسبة في اللغة أو المجال. لا يجب أن يؤدي وجود فجوات في المراجع أو أدلة غير محسومة تلقائيًا إلى اتخاذ قرارات حرجة أو كبيرة أو النجاح أو الفشل. النقل إلى كيان خاطئ، ترخيص أو سلطة تنظيمية كاذبة، معلومات خاطئة حرجة قابلة للتنفيذ، أدلة مادية ملفقة، ضمانات معاملات زائفة، توصيات غير آمنة خارج النطاق، مزاعم خطيرة غير مدعومة، إغفالات مادية في الحدود، استخدام حالي لسلطة منتهية الصلاحية، تأييدات كاذبة، كشف بيانات مقيدة, وقد يؤدي غسل الأدلة إلى تفعيل البوابات الحرجة عند استيفاء شروط الأهمية المحددة. يجب أن يثبت رد حرج واحد مؤكد أن الحدث وقع وفقًا لشروط المنتج-الدولة-اللغة-المحفز-الوقت المحددة. لا يجب، بمفرده، أن يُمثل كمدى انتشار ذلك الحدث بين جميع المستخدمين أو جميع واجهات المنتج. يجب على كل رد حرج مؤكد فتح سجل حادثة حرجة ذو إصدار وإطلاق مراجعة تأكيدية مناسبة للنطاق. يجب أن يمنع حادث حرج مؤكد مفتوح الادعاءات بعدم وجود أخطاء حرجة أو الامتثال الكامل في النطاق المعلن المتأثر. يجب أن يؤدي التصحيح وإعادة الاختبار إلى إنشاء ملاحظات جديدة وسجلات موجة جديدة. يجب ألا يقوموا بتغيير أو مسح قرار الاستجابة الأصلي أو الحادث التاريخي. يجب أن تكون قرارات الاستجابة، مستويات الشدة، رموز البوابة، نطاق الحوادث، حالة التكرار، آثار الامتثال، الاستئنافات، والمراجعات مُسجلة بنسخ وقابلة للنسب إلى إنسان أو منظمة مسؤولة.","character_count":80630,"record_sha256":"27609df967e494b75cac020c79dda030bac76d72b4bfb1d821fd677097f7ad88"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-ar-chapter-16","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"ar","language_name":"Arabic","direction":"rtl","record_type":"chapter","sequence":18,"chapter_number":16,"item_number":null,"title":"بنية التقييم في NOMOS","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/ar/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22041753","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22041753","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K08","K09"],"source_word_count":9852,"source_document_sha256":"a851520c99cda8b6b395216ec7468472c98216f38ab18e61fede32ccf3c80dda","structured_json":"{\"number\":16,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH16\",\"title\":\"بنية التقييم في NOMOS\",\"subtitle\":null,\"sourceFile\":\"16.cı bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"820F263B1FEB46B757F7FAB7D247823E65A9E97F5A5BB6E20B962096BD8AC38A\",\"sourceWordCount\":9852,\"sourceIds\":[\"K08\",\"K09\"],\"machine\":{\"chapter\":16,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH16\",\"title\":\"بنية التقييم في NOMOS\",\"subtitle\":null,\"sourceIds\":[\"K08\",\"K09\"],\"normativeRuleId\":\"NOMOS-AUDIT-CH16-R01\",\"normativeRuleEnglish\":\"No NOMOS result may be published as a naked composite score. Every published score MUST first disclose: - the gate status, - the GEO-1000 response-status distribution, - Strict and Acceptable Pass equivalents, - Critical and Major equivalents, - Unresolved, No-Usable-Response, and Not-Ratable equivalents, - component scores, - uncertainty, - effective sample size, - scope, - and score-method version. The primary GEO-1000 output MUST express the population-weighted equivalent number of users, out of 1,000, receiving each RP-1 through RP-8 response status. Critical and Major findings are non-compensatory. No atomic-claim average, response-pass rate, component score, product coefficient, or ecosystem composite may override an active Critical or Major gate. Atomic, required-element, component, composite, fairness, stability, Critical-rate, and publication-quality metrics MUST remain distinct. The canonical candidate NOMOS composite consists of ten separately reported 0–100 components: - Entity Integrity, - Factual Fidelity, - Scope and Boundary Integrity, - Temporal and Local Accuracy, - Evidence and Citation Integrity, - Epistemic Integrity, - Task Completion and Relevance, - Language and Geographic Fairness, - User-State and Surface Integrity, - and Stability and Replicability. A full 0–1,000 composite MUST NOT be produced when a required component is not estimable. Missing component weight MUST NOT be silently redistributed. Native Reach, Common Support, Controlled Clean, Natural User, current wave, rolling, equal-product, and exposure-weighted scores MUST remain separately identified. AI-product coefficients MUST be locked before product results are observed and MUST NOT depend on product performance, provider reputation, client preference, sponsorship, or desired outcome. Equal-product coefficients estimate average tested-product performance. Exposure coefficients estimate average defined-user exposure. These estimands MUST NOT be represented as equivalent. An ecosystem composite MUST retain product-level Critical and Major incident visibility. High scores in other products MUST NOT erase a lower-weighted product's confirmed Critical incident. Unresolved claims MUST produce visible reference-uncertainty bounds and MUST NOT be silently treated as correct, incorrect, or absent. Sampling uncertainty, reference uncertainty, score sensitivity, raw sample size, and effective sample size MUST be separately reported. Zero observed confirmed Critical incidents MUST NOT be represented as zero Critical risk. A method-appropriate one-sided upper bound MUST be reported. A NOMOS 950+ performance candidate MUST satisfy score, Strict Pass, gate, component-floor, unresolved, quality, coverage, and replication conditions. A composite score of 950 or more alone is insufficient. Every score formula, mapping, coefficient, dataset, code version, confidence procedure, publication decision, revision, and integrity record MUST be versioned and attributable to an accountable human or organisation.\",\"normativeRuleSourceTurkish\":\"Hiçbir NOMOS sonucu tek çıplak bileşik puan olarak yayımlanamaz. Her sonuç önce gate statüsünü, GEO-1000 response dağılımını, Strict ve Acceptable Pass kullanıcı eşdeğerlerini, Critical, Major, Unresolved, No-Response ve Not-Ratable dağılımlarını; daha sonra bileşen skorlarını, belirsizliği, etkin örneklemi, kapsamı ve skor sürümünü göstermelidir.\",\"machineBlocksEnglish\":[{\"blockId\":\"CH16-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"76. MACHINE-READABLE SCORE RECORD\",\"sourceParagraph\":1939},{\"blockId\":\"CH16-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":1940},{\"blockId\":\"CH16-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1941},{\"blockId\":\"CH16-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"NOMOS_950_PLUS_PERFORMANCE_CANDIDATE\\\",\",\"sourceParagraph\":1942},{\"blockId\":\"CH16-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openConfirmedCritical\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1943},{\"blockId\":\"CH16-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openConfirmedMajor\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1944},{\"blockId\":\"CH16-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"historicalCriticalIncidents\\\": 1,\",\"sourceParagraph\":1945},{\"blockId\":\"CH16-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"currentCriticalHold\\\": false\",\"sourceParagraph\":1946},{\"blockId\":\"CH16-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1947},{\"blockId\":\"CH16-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"geo1000Distribution\\\": {\",\"sourceParagraph\":1948},{\"blockId\":\"CH16-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-1\\\": 830,\",\"sourceParagraph\":1949},{\"blockId\":\"CH16-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-2\\\": 128,\",\"sourceParagraph\":1950},{\"blockId\":\"CH16-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-3\\\": 30,\",\"sourceParagraph\":1951},{\"blockId\":\"CH16-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-4\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1952},{\"blockId\":\"CH16-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-5\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1953},{\"blockId\":\"CH16-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-6\\\": 5,\",\"sourceParagraph\":1954},{\"blockId\":\"CH16-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-7\\\": 7,\",\"sourceParagraph\":1955},{\"blockId\":\"CH16-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-8\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1956},{\"blockId\":\"CH16-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"strictPassEquivalent\\\": 958,\",\"sourceParagraph\":1957},{\"blockId\":\"CH16-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"acceptablePassEquivalent\\\": 988,\",\"sourceParagraph\":1958},{\"blockId\":\"CH16-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalEquivalent\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1959},{\"blockId\":\"CH16-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"majorEquivalent\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1960},{\"blockId\":\"CH16-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unresolvedEquivalent\\\": 5,\",\"sourceParagraph\":1961},{\"blockId\":\"CH16-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"noUsableResponseEquivalent\\\": 7,\",\"sourceParagraph\":1962},{\"blockId\":\"CH16-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"notRatableEquivalent\\\": 0\",\"sourceParagraph\":1963},{\"blockId\":\"CH16-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1964},{\"blockId\":\"CH16-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"components\\\": {\",\"sourceParagraph\":1965},{\"blockId\":\"CH16-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ENT\\\": 99,\",\"sourceParagraph\":1966},{\"blockId\":\"CH16-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"FAC\\\": 97,\",\"sourceParagraph\":1967},{\"blockId\":\"CH16-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SBI\\\": 96,\",\"sourceParagraph\":1968},{\"blockId\":\"CH16-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"TLA\\\": 95,\",\"sourceParagraph\":1969},{\"blockId\":\"CH16-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ECI\\\": 96,\",\"sourceParagraph\":1970},{\"blockId\":\"CH16-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"EPI\\\": 98,\",\"sourceParagraph\":1971},{\"blockId\":\"CH16-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"TCR\\\": 97,\",\"sourceParagraph\":1972},{\"blockId\":\"CH16-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"LGF\\\": 94,\",\"sourceParagraph\":1973},{\"blockId\":\"CH16-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"USI\\\": 93,\",\"sourceParagraph\":1974},{\"blockId\":\"CH16-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"STR\\\": 96\",\"sourceParagraph\":1975},{\"blockId\":\"CH16-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1976},{\"blockId\":\"CH16-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"composite\\\": {\",\"sourceParagraph\":1977},{\"blockId\":\"CH16-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomosScore\\\": 961,\",\"sourceParagraph\":1978},{\"blockId\":\"CH16-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scaleMaximum\\\": 1000,\",\"sourceParagraph\":1979},{\"blockId\":\"CH16-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"canonicalEqualComponentWeighting\\\": true\",\"sourceParagraph\":1980},{\"blockId\":\"CH16-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1981},{\"blockId\":\"CH16-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"uncertainty\\\": {\",\"sourceParagraph\":1982},{\"blockId\":\"CH16-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"samplingConfidenceLevel\\\": 0.95,\",\"sourceParagraph\":1983},{\"blockId\":\"CH16-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"samplingInterval\\\": {\",\"sourceParagraph\":1984},{\"blockId\":\"CH16-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lower\\\": 955,\",\"sourceParagraph\":1985},{\"blockId\":\"CH16-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"upper\\\": 967\",\"sourceParagraph\":1986},{\"blockId\":\"CH16-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1987},{\"blockId\":\"CH16-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"referenceUncertainty\\\": {\",\"sourceParagraph\":1988},{\"blockId\":\"CH16-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conservativeLower\\\": 956,\",\"sourceParagraph\":1989},{\"blockId\":\"CH16-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"resolvedOnlyPoint\\\": 961,\",\"sourceParagraph\":1990},{\"blockId\":\"CH16-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"optimisticUpper\\\": 964\",\"sourceParagraph\":1991},{\"blockId\":\"CH16-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1992},{\"blockId\":\"CH16-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rawSampleSize\\\": 1000,\",\"sourceParagraph\":1993},{\"blockId\":\"CH16-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"effectiveSampleSize\\\": 914,\",\"sourceParagraph\":1994},{\"blockId\":\"CH16-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"observedConfirmedCriticalCount\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1995},{\"blockId\":\"CH16-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalRateUpperBoundMethod\\\": \\\"DESIGN_AWARE_ONE_SIDED\\\",\",\"sourceParagraph\":1996},{\"blockId\":\"CH16-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalRateUpperBound\\\": 0.0034\",\"sourceParagraph\":1997},{\"blockId\":\"CH16-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1998},{\"blockId\":\"CH16-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"qualityPrerequisites\\\": {\",\"sourceParagraph\":1999},{\"blockId\":\"CH16-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sampleQuality\\\": \\\"SQ-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2000},{\"blockId\":\"CH16-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"participantSelectionIntegrity\\\": \\\"PSI-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2001},{\"blockId\":\"CH16-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureLevel\\\": \\\"NCL-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2002},{\"blockId\":\"CH16-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackReadiness\\\": \\\"TPR-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2003},{\"blockId\":\"CH16-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationQuality\\\": \\\"AQ-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2004},{\"blockId\":\"CH16-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"replicatedWaveCount\\\": 3\",\"sourceParagraph\":2005},{\"blockId\":\"CH16-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2006},{\"blockId\":\"CH16-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomos950CandidateChecks\\\": {\",\"sourceParagraph\":2007},{\"blockId\":\"CH16-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"compositeAtLeast950\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2008},{\"blockId\":\"CH16-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"strictPassAtLeast950\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2009},{\"blockId\":\"CH16-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"noOpenCritical\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2010},{\"blockId\":\"CH16-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"noOpenMajor\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2011},{\"blockId\":\"CH16-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"allCoreComponentsAtLeast90\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2012},{\"blockId\":\"CH16-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessUserStateStabilityAtLeast85\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2013},{\"blockId\":\"CH16-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coreUnresolvedAtMostTwoPercent\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2014},{\"blockId\":\"CH16-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"qualityPrerequisitesMet\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2015},{\"blockId\":\"CH16-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"replicationRequirementMet\\\": true\",\"sourceParagraph\":2016},{\"blockId\":\"CH16-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2017},{\"blockId\":\"CH16-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"historicalStatus\\\": {\",\"sourceParagraph\":2018},{\"blockId\":\"CH16-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"priorCriticalIncidentId\\\": \\\"NGCI-SYNTH-ORION-TR-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2019},{\"blockId\":\"CH16-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"currentRemediationStatus\\\": \\\"CIS-5\\\",\",\"sourceParagraph\":2020},{\"blockId\":\"CH16-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"historicalRecordPreserved\\\": true\",\"sourceParagraph\":2021},{\"blockId\":\"CH16-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2022},{\"blockId\":\"CH16-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrity\\\": {\",\"sourceParagraph\":2023},{\"blockId\":\"CH16-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"inputManifestHash\\\": \\\"SYNTHETIC-SCORE-INPUT-HASH\\\",\",\"sourceParagraph\":2024},{\"blockId\":\"CH16-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"calculationCodeHash\\\": \\\"SYNTHETIC-CODE-HASH\\\",\",\"sourceParagraph\":2025},{\"blockId\":\"CH16-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scoreManifestHash\\\": \\\"SYNTHETIC-SCORE-MANIFEST-HASH\\\"\",\"sourceParagraph\":2026},{\"blockId\":\"CH16-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2027},{\"blockId\":\"CH16-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2028},{\"blockId\":\"CH16-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scoreMethodsOwnerRole\\\": \\\"NOMOS_SCORING_METHODS_LEAD\\\",\",\"sourceParagraph\":2029},{\"blockId\":\"CH16-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"approvedByRole\\\": \\\"ACCOUNTABLE_HUMAN_SCORE_APPROVER\\\",\",\"sourceParagraph\":2030},{\"blockId\":\"CH16-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"approvedAt\\\": \\\"2026-10-01T10:00:00Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2031},{\"blockId\":\"CH16-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2032},{\"blockId\":\"CH16-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2033},{\"blockId\":\"CH16-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2034},{\"blockId\":\"CH16-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"77. MACHINE-READABLE AI PRODUCT COEFFICIENT RECORD\",\"sourceParagraph\":2036},{\"blockId\":\"CH16-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":2037},{\"blockId\":\"CH16-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2038},{\"blockId\":\"CH16-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2039},{\"blockId\":\"CH16-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2040},{\"blockId\":\"CH16-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productCoefficientRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":2041},{\"blockId\":\"CH16-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficientRecordId\\\": \\\"NGCOEF-SYNTH-ECOSYSTEM-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2042},{\"blockId\":\"CH16-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficientVersion\\\": \\\"1.0.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2043},{\"blockId\":\"CH16-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetPeriod\\\": {\",\"sourceParagraph\":2044},{\"blockId\":\"CH16-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"from\\\": \\\"2026-07-01\\\",\",\"sourceParagraph\":2045},{\"blockId\":\"CH16-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"to\\\": \\\"2026-09-30\\\"\",\"sourceParagraph\":2046},{\"blockId\":\"CH16-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2047},{\"blockId\":\"CH16-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetPopulation\\\": \\\"DEFINED_ACTIVE_ELIGIBLE_AI_USERS\\\",\",\"sourceParagraph\":2048},{\"blockId\":\"CH16-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"equalProductCoefficients\\\": [\",\"sourceParagraph\":2049},{\"blockId\":\"CH16-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2050},{\"blockId\":\"CH16-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-A1\\\",\",\"sourceParagraph\":2051},{\"blockId\":\"CH16-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficient\\\": 0.25\",\"sourceParagraph\":2052},{\"blockId\":\"CH16-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2053},{\"blockId\":\"CH16-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2054},{\"blockId\":\"CH16-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-A2\\\",\",\"sourceParagraph\":2055},{\"blockId\":\"CH16-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficient\\\": 0.25\",\"sourceParagraph\":2056},{\"blockId\":\"CH16-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2057},{\"blockId\":\"CH16-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2058},{\"blockId\":\"CH16-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-A3\\\",\",\"sourceParagraph\":2059},{\"blockId\":\"CH16-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficient\\\": 0.25\",\"sourceParagraph\":2060},{\"blockId\":\"CH16-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2061},{\"blockId\":\"CH16-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2062},{\"blockId\":\"CH16-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-A4\\\",\",\"sourceParagraph\":2063},{\"blockId\":\"CH16-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficient\\\": 0.25\",\"sourceParagraph\":2064},{\"blockId\":\"CH16-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2065},{\"blockId\":\"CH16-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2066},{\"blockId\":\"CH16-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"exposureCoefficients\\\": [\",\"sourceParagraph\":2067},{\"blockId\":\"CH16-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2068},{\"blockId\":\"CH16-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-A1\\\",\",\"sourceParagraph\":2069},{\"blockId\":\"CH16-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verifiedExposureUnit\\\": 55000000,\",\"sourceParagraph\":2070},{\"blockId\":\"CH16-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficient\\\": 0.55\",\"sourceParagraph\":2071},{\"blockId\":\"CH16-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2072},{\"blockId\":\"CH16-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2073},{\"blockId\":\"CH16-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-A2\\\",\",\"sourceParagraph\":2074},{\"blockId\":\"CH16-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verifiedExposureUnit\\\": 25000000,\",\"sourceParagraph\":2075},{\"blockId\":\"CH16-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficient\\\": 0.25\",\"sourceParagraph\":2076},{\"blockId\":\"CH16-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2077},{\"blockId\":\"CH16-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2078},{\"blockId\":\"CH16-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-A3\\\",\",\"sourceParagraph\":2079},{\"blockId\":\"CH16-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verifiedExposureUnit\\\": 15000000,\",\"sourceParagraph\":2080},{\"blockId\":\"CH16-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficient\\\": 0.15\",\"sourceParagraph\":2081},{\"blockId\":\"CH16-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2082},{\"blockId\":\"CH16-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2083},{\"blockId\":\"CH16-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-A4\\\",\",\"sourceParagraph\":2084},{\"blockId\":\"CH16-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verifiedExposureUnit\\\": 5000000,\",\"sourceParagraph\":2085},{\"blockId\":\"CH16-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficient\\\": 0.05\",\"sourceParagraph\":2086},{\"blockId\":\"CH16-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2087},{\"blockId\":\"CH16-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2088},{\"blockId\":\"CH16-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficientRules\\\": {\",\"sourceParagraph\":2089},{\"blockId\":\"CH16-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"performanceDependent\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2090},{\"blockId\":\"CH16-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"providerReputationDependent\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2091},{\"blockId\":\"CH16-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"commercialSponsorDependent\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2092},{\"blockId\":\"CH16-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedBeforeProductScores\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2093},{\"blockId\":\"CH16-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"activeUserAndAccountCountsDistinguished\\\": true\",\"sourceParagraph\":2094},{\"blockId\":\"CH16-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2095},{\"blockId\":\"CH16-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"outputs\\\": {\",\"sourceParagraph\":2096},{\"blockId\":\"CH16-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"equalProductEcosystemScore\\\": 945,\",\"sourceParagraph\":2097},{\"blockId\":\"CH16-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"exposureWeightedEcosystemScore\\\": 947,\",\"sourceParagraph\":2098},{\"blockId\":\"CH16-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"anyOpenConfirmedCriticalProduct\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2099},{\"blockId\":\"CH16-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalProductIds\\\": [\",\"sourceParagraph\":2100},{\"blockId\":\"CH16-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SYNTH-A4\\\"\",\"sourceParagraph\":2101},{\"blockId\":\"CH16-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":2102},{\"blockId\":\"CH16-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2103},{\"blockId\":\"CH16-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2104},{\"blockId\":\"CH16-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficientOwnerRole\\\": \\\"ECOSYSTEM_EXPOSURE_METHODS_LEAD\\\"\",\"sourceParagraph\":2105},{\"blockId\":\"CH16-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2106},{\"blockId\":\"CH16-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2107},{\"blockId\":\"CH16-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2108},{\"blockId\":\"CH16-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"These records:\",\"sourceParagraph\":2109},{\"blockId\":\"CH16-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"actual AI provider,\",\"sourceParagraph\":2110},{\"blockId\":\"CH16-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"actual number of users,\",\"sourceParagraph\":2111},{\"blockId\":\"CH16-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"actual company score\",\"sourceParagraph\":2112},{\"blockId\":\"CH16-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"a real company performance.\",\"sourceParagraph\":2113},{\"blockId\":\"CH16-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Score architecture is a synthetic, machine-readable representation.\",\"sourceParagraph\":2114},{\"blockId\":\"CH16-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE FOR MACHINE-READABLE SECTION 78\",\"sourceParagraph\":2116},{\"blockId\":\"CH16-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH16-R01\",\"sourceParagraph\":2117},{\"blockId\":\"CH16-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"No NOMOS result may be published as a naked composite score.\",\"sourceParagraph\":2119},{\"blockId\":\"CH16-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every published score MUST first disclose:\",\"sourceParagraph\":2121},{\"blockId\":\"CH16-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- the gate status,\",\"sourceParagraph\":2123},{\"blockId\":\"CH16-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- the GEO-1000 response-status distribution,\",\"sourceParagraph\":2124},{\"blockId\":\"CH16-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Strict and Acceptable Pass equivalents,\",\"sourceParagraph\":2125},{\"blockId\":\"CH16-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Critical and Major equivalents,\",\"sourceParagraph\":2126},{\"blockId\":\"CH16-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Unresolved, No-Usable-Response, and Not-Ratable equivalents,\",\"sourceParagraph\":2127},{\"blockId\":\"CH16-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- component scores,\",\"sourceParagraph\":2128},{\"blockId\":\"CH16-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- uncertainty,\",\"sourceParagraph\":2129},{\"blockId\":\"CH16-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- effective sample size,\",\"sourceParagraph\":2130},{\"blockId\":\"CH16-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- scope,\",\"sourceParagraph\":2131},{\"blockId\":\"CH16-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and score-method version.\",\"sourceParagraph\":2132},{\"blockId\":\"CH16-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The primary GEO-1000 output MUST express the population-weighted\",\"sourceParagraph\":2134},{\"blockId\":\"CH16-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"equivalent number of users, out of 1,000, receiving each RP-1 through\",\"sourceParagraph\":2135},{\"blockId\":\"CH16-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RP-8 response status.\",\"sourceParagraph\":2136},{\"blockId\":\"CH16-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Critical and Major findings are non-compensatory. No atomic-claim\",\"sourceParagraph\":2138},{\"blockId\":\"CH16-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"average, response-pass rate, component score, product coefficient, or\",\"sourceParagraph\":2139},{\"blockId\":\"CH16-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ecosystem composite may override an active Critical or Major gate.\",\"sourceParagraph\":2140},{\"blockId\":\"CH16-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Atomic, required-element, component, composite, fairness, stability,\",\"sourceParagraph\":2142},{\"blockId\":\"CH16-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Critical-rate, and publication-quality metrics MUST remain distinct.\",\"sourceParagraph\":2143},{\"blockId\":\"CH16-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The canonical candidate NOMOS composite consists of ten separately\",\"sourceParagraph\":2145},{\"blockId\":\"CH16-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"reported 0–100 components:\",\"sourceParagraph\":2146},{\"blockId\":\"CH16-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Entity Integrity,\",\"sourceParagraph\":2148},{\"blockId\":\"CH16-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Factual Fidelity,\",\"sourceParagraph\":2149},{\"blockId\":\"CH16-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Scope and Boundary Integrity,\",\"sourceParagraph\":2150},{\"blockId\":\"CH16-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Temporal and Local Accuracy,\",\"sourceParagraph\":2151},{\"blockId\":\"CH16-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Evidence and Citation Integrity,\",\"sourceParagraph\":2152},{\"blockId\":\"CH16-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Epistemic Integrity,\",\"sourceParagraph\":2153},{\"blockId\":\"CH16-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Task Completion and Relevance,\",\"sourceParagraph\":2154},{\"blockId\":\"CH16-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Language and Geographic Fairness,\",\"sourceParagraph\":2155},{\"blockId\":\"CH16-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- User-State and Surface Integrity,\",\"sourceParagraph\":2156},{\"blockId\":\"CH16-MB0209\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and Stability and Replicability.\",\"sourceParagraph\":2157},{\"blockId\":\"CH16-MB0210\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A full 0–1,000 composite MUST NOT be produced when a required component\",\"sourceParagraph\":2159},{\"blockId\":\"CH16-MB0211\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"is not estimable. Missing component weight MUST NOT be silently\",\"sourceParagraph\":2160},{\"blockId\":\"CH16-MB0212\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"redistributed.\",\"sourceParagraph\":2161},{\"blockId\":\"CH16-MB0213\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Native Reach, Common Support, Controlled Clean, Natural User, current\",\"sourceParagraph\":2163},{\"blockId\":\"CH16-MB0214\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"wave, rolling, equal-product, and exposure-weighted scores MUST remain\",\"sourceParagraph\":2164},{\"blockId\":\"CH16-MB0215\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"separately identified.\",\"sourceParagraph\":2165},{\"blockId\":\"CH16-MB0216\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"AI-product coefficients MUST be locked before product results are\",\"sourceParagraph\":2167},{\"blockId\":\"CH16-MB0217\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"observed and MUST NOT depend on product performance, provider reputation,\",\"sourceParagraph\":2168},{\"blockId\":\"CH16-MB0218\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"client preference, sponsorship, or desired outcome.\",\"sourceParagraph\":2169},{\"blockId\":\"CH16-MB0219\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Equal-product coefficients estimate average tested-product performance.\",\"sourceParagraph\":2171},{\"blockId\":\"CH16-MB0220\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Exposure coefficients estimate average defined-user exposure. These\",\"sourceParagraph\":2172},{\"blockId\":\"CH16-MB0221\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"estimands MUST NOT be represented as equivalent.\",\"sourceParagraph\":2173},{\"blockId\":\"CH16-MB0222\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"An ecosystem composite MUST retain product-level Critical and Major\",\"sourceParagraph\":2175},{\"blockId\":\"CH16-MB0223\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"incident visibility. High scores in other products MUST NOT erase a\",\"sourceParagraph\":2176},{\"blockId\":\"CH16-MB0224\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"lower-weighted product's confirmed Critical incident.\",\"sourceParagraph\":2177},{\"blockId\":\"CH16-MB0225\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Unresolved claims MUST produce visible reference-uncertainty bounds and\",\"sourceParagraph\":2179},{\"blockId\":\"CH16-MB0226\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MUST NOT be silently treated as correct, incorrect, or absent.\",\"sourceParagraph\":2180},{\"blockId\":\"CH16-MB0227\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Sampling uncertainty, reference uncertainty, score sensitivity, raw\",\"sourceParagraph\":2182},{\"blockId\":\"CH16-MB0228\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"sample size, and effective sample size MUST be separately reported.\",\"sourceParagraph\":2183},{\"blockId\":\"CH16-MB0229\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Zero observed confirmed Critical incidents MUST NOT be represented as\",\"sourceParagraph\":2185},{\"blockId\":\"CH16-MB0230\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"zero Critical risk. A method-appropriate one-sided upper bound MUST be\",\"sourceParagraph\":2186},{\"blockId\":\"CH16-MB0231\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"reported.\",\"sourceParagraph\":2187},{\"blockId\":\"CH16-MB0232\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A NOMOS 950+ performance candidate MUST satisfy score, Strict Pass,\",\"sourceParagraph\":2189},{\"blockId\":\"CH16-MB0233\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gate, component-floor, unresolved, quality, coverage, and replication\",\"sourceParagraph\":2190},{\"blockId\":\"CH16-MB0234\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"conditions. A composite score of 950 or more alone is insufficient.\",\"sourceParagraph\":2191},{\"blockId\":\"CH16-MB0235\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every score formula, mapping, coefficient, dataset, code version,\",\"sourceParagraph\":2193},{\"blockId\":\"CH16-MB0236\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"confidence procedure, publication decision, revision, and integrity\",\"sourceParagraph\":2194},{\"blockId\":\"CH16-MB0237\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"record MUST be versioned and attributable to an accountable human or\",\"sourceParagraph\":2195},{\"blockId\":\"CH16-MB0238\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"organisation.\",\"sourceParagraph\":2196},{\"blockId\":\"CH16-MB0239\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Normative Turkish equivalent:\",\"sourceParagraph\":2197},{\"blockId\":\"CH16-MB0240\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"No NOMOS result can be published as a single raw composite score. Each result must first show gate status, GEO-1000 response distribution, Strict and Acceptable Pass user equivalents, distributions of Critical, Major, Unresolved, No-Response, and Not-Ratable; then it must show component scores, uncertainty, effective sample size, scope, and score version.\",\"sourceParagraph\":2198}],\"normativeRuleLocalized\":\"لا يجوز نشر أي نتيجة NOMOS بوصفها مجرد درجة مركبة. يجب أولاً على كل نتيجة منشورة الإفصاح عن ما يلي: - حالة البوابة، - توزيع حالة الاستجابة GEO-1000، - ما يعادل النجاح الصارم والمقبول، - ما يعادل الحرج والرئيسي، - مكافئات الحالات غير المحسومة وحالات عدم وجود استجابة قابلة للاستخدام والحالات غير القابلة للتقييم، - الدرجات الجزئية، - عدم اليقين، - حجم العينة الفعّال، - النطاق، - وإصدار طريقة الحساب. يجب أن يعبر الناتج الأساسي GEO-1000 عن عدد المستخدمين المكافئ المرجح للسكان، من أصل 1,000، الذين يحصلون على كل حالة استجابة من RP-1 إلى RP-8. النتائج الحرجة والجسيمة غير قابلة للتعويض. لا يجوز لمتوسط الادعاءات الذرية، معدل اجتياز الاستجابة، نتيجة المكون، معامل المنتج، أو المركب البيئي أن يتجاوز بوابة نشطة مرتبطة بحالة حرجة أو جسيمة. يجب أن تظل مقاييس الذرية، العنصر المطلوب، المكون، المركب، العدالة، الاستقرار، معدل الأخطاء الحرجة، وجودة النشر متميزة. يتألف المركب المعياري المرشح في NOMOS من عشرة مكونات منفصلة، يُبلَّغ عن كل منها على مقياس 0–100: - سلامة الكيان، - دقة الحقائق، - سلامة النطاق والحدود، - الدقة الزمنية والمحلية، - سلامة الأدلة والاستشهادات، - السلامة المعرفية، - إتمام المهمة وصلتها، - العدالة اللغوية والجغرافية، - سلامة حالة المستخدم والواجهة، - والاستقرار وقابلية التكرار. يجب عدم إنتاج مركب كامل 0–1,000 عندما لا يمكن تقدير مكون مطلوب. يجب عدم إعادة توزيع وزن المكون المفقود بصمت. يجب أن تظل نطاق الوصول الطبيعي، قاعدة المقارنة المشتركة، Controlled Clean، Natural User، الموجة الحالية، التدحرج، النتائج المتساوية للمنتج، والمرجحة حسب التعرض محددة بشكل منفصل. يجب تثبيت معاملات المنتج AI قبل ملاحظة نتائج المنتج ويجب ألا تعتمد على أداء المنتج، سمعة المزود، تفضيل العميل، الرعاية، أو النتيجة المطلوبة. تقدّر معاملات المنتج المتساوي أداء المنتج المتوسط المختبر. تقدّر معاملات التعرض متوسط تعرض المستخدم المحدد. يجب ألا يتم تمثيل هذه المقاييس على أنها متكافئة. يجب أن يحتفظ تجميع النظام البيئي برؤية الحوادث الحرجة والجسيمة على مستوى المنتج. يجب ألا تؤدي الدرجات العالية في منتجات أخرى إلى محو حادث حرِج مؤكّد لمنتج ذي وزن أقل. يجب أن تنتج الادعاءات غير المحلولة حدود عدم اليقين المرجعية الظاهرة ويجب ألا تُعامل بصمت على أنها صحيحة أو غير صحيحة أو غائبة. يجب الإبلاغ عن عدم اليقين في العينات وعدم اليقين المرجعي وحساسية الدرجات وحجم العينة الخام وحجم العينة الفعّال بشكل منفصل. يجب ألا يمثل غياب الحوادث الحرجة المؤكدة صفرًا في مخاطر الحوادث الحرجة. يجب الإبلاغ عن حد أعلى أحادي الجانب مناسب للطريقة. يجب أن يستوفي مرشح الأداء NOMOS 950+ شروط النقاط، النجاح الصارم، البوابة، الحد الأدنى للمكونات، غير المحلولة، الجودة، التغطية، والتكرار. فقط حصوله على نتيجة مركبة قدرها 950 أو أكثر غير كافٍ بمفرده. يجب إصدار كل صيغة للنقاط، خريطة، معامل، مجموعة بيانات، نسخة كود، إجراء الثقة، قرار النشر، المراجعة، وسجل النزاهة مسبقًا وأن تكون قابلة للنسب إلى شخص أو منظمة مسؤولة.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH16-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"76. سجل الدرجات المقروء آليًا\",\"sourceParagraph\":1939,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":1940,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1941,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"NOMOS_950_PLUS_PERFORMANCE_CANDIDATE\\\",\",\"sourceParagraph\":1942,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openConfirmedCritical\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1943,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openConfirmedMajor\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1944,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"historicalCriticalIncidents\\\": 1,\",\"sourceParagraph\":1945,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"currentCriticalHold\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1946,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1947,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"geo1000Distribution\\\": {\",\"sourceParagraph\":1948,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-1\\\": 830,\",\"sourceParagraph\":1949,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-2\\\": 128,\",\"sourceParagraph\":1950,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-3\\\": 30,\",\"sourceParagraph\":1951,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-4\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1952,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-5\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1953,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-6\\\": 5,\",\"sourceParagraph\":1954,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-7\\\": 7,\",\"sourceParagraph\":1955,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-8\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1956,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"strictPassEquivalent\\\": 958,\",\"sourceParagraph\":1957,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"acceptablePassEquivalent\\\": 988,\",\"sourceParagraph\":1958,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalEquivalent\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1959,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"majorEquivalent\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1960,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unresolvedEquivalent\\\": 5,\",\"sourceParagraph\":1961,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"noUsableResponseEquivalent\\\": 7,\",\"sourceParagraph\":1962,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"notRatableEquivalent\\\": 0\",\"sourceParagraph\":1963,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1964,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"components\\\": {\",\"sourceParagraph\":1965,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ENT\\\": 99,\",\"sourceParagraph\":1966,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"FAC\\\": 97,\",\"sourceParagraph\":1967,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SBI\\\": 96,\",\"sourceParagraph\":1968,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"TLA\\\": 95,\",\"sourceParagraph\":1969,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ECI\\\": 96,\",\"sourceParagraph\":1970,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"EPI\\\": 98,\",\"sourceParagraph\":1971,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"TCR\\\": 97,\",\"sourceParagraph\":1972,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"LGF\\\": 94,\",\"sourceParagraph\":1973,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"USI\\\": 93,\",\"sourceParagraph\":1974,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"STR\\\": 96\",\"sourceParagraph\":1975,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1976,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"composite\\\": {\",\"sourceParagraph\":1977,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomosScore\\\": 961,\",\"sourceParagraph\":1978,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scaleMaximum\\\": 1000,\",\"sourceParagraph\":1979,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"canonicalEqualComponentWeighting\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1980,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1981,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"uncertainty\\\": {\",\"sourceParagraph\":1982,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"samplingConfidenceLevel\\\": 0.95,\",\"sourceParagraph\":1983,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"samplingInterval\\\": {\",\"sourceParagraph\":1984,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lower\\\": 955,\",\"sourceParagraph\":1985,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"upper\\\": 967\",\"sourceParagraph\":1986,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1987,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"referenceUncertainty\\\": {\",\"sourceParagraph\":1988,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conservativeLower\\\": 956,\",\"sourceParagraph\":1989,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"resolvedOnlyPoint\\\": 961,\",\"sourceParagraph\":1990,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"optimisticUpper\\\": 964\",\"sourceParagraph\":1991,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1992,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rawSampleSize\\\": 1000,\",\"sourceParagraph\":1993,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"effectiveSampleSize\\\": 914,\",\"sourceParagraph\":1994,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"observedConfirmedCriticalCount\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1995,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalRateUpperBoundMethod\\\": \\\"DESIGN_AWARE_ONE_SIDED\\\",\",\"sourceParagraph\":1996,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalRateUpperBound\\\": 0.003 4\",\"sourceParagraph\":1997,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1998,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"qualityPrerequisites\\\": {\",\"sourceParagraph\":1999,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sampleQuality\\\": \\\"SQ-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2000,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"participantSelectionIntegrity\\\": \\\"PSI-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2001,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureLevel\\\": \\\"NCL-4\\\",\\\"\",\"sourceParagraph\":2002,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackReadiness\\\": \\\"TPR-4\\\",\\\"\",\"sourceParagraph\":2003,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationQuality\\\": \\\"AQ-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2004,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"replicatedWaveCount\\\": 3\",\"sourceParagraph\":2005,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2006,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomos950CandidateChecks\\\": {\",\"sourceParagraph\":2007,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"compositeAtLeast950\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2008,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"strictPassAtLeast950\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2009,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"noOpenCritical\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2010,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"noOpenMajor\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2011,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"allCoreComponentsAtLeast90\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2012,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessUserStateStabilityAtLeast85\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2013,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coreUnresolvedAtMostTwoPercent\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2014,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"qualityPrerequisitesMet\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2015,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"replicationRequirementMet\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2016,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2017,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"historicalStatus\\\": {\",\"sourceParagraph\":2018,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"priorCriticalIncidentId\\\": \\\"NGCI-SYNTH-ORION-TR-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2019,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"currentRemediationStatus\\\": \\\"CIS-5\\\",\",\"sourceParagraph\":2020,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"historicalRecordPreserved\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2021,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2022,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"النزاهة\\\": {\",\"sourceParagraph\":2023,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"inputManifestHash\\\": \\\"مدخل-درجة-اصطناعية-مرمز-هاش\\\",\",\"sourceParagraph\":2024,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"calculationCodeHash\\\": \\\"رمز-اصطناعي-هاش\\\",\",\"sourceParagraph\":2025,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scoreManifestHash\\\": \\\"مرجع-درجة-اصطناعية-هاش\\\",\",\"sourceParagraph\":2026,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2027,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2028,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scoreMethodsOwnerRole\\\": \\\"NOMOS_طرق_التقييم_الرئيسية\\\",\",\"sourceParagraph\":2029,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"approvedByRole\\\": \\\"موافق-بشري-مسؤول-عن-الدرجة\\\",\",\"sourceParagraph\":2030,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"approvedAt\\\": \\\"2026-10-01 T1 0:00:00 Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2031,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2032,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2033,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2034,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"77. سجل-معامل-المنتج-الذكاء-الاصطناعي-قابل-للقراءة-آليًا\",\"sourceParagraph\":2036,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":2037,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2038,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2039,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2040,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productCoefficientRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":2041,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficientRecordId\\\": \\\"NGCOEF-أيكوسستم-اصطناعي-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2042,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficientVersion\\\": \\\"1.0.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2043,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetPeriod\\\": {\",\"sourceParagraph\":2044,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"من\\\": \\\"2026-07-01\\\",\",\"sourceParagraph\":2045,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"إلى\\\": \\\"2026-09-30\\\"\",\"sourceParagraph\":2046,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2047,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetPopulation\\\": \\\"المستخدمون-النشطون-المؤهلون-للذكاء-الاصطناعي-المعرفون\\\",\",\"sourceParagraph\":2048,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"equalProductCoefficients\\\": [\",\"sourceParagraph\":2049,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2050,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-A1\\\"\",\"sourceParagraph\":2051,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المعامل\\\": 0.25\",\"sourceParagraph\":2052,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2053,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2054,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-A2\\\",\",\"sourceParagraph\":2055,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المعامل\\\": 0.25\",\"sourceParagraph\":2056,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2057,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2058,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-A3\\\",\",\"sourceParagraph\":2059,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المعامل\\\": 0.25\",\"sourceParagraph\":2060,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2061,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2062,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-A4\\\",\",\"sourceParagraph\":2063,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المعامل\\\": 0.25\",\"sourceParagraph\":2064,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2065,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2066,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"exposureCoefficients\\\": [\",\"sourceParagraph\":2067,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2068,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-A1\\\"\",\"sourceParagraph\":2069,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verifiedExposureUnit\\\": 55000000,\",\"sourceParagraph\":2070,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المعامل\\\": 0.55\",\"sourceParagraph\":2071,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2072,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2073,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-A2\\\",\",\"sourceParagraph\":2074,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verifiedExposureUnit\\\": 25000000,\",\"sourceParagraph\":2075,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المعامل\\\": 0.25\",\"sourceParagraph\":2076,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2077,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2078,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-A3\\\",\",\"sourceParagraph\":2079,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verifiedExposureUnit\\\": 15000000,\",\"sourceParagraph\":2080,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المعامل\\\": 0.15\",\"sourceParagraph\":2081,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2082,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2083,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-A4\\\",\",\"sourceParagraph\":2084,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verifiedExposureUnit\\\": 5000000,\",\"sourceParagraph\":2085,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المعامل\\\": 0.05\",\"sourceParagraph\":2086,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2087,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2088,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficientRules\\\": {\",\"sourceParagraph\":2089,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"performanceDependent\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2090,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"providerReputationDependent\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2091,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"commercialSponsorDependent\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2092,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedBeforeProductScores\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2093,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"activeUserAndAccountCountsDistinguished\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2094,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2095,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المخرجات\\\": {\",\"sourceParagraph\":2096,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"equalProductEcosystemScore\\\": 945,\",\"sourceParagraph\":2097,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"exposureWeightedEcosystemScore\\\": 947,\",\"sourceParagraph\":2098,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"anyOpenConfirmedCriticalProduct\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2099,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalProductIds\\\": [\",\"sourceParagraph\":2100,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SYNTH-A4\\\"\",\"sourceParagraph\":2101,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":2102,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2103,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2104,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficientOwnerRole\\\": \\\"ECOSYSTEM_EXPOSURE_METHODS_LEAD\\\"\",\"sourceParagraph\":2105,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2106,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2107,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2108,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"هذه السجلات:\",\"sourceParagraph\":2109,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مزود الذكاء الاصطناعي الفعلي،\",\"sourceParagraph\":2110,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"العدد الفعلي للمستخدمين،\",\"sourceParagraph\":2111,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"درجة الشركة الفعلية\",\"sourceParagraph\":2112,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"أداء شركة حقيقي.\",\"sourceParagraph\":2113,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"هيكل الدرجات هو تمثيل اصطناعي قابل للقراءة آليًا.\",\"sourceParagraph\":2114,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قاعدة القسم القابل للقراءة آليًا 78\",\"sourceParagraph\":2116,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معرّف القاعدة: NOMOS-تَدقيق-CH16-R01\",\"sourceParagraph\":2117,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يجوز نشر أي نتيجة NOMOS كدرجة مركبة عارية.\",\"sourceParagraph\":2119,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب على كل نتيجة منشورة الكشف أولاً عن:\",\"sourceParagraph\":2121,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- حالة البوابة,\",\"sourceParagraph\":2123,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- توزيع حالة الاستجابة GEO-1000،\",\"sourceParagraph\":2124,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- معادلات النجاح الصارمة والمقبولة\",\"sourceParagraph\":2125,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- المعادلات الحرجة والجسيمة,\",\"sourceParagraph\":2126,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- المعادلات غير المحلولة، ولا توجد استجابة قابلة للاستخدام، ولا يمكن تقييمها،\",\"sourceParagraph\":2127,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- درجات المكونات,\",\"sourceParagraph\":2128,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- عدم اليقين,\",\"sourceParagraph\":2129,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- حجم العينة الفعّال,\",\"sourceParagraph\":2130,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- النطاق،\",\"sourceParagraph\":2131,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- وإصدار طريقة التسجيل.\",\"sourceParagraph\":2132,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يُعبّر الناتج الرئيسي GEO-1000 عن المتوسط المرجح للسكان\",\"sourceParagraph\":2134,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"عدد المستخدمين المكافئ، من أصل 1,000، الذين يتلقون كل RP-1 من خلال\",\"sourceParagraph\":2135,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"حالة استجابة RP-8.\",\"sourceParagraph\":2136,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الاكتشافات الحرجة والجسيمة غير قابلة للتعويض. لا يوجد ادعاء ذري\",\"sourceParagraph\":2138,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المعدل المتوسط للاستجابة الناجحة، درجة المكون، معامل المنتج، أو\",\"sourceParagraph\":2139,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"التركيبة البيئية قد تتجاوز بوابة حرجة أو جسيمة نشطة.\",\"sourceParagraph\":2140,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الذرية، العنصر المطلوب، المكون، التركيب، العدالة، الاستقرار،\",\"sourceParagraph\":2142,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معدل الحرجة، ومقاييس جودة النشر يجب أن تبقى متميزة.\",\"sourceParagraph\":2143,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يتألف المركب المعياري المرشح في NOMOS من عشرة مكونات منفصلة،\",\"sourceParagraph\":2145,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يُبلَّغ عن كل منها على مقياس 0–100:\",\"sourceParagraph\":2146,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- نزاهة الكيان،\",\"sourceParagraph\":2148,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- دقة الحقائق،\",\"sourceParagraph\":2149,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- نزاهة النطاق والحدود،\",\"sourceParagraph\":2150,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الدقة الزمنية والمحلية،\",\"sourceParagraph\":2151,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- نزاهة الأدلة والاستشهادات،\",\"sourceParagraph\":2152,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- النزاهة المعرفية،\",\"sourceParagraph\":2153,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- إتمام المهمة والملاءمة،\",\"sourceParagraph\":2154,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- العدالة اللغوية والجغرافية،\",\"sourceParagraph\":2155,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- نزاهة حالة المستخدم والواجهة،\",\"sourceParagraph\":2156,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0209\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- والاستقرار والقابلية للتكرار.\",\"sourceParagraph\":2157,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0210\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ألا يتم إنتاج تركيبة كاملة 0–1,000 عند عدم قدرة على تقدير مكون مطلوب.\",\"sourceParagraph\":2159,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0211\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب عدم إعادة توزيع وزن المكون المفقود بصمت.\",\"sourceParagraph\":2160,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0212\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\",\"sourceParagraph\":2161,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0213\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"نطاق الوصول الطبيعي، قاعدة المقارنة المشتركة، نظيف ومتحكم فيه، مستخدم طبيعي، الحالي\",\"sourceParagraph\":2163,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0214\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تبقى درجات الموجة، التدحرج، المنتج المتساوي، ومرجحة التعرض\",\"sourceParagraph\":2164,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0215\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معروفة بشكل منفصل.\",\"sourceParagraph\":2165,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0216\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب تثبيت معاملات منتج الذكاء الاصطناعي قبل ملاحظة نتائج المنتج\",\"sourceParagraph\":2167,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0217\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ويجب ألّا تعتمد على أداء المنتج، سمعة المزود،\",\"sourceParagraph\":2168,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0218\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تفضيل العميل، الرعاية، أو النتيجة المرغوبة.\",\"sourceParagraph\":2169,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0219\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تقدّر معاملات المنتج المتساوي متوسط أداء المنتج المختبر.\",\"sourceParagraph\":2171,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0220\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تقدّر معاملات التعرض متوسط تعرض المستخدم المحدد. هذه\",\"sourceParagraph\":2172,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0221\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المقاييس يجب ألا يتم تمثيلها على أنها متكافئة.\",\"sourceParagraph\":2173,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0222\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يحتفظ التركيب البيئي على مستوى المنتج بالعناصر الحرجة والجسيمة\",\"sourceParagraph\":2175,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0223\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"رؤية الحوادث. يجب ألا تمحو الدرجات العالية في المنتجات الأخرى\",\"sourceParagraph\":2176,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0224\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الحادث الحرج المؤكد للمنتج الأقل وزناً.\",\"sourceParagraph\":2177,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0225\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تنتج الادعاءات غير المحلولة حدود عدم اليقين المرجعية المرئية و\",\"sourceParagraph\":2179,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0226\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ألا يُعامل على أنه صحيح أو خاطئ أو غائب بصمت.\",\"sourceParagraph\":2180,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0227\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"عدم اليقين في العينات، عدم اليقين المرجعي، حساسية الدرجات، الخام\",\"sourceParagraph\":2182,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0228\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب الإبلاغ عن حجم العينة وحجم العينة الفعّال بشكل منفصل.\",\"sourceParagraph\":2183,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0229\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يجب تمثيل الحوادث الحرجة المؤكدة التي لم يتم ملاحظتها\",\"sourceParagraph\":2185,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0230\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"خطر حرج صفري. يجب أن يكون حد علوي أحادي الجانب مناسب للطريقة\",\"sourceParagraph\":2186,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0231\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تم الإبلاغ عنه.\",\"sourceParagraph\":2187,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0232\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب على المرشح للأداء NOMOS 950+ أن يفي بالدرجة، النجاح الصارم،\",\"sourceParagraph\":2189,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0233\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"البوابة، مستوى المكون، غير محلول، الجودة، التغطية، والتكرار\",\"sourceParagraph\":2190,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0234\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الشروط. الدرجة المركبة 950 أو أكثر وحدها غير كافية.\",\"sourceParagraph\":2191,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0235\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يكون كل صيغة للدرجات، رسم الخرائط، المعامل، مجموعة البيانات، نسخة الشيفرة،\",\"sourceParagraph\":2193,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0236\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"إجراء الثقة، قرار النشر، المراجعة، والنزاهة\",\"sourceParagraph\":2194,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0237\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"السجل منسقًا ويمكن نسبه إلى شخص مسؤول أو\",\"sourceParagraph\":2195,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0238\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"منظمة.\",\"sourceParagraph\":2196,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0239\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المكافئ التركي المعياري:\",\"sourceParagraph\":2197,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0240\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يمكن نشر أي نتيجة NOMOS كنتيجة مركبة خام واحدة. يجب أن تُظهر كل نتيجة أولاً حالة البوابة، وتوزيع الاستجابات GEO-1000، ونظائر المستخدم للمرور الصارم والمقبول، وتوزيعات الحرج، الرئيسي، غير المحل، لا يوجد استجابة، وغير قابل للتقييم؛ ثم يجب أن تُظهر درجات المكونات، وعدم اليقين، وحجم العينة الفعال، ونطاق الاختبار، وإصدار النتيجة.\",\"sourceParagraph\":2198,\"language\":\"ar\"}]}}","text":"## حد الفصل\n\nأقرت المادة 15 الحكم التالي:\n\n> تمرير استجابة ليس مسألة وجود ذرات مدعومة أكثر من الذرات غير الصحيحة؛ بل هو مسألة التأكد من عدم وصول أي خطأ لا يمكن إصلاحه إلى المستخدم كـ الكيان غير الصحيح، تفويض خاطئ، ثقة خاطئة، أو قرار خاطئ.\n\nالآن نحتاج إلى تحويل سلسلة القياس بأكملها إلى نتائج رقمية:\n\n> كم عدد مستخدمي 1,000 الذين تلقوا تمثيلاً دقيقًا؟\n\n> كم عدد المستخدمين الذين شاهدوا مشاكل محدودة وقابلة للتصحيح فقط؟\n\n> كم عدد الأشخاص الذين شاهدوا أخطاء كبيرة أو حرجة؟\n\n> كم عدد الملاحظات التي لم تُحل، أو لم تُنتج أي استجابة، أو لم يمكن تقييمها بسبب عيوب القياس؟\n\n> كيف سيتم الإبلاغ عن الدقة الذرية، وعناصر الاستجابة الإلزامية، ونزاهة الاقتباس، وإنصاف اللغة، وتجربة المستخدم الطبيعية، واستقرار الموجة البيني ضمن نظام واحد؟\n\n> هل يمكن تحويل نتائج عشرة منتجات ذكاء اصطناعي مختلفة إلى عرض موحد للنظام البيئي؟\n\n> ما الذي يجب أن يكون عليه معامل كل منتج ذكاء اصطناعي؟\n\n> هل يجب أن تطغى قاعدة المستخدمين الكبيرة لمنصة على الدرجة العالية لمنتج صغير؟\n\n> هل يمكن تعويض خطأ حرج في نموذج واحد بواسطة الدرجات العالية للنماذج الأخرى؟\n\nأهم قرار في هذا القسم هو:\n\n> NOMOS ينشر أولاً التوزيع، ثم المكونات، وأخيرًا الدرجة المركبة.\n\nلن يكون الرقم الفردي هو النتيجة الأولى. لأن: يمكن أن يكون لنظامين يقيمان 930 توزيعات خطورة مختلفة. قد يكون لدى أحدهما مشاكل متوسطة فقط. قد يكون لدى الآخر خطأ واحد حرج مخفي تحت المتوسط العالي. قد يكون أحدهما قويًا في اللغات الكبرى وضعيفًا في اللغات الصغيرة. قد يكون الآخر أكثر توازنًا عبر جميع اللغات ولكنه لديه متوسط أقل قليلاً. قد يكون أحدهما قويًا في جلسة نظيفة وضعيفًا في حسابات المستخدمين الطبيعية. قد يكون الآخر أكثر استقرارًا وأكثر مقاومة لظروف المستخدم. في البنية السابقة، كل نتيجة قابلة للمراجعة:\n\n- منتج أو نموذج الذكاء الاصطناعي,\n\n- تاريخ،\n\n- البلد،\n\n- اللغة،\n\n- مجموعة الاستعلامات،\n\n- عدد التكرارات،\n\n- سجل القياس\n\nكان يريد أن يتم نقله. وأكد نفس المصدر أن النتائج لا يجب أن تكون مجرد شارة أو رقم؛ بل يجب أن تكون سجلاً تدقيقياً قائمًا على الأدلة مع توزيع واضح للنتائج الحرجة والكبيرة والمتوسطة والاستشارية. تقوم هذه القسم برقمنة تلك البنية. ومع ذلك، لا يمكن للرقمنة أن تحل محل الأدلة. الطلب الأساسي لـ NOMOS يبقى دون تغيير: قدم الدليل. حدد الحدود. أعطِ السياق. قدم الوقت. اسعَ لأن تُمثّل بدقة، وليس فقط لتُذكر أكثر. يشتمل هذا القسم على:\n\n- توزيع ما يعادل مستخدم GEO-1000،\n\n- تحويل حالات الاستجابة إلى نتائج موزونة بالسكان،\n\n- مقاييس الطلب الذري،\n\n- قياس اكتمال العناصر المطلوبة.\n\n- السجلات غير المحلولة والتي لا يمكن تقييمها،\n\n- الملف الشخصي NOMOS المكون من عشرة عناصر،\n\n- مؤشر المركب المرشح لنقاط 1,000،\n\n- درجات نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة،\n\n- معاملات المنتج التابعة للذكاء الاصطناعي،\n\n- معاملات عائلة صياغات المُدخل،\n\n- نتائج اللوحة النظيفة والطبيعية،\n\n- درجات العدالة حسب البلد واللغة،\n\n- استقرار بين الموجات ودرجة التكرار،\n\n- عدم اليقين في العينة والمرجع،\n\n- فترات الثقة،\n\n- حدود الخطأ الحرج النادرة العليا،\n\n- الفئة المرشحة NOMOS 950+\n\n- إصدار النتائج وبطاقة النتائج العامة،\n\nيحدد. هذا الفصل لم يتطرق بعد إلى:\n\n- التنفيذ الكامل لاختبارات Apple.com الاصطناعية،\n\n- التحكم الاصطناعي الشامل مع استجابات 30,000،\n\n- القرار القانوني والحوكمي للعلامة المطابقة،\n\n- استدعاء الجامعة المستقلة\n\nغير مطبق. هذه هي موضوعات الأقسام التالية. السؤال الأساسي في الفصل 16 هو:\n\n> كيف نحوّل سلسلة الأدلة الكاملة لـ GEO-1000 إلى هيكل درجة يمكن فهمه من قبل البشر، وقابل لإعادة التكرار للباحثين، وقابل للقراءة الآلية لأنظمة الذكاء الاصطناعي، دون ضغطه تحت رقم واحد؟\n\n## NOMOS التحدي\n\nاعتبر منتجين للذكاء الاصطناعي.\n\n#### المنتج أ\n\nضمن ما يعادل 1,000 مستخدمًا:\n\n- 920 شخصًا انتقال كامل أو استشاري،\n\n- 65 شخص اجتياز مشروط،\n\n- 10 شخص إخفاق جسيم،\n\n- 0 شخص: إخفاق حرج،\n\n- 5 شخصًا دون حل\n\nانظر.\n\n#### المنتج ب\n\nضمن ما يعادل 1,000 مستخدمًا:\n\n- 950 شخصًا عبور كامل أو استشاري،\n\n- 40 شخص اجتياز مشروط،\n\n- 0 شخص: إخفاق جسيم،\n\n- 1 شخص إخفاق حرج،\n\n- 9 شخصًا دون حل\n\nانظر. ومع ذلك، إذا نظرت إلى معدل المرور المقبول:\n\n- المنتج أ: 98.5 في المائة\n\n- المنتج ب: 99 في المائة\n\nقد يكون. يبدو أن المنتج ب أعلى. ومع ذلك، هناك حادثة حرجة في المنتج ب التي توجه المستخدم إلى سلطة قانونية وهمية. هذه الحادثة:\n\n- قد تكون فريدة،\n\n- قد تكون منخفضة الانتشار،\n\nلا قد تمثل جميع مستخدمي المنتج. مع ذلك:\n\n> لا يمكن أن تضيع في متوسط مرتفع.\n\nالآن ضع في اعتبارك المنتج الثالث.\n\n#### المنتج ج\n\nالإنجليزية: 98 الألمانية: 96 التركية: 94 اللغة ذات الموارد المحدودة L4: 62 اللغة ذات الموارد المحدودة L5: 58 النتيجة العالمية الموزونة بالسكان: 93 يمكن أن تكون. ومع ذلك، الحد الأدنى للغة: 58 والفرق اللغوي القوي: 36 يمكن أن يكونا نقاط. نتيجة المنتج الرابع في جميع اللغات:\n\n- 88\n\n- 87\n\n- 86\n\n- 84\n\n- 83\n\nفليكن الأمر كذلك. قد يكون متوسط السكان أقل، في حين تكون عدالة اللغة أقوى. أي نظام GEO هو الأفضل؟ لا يوجد جواب واحد. هذه أسئلة منفصلة: ماذا يرى الشخص العادي؟ ماذا ترى مجموعة اللغات الأقل أداءً؟ هل هناك حدث حاسم؟ إلى أي مدى يختلف النظام بين المستخدمين؟ ما الفرق بين تقديرات اللوحة النظيفة واللوحة الطبيعية؟ هل يستمر الناتج عبر الموجات؟ الآن تخيل دمج عشرة منتجات ذكاء اصطناعي في درجة واحدة للنظام البيئي. يصل أكبر منتج إلى 60 في المائة من المستخدمين ويسجل درجة 80. يصل منتج صغير إلى 1 في المائة ويسجل درجة 98. الأوزان المتساوية للمنتجات تقيس متوسط جودة المنتج. الأوزان المبنية على الوصول الفعلي للمستخدم تقيس متوسط التعرض البشري. هذه النتائج مختلفة؛ ولا يمكن لأي منها أن يحل محل الآخر.\n\nتخيل الآن أنك تختار فقط أربعة منتجات ذكاء اصطناعي ذات أعلى درجة. تستبعد المنتجات الستة المتبقية بالقول: \"لا توجد بيانات مستخدم كافية.\" هذه ليست درجة النظام البيئي. إنها اختيار منتج بعد النتائج. الآن تحدد معاملات النموذج:\n\n- سمعة العلامة التجارية،\n\n- تفضيل الشركة التجاري،\n\n- ارتفاع الدرجة الناتجة\n\nاستنادًا إلى ذلك. هذه أيضًا ليست قياسًا. إنها تصميم للدرجة. الحكم الأول في هذا القسم هو:\n\n> يأتي التوزيع قبل النتيجة المركبة.\n\nينص حكمه الثاني على:\n\n> يتم عرض حالة البوابة قبل النتيجة الرقمية.\n\nتنص الفقرة الثالثة منه على:\n\n> لا يمكن أن يعتمد معامل منتج الذكاء الاصطناعي على نتيجته الخاصة.\n\nتنص المادة الرابعة على:\n\n> متوسط المنتجات المتساوية ومتوسط التعرض المرجح للمستخدم هما نتائج منفصلة.\n\nتنص أحكامه الخامسة على:\n\n> لا يمكن إضافة الملاحظات غير المحلولة بهدوء إلى الحصة الإيجابية أو السلبية.\n\nينص الحكم السادس على:\n\n> صفر الأحداث الحرجة المرصودة لا يعني صفر المخاطر الحرجة.\n\nالبند السابع هو كما يلي:\n\n> NOMOS 950+ ليس مجرد الوصول إلى الرقم 950؛ بل هو تلبية شروط البوابة، والأدنى، وعدم اليقين، والعدالة، والتكرار معًا.\n\n## 1. غرض الفصل\n\nالغرض من هذا القسم هو تحويل جميع نتائج الادعاءات، الاستجابات، المستخدمين، البلدان، اللغات، اللوحات، منتجات الذكاء الاصطناعي، والموجات في تدقيق GEO-1000 إلى نظام تسجيل متدرج لا يخفي بعضها البعض. يميز القسم ما يلي بشكل معياري:\n\n- التوزيع مقابل الرقم الفردي\n\n- حالة الاستجابة و معدل دعم الادعاءات\n\n- النجاح الصارم و اجتياز مشروط\n\n- مع إخفاق جسيم و إخفاق حرج\n\n- غير محلول وفشل\n\n- غير قابل للتقييم وفشل المنتج\n\n- عدد المستخدمين الخام وما يعادله من المستخدمين المرجحين\n\n- لوحة السكان ولوحة المراقب\n\n- المتوسط والأساس\n\n- الأداء والعدالة\n\n- الجودة والاستقرار\n\n- درجة النظافة ودرجة المستخدم الطبيعية\n\n- مع نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة\n\n- درجة المنتج ودرجة النظام البيئي\n\n- وزن المنتج المتساوي ووزن التعرض\n\n- معامل منتج الذكاء الاصطناعي وثقة القياس\n\n- وزن عائلة التحفيز ونتيجة التحفيز\n\n- السلاسل الزمنية مع الموجة الحالية\n\n- عدم اليقين المرجعي مع عدم اليقين في العينة\n\n- فترة التنبؤ مع فترة الثقة\n\n- خطر صفر مع خطأ مترصد صفر\n\n- العينة الفعالة مع العينة الخام\n\n- حد الدقة الأدنى–الأقصى مع التقدير النقطي\n\n- درجة مركبة NOMOS مع درجة المكون\n\n- NOMOS 950+ الترشيح مع نقاط 950\n\n- قرار التلاؤم مع الدرجة الرقمية\n\n- حدث تاريخي مع الحالة الحالية\n\n- درجة قابلة للمقارنة بالكامل مع الدرجة الجزئية\n\n- حساب الدرجة ونشر الدرجة\n\n- نسخة الواقع الجديدة مع نسخة الدرجة\n\n- جودة التحكم مع ارتفاع الدرجة\n\nفي نهاية هذا القسم، يجب أن يكون كل نتيجة عامة قادرة على الإجابة على الأسئلة التالية بصراحة:\n\n> كم عدد المعادلين للمستخدم 1,000 الذين شاهدوا أي حالة استجابة؟\n\n> ما هي درجات المكون؟\n\n> ما هو وضع البوابات الحرجة والهامة؟\n\n> لأي منتج، مجموعة سكانية، مُدخل، لوحة، وموجة تكون الدرجة صالحة؟\n\n> على أي بيانات خارجية تستند معاملات منتجات الذكاء الاصطناعي؟\n\n> ما هو عدم اليقين والعينة الفعالة؟\n\n> أي جزء من الدرجة تم قياسه، وأي جزء ما زال غير محلول؟\n\n> هل نتيجة 950+ مجرد رقم، أم فئة مرشح تستوفي جميع الشروط المعيارية؟\n\n## 2. الأحكام المعيارية المركزية\n\nيجب ألا تنشر NOMOS أي نتيجة GEO كنقاط خام منفردة. يجب أن تعرض كل نتيجة أولاً توزيع الاستجابات المكافئ للمستخدم، ثم حالات البوابات الحرجة والكبيرة، ثم ملفها الشخصي المكون من عشرة عناصر، والسجلات المتعلقة بعدم اليقين والتغطية؛ وأخيرًا، إذا كانت متوفرة، مؤشر مركب من عدة نقاط 1,000. يجب أن تتبع الترتيب العام للترتيب العام:\n\n- حالة البوابة\n\n- توزيع استجابة GEO-1000\n\n- معدلات الحرجة والكبيرة وغير المحلولة وعدم الاستجابة\n\n- الملف الشخصي للمكونات العشرة لـ NOMOS\n\n- المؤشر المركب لـ NOMOS\n\n- فترة الثقة والعينة الفعالة\n\n- النطاق، الإصدار، ومعلومات المقارنة\n\nالتمثيل التالي محظور:\n\n#### “NOMOS النتيجة: 963.”\n\nينبغي أن يبدو التمثيل الصحيح هكذا: الحالة الحالية: مشروطة — 963/1000/ اجتياز صارم: 952/1000 المكافئ للمستخدم / التأكيد المشاهد الحرج: 0/ التأكيد المشاهد الكبير: 0/ غير محلول: 8/1000/ 95% فترة أخذ العينات: 956–969/ الحد الأعلى أحادي اعيناتب لمعدل الحرج: حسب الطريقة المحددة / النطاق: منتج ذكاء اصطناعي، بلد، لغة، لوحة، إصدار التحفيز والموجة\n\n## 3. التوزيع أولاً، النتيجة بعد ذلك\n\nكائن النتيجة الرئيسي لـ NOMOS:\n\n#### توزيع الاستجابة GEO-1000\n\nالمصطلح الناتج القانوني:\n\n#### توزيع الاستجابة GEO-1000\n\nسيكون. يظهر هذا التوزيع عدد المستخدمين المكافئين لكل 1,000 في المجتمع المستهدف الذين يقابلون:\n\n- اجتياز كامل\n\n- نجاح مع نصيحة،\n\n- اجتياز مشروط\n\n- إخفاق جسيم\n\n- إخفاق حرج\n\n- غير محلول،\n\n- لا توجد استجابة قابلة للاستخدام،\n\n- غير قابل للتقييم\n\nالحالة. تحافظ هذه البنية مباشرة على الفكرة الأساسية:\n\n> كم عدد من بين 1,000 مستخدمين رأوا الكيان الحقيقي بشكل صحيح؟\n\nولكنها لا تقتصر فقط على الثنائية صواب–خطأ. فهي تجعل أيضًا نوع الزيف وقصور القياس مرئيين.\n\n## 4. وزن الملاحظة\n\nالوزن السكاني النهائي للملاحظة i في عينة التحليل الرئيسية هو: لنسميه wi. الوزن الموحد:\n\nw_i← w_i/ Σ_{j=1}^n w_j\n\nهو كما يلي. وبالتالي:\n\nΣ_{i=1}^n w_i= 1\n\nهذا الوزن:\n\n- design,\n\n- over-sampling,\n\n- عدم الاستجابة,\n\n- معايرة السكان\n\nيمكن أن يأتي من المكونات. إجابة الذكاء الاصطناعي:\n\n- أن يُجبر على الانتماء إلى فئات\n\nصحيح،\n\n- خاطئ،\n\n- مفيد للعلامة التجارية،\n\n- حرج\n\nلا يمكن أن يؤثر على الوزن.\n\n## 5. 1,000 USER EQUIVALENT\n\nالمكافئ المستخدم لحالة الاستجابة k:\n\nD_k= 1,000× Σ_i w_i1(RP_i=k)\n\nيمكن حسابه كما يلي. هنا k:\n\n### RP-1\n\n### RP-2\n\n### RP-3\n\n### RP-4\n\n### RP-5\n\n### RP-6\n\n### RP-7\n\n### RP-8\n\nهو أحد الحالات. المجموع:\n\nΣ_{k=1}^8 D_k= 1,000\n\nنظرًا للتقريب، إذا حدث فرق بمقدار واحد أو اثنين من المكافئات المستخدمة على البطاقة العامة، يجب استخدام طريقة الباقي الأكبر أو قاعدة المكافئ المحددة مسبقًا.\n\n## 6. GEO-1000 توزيع الاستجابات\n\nيجب أن تحتوي البطاقة العامة على الأقل على الحقول الثمانية التالية:\n\nهذا الجدول هو نتيجة أكثر بساطة من الدرجة المجمعة.\n\n## 7. النجاح الصارم والنجاح المقبول\n\n### 7.1. نجاح صارم المستخدم المعادل\n\nفقط:\n\n### RP-1\n\n### RP-2\n\nيشمل الردود.\n\n### SP_1000= D_1+ D_2\n\nهذه النتيجة:\n\n#### المستخدم المكافئ الذي لا يرى نتائج معتدلة أو كبيرة أو حرجة\n\nتم عرضها.\n\n### 7.2. مستخدم مكافئ مقبول\n\nيشمل أيضًا RP-3 اجتياز مشروط.\n\n### AP_1000= D_1+ D_2+ D_3\n\nهذه النتيجة:\n\n> إجمالي المكافئ الذي لا يظهر فشلًا حرجًا أو كبيرًا ولكن بعض المستخدمين يمكنهم رؤية مشكلات معتدلة محدودة\n\nتم عرضها.\n\n### 7.3. المستخدم المكافئ الراسب\n\n### FP_1000= D_4+ D_5+ D_7\n\nيمكن عرضه على أنه. لم يتم حلها و غير قابل للتقييم غير مدرجة بالقوة في هذا المشاركة. تظل منفصلة.\n\n## 8. الكثافة الحرجة والجسيمة\n\n### CR_1000= D_5; MR_1000= D_4\n\nكما هو موضح. هذه القيم لا تحل محل حالة البوابة، بل تعبر عن الانتشار. قد يحتفظ حدث حرِج مؤكد واحد بالقيمة CR1 000 منخفضة، ولكن يمكنه مع ذلك فتح بوابة الاستجابة والامتثال.\n\n## 9. الكثافة غير المحلولة وغير القابلة للتقييم\n\n### UR_1000= D_6; NR_1000= D_8\n\nهنا، يشير غير المحلول إلى ما يعادل المستخدم الذي تظل فيه الحقيقة أو قرار التحكيم غير محلولة. يشير غير قابل للتقييم إلى ما يعادل المستخدم الذي لا يمكن الحكم على أداء المنتج له لأن سلسلة القياس غير كافية. لا يمكن التعامل مع أي من الحالتين على أنها:\n\n- نجاح,\n\n- فشل\n\nلا يمكن استخدامه بهذه الطريقة.\n\n## 10. التغطية الممكن تقييمها\n\nتغطية السكان القابلة للتقييم:\n\n### RC = 1− D_8/1,000\n\nيمكن عرضه كما يلي. مثال: غير قابل للتقييم: إذا كان 40/1,000:\n\n### RC = 96%\n\nيحدث ذلك. إذا كان أداء مرتفع مصحوبًا بتغطية قابلة للتقييم منخفضة: فلا يمكن تقديمه كنتيجة آمنة وشاملة بالكامل.\n\n## 11. مقاييس الادعاءات الذرية\n\nبالإضافة إلى توزيع الاستجابات، يجب نشر المقاييس التالية على المستوى الذري:\n\n- دقة الكيان\n\n- الدعم الواقعي\n\n- دقة النطاق\n\n- الدقة الزمنية\n\n- نزاهة النسبة\n\n- نزاهة النمط\n\n- دعم الاقتباس\n\n- اكتمال العناصر المطلوبة\n\n- معدل الإغفال المادي\n\n- معدل فجوة مرجعية\n\n- معدل دعم الادعاءات\n\nهذه لا تحل محل انتقال الاستجابة. اشرح السبب.\n\n## 12. أوزان المركزية الذرية\n\n### أوزان المرشح — أوزان المرشح\n\nأوزان المرشح لفئات مركزية الادعاء في القسم 14:\n\nهذه الأوزان ليست حقائق علمية نهائية؛ يجب معايرتها من خلال تجربة أولية، ومراجعة خارجية، وتحليل الحساسية. الغرض:\n\n- مع ادعاء ترخيص أساسية،\n\n- لا لحساب التفاصيل التنظيمية العرضية\n\nبنفس التأثير.\n\n## 13. تطبيع الادعاء الأساسية\n\nيجب ألا تؤدي الادعاءات المتكررة المستمدة من نفس الجذر الدلالي إلى تضخيم أو تخفيض النتيجة بشكل مفرط بأوزان مختلفة. ليكن وزن المركزية للادعاءات داخل مجموعة الجذور g: c_j. يمكن تعريف وزن الادعاءات المطبع كمرشح على النحو التالي:\n\nω_j= [c_j/ Σ_{h∈g} c_h] × max_{h∈g}(c_h)\n\nهكذا:\n\nΣ_{j∈g} ω_j= max_{j∈g}(c_j)\n\nتضمن هذه الطريقة أن تكرار نفس الخطأ ثلاث مرات لا يجعله ثلاثة أخطاء مستقلة مع الحفاظ على تأثير التوصية أو الثقة للتكرار بشكل منفصل في مجال التضخيم.\n\n## 14. قيم البُعد الذري\n\n### مطابقة رقمية محتملة\n\nالقيم التالية هي مرشحة قبل التجريب والمراجعة المستقلة.\n\n#### الكيان\n\n#### الدعم الواقعي\n\n* يتلقى الادعاء الموحد 1.00 عندما يقتصر على: 'تنشر الشركة هذا الادعاء.' هذا لا يعني أن التصريح الذاتي الأساسي صحيح.\n\n#### النطاق\n\n#### الوقت\n\n#### الإسناد\n\n#### الطريقة\n\n#### مرجع\n\nهذه القيم:\n\n- لا تغير قرار المحكم،\n\n- قم بإنتاج القياس البعدي فقط،\n\nلا يمكن اجتياز بوابات حرجة وكبرى.\n\n## 15. قيمة الإخلاص الذري\n\nالإخلاص المشترك للمرشح لادعاء:\n\nq_j= e_j× f_j× s_j× t_j× a_j× m_j\n\nيمكن حسابها كما يلي. هذا الهيكل الضربي يحافظ على المبدأ:\n\n> الرقم الصحيح في الكيان غير الصحيح ليس الادعاء الصحيحة.\n\n> المعلومة الصحيحة ليست صحيحة في الوقت الخطأ.\n\n> تقديم إعلان ذاتي كواقع مستقل ليس نفس الادعاء.\n\nالوفاء الذري:\n\nAF= 100× (Σ_j ω_j q_j)/(Σ_j ω_j)\n\nيمكن حسابها كما يلي. يتم استبعاد الذرات غير المحللة من تقدير النقطة هذا. ومع ذلك، يتم عرض الكتلة غير المحللة بشكل منفصل وتُضمّن في حساب الحد السفلي–الأعلى.\n\n## 16. اكتمال العنصر المطلوب\n\nالعنصر الإلزامي h في العائلة الجذرية:\n\nالوفاء: zh=1\n\nالوفاء الجزئي: zh=0.5\n\nعدم الوفاء: zh=0\n\nيمكن تسجيله كما يلي. أوزان العناصر المرشحة:\n\n- العنصر الأساسي المطلوب: 4\n\n- الحد الضروري: 3\n\n- عنصر داعم مطلوب: 1\n\n- اختياري: 0\n\nاكتمال العنصر المطلوب:\n\nREC= 100× (Σ_h v_hz_h)/(Σ_h v_h)\n\nالهيكل على النحو التالي. فشل البوابة الأساسية: حتى إذا كان REC مرتفعًا، يمكن أن يمنع اجتياز الاستجابة.\n\n## 17. ملف تعريف NOMOS المكون من عشرة عناصر\n\nيتكون المؤشر المركب NOMOS من العناصر العشرة التالية:\n\n- سلامة الكيان — ENT\n\n- الأمانة الواقعية — FAC\n\n- سلامة النطاق والحدود — SBI\n\n- الدقة الزمنية والمحلية — TLA\n\n- نزاهة الأدلة والاقتباسات — ECI\n\n- النزاهة المعرفية — EPI\n\n- إكمال المهمة وملاءمتها — TCR\n\n- اللغة والعدالة الجغرافية — LGF\n\n- حالة المستخدم وسلامة الواجهة — USI\n\n- الاستقرار والقابلية للتكرار — القوة القوية\n\nكل مكون:\n\n0≤Sk≤100\n\nيتم حسابه ضمن هذا النطاق. الملف الشخصي:\n\n### N=(ENT,FAC,SBI,TLA,ECI,EPI,TCR,LGF,USI,STR)\n\nهذا هو الملف المطلوب. يجب نشرها قبل النتيجة الموسيقية المركبة.\n\n## 18. سلامة الكيان — ENT\n\nيقيس تكامل الكيان المجالات التالية:\n\n- الكيان الرئيسي الصحيح\n\n- علاقة العلامة التجارية بالكيان القانوني\n\n- تمييز الشركة الأم عن الشركة الفرعية\n\n- تمييز المنتج عن الشركة المصنعة\n\n- تمييز الفرنشايز والشريك والموزع\n\n- توضيح الكيان\n\n- إكمال عناصر الكيان المطلوبة\n\n]\n\nالنموذج المرشح:\n\nENT= 100× [Σ_j ω_je_j+ Σ_h v_hz_h^entity] / [Σ_j ω_j+ Σ_h v_h]\n\nإذا كانت الكيان غير الصحيح قد أنشأت بوابة حاسمة أو رئيسية، فإن متوسط الكيان المتبقي العالي لا يضمن اجتياز كامل.\n\n## 19. الدقة الواقعية — FAC\n\nالدقة الواقعية:\n\n- لا يمكن اعتباره مدعومًا،\n\n- مدعوم جزئيًا،\n\n- غير مدعوم،\n\n- متناقض\n\nيقيس توزيع الادعاءات المؤثرة حسب السكان والمركزية.\n\nFAC= 100× (Σ_j ω_jf_j)/(Σ_j ω_j)\n\nفجوة مرجعية: لا يدخل بهدوء كصفر أو واحد في الورقة؛ بل يذهب إلى معدل غير محلول.\n\n## 20. صحة النطاق والحدود — SBI\n\nيتكون هذا المكون من جزأين:\n\n- دقة نطاق الادعاء\n\n- اكتمال الحدود الإجبارية والاستثناءات\n\n]\n\nالنموذج المرشح:\n\nSBI= 0.60× ScopeScore+ 0.40× اكتمال_الحدود\n\nهنا:\n\nScopeScore= 100× (Σ_j ω_js_j)/(Σ_j ω_j)\n\nيتم حساب اكتمال الحدود من عناصر الحدود المطلوبة ذات الصلة. إذا كان هناك إغفال حرج للحدود، فلا يمكن لعدد SBI تعويض البوابة.\n\n## 21. الدقة الزمنية والمحلية — TLA\n\nهذا المكون:\n\n- يميز بين الحالي/التاريخي،\n\n- السعر وصلاحية الترخيص،\n\n- البلد والولاية القضائية،\n\n- الوصول إلى الخدمة المحلية،\n\n- المجال والمحتوى المنتج المحلي\n\nالحقول. النموذج المرشح:\n\nTLA=0.50×TemporalScore+0.50×درجة_الولاية_المحلية\n\nإذا تم استخدام المعلومات التاريخية الصحيحة وفقًا للمُدخل الحالي، فإنها تفقد نقاطًا.\n\n## 22. نزاهة الأدلة والاستشهاد — ECI\n\nECI:\n\n- أصالة الاستشهاد،\n\n- مطابقة الاستشهاد مع الادعاء،\n\n- الحضور الصحيح والوقت،\n\n- الوصول إلى الموارد،\n\n- حالة الأدلة،\n\n- سلالة المصدر\n\nالحقول. النموذج المرشح:\n\nECI=0.60×CitationSupport+0.40×قابلية_تتبع_الأدلة\n\nعدم وجود استشهاد في الادعاء الذي لا يتطلب استشهادًا لا يقلل النقاط. ومع ذلك، يجب أن توجد عائلة ادعاء دليل منفصلة لإجراء فحص NOMOS الكامل. إذا أدى نسب مادة زائفة إلى إنشاء بوابة حرجة، يظل المجموع المركب ECI منفصلًا؛ وتُعرض البوابة أولاً.\n\n## 23. النزاهة المعرفية — EPI\n\nيقيس EPI هذه الفروقات:\n\n- حقيقة تم التحقق منها بواسطة إعلان ذاتي\n\n- الإدراك والواقع\n\n- الادعاء والحكم النهائي\n\n- اكتشاف عام مع دليل محدود\n\n- اليقين المناسب مقابل الثقة المفرطة\n\n- عدم اليقين المناسب والغموض غير الضروري\n\n]\n\nالنموذج المرشح:\n\nEPI= 0.50× AttributionScore+ 0.50× درجة الأسلوب\n\nيجعل هذا المكوّن مرئيًا عندما يتم تقديم الرقم الصحيح بحالة دليلية خاطئة.\n\n## 24. إكمال المهمة والصلة — TCR\n\nTCR:\n\n- عناصر الرد المطلوبة\n\n- إجابة مباشرة على السؤال الرئيسي\n\n- مدى ملاءمة الرفض\n\n- لا يوجد استجابة قابلة للاستخدام\n\n- حمل الادعاءات غير ذات الصلة\n\n- السلوك التحايلي\n\nيقيس الحقول. نموذج المرشح:\n\nTCR= 0.60× REC+ 0.40× صلة الإجابة\n\nنظام لا يولد ادعاءات زائفة ولكنه لا يجيب على السؤال:\n\n- يمكن أن يكون لديه درجة واقعية عالية،\n\n- انخفاض TCR\n\nيمكن تحمله. يمكن أن يظل حالة الاستجابة RP-7.\n\n## 25. العدالة اللغوية والجغرافية — LGF\n\nLGF لا يقيس فقط النتيجة المتوسطة. إنه يقيم الأمور التالية معًا:\n\n- أرضية اللغة منخفضة الأداء\n\n- فروق قوية بين مجموعات اللغة\n\n- قاعدة الدولة أو الإقليم\n\n- فرق الأداء الجغرافي\n\n- تغطية الملاحظة الموزونة بالسكان\n\nنتائج اللغة مع عينة كافية: لتكن Ll. أرضية اللغة القوية:\n\nLF_10= Q_{0.10}(L_l)\n\nالفرق اللغوي:\n\nDG_{90−10}= Q_{0.90}(L_l) − Q_{0.10}(L_l)\n\nدرجة نزاهة اللغة للمرشح:\n\n### LFS = 0.60 LF_10+ 0.40(100− DG_{90−10})\n\nوبالمثل، بالنسبة للبلد أو الطبقة الجغرافية الكافية:\n\n### CFS = 0.60 CF_10+ 0.40(100− CG_{90−10})\n\nتغطية الملاحظات حسب السكان للبلد واللغة: لتكن COCpop و LOCpop. عامل التغطية:\n\nK= COC_pop× LOC_pop\n\nيمكن تعريفه ك. هنا تكون النسب في نطاق 0–1. المرشح LGF:\n\n### LGF = K × √(LFS × CFS)\n\nهذا 0.9. 0 تعديل المرشح يضرب المتوسط الهندسي لدرجات اللغة والجغرافيا في معامل التغطية؛ وبالتالي يبقى LGF في نطاق 0–100، ولا يمكن تعويض الانخفاض الحاد في بعد واحد بالكامل بارتفاع البعد الآخر. لا يتم تحويل ملاحظات المراقب الريفي الفردية إلى درجة وطنية. يتم تضمين الخلايا ذات العينة الكافية فقط في تقدير العدالة.\n\n## 26. حالة المستخدم وتكامل الواجهة — USI\n\nUSI:\n\n- عينة اختبار في ظروف منضبطة\n\n- عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية\n\n- الخطة المجانية/المدفوعة\n\n- واجهة الويب/الجوال\n\n- الذاكرة والتعليمات المخصصة\n\n- متغير المنتج\n\nيقيس ما إذا كانت الحقيقة المادية محفوظة أم لا. النتيجة الأساسية المضبوطة:\n\n### SC\n\nالنتيجة الأساسية الطبيعية:\n\n### SN\n\nليكن. قاعدة اللوحة:\n\nFC_N= min(S_C, S_N)\n\nفرق اللوحة:\n\n### GC_N = |S_C − S_N|\n\nالفرق الصلب على الخطة والواجهات: ليكن Gsurf. مرشح USI:\n\nUSI= 0.50 FC_N+ 0.25(100−GC_N) + 0.25(100−G_surface)\n\nهذا النموذج:\n\n- جودة عالية على اللوحين،\n\n- فرق صغير في المادة،\n\n- متانة الواجهة\n\nالمكافآت معاً. إذا كان هناك لوح واحد فقط، لا يمكن حساب USI. لا يمكن توزيع الوزن المفقود على المكونات الأخرى.\n\n## 27. الثبات وإمكانية التكرار — STR\n\nالقيم التمثيلية الرئيسية بين الموجات: لتكن Sw. قاعدة الموجة:\n\nWF= min_w(S_w)\n\nنطاق الموجة:\n\nWR= max_w(S_w) − min_w(S_w)\n\nمعدل إكمال الموجات المتكررة المخططة:\n\nRCOMP= 100× الموجة المتكررة الصالحة المكتملة / الموجة المتكررة المخططة\n\nدعه يكون. مرشح STR:\n\n### STR = 0.50 WF + 0.30(100−WR) + 0.20 RCOMP\n\nفي المزيد من الموجات:\n\n- استخدم النسبة المئوية الأدنى بدلاً من الحد الأدنى،\n\n- التباين القوي بدلاً من النطاق\n\nيمكن استخدامه. موجة واحدة: يمكنها إنتاج النتيجة اللحظية للمنتج، لكنها لا توفر دليلاً كاملاً على STR.\n\n## 28. NOMOS المؤشر المركب\n\nنظرًا لأن كل من المكونات العشرة يقع في النطاق من 0 إلى 100، فإن المؤشر المركب المرشح:\n\n### NOMOS_1000= ENT + FAC + SBI + TLA + ECI + EPI + TCR + LGF + USI + STR\n\nيكون كما يلي. لذلك:\n\n### 0≤ NOMOS_1000≤ 1,000\n\nينطبق. هذا المؤشر:\n\n- لا يستبدل بوابات الاستجابة،\n\n- لا يستبدل التوزيع،\n\nلا يعوّض عن نتيجة حرجة أو جسيمة.\n\n## 29. لماذا عشرة مكونات متساوية؟\n\nتبرير المرشح لإعطاء مائة نقطة لعشرة مكونات هو كما يلي: يظل المجموع قابلاً للقراءة. لا يتكون نظام وزن مخفي. كل مكون مرئي بشكل منفصل للجمهور. يتم حماية أهمية المجال أساسًا عبر بوابات حرجة/رئيسية. تنتج الأوزان البديلة الخاصة بالمجال تقارير إضافية دون تغيير المؤشر الرئيسي. ومع ذلك، فإن الوزن المتساوي ليس حقيقة علمية نهائية. قد يقترح التجارب، وأبحاث المستخدم، والمراجعة المستقلة أوزانًا مختلفة.\n\n## 30. مؤشر بديل خاص بالمجال\n\nللمجالات عالية المخاطر مثل الصحة أو القانون أو المالية، يمكن استخدام معاملات المكونات: λk.\n\nΣ_{k=1}^{10} λ_k= 1\n\nمؤشر المجال للمرشح:\n\nNOMOS_1000^domain= 1,000× Σ_{k=1}^{10} λ_k(S_k/100)\n\nيمكن حسابه على النحو التالي. هذه النتيجة:\n\n### NOMOS-قانوني\n\n### NOMOS-صحي\n\n### NOMOS-مالي\n\nيجب أن يكون له اسم منفصل مثل. لا يمكنه استبدال نتيجة المكون الأساسية بهدوء.\n\n## 31. حالة البوابة تأتي قبل النتيجة\n\nيجب أن يحافظ العرض العام على الترتيب التالي:\n\n#### مثال أ\n\n### تعليق حرج— 971/1000\n\nهذا النظام:\n\n- يمكن أن يحمل نتيجة مكون عالية,\n\n- حدث حر مؤكد حرج\n\nالرقم 971 لا يعني: التوافق الكامل.\n\n#### مثال ب\n\n### إخفاق جسيم— 954/1000\n\nيمكن أن يكون هناك نتيجة رئيسية واحدة فقط في الكيان أو النطاق الرئيسي.\n\n#### مثال ج\n\n### شرطي — 961/1000\n\nلا توجد نتائج حرجة أو جسيمة. هناك نتائج متوسطة محدودة أو كتلة لم تحل.\n\n#### مثال د\n\n### مرشح التوافق الكامل — 963/1000\n\nتم الوفاء أيضًا بمتطلبات البوابة والقاعدة وحالة عدم اليقين والجودة.\n\n## 32. NOMOS 950+ فئة المرشح\n\n### المرشح 950+ القياسي — المرشح 950+ القياسي\n\nفي سياق النظر فقط إلى النتيجة المركبة للنتيجة:\n\n### NOMOS_1000≥ 950\n\nهذا غير كافٍ. الشروط التي يمكن البحث عنها معًا للمرشحين NOMOS 950+:\n\n- تقدير النقطة المركبة على الأقل 950\n\n- المعادل للمستخدم الناجح الصارم على الأقل 950/1,000\n\n- لا توجد أخطاء حرجة مؤكدة مفتوحة\n\n- لا توجد أخطاء رئيسية مؤكدة مفتوحة\n\n- جميع المكونات الأساسية على الأقل 90\n\n- مكونات LGF و USI و STR على الأقل 85\n\n- الكتلة الأساسية غير المحسومة بنسبة لا تتجاوز 2 في المئة\n\n- معادل المستخدم غير قابل للتقييم أقل من الحد المقبول\n\n- تحقيق مستويات الجودة على الأقل NCL-3، TPR-3، AQ-3\n\n- وجود موجة تأكيدية واحدة على الأقل أو موجة استقرار\n\n- تقديم تقارير منفصلة عن نطاقات نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة\n\n- توضيح الحد الأعلى الإحصائي للأحداث الحرجة التي تم ملاحظتها بصفر\n\nهذه العتبات:\n\n- تجريبية،\n\n- اختبار اصطناعي Apple.com\n\n- دراسة شاملة من البداية للنهاية مع ردود 30,000\n\n- مراجعة جامعية مستقلة\n\nيجب معايرتها بعد ذلك.\n\n## 33. نطاقات أداء المرشح\n\nنطاقات مؤقتة ووصفية للرقم المركب فقط:\n\nهذه النطاقات:\n\n- لحالة البوابة،\n\n- للحادثة الحرجة،\n\n- لطابق المكوّن,\n\n- لا يمكن استبدال الغموض والنطاق\n\nتعليق حرج— النتيجة 975 ليست مرشحًا لـ 950+.\n\n## 34. هوية النتيجة\n\nيجب أن تحمل كل نتيجة NOMOS الحقول التالية في هويتها:\n\nScoreID=(الكيان، منتج الذكاء الاصطناعي، الإطار، اللوحة، مجموعة المطالبات، الموجة، حزمة الحقيقة، نسخة النتيجة)\n\nمثال:\n\n### NOMOS-ASTERON-ORION-NR-CLEAN-W1-CORESET1-TP0.9-SV0.9\n\nهذه الجملة غير كافية: \"نتيجة NOMOS لشركة أستيرون هي 962.\" والتي:\n\n- منتج الذكاء الاصطناعي،\n\n- السكان،\n\n- اللغة،\n\n- لوحة,\n\n- مُدخل,\n\n- التاريخ\n\nغير معروف.\n\n## 35. الفرق بين النواة GEO-1000 والكامل NOMOS\n\n### 35.1. النواة GEO-1000\n\nيقيس نظام المرآة الأساسي فقط توزيع السكان. النتيجة الرئيسية:\n\n### SP1 000\n\n### AP1 000\n\n### CR1 000\n\n### MR1 000\n\n### UR1 000\n\nيمكن أن يكون. يجيب على السؤال: \"لعدد كم من المستخدمين يعكس منتج الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح الهوية الأساسية والنشاط للكيان؟\"\n\n### 35.2. كامل NOMOS\n\nيتضمن عدة عائلات من صياغات المُدخل، ولوحة، واللغة، والأدلة، ومكونات الاتساق. ينتج ملفًا يحتوي على عشرة مكونات ومؤشرًا من نوع 1,000. لا يمكن عرض نتيجة Core GEO-1000 مثل نتيجة Full NOMOS.\n\n## 36. نتيجة نطاق الوصول الطبيعي\n\nيتم تقييم كل منتج ذكاء اصطناعي ضمن مجموعة السكان المؤهلة للمنتج الطبيعي. NOMOSaNR هو نتيجة نطاق الوصول الطبيعي للمنتج أ. ويجيب على السؤال التالي:\n\n> ما هو وضع التمثيل في مجموعة المستخدمين التي يمكن لهذا المنتج الوصول إليها فعليًا؟\n\nيمكن أن تختلف المجموعات السكانية لنتيجة نطاق الوصول الطبيعي بين المنتجات المختلفة. بمفرده، لا يكون كافيًا للتصنيف المباشر للأفضلية.\n\n## 37. نتيجة قاعدة المقارنة المشتركة\n\nفي كون المستخدم العادي: يتم حساب NOMOSaCS. يجيب على السؤال التالي:\n\n> عند مقارنة المنتجات ضمن نفس البلد واللغة وظروف المستخدم، كيف يولد كل منها التمثيل؟\n\nقاعدة المقارنة المشتركة: يعزز القابلية للمقارنة، ولا يظهر الوصول الفعلي للمنتج خارج الكون المشترك. يجب نشر نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة بشكل منفصل.\n\n## 38. معامل المنتج للذكاء الاصطناعي\n\nإذا كان من المقرر دمج نتائج عشرة منتجات ذكاء اصطناعي على مستوى النظام البيئي، يمكن استخدام معامل المنتج: αa. الشرط:\n\nΣ_{a=1}^A α_a= 1\n\nمعامل المنتج:\n\n- درجة المنتج الخاصة به\n\n- سمعة المزود،\n\n- تفضيل الكيان الذي يتم تدقيقه،\n\n- الرعاية التجارية\n\nلا يمكن تحديده من خلال.\n\n## 39. معامل المنتج المتساوي\n\nيحصل كل منتج ذكاء اصطناعي على وزن متساوٍ:\n\nα_a^EQ= 1/A\n\nدرجة منظومة المنتج المتساوي:\n\nNOMOS_ecosystem^EQ= Σ_a α_a^EQ NOMOS_a\n\nيجيب على السؤال التالي:\n\n> ما مدى قوة متوسط منتج الذكاء الاصطناعي المختبر؟\n\nلا تشير إلى التعرض البشري المتوسط.\n\n## 40. معامل الوزن حسب التعرض\n\nدع Ma يكون التعرض المؤكّد للمستخدم النشط أو المؤهل لمنتج الذكاء الاصطناعي خلال الفترة المحددة.\n\nα_a^EXP= M_a/ Σ_b M_b\n\nدرجة النظام البيئي المرجحة بالتعرض:\n\nNOMOS_ecosystem^EXP= Σ_a α_a^EXP NOMOS_a\n\nيجيب على السؤال التالي:\n\n> ما هو حالة التمثيل في نظام الذكاء الاصطناعي الذي يتعرض له الشخص العادي؟\n\n## 41. إذا لم تكن بيانات التعرض متاحة\n\nتعرض المستخدم النشط أو الاستعلام:\n\n- مغلق للجمهور،\n\n- غير متسق,\n\n- إقرار مزود الخدمة بنفسه،\n\n- شخص يخلط بين عدد الحسابات والمستخدمين النشطين\n\nقد يكون من هذه الجودة. في هذه الحالة:\n\n- يمكن نشره كنتيجة منتج مكافئ،\n\n- قد تظل النتيجة المرجحة بالتعرض غير قابلة للتقدير،\n\nيمكن عرض الحدود العليا والدنيا بناءً على سيناريوهات معامل معقولة. لا يمكن إنشاء تقديرات لحصة السوق بشكل عشوائي.\n\n## 42. تثبيت معامل المنتج\n\nكل αa:\n\n- مصدر البيانات،\n\n- فترة،\n\n- وحدة المستخدم،\n\n- تغطية الدولة,\n\n- تاريخ التحديث،\n\n- عدم اليقين\n\nيجب حملها. يجب تثبيت المعاملات قبل رؤية درجات الذكاء الاصطناعي. لا يمكن تقليل معامل المنتج منخفض الدرجة بعد النتيجة.\n\n## 43. لا يمكن لدرجة النظام البيئي تعويض النقائص الحرجة\n\nمنتج:\n\n- نقاط 980.\n\n- يمكن أن يحمل صفر من الحوادث الحرجة\n\nمنتج آخر:\n\n- نقاط 900.\n\n- يمكن أن يحمل حوادث حرجة مؤكدة\n\nقد يكون متوسط النظام البيئي مرتفعًا. يجب أن تُظهر البطاقة العامة ما يلي:\n\n- حادث حرِج قائم على المنتج\n\n- وزن التعرض للحوادث الحرجة\n\n- سواء كان على الأقل منتج واحد لديه حادث حرِج مفتوح\n\n- نطاق الحادث الحرِج\n\nالتركيب البيئي: لا يمكن حذف بوابة الحوادث الحرجة على مستوى المنتج.\n\n## 44. التعرض الحرِج للنظام البيئي\n\nمعدل المستخدم الحرِج للمنتج أ: ليكن CRa. معدل الحوادث الحرجة على أساس الوزن التعرضي:\n\nCR_ecosystem^EXP= Σ_a α_a^EXP CR_a\n\nيمكن حسابه على هذا النحو. بالإضافة إلى ذلك، يجب عرض الحقل الثنائي:\n\nAnyCritical= 1(∃a: CIS_a ≥ 2)\n\nقد يكون معدل الأحداث الحرجة في منتج منخفض التعرض قليلًا. لا يزال سجل AnyCritical يحافظ على وجود الحدث.\n\n## 45. معامل عائلة المُدخل\n\nيمكن استخدام βf لعائلة المُدخل f. الشرط:\n\nΣ_f β_f= 1\n\nβf:\n\n- لا يمكن أن يعتمد على ما إذا كانت المُدخل تنتج درجة عالية أم منخفضة،\n\n- تفضيل الشركة،\n\n- سهولة اتخاذ القرار بعد القياس\n\nقد تكون أوزان عائلة المُدخل بناءً على المجالات التالية:\n\n- أهمية قرار المستخدم\n\n- مستوى المخاطرة\n\n- التكرار الطبيعي لاستخدام المُدخل\n\n- نوع الكيان\n\n- الجوهر الإلزامي للمعيار\n\n## 46. يجب أن تكون عائلات المُدخل مرئية بشكل منفصل\n\nحتى إذا كان من الممكن حساب درجة المُدخل المركب، يجب أن تظل النتائج التالية منفصلة:\n\n- المرآة الأساسية\n\n- حل الوجود\n\n- النشاط والنطاق\n\n- الأدلة\n\n- محلي\n\n- زمني\n\n- التوصية\n\n- مقارناتي\n\n- الحدود\n\n- التحكم\n\n- الاحتفاظ\n\nلا يمكن لنتيجة جوهرية مرتفعة أن تجعل نتيجة الحدود أو التوصية المنخفضة غير مرئية.\n\n## 47. درجات اللوحة المسيطر عليها والطبيعية\n\nالألواح المسيطر عليها والطبيعية هي كائنات تنبؤ مختلفة. القاعدة الافتراضية NOMOS:\n\n> تحمل اللوحتان هويات درجات منفصلة ولا يتم جمعها حسابياً.\n\nمثال:\n\n### NOMOS-نظيف: 962\n\n### NOMOS-طبيعي: 918\n\nإذا كان غرض السياسة أو البحث يدمجهما:\n\nγ_C+ γ_N= 1\n\nيمكن استخدام المعاملات المعلنة مسبقاً. لكن:\n\n- درجتان خامتان،\n\n- الفرق بينهما هو أن\n\n- المعامل المستخدم\n\nيجب عرضه بشكل منفصل.\n\n## 48. نتيجة الموجة والسلسلة الزمنية\n\nلكل موجة أساسية معرف نتيجتها الخاص. يتم الاحتفاظ بنتيجة W1، نتيجة W2، نتيجة W3 بشكل منفصل. النتيجة الحالية: يمكن أن تكون آخر موجة أساسية أو مراجعة صالحة موجة إعادة اختبار. لا يجب أن يحدد متوسط الموجات السابقة النتيجة الحالية تلقائيًا.\n\n## 49. النتيجة المتدحرجة\n\nإذا رغب في ذلك، يمكن إنشاء نتيجة متحركة ثابتة زمنياً:\n\nNOMOS_rolling= Σ_w δ_wNOMOS_w\n\nهنا:\n\nΣ_w δ_w= 1\n\nهي. δw:\n\n- قبل النتيجة،\n\n- وفقًا لوزن الوقت\n\nيجب تحديده. النتيجة المتدحرجة:\n\n- النتيجة الحالية،\n\n- لا تحل محل سجل الحوادث التاريخي\n\nولا يمكن لأي سجل أن يتم استبداله بصمت.\n\n## 50. ثلاث درجات للادعاءات غير المحلولة\n\nيمكن للطلبات غير المحلولة أن تزيد أو تقلل تقدير النقاط للذرات المادية بشكل مصطنع. لذلك، يُقترح ثلاث نتائج.\n\n### 50.1. الحد الأدنى المحافظ\n\nتعتبر الادعاءات غير المحلولة صفرًا. أبطأ\n\n### 50.2. تقدير النقاط للمطالبات المحلولة فقط\n\nيتم استخدام الادعاءات المحلولة فقط. Spoint\n\n### 50.3. الحد الأعلى المتفائل\n\nيتم قبول الادعاءات غير المحلولة بالدعم الكامل. Supper لذلك:\n\nS_lower≤ S_point≤ S_upper\n\nيجب أن يكون هذا هو الحال. هذا النطاق:\n\n> هو نطاق عدم اليقين المرجعي أو الإبستيمولوجي.\n\nإنه ليس نفس شيء فترة الثقة للعينة.\n\n## 51. عدم اليقين في العينة\n\nنظرًا لأن تقديرات السكان تأتي من العينة:\n\n- توزيع الاستجابة\n\n- درجة المكون\n\n- الدرجة المركبة\n\nيجب أن يحمل فترة ثقة. الطريقة في العينات المعقدة:\n\n- طبقات,\n\n- المجموعات،\n\n- أوزانهم،\n\n- المستخدمون المزدوجون،\n\n- أمواج\n\nيجب حمايته. الطرق المقترحة:\n\n- تقدير التباين القائم على التصميم\n\n- أوزان التكرار\n\n- الإقلاع الطبقي\n\n- الإقلاع العنقودي\n\n- نموذج الحدث النادر المناسب\n\n- تقدير المسح بمساعدة النموذج\n\nيجب تحديد الطريقة المستخدمة في السجل العام.\n\n## 52. فترة الثقة للنتيجة المركبة\n\nلا يمكن الحصول على فترة الثقة للنتيجة المركبة بمجرد جمع فترات الثقة للمكونات. المكونات:\n\n- نفس المستخدمين،\n\n- نفس الادعاءات،\n\n- نفس اللغات،\n\n- نفس الموجات\n\nيعتمدون على هذا السبب. النهج المفضل: إنشاء عينات جديدة وفقًا لتصميم العينة. في كل عينة جديدة، أعد حساب جميع مقاييس الاستجابة والمكونات. أعد إنتاج الدرجة المركبة. قم بتوليد فترة الثقة من التوزيع. يجب أن تعيد هذه العملية تشغيل كامل هيكل الدرجات.\n\n## 53. حجم العينة الفعّال\n\nالملاحظة الخام: n والعينة الفعالة:\n\nn_eff= (Σ_i w_i)^2/ Σ_i w_i^2 [K08]\n\nيجب نشرها معًا. قد لا تعني الملاحظات الخام 1,000 وحدات المعلومات المساوية لـ 1,000. يجب أن تحمل درجات المكونات والفئات الفرعية أحجام العينات الفعالة الخاصة بها.\n\n## 54. خطأ حرج تم ملاحظته صفر\n\nعدم وجود أحداث حرجة مؤكدة في العينة:\n\n#### تمت ملاحظة حرجة مؤكدة = 0\n\nينبغي أن يُكتب. يجب عدم استخدام التعبير التالي:\n\n> الخطر الحرج هو صفر.\n\nبافتراض الملاحظات المستقلة والمتساوية، حد أعلى تقريبي سريع:\n\np_upper,95≈ 3/n [K09]\n\nيمكن تقديره باستخدام النهج المعروف. في التصميم المعقد GEO-1000:\n\n- بدلاً من n الخام، ينبغي استخدام طريقة مناسبة للتصميم،\n\n- إذا لزم الأمر، عينة فعالة،\n\n- حد أحادي الجانب دقيق أو قائم على الإعادة العشوائية (Bootstrap)\n\nينبغي استخدامه. مثال:\n\nneff=1,000\n\nوالحد الأعلى التقريبي في ظل وجود صفر أحداث:\n\n3/1,000 = 0.003 = 0.3%\n\nقد يكون. البيان العام الصحيح:\n\n> في ملاحظات 1,000 الفعالة، لم يتم ملاحظة أي أحداث حرجة مؤكدة؛ في الطريقة التقريبية المستخدمة، الحد الأعلى الأحادي الجانب بالنسبة المئوية لـ 95 يقارب 0.3 بالمئة.\n\n## 55. عدم اليقين بالنسبة لحدث حرجة واحد\n\nعند ملاحظة حدث حرجة واحد: قد يكون التقدير النقطي منخفضًا، وقد يكون مجال الثقة واسعًا. النتيجة الصحيحة:\n\n- وَقَع الحدث،\n\n- الانتشار المُقدّر،\n\n- عدم اليقين الواسع،\n\n- حالة الحدوث\n\nيجب أن تُعرض معًا. الجملتان التاليتان قد تكونان خاطئتين أيضًا:\n\n- «حدث واحد فقط غير مهم.»\n\n- «الحدث يثبت أن النظام بأكمله قد فشل 100%.»\n\n## 56. حساسية الدرجة\n\nيمكن أيضًا حساب البدائل التالية:\n\n- الدرجة الخام غير الموزونة\n\n- الدرجة المرجحة للسكان الرئيسيين\n\n- درجة الوزن غير المحصّلة\n\n- درجة الوزن المقتص\n\n- الدرجة حسب الحلول فقط\n\n- النتيجة المحافظة\n\n- درجة المنتج المتساوي\n\n- درجة مُوزونة حسب التعرض\n\n- درجة نطاق الوصول الطبيعي\n\n- درجة قاعدة المقارنة المشتركة\n\n- درجة نظيفة\n\n- الدرجة الطبيعية\n\nإذا كان هناك فرق جوهري:\n\n### تحذير حساسية النتيجة\n\nيجب تقديمه.\n\n## 57. دقة غير صحيحة\n\nقد يكون التمثيل التالي دقيقًا بشكل مفرط بالنسبة لمعظم نتائج GEO-1000: 963,742/ 1000 التقدير النقاطي:\n\n- عدد صحيح،\n\n- عشري إذا لزم الأمر\n\nيجب نشره. يجب أن تشير فترة الثقة إلى حد الدقة العددية.\n\n## 58. مكون مفقود\n\nإذا لم يكن من الممكن حساب أحد المكونات العشرة:\n\n- لا يمكن توزيع وزنه على المكونات الأخرى.\n\n- لا يمكن احتساب الحقل المفقود كنقاط 100،\n\nلا يمكن نشر النتيجة الكاملة NOMOS. الحالة الصحيحة:\n\n### ملف NOMOS جزئي\n\n### المكوّن غير قابل للتقدير\n\n### النتيجة التقديرية\n\nقد تنطبق. مثال: إذا لم يكن هناك لوحة طبيعية لـ USI متاحة، يمكن عرض ملف جزئي يحتوي على ثمانية أو تسعة مكونات فقط.\n\nلا يمكن افتراض USI=100.\n\n## 59. حالة نشر النتيجة\n\n### NSQ-0— لم يتم الحساب\n\nالبيانات المطلوبة غير متوفرة.\n\n### NSQ-1— تقديرية\n\nموجة واحدة، تحكيم محدود، أو وجود مكونات مفقودة.\n\n### NSQ-2— ملف جزئي\n\nتم حساب بعض المكونات بشكل موثوق. لا يمكن إجراء مقارنة كاملة لنقطة 1,000.\n\n### NSQ-3— نتيجة موجة صالحة\n\nتم استيفاء جميع المكونات الأساسية والمتطلبات المسبقة للجودة.\n\n### NSQ-4— نتيجة مكررة\n\nتم تكرار النتيجة في موجة مستقلة واحدة على الأقل أو موجة تأكيدية.\n\n### NSQ-5— نتيجة تم تدقيقها خارجيًا\n\nتم إعادة إنتاج الحساب وسلسلة الأدلة بواسطة فريق مستقل. مؤهلية 950+ على الأقل:\n\n### NSQ-4\n\nيجب أن يستهدف ذلك المستوى.\n\n## 60. إصدارات الدرجات\n\nيجب أن يشمل كل إصدار للدرجة ما يلي:\n\n- نسخة كود الحساب\n\n- صيغ المكونات\n\n- تعيينات قيم الأبعاد\n\n- أوزان عائلة صياغات المُدخل\n\n- معاملات المنتج\n\n- أوزان العينات\n\n- نسخة حزمة الحقيقة\n\n- نسخة المحكم\n\n- معرّف الموجة\n\n- هاش النزاهة\n\nإذا تغيرت الصيغة: لا يمكن إعادة كتابة النتيجة القديمة، نسخة النتيجة الجديدة يُنشأ.\n\n## 61. صيغة الدرجة الجديدة لنفس البيانات\n\nقد تتطور منهجية التسجيل. نفس البيانات الخام:\n\n- طريقة التسجيل 0.9\n\n- طريقة التسجيل 1.0\n\nيمكن إعادة حسابها مع. السجل الصحيح:\n\nتعتبر النتيجتان إصدارات منفصلة. لا يمكن للطريقة الجديدة حذف الطريقة القديمة من الماضي.\n\n## 62. الأبواب ضد التلاعب في التسجيل\n\nيجب أن تحتوي بنية التسجيل NOMOS على حماية صريحة ضد الطرق التالية:\n\n- اختيار منتجات الذكاء الاصطناعي ذات التسجيل العالي فقط\n\n- استبعاد اللغة أو الدولة ذات التسجيل المنخفض من النطاق\n\n- تحويل اجتياز مشروط إلى اجتياز كامل\n\n- اعتبار غير المحلولة إيجابية\n\n- إزالة غير قابل للتقييم من المقام بصمت\n\n- تغيير وزن عائلة المُدخل بعد النتيجة\n\n- خفض معامل المنتج الكبير حسب النتيجة\n\n- إخفاء المنتج ذو الحدث الحرج في متوسط النظام البيئي\n\n- نشر النتيجة النظيفة فقط\n\n- اختيار أفضل موجة كدرجة حالية\n\n- إخفاء الفرق بين الدرجات غير الموزونة والموزونة\n\n- توزيع وزن المكونات المفقودة على المكونات القوية\n\n- عدم توفير فاصل الثقة\n\n- تجاوز عتبة 950 بناءً على التقدير النقطي وإخفاء حالة عدم اليقين\n\n## 63. بطاقة النتيجة العامة NOMOS\n\nيجب أن تحتوي بطاقة النتيجة العامة للمرشح على الترتيب التالي:\n\n#### أ. الهوية\n\nالكيان المدقق منتج AI نطاق الوصول الطبيعي/ قاعدة المقارنة المشتركة تم التحكم فيه / مجموعة الإرشادات الطبيعية إصدار Wave Truth Pack طريقة التقييم\n\n#### ب. حالة البوابة\n\nالامتثال الكامل للمرشح الشرطي إخفاق جسيم تعليق حرج غير قابل للتقييم\n\n#### ج. توزيع الاستجابة GEO-1000\n\nRP-1–RP-8 معادلات المستخدمين المرور الصارم المرور المقبول حرج رئيسي غير محلول لا يوجد استجابة قابلة للاستخدام غير قابل للتقييم\n\n#### د. ملف المكون العشرة\n\n### ENT\n\n### FAC\n\n### SBI\n\n### TLA\n\n### ECI\n\n### EPI\n\n### TCR\n\n### LGF\n\n### USI\n\n### STR\n\n#### هـ. النتيجة المركبة\n\n### NOMOS/ 1,000\n\nفاصل الثقة في العينة المرجع الحدود الدنيا/القصوى العينة الفعالة\n\n#### و. المخاطر والأحداث\n\nالأحداث الحرجة المؤكدة المرصودة؛ الحد الأعلى الحرج؛ النتائج الجسيمة؛ الحوادث المفتوحة؛ وحالة التصحيح.\n\n#### ج. النطاق والجودة\n\n### SQ\n\n### PSI\n\n### NCL\n\n### TPR\n\n### AQ\n\n### NSQ\n\nتغطية الدولة/اللغة مستوى المقارنة\n\n## 64. توزيع الاستجابات الاصطناعية\n\nعرض منهجية الاصطناع / النتائج التالية ليست منتجات فعلية للذكاء الاصطناعي أو أداء الشركة. بالنسبة لـ Synthetic Orion AI:\n\nاجتياز صارم:\n\n730+170=900\n\nاجتياز مقبول:\n\n900+70=970\n\nحرج: 2/1,000 كبير: 20/1,000 نسبة الاجتياز المقبول لهذا المنتج هي 97 في المئة. ومع ذلك، هناك نتائج حرجة وكبيرة واضحة. الحالة الصحيحة:\n\n### تعليق حرج\n\nالحالة غير الصحيحة:\n\n#### 97 ناجح بنسبة مئوية\n\n## 65. الملف التوليفي للمركب الاصطناعي\n\nالعرض العام الصحيح:\n\n### تعليق حرج— 907/1,000\n\nهذا النظام:\n\n- في المتوسط، مناطق قوية,\n\n- ضعف اللغة/عدالة البلد،\n\n- قضايا الأدلة المادية،\n\n- حدث حرج مفتوح\n\nيحمل.\n\n## 66. نتيجة التصحيح التركيبية\n\nفي الموجة الجديدة:\n\nاجتياز صارم: مكونات 958:\n\nالسجل الصحيح: الحالي: NOMOS 950+ مرشح الأداء — 961/1,000/ التاريخي: الحادث الحرج المؤكد السابق تم تداركه للمرشح / الحرج الملاحظ في إعادة الاختبار الحالية: 0/ الحد الأعلى لمعدل الحرج: يظهر أيضًا الحادث الحرج القديم لم يُحذف.\n\n## 67. حالة معامل منتج اصطناعي للذكاء الاصطناعي\n\nأربعة منتجات ذكاء اصطناعية:\n\nدرجة المنتج المتساوية:\n\n0.25(960+940+900+980)=945\n\nالدرجة الموزونة حسب التعرض:\n\n0.55(960)+0.25(940)+0.15(900)+0.05(980)=947\n\nالنتيجتان متقاربتان. ومع ذلك، يمكن أن تكونا مختلفتين جدًا في توزيع آخر. التفسير الصحيح:\n\n- درجة النظام البيئي المتساوي: 945\n\n- درجة النظام البيئي الموزونة حسب التعرض: 947\n\n- سجلات البوابة والحوادث على مستوى المنتج منفصلة\n\nتعليق غير صحيح: “درجة النظام البيئي لـ NOMOS هي بالتأكيد 947.”\n\n## 68. حالة معامل حرجة تركيبية\n\nلتكن درجة المنتج A4 هي 980. ومع ذلك، لنفترض وجود حدث حرِج مؤكد في A4. معامل التعرض هو فقط 0.05. قد يظل المركب البيئي مرتفعًا. البطاقة العامة الصحيحة: المركب المرجح حسب التعرض: 947/ أي منتج حرِج مؤكد: نعم / حصة التعرض الحرِج: النسبة المحسوبة / تغطية A4: تعليق حرج لا يمكن للمعامل الصغير لـ A4 إزالة الحدث الحرِج.\n\n## 69. قرار حالة نشر الدرجات\n\nترتيب قرار المرشح:\n\nPublicationStatus= غير قابل للتقييم(القياس الأساسي مفقود); تعليق حرج(مفتوح مؤكد حرج); إخفاق جسيم(مفتوح مؤكد رئيسي); PROVISIONAL(المكون أو التكرار أو الجودة مفقود); CONDITIONAL(متوسط أو عتبة غير محلولة); 950+ CANDIDATE(جميع متطلبات المرشح); وإلا صالحة\n\nيتم عرض نطاق النتيجة بعد قرار الحالة هذا.\n\n## 70. الأحكام الإلزامية المعيارية\n\n**CH16-N01**\n\nلا يمكن نشر نتيجة NOMOS كنقطة مركبة منفردة.\n\n**CH16-N02**\n\nيجب عرض حالة البوابة قبل النتيجة المركبة.\n\n**CH16-N03**\n\nتوزيع استجابة GEO-1000 هو جزء إلزامي من النتيجة العامة الرئيسية.\n\n**CH16-N04**\n\nيجب أن يكون مجموع ما يعادل المستخدمين RP-1 وRP-8 هو 1,000.\n\n**CH16-N05**\n\nيجب عرض النجاح الصارم، النجاح المقبول، الرئيسي، الحرج، غير المحلول، لا توجد استجابة قابلة للاستخدام، و غير قابل للتقييم بشكل منفصل.\n\n**CH16-N06**\n\nلا يمكن إضافة الملاحظات غير المحلولة و غير قابل للتقييم بصمت إلى فئات النجاح أو الفشل.\n\n**CH16-N07**\n\nلا يمكن تفسير ملاحظات غير قابل للتقييم على أنها فشل في أداء المنتج.\n\n**CH16-N08**\n\nلا يمكن إزالة ملاحظات غير قابل للتقييم بصمت من المقام؛ يجب عرضها في التغطية القابلة للتقييم.\n\n**CH16-N09**\n\nيجب أن تكون أوزان الملاحظات مستقلة عن نتيجة استجابة الذكاء الاصطناعي.\n\n**CH16-N10**\n\nيجب الإبلاغ عن العدد الخام للمشاركين وما يعادله للمستخدمين الموزون حسب السكان بشكل منفصل.\n\n**CH16-N11**\n\nيجب الاحتفاظ بحالة اجتياز الاستجابة بشكل منفصل عن نسبة دعم الادعاء الذرية.\n\n**CH16-N12**\n\nلا يمكن تعويض البوابات الحرجة والجسيمة بأي درجة مركبة.\n\n**CH16-N13**\n\nيجب تحديد أوزان المركزية الذرية قبل الاطلاع على النتائج.\n\n**CH16-N14**\n\nلا يمكن لتكرار نفس الادعاء الجذرية زيادة أو تقليل النتيجة بشكل مصطنع.\n\n**CH16-N15**\n\nلا يمكن لأوزان مركزية الادعاء استبدال البوابات الحرجة والجسيمة.\n\n**CH16-N16**\n\nيجب توثيق قيم بعد الأمانة الذرية وإتاحتها علنًا بالإصدار.\n\n**CH16-N17**\n\nإذا تغيرت خريطة الأمانة الذرية، يجب إنشاء نسخة جديدة لطريقة التقييم.\n\n**CH16-N18**\n\nلا يمكن إضافة ذرات فجوة مرجعية بصمت إلى درجة النقاط كصفر أو واحد.\n\n**CH16-N19**\n\nيجب نشر اكتمال عنصر الاستجابة المطلوب كمقياس منفصل.\n\n**CH16-N20**\n\nلا يمكن تعويض فشل العنصر الأساسي المطلوب بمتوسط REC مرتفع.\n\n**CH16-N21**\n\nيجب أن يكون الملف الشخصي NOMOS المكون من عشرة عناصر مرئيًا قبل المؤشر المركب.\n\n**CH16-N22**\n\nيجب أن تحمل ENT و FAC و SBI و TLA و ECI و EPI و TCR و LGF و USI و STR درجات منفصلة.\n\n**CH16-N23**\n\nلا يمكن لمكون واحد أن يتولى بهدوء الوزن المفقود لمكون آخر.\n\n**CH16-N24**\n\nلا يمكن افتراض أن المكون الذي لا يمكن حسابه هو 100.\n\n**CH16-N25**\n\nيجب نشر المؤشر المركب الكامل NOMOS فقط إذا تم حساب جميع العناصر العشرة بشكل موثوق.\n\n**CH16-N26**\n\nإذا تم استخدام الوزن المتساوي للمكونات كطريقة مرجعية، يجب ذكر ذلك صراحة.\n\n**CH16-N27**\n\nيجب أن يكون للأوزان البديلة الخاصة بالمجال اسم نسخة منفصل.\n\n**CH16-N28**\n\nلا يمكن استخدام درجة خاصة بالمجال مكان المؤشر المرجعي بدون تفسير.\n\n**CH16-N29**\n\nلا يمكن لمؤشر LGF الاعتماد فقط على متوسط السكان؛ يجب أن يشمل قاعدة الأداء والفروق.\n\n**CH16-N30**\n\nلا يمكن تحويل ملاحظة واحدة من مراقب الدولة إلى درجة عدالة الدولة.\n\n**CH16-N31**\n\nيجب أن تشارك فقط الخلايا اللغوية والجغرافية التي تمتلك حجم عينة كافٍ في تقدير العدالة.\n\n**CH16-N32**\n\nلا يمكن تجاهل اللغات والدول التي لم يتم اختبارها من أجل تحقيق نتيجة عادلة عالية.\n\n**CH16-N33**\n\nيجب على USI تقييم نتائج اللوحات المسيطر عليها والطبيعية معًا بالإضافة إلى فرق واجهة المادة.\n\n**CH16-N34**\n\nفي دراسة تحتوي على لوحة مسيطرة فقط أو لوحة طبيعية فقط، لا يمكن اعتبار USI محسوبًا بالكامل.\n\n**CH16-N35**\n\nيجب الاحتفاظ بنتائج اللوحات المسيطر عليها والطبيعية منفصلة بشكل افتراضي.\n\n**CH16-N36**\n\nإذا تم دمج نتائج اللوحات المسيطر عليها والطبيعية، يجب تثبيت المعاملات قبل النتائج.\n\n**CH16-N37**\n\nلا يمكن تقديم STR كدرجة استقرار كاملة في موجة واحدة.\n\n**CH16-N38**\n\nيجب نمذجة التغيرات بين الموجات للمنتج أو Truth Pack صراحة في حساب الاستقرار.\n\n**CH16-N39**\n\nالمركب NOMOS لا يمكنه تغيير حالة البوابة الحرجة أو الرئيسية.\n\n**CH16-N40**\n\nلا يمكن لنقطة واحدة من 950 وحدها أن تثبت ترشيح NOMOS 950+.\n\n**CH16-N41**\n\nيجب أن تلبي شروط المرشح NOMOS 950+ جميعها معًا متطلبات النقطة، النجاح الصارم، البوابة، مستوى المكون، غير المحلول، الجودة، وشروط التكرار.\n\n**CH16-N42**\n\nلا يمكن تقديم حدود 950+ كمعيار علمي نهائي قبل التجربة التجريبية والمراجعة المستقلة.\n\n**CH16-N43**\n\nيجب أن تحمل هوية النقطة منتج الذكاء الاصطناعي، الإطار، اللوحة، مجموعة صياغات المُدخل، الموجة، حزمة الحقيقة، وإصدار النقطة.\n\n**CH16-N44**\n\nلا يمكن استخدام الجملة \"نقطة NOMOS للكيان هي X\" بدون هوية النطاق.\n\n**CH16-N45**\n\nلا يمكن عرض نتيجة Core GEO-1000 كدرجة Full NOMOS.\n\n**CH16-N46**\n\nيجب الإبلاغ عن درجات نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة بشكل منفصل.\n\n**CH16-N47**\n\nلا يمكن تصنيف درجات المنتج لفئات نطاق الوصول الطبيعي المختلفة مباشرة دون توضيح.\n\n**CH16-N48**\n\nلا يمكن عرض نتيجة قاعدة المقارنة المشتركة كدرجة الوصول العالمي الكاملة للمنتج.\n\n**CH16-N49**\n\nيجب تحديد معاملات المنتج للذكاء الاصطناعي بشكل مستقل عن النتائج.\n\n**CH16-N50**\n\nلا يمكن أن يعتمد معامل المنتج للذكاء الاصطناعي على درجة المنتج أو سمعة العلامة التجارية أو علاقة الرعاية التجارية.\n\n**CH16-N51**\n\nيجب تسمية درجات النظام البيئي المتساوية للمنتج والمحسوبة على أساس التعرض بشكل منفصل.\n\n**CH16-N52**\n\nإذا لم يكن من الممكن التحقق من بيانات المستخدم النشط أو التعرض، لا يمكن توليد المعاملات التعسفية.\n\n**CH16-N53**\n\nيجب أن تكون بيانات التعرض شفافة على مستوى الحساب أو المستخدم أو الاستعلام أو الجلسة.\n\n**CH16-N54**\n\nلا يمكن خفض معامل منتج منخفض النقاط بعد رؤية النتيجة.\n\n**CH16-N55**\n\nلا يمكن لمركب النظام البيئي حذف بوابة حرجة أو جسيمة على مستوى المنتج.\n\n**CH16-N56**\n\nيجب عرض نسبة Critical وAnyCritical المرجحة بالتعرض بشكل منفصل.\n\n**CH16-N57**\n\nيجب تحديد معاملات عائلة المُدخلات قبل النتائج.\n\n**CH16-N58**\n\nلا يمكن تقليل وزن عائلة المُدخلات منخفضة النقاط لاحقًا.\n\n**CH16-N59**\n\nيجب أن تظل النتيجة المنفصلة لكل عائلة من صياغات المُدخل مرئية جنبًا إلى جنب مع درجة صياغة المُدخل المركبة.\n\n**CH16-N60**\n\nيجب الاحتفاظ بدرجة الموجة الحالية منفصلة عن الدرجات المتداولة أو التاريخية.\n\n**CH16-N61**\n\nلا يمكن اختيار الموجة السابقة ذات الدرجة الأعلى كدرجة حالية.\n\n**CH16-N62**\n\nيمكن إنتاج النتائج المحافظة، ونتائج الحلول فقط، والمتفائلة للكتلة غير المحلولة من الادعاءات.\n\n**CH16-N63**\n\nلا يمكن تقديم عدم اليقين المرجعي وفاصل الثقة للعينة على أنهما الشيء نفسه.\n\n**CH16-N64**\n\nيجب أن يحافظ فاصل الثقة للعينة المعقدة على التوزيع الطبقي، والتكتل، والوزن، وبنية المستخدم المطابقة.\n\n**CH16-N65**\n\nيجب حساب فترة الثقة للدرجة المركبة عن طريق إعادة تشغيل عملية التقييم بأكملها.\n\n**CH16-N66**\n\nيجب عرض أحجام العينات الخام والفعالة معًا.\n\n**CH16-N67**\n\nلا يمكن التعبير عن حدث حرج يُلاحظ على أنه صفر كمخاطر حرجة صفرية.\n\n**CH16-N68**\n\nفي حالة عدم وجود أحداث، يجب نشر حد علوي من جانب واحد أو عدم اليقين المعادل للأحداث النادرة.\n\n**CH16-N69**\n\nلا يمكن استخدام نهج 3/n تلقائيًا كطريقة نهائية في التصميم المعقد؛ يمكن أن يكون فقط تحكمًا تقريبيًا.\n\n**CH16-N70**\n\nفي حدث حرج، يجب إظهار وجود الحدث وعدم اليقين بشأن تكراره معًا.\n\n**CH16-N71**\n\nتحليلات حساسية الدرجات يجب أن تظهر النتائج غير الموزونة، والموزونة، والمقصوصة، وغير المحلولة، والنتائج البديلة للمعامل بالمدى ذي الصلة.\n\n**CH16-N72**\n\nحساسية الدرجة الجوهرية يجب أن تخلق تنبيهًا على البطاقة العامة.\n\n**CH16-N73**\n\nلا يمكن نشر الكسور العشرية المزيفة للدرجة على الإطلاق.\n\n**CH16-N74**\n\nلا يمكن توزيع وزن المكون المفقود على المكونات الأخرى.\n\n**CH16-N75**\n\nيجب أن يكون حالة جودة نشر درجة Puan مرئية في السجل العام.\n\n**CH16-N76**\n\nالتقدم للترشح 950+ يجب أن يهدف على الأقل إلى مستوى الدرجة المكررة.\n\n**CH16-N77**\n\nعندما تتغير صيغة الدرجة، لا يمكن إعادة كتابة الدرجات السابقة بصمت.\n\n**CH16-N78**\n\nإذا تم تطبيق نسخ مختلفة من طريقة الدرجات على نفس مجموعة البيانات، يجب الحفاظ على جميع النتائج في نسخ منفصلة.\n\n**CH16-N79**\n\nيجب نشر كود حساب الدرجات والمعاملات وسجلات السلامة بتنسيق قابل للقراءة آليًا.\n\n**CH16-N80**\n\nيجب أن يكون لكل درجة، ومعامل، وفاصل ثقة، وقرار نشر إنسان أو مؤسسة مسؤولة وملزمة.\n\n## 71. أشكال الفشل\n\n**CH16-F01— تقرير رقم واحد**\n\nيتم الحفاظ على التوزيع، البوابة، وملف المكونات.\n\n**CH16-F02— إخفاء البوابة تحت الدرجة**\n\nتعليق حرج تصبح حاشية صغيرة.\n\n**CH16-F03— عد الشرطية كـ اجتياز كامل**\n\nالمشكلات المعتدلة تصبح غير مرئية.\n\n**CH16-F04— عد غير المحلولة كنجاح**\n\nالنتائج غير المعروفة ترفع النتيجة.\n\n**CH16-F05— عد غير المحلولة كفشل**\n\nنقص المرجع يقلل المنتج.\n\n**CH16-F06— إزالة غير قابل للتقييم من المقام**\n\nعيوب القياس تصبح غير مرئية.\n\n**CH16-F07— عد غير قابل للتقييم كعيب في المنتج**\n\nعيب الفحص يُسند إلى الذكاء الاصطناعي.\n\n**CH16-F08— عد 1,000 الأشخاص بالتساوي في الوزن**\n\nيتم تجاهل الإفراط في العينات والفروق السكانية.\n\n**CH16-F09— الوزن وفقًا للنتيجة**\n\nالإجابات الصحيحة تحصل على وزن أكبر.\n\n**CH16-F10— احسب معدل دعم الادعاءات كإجابة تمر**\n\nالبوابة الحرجة تضيع في المتوسط.\n\n**CH16-F11— احتساب الأساسي والفرعي على قدم المساواة**\n\nالادعاء العرضي يحصل على نفس وزن الكيان الرئيسي.\n\n**CH16-F12— تضخيم النتيجة بالتكرار**\n\nيتم كتابة نفس الادعاء الصحيح عشر مرات لزيادة النتيجة.\n\n**CH16-F13— تقليص النتيجة بالتكرار**\n\nالجذر الخطأ نفسه يؤدي إلى عشرة عقوبات منفصلة.\n\n**CH16-F14— تخزين قيم الأبعاد**\n\nلا يمكن إعادة إنتاج النتيجة.\n\n**CH16-F15— عد الادعاء القادم من الأسفل كحقيقة لـ F-4**\n\nالانتقال الدقيق للتقرير الذاتي يتحول إلى دقة التقرير الذاتي.\n\n**CH16-F16— إذابة العناصر المطلوبة في المتوسط الذري**\n\nحتى إذا كانت المهمة الرئيسية مفقودة، يتم منح الإجابة درجة عالية.\n\n**CH16-F17— انتقاء المكونات بعناية**\n\nيتم نشر المكونات الثلاثة القوية فقط.\n\n**CH16-F18— عد المكون المفقود كـ 100**\n\nتم زيادة الدرجة الكاملة بشكل مصطنع.\n\n**CH16-F19— توزيع الوزن المفقود**\n\nتتم إضافة درجة العدالة غير المحسوبة إلى الدرجة الواقعية.\n\n**CH16-F20— عد قانون الطبيعة على أنه وزن متساوٍ**\n\nلا يتم إجراء الحساسية أو المراجعة الخارجية.\n\n**CH16-F21— عد درجة المجال كدرجة معيارية**\n\nيتم تقديم الوزن الخاص مثل درجة NOMOS الأساسية.\n\n**CH16-F22— اعتبار متوسط اللغة كعدالة لغوية**\n\nيتم إخفاء الحد الأدنى للغة.\n\n**CH16-F23— احتساب تساوي اللغة كجودة**\n\nالدرجات المنخفضة في جميع اللغات تنتج عدالة عالية.\n\n**CH16-F24— احتساب اللغات غير المختبرة كجزء من التغطية**\n\nعامل التغطية مضخم.\n\n**CH16-F25— درجة الدولة من المراقب**\n\nيدخل مستخدم واحد في حساب العدالة.\n\n**CH16-F26— نشر الدرجة النظيفة فقط**\n\nيتم الحفاظ على تجربة المستخدم الطبيعية.\n\n**CH16-F27— احتساب الدرجة الطبيعية فقط كإعداد افتراضي للمنتج**\n\nتصبح التخصيص السلوكي الأساسي.\n\n**CH16-F28— هادئ بشكل متوسط ونقي وطبيعي**\n\nتختلط أهداف التنبؤ المختلفة.\n\n**CH16-F29— 100 الاستقرار في موجة واحدة**\n\nيُعتبر الاستقرار كاملاً دون تكرار.\n\n**CH16-F30— عد الموجة الجيدة القديمة كموجة حالية**\n\nيتم إخفاء الضعف الحالي.\n\n**CH16-F31— عد 950 تلقائيًا باعتباره امتثالًا**\n\nيتم تجاهل البوابة وطابق المكونات.\n\n**CH16-F32— تعليق حرج— عد 970 كـ 950+**\n\nالعد يسبق البوابة.\n\n**CH16-F33— إخفاء هوية الدرجة**\n\nلا يُعرف أي منتج ولوحة يتم قياسهما.\n\n**CH16-F34— احتساب الدرجة الأساسية كدرجة كاملة NOMOS**\n\nيمثل مُدخل واحد المعيار بأكمله.\n\n**CH16-F35— ترتيب نتائج نطاق الوصول الطبيعي**\n\nيُعتبر السكان المختلفون متشابهين.\n\n**CH16-F36— احتساب الوصول الكامل إلى قاعدة المقارنة المشتركة**\n\nيتم تحويل مجموعة سكانية محدودة إلى نتيجة عالمية.\n\n**CH16-F37— إعطاء معامل النموذج وفقًا للدرجة**\n\nتحصل الدرجة العالية على تأثير أكبر.\n\n**CH16-F38— جعل سمعة العلامة التجارية عاملاً**\n\nيتم وزن شعبية المنتج دون التنبؤ بها.\n\n**CH16-F39— احتساب أرقام الحسابات كمستخدمين نشطين**\n\nمعامل التعرض يتضخم.\n\n**CH16-F40— إزالة المنتجات منخفضة النتيجة**\n\nيتكون النظام البيئي فقط من المنتجات الناجحة.\n\n**CH16-F41— احتساب درجة التعرض المتساوية للمنتج**\n\nيتم عرض المنتج المتوسط مثل الشخص المتوسط.\n\n**CH16-F42— احتساب درجة التعرض كجودة للمنتج**\n\nالمنتج الكبير يصبح تلقائيًا مقياس جودة أكثر أهمية.\n\n**CH16-F43— حذف العنصر الحرج في المتوسط البيئي**\n\nحدث كبير للمنتج ذو المعامل الصغير يختفي.\n\n**CH16-F44— تغيير معامل صياغة المُدخل بعد النتيجة**\n\nالعائلة ذات صياغة المُدخل الصعبة يتم تقليصها.\n\n**CH16-F45— اعتبر العائلة منخفضة النتيجة اختيارية**\n\nالحد أو نتيجة الدليل مستبعدة من النطاق.\n\n**CH16-F46— الحفاظ على الحال مع النتيجة المتغيرة**\n\nالأمواج العالية القديمة تغطي الانخفاض الحالي.\n\n**CH16-F47— حذف العناصر غير المحلولة من المقام**\n\nالتقدير النقطي يرتفع بشكل مصطنع.\n\n**CH16-F48— النظر في عدم اليقين المرجعي في ثقة المعاينة**\n\nيختلط نوعان مختلفان من عدم اليقين.\n\n**CH16-F49— ثقة العينة العشوائية البسيطة**\n\nيتم تجاهل الطبقات، الوزن، والعناقيد.\n\n**CH16-F50— جمع ثقات المكونات**\n\nيتم تجاهل الاعتماد.\n\n**CH16-F51— ادعاء الحساسية بعدد N الخام**\n\nيتم إخفاء حجم العينة الفعلي.\n\n**CH16-F52— احتساب الأحداث صفر على أنها خطر صفر**\n\nيتم إخفاء عدم اليقين في الأخطاء الحرجة النادرة.\n\n**CH16-F53— تطبيق 3/N على كل حالة**\n\nتم تجاهل هيكل العينة والوزن المعقد.\n\n**CH16-F54— عد حالة حرجة واحدة كـ 100 لكل نظام نسبة المخاطر**\n\nالتعميم الشائع مبالغ فيه.\n\n**CH16-F55— إخفاء حالة حرجة واحدة لأن المعدل صغير**\n\nاختفاء وجود الحدث.\n\n**CH16-F56— إخفاء تحليل الحساسية**\n\nلا يُرى أن النتيجة تتغير بالطرق البديلة المعقولة.\n\n**CH16-F57— حساسية عشرية مزيفة**\n\nتم نشر نتيجة مثل 963,742.\n\n**CH16-F58— حساب الملف الجزئي كدرجة كاملة**\n\nيتم إجراء المقارنة مع مكون مفقود.\n\n**CH16-F59— نشر النتيجة المؤقتة باعتبارها نهائية**\n\nموجة واحدة وقاضٍ واحد يصبحان المعيار الكامل.\n\n**CH16-F60— إعادة كتابة التاريخ في تغيير الصيغة**\n\nالنتيجة القديمة تختفي.\n\n**CH16-F61— إبقاء كود الحساب مغلقًا**\n\nيتم منع إعادة الإنتاج المستقلة.\n\n**CH16-F62— اعتبار ارتفاع النتيجة كجودة تدقيقية**\n\nيتم قبول قياس خاطئ لأنه أعطى نتيجة عالية.\n\n**CH16-F63— اعتبار انخفاض النتيجة كعيب في الطريقة**\n\nيتم إعادة حساب النتيجة المنخفضة بسبب الإزعاج التجاري.\n\n**CH16-F64— احتكار ناتج شركة واحدة**\n\nيتم منع المؤسسات المستقلة من تطبيق نفس الصيغة.\n\n## 72. إجراء التدقيق\n\n### الخطوة 1— إنشاء هوية النتيجة\n\nتم تثبيت طريقة تسجيل الدرجات لمجموعة كائنات منتج الذكاء الاصطناعي من لوحة الإطار والمُدخل ومجموعة الحقيقة المعبأة.\n\n### الخطوة 2— تثبيت مجموعة الملاحظة التحليلية الرئيسية\n\nيتم فصل النسخ الاحتياطية والمسحوبات والسجلات غير القابلة للتقييم والسجلات الرئيسية للملاحظة.\n\n### الخطوة 3— التحقق من أوزان السكان\n\nيتم فحص الأوزان الخاصة بالتصميم وعدم الاستجابة والمعايرة.\n\n### الخطوة 4— حساب توزيع RP\n\nيتم إنتاج ما يعادل المستخدم مع RP-1 إلى RP-8.\n\n### الخطوة 5— حساب الصلاحية الصارمة والمقبولة\n\nيتم اشتقاق SP1 000 و AP1 000.\n\n### الخطوة 6— حساب كثافات الحرجة، الكبرى، غير المحلولة، وغير القابلة للتقييم\n\nيتم الاحتفاظ بالبوابة والانتشار بشكل منفصل.\n\n### الخطوة 7— تطبيق مركزية الادعاءات وتطبيع التجمع الجذري\n\nيتم التحقق من الادعاءات مرة أخرى.\n\n### الخطوة 8— حساب مقاييس الحجم الذري\n\nيتم إنتاج نتائج الكيان والحقيقة والنطاق والوقت والنسبة والطريقة والمرجع.\n\n### الخطوة 9— حساب اكتمال العنصر المطلوب\n\nيتم تسجيله مع بوابات عائلة المطالب.\n\n### الخطوة 10— حساب عشرة مكونات\n\nيتم تطبيق جميع صيغ المكونات من ENT إلى STR.\n\n### الخطوة 11— التحقق من المكونات المفقودة\n\nيتم تحديد ما إذا كان يمكن حساب الدرجة الكاملة.\n\n### الخطوة 12— حساب مؤشر NOMOS المركب\n\nينطبق فقط على الملفات الشخصية الكاملة والصحيحة.\n\n### الخطوة 13— تعيين حالة البوابة\n\nيحدد ما إذا كانت الحالة حرجة، كبيرة، مشروطة، أو مرشح كامل.\n\n### الخطوة 14— فصل نتائج نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة\n\nتُحفظ مجموعتا الدرجات بشكل منفصل.\n\n### الخطوة 15— تثبيت معاملات منتج AI\n\nيتم حفظ معاملات التساوي والتعرض مع مصدر البيانات.\n\n### الخطوة 16— تطبيق معاملات عائلة prompt\n\nتُستخدم الأوزان بشكل مستقل عن النتيجة.\n\n### الخطوة 17— فصل نتائج اللوحة والموجة\n\nتُفصل الدرجات النظيفة والطبيعية والحالية والمتدرجة.\n\n### الخطوة 18— حساب مقاييس العدالة والحد الأدنى\n\nيتم إنتاج نتائج اللغة والبلد والتغطية.\n\n### الخطوة 19— حساب نتائج النقاط السفلية والعلوية غير المحلولة\n\nيتم توضيح عدم اليقين المرجعي.\n\n### الخطوة 20— حساب فترات الثقة للعينة\n\nيتم تطبيق طريقة إعادة أخذ العينات المناسبة لتصميم العينة.\n\n### الخطوة 21— حساب حجم العينة الفعال\n\nمعروض على الأساس الكامل وأساس المكونات.\n\n### الخطوة 22— حساب عتبة الحدث النادر الحرج\n\nيتم استخدام طريقة وحيدة الجانب للأحداث الصفرية أو القليلة.\n\n### الخطوة 23— توليد تحليلات الحساسية\n\nيتم مقارنة الوزن والمعامل والخيارات غير المحلولة.\n\n### الخطوة 24— تعيين حالة جودة النشر\n\nيتم اتخاذ قرار بين NSQ-0 و NSQ-5.\n\n### الخطوة 25— تطبيق NOMOS 950+ أبواب المرشحين\n\nيتم التحقق من جميع الشروط باستثناء النتيجة.\n\n### الخطوة 26— إنشاء بطاقة النتائج العامة\n\nيتم نشر البوابة والتوزيع والملف الشخصي والفهرس وعدم اليقين والنطاق بترتيب معين على التوالي.\n\n### الخطوة 27— تثبيت رمز الحساب والبيان\n\nتم ربط نسخة الشيفرة، المدخلات، التجزئة، والنتائج.\n\n### الخطوة 28— تحضير حزمة الاستنساخ المستقلة\n\nتتوفر ملفات الحوسبة الخالية من البيانات الشخصية للمراجعة المستقلة.\n\n## 73. الأدلة المطلوبة\n\nتسجيل كيان معرف الهدف نظام الذكاء الاصطناعي نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة حالة اللوحة المجموعة المستجيبة والعائلات إصدار حقيبة الحقيقة معرف الموجة سجلات الادعاءات قرارات الاستجابة RP-1–RP-8 التوزيع مجموعة الملاحظة للتحليل الرئيسي أوزان التصميم أوزان عدم الاستجابة أوزان المعايرة تقليم الأوزان سجلات العينة الفعالة اجتياز صارم اجتياز مقبول معدل حرج معدل رئيسي معدل غير محلول معدل لا توجد استجابة قابلة للاستخدام معدل غير قابل للتقييم أوزان مركزية للادعاء سجلات مجموع الجذر قيم البعد الذري اتساق الذرة العنصر المطلوب اكتمال\n\n### ENT\n\n### FAC\n\n### SBI\n\n### TLA\n\n### ECI\n\n### EPI\n\n### TCR\n\n### LGF\n\n### USI\n\n### STR\n\nمكونات المدخلات الفرعية؛ الحد الأدنى للغة والبلد؛ عامل التغطية؛ الدرجات المسيطر عليها والطبيعية؛ نتائج بين الموجات؛ مؤشر مركب NOMOS؛ درجات بديلة خاصة بالمجال؛ معاملات منتج الذكاء الاصطناعي ومصادر بياناتها؛ معاملات عائلة صياغات المُدخل؛ نتيجة المنتج المتساوي؛ النتيجة المرجحة بالتعرض؛ حالة AnyCritical؛ حصة التعرض الحرجة؛ النتائج غير المحلولة للنقطة السفلى–العليا؛ فترة ثقة المعاينة؛ الحد الأعلى الحرج؛ تحليل الحساسية؛ جودة نشر الدرجات؛ سجل بوابة المرشح 950+؛ نسخة طريقة التقييم؛ كود الحساب؛ تجزئة سلامة الكود؛ بطاقة الدرجات العامة؛ سجل التغييرات؛ سجل الاستنساخ المستقل؛ والشخص أو المؤسسة المسؤولة.\n\n## 74. قائمة تدقيق التدقيق\n\nهل يغطي تعريف النتيجة جميع مجالات النطاق؟ هل تم تثبيت مجموعة الملاحظات الرئيسية للتحليل قبل النتيجة؟ هل تم فصل النسخ الاحتياطية والملاحظات الرئيسية؟ هل أوزان الملاحظات مستقلة عن النتيجة؟ هل توزيع RP-1–RP-8 هو مجموع 1,000؟ هل تم فصل اجتياز الصارم والمقبول؟ هل الأهمية الحرجة والكبيرة منفصلة؟ هل تم تعليم غير المحلولة كنجاح أم فشل؟ هل تم إزالة غير قابل للتقييم من المقام؟ هل التغطية القابلة للتقييم مفتوحة؟ هل استخدم معدل دعم الادعاءات بدل رد النجاح؟ هل أوزان المركزية مفتوحة؟ هل تم احتساب نفس الادعاء الأساسية مرة أخرى؟ هل تم نشر تخطيط البعد الذري؟ هل تم تفسير F-4 بشكل صحيح؟ هل تم حساب العناصر المطلوبة بشكل منفصل؟ هل تم تعويض البوابة الأساسية بزيادة REC؟\n\nهل المكوّن بالكامل حاضر؟ هل تم احتساب المكوّن المفقود على أنه 100؟ هل تم توزيع وزن المكوّن المفقود؟ هل يقيس ENT العلاقات الصحيحة بين الكيانات؟ هل يستبعد FAC بهدوء الادعاءات غير المحلولة؟ هل يشمل SBI إغفال حدود المادة؟ هل يحافظ TLA على الفرق بين الدولة والوقت؟ هل يقيس ECI دعم الاستشهاد بدلاً من وجود الاستشهاد؟ هل يحمل EPI التمييز بين الإعلان الذاتي والواقع؟ هل يجعل TCR الاستجابة غير القابلة للاستخدام مرئية؟ هل يشمل LGF الأساس والفجوة إلى جانب المتوسط؟ هل أدخلت مراقبة الدولة نتيجة الدولة؟ هل يعتمد USI على كل من البيانات النظيفة والطبيعية؟ هل تم إنتاج STR من موجة واحدة؟ هل غطت النتيجة المركبة حالة البوابة؟ هل يعتمد 950+ فقط على نتيجة النقاط؟\n\nهل تم فحص المكونات في الطوابق؟ هل الحد غير المحلَّل للنواة مفتوح؟ هل تم فصل نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة؟ هل تم تحديد معاملات منتج الذكاء الاصطناعي قبل رؤية الدرجات؟ هل تقيس المعاملات المستخدمين النشطين أم الحسابات أم الاستفسارات؟ هل نتائج المساواة والتعرض منفصلة؟ هل تمت إزالة المنتج منخفض الدرجة؟ هل يخفي تقييم النظام البيئي المنتج الحرج؟ هل يوجد حقل AnyCritical؟ هل أوزان عائلة صياغات المُدخل مفتوحة؟ هل تم تقليل عائلة صياغات المُدخل منخفضة الدرجة؟ هل درجات Clean وNatural منفصلة؟ هل الدرجات الحالية والمتدحرجة منفصلة؟ هل تم اختيار أفضل موجة سابقة كحالية؟ هل هناك نتائج lower–point–upper للغير محلَّل؟ هل تم فصل عدم اليقين في المرجع والعينة؟ هل يحافظ تصميم فترة الثقة على الحماية؟\n\nهل يعيد مؤشر CI المركب تشغيل نظام الدرجات بالكامل؟ هل العينة الخام والفعّالة معًا؟ هل تم كتابتها كصفر حرج، صفر خطر؟ هل الحد الأعلى للحدث النادر مفتوح؟ هل تم إجراء تحليل الحساسية؟ هل تغير المعاملات البديلة المعقولة النتيجة؟ هل هناك دقة عشرية زائفة؟ هل جودة النشر للدرجة واضحة؟ هل صيغة الدرجة مُصنَّفة بالإصدار؟ هل تم الحفاظ على طريقة التسجيل القديمة؟ هل يمكن إعادة إنتاج كود الحساب؟ هل مالك الدرجة المسؤول واضح؟\n\n## 75. الاعتراضات والردود\n\n### اعتراض 1— \"الشيء الوحيد الذي يفهمه المستخدمون هو رقم واحد؛ لماذا نظهر العديد من النتائج؟\"\n\nرقم واحد مفهوم. لكن وحده، يمكن أن يكون مضللًا. البطاقة العامة:\n\n- حالة البوابة,\n\n- توزيع مستخدمي 1,000،\n\n- الدرجة المركبة\n\nيمكن تقديمه في ثلاث طبقات بسيطة على النحو التالي. يتم الاحتفاظ بالملف التفصيلي للباحثين والمدققين.\n\n### اعتراض 2— \"أليس معدل GEO هو مباشرة عدد الأشخاص الذين أجابوا بشكل صحيح؟\"\n\nهذا لا يزال النتيجة الرئيسية. يشير SP₁₀₀₀ و AP₁₀₀₀ إلى الفكرة الأساسية مباشرة. مؤشر NOMOS المركب:\n\n- الأدلة.\n\n- العدالة،\n\n- المستخدم الطبيعي،\n\n- الاستقرار\n\nيتضمن مجالات معيارية إضافية مثل.\n\n### اعتراض 3— \"لماذا نعد اجتياز كامل و اجتياز مشروط بشكل منفصل؟\"\n\nلأن كلا المستخدمين قد لا يكونان قد رأيا أخطاء شديدة. ومع ذلك، في المجموعة الشرطية:\n\n- تحديث محدود،\n\n- إغفال معتدل،\n\n- مشكلة في قابلية الاستخدام\n\nيمكن العثور عليها. هذا الاختلاف مهم للتحسين ومستوى الثقة.\n\n### اعتراض 4— “ألا يمكننا إزالة الملاحظات غير المحلولة وإعطاء درجة نظيفة؟”\n\nيمكن إعطاء درجة للمحلولة فقط. ومع ذلك، يجب أن تظل الكتلة غير المحلولة مرئية. وإلا، سيكون من الممكن رفع الدرجة دون حل أصعب الادعاءات.\n\n### اعتراض 5— “لماذا تم تحديد وزن متساوٍ للعشرة مكونات؟”\n\nتوفر الموازنة المتساوية نقطة انطلاق شفافة. الأخطاء عالية المخاطر محمية بالفعل بواسطة نظام البوابة. يمكن أيضًا إنتاج أوزان نطاق بديلة. يجب اختبار الأوزان الدقيقة من خلال التجريب والمراجعة المستقلة.\n\n### الاعتراض 6— 'أليس الوجود والدقة الواقعية أكثر أهمية؟'\n\nيحدث ذلك في بعض عمليات التدقيق. ومع ذلك:\n\n- الأدلة.\n\n- النطاق،\n\n- العدل،\n\n- اختلاف المستخدم الطبيعي\n\nيمكن أن يولّد متوسطًا عاليًا للثقة الخاطئة الواقعية بدونه. كما تحمي البوابات الحرجة والجسيمة الأهمية المادية الرئيسية.\n\n### الاعتراض 7— “إذا كان العدل منخفضًا، فلماذا يجب أن يقل المتوسط العالمي؟”\n\nيقوم المعيار المركب NOMOS بتقييم ليس فقط الشخص المتوسط ولكن أيضًا عدالة التمثيل. يتم عرض النتيجة الرئيسية الموزونة حسب السكان بشكل منفصل مرة أخرى. يجعل LGF التدهور المنهجي في اللغات والدول الصغيرة مرئيًا.\n\n### اعتراض 8— “ألا يجعل الحصول على نتيجة منخفضة في جميع اللغات العدالة مرتفعة؟”\n\nيمكن القيام بذلك إذا تم استخدام التفاوت فقط. لذلك، يستخدم LGF:\n\n- قاعدة الأداء،\n\n- التفاوت،\n\n- التغطية\n\nمعًا.\n\n### اعتراض 9— “لماذا لا نقوم بمباشرة بأخذ متوسط تقييمات النظافة والطبيعية؟”\n\nيقيسون مجموعات سكانية مستهدفة مختلفة وحالات استخدام مختلفة. يتطلب الجمع الحسابي تفضيلًا معياريًا. بشكل افتراضي، يتم نشرها بشكل منفصل.\n\n### اعتراض 10— 'هل سيكون التوزيع المتساوي على عشرة منتجات ذكاء اصطناعي أكثر عدلاً؟'\n\nهذا عادل لمقارنة المنتجات المتوسطة. ليس عادلاً لتعرض البشر المتوسط. لذلك، يتم الاحتفاظ بالنتائج المتساوية ونتائج الوزن حسب التعرض بشكل منفصل.\n\n### اعتراض 11— \"كيف سيتم العثور على معامل النموذج إذا لم تكن هناك بيانات مستخدم نشطة؟\"\n\nقد لا يتم العثور عليه. يمكن نشر نتائج المنتجات المتساوية ونطاقات السيناريو المعقولة. لا يمكن اختلاق معاملات عشوائية.\n\n### الاعتراض 12— “إذا حدث تعرض 1% فقط لمنتج ما، لماذا سيؤثر الحدث الحرج على نتيجة النظام البيئي؟”\n\nقد يكون لمعدل التعرض المرجح تأثير صغير. ومع ذلك، يظل المنتج والتغطية حيث يحدث الحدث يحملان تعليق حرج. لا يمكن لمتوسط النظام البيئي محو حقيقة المنتج.\n\n### الاعتراض 13— “إذا لاحظنا صفر حدث حرج، لماذا لا نقول ببساطة صفر؟”\n\nالعينة لا تلاحظ جميع المستخدمين. الملاحظة صفر: تشير إلى أن الحدث لم يُرَ. ولا تشير إلى أن المخاطر صفرية رياضيًا.\n\n### الاعتراض 14— “ألا يجعل وجود العديد من نقاط الشروط الإضافية لـ 950+ ذلك بلا معنى؟”\n\nعلى العكس، فإنه يحافظ على معنى الرقم. نقاط 950:\n\n- الحدث الحرج،\n\n- ضعف في اللغة،\n\n- موجة واحدة،\n\n- جودة تحكيم منخفضة\n\nلا يحمل نفس الثقة في دراسة.\n\n### الاعتراض 15— \"إذا تغيرت صيغة النقاط، أليس من الممكن مقارنة الدراسات القديمة؟\"\n\nيمكن تطبيق الطرائق القديمة والجديدة على نفس البيانات الثابتة للتحليل الجسري. يتم الاحتفاظ بإصدارين من النقاط منفصلين. تتيح هذه الطريقة تطور المعيار دون محو الماضي.\n\n### الاعتراض 16— \"ألا تجعل صيغة شفافة كهذه النظام أسهل للتلاعب؟\"\n\nبعض التحسينات قد يحدث. مقابل هذا:\n\n- صياغات المُدخل المختومة المحتجَزة،\n\n- لوحة المستخدم الطبيعي،\n\n- اللغة والعدالة بين الدول،\n\n- موجات مختلفة،\n\n- الأبواب الحرجة،\n\n- تاريخ التغيير المفتوح\n\nيُستخدم. زيادة الصيغة المغلقة تزيد من عدم القدرة على الفحص. الصيغة المفتوحة وحدها ليست سببًا للعب الألعاب.\n\n## البند الشائع في القسم 79\n\nيمكن أن يبدو الرقم مثيرًا للإعجاب بسهولة. إنه ذو ثلاثة أرقام. إنه مستدير. يبدو قابلاً للمقارنة. يمكن لمدير تنفيذي أن يقول: \"لقد حصلنا على 963.\" يمكن لوكالة أن تقول: \"لقد حصل منافسك على 912.\" يمكن لشركة أن تقول: \"لدينا أعلى درجة NOMOS في العالم.\" ولكن إذا لم تجب الدرجة على هذه الأسئلة، فإن قيمتها في اتخاذ القرار تكون محدودة: أي منتج ذكاء اصطناعي؟ أي شريحة من المستخدمين؟ أي دول؟ أي لغات؟ أي طلبات؟ أي وقت؟ أي عينة؟ كم عدد الأحداث الحرجة؟ كم عدد النتائج الجسيمة؟ كم عدد الأمور غير المحلولة؟ كم عدد العينات الفعالة؟ ما هو فاصل الثقة؟ على ماذا تعتمد معاملات النموذج؟ هل تم تكرار النتيجة؟ NOMOS لا يقبل رقمًا واحدًا. إنه يرفض أن يقف رقم واحد مكان الحقيقة. لذلك النتيجة الرئيسية:\n\n> هل توزيع مكافئات مستخدم 1,000.\n\nالمؤشر المركب:\n\n> هذا ملخص لهذا التوزيع والمكونات المعيارية الأخرى.\n\nمنتج:\n\n- 970 اجتياز مقبول،\n\n- حدثان حرجان\n\nمنتج آخر:\n\n- 950 اجتياز مقبول،\n\n- صفر حرج،\n\n- عدالة لغة أقوى\n\nقد تصف تلك الأرقام منتجًا آخر. المتوسط وحده لا يمكن أن يجعل المنتج الأول هو الرائد. تجربة زائفة في لغة قليلة الموارد قد تكون لها تأثير سكاني ضئيل لكنها تظل حقيقية تمامًا لذلك المستخدم. الحدث الحرج في منتج ذكاء اصطناعي صغير قد يكون له تأثير بسيط على النظام البيئي لكنه يظل حقيقي تمامًا لمستخدم ذلك المنتج. يجب ألا تمحو عملية التقييم ما هو صغير؛ بل يجب أن تضعه في مكانه الصحيح وتزن أهميةه بصدق. يجب تثبيت معاملات منتجات الذكاء الاصطناعي قبل ملاحظة الأداء. تقليل معامل المنتج بعد نتيجة ضعيفة يسمح للنظام بإعادة كتابة واقعه الخاص. خفض وزن عائلة تعليمات ضعيفة يسمح للاختبار بتجنب أسئلته الخاصة. استثناء الادعاءات غير المحلولة يخفي أصعب الحقائق؛ استثناء سجلات غير قابل للتقييم يحول عيوب القياس إلى نجاح المنتج. عدم وجود أحداث حرجة ملحوظة لا يعني عدم وجود مخاطر.\n\nالعينة تقول فقط ما تلاحظه. NOMOS يذكر أيضًا ما لا يلاحظه، جنبًا إلى جنب مع حدوده. لهذا السبب، الرقم 950+ ليس الهدف الوحيد. إنه عقد. للقول بما يلي:\n\n- متوسط مرتفع،\n\n- نجاح صارم مرتفع،\n\n- عدالة قوية،\n\n- مرونة طبيعية للمستخدم،\n\n- مرة أخرى,\n\n- وضوح في عدم اليقين،\n\n- صفر أحداث حرجة ورئيسية مفتوحة\n\nمطلوب أن تكون معًا. لذلك، قانون القياس السادس عشر لـ NOMOS هو:\n\n> التوزيع حقيقي؛ النتيجة هي الملخص.\n\nقانونه السابع عشر هو:\n\n> حالة البوابة فوق المتوسط.\n\nينص قانون القياس الثامن عشر على:\n\n> لا يمكن للمعامل أن يتبع النتيجة؛ النتيجة تتبع المعامل.\n\nينص قانون القياس التاسع عشر على:\n\n> المنتج المتوسط والشخص المتوسط ليسا نفس الشيء.\n\nتنص قانون قياسه العشرون على:\n\n> الإنصاف ليس مجرد المساواة؛ إنه الحفاظ المتزامن على الأساس، والاختلاف، والنطاق.\n\nينص القانون الحادي والعشرون للقياس على:\n\n> غير المحلول ليس هدرًا يُرمى خارج نتيجة الواقع، إنه حدود النتيجة.\n\nينص القانون الثاني والعشرون للقياسات على:\n\n> الخطأ المشاهد صفري ليس احتمالًا صفريًا.\n\nالقانون الثالث والعشرون كما يلي:\n\n> لا يمكن تعويض مكوّن مفقود بنجاحات المكوّنات الأخرى.\n\nالقانون الرابع والعشرون هو كما يلي:\n\n> NOMOS 950+ ليس رقماً؛ النتيجة هي المرسوم المشترك للبوابة والعدالة والغرابة وظروف التكرار.\n\n## قسم NOMOS، أمر 16\n\n> لا تكتفي بإخباري بنتيجتي. / أرني من يرى ماذا بين ألف شخص.\n\n> لا تضع اجتياز كامل، اجتياز مشروط، إخفاق جسيم، إخفاق حرج، Unresolved و غير قابل للتقييم في نفس السلة.\n\n> لا تفقد خطأي الحرج ضمن المتوسط.\n\n> لا تقم بإزالة سجلات غير قابل للتقييم لجعلي أظهر أكثر نجاحًا. / لكن لا تحسب عيوب القياس كفشلي أيضًا.\n\n> لا تحوّل الدقة الذرية إلى حالة تمرير الاستجابة.\n\n> اعرض الكيان والحقائق والنطاق والوقت والدليل والحالة المعرفية والمهمة والعدل وحالة المستخدم والاستقرار بشكل منفصل.\n\n> لا تقم بتقييم مكون مفقود بنسبة مئة. / لا تعيد توزيع وزنه على المكونات الأقوى.\n\n> لا تخفِ مستوى اللغة المنخفض ضمن متوسط اللغات الرئيسية.\n\n> لا تتجاهل التدهور لدى المستخدمين الطبيعيين لمجرد أنني جيد في جلسة نظيفة.\n\n> لا تعلن عن موجة واحدة كنتيجة حاسمة.\n\n> قم بتعيين معامل لكل منتج من منتجات الذكاء الاصطناعي قبل النتيجة. / لا تغيّر وزني بعد رؤية نتيجتي.\n\n> لا تجعل المنتج المتساوي يساوي تجربة الإنسان العادية.\n\n> قدّم بيانات المستخدم النشط، وإلا لا تختلق معاملًا. / قل غير معروف.\n\n> لا تقم بإزالة حدث حرج في منتجي الصغير من متوسط النظام البيئي.\n\n> لا تمرر أو تترك الادعاء غير المحسومة. / اعرض حدودها الدنيا والعليا.\n\n> لا تعتبر ألف ملاحظة خام في الحاوية كألف وحدة معلومات متساوية. / اكتب العينة الفعالة.\n\n> لا تقل لا يوجد خطر عندما ترى صفر حرج. / أظهر الحد الأعلى للخطر الذي لم تره.\n\n> لا تنتج يقينًا زائفًا مثل 963,742.\n\n> لا تجعل الرقم 950 شارة. / تحقق أولاً من Strict Pass، وطوابق المكونات، والبوابات، والعدالة، والتكرار، واللبس.\n\n> إذا قمت بتغيير طريقة التسجيل، لا تحذف الدرجة القديمة. / افتح نسخة جديدة.\n\nأولاً، احسب توزيع المستخدمين. / ثم استنتج المقاييس الذرية. / ثم أنتج ملف التعريف المكون من عشرة عناصر. / ثم طبق حالة البوابة. / ثم أضف فاصل الثقة والحدود غير المحلولة. / ثم، حيثما يكون ذلك مبرراً، احسب الدرجة المركبة. / فقط بعد كل ذلك يمكنك الاقتراب من ادعاء NOMOS 950+.\n\n## جملة ختام الفصل\n\nدرجة GEO-1000 الموثوقة ليست حسابًا يختزل الواقع في رقم واحد. إنها بنية قياس مفتوحة تحافظ، معًا، على توزيع التمثيل الذي يختبره 1,000 الأشخاص، والمخاطر غير التعويضية، وأدنى مستوى من العدالة، وعدم اليقين والاستقرار على مر الزمن.\n\n## النواة المعيارية\n\n> لا يجوز نشر أي نتيجة NOMOS بوصفها مجرد درجة مركبة. يجب أولاً على كل نتيجة منشورة الإفصاح عن ما يلي: - حالة البوابة، - توزيع حالة الاستجابة GEO-1000، - ما يعادل النجاح الصارم والمقبول، - ما يعادل الحرج والرئيسي، - مكافئات الحالات غير المحسومة وحالات عدم وجود استجابة قابلة للاستخدام والحالات غير القابلة للتقييم، - الدرجات الجزئية، - عدم اليقين، - حجم العينة الفعّال، - النطاق، - وإصدار طريقة الحساب. يجب أن يعبر الناتج الأساسي GEO-1000 عن عدد المستخدمين المكافئ المرجح للسكان، من أصل 1,000، الذين يحصلون على كل حالة استجابة من RP-1 إلى RP-8. النتائج الحرجة والجسيمة غير قابلة للتعويض. لا يجوز لمتوسط الادعاءات الذرية، معدل اجتياز الاستجابة، نتيجة المكون، معامل المنتج، أو المركب البيئي أن يتجاوز بوابة نشطة مرتبطة بحالة حرجة أو جسيمة. يجب أن تظل مقاييس الذرية، العنصر المطلوب، المكون، المركب، العدالة، الاستقرار، معدل الأخطاء الحرجة، وجودة النشر متميزة. يتألف المركب المعياري المرشح في NOMOS من عشرة مكونات منفصلة، يُبلَّغ عن كل منها على مقياس 0–100: - سلامة الكيان، - دقة الحقائق، - سلامة النطاق والحدود، - الدقة الزمنية والمحلية، - سلامة الأدلة والاستشهادات، - السلامة المعرفية، - إتمام المهمة وصلتها، - العدالة اللغوية والجغرافية، - سلامة حالة المستخدم والواجهة، - والاستقرار وقابلية التكرار. يجب عدم إنتاج مركب كامل 0–1,000 عندما لا يمكن تقدير مكون مطلوب. يجب عدم إعادة توزيع وزن المكون المفقود بصمت. يجب أن تظل نطاق الوصول الطبيعي، قاعدة المقارنة المشتركة، Controlled Clean، Natural User، الموجة الحالية، التدحرج، النتائج المتساوية للمنتج، والمرجحة حسب التعرض محددة بشكل منفصل. يجب تثبيت معاملات المنتج AI قبل ملاحظة نتائج المنتج ويجب ألا تعتمد على أداء المنتج، سمعة المزود، تفضيل العميل، الرعاية، أو النتيجة المطلوبة. تقدّر معاملات المنتج المتساوي أداء المنتج المتوسط المختبر. تقدّر معاملات التعرض متوسط تعرض المستخدم المحدد. يجب ألا يتم تمثيل هذه المقاييس على أنها متكافئة. يجب أن يحتفظ تجميع النظام البيئي برؤية الحوادث الحرجة والجسيمة على مستوى المنتج. يجب ألا تؤدي الدرجات العالية في منتجات أخرى إلى محو حادث حرِج مؤكّد لمنتج ذي وزن أقل. يجب أن تنتج الادعاءات غير المحلولة حدود عدم اليقين المرجعية الظاهرة ويجب ألا تُعامل بصمت على أنها صحيحة أو غير صحيحة أو غائبة. يجب الإبلاغ عن عدم اليقين في العينات وعدم اليقين المرجعي وحساسية الدرجات وحجم العينة الخام وحجم العينة الفعّال بشكل منفصل. يجب ألا يمثل غياب الحوادث الحرجة المؤكدة صفرًا في مخاطر الحوادث الحرجة. يجب الإبلاغ عن حد أعلى أحادي الجانب مناسب للطريقة. يجب أن يستوفي مرشح الأداء NOMOS 950+ شروط النقاط، النجاح الصارم، البوابة، الحد الأدنى للمكونات، غير المحلولة، الجودة، التغطية، والتكرار. فقط حصوله على نتيجة مركبة قدرها 950 أو أكثر غير كافٍ بمفرده. يجب إصدار كل صيغة للنقاط، خريطة، معامل، مجموعة بيانات، نسخة كود، إجراء الثقة، قرار النشر، المراجعة، وسجل النزاهة مسبقًا وأن تكون قابلة للنسب إلى شخص أو منظمة مسؤولة.","character_count":68407,"record_sha256":"887b9541c4eba67e1c508cbc182afc6802b18a754937fc75715ee6fa58d1dd1d"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-ar-chapter-17","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"ar","language_name":"Arabic","direction":"rtl","record_type":"chapter","sequence":19,"chapter_number":17,"item_number":null,"title":"تصميم الاختبار التركيبي لموقع Apple.com","subtitle":"اختبار المعيار، لا الشركة","canonical_url":"https://noblejackal.com/ar/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22041753","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22041753","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K03","K09"],"source_word_count":11199,"source_document_sha256":"a851520c99cda8b6b395216ec7468472c98216f38ab18e61fede32ccf3c80dda","structured_json":"{\"number\":17,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH17\",\"title\":\"تصميم الاختبار التركيبي لموقع Apple.com\",\"subtitle\":\"اختبار المعيار، لا الشركة\",\"sourceFile\":\"17.ci bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"B2ADF095B4040B809F9891B25ED7C27BCF8894AAA2EECFF2DE7C346BE9CE353D\",\"sourceWordCount\":11199,\"sourceIds\":[\"K03\",\"K09\"],\"machine\":{\"chapter\":17,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH17\",\"title\":\"تصميم الاختبار التركيبي لموقع Apple.com\",\"subtitle\":\"اختبار المعيار، لا الشركة\",\"sourceIds\":[\"K03\",\"K09\"],\"normativeRuleId\":\"NOMOS-AUDIT-CH17-R01\",\"normativeRuleEnglish\":\"The Apple.com Synthetic Benchmark MUST evaluate the NOMOS audit method, not the real-world performance of Apple Inc., apple.com, or any actual AI provider. All benchmark entities, claims, evidence objects, users, countries, languages, AI products, responses, citations, captures, incidents, and scores MUST be clearly identified as synthetic. The benchmark MUST maintain a separate APPLE-SYNTH entity twin and MUST NOT represent its Truth Pack as factual information about the real company. The principal benchmark corpus MUST contain: - ten synthetic AI product profiles, - one thousand unique synthetic participants per product per wave, - three measurement waves, - and thirty thousand principal responses. Synthetic participant identities MUST NOT be reused across products or waves in the principal corpus. Product samples SHOULD use matched population distributions without using the same person unit. The principal prevalence corpus, severity challenge corpus, capture integrity corpus, adjudication gold corpus, and diagnostic annex MUST remain separately identified and MUST NOT share prevalence denominators. Generator Truth MUST be created, versioned, hashed, and sealed before response adjudication. It MUST remain hidden from claim extractors, adjudicators, and score analysts until their results are locked. Random seeds, synthetic AI profiles, error-injection rules, prompt versions, Truth Pack records, score methods, and candidate acceptance thresholds MUST be locked before the sealed validation corpus is opened. Benchmark cases MUST include direct, implicit, attributed, modal, scope-limited, temporal, citation-based, omission-based, self-correcting, and entity-conflating failure modes. Critical-event prevalence MUST be estimated from the principal corpus. Critical detection capability MUST be tested in a separate challenge corpus with sufficient examples and Critical-like negative controls. No challenge-set oversampling may alter the principal GEO-1000 distribution or Critical prevalence estimate. Synthetic screenshots and response artefacts MUST carry visible and machine-readable notices that they are not live AI outputs or real entity performance evidence. The benchmark MUST prevent its synthetic claims from being published or indexed as real information about the anchor entity. Benchmark success MUST be determined by recovery of sealed Generator Truth, including claim boundaries, atomic decisions, omissions, Critical and Major gates, response statuses, component scores, composite scores, fairness results, capture validity, and uncertainty coverage. High general accuracy MUST NOT compensate for missed Critical cases. Critical recall and Critical false-positive rate MUST be reported together. A failed benchmark threshold, leakage event, recovery error, or misclassification MUST remain visible and MUST NOT be removed by changing labels, seeds, samples, weights, or score rules after results are observed. Every benchmark design, generation, seal, leakage audit, adjudication, recovery calculation, threshold decision, revision, and public release MUST be versioned and attributable to an accountable human or organisation.\",\"normativeRuleSourceTurkish\":\"Apple.com Sentetik Benchmark, gerçek Apple Inc., apple.com veya gerçek AI sağlayıcılarının performansını değil; NOMOS denetim yönteminin önceden kilitlenmiş sentetik gerçekliği geri kazanma kabiliyetini değerlendirmelidir. Benchmark içindeki bütün varlıklar, kullanıcılar, ülkeler, diller, AI ürünleri, yanıtlar, citation’lar, kanıtlar ve skorlar açıkça sentetik olarak tanımlanmalıdır.\",\"machineBlocksEnglish\":[{\"blockId\":\"CH17-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"86. MACHINE-READABLE BENCHMARK RECORD\",\"sourceParagraph\":2171},{\"blockId\":\"CH17-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":2172},{\"blockId\":\"CH17-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2173},{\"blockId\":\"CH17-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2174},{\"blockId\":\"CH17-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2175},{\"blockId\":\"CH17-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmark\\\": {\",\"sourceParagraph\":2176},{\"blockId\":\"CH17-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkId\\\": \\\"NOMOS-APPLE-SYNTH-BENCH-0.9\\\",\",\"sourceParagraph\":2177},{\"blockId\":\"CH17-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkType\\\": \\\"BM-S0\\\",\",\"sourceParagraph\":2178},{\"blockId\":\"CH17-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"DESIGN_LOCK_CANDIDATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2179},{\"blockId\":\"CH17-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"purpose\\\": \\\"VALIDATE_NOMOS_AUDIT_METHOD_NOT_REAL_ENTITY_PERFORMANCE\\\",\",\"sourceParagraph\":2180},{\"blockId\":\"CH17-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nonClaimStatement\\\": {\",\"sourceParagraph\":2181},{\"blockId\":\"CH17-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"synthetic\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2182},{\"blockId\":\"CH17-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realAppleAudit\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2183},{\"blockId\":\"CH17-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realAIProviderAudit\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2184},{\"blockId\":\"CH17-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"endorsementClaimAllowed\\\": false\",\"sourceParagraph\":2185},{\"blockId\":\"CH17-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2186},{\"blockId\":\"CH17-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"anchor\\\": {\",\"sourceParagraph\":2187},{\"blockId\":\"CH17-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"domain\\\": \\\"apple.com\\\",\",\"sourceParagraph\":2188},{\"blockId\":\"CH17-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"syntheticTwinEntityId\\\": \\\"NGE-APPLE-SYNTH-TWIN-001\\\"\",\"sourceParagraph\":2189},{\"blockId\":\"CH17-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2190},{\"blockId\":\"CH17-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"corpora\\\": {\",\"sourceParagraph\":2191},{\"blockId\":\"CH17-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"principalPrevalence\\\": {\",\"sourceParagraph\":2192},{\"blockId\":\"CH17-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductCount\\\": 10,\",\"sourceParagraph\":2193},{\"blockId\":\"CH17-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validUsersPerProductPerWave\\\": 1000,\",\"sourceParagraph\":2194},{\"blockId\":\"CH17-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveCount\\\": 3,\",\"sourceParagraph\":2195},{\"blockId\":\"CH17-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetResponseCount\\\": 30000,\",\"sourceParagraph\":2196},{\"blockId\":\"CH17-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptFamily\\\": \\\"PR-01\\\",\",\"sourceParagraph\":2197},{\"blockId\":\"CH17-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedInPrevalenceScore\\\": true\",\"sourceParagraph\":2198},{\"blockId\":\"CH17-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2199},{\"blockId\":\"CH17-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"diagnosticAnnex\\\": {\",\"sourceParagraph\":2200},{\"blockId\":\"CH17-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetResponseCount\\\": 6000,\",\"sourceParagraph\":2201},{\"blockId\":\"CH17-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedInPrevalenceScore\\\": false\",\"sourceParagraph\":2202},{\"blockId\":\"CH17-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2203},{\"blockId\":\"CH17-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"severityChallenge\\\": {\",\"sourceParagraph\":2204},{\"blockId\":\"CH17-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalCases\\\": 1200,\",\"sourceParagraph\":2205},{\"blockId\":\"CH17-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"majorCases\\\": 1200,\",\"sourceParagraph\":2206},{\"blockId\":\"CH17-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"moderateCases\\\": 600,\",\"sourceParagraph\":2207},{\"blockId\":\"CH17-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalLikeNegativeControls\\\": 600,\",\"sourceParagraph\":2208},{\"blockId\":\"CH17-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedInPrevalenceScore\\\": false\",\"sourceParagraph\":2209},{\"blockId\":\"CH17-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2210},{\"blockId\":\"CH17-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureIntegrity\\\": {\",\"sourceParagraph\":2211},{\"blockId\":\"CH17-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedInSemanticPrevalenceScore\\\": false\",\"sourceParagraph\":2212},{\"blockId\":\"CH17-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2213},{\"blockId\":\"CH17-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationGold\\\": {\",\"sourceParagraph\":2214},{\"blockId\":\"CH17-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedInPrevalenceScore\\\": false\",\"sourceParagraph\":2215},{\"blockId\":\"CH17-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2216},{\"blockId\":\"CH17-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2217},{\"blockId\":\"CH17-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"population\\\": {\",\"sourceParagraph\":2218},{\"blockId\":\"CH17-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"frameId\\\": \\\"SYNTH-POP-FRAME-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2219},{\"blockId\":\"CH17-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCodes\\\": 193,\",\"sourceParagraph\":2220},{\"blockId\":\"CH17-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationLanguages\\\": 24,\",\"sourceParagraph\":2221},{\"blockId\":\"CH17-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessSentinelLanguages\\\": 12,\",\"sourceParagraph\":2222},{\"blockId\":\"CH17-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realPopulationClaimAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2223},{\"blockId\":\"CH17-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"matchedSyntheticPopulationTwins\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2224},{\"blockId\":\"CH17-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"participantReuseAcrossProducts\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2225},{\"blockId\":\"CH17-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"participantReuseAcrossWaves\\\": false\",\"sourceParagraph\":2226},{\"blockId\":\"CH17-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2227},{\"blockId\":\"CH17-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"records\\\": {\",\"sourceParagraph\":2228},{\"blockId\":\"CH17-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackId\\\": \\\"SYNTH-APPLE-TP-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2229},{\"blockId\":\"CH17-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptSetId\\\": \\\"SYNTH-PROMPT-SET-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2230},{\"blockId\":\"CH17-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiRegistryId\\\": \\\"SYNTH-AI-REGISTRY-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2231},{\"blockId\":\"CH17-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"wavePlanId\\\": \\\"SYNTH-WAVE-PLAN-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2232},{\"blockId\":\"CH17-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureSchemaVersion\\\": \\\"NOMOS-CAPTURE-SYNTH-0.9\\\",\",\"sourceParagraph\":2233},{\"blockId\":\"CH17-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scoreMethodVersion\\\": \\\"NOMOS-SCORE-0.9\\\"\",\"sourceParagraph\":2234},{\"blockId\":\"CH17-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2235},{\"blockId\":\"CH17-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorTruth\\\": {\",\"sourceParagraph\":2236},{\"blockId\":\"CH17-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"createdBeforeResponses\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2237},{\"blockId\":\"CH17-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sealedFromAdjudicators\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2238},{\"blockId\":\"CH17-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"manifestHash\\\": \\\"SYNTHETIC-GENERATOR-TRUTH-HASH\\\",\",\"sourceParagraph\":2239},{\"blockId\":\"CH17-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openedOnlyAfterScoreLock\\\": true\",\"sourceParagraph\":2240},{\"blockId\":\"CH17-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2241},{\"blockId\":\"CH17-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"randomisation\\\": {\",\"sourceParagraph\":2242},{\"blockId\":\"CH17-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"seedManifestId\\\": \\\"SYNTH-SEED-MANIFEST-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2243},{\"blockId\":\"CH17-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedBeforeGeneration\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2244},{\"blockId\":\"CH17-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"bestRunSelectionProhibited\\\": true\",\"sourceParagraph\":2245},{\"blockId\":\"CH17-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2246},{\"blockId\":\"CH17-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"releaseProtection\\\": {\",\"sourceParagraph\":2247},{\"blockId\":\"CH17-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"visibleSyntheticWatermarkRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2248},{\"blockId\":\"CH17-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"machineReadableSyntheticMetadataRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2249},{\"blockId\":\"CH17-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"liveResponseRepresentationProhibited\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2250},{\"blockId\":\"CH17-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"searchIndexProtectionRequired\\\": true\",\"sourceParagraph\":2251},{\"blockId\":\"CH17-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2252},{\"blockId\":\"CH17-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governance\\\": {\",\"sourceParagraph\":2253},{\"blockId\":\"CH17-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkOwnerRole\\\": \\\"ACCOUNTABLE_HUMAN_BENCHMARK_OWNER\\\",\",\"sourceParagraph\":2254},{\"blockId\":\"CH17-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorTruthCustodianRole\\\": \\\"SEALED_TRUTH_CUSTODIAN\\\",\",\"sourceParagraph\":2255},{\"blockId\":\"CH17-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"leakageAuditorRole\\\": \\\"INDEPENDENT_LEAKAGE_AUDITOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2256},{\"blockId\":\"CH17-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validationTeamSeparatedFromGenerator\\\": true\",\"sourceParagraph\":2257},{\"blockId\":\"CH17-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2258},{\"blockId\":\"CH17-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2259},{\"blockId\":\"CH17-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2260},{\"blockId\":\"CH17-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"87. MACHINE-READABLE SYNTHETIC AI PROFILE\",\"sourceParagraph\":2262},{\"blockId\":\"CH17-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2263},{\"blockId\":\"CH17-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2264},{\"blockId\":\"CH17-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2265},{\"blockId\":\"CH17-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"syntheticAIProfile\\\": {\",\"sourceParagraph\":2266},{\"blockId\":\"CH17-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"profileId\\\": \\\"SYNTH-AI-10\\\",\",\"sourceParagraph\":2267},{\"blockId\":\"CH17-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"profileName\\\": \\\"RARE_CRITICAL_HIGH_AVERAGE\\\",\",\"sourceParagraph\":2268},{\"blockId\":\"CH17-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realProviderMapping\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2269},{\"blockId\":\"CH17-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realProviderInferenceAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2270},{\"blockId\":\"CH17-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"latentBehavior\\\": {\",\"sourceParagraph\":2271},{\"blockId\":\"CH17-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coreEntityAccuracy\\\": 0.985,\",\"sourceParagraph\":2272},{\"blockId\":\"CH17-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"factualSupportBaseline\\\": 0.975,\",\"sourceParagraph\":2273},{\"blockId\":\"CH17-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeOverreachProbability\\\": 0.012,\",\"sourceParagraph\":2274},{\"blockId\":\"CH17-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"temporalLagProbability\\\": 0.008,\",\"sourceParagraph\":2275},{\"blockId\":\"CH17-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialAttributionLossProbability\\\": 0.010,\",\"sourceParagraph\":2276},{\"blockId\":\"CH17-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationMismatchProbability\\\": 0.006,\",\"sourceParagraph\":2277},{\"blockId\":\"CH17-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"noUsableResponseProbability\\\": 0.003,\",\"sourceParagraph\":2278},{\"blockId\":\"CH17-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalEventProbability\\\": 0.002,\",\"sourceParagraph\":2279},{\"blockId\":\"CH17-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"majorEventProbability\\\": 0.006,\",\"sourceParagraph\":2280},{\"blockId\":\"CH17-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lowResourceLanguagePenalty\\\": 0.06,\",\"sourceParagraph\":2281},{\"blockId\":\"CH17-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"naturalStatePenalty\\\": 0.03,\",\"sourceParagraph\":2282},{\"blockId\":\"CH17-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveDrift\\\": {\",\"sourceParagraph\":2283},{\"blockId\":\"CH17-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"W1\\\": 0.00,\",\"sourceParagraph\":2284},{\"blockId\":\"CH17-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"W2\\\": -0.01,\",\"sourceParagraph\":2285},{\"blockId\":\"CH17-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"W3\\\": 0.01\",\"sourceParagraph\":2286},{\"blockId\":\"CH17-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2287},{\"blockId\":\"CH17-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2288},{\"blockId\":\"CH17-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalInjectionFamilies\\\": [\",\"sourceParagraph\":2289},{\"blockId\":\"CH17-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-02\\\",\",\"sourceParagraph\":2290},{\"blockId\":\"CH17-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-05\\\",\",\"sourceParagraph\":2291},{\"blockId\":\"CH17-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-06\\\"\",\"sourceParagraph\":2292},{\"blockId\":\"CH17-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2293},{\"blockId\":\"CH17-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"intendedMethodStress\\\": [\",\"sourceParagraph\":2294},{\"blockId\":\"CH17-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"HIGH_COMPOSITE_WITH_RARE_CRITICAL\\\",\",\"sourceParagraph\":2295},{\"blockId\":\"CH17-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NON_COMPENSATORY_GATE_RECOVERY\\\",\",\"sourceParagraph\":2296},{\"blockId\":\"CH17-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RARE_EVENT_UPPER_BOUND\\\"\",\"sourceParagraph\":2297},{\"blockId\":\"CH17-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2298},{\"blockId\":\"CH17-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedBeforeCorpusGeneration\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2299},{\"blockId\":\"CH17-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"profileIntegrityHash\\\": \\\"SYNTHETIC-AI-PROFILE-HASH\\\"\",\"sourceParagraph\":2300},{\"blockId\":\"CH17-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2301},{\"blockId\":\"CH17-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2302},{\"blockId\":\"CH17-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"88. MACHINE-READABLE GENERATOR TRUTH RECORD\",\"sourceParagraph\":2304},{\"blockId\":\"CH17-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2305},{\"blockId\":\"CH17-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2306},{\"blockId\":\"CH17-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2307},{\"blockId\":\"CH17-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorTruthRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":2308},{\"blockId\":\"CH17-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorTruthId\\\": \\\"NGGT-SYNTH-000184\\\",\",\"sourceParagraph\":2309},{\"blockId\":\"CH17-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"observationId\\\": \\\"OBS-SYNTH-000184\\\",\",\"sourceParagraph\":2310},{\"blockId\":\"CH17-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkId\\\": \\\"NOMOS-APPLE-SYNTH-BENCH-0.9\\\",\",\"sourceParagraph\":2311},{\"blockId\":\"CH17-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProfileId\\\": \\\"SYNTH-AI-10\\\",\",\"sourceParagraph\":2312},{\"blockId\":\"CH17-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"W2\\\",\",\"sourceParagraph\":2313},{\"blockId\":\"CH17-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"participantId\\\": \\\"SYNTH-PERSON-000184\\\",\",\"sourceParagraph\":2314},{\"blockId\":\"CH17-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptRecordId\\\": \\\"SYNTH-CORE-PROMPT-L01-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2315},{\"blockId\":\"CH17-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackVersion\\\": \\\"SYNTH-APPLE-TP-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2316},{\"blockId\":\"CH17-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"hiddenAtomicClaims\\\": [\",\"sourceParagraph\":2317},{\"blockId\":\"CH17-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2318},{\"blockId\":\"CH17-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorClaimId\\\": \\\"GCL-000184-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2319},{\"blockId\":\"CH17-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"normalizedClaim\\\": {\",\"sourceParagraph\":2320},{\"blockId\":\"CH17-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subjectEntityId\\\": \\\"APPLE-SYNTH-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2321},{\"blockId\":\"CH17-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"predicate\\\": \\\"principalEntityAssociatedWithDomain\\\",\",\"sourceParagraph\":2322},{\"blockId\":\"CH17-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"objectValue\\\": \\\"apple.com\\\"\",\"sourceParagraph\":2323},{\"blockId\":\"CH17-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2324},{\"blockId\":\"CH17-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthStatus\\\": \\\"SUPPORTED\\\",\",\"sourceParagraph\":2325},{\"blockId\":\"CH17-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"importance\\\": \\\"CORE\\\"\",\"sourceParagraph\":2326},{\"blockId\":\"CH17-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2327},{\"blockId\":\"CH17-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2328},{\"blockId\":\"CH17-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorClaimId\\\": \\\"GCL-000184-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2329},{\"blockId\":\"CH17-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"normalizedClaim\\\": {\",\"sourceParagraph\":2330},{\"blockId\":\"CH17-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subjectEntityId\\\": \\\"APPLE-SYNTH-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2331},{\"blockId\":\"CH17-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"predicate\\\": \\\"licensedBankInAllMarkets\\\",\",\"sourceParagraph\":2332},{\"blockId\":\"CH17-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"objectValue\\\": true\",\"sourceParagraph\":2333},{\"blockId\":\"CH17-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2334},{\"blockId\":\"CH17-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthStatus\\\": \\\"CONTRADICTED\\\",\",\"sourceParagraph\":2335},{\"blockId\":\"CH17-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"importance\\\": \\\"CRITICAL\\\",\",\"sourceParagraph\":2336},{\"blockId\":\"CH17-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalGateCodes\\\": [\",\"sourceParagraph\":2337},{\"blockId\":\"CH17-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-01\\\",\",\"sourceParagraph\":2338},{\"blockId\":\"CH17-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-02\\\"\",\"sourceParagraph\":2339},{\"blockId\":\"CH17-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2340},{\"blockId\":\"CH17-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rootFindingCluster\\\": \\\"FALSE_LICENSE_TRANSFER\\\"\",\"sourceParagraph\":2341},{\"blockId\":\"CH17-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2342},{\"blockId\":\"CH17-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2343},{\"blockId\":\"CH17-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"hiddenOmissions\\\": [\",\"sourceParagraph\":2344},{\"blockId\":\"CH17-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2345},{\"blockId\":\"CH17-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorOmissionId\\\": \\\"GOM-000184-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2346},{\"blockId\":\"CH17-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"requiredBoundary\\\": \\\"PAYMENT_SUBSIDIARY_AUTHORITY_IS_LIMITED\\\",\",\"sourceParagraph\":2347},{\"blockId\":\"CH17-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"importance\\\": \\\"CRITICAL\\\",\",\"sourceParagraph\":2348},{\"blockId\":\"CH17-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalGateCode\\\": \\\"CG-08\\\"\",\"sourceParagraph\":2349},{\"blockId\":\"CH17-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2350},{\"blockId\":\"CH17-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2351},{\"blockId\":\"CH17-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"hiddenResponseStatus\\\": \\\"RP-5\\\",\",\"sourceParagraph\":2352},{\"blockId\":\"CH17-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedInPrincipalPrevalenceCorpus\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2353},{\"blockId\":\"CH17-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sealedAtGeneration\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2354},{\"blockId\":\"CH17-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"visibleToAdjudicators\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2355},{\"blockId\":\"CH17-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityHash\\\": \\\"SYNTHETIC-GENERATOR-TRUTH-OBS-HASH\\\"\",\"sourceParagraph\":2356},{\"blockId\":\"CH17-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2357},{\"blockId\":\"CH17-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2358},{\"blockId\":\"CH17-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"89. MACHINE-READABLE BENCHMARK RECOVERY RECORD\",\"sourceParagraph\":2360},{\"blockId\":\"CH17-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2361},{\"blockId\":\"CH17-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2362},{\"blockId\":\"CH17-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2363},{\"blockId\":\"CH17-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkRecovery\\\": {\",\"sourceParagraph\":2364},{\"blockId\":\"CH17-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"recoveryRecordId\\\": \\\"NGBR-SYNTH-APPLE-0.9-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2365},{\"blockId\":\"CH17-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkId\\\": \\\"NOMOS-APPLE-SYNTH-BENCH-0.9\\\",\",\"sourceParagraph\":2366},{\"blockId\":\"CH17-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validationSet\\\": \\\"SEALED_VALIDATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2367},{\"blockId\":\"CH17-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorTruthOpenedAfterScoreLock\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2368},{\"blockId\":\"CH17-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"metrics\\\": {\",\"sourceParagraph\":2369},{\"blockId\":\"CH17-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimBoundaryF1\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2370},{\"blockId\":\"CH17-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityResolutionAccuracy\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2371},{\"blockId\":\"CH17-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"factualStatusMacroF1\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2372},{\"blockId\":\"CH17-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeMacroF1\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2373},{\"blockId\":\"CH17-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attributionMacroF1\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2374},{\"blockId\":\"CH17-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationMappingF1\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2375},{\"blockId\":\"CH17-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialOmissionF1\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2376},{\"blockId\":\"CH17-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalRecall\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2377},{\"blockId\":\"CH17-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalFalsePositiveRate\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2378},{\"blockId\":\"CH17-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"majorClassificationMacroF1\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2379},{\"blockId\":\"CH17-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseStatusMacroF1\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2380},{\"blockId\":\"CH17-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"componentMeanAbsoluteError\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2381},{\"blockId\":\"CH17-MB0209\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"compositeAbsoluteError\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2382},{\"blockId\":\"CH17-MB0210\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"geo1000DistributionErrors\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2383},{\"blockId\":\"CH17-MB0211\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessComponentError\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2384},{\"blockId\":\"CH17-MB0212\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureValidityAccuracy\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2385},{\"blockId\":\"CH17-MB0213\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"confidenceIntervalEmpiricalCoverage\\\": null\",\"sourceParagraph\":2386},{\"blockId\":\"CH17-MB0214\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2387},{\"blockId\":\"CH17-MB0215\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThresholdsApplied\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2388},{\"blockId\":\"CH17-MB0216\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkQualityStatus\\\": \\\"BQ-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2389},{\"blockId\":\"CH17-MB0217\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"failureDisclosureRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2390},{\"blockId\":\"CH17-MB0218\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentReproductionStatus\\\": \\\"NOT_STARTED\\\",\",\"sourceParagraph\":2391},{\"blockId\":\"CH17-MB0219\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2392},{\"blockId\":\"CH17-MB0220\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"recoveryMethodsOwnerRole\\\": \\\"BENCHMARK_RECOVERY_METHODS_LEAD\\\",\",\"sourceParagraph\":2393},{\"blockId\":\"CH17-MB0221\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"approvedByRole\\\": \\\"ACCOUNTABLE_HUMAN_BENCHMARK_APPROVER\\\"\",\"sourceParagraph\":2394},{\"blockId\":\"CH17-MB0222\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2395},{\"blockId\":\"CH17-MB0223\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2396},{\"blockId\":\"CH17-MB0224\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2397},{\"blockId\":\"CH17-MB0225\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"These records:\",\"sourceParagraph\":2398},{\"blockId\":\"CH17-MB0226\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"actual Apple audit,\",\"sourceParagraph\":2399},{\"blockId\":\"CH17-MB0227\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"real AI provider behaviour,\",\"sourceParagraph\":2400},{\"blockId\":\"CH17-MB0228\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"real user result\",\"sourceParagraph\":2401},{\"blockId\":\"CH17-MB0229\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"a real company performance.\",\"sourceParagraph\":2402},{\"blockId\":\"CH17-MB0230\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"It is a machine-readable synthetic representation of the benchmark design.\",\"sourceParagraph\":2403},{\"blockId\":\"CH17-MB0231\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MACHINE-READABLE RULE OF SECTION 90\",\"sourceParagraph\":2405},{\"blockId\":\"CH17-MB0232\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH17-R01\",\"sourceParagraph\":2406},{\"blockId\":\"CH17-MB0233\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The Apple.com Synthetic Benchmark MUST evaluate the NOMOS audit method,\",\"sourceParagraph\":2408},{\"blockId\":\"CH17-MB0234\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"not the real-world performance of Apple Inc., apple.com, or any actual AI\",\"sourceParagraph\":2409},{\"blockId\":\"CH17-MB0235\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"provider.\",\"sourceParagraph\":2410},{\"blockId\":\"CH17-MB0236\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"All benchmark entities, claims, evidence objects, users, countries,\",\"sourceParagraph\":2412},{\"blockId\":\"CH17-MB0237\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"languages, AI products, responses, citations, captures, incidents, and\",\"sourceParagraph\":2413},{\"blockId\":\"CH17-MB0238\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"scores MUST be clearly identified as synthetic.\",\"sourceParagraph\":2414},{\"blockId\":\"CH17-MB0239\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The benchmark MUST maintain a separate APPLE-SYNTH entity twin and MUST\",\"sourceParagraph\":2416},{\"blockId\":\"CH17-MB0240\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOT represent its Truth Pack as factual information about the real\",\"sourceParagraph\":2417},{\"blockId\":\"CH17-MB0241\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"company.\",\"sourceParagraph\":2418},{\"blockId\":\"CH17-MB0242\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The principal benchmark corpus MUST contain:\",\"sourceParagraph\":2420},{\"blockId\":\"CH17-MB0243\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- ten synthetic AI product profiles,\",\"sourceParagraph\":2422},{\"blockId\":\"CH17-MB0244\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- one thousand unique synthetic participants per product per wave,\",\"sourceParagraph\":2423},{\"blockId\":\"CH17-MB0245\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- three measurement waves,\",\"sourceParagraph\":2424},{\"blockId\":\"CH17-MB0246\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and thirty thousand principal responses.\",\"sourceParagraph\":2425},{\"blockId\":\"CH17-MB0247\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Synthetic participant identities MUST NOT be reused across products or\",\"sourceParagraph\":2427},{\"blockId\":\"CH17-MB0248\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"waves in the principal corpus. Product samples SHOULD use matched\",\"sourceParagraph\":2428},{\"blockId\":\"CH17-MB0249\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"population distributions without using the same person unit.\",\"sourceParagraph\":2429},{\"blockId\":\"CH17-MB0250\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The principal prevalence corpus, severity challenge corpus, capture\",\"sourceParagraph\":2431},{\"blockId\":\"CH17-MB0251\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"integrity corpus, adjudication gold corpus, and diagnostic annex MUST\",\"sourceParagraph\":2432},{\"blockId\":\"CH17-MB0252\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"remain separately identified and MUST NOT share prevalence denominators.\",\"sourceParagraph\":2433},{\"blockId\":\"CH17-MB0253\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Generator Truth MUST be created, versioned, hashed, and sealed before\",\"sourceParagraph\":2435},{\"blockId\":\"CH17-MB0254\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"response adjudication. It MUST remain hidden from claim extractors,\",\"sourceParagraph\":2436},{\"blockId\":\"CH17-MB0255\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"adjudicators, and score analysts until their results are locked.\",\"sourceParagraph\":2437},{\"blockId\":\"CH17-MB0256\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Random seeds, synthetic AI profiles, error-injection rules, prompt\",\"sourceParagraph\":2439},{\"blockId\":\"CH17-MB0257\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"versions, Truth Pack records, score methods, and candidate acceptance\",\"sourceParagraph\":2440},{\"blockId\":\"CH17-MB0258\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"thresholds MUST be locked before the sealed validation corpus is opened.\",\"sourceParagraph\":2441},{\"blockId\":\"CH17-MB0259\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Benchmark cases MUST include direct, implicit, attributed, modal,\",\"sourceParagraph\":2443},{\"blockId\":\"CH17-MB0260\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"scope-limited, temporal, citation-based, omission-based, self-correcting,\",\"sourceParagraph\":2444},{\"blockId\":\"CH17-MB0261\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"and entity-conflating failure modes.\",\"sourceParagraph\":2445},{\"blockId\":\"CH17-MB0262\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Critical-event prevalence MUST be estimated from the principal corpus.\",\"sourceParagraph\":2447},{\"blockId\":\"CH17-MB0263\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Critical detection capability MUST be tested in a separate challenge\",\"sourceParagraph\":2448},{\"blockId\":\"CH17-MB0264\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"corpus with sufficient examples and Critical-like negative controls.\",\"sourceParagraph\":2449},{\"blockId\":\"CH17-MB0265\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"No challenge-set oversampling may alter the principal GEO-1000\",\"sourceParagraph\":2451},{\"blockId\":\"CH17-MB0266\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"distribution or Critical prevalence estimate.\",\"sourceParagraph\":2452},{\"blockId\":\"CH17-MB0267\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Synthetic screenshots and response artefacts MUST carry visible and\",\"sourceParagraph\":2454},{\"blockId\":\"CH17-MB0268\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"machine-readable notices that they are not live AI outputs or real entity\",\"sourceParagraph\":2455},{\"blockId\":\"CH17-MB0269\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"performance evidence.\",\"sourceParagraph\":2456},{\"blockId\":\"CH17-MB0270\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The benchmark MUST prevent its synthetic claims from being published or\",\"sourceParagraph\":2458},{\"blockId\":\"CH17-MB0271\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"indexed as real information about the anchor entity.\",\"sourceParagraph\":2459},{\"blockId\":\"CH17-MB0272\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Benchmark success MUST be determined by recovery of sealed Generator\",\"sourceParagraph\":2461},{\"blockId\":\"CH17-MB0273\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Truth, including claim boundaries, atomic decisions, omissions,\",\"sourceParagraph\":2462},{\"blockId\":\"CH17-MB0274\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Critical and Major gates, response statuses, component scores, composite\",\"sourceParagraph\":2463},{\"blockId\":\"CH17-MB0275\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"scores, fairness results, capture validity, and uncertainty coverage.\",\"sourceParagraph\":2464},{\"blockId\":\"CH17-MB0276\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"High general accuracy MUST NOT compensate for missed Critical cases.\",\"sourceParagraph\":2466},{\"blockId\":\"CH17-MB0277\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Critical recall and Critical false-positive rate MUST be reported\",\"sourceParagraph\":2467},{\"blockId\":\"CH17-MB0278\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"together.\",\"sourceParagraph\":2468},{\"blockId\":\"CH17-MB0279\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A failed benchmark threshold, leakage event, recovery error, or\",\"sourceParagraph\":2470},{\"blockId\":\"CH17-MB0280\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"misclassification MUST remain visible and MUST NOT be removed by\",\"sourceParagraph\":2471},{\"blockId\":\"CH17-MB0281\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"changing labels, seeds, samples, weights, or score rules after results\",\"sourceParagraph\":2472},{\"blockId\":\"CH17-MB0282\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"are observed.\",\"sourceParagraph\":2473},{\"blockId\":\"CH17-MB0283\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every benchmark design, generation, seal, leakage audit, adjudication,\",\"sourceParagraph\":2475},{\"blockId\":\"CH17-MB0284\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"recovery calculation, threshold decision, revision, and public release\",\"sourceParagraph\":2476},{\"blockId\":\"CH17-MB0285\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MUST be versioned and attributable to an accountable human or\",\"sourceParagraph\":2477},{\"blockId\":\"CH17-MB0286\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"organisation.\",\"sourceParagraph\":2478},{\"blockId\":\"CH17-MB0287\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Normative Turkish equivalent:\",\"sourceParagraph\":2479},{\"blockId\":\"CH17-MB0288\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The Apple.com Synthetic Benchmark should evaluate not the performance of the real Apple Inc., apple.com, or real AI providers; but the NOMOS audit method's ability to recover the pre-locked synthetic reality. All entities, users, countries, languages, AI products, responses, citations, evidence, and scores within the benchmark must be clearly identified as synthetic.\",\"sourceParagraph\":2480}],\"normativeRuleLocalized\":\"يجب أن يقيم معيار Apple.com الاصطناعي طريقة تدقيق NOMOS، وليس الأداء الفعلي لشركة Apple Inc. أو apple.com أو أي مزود ذكاء اصطناعي فعلي. يجب تحديد جميع الكيانات الاصطناعية، والادعاءات، وأجسام الأدلة، والمستخدمين، والدول، واللغات، ومنتجات الذكاء الاصطناعي، والاستجابات، والاقتباسات، واللقطات، والحوادث، والدرجات بوضوح على أنها اصطناعية. يجب على المعيار الحفاظ على توأم كيان APPLE-SYNTH منفصل ويجب ألا يمثل حزمة الحقيقة الخاصة به كمعلومات واقعية عن الشركة الحقيقية. يجب أن يحتوي المرجع الأساسي للبيانات على: - عشر ملفات تعريف منتجات اصطناعية للذكاء الاصطناعي، - ألف مشارك اصطناعي فريد لكل منتج في كل موجة، - ثلاث موجات قياس، - وثلاثين ألف استجابة أساسية. يجب ألا تُعاد استخدام هويات المشاركين الاصطناعيين عبر المنتجات أو الموجات في المرجع الأساسي. ينبغي أن تستخدم عينات المنتجات توزيعات سكان متطابقة دون استخدام نفس وحدة الشخص. يجب أن تبقى مجموعة انتشار المرجع الأساسية، مجموعة تحدي الشدة، مجموعة سلامة الالتقاط، مجموعة الذهبية للتحكيم، والملحق التشخيصي محددة بشكل منفصل وألا تشترك في مقاييس الانتشار. يجب إنشاء الحقيقة المولدة، إصدارها، تشفيرها، وختمها قبل التحكيم على الاستجابات. يجب أن تظل مخفية عن مستخرجي الادعاءات والمحكمين ومحللي الدرجات حتى يتم تثبيت نتائجهم. يجب تثبيت البذور العشوائية، وملفات التعريف الاصطناعية للذكاء الاصطناعي، وقواعد حقن الأخطاء، وإصدارات الادعاءات، وسجلات حزمة الحقيقة، وطرق الدرجات، ومعايير قبول المرشحين قبل فتح مجموعة التحقق المختومة. يجب أن تتضمن حالات المعيار أوضاع الفشل المباشرة، الضمنية، المنسوبة، الوضعية، المحدودة النطاق، الزمنية، المستندة إلى الاقتباس، المستندة إلى الإغفال، الذاتية التصحيح، والمختلطة بالكائنات. يجب تقدير انتشار الأحداث الحرجة من المجموعة الرئيسة. يجب اختبار قدرة الكشف الحرجة في مجموعة تحدٍ منفصلة تحتوي على أمثلة كافية والتحكمات السلبية المشابهة للأحداث الحرجة. لا يجوز لأي زيادة في عدد العينات الخاصة بتحدي معين أن تغير التوزيع الرئيسي GEO-1000 أو تقدير الانتشار الحرج. يجب أن تحمل لقطات الشاشة الاصطناعية والتحف الاستجابية إشعارات مرئية وقابلة للقراءة آليًا تفيد بأنها ليست مخرجات ذكاء اصطناعي حية أو أدلة أداء كيان حقيقي. يجب أن يمنع المعيار من نشر ادعاءاته الاصطناعية أو أرشفتها كمعلومات حقيقية عن الكيان الأساسي. يجب أن يتم تحديد نجاح المعيار من خلال استرجاع الحقيقة المُولِّدة المثبّتة، بما في ذلك حدود الادعاءات، والقرارات الذرية، والحذوفات، والبوابات الحرجة والجسيمة، وحالات الاستجابة، ودرجات المكونات، والدرجات المركبة، ونتائج العدالة، وصلاحية الالتقاط، وتغطية عدم اليقين. يجب ألا يعوّض الدقة العامة العالية عن الحالات الحرجة الفائتة. يجب تقديم الاستدعاء الحرج ومعدل الإيجابيات الكاذبة الحرجة معًا. يجب أن يظل أي فشل في مستوى المعيار، أو حدث تسرب، أو خطأ في الاسترداد، أو تصنيف خاطئ مرئيًا، ولا يجوز إزالته عن طريق تغيير الملصقات أو البذور أو العينات أو الأوزان أو قواعد التسجيل بعد ملاحظة النتائج. يجب أن يكون لكل تصميم معيار، أو توليد، أو ختم، أو تدقيق تسرب، أو تحكيم، أو حساب استرداد، أو قرار مستوى، أو مراجعة، أو إصدار عام نسخة مع توثيقها لشخص مسؤول أو منظمة مسؤولة.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH17-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"86. سجل معياري قابل للقراءة آلياً\",\"sourceParagraph\":2171,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":2172,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2173,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2174,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2175,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmark\\\": {\",\"sourceParagraph\":2176,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkId\\\": \\\"NOMOS-APPLE-SYNTH-BENCH-0.9\\\",\",\"sourceParagraph\":2177,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkType\\\": \\\"BM-S0\\\",\",\"sourceParagraph\":2178,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"DESIGN_LOCK_CANDIDATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2179,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"purpose\\\": \\\"VALIDATE_NOMOS_AUDIT_METHOD_NOT_REAL_ENTITY_PERFORMANCE\\\"\",\"sourceParagraph\":2180,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nonClaimStatement\\\": {\",\"sourceParagraph\":2181,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"اصطناعي\\\": صحيح,\",\"sourceParagraph\":2182,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realAppleAudit\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2183,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realAIProviderAudit\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2184,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"endorsementClaimAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2185,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2186,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المُثبت\\\": {\",\"sourceParagraph\":2187,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"النطاق\\\": \\\"apple.com\\\",\",\"sourceParagraph\":2188,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"syntheticTwinEntityId\\\": \\\"NGE-APPLE-SYNTH-TWIN-001\\\"\",\"sourceParagraph\":2189,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2190,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المجموعات\\\": {\",\"sourceParagraph\":2191,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"principalPrevalence\\\": {\",\"sourceParagraph\":2192,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductCount\\\": 10,\",\"sourceParagraph\":2193,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validUsersPerProductPerWave\\\": 1000,\",\"sourceParagraph\":2194,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveCount\\\": 3,\",\"sourceParagraph\":2195,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetResponseCount\\\": 30000,\",\"sourceParagraph\":2196,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptFamily\\\": \\\"PR-01\\\",\",\"sourceParagraph\":2197,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedInPrevalenceScore\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2198,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2199,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"diagnosticAnnex\\\": {\",\"sourceParagraph\":2200,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetResponseCount\\\": 6000,\",\"sourceParagraph\":2201,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedInPrevalenceScore\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2202,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2203,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"severityChallenge\\\": {\",\"sourceParagraph\":2204,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalCases\\\": 1200,\",\"sourceParagraph\":2205,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"majorCases\\\": 1200,\",\"sourceParagraph\":2206,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"moderateCases\\\": 600,\",\"sourceParagraph\":2207,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalLikeNegativeControls\\\": 600,\",\"sourceParagraph\":2208,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedInPrevalenceScore\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2209,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2210,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureIntegrity\\\": {\",\"sourceParagraph\":2211,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedInSemanticPrevalenceScore\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2212,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2213,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationGold\\\": {\",\"sourceParagraph\":2214,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedInPrevalenceScore\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2215,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2216,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2217,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"السكان\\\": {\",\"sourceParagraph\":2218,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"frameId\\\": \\\"SYNTH-POP-FRAME-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2219,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCodes\\\": 193,\",\"sourceParagraph\":2220,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationLanguages\\\": 24,\",\"sourceParagraph\":2221,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessSentinelLanguages\\\": 12,\",\"sourceParagraph\":2222,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realPopulationClaimAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2223,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"matchedSyntheticPopulationTwins\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2224,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"participantReuseAcrossProducts\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2225,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"participantReuseAcrossWaves\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2226,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2227,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"السجلات\\\": {\",\"sourceParagraph\":2228,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackId\\\": \\\"SYNTH-APPLE-TP-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2229,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptSetId\\\": \\\"SYNTH-PROMPT-SET-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2230,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiRegistryId\\\": \\\"SYNTH-AI-REGISTRY-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2231,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"wavePlanId\\\": \\\"SYNTH-WAVE-PLAN-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2232,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureSchemaVersion\\\": \\\"NOMOS-CAPTURE-SYNTH-0.9\\\",\\\"}\",\"sourceParagraph\":2233,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scoreMethodVersion\\\": \\\"NOMOS-النقاط-0.9\\\"\",\"sourceParagraph\":2234,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2235,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorTruth\\\": {\",\"sourceParagraph\":2236,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"createdBeforeResponses\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2237,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sealedFromAdjudicators\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2238,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"manifestHash\\\": \\\"مولد-اصطناعي-حقيقة-هاش\\\",\",\"sourceParagraph\":2239,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openedOnlyAfterScoreLock\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2240,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2241,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"توليد-العشوائية\\\": {\",\"sourceParagraph\":2242,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"seedManifestId\\\": \\\"بذرة-اصطناعية-تجلي-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2243,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedBeforeGeneration\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2244,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"bestRunSelectionProhibited\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2245,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2246,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"releaseProtection\\\": {\",\"sourceParagraph\":2247,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"visibleSyntheticWatermarkRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2248,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"machineReadableSyntheticMetadataRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2249,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"liveResponseRepresentationProhibited\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2250,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"searchIndexProtectionRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2251,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2252,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحوكمة\\\": {\",\"sourceParagraph\":2253,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkOwnerRole\\\": \\\"مالك-المعيار-البشري-المسؤول\\\",\",\"sourceParagraph\":2254,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorTruthCustodianRole\\\": \\\"الحافظ-المختوم-للحقيقة\\\",\",\"sourceParagraph\":2255,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"leakageAuditorRole\\\": \\\"مدقق-تسرب-مستقل\\\",\",\"sourceParagraph\":2256,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validationTeamSeparatedFromGenerator\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2257,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2258,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2259,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2260,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"87. ملف-ذكاء-اصطناعي-اصطناعي-قابل-للقراءة-بواسطة-الآلة\",\"sourceParagraph\":2262,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2263,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2264,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2265,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"syntheticAIProfile\\\": {\",\"sourceParagraph\":2266,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"profileId\\\": \\\"ذكاء-اصطناعي-اصطناعي-10\\\",\",\"sourceParagraph\":2267,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"profileName\\\": \\\"نادر-حرج-متوسط-مرتفع\\\",\",\"sourceParagraph\":2268,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realProviderMapping\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2269,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realProviderInferenceAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2270,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"latentBehavior\\\": {\",\"sourceParagraph\":2271,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coreEntityAccuracy\\\": 0.985,\",\"sourceParagraph\":2272,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"factualSupportBaseline\\\": 0.975,\",\"sourceParagraph\":2273,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeOverreachProbability\\\": 0.012,\",\"sourceParagraph\":2274,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"temporalLagProbability\\\": 0.008,\",\"sourceParagraph\":2275,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialAttributionLossProbability\\\": 0.010,\",\"sourceParagraph\":2276,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationMismatchProbability\\\": 0.006,\",\"sourceParagraph\":2277,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"noUsableResponseProbability\\\": 0.003,\",\"sourceParagraph\":2278,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalEventProbability\\\": 0.002,\",\"sourceParagraph\":2279,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"majorEventProbability\\\": 0.006,\",\"sourceParagraph\":2280,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lowResourceLanguagePenalty\\\": 0.06,\",\"sourceParagraph\":2281,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"naturalStatePenalty\\\": 0.03,\",\"sourceParagraph\":2282,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveDrift\\\": {\",\"sourceParagraph\":2283,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"W1\\\": 0.00\",\"sourceParagraph\":2284,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"W2\\\": -0.01،\",\"sourceParagraph\":2285,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"W3\\\": 0.01\",\"sourceParagraph\":2286,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2287,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2288,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalInjectionFamilies\\\": [\",\"sourceParagraph\":2289,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-02\\\",\",\"sourceParagraph\":2290,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-05\\\",\",\"sourceParagraph\":2291,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-06\\\"\",\"sourceParagraph\":2292,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2293,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"intendedMethodStress\\\": [\",\"sourceParagraph\":2294,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"مرتفع المركب مع نقد نادر\\\"،\",\"sourceParagraph\":2295,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"استرداد البوابة غير التعويضي\\\"،\",\"sourceParagraph\":2296,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحد الأعلى للحدث النادر\\\"\",\"sourceParagraph\":2297,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2298,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedBeforeCorpusGeneration\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2299,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"profileIntegrityHash\\\": \\\"تجزئة الملف الاصطناعي للذكاء الاصطناعي\\\"\",\"sourceParagraph\":2300,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2301,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2302,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"88. سجل الحقيقة القابل للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":2304,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2305,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2306,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2307,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorTruthRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":2308,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorTruthId\\\": \\\"NGGT-SYNTH-000184\\\"،\",\"sourceParagraph\":2309,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"observationId\\\": \\\"OBS-SYNTH-000184\\\"،\",\"sourceParagraph\":2310,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkId\\\": \\\"NOMOS-APPLE-SYNTH-BENCH-0.9\\\",\",\"sourceParagraph\":2311,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProfileId\\\": \\\"ذكاء-اصطناعي-اصطناعي-10\\\",\",\"sourceParagraph\":2312,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"W2\\\"،\",\"sourceParagraph\":2313,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"participantId\\\": \\\"SYNTH-PERSON-000184\\\"،\",\"sourceParagraph\":2314,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptRecordId\\\": \\\"SYNTH-CORE-PROMPT-L01-001\\\"،\",\"sourceParagraph\":2315,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackVersion\\\": \\\"SYNTH-APPLE-TP-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2316,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"hiddenAtomicClaims\\\": [\",\"sourceParagraph\":2317,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2318,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorClaimId\\\": \\\"GCL-000184-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2319,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"normalizedClaim\\\": {\",\"sourceParagraph\":2320,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subjectEntityId\\\": \\\"APPLE-SYNTH-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2321,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الشرط\\\": \\\"principalEntityAssociatedWithDomain\\\",\",\"sourceParagraph\":2322,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"objectValue\\\": \\\"apple.com\\\"\",\"sourceParagraph\":2323,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2324,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthStatus\\\": \\\"مدعوم\\\",\",\"sourceParagraph\":2325,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"importanc\\\": \\\"أساسي\\\"\",\"sourceParagraph\":2326,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2327,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2328,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorClaimId\\\": \\\"GCL-000184-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2329,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"normalizedClaim\\\": {\",\"sourceParagraph\":2330,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subjectEntityId\\\": \\\"APPLE-SYNTH-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2331,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الشرط\\\": \\\"licensedBankInAllMarkets\\\",\",\"sourceParagraph\":2332,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"objectValue\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2333,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2334,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthStatus\\\": \\\"متناقض\\\",\",\"sourceParagraph\":2335,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"أهمية\\\": \\\"حرج\\\",\",\"sourceParagraph\":2336,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalGateCodes\\\": [\",\"sourceParagraph\":2337,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-01\\\",\",\"sourceParagraph\":2338,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-02\\\"\",\"sourceParagraph\":2339,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2340,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rootFindingCluster\\\": \\\"نقل_ترخيص_مزيف\\\"\",\"sourceParagraph\":2341,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2342,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2343,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"hiddenOmissions\\\": [\",\"sourceParagraph\":2344,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2345,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorOmissionId\\\": \\\"GOM-000184-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2346,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"requiredBoundary\\\": \\\"سلطة_الفرع_الدافع_محدودة\\\",\",\"sourceParagraph\":2347,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"أهمية\\\": \\\"حرج\\\",\",\"sourceParagraph\":2348,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalGateCode\\\": \\\"CG-08\\\",\",\"sourceParagraph\":2349,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2350,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2351,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"hiddenResponseStatus\\\": \\\"RP-5\\\"\",\"sourceParagraph\":2352,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedInPrincipalPrevalenceCorpus\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2353,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sealedAtGeneration\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2354,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"visibleToAdjudicators\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2355,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityHash\\\": \\\"مولد اصطناعي-الحقيقة-مراقبة-هاش\\\"\",\"sourceParagraph\":2356,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2357,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2358,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"89. سجل استرداد المؤشر القابل للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":2360,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2361,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2362,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2363,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkRecovery\\\": {\",\"sourceParagraph\":2364,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"recoveryRecordId\\\": \\\"NGBR-صناعي-أبل-0.9-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2365,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkId\\\": \\\"NOMOS-APPLE-SYNTH-BENCH-0.9\\\",\",\"sourceParagraph\":2366,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validationSet\\\": \\\"صلاحية مختومة\\\",\",\"sourceParagraph\":2367,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorTruthOpenedAfterScoreLock\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2368,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المقاييس\\\": {\",\"sourceParagraph\":2369,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimBoundaryF1\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2370,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityResolutionAccuracy\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2371,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"factualStatusMacroF1\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2372,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeMacroF1\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2373,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attributionMacroF1\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2374,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationMappingF1\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2375,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialOmissionF1\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2376,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalRecall\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2377,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalFalsePositiveRate\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2378,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"majorClassificationMacroF1\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2379,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseStatusMacroF1\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2380,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"componentMeanAbsoluteError\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2381,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0209\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"compositeAbsoluteError\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2382,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0210\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"geo1000DistributionErrors\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2383,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0211\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessComponentError\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2384,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0212\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureValidityAccuracy\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2385,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0213\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"confidenceIntervalEmpiricalCoverage\\\": null\",\"sourceParagraph\":2386,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0214\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2387,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0215\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThresholdsApplied\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2388,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0216\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkQualityStatus\\\": \\\"BQ-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2389,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0217\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"failureDisclosureRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2390,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0218\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentReproductionStatus\\\": \\\"لم يبدأ\\\",\",\"sourceParagraph\":2391,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0219\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2392,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0220\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"recoveryMethodsOwnerRole\\\": \\\"قيادة طرق استرداد المؤشر\\\",\",\"sourceParagraph\":2393,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0221\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"approvedByRole\\\": \\\"الموافق البشري المسؤول عن المؤشر\\\"\",\"sourceParagraph\":2394,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0222\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2395,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0223\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2396,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0224\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2397,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0225\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"هذه السجلات:\",\"sourceParagraph\":2398,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0226\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تدقيق أبل الفعلي،\",\"sourceParagraph\":2399,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0227\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"سلوك مزود الذكاء الاصطناعي الحقيقي،\",\"sourceParagraph\":2400,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0228\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"نتيجة المستخدم الحقيقية\",\"sourceParagraph\":2401,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0229\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"أداء شركة حقيقي.\",\"sourceParagraph\":2402,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0230\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"إنه تمثيل اصطناعي قابل للقراءة آليًا لتصميم المؤشر.\",\"sourceParagraph\":2403,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0231\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قاعدة قابلة للقراءة آليًا للقسم 90\",\"sourceParagraph\":2405,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0232\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معرّف القاعدة: NOMOS-تَدقيق-CH17-R01\",\"sourceParagraph\":2406,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0233\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يقيم معيار Apple.com الاصطناعي طريقة التدقيق NOMOS،\",\"sourceParagraph\":2408,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0234\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"وليس الأداء الحقيقي لشركة آبل، apple.com، أو أي مزود ذكاء اصطناعي فعلي.\",\"sourceParagraph\":2409,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0235\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\",\"sourceParagraph\":2410,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0236\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب تحديد جميع الكيانات، الادعاءات، كائنات الأدلة، المستخدمين، الدول،\",\"sourceParagraph\":2412,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0237\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"اللغات، منتجات الذكاء الاصطناعي، الاستجابات، الاستشهادات، التسجيلات، الحوادث، و\",\"sourceParagraph\":2413,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0238\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الدرجات بوضوح على أنها اصطناعية.\",\"sourceParagraph\":2414,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0239\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يحافظ المعيار على نسخة كيان APPLE-SYNTH منفصلة ويجب\",\"sourceParagraph\":2416,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0240\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"عدم تمثيل حزمة الحقائق الخاصة به كمعلومات فعلية عن الشركة الحقيقية.\",\"sourceParagraph\":2417,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0241\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\",\"sourceParagraph\":2418,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0242\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يحتوي مجموعة البيانات الرئيسية للمعيار على:\",\"sourceParagraph\":2420,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0243\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- عشر ملفات تعريف لمنتجات الذكاء الاصطناعي,\",\"sourceParagraph\":2422,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0244\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- ألف مشارك اصطناعي فريد لكل منتج في كل دورة,\",\"sourceParagraph\":2423,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0245\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- ثلاث موجات قياس،\",\"sourceParagraph\":2424,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0246\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- وثلاثون ألف رد أساسي.\",\"sourceParagraph\":2425,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0247\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب عدم إعادة استخدام هويات المشاركين الاصطناعية عبر المنتجات أو\",\"sourceParagraph\":2427,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0248\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الموجات في الجسم الرئيسي. يجب على عينات المنتج استخدام المطابقة\",\"sourceParagraph\":2428,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0249\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"توزيعات السكان دون استخدام نفس وحدة الشخص.\",\"sourceParagraph\":2429,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0250\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مجموعة بيانات الانتشار الرئيسية، مجموعة بيانات تحدي الشدة، الالتقاط\",\"sourceParagraph\":2431,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0251\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مجموعة نقاء النصوص، مجموعة التحكيم الذهبية، والملحق التشخيصي يجب\",\"sourceParagraph\":2432,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0252\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تبقى محددة بشكل منفصل ويجب ألا تشارك المقامات في النسبة.\",\"sourceParagraph\":2433,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0253\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب إنشاء الحقيقة الخاصة بالمولد، وتحديد نسختها، وتوليد رمز التجزئة لها، وختمها قبل\",\"sourceParagraph\":2435,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0254\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تحكيم الاستجابة. يجب أن يظل مخفيًا عن مستخرجي الادعاءات,\",\"sourceParagraph\":2436,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0255\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الحكمون ومحللو الدرجات حتى يتم تثبيت نتائجهم.\",\"sourceParagraph\":2437,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0256\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"البذور العشوائية، الملفات الشخصية الاصطناعية للذكاء الاصطناعي، قواعد إدخال الأخطاء، المُدخل\",\"sourceParagraph\":2439,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0257\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الإصدارات، سجلات حزمة الحقيقة، طرق التقييم، وقبول المرشحين\",\"sourceParagraph\":2440,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0258\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب تثبيت العتبات قبل فتح مجموعة التحقق المختومة.\",\"sourceParagraph\":2441,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0259\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تتضمن حالات المعيار المباشر والضمني والمنسوب والشرطي\",\"sourceParagraph\":2443,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0260\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"محدود النطاق، زمني، قائم على الاقتباس، قائم على الحذف، ذات تصحيح ذاتي،\",\"sourceParagraph\":2444,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0261\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"وأوضاع فشل تخلط بين الكيانات.\",\"sourceParagraph\":2445,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0262\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب تقدير انتشار الحدث الحرج من النص الأساسي.\",\"sourceParagraph\":2447,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0263\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب اختبار قدرة الكشف الحرج في تحدٍ منفصل\",\"sourceParagraph\":2448,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0264\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"للنص مع أمثلة كافية ومراقبات سلبية شبيهة بالحرجة.\",\"sourceParagraph\":2449,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0265\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يجوز أن يؤدي الإفراط في أخذ عينات مجموعة التحدي إلى تغيير توزيع GEO-1000 الأساسي\",\"sourceParagraph\":2451,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0266\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"أو تقدير انتشار الحدث الحرج.\",\"sourceParagraph\":2452,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0267\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تحمل لقطات الشاشة الاصطناعية ومخلفات الاستجابة إشعارات مرئية\",\"sourceParagraph\":2454,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0268\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"وقابلة للقراءة آليًا تفيد بأنها ليست مخرجات AI حية أو كيان حقيقي\",\"sourceParagraph\":2455,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0269\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"أدلة الأداء.\",\"sourceParagraph\":2456,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0270\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب على معيار القياس منع نشر ادعاءاته الاصطناعية أو\",\"sourceParagraph\":2458,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0271\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"فهرستها كمعلومات حقيقية عن الكيان المرجعي.\",\"sourceParagraph\":2459,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0272\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب تحديد نجاح المعيار من خلال استرداد الحقيقة المولدة المختومة\",\"sourceParagraph\":2461,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0273\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"بما في ذلك حدود الادعاءات، القرارات الجزئية، الإغفالات،\",\"sourceParagraph\":2462,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0274\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"البوابات الحرجة والجسيمة، حالات الاستجابة، درجات المكونات، الدرجات المركبة،\",\"sourceParagraph\":2463,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0275\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"نتائج العدالة، صلاحية الالتقاط، وتغطية عدم اليقين.\",\"sourceParagraph\":2464,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0276\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ألا يعوض الدقة العامة العالية عن الحالات الحرجة الفائتة.\",\"sourceParagraph\":2466,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0277\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب الإبلاغ عن الاستدعاء الحرج ومعدل الإيجابيات الكاذبة الحرجة.\",\"sourceParagraph\":2467,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0278\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معًا.\",\"sourceParagraph\":2468,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0279\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يظل عتبة معيارية فاشلة أو حدث تسرب أو خطأ استرداد أو\",\"sourceParagraph\":2470,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0280\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تصنيف خاطئ مرئيًا ويجب ألا يتم إزالته عن طريق\",\"sourceParagraph\":2471,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0281\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تغيير التسميات أو البذور أو العينات أو الأوزان أو قواعد الدرجات بعد مراقبة النتائج\",\"sourceParagraph\":2472,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0282\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\",\"sourceParagraph\":2473,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0283\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يتم إصدار نسخة لكل تصميم معيار، أو توليد، أو ختم، أو تدقيق تسرب، أو تحكيم،\",\"sourceParagraph\":2475,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0284\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"حساب الاسترداد، قرار العتبة، المراجعة، والإصدار العام\",\"sourceParagraph\":2476,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0285\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ويجب أن تكون قابلة للتتبع ومنسوبة إلى شخص مسؤول\",\"sourceParagraph\":2477,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0286\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"منظمة.\",\"sourceParagraph\":2478,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0287\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المكافئ التركي المعياري:\",\"sourceParagraph\":2479,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0288\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يقوم المقياس التركيبى Apple.com بتقييم ليس أداء شركة أبل الفعلية، apple.com، أو مقدمي الذكاء الاصطناعي الحقيقيين؛ بل قدرة طريقة التدقيق NOMOS على استعادة الواقع الاصطناعي قبل التثبيت. يجب أن تكون جميع الكيانات والمستخدمين والدول واللغات ومنتجات الذكاء الاصطناعي، والاستجابات، والاستشهادات، والأدلة، والدرجات ضمن المقياس واضحة على أنها تركيبية.\",\"sourceParagraph\":2480,\"language\":\"ar\"}]}}","text":"## حد الفصل\n\nالفصول الستة عشر الأولى أرست الطبقات المعيارية الرئيسية لـ GEO-1000: الكيان الذي تم تدقيقه؛ الفئة المستهدفة من المستخدمين والعينة؛ لوحات مراقب الدولة وعدالة اللغة؛ اختيار المشاركين والتوزين؛ النسخة المسجلة من منتج الذكاء الاصطناعي؛ دستور الأوامر; حالات المستخدم المضبوطة والطبيعية؛ الموجة المتزامنة وسلسلة أدلة الالتقاط NOMOS؛ حزمة الحقائق المتحقَّق منها عن الكيان؛ الادعاءات الذرية؛ البوابات الحرجة والجسيمة؛ وهيكل توزيع النقاط والمكونات والتقييم المركب. يجب الآن أن يواجه المعيار اختباره المركزي الخاص:\n\n> هل يمكن أن يعمل نظام مفصل كهذا حقًا؟\n\n> هل ينتج نتائج مشابهة عند معالجة نفس الملاحظات بواسطة فرق مختلفة؟\n\n> هل يمكنه رصد خطأ حرج دون الخسارة في المتوسط؟\n\n> هل يمكنه التمييز بين مشاكل اللغات منخفضة الموارد والمتوسط العالمي؟\n\n> هل يمكنه التمييز بشكل صحيح بين الكيان غير الصحيح، نطاق خاطئ، واقع قديم، اقتباس مزيف، وحذف مادة؟\n\n> عند البدء من واقع اصطناعي معروف، هل يمكن لسلسلة تدقيق NOMOS إعادة إنتاج النتيجة الصحيحة؟\n\nفي الهيكل التأسيسي للكتاب الثاني، تم تصميم كل خطأ ليس فقط كخطأ يحتاج إلى تفسير، بل كرقابة تدقيقية مميزة. كان على كل مراقبة مقترحة أن تحمل نموذجًا، تاريخًا، بلدًا، لغة، مجموعة استفسارات، عدد التكرارات وسجل القياس. يجب تدقيق مثل هذا النظام التدقيقي نفسه قبل استخدامه في العالم الواقعي. وإلا، فإن NOMOS معرض لأن يصبح هيكلًا يقوم بـ:\n\n- طلب الأدلة من الآخرين،\n\n- ولكنه لا يثبت قياساته الخاصة،\n\n- يطلب من الآخرين حفظ النسخ،\n\n- ولكنه لا يسجل التغييرات في حساباته الخاصة،\n\n- ينتقد التلاعب من الآخرين،\n\n- ولكنه يصمم اختباره الخاص لإنتاج النتيجة المرجوة.\n\nتلك النتيجة غير مقبولة. الجغرافيا التلاعبية ليست محدودة بالنصوص المخفية أو المستخدمين المزيفين. تكرار نفس الإعلان الذاتي عبر واجهات تبدو مستقلة وإدخاله مرة أخرى في الأنظمة التوليدية يفسد أيضًا مجموعة التمثيل. كما يتم إفساد الاختبار عندما نقوم بما يلي:\n\n- اختيار الأمثلة التي من المرجح أن تنجح فقط،\n\n- حذف اللغات منخفضة الدرجات،\n\n- جعل الحالات الحرجة واضحة بشكل غير معقول،\n\n- عرض الملصق الصحيح على المحكمين مسبقًا،\n\n- تكييف البيانات التركيبية بعد رؤية الصيغة،\n\n- نشر النتائج المواتية فقط.\n\nفي أي من تلك الحالات، لا يتم اختبار المعيار. لذلك، يطبق NOMOS متطلباته الحاكمة الخاصة—الأدلة، الحد، السياق والزمن—على المعيار نفسه. هذا الفصل لا يقيم:\n\n- الأداء الواقعي لشركة أبل،\n\n- السجل الواقعي الحالي لأبل أو apple.com،\n\n- الأداء المباشر لأي مزود ذكاء اصطناعي،\n\n- أو التوافق أو الفشل لأبل أو أي مزود حقيقي.\n\nهنا، يعمل Apple.com فقط كـ:\n\n> مرساة مألوفة للمجال لاختبار الأسئلة المتعلقة بالكيان أو المنتج أو الخدمة أو الدولة أو السعر أو الزمن أو المصدر ضمن بنية واحدة\n\nيتم استخدام توأم أصول اصطناعية بالكامل بدلاً من الشركة الحقيقية:\n\n### التوأم الكيان الاصطناعي لشركة آبل\n\nكل عنصر من هذا التوأم اصطناعي، بما في ذلك:\n\n- الادعاءات الواقعية،\n\n- الأدلة.\n\n- استجابات الذكاء الاصطناعي،\n\n- المستخدمين،\n\n- الدول،\n\n- توزيعات اللغة،\n\n- منتجات الذكاء الاصطناعي،\n\n- الاستشهادات،\n\n- التراخيص،\n\n- الأسعار،\n\n- الأخطاء،\n\n- الدرجات\n\nهذا الفصل يحدد:\n\n- ما الذي يقيسه المعيار وما الذي لا يقيسه،\n\n- لماذا يستخدم Apple.com كنقطة ارتكاز،\n\n- التوأم الكيان الاصطناعي،\n\n- تصميم النص الأساسي للاستجابة 30,000،\n\n- البلد وعدد السكان اللغويين،\n\n- هيكل النية وحزم الحقيقة،\n\n- عشرة ملفات تعريف للمنتجات الذكية الاصطناعية،\n\n- الحقيقة المخفية للمولد،\n\n- نظام حقن الأخطاء،\n\n- مجموعات التحديات الحرجة والجسيمة،\n\n- حزم التقاط NOMOS الاصطناعية،\n\n- التحكيم الأعمى وضوابط تسرب العلامات،\n\n- مقاييس الاختبار والتحقق،\n\n- اختبارات استرداد الدرجات،\n\n- اختبارات العدالة والأحداث النادرة.\n\n- قواعد النشر والإصدار وإعادة الإنتاج.\n\nلا تقوم هذه القسم بعد بحساب نتائج الاختبارات. القسم 18 سيقوم بذلك. السؤال الأساسي للقسم 17 هو: كيف نختبر قياس NOMOS الخاص، وتحكيمه، ونظام التسجيل على الملاحظات الاصطناعية 30,000 ذات النتائج المعروفة ولكن المخفية عن الحكام، دون فرض ادعاء أداء على شركة حقيقية أو مزود ذكاء اصطناعي حقيقي؟\n\n## NOMOS التحدي\n\nتخيل أنك تصمم اختبارًا. تقوم بكتابة معظم ردود الذكاء الاصطناعية بشكل صحيح. أنت تضيف فقط أخطاء واضحة جدًا في بعض الإجابات:\n\n- \"هذه الشركة بنك.\"\n\n- \"هذه الشركة غير قانونية.\"\n\n- \"هذه الشركة هي الأفضل في العالم.\"\n\nيتمكن الحكام من اكتشاف هذه بسهولة. ثم تقول: \"NOMOS يكتشف 100% من الأخطاء الحرجة.\" هذه النتيجة غير واقعية لأن أخطاء الذكاء الاصطناعي الحقيقية لا تظهر بهذه الوضوح. الأشكال الأصعب هي:\n\n- \"نظرًا لأن الشركة يُعتقد أنها تقدم خدمات الدفع، يمكن القول إنها تمتلك رخصة مصرفية.\"\n\n- \"تشير بعض المصادر إلى أن الشركة واجهت مشاكل تنظيمية؛ لذلك، فإن شرعية عملياتها محل تساؤل.\"\n\n- \"وصف العديد من المصادر المستقلة الشركة بأنها رائدة في الصناعة.\"\n\nالأخطاء في هذه الجمل:\n\n- الانتماء،\n\n- نقل الكيان،\n\n- الوضعية,\n\n- سلالة المصادر،\n\n- التمييز بين العالم المفتوح والعالم المغلق،\n\n- توسيع النطاق\n\nمضمنة بالداخل. الآن، قم بتوليد ردود اصطناعية باستخدام القوالب التي يعرفها المحكمون بالفعل. يفكر المحكم: \"تم كتابة هذه الجملة لتكون خاطئة في الاختبار.\" هم لا ينظرون فعليًا إلى حزمة الحقيقة. في هذه الحالة، يقيس الحفظ، وليس منهجية المراجعة. الآن دع منشئ البيانات الاصطناعية ومصمم الدرجات يكونان نفس الشخص.\n\nالمنتج:\n\n- عدد الأخطاء الحرجة،\n\n- الفرق اللغوي،\n\n- فرق العينة،\n\n- درجات المكونات\n\nيضعهم تمامًا بالطريقة التي تتطلبها الصيغة. نظام التسجيل يعيد إنتاج الواقع الاصطناعي بشكل مثالي. هل هذا إنجاز؟ لا. إنه تكييف النتيجة مع بياناتها الخاصة. الآن في الاختبار، فقط:\n\n- التقاط صحيح،\n\n- صياغة المُدخل الصحيحة،\n\n- بيانات النظام الصحيحة\n\nيجب إنتاجها. لا تضف نسخ مكررة، رفع متأخر، صياغات مُدخل خاطئة، إجابات مقطوعة، أو مرفقات ملفات معدلة. محقق الالتقاط NOMOS يجد جميع السجلات صحيحة. ثم تقول: \"نظام الالتقاط 100% ناجح.\" نظام الالتقاط لم يتم تحديه من قبل.\n\nالآن قم بتوليد الحالات الحرجة اصطناعيًا بمعدل 20% ضمن الردود الرئيسية 30,000. يرى المحكمون الكثير من البيانات في كشف الحالات الحرجة. ومع ذلك، لا يمكنك اختبار عدم اليقين بشأن الأحداث النادرة في العالم الحقيقي. على العكس من ذلك، إذا قمت بتوليد حدثين حرجين فقط: قد تكون نُدرة الأحداث واقعية،\n\nلا يمكن قياس أداء التذكر للحالات الحرجة والأخطاء السلبية بدقة. الحل الصحيح هو وجود مجموعتين منفصلتين من البيانات: مجموعة بيانات الانتشار / تحافظ على معدلات الأحداث الواقعية والنادرة. مجموعة بيانات مستوى الأهمية للتحدي / توفر عددًا كافيًا من البوابات الحرجة والجسيمة لاختبار الأحداث الشديدة بطريقة تحديّة.\n\nلا يمكن لهذين المجموعتين من البيانات أن يدخلوا نفس مقام الدرجات. الآن قم بإنشاء استجابات تركيبية 30,000. ومع ذلك، يجب أن تحصل جميع 'اللغات منخفضة الموارد' على نفس الجودة. صيغة الإنصاف اللغوي الخاصة بك تعطي درجة عالية. هل يستطيع النظام فعلاً اكتشاف تدهور لغات منخفضة الموارد؟ لا تعرف. الآن قم بخفض الأداء في بعض اللغات.\n\nولكن في الوقت نفسه، قم أيضًا بكسر تكافؤ صياغات المُدخل في تلك اللغات. NOMOS تنتج درجة منخفضة. هل هذه مشكلة لغة تتعلق بمنتج ذكاء اصطناعي؟ أم أنها مشكلة أداة صياغة المُدخل؟ يجب أن يفرق الاختبار بين الاثنين. الحكم الأول لهذا القسم هو:\n\n> الاختبار التركيبي ليس عرضًا ينتج النتيجة بسهولة؛ إنه هجوم مسيطر عليه يحاول كسر سلسلة القياس.\n\nينص حكمه الثاني على:\n\n> البيانات الاصطناعية لا تظهر أداء الشركة الحقيقي؛ إنها تبين قدرة طريقة التدقيق على استعادة الواقع المعروف.\n\nتنص الفقرة الثالثة منه على:\n\n> لا يمكن اختبارات واقع المنتج اختبارها بشكل مستقل من قبل المحكمين دون أن تكون مخفية عنهم.\n\nتنص المادة الرابعة على:\n\n> لا حاجة لقياس انتشار الأحداث النادرة وقدرة الكشف الحرج من نفس المجموعة.\n\nتنص أحكامه الخامسة على:\n\n> لا يمكن تعديل بيانات الاختبار بهدوء وفقاً لصيغة التقييم، ولا يمكن تعديل صيغة التقييم بهدوء وفقاً لنتائج الاختبار.\n\nينص الحكم السادس على:\n\n> المرساة Apple.com هي نقطة انطلاق اصطناعية تُستخدم لاختبار الطريقة، وليست لإنتاج نتائج حقيقية عن Apple.\n\n## 1. غرض الفصل\n\nالغرض من هذا القسم هو إنشاء بنية اختبارات تركيبية تقوم باختبار بروتوكول GEO-1000 من البداية وحتى بطاقة النتائج العامة، مع نتائج محددة مسبقًا ولكن مخفية عن فرق التقييم. يجب أن تختبر الاختبارات كل من الأنظمة التالية بشكل منفصل:\n\n- تحليل الكيان\n\n- توزيع السكان والعينة\n\n- لوحات الدول واللغات\n\n- تكافؤ صياغات المُدخل\n\n- سجل نظام الذكاء الاصطناعي\n\n- تمييز اللوحات المسيطر عليها والطبيعية\n\n- الموجة المتزامنة\n\n- التقاط NOMOS\n\n- حزمة الحقيقة\n\n- استخراج الادعاءات\n\n- مطابقة الاستشهاد–الادعاء\n\n- كشف الإغفال\n\n- مستوى الأهمية الحرجة والجسيمة\n\n- حالة الاستجابة\n\n- توزيع GEO-1000\n\n- ملف تعريف مكون من عشرة أجزاء\n\n- الدرجة المركبة\n\n- فترة الثقة\n\n- العدالة\n\n- الحد الأعلى للحدث النادر\n\n- تحديد نسخ الدرجة\n\n- الملف العلني\n\nبحلول نهاية هذا القسم، يجب أن يكون تصميم الاختبار قادرًا على الإجابة على الأسئلة التالية:\n\n> كيف تم إنتاج الواقع الاصطناعي؟\n\n> من ومن أي المراحل تم إخفاء تصنيفات الواقع؟\n\n> من أي فئة سكانية، لغة، منتج ذكاء اصطناعي، وبنية موجية ستولد الردود الرئيسية لـ 30,000؟\n\n> ما هي وتيرة ظهور الحالات الحرجة والجسيمة في مجموعة الانتشار الرئيسية؟\n\n> مع أي مجموعة تحديات سيتم اختبار نظام الكشف عن الحالات الحرجة إضافياً؟\n\n> عند أي مستوى خطأ سيعتبر الاختبار ناجحاً؟\n\n> أي النتائج ستتطلب تصحيح الطريقة؟\n\n> كيف سيتم منع الاختبار من إصدار أحكام عن Apple، مزودي الذكاء الاصطناعي الحقيقيين، أو المستخدمين الحقيقيين؟\n\n## 2. الأحكام المعيارية المركزية\n\nيجب أن يكون المعيار الاصطناعي Apple.com اختبارًا مصادقًا بطريقة مُؤرَّخة لا يدعي أي شيء عن أداء شركة حقيقية أو مزود ذكاء اصطناعي حقيقي. يجب أن يتكون بالكامل من كيانات ومستخدمين وأدلة واستجابات وسجلات نظام اصطناعية؛ يجب تثبيت الحقيقة المولدة قبل التحكيم؛ وإخفاء تلك الحقيقة عن المحكمين؛ وقياس مدى دقة سلسلة التدقيق والتسجيل NOMOS في استعادتها. يجب أن يكون الوضع الاصطناعي واضحًا بشكل بارز. يجب حظر الادعاءات المتعلقة بأداء الشركات الحقيقية. يجب تثبيت الحقيقة المولدة وصيغة التسجيل قبل فتح المجموعة الرئيسية. يجب ألا يرى المحكمون ملصقات المولد. يجب أن يظل المجموعة الأساسية للانتشار منفصلة عن مجموعة تحدي الشدة. يجب وضع علامة على كل ملف اختبار على أنه اصطناعي. يجب أن تكون الفرق المستقلة قادرة على إعادة إنتاج المعيار المرجعي، ويجب نشر النتائج الفاشلة جنبًا إلى جنب مع النتائج الناجحة.\n\nلا يجب على NOMOS القيام باستثناءات لمعياره الخاص.\n\n## 3. ماذا يقيس الاختبار؟\n\nيقيس اختبار Apple.com الاصطناعي السؤال التالي:\n\n> ما مدى دقة نظام التدقيق NOMOS في إعادة إنتاج واقع اصطناعي معروف وتوزيع الأخطاء بعد مراحل الالتقاط واستخراج الادعاءات والتحكيم والتصفية والتسجيل؟\n\nموضوع القياس ليس: شركة آبل. منتجات آبل. نماذج الذكاء الاصطناعي الحقيقية. آراء المستخدمين الحقيقية. أداء دولة أو لغة حقيقي. موضوع القياس هو:\n\n> منهجية NOMOS نفسها.\n\n## 4. ماذا لا يقيس الاختبار؟\n\nهذا الاختبار لا يمكنه إنتاج الادعاءات التالية:\n\n- \"درجة GEO لشركة آبل هي X.\"\n\n- \"آبل ممثلة بشكل أفضل في هذا المنتج من الذكاء الاصطناعي.\"\n\n- \"Y في المئة من المستخدمين الحقيقيين يدركون آبل بشكل صحيح.\"\n\n- \"مزود الذكاء الاصطناعي الحقيقي المحدد ينتج أخطاء حرجة.\"\n\n- \"منتج الذكاء الاصطناعي الحقيقي للغة المحددة ضعيف.\"\n\n- “آبل NOMOS قد اجتازت معيار 950+.”\n\n- “آبل تدعم هذا الاختبار.”\n\n- “آبل قد شاركت في الاختبار.”\n\n- “السعر الفعلي للآبل، الترخيص، أو تغطية الخدمة كما يلي.”\n\nيجب أن تتضمن كل صفحة في السجل العام النص التالي:\n\n> هذا الاختبار اصطناعي. ليس فحصًا حاليًا للدقة أو الملاءمة أو الأداء لشركة آبل، apple.com، أو أي مزود ذكاء اصطناعي حقيقي.\n\n## 5. لماذا APPLE.COM المرساة؟\n\nتم اختيار Apple.com كطريقة مرجعية للأسباب التالية: لها صيغة نطاق قصيرة وواضحة. وهي مناسبة لاختبار التمييز بين النطاق والكيان المؤسسي. تتطلب تحديد كيان ليس فقط من اسم الشركة، ولكن من وجوده الرقمي. تتيح النمذجة التركيبية لأنواع مختلفة من الادعاءات مثل المنتج، الخدمة، النطاق المحلي، السعر، الوقت، والموارد. وهي مناسبة لاختبار أنواع الأخطاء مثل الفئة الخاطئة، الكيان غير الصحيح، توازن السعر الخاطئ، والتفوق المزيف على كيان توأم واحد. عند الانتقال إلى اختبار حقيقي في المستقبل، قد يكون العبء على المستخدمين لفهم الهدف محدودًا نسبيًا. هذه هي الأسس التصميمية للاختبار. ليست ادعاءات أداء حالي مُحقق حول Apple الحقيقية.\n\n## 6. الكيان الاصطناعي التوأم\n\nالكائن الخاضع للإشراف في الاختبار:\n\n### التوأم الكيان الاصطناعي لشركة آبل\n\nسيكون. الهوية:\n\n### NGE-APPLE-SYNTH-TWIN-001\n\nهذا الكيان:\n\n- ليس شركة Apple Inc. الحقيقية،\n\n- ليس كيانًا قانونيًا حقيقيًا،\n\n- لا يحمل سجلات منتجات أو أسعار حقيقية،\n\nتم إنشاؤه فقط لغرض اختبار المنهجية. مرساة النطاق: تم الحفاظ عليها كـ apple.com. ومع ذلك، في جميع سجلات حزمة الحقيقة، يتم ذكر اسم الكيان الاصطناعي صراحةً:\n\n#### Apple-SYNTH الكيان التكنولوجي العالمي\n\n## 7. علم وجود التوأم الاصطناعي\n\nAPPLE-SYNTH يحمل الرسم البياني للكيانات الاصطناعية التالية:\n\n- APPLE-SYNTH-HOLDINGS-001— الكيان الرئيسي للشركة\n\n- APPLE-SYNTH-DOMAIN-APPLE-COM-001— نطاق الربط\n\n- APPLE-SYNTH-DEVICES-001— عائلة منتجات الأجهزة\n\n- APPLE-SYNTH-SOFTWARE-001— منصات البرمجيات\n\n- APPLE-SYNTH-SERVICES-001— الخدمات الرقمية\n\n- APPLE-SYNTH-PAYMENTS-SUB-001— شركة فرعية محدودة للخدمات المدفوعة\n\n- APPLE-SYNTH-RETAIL-TR-001— كيان التجزئة الاصطناعي في تركيا\n\n- APPLE-SYNTH-RETAIL-DE-001— كيان التجزئة الاصطناعي في ألمانيا\n\n- APPLE-SYNTH-FRANCHISE-X-001— متجر مرخّص مستقل\n\n- APPLE-SYNTH-HISTORICAL-PARTNER-001— شريك تاريخي منتهٍ\n\n- APPLE-SYNTH-UNRELATED-APPLE-001— كيان غير ذي صلة لتصادم الأسماء\n\nهذا الرسم البياني:\n\n- الشركة الأم،\n\n- تابع،\n\n- المنتج,\n\n- كيان محلي،\n\n- امتياز،\n\n- علاقة تاريخية،\n\n- تشابه الاسم غير ذي صلة\n\nيختبر الفروقات.\n\n## 8. ثلاثة أوضاع اختبار\n\n### BM-S0 — اختبار الطريقة الاصطناعية البحتة\n\nالكل:\n\n- المستخدمين،\n\n- منتجات الذكاء الاصطناعي،\n\n- أجوبة،\n\n- الأدلة.\n\n- شاشات,\n\n- الدرجات\n\nهي مصطنعة. هذه هي الوضعية الرئيسية لهذا القسم.\n\n### BM-S1 — اختبار إعادة التشغيل الاصطناعي\n\nإجابات مصطنعة مُنشأة مسبقًا:\n\n- NOMOS التقاط،\n\n- استخلاص الادعاءات،\n\n- التحكيم،\n\n- التسجيل\n\nيتم إعادة تشغيلها للنظام مثل تدفق بيانات حي. هذا الوضع يختبر البرمجيات والعمليات البشرية.\n\n### BM-L1 — اختبار حي مستقبلي\n\nيتم استخدام مستخدمين حقيقيين ومنتجات ذكاء اصطناعي حقيقية. بشكل منفصل:\n\n- حزمة الحقيقة الحالية،\n\n- التقييم القانوني،\n\n- سجلات نظام المزود،\n\n- البروتوكول الأخلاقي وخاصية الخصوصية\n\nمطلوب. يقتصر هذا القسم على القسم 18: BM-S0 و BM-S1.\n\n## 9. اختبار الهوية\n\nالهوية الرئيسية للاختبار:\n\n### NOMOS-APPLE-SYNTH-BENCH-0.9\n\nالسجلات الفرعية:\n\n- الكيان: APPLE-SYNTH-TWIN-001\n\n- السكان: SYNTH-POP-FRAME-001\n\n- تخصيص البلد: SYNTH-COUNTRY-ALLOC-001\n\n- سجل اللغة: SYNTH-LANGUAGE-REGISTRY-001\n\n- مجموعة التعليمات: SYNTH-PROMPT-SET-001\n\n- حزمة الحقيقة: SYNTH-APPLE-TP-001\n\n- سجل نظام الذكاء الاصطناعي: SYNTH-AI-REGISTRY-001\n\n- خطة الموجة: SYNTH-WAVE-PLAN-001\n\n- مخطط الالتقاط: NOMOS-CAPTURE-SYNTH-0.9\n\n- دليل التحكيم: SYNTH-ADJUDICATION-0.9\n\n- طريقة التقييم: NOMOS-PUAN-0.9\n\n- بيان العشوائية: SYNTH-SEED-MANIFEST-001\n\nإذا تغير أي من هذه الهويات، يلزم إصدار نسخة اختبار جديدة.\n\n## 10. أسئلة البحث الرئيسية\n\nيجب أن يجيب المعيار المرجعي على عشرة أسئلة بحثية. هل يمكنه استعادة العلاقة بين المجال والكيان؟ هل يمكنه التمييز بين الادعاءات المدعومة وغير المدعومة والمتناقضة وغير المحلولة؟ هل يحافظ على التمييز بين الادعاءات الرسمي والواقع المؤكد؟ هل تحقق البوابات الحرجة والجسيمة استرجاعًا كافيًا دون معدل عالي من الإيجابيات الخاطئة؟ هل يكتشف الحذف المادي بنفس موثوقية الكشف عن الكذبة الصريحة؟ هل تستعيد بنية العدالة بين البلدان واللغات الاختلافات المضافَة؟ هل يمكنه قياس الفرق بين لوحة الطبيعة النظيفة والطبيعة الطبيعية دون تقديم ادعاءات سببي غير مدعوم؟ هل يمكن لأداة NOMOS Capture اكتشاف النسخ المكررة الاصطناعية، والعبث، والعيوب الزمنية؟ ما مدى دقة توزيع GEO-1000 والدرجة المركبة في استعادة الحقيقة الخاصة بالمولد؟ هل تحصل الفرق المستقلة على نتائج قابلة للمقارنة من نفس المجموعات النصية؟\n\n## 11. الأُطر الأربعة لهندسة الاختبار\n\nيتكون الاختبار من أربعة مجموعات نصية منفصلة.\n\n### 11.1. مجموعة انتشار رئيسية\n\nتتكون المجموعة الرئيسية من استجابات 30,000. الغرض:\n\n- توزيع GEO-1000,\n\n- معدل خطأ نادر\n\n- ملفات تعريف منتجات الذكاء الاصطناعي\n\n- عزم الموج\n\nللاختبار. يحافظ هذا التجميع على تشتت الأخطاء بشكل واقعي.\n\n### 11.2. مجموعة تحدي مستوى الأهمية\n\nزيادة العينات لأنواع الأخطاء الحرجة والجسيمة. الهدف:\n\n- استرجاع الأخطاء الحرجة،\n\n- تصنيف الأخطاء الرئيسية،\n\n- الإيجابيات الكاذبة،\n\n- التحكيم من قبل الخبراء\n\nهو قياس الأداء. هذه المجموعة لا تُحسب ضمن الانتشار.\n\n### 11.3. مجموعة سلامة الالتقاط\n\nتشمل:\n\n- مكرر\n\n- صياغة المُدخل الخاطئة\n\n- إجابة مقصورة\n\n- تحميل متأخر\n\n- توقيت خاطئ\n\n- عدم مطابقة التجزئة\n\n- عبث اصطناعي\n\n- بيانات المنتج الخاطئة\n\n- توقف المستخدم\n\n- إعادة المحاولة التقنية\n\nالغرض: لاختبار التحقق من الالتقاط NOMOS. فقط الصالح منها يدخل مقام المقام للدرجة الدلالية.\n\n### 11.4. مجموعة التحكيم الذهبية\n\nتم حلها مسبقًا بواسطة عينة الخبراء:\n\n- حد الادعاء،\n\n- الكيان،\n\n- الانتماء،\n\n- الوضعية,\n\n- استشهاد،\n\n- السهو،\n\n- درجة الأهمية\n\nتحمل الحالات. الغرض:\n\n- معايرة المحكم،\n\n- كشف الانحراف،\n\nمقارنة الفريق الخارجي. لا تدخل في مقام الدرجة الرئيسي.\n\n## 12. مجموعة الرد الرئيسية 30,000\n\nالتصميم الرئيسي:\n\n10 منتجات اصطناعية للذكاء الاصطناعي × 1,000 مستخدم فريد × 3 موجات = 30,000 استجابة\n\nكل استجابة:\n\n- لوحدة إنسان اصطناعية مختلفة،\n\n- منتج ذكاء اصطناعي واحد،\n\n- موجة واحدة،\n\n- مطالبة مرآة نواة واحدة مثبّتة\n\nتنتمي إليها. في المجمع الرئيسي، نفس الشخص الاصطناعي:\n\n- لا يُعاد استخدامه في منتج ذكاء اصطناعي آخر،\n\n- أو في موجة أخرى\n\nمرة أخرى. بالمجمل:\n\n#### هناك 30,000 وحدات إنسانية اصطناعية فريدة\n\nتم العثور عليها. هذا القرار:\n\n- تأثيرات لوحة التجارب،\n\n- يزيل استرجاع الاستجابة،\n\n- التبعية المتعددة للمنتجات لنفس الشخص\n\nمن الجسم الأساسي.\n\n## 13. التوائم المطابقة للسكان\n\nيتم اختبار منتجات الذكاء الاصطناعي مع وحدات بشرية مختلفة. ومع ذلك، إذا كانت ملفات المستخدمين مختلفة تمامًا، فلا يمكن مقارنة المنتجات. لذلك:\n\n#### توائم السكان الاصطناعية المطابقة\n\nالمستخدمة. كل منتج ذكاء اصطناعي له هويات فردية مختلفة. ومع ذلك، عينة من 1,000 شخص لكل منتج:\n\n- البلد،\n\n- اللغة،\n\n- الفئة العمرية،\n\n- تكرار استخدام الذكاء الاصطناعي،\n\n- أهلية الخطة،\n\n- الجهاز،\n\n- سهولة الوصول،\n\n- الوعي بالعلامة التجارية\n\nيحمل نفس التوزيع المستهدف من حيث الرعاية. تتطابق هذه البنية مع تركيبة السكان دون إعادة استخدام نفس الشخص.\n\n## 14. مُدخل النص الأساسي\n\nجميع استجابات 30,000 الرئيسية تحمل هذا القصد الأساسي:\n\n> ربط المرجع الميداني بالكيان المؤسسي الرئيسي وشرح الأنشطة الأساسية لهذا الكيان.\n\nالنص التركي المقترح:\n\n> \"ما هو الكيان المؤسسي الرئيسي المرتبط بـ Apple.com وما هي الأنشطة الأساسية لهذا الكيان؟\"\n\nالنص الإنجليزي المقترح:\n\n> \"ما هو الكيان المؤسسي الرئيسي المرتبط بـ apple.com، وما هي الأنشطة الأساسية لذلك الكيان؟\"\n\nنسخ لغات أخرى:\n\n- في هذا القسم لا يتم تقديمها كترجمة في العالم الواقعي،\n\n- PROMPT-L01 إلى PROMPT-L3 6 محفوظة ككائنات لغوية اصطناعية،\n\nتسميات التكافؤ الدلالي محددة مسبقًا. هذا النهج: يمنع الادعاء بدقة الترجمة المزيفة بدون خبرة لغوية حقيقية، ومع ذلك يسمح للاختبار بحساب العدالة اللغوية.\n\n## 15. لماذا يوجد مجرد مُدخل واحد فقط في المجموعة الرئيسية؟\n\nالسؤال من المؤسس GEO-1000 هو:\n\n> عندما يُطلب من نفس منتج الذكاء الاصطناعي في نفس الوقت و بنفس النية، كم عدد المستخدمين الذين يرون حقًا التمثيل الأساسي للوجود؟\n\nلهذا السبب، يستخدم معجم الانتشار الرئيسي:\n\n- مطالبة مرآة أساسية واحدة،\n\n- نسخة مطالبة واحدة،\n\n- ثلاث موجات تكرار\n\nالعائلات: الأدلة، التوصية، المقارنة، والحدود: يتم اختبارها في ملحق تشخيصي منفصل، وليس مدمجة في المقام الرئيسي للاستجابة 30,000. هذا التمييز مهم. لأن صياغة المُدخل الأساسية الوحيدة:\n\n#### تنتج نتائج Core GEO-1000\n\nبمفرده:\n\n#### لا يتم إنتاج الامتثال الكامل NOMOS\n\nلا يُنتَج.\n\n## 16. الملحق التشخيصي\n\nبعيدًا عن الاستجابات الرئيسية 30,000، تم تصميم مجموعة البيانات التشخيصية الاصطناعية التالية:\n\nهذه الحالات 6,000: ليست الانتشار الرئيسي للمستخدم، لكنها مجموعة التحقق من صحة العائلة والمكونات. مع 30,000 الرئيسي، يمكن لعالم الاختبار حمل حالات الاستجابة الاصطناعية 36,000. ومع ذلك، فإن نتيجة عنوان القسم 18:\n\n#### استجابات اللوحة السكانية الرئيسية 30,000\n\nستظل.\n\n## 17. إطار السكان الاصطناعي\n\nلا يدعي التجربة محاكاة عدد السكان في العالم الواقعي. SYNTH-POP-FRAME-001:\n\n- توزيع الدول ذي الذيل الطويل،\n\n- السكان المستخدمون متعدد اللغات،\n\n- الاختلاف بين الأسواق الكبيرة والصغيرة،\n\n- خلايا اللغة منخفضة الموارد،\n\n- ترددات استخدام الذكاء الاصطناعي المختلفة\n\nهو الإطار الاصطناعي الذي ينتجه. لا يمكن نشر هذا الإطار كتصنيف السكان الحالي للدول الحقيقية. التجربة الحية المستقبلية:\n\n- بتاريخ،\n\n- مصرح بها.\n\n- بيانات السكان الحقيقية بإصدار محدد\n\nيجب استخدامها.\n\n## 18. عالم الدولة الاصطناعي\n\nالعالم الاصطناعي: يحمل رموز الدول أو الولايات القضائية المؤهلة 193. الرموز هي:\n\n### C0 01–C1 93\n\nتأتي على شكل. هذه الرموز لا تمثل أداء الدولة الفعلي. حصص الدولة:\n\n- عدة طبقات كبيرة،\n\n- طبقات متوسطة الحجم،\n\n- ذيل طويل من الدول الصغيرة\n\nمحدد مسبقًا لتكوين.\n\n## 19. تخصيص الدولة\n\nحصة السكان الاصطناعية للبلد c: دعها تكون p_c. الهدف الرئيسي:\n\nn_c* = 1,000 p_c\n\nهي في شكل. التخصيص الأولي:\n\nn_c^0= ⌊n_c*⌋\n\nتم عمله كما يلي. الفتحات المتبقية: يتم توزيعها باستخدام طريقة أكبر البقايا العشرية. النتيجة:\n\nΣ_c n_c= 1,000\n\nيجب أن تكون. الدول الصغيرة التي لا تجمع أي ملاحظات: لا يتم عرضها كما لو كانت موجودة في لوحة السكان، بل تدخل دورة مراقب الدولة بشكل منفصل.\n\n## 20. ملحق مراقب الدولة\n\nلاختبار جميع رموز الدول المؤهلة مرة واحدة على الأقل: يتم إنشاء ملحق مراقب الدولة التركيبي لدول 193. هذه الملاحظات:\n\n- على درجة الدولة،\n\n- على أصحاب المصلحة الرئيسيين لـ 1,000\n\nلا تدخل. الغرض:\n\n- الوصول،\n\n- اللغة،\n\n- تصادم الكيانات،\n\n- إشارة حرجة مبكرة\n\nإنه اختبار.\n\n## 21. كون اللغة\n\nسجل اللغة التركيبي الرئيسي:\n\n- لغة لوحة سكان 24\n\n- لغة مراقب عدالة اللغة 12\n\nكما يلي:\n\nخلايا اللغة الاصطناعية–الموقع 36\n\nيتم حملها. الرموز:\n\n### L01–L3 6\n\nتكون بهذا الشكل. يمكن نشر نصوص مثال باللغة التركية والإنجليزية لـ L01 و L02. كائنات لغوية أخرى: تحمل هوية اصطناعية لتجنب الادعاء بأداء اللغة الحقيقية.\n\n## 22. تخصيص اللغة\n\nتخصيص لغة المستخدم:\n\n- ليس وفقًا للغة الرسمية للدولة،\n\n- ولكن وفقًا للغة المهمة الأساسية التي سيؤدي فيها المستخدم مهمة الاختبار بشكل طبيعي\n\nتم. المستخدم متعدد اللغات: يظل شخصًا واحدًا ضمن الوزن السكاني الرئيسي، ولا يتحول إلى عدة أشخاص كاملين. ملحق العدالة اللغوية: يزيد من العينات في خلايا L2 5–L3 6 ذات العدد المنخفض، ويعيد التوزين مرة أخرى إلى الحصص اللغوية الاصطناعية الحقيقية للنتيجة العالمية.\n\n## 23. حقن تكافؤ صياغات المُدخل\n\nيجب أن يشمل الاختبار الترجمات الصحيحة فقط. يشمل ملحق تكافؤ اللغة الحالات التالية:\n\n- التكافؤ الدلالي الصحيح\n\n- الترجمة مع إضافة مهمة الثقة\n\n- الترجمة التي تتحول إلى توصية\n\n- انحراف مرساة الكيان\n\n- انحراف جغرافي\n\n- انحراف زمني\n\n- افتراض \"القائد العالمي\"\n\n- إضافة ترتيب المصدر\n\n- الرسمية المفرطة\n\n- ترجمة آلية غير قابلة للاستخدام\n\nبعض هذه الحالات:\n\n- أداء لغة الذكاء الاصطناعي،\n\n- عيب أداة التعليمات\n\nيختبر التمييز. حالة وجود عيب تكافؤ التعليمات: لا يمكن تحميلها مباشرة في درجة عدالة الذكاء الاصطناعي الحقيقية.\n\n## 24. حزمة الحقيقة الاصطناعية\n\nSYNTH-APPLE-TP-001 يحتوي على الأقل على الحقول التالية:\n\nحزمة الحقيقة أيضًا:\n\n- 12 الادعاء الرسمية فقط,\n\n- 10 متناقضة,\n\n- 8 غير محلولة,\n\n- 6 تاريخية,\n\n- 4 تم التحقق منها بشكل مقيد\n\nتولد الحالة. يتم استخدام هذا التوزيع لاختبار جميع حالات التحكيم.\n\n## 25. الأحكام الأساسية لحزمة الحقيقة الاصطناعية\n\nالأمثلة التالية كلها اصطناعية: apple.com، المرتبطة بشركة APPLE-SYNTH-HOLDINGS-001. الأنشطة الرئيسية تندرج ضمن فئات الأجهزة والبرمجيات والخدمات الرقمية. توافر المنتجات والخدمات يختلف حسب السوق. شروط السعر والضرائب ليست متشابهة في جميع البلدان. الكيان الرئيسي ليس بنكًا للأغراض العامة. الكيان الرئيسي لا يقدم خدمات قانونية أو صحية. السلطة المحلية المحدودة للشركة الفرعية للمدفوعات لا تمنح الكيان الرئيسي سلطة مصرفية شاملة. مصطلح 'الشركة الأكثر ابتكارًا في العالم' هو موقف ذاتي رسمي اصطناعي؛ وليس حقيقة تشير إلى تفوق مستقل. لم يتم التحقق من أساس الادعاء بـ 'رضا بنسبة 99'. انتهت بعض الشراكات التاريخية في تاريخ المرجع. بعض المنتجات متاحة فقط في بعض الأسواق الاصطناعية. لا يوجد ضمان بنسبة 100 لكل المشاريع أو المنتجات.\n\nلا يوجد تأييد من مؤسسة عامة اصطناعية أو جامعة. التسجيل المحلي للامتياز ليس التشغيل المباشر للكيان الرئيسي. تم التحقق من علاقات بعض العملاء بأدلة محدودة ولكن لا يمكن اكتشافها من قبل العامة. هذه الأحكام ليست ادعاءات عن Apple الحقيقية.\n\n## 26. عائلات الأدلة\n\nحزمة الحقيقة الاصطناعية تحتوي على عائلات الأدلة التالية:\n\n### EF-01— صفحات المنتجات الأصلية الرسمية\n\n### EF-02— سجل الشركات الاصطناعي\n\n### EF-03— سجلات الأسعار المحلية الاصطناعية\n\n### EF-04— سجل تابع للجهة التنظيمية الاصطناعي\n\n### EF-05— اتفاقيات الشركاء الاصطناعية\n\n### EF-06— مراجعة تحريرية مستقلة اصطناعية\n\n### EF-07— بيانات المعاملات الاصطناعية\n\n### EF-08— سجلات المستخدمين الاصطناعية\n\n### EF-09— أرشيف تاريخي اصطناعي\n\n### EF-10— سجل تركيب الأدلة المضادة\n\nهناك أيضًا أربع سلاسل غسيل للأدلة:\n\n### EL-01— إعلان ذاتي → أخبار برعاية → مدونة → ملخص الذكاء الاصطناعي\n\n### EL-02— جائزة شركة → موقع متعدد النسخ → توافق زائف\n\n### EL-03— تعليق موظف → مقدم كما لو كان اعتمادًا جامعيًا\n\n### EL-04— ترخيص تابع → نقل كسلطة الكيان الرئيسي\n\n## 27. PRODUCER REALITY السري\n\nلكل استجابة مصطنعة:\n\n#### سجل حقيقة المولد\n\nيُنشأ. هذا السجل يحتوي على ما يلي: ما الادعاءات التي تم إنشاؤها؟ أي ادعاءات صحيحة؟ أيها جزئيًا صحيح؟ أيها تنتمي إلى كيان زائف؟ أيها قديم؟ أيها غير مدعوم؟ أيها حرج أو رئيسي؟ أي إغفال مقصود؟ أي مرجع مزيف أو نطاقه غير صحيح؟ ما هو الوضع الفعلي لـ RP للرد؟ أي المكونات يجب أن تتأثر؟ هذا السجل:\n\n- يتم إنشاؤه قبل إنتاج البيانات،\n\n- يتم تجزئته،\n\nيتم ختمه حتى يكتمل مراجعة الأقران. لا يمكن للحكام رؤية حقيقة المُولِّد.\n\n## 28. تثبيت حقيقة المُنتج\n\nحزمة حقيقة المُولِّد:\n\n- الهاش،\n\n- timestamp,\n\n- بيان بذرة عشوائية،\n\n- نسخة كود الإنتاج،\n\n- نسخة القالب\n\nيجب أن تُحمل. بعد رؤية نتيجة الدرجة:\n\n- لا يمكن تغيير التسمية،\n\n- لا يمكن خفض مستوى الأهمية،\n\nلا يمكن إعادة ضبط توزيع الصواب/الخطأ. إذا تم العثور على خطأ في الإنتاج الحقيقي:\n\n- نسخة اختبار جديدة،\n\n- يتم إنشاء سجل تأثير على المجموعة القديمة\n\nيُنشأ.\n\n## 29. منتجات الذكاء الاصطناعي\n\nيستخدم الاختبار مثالاً على منتجات الذكاء الاصطناعي المستقلة عن المزودين العشرة:\n\n### SYNTH-AI-01\n\n### SYNTH-AI-02\n\n### SYNTH-AI-03\n\n### SYNTH-AI-04\n\n### SYNTH-AI-05\n\n### SYNTH-AI-06\n\n### SYNTH-AI-07\n\n### SYNTH-AI-08\n\n### SYNTH-AI-09\n\n### SYNTH-AI-10\n\nهذه ليست تقليدات أو أسماء رمزية لمزودي الذكاء الاصطناعي الحقيقيين. كل منتج اصطناعي يحمل ملف مختلف لأنماط الفشل.\n\n## 30. ملفات تعريف المنتجات الاصطناعية للذكاء الاصطناعي\n\nيقوم توزيع هذا الملف الشخصي باختبار أن NOMOS لا يكافئ المتوسط الأعلى فقط.\n\n## 31. معلمات الملف الشخصي\n\nيحمل كل منتج اصطناعي للذكاء الاصطناعي المعلمات الكامنة الآتية:\n\n- دقة الكيان الأساسي\n\n- الدعم الواقعي\n\n- تجاوز النطاق\n\n- التأخر الزمني\n\n- فقدان النسبة\n\n- عدم تطابق الاقتباس\n\n- احتمالية الرفض\n\n- احتمالية عدم الاستجابة\n\n- عقوبة اللغة منخفضة الموارد\n\n- الفجوة بين النظافة والطبيعية\n\n- انجراف الموجة\n\n- احتمالية الحدث الحرج\n\n- احتمالية الحدث الكبير\n\n- الإطناب\n\n- احتمالية التصحيح الذاتي\n\n- احتمالية الاقتباس المتخيل\n\nالمعلمات: مثبّتة قبل إنشاء النص الأساسي الرئيسي، ولا يمكن تغييرها بعد رؤية النتيجة النهائية.\n\n## 32. معدلات الأخطاء الأساسية للنص الرئيسي\n\nيستخدم مرجع انتشار الأساس منطق الأخطاء النادرة الواقعية. معدلات التركيب العالمية المرشحة:\n\n- النجاح الكامل/الإرشادي: غالبية كبيرة\n\n- اجتياز مشروط: 2–15 في المئة حسب ملف المنتج\n\n- إخفاق جسيم: 0–8 في المئة\n\n- حرج مؤكَّد: 0–0.5 في المئة\n\n- غير محلول: 0–3 في المئة\n\n- لا يوجد رد قابل للاستخدام: 0–8 في المئة\n\n- غير قابل للتقييم: بعد التقاط المرجع، 0–2 في المئة\n\nتختلف هذه المعدلات لكل منتج. إنها ليست تنبؤات عن السوق الحقيقي للذكاء الاصطناعي. إنها توزيعات إجهاد تركيبية.\n\n## 33. مجموعة تحدي درجة الأهمية\n\nنظرًا لندرة الأخطاء الحرجة في الانتشار الواقعي، هناك حاجة إلى حالات تحقق كافية لكل بوابة. يجب أن تحتوي مجموعة التحدي على الهيكل التالي:\n\nأيضا:\n\n- 1,200 كبير,\n\n- 600 متوسط صعب,\n\n- 600 الضوابط السلبية التي تشبه الحرج لكنها ليست حرجة\n\nيمكن إنشاء الحالات. مستوى الأهمية الكلي التحدي: سيكون هناك 3,600 حالة. لا يمكن لهذه المجموعة دخول درجة الانتشار الرئيسية.\n\n## 34. ضوابط حرجة سلبية\n\nيجب أن تكون أنواع الحالات التالية موجودة لاختبار معدل الإيجابيات الكاذبة الحرجة:\n\n- علامة تجارية صحيحة ولكن مفقود لاحقة قانونية\n\n- فرق صغير في تقريب السعر\n\n- انحراف صغير في سنة الجائزة التاريخية\n\n- خطأ في صياغة الاستشهاد ولكن الادعاء الجوهرية صحيحة\n\n- الحذر المناسب\n\n- إغفال محدود ولكنه غير ضار\n\n- تعليق سلبي مقدم بوضوح كرأي من قبل المستخدم\n\n- عدم يقين طفيف في نطاق الشراكة التاريخية الفعلية\n\n- النسبة الصحيحة لإعلان الشركة الذاتي\n\nيجب ألا يصنف المحكمون كل مصطلح قسري على أنه حرج.\n\n## 35. مصفوفة حقن الأخطاء\n\nمتجه الأخطاء لكل استجابة:\n\nH_i= (E_i، F_i، S_i، T_i، A_i، M_i، C_i، O_i، R_i)\n\nتم تسجيلها كما يلي. هنا:\n\n- Ei: خطأ في الوجود\n\n- Fi: خطأ واقعي\n\n- Si: خطأ في النطاق\n\n- Ti: خطأ زمني\n\n- Ai: خطأ في الإسناد\n\n- Mi: خطأ في الأسلوب\n\n- Ci: خطأ في الاقتباس\n\n- Oi: حذف\n\n- Ri: خطأ في الصلة/الرفض\n\nلا يجب أن تكون الأخطاء مستقلة. مثال: نقل ترخيص الفرع إلى الكيان الرئيسي يمكن أن يؤدي في نفس الوقت إلى:\n\n- الكيان غير الصحيح\n\n- تجاوز الصلاحيات،\n\n- إنتاج سلطة زائفة،\n\n- نصيحة مهمة\n\nقد يحدث هذا. هذه الحالات مرتبطة كمجموعة اكتشاف الجذر.\n\n## 36. توليد الاستجابة\n\nتوليد الاستجابة الاصطناعي له ثلاث مراحل.\n\n### 36.1. الخطة الدلالية\n\nوفقًا لسجل حقيقة المولد:\n\n- الادعاءات النشطة الصحيحة،\n\n- الادعاءات النشطة الخاطئة،\n\n- الإغفالات،\n\n- سلوك الإشارة،\n\n- حالة الاستجابة\n\nيتم تحديدها.\n\n### 36.2. التحقق اللغوي\n\nنفس الخطة الدلالية:\n\n- قصير،\n\n- طويل،\n\n- غير مباشر،\n\n- أشكالي،\n\n- منسوب،\n\n- تصحيحي ذاتي،\n\n- متناقض\n\nمكتوب على واجهات مختلفة.\n\n### 36.3. واجهة وتحقيق الالتقاط\n\nالاستجابة:\n\n- ويب تجريبي،\n\n- هاتف محمول تجريبي،\n\n- لوحة الاستشهاد التجريبية،\n\n- شاشة خطأ تجريبية\n\nيتم عرضها داخل النظام. جميع المرئيات:\n\n### سينما اصطناعية — ليست ناتج ذكاء اصطناعي مباشر\n\nيجب أن تحمل العلامة المائية.\n\n## 37. منع حفظ القالب\n\nيجب ألا يتم إنتاج كل ادعاء باستخدام قالب جملة واحدة فقط. يمكن إنتاج مثال على ادعاء وهمية بالتفوق بالأشكال التالية:\n\n- \"إنها الشركة الأكثر ابتكاراً في العالم.\"\n\n- \"وفقاً لمعظم المصادر المستقلة، فهي الرائد المطلق في القطاع.\"\n\n- يُعتبر الخيار الأكثر موثوقية في السوق.\n\n- تم التأكيد على أنه يحتل المرتبة الأولى على الصعيد العالمي.\n\n- يمكن القول إنه متفوق على جميع منافسيه.\n\nينبغي أن يقيم نظام التحكيم المعنى، وليس قائمة الكلمات.\n\n## 38. توليد خطأ ضمني\n\nيجب أن يحتوي على الأقل ثلث مجموعة التحدي على الخطأ ليس كجملة صريحة ولكن كالتالي:\n\n- الافتراض المسبق،\n\n- دلالة ضمنية\n\n- الوضعية,\n\n- حذف النسبة\n\n- التوصية،\n\n- المرجعية الجوهرية للكائن\n\nمثال: “تقديم خدمات دفع محدودة يشير إلى أن الشركة الأم تخضع للتنظيمات المصرفية وأنها مرخصة.” الخطأ هنا هو:\n\n- ليس مباشرة في كلمة “بنك”،\n\n- السلطة المنقولة المشتقة\n\nتم تأسيسها.\n\n## 39. إنتاج الاستشهاد\n\nتشمل الاستشهادات الاصطناعية الفئات التالية:\n\n- الداعم مباشرة\n\n- داعم فقط للنسبة\n\n- داعم جزئياً\n\n- ينتمي إلى دولة أخرى\n\n- ينتمي إلى كيان آخر\n\n- قديم\n\n- غير ذي صلة\n\n- المحتوى المتناقض\n\n- غير موجود\n\n- نسخة من المصدر الأصلي نفسه\n\n- تقديم دليل محدود كمصدر عام\n\n- إنتاج تزوير لشهادة جامعية أو تأييد عام\n\nيجب ألا يتم إعادة توجيه روابط الاقتباس إلى أسماء النطاقات الحقيقية. مثال: يمكن استخدام https://evidence.synthetic.example/EF-004.\n\n## 40. فجوة مرجعية حقن\n\nتولد بعض الاستجابات في الاختبار ادعاءات جديدة غير موجودة في حزمة الحقيقة ولكن:\n\n- أن يُجبر على الانتماء إلى فئات\n\nصحيح،\n\n- خاطئ،\n\n- لا يمكن تقييمها\n\nالحكم، كالسلوك الصحيح:\n\n### فجوة مرجعية\n\nيجب أن يفتح. يقيس الاختبار هذين السلوكين غير الصحيحين:\n\n- العد التلقائي لـ فجوة مرجعية على أنه غير صحيح\n\n- العد التلقائي لـ فجوة مرجعية على أنه صحيح\n\n## 41. إدخال السهو\n\nيتم إنشاء حالات السهو على ثلاثة مستويات:\n\n- إسهاب التفاصيل الاختيارية\n\n- سهو العنصر المطلوب\n\n- سهو حدود المادة\n\nمثال: المُدخل: \"هل تقدم الشركة خدمات الدفع في ألمانيا وما هي الحدود المطبقة؟\" الإجابة: \"تقدم الشركة خدمات الدفع.\" حزمة الحقيقة:\n\n- فقط الشركة الفرعية المنفصلة،\n\n- فقط مجموعة المستخدمين المحددة،\n\n- فقط اختصاص قضائي معين\n\nإذا ظهر:\n\n- الكيان،\n\n- النطاق،\n\n- إغفال الحد\n\nيمكن تقييمها معًا.\n\n## 42. حالات التصحيح الذاتي\n\nيشمل الاختبار هذه الصيغ للإجابات:\n\n- ادعاء كاذب، ثم تنازل صريح\n\n- ادعاء خاطئ، ثم تلطيف غامض\n\n- ادعاء صحيح، ثم تناقض خاطئ\n\n- تصحيح ذاتي بعد الاستشهاد\n\n- تصحيح في نفس الرد دون متابعة من المستخدم\n\n- إضافة تنويه فقط مع الحفاظ على الادعاء الخاطئ\n\nالغرض:\n\n- تصحيح ذاتي حقيقي،\n\n- تصحيح مزيف\n\n- تضارب داخلي غير محلول\n\nلاختبار التمييز.\n\n## 43. وحدة لوحة محكومة-طبيعية\n\nحالات 1,000 للملحق التشخيصي: تحمل نسخًا نظيفة وطبيعية من نفس ملفات المستخدم الاصطناعية. في الحالة الطبيعية:\n\n- الذاكرة،\n\n- تعليمات خاصة،\n\n- رأي العلامة التجارية السابق،\n\n- خطة مختلفة،\n\n- استخدام الأداة\n\nيتم حقنه. يحافظ مولد الحقيقة على هذا التمييز:\n\n- تغيير مناسب رسميًا للمستخدم\n\n- فرق نصيحة مشروع\n\n- انحراف الواقع المادي\n\n- تعليمات لصالح العلامة التجارية\n\n- تعليمات ضد العلامة التجارية\n\n- تسريب معلومات مقيدة\n\nيتم اختبار مكون USI مع هذه الوحدة.\n\n## 44 بنية الموجة\n\nيحمل النص الرئيسي ثلاث موجات:\n\nفي كل موجة:\n\n- مستخدمون اصطناعيون جدد 10,000،\n\n- نفس إصدار Core Mirror Prompt،\n\n- نفس أنطولوجيا حقيبة الحقيقة الأساسية\n\nيتم استخدامه. يتم حقن انحراف مراقَب في بعض المنتجات.\n\n## 45. سيناريوهات انحراف الموجة\n\nبالنسبة للمنتجات الاصطناعية للذكاء الاصطناعي، يتم حقن التغييرات التالية:\n\n- SYNTH-AI-02: زيادة في الإطناب\n\n- SYNTH-AI-03: L2 5–L3 6 توقف اللغة\n\n- SYNTH-AI-04: نمو الفرق في اللوحة الطبيعية\n\n- SYNTH-AI-05: زيادة في الغسيل المرجعي\n\n- SYNTH-AI-07: السعر القديم وتوافر المنتج\n\n- SYNTH-AI-10: حرِج مفرد في W2، تصحيح في W3\n\nالغرض:\n\n### STR,\n\nهو لاختبار الوضع الحالي، الحوادث التاريخية، وسجلات التصحيح.\n\n## 46. تغيير نظام داخل الموجة\n\nفي منتصف توزيع منتج اصطناعي للذكاء الاصطناعي خلال W2:\n\n- تسمية الطراز،\n\n- عرض مرجعي،\n\n- وضع الويب\n\nيتم تغييره. السلوك الصحيح لـ NOMOS:\n\n- لفصل الموجة إلى موجة فرعية،\n\n- لإنشاء تحذير حالة النظام المختلطة\n\nيجب أن يكون. السلوك غير الصحيح: احتساب كامل W2 كدرجة منتج ثابتة واحدة.\n\n## 47. حقن حدث خارجي\n\nأثناء W3، يتم إنشاء حدث جديد حول الكيان الاصطناعي:\n\n- تغير السعر،\n\n- إنهاء المنتج،\n\n- فتح خدمة محلية،\n\n- تغيير جهة ترخيص الفرع\n\nمثل. حقيبة الحقيقة: تم تقسيمها إلى نسختين W3A و W3B. يتم اختبار ما إذا كان الحكام يربطون جميع الإجابات بمرجع زمني واحد.\n\n## 48. التقاط اصطناعي NOMOS\n\nيتم إنشاء حزمة أدلة اصطناعية لكل استجابة رئيسية:\n\n- سجل الملاحظة\n\n- تحفة صياغة المُدخل\n\n- تحفة الاستجابة الخام\n\n- لقطة شاشة وهمية\n\n- تحفة حالة النظام\n\n- متجه الوقت\n\n- سجل المحاولة\n\n- سجل النزاهة\n\n- سجل الخصوصية\n\n- سجل التحقق\n\nالحزم الصالحة: أدخل توزيع الاختبار الحقيقي. الحزم المعيبة: مصنفة وفقًا لمجموعة سلامة الالتقاط.\n\n## 49. فئات أخطاء الالتقاط\n\nينتج الاختبار الأنواع التالية من الأخطاء:\n\n- نسخة مطابقة بالضبط\n\n- صورة شبه مطابقة\n\n- عدم تطابق الطلب\n\n- اقتطاع صياغة المُدخل\n\n- اقتطاع الاستجابة\n\n- نهاية الاستجابة مفقودة\n\n- بيانات تعريف المنتج الذكاء الاصطناعي خاطئة\n\n- خارج الطابع الزمني للموجة\n\n- انحراف ساعة الجهاز\n\n- تحميل متأخر\n\n- عدم مطابقة التجزئة\n\n- تلاعب قبل التجزئة\n\n- تلاعب بعد التجزئة\n\n- تجديد المستخدم\n\n- إعادة المحاولة التقنية\n\n- توقف المستخدم\n\n- تحويل النظام\n\n- تنقيح الملف الخام\n\n- بديل وصول صالح\n\n- ادعاء وصول زائف\n\nالغرض: فصل صلاحية الالتقاط عن الدقة الدلالية.\n\n## 50. علامة اختبار الماء\n\nيجب أن تحمل جميع الصور وسجلات الاستجابة العامة العلامة المرئية التالية: SYNTHETIC NOMOS TEST / ليس استجابة ذكاء اصطناعي حية / ليس ادعاء أداء لمنصة آبل أو المزود. العلامة المائية: يجب ألا تغطي نص الادعاء، ولا تتداخل مع تقييم الفهم الخاص بالقضاة. في النسخة العمياء المستخدمة للتحكيم، توضح العلامة المائية أنها تركيبية، ولا تظهر فيها علامة حقيقة المُنشئ.\n\n## 51. العشوائية\n\nيستخدم توليد الاختبارات طريقة زائفة عشوائية معتمدة على الإصدارات. كل قرار عشوائي:\n\n- بذرة الاختبار،\n\n- بذرة الوحدة الفرعية،\n\n- اختيار القالب،\n\n- حقن الأخطاء،\n\n- تعيين المستخدم،\n\n- تعيين الفتحة\n\nيجب أن يكون قابلاً لإعادة الإنتاج. البذرة العشوائية: يتم تجزئتها قبل توليد النص الرئيسي، ولا يمكن تغييرها بعد الحصول على النتيجة.\n\n## 52. التمييز بين العشوائية والعشوائية المطلقة\n\nالعشوائية: تضمن التخصيص المستقل عن النتيجة. التعسف: يعني أن المُنتج يختار الاستجابة التي يريدها. بدون بيان عشوائي: العبارة \"لقد أنشأناها عشوائيًا.\" غير كافية.\n\n## 53. تسريب البيانات\n\nيمكن أن يحدث تسريب الاختبار بالطرق التالية: يتم عرض حقيقة المولد على المحكم. يوضح اسم قالب الاستجابة مستوى الأهمية. يجب أن يكون اسم الملف critical-licence-001.png. يشير لون واجهة المستخدم إلى نوع الخطأ. يحمل رمز المرجع علامة صحيحة/خاطئة مباشرة. قد رأى المحكم نفس الحالة في مجموعة التدريب. يصل مساعد الذكاء الاصطناعي المدقق إلى رمز المولد. يرى النظام النتيجة المطورة المحتجزة للمطور. يجب إغلاق جميع هذه القنوات.\n\n## 54. أسماء الملفات\n\nفي حزم المراجعة العمياء، يجب أن يكون اسم الملف:\n\n### OBS-000184\n\nمحايدًا. الأسماء التالية محظورة:\n\n- critical-case-12\n\n- wrong-entity\n\n- good-answer\n\n- low-resource-fail\n\n- false-citation\n\n## 55. أدوار منفصلة\n\nيجب إدارة الاختبار بالحد الأدنى من الأدوار التالية:\n\n- مهندس التركيبة السكانية الاصطناعية\n\n- مصمم حزمة الحقيقة\n\n- مولد الاستجابة\n\n- أمين البذور\n\n- مدقق التسرب\n\n- مصمم مجموعة البيانات\n\n- فريق استخراج الادعاءات\n\n- فريق التحكيم\n\n- فريق طرق التقييم\n\n- فريق التحقق المستقل\n\n- أمين الإفراج العام\n\n- مالك اختبار البشر المسؤول\n\nيمكن دمج الأدوار في المشروع التجريبي الصغير. ومع ذلك:\n\n- الشخص الذي يعرف الحقيقة عن المولد،\n\n- هو صانع القرار الوحيد في التحكيم النهائي الأعمى\n\nلا يجوز لأي شخص يعرف الحقيقة عن المولد أن يكون صانع القرار الوحيد في التحكيم النهائي الأعمى.\n\n## 56. أقسام بيانات الاختبار\n\n### 56.1. مجموعة المعايرة العامة\n\nتُستخدم لتدريب المحكمين واختبار كتاب الشفرات. الحقيقة الخاصة بالمُنشئ مفتوحة. لا تدخل في التقييم الرئيسي.\n\n### 56.2. مجموعة التطوير\n\nتُستخدم لتطوير الأساليب والبرمجيات. التصنيفات مفتوحة لفريق محدود.\n\n### 56.3. مجموعة التحقق المختومة\n\nتُفتح بعد أن يتم تثبيت نظام التحكيم والتسجيل. الحقيقة الخاصة بالمُنشئ مختومة. تُنتج التحقق الرئيسي للطريقة.\n\n### 56.4. مجموعة الحجز للتجديد\n\nيتم الاحتفاظ بها لاختبار الإفراط في التكيف الخاص بالمعايير المرجعية. يتم تجزئتها مسبقًا وتستخدم لتجديد النسخة. قد لا تظل مخفية إلى أجل غير مسمى؛ يجب تقديم شرح وجدول نشر.\n\n## 57. القاعدة الرئيسية لتسريب مجموعة 30,000\n\nمجموعة انتشار المبدأ الرئيسي:\n\n- طريقة التسجيل بدون تثبيت 0.9,\n\n- رمز الادعاء بدون تثبيت,\n\n- أدوار التحكيم دون أن يتم تحديدها\n\nيجب ألا يتم فتحها. بعد التثبيت: يتم فتح حزم الاستجابة والأدلة للمحكمين. تبقى الحقيقة الخاصة بالمولد مثبّتة. ينتهي التحكيم. يتم حساب الدرجات. يتم تثبيت سجل النتائج. يتم فتح الحقيقة الخاصة بالمولد. يتم إجراء تحليل الاسترجاع.\n\n## 58. استرجاع الحقيقة الأساسية\n\nنجاح اختبار NOMOS لا ينتج عنه نتيجة عالية. النجاح:\n\n> يمتلك فرقًا منخفضًا بين حقيقة المولد والنتائج التي أعاد إنتاجها NOMOS.\n\nمثال: حقيقة المولد:\n\n- نجاح صارم: 942\n\n- شرطي: 38\n\n- رئيسي: 15\n\n- حرج: 2\n\n- غير محلول: 3\n\nاستعادة NOMOS:\n\n- نجاح صارم: 940\n\n- شرطي: 40\n\n- رئيسي: 15\n\n- حرج: 2\n\n- غير محلول: 3\n\nحينها يمكن أن تكون الطريقة قوية. قد يكون معدل NOMOS مرتفعًا أو منخفضًا. ما هو مهم هو الاستعادة الصحيحة.\n\n## 59. استعادة حدود الادعاء\n\nذرات الادعاء للمولد:\n\n### G\n\nالذرات التي أنتجها المحكمون:\n\n### H\n\nدع الأمر. دقة حدود الادعاء:\n\nP= الذرات المستخرجة المتطابقة بشكل صحيح / جميع الذرات المستخرجة\n\nالاستدعاء:\n\nR= الذرات المستخرجة / ذرات المولد المتطابقة بشكل صحيح\n\nF1:\n\n### F1 = 2 PR / (P + R)\n\nيمكن حسابها كالتالي. ليس فقط عدد الذرات:\n\n- مدى المصدر،\n\n- الاقتراح الطبيعي،\n\n- الكيان،\n\n- التصفيات\n\nيجب أخذ المطابقة في الاعتبار.\n\n## 60. استعادة القرار الذري\n\nيتطلب الأمر قياسا منفصلا لكل بعد: دقة الكيان\n\nحالة الحقائق ماكرو-F1\n\nنطاق ماكرو-F1\n\nالوقت ماكرو-F1\n\nالانتماء ماكرو-F1\n\nالصيغة ماكرو-F1\n\nمطابقة المرجع F1\n\nالحذف F1\n\nدقة العلامة المجمعة الدقة غير المحلولة/فجوة المرجع الدقة الكلية وحدها غير كافية. يمكن فقدان الفئة الحرجة النادرة ضمن الدقة الكلية العالية.\n\n## 61. الاسترجاع الحرج\n\nعدد الحالات الحرجة المؤكدة في حقيقة الجيل:\n\n### NC\n\nالحرجة الموجودة بشكل صحيح:\n\n### TPC\n\nفليكن.\n\nRecall_C= TP_C/ N_C\n\nكما يلي. معدل الخطأ الحرج:\n\nFCR= FP_C/ N_non- الحرج\n\nيمكن حسابها كما يلي. اختبار:\n\n- استرجاع حرج مرتفع،\n\n- معدل خطأ حرج منخفض\n\nيجب البحث عنهما معًا.\n\n## 62. استعادة حالة الاستجابة\n\nلكل فئة RP:\n\n- الدقة،\n\n- الاستدعاء،\n\n### F1،\n\nيجب إنتاج مصفوفة الالتباس. خاصة الالتباسات التالية يجب أن تكون مرئية:\n\n- RP-3 و RP-4\n\n- RP-4 و RP-5\n\n- RP-6 و RP-4\n\n- RP-7 و RP-1\n\n- RP-8 و RP-4\n\n## 63. GEO-1000 خطأ في التوزيع\n\nلحالة k، ما يعادل المستخدم للمولد: DkG NOMOS الاسترداد: DkN. الخطأ المطلق:\n\nE_k= |D_k^N− D_k^G|\n\nإجمالي الخطأ في التوزيع المعاير:\n\nE_D= (1/2,000)Σ_k E_k\n\nيمكن حسابه. هذه القيمة تقع في النطاق 0–1. الصفر يعني الاسترداد الكامل.\n\n## 64. استرداد المكون\n\nدرجة مكون المولد: لنفترض أن درجة SjG NOMOS هي SjN. الخطأ المطلق للمكون:\n\nAE_j= |S_j^N− S_j^G|\n\nمتوسط الخطأ المطلق للمكون:\n\nMAE_component= (1/10)Σ_{j=1}^{10} AE_j\n\nهو كالتالي. يجب أيضًا توضيح أي مكون أصعب في الاسترجاع.\n\n## 65. استرجاع النتيجة المركبة\n\n### AE_NOMOS = |NOMOS_N − NOMOS_G|\n\nيتم حسابه على هذا النحو. خطأ مركب صغير: غير كافٍ إذا كان توزيع المكونات خاطئًا. قد تكون أخطاء المكونين قد ألغت بعضها البعض حسابيًا. لذلك:\n\n- الخطأ المركب،\n\n- خطأ المكون\n\nيجب نشرهما معًا.\n\n## 66. استرجاع البوابة\n\nيختبر الاختبار النتائج التالية لكل بوابة بشكل منفصل:\n\n- أي حرجة\n\n- تعليق حرج\n\n- إخفاق جسيم\n\n- شرطية\n\n- المرشح الكامل\n\n- غير قابل للتقييم\n\n- لم يتم حله\n\nفي استرجاع البوابة: تحويل تعليق حرج عن طريق الخطأ إلى مرشح 950+ هو فشل اختبار شديد.\n\n## 67. استرجاع العدالة\n\nالمولد الاصطناعي:\n\n- يحدد مسبقًا الحد الأدنى للغة،\n\n- الفرق اللغوي،\n\n- وقاعدة الدولة.\n\n- التغطية\n\nNOMOS:\n\n### LGF،\n\nالحد الأدنى للغة، الحد الأدنى للدولة، التفاوت، يجب أن يعيد إنتاج نتائج عامل التغطية. استرجاع العدالة:\n\n- يجب قياسه\n\n- ليس فقط بواسطة الفرق التركيبي لـ LGF،\n\nولكن أيضًا بواسطة مكوناته الفرعية.\n\n## 68. التمييز بين عيب اللغة وعيب صياغة المُدخل\n\nينتج الاختبار بعض درجات اللغة المنخفضة بسبب عقوبة ملف الذكاء الاصطناعي. يتم إنتاج بعض الدرجات الأخرى بسبب فشل تكافؤ التعليمات. السلوك الصحيح لـ NOMOS:\n\n- هو تصنيف الأول كملاحظة لغة الذكاء الاصطناعي،\n\n- والثاني كفشل تكوين التعليمات\n\nلا يجب أن تتحول النتيجتان إلى نفس عقوبة العدالة.\n\n## 69. الاسترداد النظيف والطبيعي\n\nالمولد:\n\n- يحدد مسبقًا القيم لدرجة النظافة،\n\n- درجة الطبيعة،\n\n- فجوة العينة،\n\n- الانحراف المادي بسبب التخصيص\n\nNOMOS:\n\n- فقط العلاقة.\n\n- حدود السببية\n\n- مكون USI\n\nيجب أن يتم إنتاجها بشكل صحيح. لا ينبغي تفسير كل حالة يظهر فيها فرق بين نظيف–طبيعي على أنها 'الذاكرة هي السبب'.\n\n## 70. استعادة الالتقاط\n\nلكيان سلامة الالتقاط:\n\n- صالح\n\n- صالح بشروط\n\n- موجة خارجية\n\n- عدم تطابق المطالب\n\n- مكرر\n\n- يشتبه في العبث\n\n- مزوَّر\n\n- تم سحبه\n\nيجب نشر مصفوفة الالتباس للحالات. يجب ألا تؤثر على قرار التقاط الصحة الدلالية.\n\n## 71. استرجاع فترة الثقة\n\nيمكن للاختبار الاصطناعي أن يشغّل عملية الإنتاج السكانية نفسها عدة مرات. لنفترض أن معلمة المولد الحقيقية هي θ. التغطية التجريبية لفترات الثقة بنسبة 95:\n\nCoverage= عدد الفترات التي تحتوي على θ / إجمالي التكرارات\n\nيتم حسابها على النحو التالي. يجب أن ينتج أسلوب 95 بالمئة تغطية تقريبية تبلغ 95 بالمئة. يتم تقييم الفترات الضيقة جدًا أو الواسعة جدًا بشكل منفصل.\n\n## 72. اختبار الحدث النادر\n\nيجب توليد السيناريوهات الاصطناعية بصفر وواحد واثنين وخمسة أحداث حرجة بشكل منفصل. يجب أن يعرض NOMOS الحقول التالية بشكل صحيح:\n\n- عدد الأحداث الملحوظة\n\n- معدل مرجح\n\n- حد أعلى من جانب واحد\n\n- حالة الحادث\n\n- النطاق\n\n- متطلبات أخذ عينات التأكيد\n\nصفر حادث: يجب أن يكون هناك صفر مخاطر. حادث واحد: يجب ألا يكون هناك فشل في نظام 100%.\n\n## 73. حدود قبول اختبار المرشح\n\n### حدود المرشح — حدود المرشح\n\nالحدود التالية هي مرشحة قبل التجربة الأولية والمراجعة المستقلة:\n\nهذه العتبات ليست معيارًا نهائيًا. الغرض من الاختبار هو أيضًا إظهار ما إذا كانت هذه العتبات واقعية.\n\n## 74. أخطاء اختبار التسامح الصفري\n\nيمكن للحالات التالية إيقاف إصدار الاختبار حتى في حالة واحدة:\n\n- تسريب الحقيقة من المولد\n\n- تغيير تسمية النص الرئيسي بعد النتيجة\n\n- الاستمرار في الإصدار على الرغم من معرفة أن قاعدة معينة تفوت الحالات الحرجة بشكل منهجي\n\n- عرض الأداء كما لو كان من Apple حقيقية أو مزود ذكاء اصطناعي حقيقي\n\n- نشر لقطة شاشة اصطناعية كما لو كانت استجابة مباشرة\n\n- إزالة نظام أو لغة ذات نتيجة منخفضة بعد ذلك\n\n- تغيير بذرة الاختبار\n\n- تعديل صيغة التقييم بصمت بناءً على نتيجة الاحتفاظ\n\n- عدم تطابق النص الخام مع البيان المنشور\n\n- تخزين نتائج الاختبار الفاشلة\n\n## 75. مستويات نجاح الاختبار\n\n### BQ-0— لم يتم التنفيذ\n\nالاختبار في مرحلة التصميم فقط.\n\n### BQ-1— تم التحقق من التوليد\n\nتم إعادة إنتاج النص الاصطناعي. لم يتم بعد تنفيذ التحكيم واستعادة النتائج.\n\n### BQ-2— تشغيل تجريبي لسطر العملية\n\nتم تشغيل التقاط البيانات واستخراج الادعاءات وسلسلة النقاط مرة واحدة. لا يوجد تحقق مستقل.\n\n### BQ-3— اجتياز التحقق المختوم\n\nتم استيفاء حدود المرشح في مجموعة بيانات التحقق المختومة.\n\n### BQ-4— إعادة الإنتاج المستقلة\n\nأنتج الفريق المستقل نتائج قابلة للمقارنة من نفس المجموعة.\n\n### BQ-5— التحقق الخارجي متعدد المواقع\n\nكررت عدة مؤسسات مستقلة الاختبارات في بيئات مختلفة. قبل أن تصبح منهجية التقييم NOMOS معيارًا عامًا مرشحًا للشركات الحقيقية، على الأقل:\n\n### BQ-4\n\nيجب أن يستهدف ذلك المستوى.\n\n## 76. اختبارات التحول\n\nيجب أن لا يقيّم الاختبار الإجابات الثابتة فقط. يجب أن تكون النتائج متسقة في التحويلات التي تحافظ على نفس المعنى.\n\n### 76.1. اختبار إعادة الصياغة\n\nيتم كتابة نفس الادعاء الذري بجملة مختلفة. يجب ألا تتغير نتيجة مراجعة الأقران.\n\n### 76.2. اختبار ترتيب الجمل\n\nيتغير ترتيب الادعاءات. يجب ألا تتغير حالة الحقيقة إلا بالنسبة للمركزية.\n\n### 76.3. اختبار موقع الاقتباس\n\nيتغير مكان الاقتباس داخل الفقرة مع بقاءه مرتبطًا بنفس الادعاء بوضوح. يجب أن يظل دعم الاقتباس كما هو.\n\n### 76.4. اختبار النسبة\n\nتمت إزالة العبارة \"تقول الشركة\". يجب أن تتغير نتيجة EPI والنسب.\n\n### 76.5. اختبار الصياغة\n\nتتغير العبارة \"من المؤكد\" إلى \"من المحتمل\". إذا كان حزمة الحقيقة غير مؤكدة، فقد تتحسن نتيجة الصياغة.\n\n### 76.6. اختبار الكيان\n\nتم نقل نفس الادعاء الصحيح إلى منظمة مرتبطة بشكل غير صحيح. يجب أن تتعطل نتيجة الكيان والنطاق.\n\n### 76.7. اختبار الزمن\n\nتم تحديث الادعاء التاريخي. يجب أن تنخفض TLA.\n\n### 76.8. اختبار الحدود\n\nتمت إزالة الجملة الحدودية التي تغير قرار المستخدم. يجب تغيير SBI، وإذا لزم الأمر، البوابة الحرجة.\n\n## 77. اختبارات متناقضة\n\nيجب أن تتضمن الاختبارات الهجمات التالية:\n\n- إجابة سلسة جداً لكنها خاطئة\n\n- إجابة تحتوي على العديد من المراجع لكنها مدلسة الأدلة\n\n- نقد حاسم واحد بين عدد كبير من الذرات الصحيحة\n\n- إجابة مراوغة تبدو كتحفظ مناسب\n\n- إجابة قصيرة لكنها كافية\n\n- إجابة طويلة مليئة بالأخطاء العرضية\n\n- إجابة خاطئة بشدة مع تصحيح ذاتي\n\n- الرقم صحيح، ادعاء كاذب بالاستقلال\n\n- رخصة تابعة حقيقية، كيان رئيسي مزيف\n\n- السعر الحالي، الدولة خاطئة\n\n- العلاقة مع العميل صحيحة، الوقت خاطئ\n\n- إجابة تجعل المستخدم يراجع حقيقة ديموغرافية\n\n- إجابة تقدم الشكوى كجريمة مؤكدة\n\n- إجابة تُصوّر الدليل المحدود على أنه استشهاد عام\n\n- إجابة تدّعي عكس ما يقوله الاستشهاد الحقيقي\n\n## حزمة الحقيقة لامتحان 78 TH نفسه\n\nيجب أن يكون للاختبار خارج حزمة الحقيقة Apple-SYNTH حزمة الحقيقة المنهجية الخاصة به. تحتوي هذه الحزمة على ما يلي: كم عدد الاستجابات التي تم إنتاجها؟ كم عددها في المجموعة الأساسية؟ كم عددها في مجموعة التحدي؟ كم عدد علامات المولد الحرجة والجسيمة الموجودة؟ ما هو البذرة؟ أي إصدار من الكود تم استخدامه؟ ما هي الملفات المستبعدة؟ ماذا رأى المقيمون؟ أي العلامات تم فتحها ومتى؟ متى تم تثبيت طريقة التقييم؟ ما هي نتائج الاسترداد التي تم الحصول عليها؟ ما هي العتبات التي لم يتم الوصول إليها؟ الاختبار: لا يمكنه إعلان مصداقية الطريقة دون إنشاء نتائجه الخاصة لحزمة الحقيقة.\n\n## 79. بطاقة نتيجة الاختبار العامة\n\nيجب أن تتضمن البطاقة العامة على الأقل الحقول التالية:\n\n#### الهوية\n\nاسم الاختبار الإصدار الحالة الاصطناعية المرجعية المستخدمة الشركة/الأداء الحقيقي بيان غير ادعائي\n\n#### المجموعة\n\nالاستجابة الرئيسية: 30,000 الملحق التشخيصي مستوى الأهمية التحدي الالتقاط النزاهة الجائزة التحكيمية\n\n#### مولد الحقيقة\n\nوقت التثبيت سجل البذور توزيع الملصقات تدقيق التسرب\n\n#### الاسترداد\n\nحد الادعاء F1\n\nاستدعاء حرج خطأ إيجابي حرج\n\nRP ماكرو-F1\n\nمتوسط الخطأ للمكوِّن\n\nالخطأ المركب؛ خطأ الإنصاف؛ تغطية فاصل الثقة؛ دقة الالتقاط\n\n#### النتيجة\n\nمستوى BQ المعايير التي تم اجتيازها القضايا المتبقية متطلبات إعادة الاختبار حالة التكرار المستقل لا ينبغي أن يصنف هذا البطاقة أي منتج ذكاء اصطناعي حقيقي.\n\n## 80. الأحكام الإلزامية المعيارية\n\n**CH17-N01**\n\nApple.com يجب أن يكون موضوع القياس للاختبار الاصطناعي هو منهجية NOMOS؛ ولا ينبغي أن يكون أداء Apple الحقيقي أو مزود AI الحقيقي.\n\n**CH17-N02**\n\nيجب أن تحمل جميع المواد العامة للاختبار إعلانات تشير إلى أنها اصطناعية وغير ادعاء.\n\n**CH17-N03**\n\nيجب أن تحمل الكيان الاصطناعي هوية APPLE-SYNTH مفصولة بوضوح عن مرساة Apple.com.\n\n**CH17-N04**\n\nلا يمكن استخدام سجلات Synthetic Truth Pack كواقع حقيقي من Apple.\n\n**CH17-N05**\n\nلا يمكن تقديم هويات منتجات AI الاصطناعية كأكواد ضمنية أو نسخ من مزودين حقيقيين.\n\n**CH17-N06**\n\nيجب الحفاظ على الفصل بين Main Principal Prevalence Corpus و Importance Degree Challenge Corpus و Capture Integrity Corpus و Adjudication Gold Corpus.\n\n**CH17-N07**\n\nلا يمكن إضافة حالات تحدي درجة الأهمية إلى معدل الانتشار الفعلي.\n\n**CH17-N08**\n\nلا يمكن إضافة الحالات المعيبة الملتقطة إلى مقام فشل المنتج الدلالي بدون تفسير.\n\n**CH17-N09**\n\nلا يمكن لحالات معايرة الذهب الدخول إلى مجموعة الدرجات الرئيسية.\n\n**CH17-N10**\n\nيجب أن تحافظ مجموعة الاستجابات الرئيسية 30,000 على عشرة منتجات ذكاء اصطناعية، مستخدمين فريدين 1,000، وهيكل من ثلاث موجات.\n\n**CH17-N11**\n\nلا يمكن إعادة استخدام نفس الوحدة البشرية الاصطناعية في المجموعة الرئيسية في منتجات أو موجات مختلفة.\n\n**CH17-N12**\n\nحتى إذا استخدمت منتجات الذكاء الاصطناعي هويات بشرية مختلفة، يجب أن تحمل توزيعات سكانية متطابقة.\n\n**CH17-N13**\n\nفي مجموعة البيانات الرئيسية 30,000، يجب أن يتلقى جميع المستخدمين نفس نية Core Mirror الأساسية.\n\n**CH17-N14**\n\nلا يمكن تقديم إصدارات اللغة على أنها ترجمات حية مثبتة بدون خبرة فعلية في اللغة.\n\n**CH17-N15**\n\nلا يمكن استخدام رموز اللغة الاصطناعية للادعاء بأداء لغوي حقيقي.\n\n**CH17-N16**\n\nإذا لم يتم استخدام السكان الفعليين للبلد، يجب أن تكون رموز البلدان والتخصيصات واضحة على أنها اصطناعية.\n\n**CH17-N17**\n\nيجب أن يحافظ التخصيص الاصطناعي للبلدان على خوارزمية النسبة السكانية الشرطية ومجموع شرط 1,000.\n\n**CH17-N18**\n\nيجب توفير رؤية للبلدان الصغيرة عبر ملحق المراقب دون تعطيل وزن لوحة السكان الرئيسية.\n\n**CH17-N19**\n\nلا يمكن احتساب المستخدم متعدد اللغات عدة مرات في الوزن السكاني الرئيسي.\n\n**CH17-N20**\n\nلا يمكن عرض الملحق التشخيصي على نفس المقام مثل نتيجة الاستجابة الرئيسية 30,000.\n\n**CH17-N21**\n\nيجب تثبيت حزمة الحقيقة القانونية للاختبار قبل توليد الردود.\n\n**CH17-N22**\n\nيجب توليد حقيقة المولد مسبقًا لكل رد والاحتفاظ بها مخفية حتى نهاية المراجعة.\n\n**CH17-N23**\n\nلا يمكن تسريب علامة الحقيقة للمولد من خلال نص الاستجابة أو اسم الملف أو واجهة المستخدم أو البيانات الوصفية.\n\n**CH17-N24**\n\nلا يمكن تغيير حقيقة المُولّد بهدوء بعد عرض النتائج.\n\n**CH17-N25**\n\nإذا تم العثور على خطأ في الإنتاج، يجب إنشاء نسخة اختبار جديدة، وتسجيل التأثير على المجموعة القديمة.\n\n**CH17-N26**\n\nيجب تثبيت البذرة العشوائية ورمز الإنتاج قبل إنتاج المجموعة الرئيسية.\n\n**CH17-N27**\n\nلا يمكن استخدام الادعاء \"تم إنتاجه عشوائيًا\" بدون البذرة وإعلان الخوارزمية.\n\n**CH17-N28**\n\nيجب تعريف ملفات المنتجات الاصطناعية للذكاء الاصطناعي قبل رؤية النتائج.\n\n**CH17-N29**\n\nلا يمكن اشتقاق أو تليين ملفات المنتجات منخفضة النقاط بعد الحصول على النتيجة.\n\n**CH17-N30**\n\nيجب أن يغطي الاختبار جميع أنواع البوابات الحرجة مع حالات تحدٍ كافية.\n\n**CH17-N31**\n\nليس كل بيان قوي أو سلبي يمكن اعتباره حرجًا؛ يجب العثور على حالات التحكم السلبية التي تشبه الحالات الحرجة.\n\n**CH17-N32**\n\nيجب أن يعكس الجسد الرئيسي الندرة الواقعية للحالات الحرجة؛ ومع ذلك، يجب أن يقيس جسد التحدي قوة اكتشاف الحالات الحرجة.\n\n**CH17-N33**\n\nلا يمكن للحالات الحرجة الزائدة في جسد التحدي أن تغير معدل الحالات الحرجة الرئيسي.\n\n**CH17-N34**\n\nيجب أن يغطي حقن الأخطاء الحالات المفتوحة والخفية، المباشرة والمعتمدة على النسبة.\n\n**CH17-N35**\n\nيجب أن يؤدي الاختبار فقط إلى عدم إنتاج أخطاء حرجة مع أنماط كلمات سهلة.\n\n**CH17-N36**\n\nيجب إنتاج نفس الخطأ الدلالي في تراكيب وجمل مختلفة.\n\n**CH17-N37**\n\nيجب أن يغطي اختبار الاستشهاد مباشرة حالات الدعم، الدعم الجزئي، الاعتماد فقط على النسبة، النطاق الخاطئ، الملفقة، وتبييض الأصل.\n\n**CH17-N38**\n\nلا يمكن توجيه الاستشهادات التركيبية إلى مؤسسات أو أشخاص حقيقيين.\n\n**CH17-N39**\n\nيجب ألا تحمل فجوة مرجعية الحالات تلقائيا تسمية صحيحة أو خاطئة.\n\n**CH17-N40**\n\nيجب أن تختبر مجموعة الإغفالات التمييز بين حذف الحدود الاختيارية، والإلزامية، والحرجة.\n\n**CH17-N41**\n\nيجب أن تفصل وحدة النظافة-الطبيعية انحراف الواقع المادي عن التخصيص الشرعي.\n\n**CH17-N42**\n\nيجب أن تحافظ بنية الموجة على إعادة القياس بنفس التعليمات والمستخدمين المستقلين.\n\n**CH17-N43**\n\nيجب أن تنتج تغييرات النظام داخل الموجة سجلات تحت الموجة أو الحالات المختلطة.\n\n**CH17-N44**\n\nيجب معالجة حزمة الحقيقة الواقعية الخارجية الاصطناعية مع النسخة الزمنية.\n\n**CH17-N45**\n\nيجب أن تحمل حزم الالتقاط الاصطناعية NOMOS أمثلة لسلاسل الأدلة الصحيحة والمعطوبة.\n\n**CH17-N46**\n\nيجب أن تحتوي جميع الشاشات الاصطناعية على علامة مائية مرئية تشير إلى أنها ليست ناتج ذكاء اصطناعي مباشر.\n\n**CH17-N47**\n\nلا يمكن للعلامة المائية أن تبطل معنى الادعاء أو قرار التحكيم.\n\n**CH17-N48**\n\nيجب تصنيف الأخطاء الدلالية الناتجة عن عيوب الالتقاط بشكل منفصل في Generator Truth.\n\n**CH17-N49**\n\nيجب إتمام فحص التسرب قبل فتح التقييم الرئيسي للاختبار.\n\n**CH17-N50**\n\nلا يمكن أن تحمل أسماء الملفات أو معرفات الاستجابة علامات مستوى الأهمية والدقة.\n\n**CH17-N51**\n\nلا يمكن أن يكون الشخص الذي يصل إلى Generator Truth هو صانع القرار الوحيد في المراجعة العمياء النهائية.\n\n**CH17-N52**\n\nيجب تثبيت طريقة التسجيل قبل فتح مجموعة التحقق المختومة.\n\n**CH17-N53**\n\nبعد عرض نتيجة الاحتجاز، لا يمكن تعديل صيغة التسجيل بصمت.\n\n**CH17-N54**\n\nتغيير الصيغة يتطلب طريقة تسجيل جديدة وتجربة تحقق جديدة.\n\n**CH17-N55**\n\nيجب تقييم نجاح الاختبار ليس بناءً على الدرجة العالية للـ NOMOS الناتج، بل وفقًا لاستعادة الحقيقة من المولد.\n\n**CH17-N56**\n\nيجب قياس حدود الادعاء، القرار الذري، حالة الاستجابة، المكون، والاسترداد المركب بشكل منفصل.\n\n**CH17-N57**\n\nيجب نشر معدل الاستدعاء الحرج ومعدل الإيجابيات الكاذبة الحرج معًا.\n\n**CH17-N58**\n\nالدقة العامة العالية لا يمكن أن تخفي الفشل في الفئة الحرجة النادرة.\n\n**CH17-N59**\n\nلا يمكن استخدام إلغاء أخطاء المكونات مع بعضها البعض كنجاح في الاستعادة المركبة.\n\n**CH17-N60**\n\nيجب قياس استرداد العدالة باستخدام المكونات الفرعية لأدنى مستوى للغة والفجوة والتغطية.\n\n**CH17-N61**\n\nيجب ألا يتم تقييم فشل التكافؤ في صياغات المُدخل مثل فشل لغة الذكاء الاصطناعي.\n\n**CH17-N62**\n\nلا يمكن أن يحوّل الاختبار الفرق بين النظيف والطبيعي إلى ادعاء سببي غير مدعوم.\n\n**CH17-N63**\n\nيجب قياس استعادة صلاحية الالتقاط بشكل مستقل عن الصحة الدلالية.\n\n**CH17-N64**\n\nيجب اختبار طريقة فترة الثقة بالتغطية التجريبية في العينات الاصطناعية المتكررة.\n\n**CH17-N65**\n\nيجب أن تحتوي اختبارات الأحداث النادرة على سيناريوهات صفرية وواحدة ومتعددة للأحداث الحرجة.\n\n**CH17-N66**\n\nيجب ألا يُنتج السيناريو الحرج الذي لوحظ صفر نتيجة مخاطرة صفرية.\n\n**CH17-N67**\n\nيجب أن تكون حدود قبول الاختبار في حالة المرشح وموسومة بالإصدار.\n\n**CH17-N68**\n\nعندما لا يتم تحقيق حدود المرشح، يجب الإعلان عن نتيجة فشل للجمهور.\n\n**CH17-N69**\n\nلا يمكن إخفاء فشل الاختبار عن طريق تغيير البيانات أو الحدود.\n\n**CH17-N70**\n\nيجب أن يكون مستوى BQ مرئياً في بطاقة النتيجة العامة.\n\n**CH17-N71**\n\nيجب أن تهدف NOMOS إلى مستوى الاستنساخ المستقل على الأقل قبل خضوع الشركة الحقيقية للتدقيق العام.\n\n**CH17-N72**\n\nيجب ألا تُغير التحولات التي تحافظ على المعنى في الاختبارات المتحولة نتيجة التحكيم بشكل غير ضروري.\n\n**CH17-N73**\n\nيجب أن تؤدي تحولات النسبية، أو الصياغة، أو الكيان، أو الزمن، أو الحدود التي تغير المعنى إلى تعديل مناسب في النتيجة.\n\n**CH17-N74**\n\nيجب أن يحمل الاختبار حزمة الحقيقة المنهجية الخاصة به وسجل التغييرات.\n\n**CH17-N75**\n\nلا يمكن تقديم مرساة Apple.com مع أي انطباع بالموافقة أو المشاركة أو التعاون.\n\n**CH17-N76**\n\nلا يمكن نشر محتوى مصطنع كدليل مستقل على وسائل التواصل الاجتماعي الحقيقية أو المصادر العامة.\n\n**CH17-N77**\n\nإذا تم فهرسة الردود المصطنعة على الويب، يجب تحديد طبيعتها المصطنعة أيضًا في البيانات الوصفية القابلة للقراءة آلياً.\n\n**CH17-N78**\n\nيجب استخدام أدوات مثل عدم الفهرسة، أو إخلاءات المسؤولية المنظمة، أو الحمايات المماثلة لتقليل احتمال اعتبار بيانات الاختبار عن طريق الخطأ كمعلومات حقيقية لشركة Apple من قبل أنظمة الذكاء الاصطناعي الحقيقية.\n\n**CH17-N79**\n\nيجب أن تتضمن النسخة العامة ملفات الاستنساخ، نسخة الصيغة، قائمة البذور، وتقرير الاسترداد.\n\n**CH17-N80**\n\nيجب أن يكون لكل تصميم اختبار، إنتاج، مفتاح، تحكيم، استرداد، وقرار نشر مالك بشري أو مؤسسي يكون مسؤولاً عنه.\n\n## 81. أشكال الفشل\n\n**CH17-F01— تقديم كما لو كان تدقيقًا حقيقيًا لشركة Apple**\n\nيتم تحويل النتيجة الاصطناعية إلى أداء حقيقي للشركة.\n\n**CH17-F02— التعيين المخفي لمزود ذكاء اصطناعي حقيقي**\n\nتوصف ملفات المنتجات الاصطناعية على أنها تقليد لبعض المزودين.\n\n**CH17-F03— صنع حزمة حقيقة اصطناعية كمصدر حقيقي**\n\nيتم نشر ادعاءات الاختبار على الويب كما لو كانت معلومات حقيقية من أبل.\n\n**CH17-F04— شاشة اصطناعية بدون نقش**\n\nتنتشر استجابة الذكاء الاصطناعي المزيفة كما لو كانت استجابة حية.\n\n**CH17-F05— دمج النص الرئيسي ومجموعة التحدي**\n\nالحالات الحرجة المفرطة العينات تزيد من الانتشار.\n\n**CH17-F06— إضافة المجموعة الذهبية إلى النتيجة الرئيسية**\n\nتصبح حالات تدريب المحكمين استجابات فعلية من المستخدمين.\n\n**CH17-F07— احتساب عيوب الالتقاط كخطأ ذكاء اصطناعي**\n\nالملف غير الصحيح يتحول إلى فشل دلالي.\n\n**CH17-F08— تكرار نفس المستخدم الاصطناعي**\n\nشخص واحد يصبح وحدة سكانية مستقلة عبر منتجات ذكاء اصطناعي مختلفة.\n\n**CH17-F09— اعتبار السكان غير المطابقين فرقًا في المنتج**\n\nيتم اختبار منتجات الذكاء الاصطناعي في تراكيب مستخدمين مختلفة.\n\n**CH17-F10— تقسيم عائلات الطلب الرئيسية 1,000**\n\nيتم تعطيل تقدير السكان لنفس مؤسس الطلب.\n\n**CH17-F11— احتساب الاختبار الأساسي الكامل NOMOS**\n\nيتم تقديم طلب واحد كما لو كان قد أثبت جميع المكونات.\n\n**CH17-F12— ادعاءات السكان الحقيقيين**\n\nيتم نشر توزيع Synthetic C0 01–C1 93 كما لو كان سكان العالم.\n\n**CH17-F13— عد المراقب كدرجة الدولة الرئيسية**\n\nيدخل ملاحظة دولة واحدة في درجة السكان.\n\n**CH17-F14— احتساب اللغة الاصطناعية كأداء اللغة الحقيقي**\n\nتحويل الدرجة المنخفضة L2 5 إلى ادعاء حول اللغة الحية المحددة.\n\n**CH17-F15— احتساب خطأ الترجمة كخطأ ذكاء اصطناعي**\n\nتؤدي انحرافات الأمر إلى إنتاج نتيجة خاطئة.\n\n**CH17-F16— كتابة الحقيقة الناتجة لاحقًا**\n\nيتم إنشاء ملصق مخفي وفقًا لنتيجة الحكم.\n\n**CH17-F17— تسريب حقيقة المولد**\n\nيتعلم الحكم الملصق الصحيح من اسم الملف أو البيانات الوصفية.\n\n**CH17-F18— تغيير البذرة بناءً على النتيجة**\n\nيتم اختيار بذرة تنتج توزيعًا أكثر رغبة.\n\n**CH17-F19— نشر أفضل تشغيل عشوائي**\n\nيتم اختيار النتيجة المطلوبة من عدة توليدات.\n\n**CH17-F20— فقط الحالات الحرجة السهلة**\n\nتم الإعلان عن استدعاء 100% بجمل صريحة مثل \"بنك مرخص\".\n\n**CH17-F21— نقص السيطرة السلبية الحرجة**\n\nلا يُعاقب على جعل كل مرشح خطأ قوي حرجًا.\n\n**CH17-F22— مبالغ فيه بشكل نقدي في مجموعة الانتشار**\n\nتم فقدان الهيكل الواقعي للأحداث النادرة.\n\n**CH17-F23— غير كافٍ من الناحية الحرجة في مجموعة تحدي الكوربوس**\n\nيتم قياس الاستدعاء الحرج بعدد قليل من الحالات.\n\n**CH17-F24— نقص إعادة الصياغة**\n\nالمحكم يتعلم نمط كلمة ثابت بدلاً من المعنى.\n\n**CH17-F25— تحويل أخطاء النسبة إلى أكاذيب واضحة**\n\nيتم تسهيل الحالات المعرفية الصعبة.\n\n**CH17-F26— ربط الاقتباسات بالويب الحقيقي**\n\nتزدهر الادعاء الزائفة التركيبية في المصدر والمؤسسة الحقيقية.\n\n**CH17-F27— وسم فجوة مرجعية**\n\nتقوم أداة توليد الحقيقة تلقائيًا بإعطاء نجاح أو فشل.\n\n**CH17-F28— الاختبار بدون حذف**\n\nيتعلم النظام فقط كيفية اكتشاف الأكاذيب الواضحة.\n\n**CH17-F29— الاختبار بدون تصحيح الذات**\n\nلا يتم اختبار التناقض الداخلي والتراجع بواسطة النظام.\n\n**CH17-F30— ربط الفرق النظيف–الطبيعي بسبب واحد**\n\nالتخصيص والخطة والأدوات لا تنفصل.\n\n**CH17-F31— لا انحراف للموجة**\n\nلا يمكن اختبار STR ومنطق الحالة الحالية.\n\n**CH17-F32— إخفاء التغيير داخل الموجة**\n\nنتيجة حالة النظام المختلطة تكون في درجة منتج واحدة.\n\n**CH17-F33— تجاهل الحدث الخارجي**\n\nإصدار وقت حزمة الحقيقة لم يُختبر.\n\n**CH17-F34— التقاط صالح فقط**\n\nنظام صلاحية الالتقاط لا يُتحدى أبداً.\n\n**CH17-F35— العبث السهل فقط**\n\nعدم تطابق الهاش يصبح نوعًا واحدًا من الاحتيال.\n\n**CH17-F36— توفير شاشة اصطناعية للحكم المصنّفة**\n\nلون واجهة المستخدم أو العنوان يشرح النتيجة.\n\n**CH17-F37— المولد والحكم هما نفس الشخص**\n\nيتم فقدان العمى والاستقلالية.\n\n**CH17-F38— تعديل طريقة التقييم بعد التحقق**\n\nيحدث زيادة التخصيص للاختبار.\n\n**CH17-F39— إنشاء مجموعة الاختبار المحتجزة لاحقًا**\n\nيتم كتابة الحالات الصعبة وفقًا للنتائج.\n\n**CH17-F40— إخفاء مجموعة الاختبار المحتجزة إلى الأبد**\n\nلا يمكن إعادة اختبار التجربة بشكل مستقل.\n\n**CH17-F41— احتساب HIGH NOMOS كنجاح**\n\nبدلاً من الاسترداد، يتم قياس مستوى الأداء.\n\n**CH17-F42— الدقة العامة فقط**\n\nتصبح الفئات الحرجة والنادرة غير مرئية.\n\n**CH17-F43— نشر الاستدعاء الحرج دون إيجابيات كاذبة**\n\nيبدو أن نظام مستوى الأهمية القصوى ناجح.\n\n**CH17-F44— حذف خطأ المكون ضمن التركيبة**\n\nيلغى خطأ مرتفع واحد وواحد منخفض بعضهما البعض.\n\n**CH17-F45— العدالة فقط في نتيجة التركيبة**\n\nالأرضية والفجوة والتغطية المتعافية تصبح غير مرئية.\n\n**CH17-F46— مُدخل مربك وخطأ لغة الذكاء الاصطناعي**\n\nالاختبار يعاقب النظام الخاطئ.\n\n**CH17-F47— قياس دقة الالتقاط بالنجاح الدلالي**\n\nملف خاطئ يحتوي على إجابات صحيحة يمر الاختبار.\n\n**CH17-F48— لا اختبار تغطية CI**\n\nلا يُعرف ما إذا كانت فواصل الثقة تغطي المعامل الحقيقي.\n\n**CH17-F49— اعتبار الصفر الحرج كخطر صفري**\n\nطريقة الحدث النادر تفشل الاختبار.\n\n**CH17-F50— اعتبار حالة حرجة واحدة كفشل عالمي**\n\nالتمييز بين النطاق والانتشار مضطرب.\n\n**CH17-F51— خفض حدود المرشح بناءً على النتيجة**\n\nتم تخفيف المعيار لاجتياز الاختبار.\n\n**CH17-F52— إخفاء النتيجة الفاشلة**\n\nيتم نشر جداول الاسترداد الناجحة فقط.\n\n**CH17-F53— اعتبار BQ-2 كتحقق كامل**\n\nتصبح تجربة واحدة جافة دليلاً مستقلاً على المعيار.\n\n**CH17-F54— غياب الاختبار الميتامورفي**\n\nيتغير القرار في التعبيرات المختلفة لنفس المعنى.\n\n**CH17-F55— الاختبار بدون حزمة الحقائق الخاصة بك**\n\nلا يمكن إثبات كيفية توزيع النصوص والملصقات.\n\n**CH17-F56— انطباع تأييد آبل**\n\nعرض استخدام اسم النطاق على أنه تعاون أو موافقة.\n\n**CH17-F57— فهرسة البيانات الاصطناعية وخلطها مع الحقيقية**\n\nالاختبار يولد معرفة تعمل على تسميمها نفسها.\n\n**CH17-F58— كود المحاسبة المغلق**\n\nلا يمكن استرداده بشكل مستقل.\n\n**CH17-F59— اختبار غير تراكمي**\n\nيتم كتابة قوالب وصيغ جديدة فوق النص القديم.\n\n**CH17-F60— استثناء لـ NOMOS**\n\nالأدلة، الأدلة المضادة، النسخة، وقواعد الاعتراض المطلوبة بواسطة المعيار لا تنطبق على الاختبار.\n\n## 82. إجراء التدقيق\n\n### الخطوة 1— تثبيت حدود عدم الادعاء للاختبار\n\nيحظر الادعاء بأداء Apple الحقيقي والمزود الحقيقي.\n\n### الخطوة 2— إنشاء التوأم الاصطناعي للكيان\n\nيتم تعريف رسم الكيان، المنتجات، الكيانات المحلية، وأجسام التصادم.\n\n### الخطوة 3— إعداد حزمة الحقيقة الاصطناعية\n\nالادعاءات الذرية، الأدلة، الأدلة المضادة، أصل المصدر، والسجلات المجهولة تم إعدادها.\n\n### الخطوة 4— تثبيت إطار السكان الاصطناعيين\n\nتم تحديد توزيعات الدولة واللغة والمستخدم والجهاز.\n\n### الخطوة 5— إنشاء تخصيص المستخدم الرئيسي 1,000\n\nتم إعداد توائم السكان لكل منتج ذكاء اصطناعي وموجة مع أوزان الدولة واللغة.\n\n### الخطوة 6— تثبيت سجل صياغات المُدخل\n\nتم إصدار نسخ من الطلب الأساسي للمرايا والملاحق التشخيصية.\n\n### الخطوة 7— تحديد ملفات تعريف منتجات الذكاء الاصطناعي\n\nتم تحديد المعلمات الكامنة لعشرة ملفات تعريف.\n\n### الخطوة 8— إنشاء بيان البذرة العشوائية\n\nيتم تجزئة البذرة الرئيسية وبذور الوحدات الفرعية.\n\n### الخطوة 9— إنشاء حقيقة المولد\n\nلكل استجابة، يتم إعداد الذرة، الحذف، الإسناد، مستوى الأهمية، وحالة RP.\n\n### الخطوة 10— ختم حقيقة المولد\n\nيتم فصل الملصقات عن الحكم وفرق التقييم.\n\n### الخطوة 11— توليد نصوص الاستجابة\n\nيتم تطبيق إعادة الصياغة، الأسلوب، الإسناد، والتنوع اللغوي.\n\n### الخطوة 12— توليد الإسناد الاصطناعي وكائنات الأدلة\n\nيتم إنشاء السلالة المصدرية والاتصالات الزائفة.\n\n### الخطوة 13— عرض واجهات الذكاء الاصطناعي الوهمية\n\nيتم إنشاء شاشات الويب والجوال والرفض والخطأ.\n\n### الخطوة 14— تطبيق العلامة المائية الاصطناعية\n\nيتم تمييز جميع الصور العامة والتدقيقية.\n\n### الخطوة 15— توليد حوادث نزاهة الالتقاط\n\nيتم إضافة النسخ المكررة والتلاعب والأخطاء في المُدخل والتوقيت.\n\n### الخطوة 16— إجراء تدقيق التسرب\n\nيتم فحص اسم الملف والبيانات الوصفية وواجهة المستخدم ونماذج الرد.\n\n### الخطوة 17— تثبيت طريقة النقطة ودفتر الرموز\n\nالطريقة مجمدة بدون فتح مجموعة التحقق المختومة.\n\n### الخطوة 18— فتح مجموعة النصوص الرئيسية 30,000\n\nيتم بدء الالتقاط والتحكيم الدلالي.\n\n### الخطوة 19— إجراء استخراج الادعاءات\n\nيتم استخراج الذرات دون رؤية حقيقة المولد.\n\n### الخطوة 20— تطبيق التحكيم المزدوج\n\nتُستخدم اللغة، الأدلة، وأدوار الخبرة.\n\n### الخطوة 21— إنشاء الاستجابة وتسجيل العلامات\n\nيتم حساب توزيع RP، المكون والمركب.\n\n### الخطوة 22— تثبيت بيان النتيجة\n\nقبل مقارنة الاسترداد، يتم تثبيت الناتج NOMOS.\n\n### الخطوة 23— تشغيل توليد الحقيقة\n\nيتم مقارنة نتائج التحكيم والدرجات مع العلامات المخفية.\n\n### الخطوة 24— حساب مقاييس الاسترداد\n\nيتم استخراج النتائج المتعلقة بالادعاء، مستوى الأهمية، الاستجابة، المكون، الدرجة، العدالة، ومؤشر الثقة (CI).\n\n### الخطوة 25— تطبيق حدود المرشحين\n\nيتم تحديد مناطق النجاح والفشل.\n\n### الخطوة 26— تشغيل اختبارات التحول والتناقض\n\nيتم فحص صلابة القرار.\n\n### الخطوة 27— تعيين مستوى جودة الاختبار\n\nيتم إعطاء الحالة بين BQ-0 و BQ-5.\n\n### الخطوة 28— إنشاء خطة لتصحيح الإخفاقات\n\nإذا تغير دليل الرموز أو الصيغة أو تدريب المحكم، يتم إعداد نسخة اختبار جديدة.\n\n### الخطوة 29— نشر بطاقة الاختبار العامة\n\nيتم أيضًا عرض الحالات الفائتة والإيجابيات الكاذبة، وكذلك النجاحات.\n\n### الخطوة 30— فتح حزمة الاستنساخ المستقلة\n\nيتم نشر الكود والبيانات الاصطناعية والقوائم وتقارير الاسترداد مع الوصول المناسب.\n\n## 83. الأدلة المطلوبة\n\nاختبار الهوية إشعار غير ادعاء أبل-سينث رسم كيان الرسم البياني حزمة الحقيقة الاصطناعية كائنات الأدلة الاصطناعية أصل المصدر الأدلة المضادة إطار الدولة الاصطناعية سجل اللغة الاصطناعية المستخدم الرئيسي 1,000 تخصيص المطابقة مجموعة التوائم المسجلة سجل المطابقة سجل التكافؤ السجل الاصطناعي لعشرة منتجات ذكاء اصطناعي المعلمات الكامنة مظهر البذرة العشوائية رمز توليد الاستجابة سجل الحقيقة للمُولّد تجزئة الحقيقة للمُولّد نصوص الاستجابة الاستشهادات الاصطناعية سجلات واجهة مستخدم وهمية مظهر العلامة المائية التقاط سلامة النصوص درجة الأهمية مجموع التحديات التحكيمية السجل الذهبي مجموعة المعايرة العامة مجموعة التطوير مجموعة التحقق المختومة تجديد تجزئة المجموعة المحجوزة تدقيق التسرب درجة الطريقة تثبيت الادعاء مدونة الشفرات سجلات تأهيل المحكمين سجلات المراجعة العمياء NOMOS ناتج الاسترداد\n\nوقت فتح الحقيقة للمولد قياسات حدود الادعاء\n\nنتائج البعد ماكرو-F1\n\nالاسترجاع الحرج الخطأ الإيجابي الحرج التصنيف الرئيسي RP مصفوفة الالتباس\n\nمتوسط الخطأ للمكوِّن\n\nخطأ مركب؛ استعادة العدالة؛ استعادة الالتقاط؛ تغطية فترة الثقة؛ نتائج الأحداث النادرة؛ اختبارات التحول الميتامورفي؛ اختبارات الحالات المتناقضة؛ نتائج عتبة المرشح؛ مستوى BQ؛ سجل الفشل والتصحيح؛ بطاقة الاختبار العامة؛ شفرة الحساب؛ تجزئة الشفرة؛ سجل الاستنساخ المستقل؛ سجل تغييرات الاختبار؛ والشخص أو المؤسسة المسؤولة.\n\n## 84. قائمة تدقيق التدقيق\n\nهل من الواضح أن الاختبار ليس تدقيقًا حقيقيًا من أبل؟ هل هناك تطابق ضمني مع مزودي الذكاء الاصطناعي الحقيقيين؟ هل يظهر معرف APPLE-SYNTH في جميع الملفات؟ هل تحتوي الشاشات الاصطناعية على علامة مائية؟ هل تم منع فهرسة السجلات الاصطناعية على الويب كأنها معلومات حقيقية؟ هل تم فصل المجموعة الرئيسية عن مجموعة التحدي؟ هل دخلت حالات التحدي في درجة الانتشار؟ هل حالات المعايرة الذهبية موجودة في المقام الرئيسي؟ هل تحتوي المجموعة الرئيسية فعليًا على إجابات فريدة 30,000؟ هل تم استخدام نفس المستخدم الاصطناعي في منتجات أو موجات متعددة؟ هل تتطابق ملفات تعريف السكان الخاصة بالمنتج؟ هل تلقى جميع المستخدمين الرئيسيين نفس نية المرآة الأساسية؟ هل تم عرض الاختبار الأساسي عن طريق الخطأ على أنه اختبار كامل NOMOS؟ هل يبدو إطار الدولة الاصطناعية مثل السكان الحقيقي؟\n\nهل تم تخصيص البلد بمجموع 1,000؟ هل تمت إدارة الدول الصغيرة بمرفق المراقب؟ هل تم تكرار المستخدمين متعددي اللغات؟ هل تم استخدام رموز اللغة الاصطناعية كما هو الحال مع أداء اللغة الفعلي؟ هل تم فصل فشل معادلة صياغة المُدخل عن فشل لغة الذكاء الاصطناعي؟ هل تم تثبيت حزمة الحقيقة قبل توليد الاستجابة؟ هل تم توليد حقيقة المولد مسبقًا؟ هل حقيقة المولد مخفية عن المحكمين؟ هل يسبب اسم الملف أو تسمية واجهة المستخدم تسربًا؟ هل تم تثبيت البذرة العشوائية مسبقًا؟ هل تم اختيار أفضل بذرة بعد ذلك؟ هل تم تعريف ملفات الذكاء الاصطناعية قبل النتائج؟ هل تم إزالة ملف منخفض الدرجات بعد ذلك؟ هل جميع البوابات الحرجة موجودة في مجموعة التحدي؟ هل الضوابط السلبية الحرجة كافية؟ هل انتشار النقدي في المجموعة الرئيسية واقعي عند الحد الاصطناعي؟\n\nهل مجموعة التحدي كافية لقياس الاستدعاء الحرج؟ هل بعض الأخطاء ضمنية وتعتمد على النسبة؟ هل هناك تنوع في إعادة الصياغة؟ هل يتم اختبار جميع فئات النسب؟ هل تشير النسب إلى مؤسسات حقيقية؟ هل تم ترك فجوة مرجعية بدون تصنيف بشكل صحيح؟ هل تم تصنيف حالات الإغفال على أنها اختيارية، مطلوبة، وحرجة؟ هل هناك حالات تصحيح ذاتي وتناقض داخلي؟ هل يميز وحدة النظافة–الطبيعية بين الاختلافات الشرعية والمادية؟ هل هناك انجراف الموجة؟ هل تم اختبار التغيير داخل الموجة في النظام؟ هل تم اختبار الحدث الخارجي وإصدار حزمة الحقيقة؟ هل مجموعة الالتقاط صعبة بما يكفي؟ هل تؤثر الصحة الدلالية على قرار الالتقاط؟ هل تدقيق التسرب مستقل؟ هل تم تثبيت مجموعة صحة الطريقة دون فتحها؟\n\nهل أثرت نتائج الاختبار المؤجل على الصيغة؟ هل يتم قياس نجاح الاختبار من خلال درجة عالية؟\n\nهل حد الادعاء F1 مفتوح؟\n\nهل F1 الكلي للكيان والحقائق منفصلان؟\n\nهل الاستدعاء الحرج والإيجابي الزائف موجودان معاً؟ هل تم نشر مصفوفة اختلاط RP؟ هل تم تخزينها ضمن مركب خطأ المكون؟ هل استرجاع العدالة يحتوي على الحد الأدنى والفجوة والتغطية؟ هل الاسترجاع الطبيعي النظيف ينتج عنه ادعاء سببي؟ هل الاسترجاع الالتقاطي منفصل؟ هل تم اختبار التغطية التجريبية CI؟ هل أنتج السيناريو الحرج الصفري مخاطرة صفرية؟ هل تم تغيير العتبات المرشحة بعد النتيجة؟ هل العتبات الفاشلة متاحة للجمهور؟ هل تم إجراء اختبارات التحول المورفولوجية؟ هل مستوى BQ مفتوح؟ هل هناك استنساخ مستقل؟ هل للاختبار حزمة الحقيقة الخاصة به؟ هل يتم الاحتفاظ بسجل التغييرات؟ هل معروف صاحب الاختبار المسؤول؟\n\n## 85. الاعتراضات والإجابات\n\n### اعتراض 1— “لماذا لا نقيس منتجات Apple و AI الحقيقية مباشرةً؟”\n\nلأنه في هذه المرحلة، الهدف ليس مقارنة الشركات أو المزودين، بل التحقق من سلسلة القياس. اختبار حقيقي:\n\n- البحث الحالي على الويب\n\n- السكان الحقيقيون\n\n- الوصول إلى منتج ذكاء اصطناعي حقيقي\n\n- دليل حقيقي\n\n- يتطلب القانون والخصوصية\n\nالاختبار الاصطناعي يجعل أخطاء الطريقة نفسها مرئية أولاً.\n\n### الاعتراض 2— \"إذا لم تمثل البيانات الاصطناعية العالم الحقيقي، فما الفائدة منها؟\"\n\nالبيانات الاصطناعية لا تثبت الانتشار الحقيقي. إنها تختبر:\n\n- استرجاع العلامة الصحيحة,\n\n- الاستيلاء على الباب الحرج\n\n- فصل عيب الالتقاط,\n\n- إعادة إنتاج صيغة النتيجة،\n\nحساب العدالة وعدم اليقين. هذا اختبار طريقة إلزامي قبل التدقيق المباشر.\n\n### الاستئناف 3— \"لماذا يتم استخدام Apple.com؟ هل لا يمكن استخدام نطاق آخر؟\"\n\nإنه قابل للاستخدام. Apple.com هو المرساة الوحيدة القابلة للتعرف. الفرق المستقلة:\n\n- مرتكزات نطاق أخرى،\n\n- مجالات خيالية تمامًا،\n\n- توائم الكيانات الخاصة بالصناعة\n\nيمكن استخدامه. لا ينبغي أن يعتمد NOMOS على مرساة واحدة.\n\n### الاعتراض 4— “ألن يكون أكثر واقعية مزج معلومات حقيقية عن Apple مع حزمة الحقيقة الاصطناعية؟”\n\nهذا يطمس حدود الاختبار. إذا تم دمج المعلومات الحقيقية والاصطناعية، قد لا يفهم القارئ أي الادعاءات حقيقية. يجب إبقاء التوأم الاصطناعي منفصلًا.\n\n### الاعتراض 5— “إذا كانت جميع استجابات 30,000 من مطالبة واحدة، كيف سيتم اختبار Full NOMOS؟”\n\nالمجموعة الأساسية لـ 30,000 هي اختبار انتشار واستقرار لـ Core GEO-1000. يتم اختبار وحدات الأدلة والحدود والتوصيات والطبيعي النقي واللغة بشكل منفصل في الملحق التشخيصي. مطالبة واحدة ليست Full NOMOS.\n\n### الاعتراض 6— \"لماذا لا يختبر نفس المستخدم الاصطناعي جميع منتجات الذكاء الاصطناعي؟\"\n\nنفس الشخص: يمكن أن يعزز المقارنة، لكنه يخلق انتقالًا وتكييفًا. يستخدم النص الرئيسي أفرادًا فريدين. يتم إقران تكوين السكان مع توائم مطابقة. يمكن إنشاء وحدة تجريبية مطابقة بشكل منفصل.\n\n### الاعتراض 7— \"هل يمكن فعلاً اختبار عدالة اللغة بدون أسماء لغوية حقيقية؟\"\n\nيمكن اختبار الصيغة، والأوزان، والحد الأدنى، وحساب الفجوة. لا يمكن اختبار الترجمة الفعلية وسلوك اللغة. كما أن التحقق من صحة اللغة الحيّة يتطلب خبرة بشرية محلية.\n\n### الاعتراض 8— \"هل يؤدي الإفراط في أخذ عينات الحالات الحرجة إلى تشويه النتيجة؟\"\n\nلا يدخل مجموعة تحدي النتائج في الحساب. إنها تقيس قدرة الكشف النقدي. تحافظ مجموعة الانتشار الرئيسية على المعدل المتفرق الواقعي.\n\n### الاعتراض 9— \"إذا كان الشخص الذي يُعد الحقيقة المولدة يعرف بالفعل الإجابة الصحيحة، فلماذا يكون الحكم ذا معنى؟\"\n\nالمحكمون لا يرون الحقيقة المولدة. الهدف هو اختبار ما إذا كان نظام التحكيم يمكنه استعادة الحقيقة المخفية من خلال الاستجابة المرئية وحزمة الحقيقة.\n\n### الاعتراض 10— 'إذا كانت الذكاء الاصطناعي يكتب أيضًا استجابات تركيبية، ألن يكون ذات الذكاء الاصطناعي قد أعد اختباره الخاص؟'\n\nيمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في إنتاج التنوع اللغوي. ومع ذلك:\n\n- خطة ذرية,\n\n- الحقيقة المولدة.\n\n- درجة الأهمية،\n\n- البذرة،\n\n- الموافقة على الامتحان النهائي\n\nيجب أن يكون تحت حكم الإنسان ومتكرر. لا يمكن لمولد الاستجابات أن يكون الحكم النهائي.\n\n### الاعتراض 11— “أليس 99 في المئة مرتفعًا جدًا للتذكر الحرج؟”\n\nقد يكون مرتفعًا. خاصة في الحالات الصعبة والغريبة، قد تكون نتيجة التجربة الأولية أقل. لهذا السبب هو عتبة محتملة. وبما أن تكلفة الفشل مرتفعة عند بوابات عالية المخاطر، فمن الطبيعي أن يكون الهدف طموحًا.\n\n### الاعتراض 12— “لماذا معدل الخطأ الحرج مهم منفصلًا؟”\n\nالعلامة الحرجة:\n\n- تؤثر على علامة المنتج،\n\n- الرأي العام،\n\n- والكيان الذي تم تدقيقه\n\nبجدية. النظام الذي يكون حساسًا بشكل مفرط ويعتبر كل خطأ على أنه حرج ليس موثوقًا.\n\n### الاعتراض 13— \"إذا فشل الاختبار، ألا تصبح الكتابة أضعف؟\"\n\nلا. شرح الفشل يقوي المعيار. الغرض من الاختبار ليس التحقق من الفكرة، بل إظهار الأماكن التي لا تعمل فيها.\n\n### الاعتراض 14— 'لماذا من الخطأ تحسين الصيغة استنادًا إلى نتيجة الاختبار؟'\n\nالتحسين ليس خطأ. التوافق الصامت مع نفس نتيجة التحقق هو الخطأ. العملية الصحيحة:\n\n- نتيجة الطريقة 0.9\n\n- تحليل الخطأ\n\n- طريقة 1.0\n\n- التحقق على مجموعة احتياطية جديدة أو غير مستخدمة.\n\nهذا هو التسلسل المطلوب.\n\n### الاعتراض 15— “إذا نشرنا النص الكامل، ألن يتم التلاعب بالاختبار؟”\n\nهناك خطر التلاعب. لذلك:\n\n- المعايرة العامة،\n\n- التحقق الخاضع للختم،\n\n- تجديد الاحتياطي\n\nتُستخدم الطبقات. لا يمكن إخفاء الاحتياطي إلى الأبد. يلزم نظام لتجديد النسخة.\n\n### الاعتراض 16— “لماذا من المهم جدًا الحفاظ على الاختبار الاصطناعي منفصلًا تمامًا عن الإنترنت الحقيقي؟”\n\nلأنه إذا تم فهرسة الأخطاء التركيبية مثل المعلومات الحقيقية على الويب، فإن الاختبار ينتج التمثيل الذي يُسمم والذي ينتقده. يجب أن تكون التركيبية مرئية ليس فقط للبشر ولكن أيضًا للآلات.\n\n## القاعدة الشائعة للفصل 91\n\nكتابة معيار أمر صعب. إثبات أن المعيار نفسه يعمل بشكل صحيح أصعب حتى. لأن الشخص الذي يكتب المعيار:\n\n- يريد أن يرى أي نتيجة,\n\n- أي خطأ تعتبره مهمًا,\n\n- أي صيغة تبدو قوية،\n\n- أي عتبة يمكن اجتيازها\n\nيعرف فريق التصميم النتائج التي يأمل في رؤيتها، والأخطاء التي يعتبرها مهمة، والصيغة التي تبدو قوية والحدود التي تبدو قابلة للتحقيق. يمكن لتلك المعرفة أن تؤثر بهدوء على التقييم. لذلك، فإن الاختبار الاصطناعي ليس عرضًا للنجاح؛ بل هو أول تحدٍ جاد يتجه إلى NOMOS نفسه. قد يُظهر المعيار أن استخراج الادعاءات غير كافٍ، وأن المحكمين يخلطون بين نطاق الدعم والحقائق، وأن الاسترجاع النقدي مرتفع بينما معدل الإيجابيات الكاذبة غير مقبول، وأن كشف الإغفال ضعيف، وأن صيغة عدالة اللغة لا تستطيع التمييز بين عيوب المُدخلات وعيوب الذكاء الاصطناعي، وأن استرجاع المكونات يفشل رغم وجود مركب دقيق، أو أن فترات الثقة تغطي أقل من المعامل الحقيقي. هذه ليست إحراجات يجب إخفاؤها؛ إنها الاختبار الحقيقي للمعيار. تبدأ الفشل عندما تُلاحظ هذه المشاكل ومع ذلك يُعلن عن نجاح المعيار. Apple.com هو مجرد مرساة للتصميم الاصطناعي. لا يتم إصدار حكم حول شركة حقيقية، ولا يتم تقييم أي منتج ذكاء اصطناعي حقيقي.\n\nنحن لا نقول بعد ما يراه الناس في العالم الحقيقي. نحن نسأل:\n\n> في كون اصطناعي نعرف فيه الواقع من البداية، هل يمكن لـ NOMOS تطبيق قواعده بشكل صحيح؟\n\nإذا كانت الإجابة لا:\n\n- يجب ألا نذهب إلى العالم الحقيقي،\n\n- يجب ألا نرسله إلى الجامعات كمعيار،\n\n- يجب ألا نقدم له شارة،\n\nيجب ألا نعلن 950+. حتى لو كانت الإجابة نعم: نحن فقط نجتاز البوابة الأولى. لأن النجاح الاصطناعي ليس نجاحًا في العالم الحي. العالم الحي هو:\n\n- غير مكتمل،\n\n- متعارض،\n\n- متغير،\n\n- سياسي.\n\n- قانوني،\n\n- ثقافي\n\n- متعدد اللغات,\n\nإنه يعتمد على سلوك الإنسان. ي kalibrate الاختبار الاصطناعي أولاً أداة القياس. ثم يقيس الاختبار الحي العالم. لذلك، فإن قانون القياس السابع عشر لـ NOMOS هو كما يلي:\n\n> يجب أن يكون الكائن الأول الذي يتم تدقيقه بواسطة المعيار هو المعيار نفسه.\n\nينص قانون القياس الثامن عشر على:\n\n> النجاح الاصطناعي ليس دقة في العالم الحقيقي؛ إنه إذن للانتقال إلى الاختبار في العالم الحقيقي.\n\nينص قانون القياس التاسع عشر على:\n\n> إذا لم تستطع نتيجة الاختبار استرجاع حقيقة معروفة سابقًا، فإن الحصول على درجة عالية لا قيمة له.\n\nتنص قانون قياسه العشرون على:\n\n> إذا تسلل مولد الحقيقة إلى الحكم، فلن يكون ما يتم قياسه هو التحكيم، بل قراءة الملصقات.\n\nينص القانون الحادي والعشرون للقياس على:\n\n> يمكن اختبار الانتشار الحرج والقدرة الحرجة على الكشف في مجموعات نصية منفصلة؛ لا يمكن دمجهما في نفس المقام.\n\nينص القانون الثاني والعشرون للقياسات على:\n\n> إذا تم إخفاء نتيجة تجربة فاشلة، فلن يكون NOMOS معياراً ضد التلاعب، بل نظاماً يحفظ روايته الخاصة.\n\nالقانون الثالث والعشرون كما يلي:\n\n> إذا تسربت المعلومات المضللة الاصطناعية إلى الويب الحقيقي، فإن التجربة تنتج التمثيل الذي تسممه وتنتقده.\n\nالقانون الرابع والعشرون هو كما يلي:\n\n> إذا لم يتمكن فريق مستقل من إنتاج نتائج مشابهة من نفس الجسم النصي، فإن الطريقة ليست بعد معيارًا عالميًا.\n\n## قسم NOMOS التوجيه 17\n\n> سوف تختبر أداتك القياسية الخاصة قبل إطلاق سراحي في العالم الحقيقي.\n\n> لن تستخدم اسم Apple.com لإصدار أحكام حول شركة Apple.\n\n> ستكتب بوضوح اسم الكيان الاصطناعي. / لن تخلطه مع شركة حقيقية.\n\n> لن تضع وجوه مقدمي الخدمات الحقيقيين على منتجات الذكاء الاصطناعي.\n\n> ستولد ثلاثين ألف إجابة أولاً، وتغلق حقيقة المولد أولاً، ثم تخفيها عن الحكم.\n\n> لن تسمح للحكم بمعرفة الإجابة من اسم الملف، أو لون الواجهة، أو رمز المرجع.\n\n> ستحافظ على ندرة الحالات الحرجة في مجموعة انتشار الحالات الرئيسية. / ستختبر قوة الاكتشاف في مجموعة تحدٍ منفصلة.\n\n> لن تضف حالات التحدي إلى النتيجة الرئيسية.\n\n> سوف تتجنب فقط ارتكاب الأخطاء الواضحة والسهل تجنبها. / سوف تخفي الأخطاء في النسبة، والأسلوب، والوقت، والنطاق، والمرجع.\n\n> سوف تولد أيضًا حالات تشبه الحالات الحرجة لكنها ليست حرجة. / سوف تختبر أيضًا العقوبة المبالغ فيها.\n\n> سوف تختبر الحذف بقدر ما تختبر الادعاءات الكاذبة.\n\n> لن تنسى الإجابة التي تحدد الرقم الصحيح مع الادعاء الكاذب بالاستقلال.\n\n> سوف تختبر الإجابة التي تخلط بين الشركة الأم والشركة الفرعية.\n\n> لن تحول أي خلل في ترجمة المُدخل إلى خلل لغوي للذكاء الاصطناعي.\n\n> لن تنسب الفرق بين \"نظيف\" و\"طبيعي\" إلى سبب واحد.\n\n> ستضع أيضًا حالات الإجابة المكررة، المقتطعة، الطلب غير الصحيح، التسليم المتأخر، والتلاعب تحت الاختبار.\n\n> لن تعطي مظهر إجابة AI مباشرة لشاشة اصطناعية.\n\n> لن تغير البذرة بعد رؤية النتيجة.\n\n> لن تختار أجمل تشغيل عشوائي.\n\n> لن تعدل صيغة النقاط بناءً على نتيجة التحقق المختومة.\n\n> إذا فشل الاختبار، لن تخفض الحدود. / ستكتب أنه لم ينجح.\n\n> لن تخفي أخطاء المكونات لمجرد أن النتيجة المركبة صحيحة.\n\n> لن تخفي الحالة الحرجة الوحيدة التي فُقدت ضمن دقة شاملة عالية.\n\n> لن تنتج مخاطرة صفرية في سيناريو حرج لوحظ صفراً.\n\n> سوف تمنع تسرب البيانات الاصطناعية إلى الإنترنت الحقيقي كسم معلومات.\n\n> سوف تقوم أيضًا بتثبيت حزمة الحقيقة الخاصة بالاختبار.\n\nأولًا، حدّد النطاق. / ثم أنشئ الكيان الاصطناعي. / ثم ثبّت المجتمع المستهدف والمُدخل. / ثم أنشئ حقيقة المولّد. / ثم اختم البذرة. / ثم ولّد ثلاثين ألف استجابة. / ثم اعمِ المحكّمين عن الحقيقة. / ثم ثبّت طريقة احتساب الدرجات. / ثم اكشف الحقيقة. / ثم انشر كل خطأ لم تكتشفه. / وبعد ذلك فقط يجوز لك أن تقرر ما إذا كانت الطريقة جاهزة للعالم الحقيقي.\n\n## جملة ختام الفصل\n\n> قبل أن تتمكن NOMOS من صناعة التاريخ، يجب عليها إثبات أنها لا تستطيع إعادة كتابة تاريخها الخاص بإرادتها. يجب عليها استعادة الواقع الاصطناعي قبل الختم دون تغيير نجاحاتها أو إخفاقاتها.\n\n## النواة المعيارية\n\n> يجب أن يقيم معيار Apple.com الاصطناعي طريقة تدقيق NOMOS، وليس الأداء الفعلي لشركة Apple Inc. أو apple.com أو أي مزود ذكاء اصطناعي فعلي. يجب تحديد جميع الكيانات الاصطناعية، والادعاءات، وأجسام الأدلة، والمستخدمين، والدول، واللغات، ومنتجات الذكاء الاصطناعي، والاستجابات، والاقتباسات، واللقطات، والحوادث، والدرجات بوضوح على أنها اصطناعية. يجب على المعيار الحفاظ على توأم كيان APPLE-SYNTH منفصل ويجب ألا يمثل حزمة الحقيقة الخاصة به كمعلومات واقعية عن الشركة الحقيقية. يجب أن يحتوي المرجع الأساسي للبيانات على: - عشر ملفات تعريف منتجات اصطناعية للذكاء الاصطناعي، - ألف مشارك اصطناعي فريد لكل منتج في كل موجة، - ثلاث موجات قياس، - وثلاثين ألف استجابة أساسية. يجب ألا تُعاد استخدام هويات المشاركين الاصطناعيين عبر المنتجات أو الموجات في المرجع الأساسي. ينبغي أن تستخدم عينات المنتجات توزيعات سكان متطابقة دون استخدام نفس وحدة الشخص. يجب أن تبقى مجموعة انتشار المرجع الأساسية، مجموعة تحدي الشدة، مجموعة سلامة الالتقاط، مجموعة الذهبية للتحكيم، والملحق التشخيصي محددة بشكل منفصل وألا تشترك في مقاييس الانتشار. يجب إنشاء الحقيقة المولدة، إصدارها، تشفيرها، وختمها قبل التحكيم على الاستجابات. يجب أن تظل مخفية عن مستخرجي الادعاءات والمحكمين ومحللي الدرجات حتى يتم تثبيت نتائجهم. يجب تثبيت البذور العشوائية، وملفات التعريف الاصطناعية للذكاء الاصطناعي، وقواعد حقن الأخطاء، وإصدارات الادعاءات، وسجلات حزمة الحقيقة، وطرق الدرجات، ومعايير قبول المرشحين قبل فتح مجموعة التحقق المختومة. يجب أن تتضمن حالات المعيار أوضاع الفشل المباشرة، الضمنية، المنسوبة، الوضعية، المحدودة النطاق، الزمنية، المستندة إلى الاقتباس، المستندة إلى الإغفال، الذاتية التصحيح، والمختلطة بالكائنات. يجب تقدير انتشار الأحداث الحرجة من المجموعة الرئيسة. يجب اختبار قدرة الكشف الحرجة في مجموعة تحدٍ منفصلة تحتوي على أمثلة كافية والتحكمات السلبية المشابهة للأحداث الحرجة. لا يجوز لأي زيادة في عدد العينات الخاصة بتحدي معين أن تغير التوزيع الرئيسي GEO-1000 أو تقدير الانتشار الحرج. يجب أن تحمل لقطات الشاشة الاصطناعية والتحف الاستجابية إشعارات مرئية وقابلة للقراءة آليًا تفيد بأنها ليست مخرجات ذكاء اصطناعي حية أو أدلة أداء كيان حقيقي. يجب أن يمنع المعيار من نشر ادعاءاته الاصطناعية أو أرشفتها كمعلومات حقيقية عن الكيان الأساسي. يجب أن يتم تحديد نجاح المعيار من خلال استرجاع الحقيقة المُولِّدة المثبّتة، بما في ذلك حدود الادعاءات، والقرارات الذرية، والحذوفات، والبوابات الحرجة والجسيمة، وحالات الاستجابة، ودرجات المكونات، والدرجات المركبة، ونتائج العدالة، وصلاحية الالتقاط، وتغطية عدم اليقين. يجب ألا يعوّض الدقة العامة العالية عن الحالات الحرجة الفائتة. يجب تقديم الاستدعاء الحرج ومعدل الإيجابيات الكاذبة الحرجة معًا. يجب أن يظل أي فشل في مستوى المعيار، أو حدث تسرب، أو خطأ في الاسترداد، أو تصنيف خاطئ مرئيًا، ولا يجوز إزالته عن طريق تغيير الملصقات أو البذور أو العينات أو الأوزان أو قواعد التسجيل بعد ملاحظة النتائج. يجب أن يكون لكل تصميم معيار، أو توليد، أو ختم، أو تدقيق تسرب، أو تحكيم، أو حساب استرداد، أو قرار مستوى، أو مراجعة، أو إصدار عام نسخة مع توثيقها لشخص مسؤول أو منظمة مسؤولة.","character_count":78035,"record_sha256":"99d2ae50baa12c248fbb6f91e011c7381a820b9066088c91ac9879b88346f297"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-ar-chapter-18","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"ar","language_name":"Arabic","direction":"rtl","record_type":"chapter","sequence":20,"chapter_number":18,"item_number":null,"title":"تدقيق تركيبي متكامل لـ 30,000 استجابة","subtitle":"عرض توضيحي محسوب للمنهج","canonical_url":"https://noblejackal.com/ar/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22041753","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22041753","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K03","K09"],"source_word_count":8552,"source_document_sha256":"a851520c99cda8b6b395216ec7468472c98216f38ab18e61fede32ccf3c80dda","structured_json":"{\"number\":18,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH18\",\"title\":\"تدقيق تركيبي متكامل لـ 30,000 استجابة\",\"subtitle\":\"عرض توضيحي محسوب للمنهج\",\"sourceFile\":\"18.ci bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"B245A65CF2364BD7824BD204A8573F15570FE9716F76653FB17D0031AA464FCA\",\"sourceWordCount\":8552,\"sourceIds\":[\"K03\",\"K09\"],\"machine\":{\"chapter\":18,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH18\",\"title\":\"تدقيق تركيبي متكامل لـ 30,000 استجابة\",\"subtitle\":\"عرض توضيحي محسوب للمنهج\",\"sourceIds\":[\"K03\",\"K09\"],\"normativeRuleId\":\"NOMOS-AUDIT-CH18-R01\",\"normativeRuleEnglish\":\"A book-level synthetic demonstration MUST NOT be represented as an executed, independently validated benchmark. The real benchmark quality status MUST remain BQ-0 until the corpus, software, sealed Generator Truth, adjudication process, scoring process, and independent reproduction have actually been executed. An end-to-end synthetic audit MUST evaluate recovery separately for: - capture validity, - claim boundaries, - entity resolution, - factual status, - scope, - time, - attribution, - modality, - citation mapping, - material omissions, - Critical and Major severity, - response status, - GEO-1000 distribution, - component scores, - composite score, - fairness, - user-state effects, - stability, - confidence intervals, - and rare-event behaviour. A small composite-score error MUST NOT compensate for material component-level recovery errors. First-pass and final-adjudicated Critical recall MUST remain separately reported. Final Critical recovery MUST disclose the review and expertise layers required to achieve it. Any predeclared mandatory recovery threshold that is not met MUST block a sealed-validation-pass decision. Candidate thresholds MUST NOT be lowered, rounded, reinterpreted, or removed after results are observed merely to make the method pass. Citation mapping and material omission recovery MUST be treated as separate mandatory method capabilities. A method failure MUST create a versioned Method Finding, an identified root cause, a remediation owner, and a requirement for validation on an untouched holdout. Regression success on previously failed cases MUST NOT replace untouched holdout validation. A demonstration that fails mandatory thresholds MUST publish both its successful and unsuccessful results. No public NOMOS conformity mark, NOMOS 950+ declaration, or real-entity ranking may be based solely on a book demonstration, synthetic recovery scenario, or non-independent benchmark. Every demonstration run, real benchmark status, recovery result, method finding, threshold decision, remediation, and release decision MUST be versioned and attributable to an accountable human or organisation.\",\"normativeRuleSourceTurkish\":\"Kitap içi sentetik demonstrasyon, çalıştırılmış ve bağımsız olarak doğrulanmış gerçek benchmark gibi sunulamaz. Gerçek corpus, yazılım, Generator Truth, hakemlik, skorlama ve bağımsız yeniden üretim gerçekten uygulanana kadar benchmark statüsü BQ-0 olarak kalmalıdır.\",\"machineBlocksEnglish\":[{\"blockId\":\"CH18-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MACHINE-READABLE DEMONSTRATION RECORD 49\",\"sourceParagraph\":1587},{\"blockId\":\"CH18-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1588},{\"blockId\":\"CH18-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":1589},{\"blockId\":\"CH18-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1590},{\"blockId\":\"CH18-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"demonstrationRun\\\": {\",\"sourceParagraph\":1591},{\"blockId\":\"CH18-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"demonstrationRunId\\\": \\\"NOMOS-APPLE-SYNTH-DEMO-RUN-18-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1592},{\"blockId\":\"CH18-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"chapter\\\": \\\"CH18\\\",\",\"sourceParagraph\":1593},{\"blockId\":\"CH18-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"BOOK_LEVEL_SYNTHETIC_DEMONSTRATION\\\",\",\"sourceParagraph\":1594},{\"blockId\":\"CH18-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realBenchmarkExecution\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1595},{\"blockId\":\"CH18-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realBenchmarkQualityStatus\\\": \\\"BQ-0\\\",\",\"sourceParagraph\":1596},{\"blockId\":\"CH18-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"demonstrationQualityStatus\\\": \\\"DEMO-BQ-2\\\",\",\"sourceParagraph\":1597},{\"blockId\":\"CH18-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nonClaimStatement\\\": {\",\"sourceParagraph\":1598},{\"blockId\":\"CH18-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realApplePerformanceClaim\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1599},{\"blockId\":\"CH18-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realAIProviderPerformanceClaim\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1600},{\"blockId\":\"CH18-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realHumanObservationClaim\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1601},{\"blockId\":\"CH18-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentExecutionClaim\\\": false\",\"sourceParagraph\":1602},{\"blockId\":\"CH18-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1603},{\"blockId\":\"CH18-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"corpora\\\": {\",\"sourceParagraph\":1604},{\"blockId\":\"CH18-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"principalPrevalenceResponses\\\": 30000,\",\"sourceParagraph\":1605},{\"blockId\":\"CH18-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"diagnosticAnnexCases\\\": 6000,\",\"sourceParagraph\":1606},{\"blockId\":\"CH18-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"severityChallengeCases\\\": 3600,\",\"sourceParagraph\":1607},{\"blockId\":\"CH18-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureIntegrityCases\\\": 4000,\",\"sourceParagraph\":1608},{\"blockId\":\"CH18-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationGoldCases\\\": 2400\",\"sourceParagraph\":1609},{\"blockId\":\"CH18-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1610},{\"blockId\":\"CH18-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedRecords\\\": {\",\"sourceParagraph\":1611},{\"blockId\":\"CH18-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkVersion\\\": \\\"NOMOS-APPLE-SYNTH-BENCH-0.9\\\",\",\"sourceParagraph\":1612},{\"blockId\":\"CH18-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackVersion\\\": \\\"SYNTH-APPLE-TP-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1613},{\"blockId\":\"CH18-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptSetVersion\\\": \\\"SYNTH-PROMPT-SET-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1614},{\"blockId\":\"CH18-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scoreMethodVersion\\\": \\\"NOMOS-SCORE-0.9\\\",\",\"sourceParagraph\":1615},{\"blockId\":\"CH18-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"seedManifestVersion\\\": \\\"SYNTH-SEED-MANIFEST-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1616},{\"blockId\":\"CH18-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThresholdVersion\\\": \\\"SYNTH-ACCEPTANCE-0.9\\\"\",\"sourceParagraph\":1617},{\"blockId\":\"CH18-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1618},{\"blockId\":\"CH18-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorTruth\\\": {\",\"sourceParagraph\":1619},{\"blockId\":\"CH18-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sealedBeforeRecovery\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1620},{\"blockId\":\"CH18-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"principalDistribution\\\": {\",\"sourceParagraph\":1621},{\"blockId\":\"CH18-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-1\\\": 20045,\",\"sourceParagraph\":1622},{\"blockId\":\"CH18-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-2\\\": 4310,\",\"sourceParagraph\":1623},{\"blockId\":\"CH18-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-3\\\": 2370,\",\"sourceParagraph\":1624},{\"blockId\":\"CH18-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-4\\\": 1602,\",\"sourceParagraph\":1625},{\"blockId\":\"CH18-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-5\\\": 33,\",\"sourceParagraph\":1626},{\"blockId\":\"CH18-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-6\\\": 450,\",\"sourceParagraph\":1627},{\"blockId\":\"CH18-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-7\\\": 1110,\",\"sourceParagraph\":1628},{\"blockId\":\"CH18-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-8\\\": 80\",\"sourceParagraph\":1629},{\"blockId\":\"CH18-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1630},{\"blockId\":\"CH18-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1631},{\"blockId\":\"CH18-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomosRecovery\\\": {\",\"sourceParagraph\":1632},{\"blockId\":\"CH18-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedBeforeGeneratorTruthOpen\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1633},{\"blockId\":\"CH18-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"principalDistribution\\\": {\",\"sourceParagraph\":1634},{\"blockId\":\"CH18-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-1\\\": 19980,\",\"sourceParagraph\":1635},{\"blockId\":\"CH18-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-2\\\": 4365,\",\"sourceParagraph\":1636},{\"blockId\":\"CH18-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-3\\\": 2382,\",\"sourceParagraph\":1637},{\"blockId\":\"CH18-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-4\\\": 1585,\",\"sourceParagraph\":1638},{\"blockId\":\"CH18-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-5\\\": 33,\",\"sourceParagraph\":1639},{\"blockId\":\"CH18-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-6\\\": 468,\",\"sourceParagraph\":1640},{\"blockId\":\"CH18-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-7\\\": 1091,\",\"sourceParagraph\":1641},{\"blockId\":\"CH18-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-8\\\": 96\",\"sourceParagraph\":1642},{\"blockId\":\"CH18-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1643},{\"blockId\":\"CH18-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"strictPassEquivalent\\\": 811.5,\",\"sourceParagraph\":1644},{\"blockId\":\"CH18-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"acceptablePassEquivalent\\\": 890.9\",\"sourceParagraph\":1645},{\"blockId\":\"CH18-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1646},{\"blockId\":\"CH18-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrity\\\": {\",\"sourceParagraph\":1647},{\"blockId\":\"CH18-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"synthetic\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1648},{\"blockId\":\"CH18-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"bookDemonstrationOnly\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1649},{\"blockId\":\"CH18-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"manifestHash\\\": \\\"SYNTHETIC-DEMO-RUN-HASH\\\"\",\"sourceParagraph\":1650},{\"blockId\":\"CH18-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1651},{\"blockId\":\"CH18-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":1652},{\"blockId\":\"CH18-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responsibleHumanAuthor\\\": \\\"Kaan MURAZ\\\",\",\"sourceParagraph\":1653},{\"blockId\":\"CH18-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalAIInterlocutor\\\": \\\"NOMOS by NobleJackal\\\",\",\"sourceParagraph\":1654},{\"blockId\":\"CH18-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realExecutionApprovalRequired\\\": true\",\"sourceParagraph\":1655},{\"blockId\":\"CH18-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1656},{\"blockId\":\"CH18-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1657},{\"blockId\":\"CH18-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1658},{\"blockId\":\"CH18-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MACHINE-READABLE RECOVERY RECORD 50\",\"sourceParagraph\":1660},{\"blockId\":\"CH18-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1661},{\"blockId\":\"CH18-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":1662},{\"blockId\":\"CH18-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1663},{\"blockId\":\"CH18-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkRecovery\\\": {\",\"sourceParagraph\":1664},{\"blockId\":\"CH18-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"recoveryRecordId\\\": \\\"NOMOS-APPLE-SYNTH-DEMO-RECOVERY-18-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1665},{\"blockId\":\"CH18-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"demonstrationRunId\\\": \\\"NOMOS-APPLE-SYNTH-DEMO-RUN-18-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1666},{\"blockId\":\"CH18-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorTruthOpenedAfterRecoveryLock\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1667},{\"blockId\":\"CH18-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"metrics\\\": {\",\"sourceParagraph\":1668},{\"blockId\":\"CH18-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimBoundary\\\": {\",\"sourceParagraph\":1669},{\"blockId\":\"CH18-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"precision\\\": 0.9613,\",\"sourceParagraph\":1670},{\"blockId\":\"CH18-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"recall\\\": 0.9665,\",\"sourceParagraph\":1671},{\"blockId\":\"CH18-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"f1\\\": 0.9639,\",\"sourceParagraph\":1672},{\"blockId\":\"CH18-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.95,\",\"sourceParagraph\":1673},{\"blockId\":\"CH18-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"passed\\\": true\",\"sourceParagraph\":1674},{\"blockId\":\"CH18-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1675},{\"blockId\":\"CH18-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityResolutionAccuracy\\\": {\",\"sourceParagraph\":1676},{\"blockId\":\"CH18-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"value\\\": 0.987,\",\"sourceParagraph\":1677},{\"blockId\":\"CH18-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.98,\",\"sourceParagraph\":1678},{\"blockId\":\"CH18-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"passed\\\": true\",\"sourceParagraph\":1679},{\"blockId\":\"CH18-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1680},{\"blockId\":\"CH18-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"factualStatusMacroF1\\\": {\",\"sourceParagraph\":1681},{\"blockId\":\"CH18-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"value\\\": 0.923,\",\"sourceParagraph\":1682},{\"blockId\":\"CH18-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.90,\",\"sourceParagraph\":1683},{\"blockId\":\"CH18-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"passed\\\": true\",\"sourceParagraph\":1684},{\"blockId\":\"CH18-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1685},{\"blockId\":\"CH18-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeMacroF1\\\": {\",\"sourceParagraph\":1686},{\"blockId\":\"CH18-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"value\\\": 0.906,\",\"sourceParagraph\":1687},{\"blockId\":\"CH18-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.90,\",\"sourceParagraph\":1688},{\"blockId\":\"CH18-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"passed\\\": true\",\"sourceParagraph\":1689},{\"blockId\":\"CH18-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1690},{\"blockId\":\"CH18-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attributionMacroF1\\\": {\",\"sourceParagraph\":1691},{\"blockId\":\"CH18-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"value\\\": 0.918,\",\"sourceParagraph\":1692},{\"blockId\":\"CH18-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.90,\",\"sourceParagraph\":1693},{\"blockId\":\"CH18-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"passed\\\": true\",\"sourceParagraph\":1694},{\"blockId\":\"CH18-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1695},{\"blockId\":\"CH18-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationMappingF1\\\": {\",\"sourceParagraph\":1696},{\"blockId\":\"CH18-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"value\\\": 0.887,\",\"sourceParagraph\":1697},{\"blockId\":\"CH18-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.90,\",\"sourceParagraph\":1698},{\"blockId\":\"CH18-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"passed\\\": false\",\"sourceParagraph\":1699},{\"blockId\":\"CH18-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1700},{\"blockId\":\"CH18-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialOmissionF1\\\": {\",\"sourceParagraph\":1701},{\"blockId\":\"CH18-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"value\\\": 0.824,\",\"sourceParagraph\":1702},{\"blockId\":\"CH18-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.85,\",\"sourceParagraph\":1703},{\"blockId\":\"CH18-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"passed\\\": false\",\"sourceParagraph\":1704},{\"blockId\":\"CH18-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1705},{\"blockId\":\"CH18-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalFirstPassRecall\\\": 0.9942,\",\"sourceParagraph\":1706},{\"blockId\":\"CH18-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalFinalRecall\\\": 1.0,\",\"sourceParagraph\":1707},{\"blockId\":\"CH18-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalFinalFalsePositiveRate\\\": 0.0,\",\"sourceParagraph\":1708},{\"blockId\":\"CH18-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"majorClassificationMacroF1\\\": 0.952,\",\"sourceParagraph\":1709},{\"blockId\":\"CH18-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseStatusMacroF1\\\": 0.928,\",\"sourceParagraph\":1710},{\"blockId\":\"CH18-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureValidityAccuracy\\\": 0.982,\",\"sourceParagraph\":1711},{\"blockId\":\"CH18-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"componentMeanAbsoluteError\\\": 1.9,\",\"sourceParagraph\":1712},{\"blockId\":\"CH18-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"compositeAbsoluteError\\\": 1.0,\",\"sourceParagraph\":1713},{\"blockId\":\"CH18-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessComponentAbsoluteError\\\": 2.4,\",\"sourceParagraph\":1714},{\"blockId\":\"CH18-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"confidenceIntervalCoverageWithinCandidateRange\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1715},{\"blockId\":\"CH18-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"finalCriticalGateInversionCount\\\": 0\",\"sourceParagraph\":1716},{\"blockId\":\"CH18-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1717},{\"blockId\":\"CH18-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThresholdSummary\\\": {\",\"sourceParagraph\":1718},{\"blockId\":\"CH18-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"passed\\\": 15,\",\"sourceParagraph\":1719},{\"blockId\":\"CH18-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"failed\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":1720},{\"blockId\":\"CH18-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentReproductionCompleted\\\": false\",\"sourceParagraph\":1721},{\"blockId\":\"CH18-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1722},{\"blockId\":\"CH18-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"qualityDecision\\\": {\",\"sourceParagraph\":1723},{\"blockId\":\"CH18-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"demonstrationStatus\\\": \\\"DEMO-BQ-2\\\",\",\"sourceParagraph\":1724},{\"blockId\":\"CH18-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sealedValidationPassed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1725},{\"blockId\":\"CH18-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentReproductionEligible\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1726},{\"blockId\":\"CH18-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicConformityUseAllowed\\\": false\",\"sourceParagraph\":1727},{\"blockId\":\"CH18-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1728},{\"blockId\":\"CH18-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1729},{\"blockId\":\"CH18-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1730},{\"blockId\":\"CH18-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"51. MACHINE-READABLE METHOD FINDING RECORD\",\"sourceParagraph\":1732},{\"blockId\":\"CH18-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1733},{\"blockId\":\"CH18-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":1734},{\"blockId\":\"CH18-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1735},{\"blockId\":\"CH18-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"methodFinding\\\": {\",\"sourceParagraph\":1736},{\"blockId\":\"CH18-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"methodFindingId\\\": \\\"NGMF-CH18-OMISSION-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1737},{\"blockId\":\"CH18-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"title\\\": \\\"Material Boundary Omission Under-Detection\\\",\",\"sourceParagraph\":1738},{\"blockId\":\"CH18-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"methodVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1739},{\"blockId\":\"CH18-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"importance\\\": \\\"MAJOR\\\",\",\"sourceParagraph\":1740},{\"blockId\":\"CH18-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"affectedComponents\\\": [\",\"sourceParagraph\":1741},{\"blockId\":\"CH18-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SBI\\\",\",\"sourceParagraph\":1742},{\"blockId\":\"CH18-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"TCR\\\",\",\"sourceParagraph\":1743},{\"blockId\":\"CH18-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CRITICAL_GATE_RECOVERY\\\"\",\"sourceParagraph\":1744},{\"blockId\":\"CH18-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1745},{\"blockId\":\"CH18-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidence\\\": {\",\"sourceParagraph\":1746},{\"blockId\":\"CH18-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialOmissionF1\\\": 0.824,\",\"sourceParagraph\":1747},{\"blockId\":\"CH18-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.85,\",\"sourceParagraph\":1748},{\"blockId\":\"CH18-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"mostAffectedPromptFamilies\\\": [\",\"sourceParagraph\":1749},{\"blockId\":\"CH18-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PR-07\\\",\",\"sourceParagraph\":1750},{\"blockId\":\"CH18-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PR-09\\\",\",\"sourceParagraph\":1751},{\"blockId\":\"CH18-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PR-05\\\"\",\"sourceParagraph\":1752},{\"blockId\":\"CH18-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1753},{\"blockId\":\"CH18-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"mostAffectedErrorForms\\\": [\",\"sourceParagraph\":1754},{\"blockId\":\"CH18-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"OUT_OF_SCOPE_RECOMMENDATION\\\",\",\"sourceParagraph\":1755},{\"blockId\":\"CH18-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"JURISDICTION_BOUNDARY_OMISSION\\\",\",\"sourceParagraph\":1756},{\"blockId\":\"CH18-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SUBSIDIARY_AUTHORITY_OMISSION\\\"\",\"sourceParagraph\":1757},{\"blockId\":\"CH18-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":1758},{\"blockId\":\"CH18-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1759},{\"blockId\":\"CH18-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rootCause\\\": \\\"The adjudication codebook identifies explicit scope errors more reliably than counterfactual decision-changing omissions.\\\",\",\"sourceParagraph\":1760},{\"blockId\":\"CH18-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"remediation\\\": {\",\"sourceParagraph\":1761},{\"blockId\":\"CH18-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"requiredMethodVersion\\\": \\\"1.0.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1762},{\"blockId\":\"CH18-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"actions\\\": [\",\"sourceParagraph\":1763},{\"blockId\":\"CH18-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ADD_COUNTERFACTUAL_DECISION_TEST\\\",\",\"sourceParagraph\":1764},{\"blockId\":\"CH18-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ADD_ENTITY_SERVICE_JURISDICTION_MATRIX\\\",\",\"sourceParagraph\":1765},{\"blockId\":\"CH18-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"REQUIRE_SEPARATE_BOUNDARY_OMISSION_REVIEW\\\",\",\"sourceParagraph\":1766},{\"blockId\":\"CH18-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"VALIDATE_ON_UNTOUCHED_HOLDOUT\\\"\",\"sourceParagraph\":1767},{\"blockId\":\"CH18-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":1768},{\"blockId\":\"CH18-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1769},{\"blockId\":\"CH18-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conformityEffect\\\": {\",\"sourceParagraph\":1770},{\"blockId\":\"CH18-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkPassAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1771},{\"blockId\":\"CH18-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicBadgeUseAllowed\\\": false\",\"sourceParagraph\":1772},{\"blockId\":\"CH18-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1773},{\"blockId\":\"CH18-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":1774},{\"blockId\":\"CH18-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"findingOwnerRole\\\": \\\"NOMOS_METHOD_REMEDIATION_LEAD\\\",\",\"sourceParagraph\":1775},{\"blockId\":\"CH18-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"OPEN\\\"\",\"sourceParagraph\":1776},{\"blockId\":\"CH18-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1777},{\"blockId\":\"CH18-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1778},{\"blockId\":\"CH18-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1779},{\"blockId\":\"CH18-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"52. MACHINE-READABLE RULE OF THE SECTION\",\"sourceParagraph\":1781},{\"blockId\":\"CH18-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH18-R01\",\"sourceParagraph\":1782},{\"blockId\":\"CH18-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A book-level synthetic demonstration MUST NOT be represented as an\",\"sourceParagraph\":1784},{\"blockId\":\"CH18-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"executed, independently validated benchmark.\",\"sourceParagraph\":1785},{\"blockId\":\"CH18-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The real benchmark quality status MUST remain BQ-0 until the corpus,\",\"sourceParagraph\":1787},{\"blockId\":\"CH18-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"software, sealed Generator Truth, adjudication process, scoring process,\",\"sourceParagraph\":1788},{\"blockId\":\"CH18-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"and independent reproduction have actually been executed.\",\"sourceParagraph\":1789},{\"blockId\":\"CH18-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"An end-to-end synthetic audit MUST evaluate recovery separately for:\",\"sourceParagraph\":1791},{\"blockId\":\"CH18-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- capture validity,\",\"sourceParagraph\":1793},{\"blockId\":\"CH18-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- claim boundaries,\",\"sourceParagraph\":1794},{\"blockId\":\"CH18-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- entity resolution,\",\"sourceParagraph\":1795},{\"blockId\":\"CH18-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- factual status,\",\"sourceParagraph\":1796},{\"blockId\":\"CH18-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- scope,\",\"sourceParagraph\":1797},{\"blockId\":\"CH18-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- time,\",\"sourceParagraph\":1798},{\"blockId\":\"CH18-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- attribution,\",\"sourceParagraph\":1799},{\"blockId\":\"CH18-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- modality,\",\"sourceParagraph\":1800},{\"blockId\":\"CH18-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- citation mapping,\",\"sourceParagraph\":1801},{\"blockId\":\"CH18-MB0209\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- material omissions,\",\"sourceParagraph\":1802},{\"blockId\":\"CH18-MB0210\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Critical and Major severity,\",\"sourceParagraph\":1803},{\"blockId\":\"CH18-MB0211\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- response status,\",\"sourceParagraph\":1804},{\"blockId\":\"CH18-MB0212\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- GEO-1000 distribution,\",\"sourceParagraph\":1805},{\"blockId\":\"CH18-MB0213\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- component scores,\",\"sourceParagraph\":1806},{\"blockId\":\"CH18-MB0214\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- composite score,\",\"sourceParagraph\":1807},{\"blockId\":\"CH18-MB0215\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- fairness,\",\"sourceParagraph\":1808},{\"blockId\":\"CH18-MB0216\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- user-state effects,\",\"sourceParagraph\":1809},{\"blockId\":\"CH18-MB0217\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- stability,\",\"sourceParagraph\":1810},{\"blockId\":\"CH18-MB0218\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- confidence intervals,\",\"sourceParagraph\":1811},{\"blockId\":\"CH18-MB0219\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and rare-event behaviour.\",\"sourceParagraph\":1812},{\"blockId\":\"CH18-MB0220\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A small composite-score error MUST NOT compensate for material\",\"sourceParagraph\":1814},{\"blockId\":\"CH18-MB0221\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"component-level recovery errors.\",\"sourceParagraph\":1815},{\"blockId\":\"CH18-MB0222\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"First-pass and final-adjudicated Critical recall MUST remain separately\",\"sourceParagraph\":1817},{\"blockId\":\"CH18-MB0223\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"reported. Final Critical recovery MUST disclose the review and expertise\",\"sourceParagraph\":1818},{\"blockId\":\"CH18-MB0224\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"layers required to achieve it.\",\"sourceParagraph\":1819},{\"blockId\":\"CH18-MB0225\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Any predeclared mandatory recovery threshold that is not met MUST block a\",\"sourceParagraph\":1821},{\"blockId\":\"CH18-MB0226\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"sealed-validation-pass decision.\",\"sourceParagraph\":1822},{\"blockId\":\"CH18-MB0227\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Candidate thresholds MUST NOT be lowered, rounded, reinterpreted, or\",\"sourceParagraph\":1824},{\"blockId\":\"CH18-MB0228\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"removed after results are observed merely to make the method pass.\",\"sourceParagraph\":1825},{\"blockId\":\"CH18-MB0229\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Citation mapping and material omission recovery MUST be treated as\",\"sourceParagraph\":1827},{\"blockId\":\"CH18-MB0230\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"separate mandatory method capabilities.\",\"sourceParagraph\":1828},{\"blockId\":\"CH18-MB0231\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A method failure MUST create a versioned Method Finding, an identified\",\"sourceParagraph\":1830},{\"blockId\":\"CH18-MB0232\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"root cause, a remediation owner, and a requirement for validation on an\",\"sourceParagraph\":1831},{\"blockId\":\"CH18-MB0233\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"untouched holdout.\",\"sourceParagraph\":1832},{\"blockId\":\"CH18-MB0234\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Regression success on previously failed cases MUST NOT replace untouched\",\"sourceParagraph\":1834},{\"blockId\":\"CH18-MB0235\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"holdout validation.\",\"sourceParagraph\":1835},{\"blockId\":\"CH18-MB0236\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A demonstration that fails mandatory thresholds MUST publish both its\",\"sourceParagraph\":1837},{\"blockId\":\"CH18-MB0237\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"successful and unsuccessful results.\",\"sourceParagraph\":1838},{\"blockId\":\"CH18-MB0238\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"No public NOMOS conformity mark, NOMOS 950+ declaration, or real-entity\",\"sourceParagraph\":1840},{\"blockId\":\"CH18-MB0239\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ranking may be based solely on a book demonstration, synthetic recovery\",\"sourceParagraph\":1841},{\"blockId\":\"CH18-MB0240\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"scenario, or non-independent benchmark.\",\"sourceParagraph\":1842},{\"blockId\":\"CH18-MB0241\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every demonstration run, real benchmark status, recovery result, method\",\"sourceParagraph\":1844},{\"blockId\":\"CH18-MB0242\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"finding, threshold decision, remediation, and release decision MUST be\",\"sourceParagraph\":1845},{\"blockId\":\"CH18-MB0243\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"versioned and attributable to an accountable human or organisation.\",\"sourceParagraph\":1846},{\"blockId\":\"CH18-MB0244\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Normative Turkish equivalent:\",\"sourceParagraph\":1847},{\"blockId\":\"CH18-MB0245\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"An in-book synthetic demonstration cannot be presented as a run and independently verified real benchmark. Until a real corpus, software, Generator Truth, adjudication, scoring, and independent reproduction are actually implemented, the benchmark status should remain BQ-0.\",\"sourceParagraph\":1848}],\"normativeRuleLocalized\":\"يجب ألا تُقدَّم تجربة توضيحية اصطناعية على مستوى الكتاب بوصفها معيارًا مرجعيًا نُفِّذ وخضع لتحقق مستقل. ويجب أن تظل حالة جودة المعيار المرجعي الحقيقي عند BQ-0 إلى أن تُنفَّذ فعليًا مجموعة البيانات والبرمجيات وحقيقة المولّد المختومة وعملية التحكيم وعملية احتساب الدرجات وإعادة الإنتاج المستقلة. ويجب أن يقيّم التدقيق الاصطناعي المتكامل الاستعادة بصورة منفصلة من حيث: - صلاحية الالتقاط، - حدود الادعاءات، - حل الكيانات، - الحالة الواقعية، - النطاق، - الزمن، - الإسناد، - الصيغة المعرفية، - ربط الاستشهادات، - الإغفالات الجوهرية، - درجتي الشدة الحرجة والجسيمة، - حالة الاستجابة، - توزيع GEO-1000، - درجات المكونات، - الدرجة المركبة، - العدالة، - آثار حالة المستخدم، - الاستقرار، - فواصل الثقة، - وسلوك الأحداث النادرة. ولا يجوز لخطأ صغير في الدرجة المركبة أن يعوض أخطاء جوهرية في استعادة المكونات. ويجب الإبلاغ بصورة منفصلة عن استدعاء الحالات الحرجة في المرور الأول وبعد التحكيم النهائي. كما يجب أن تكشف الاستعادة النهائية للحالات الحرجة طبقات المراجعة والخبرة اللازمة لتحقيقها. وأي عتبة إلزامية للاستعادة معلنة مسبقًا ولا تتحقق يجب أن تمنع قرار اجتياز التحقق المختوم. ولا يجوز خفض العتبات المرشحة أو تقريبها أو إعادة تفسيرها أو حذفها بعد ظهور النتائج لمجرد تمكين الطريقة من الاجتياز. ويجب التعامل مع استعادة ربط الاستشهادات واستعادة الإغفالات الجوهرية بوصفهما قدرتين إلزاميتين منفصلتين للطريقة. ويجب أن ينشئ إخفاق الطريقة ملاحظة منهجية ذات رقم إصدار، وسببًا جذريًا محددًا، ومسؤولًا عن المعالجة، ومتطلبًا للتحقق على مجموعة اختبار محجوزة لم تُمس. ولا يجوز لنجاح اختبار الانحدار على الحالات التي أخفقت سابقًا أن يحل محل التحقق على مجموعة محجوزة لم تُمس. ويجب على أي تجربة توضيحية لا تحقق العتبات الإلزامية أن تنشر نتائجها الناجحة وغير الناجحة معًا. ولا يجوز أن تستند أي علامة مطابقة عامة لـ NOMOS أو أي تسمية NOMOS 950+ أو ترتيب لكيان حقيقي حصرًا إلى تجربة توضيحية في كتاب أو سيناريو استعادة اصطناعي أو معيار مرجعي غير مستقل. ويجب ضبط إصدار كل تشغيل للتجربة التوضيحية وحالة المعيار المرجعي الحقيقي ونتيجة الاستعادة والملاحظة المنهجية وقرار العتبة والمعالجة وقرار الإصدار، ونسبه إلى شخص أو منظمة مسؤولة.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH18-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"سجل العرض القابل للقراءة آلياً 49\",\"sourceParagraph\":1587,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1588,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":1589,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1590,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"demonstrationRun\\\": {\",\"sourceParagraph\":1591,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"demonstrationRunId\\\": \\\"NOMOS-APPLE-SYNTH-DEMO-RUN-18-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1592,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"chapter\\\": \\\"CH1 8\\\",\",\"sourceParagraph\":1593,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"BOOK_LEVEL_SYNTHETIC_DEMONSTRATION\\\",\",\"sourceParagraph\":1594,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realBenchmarkExecution\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1595,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realBenchmarkQualityStatus\\\": \\\"BQ-0\\\",\",\"sourceParagraph\":1596,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"demonstrationQualityStatus\\\": \\\"DEMO-BQ-2\\\",\",\"sourceParagraph\":1597,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nonClaimStatement\\\": {\",\"sourceParagraph\":1598,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realApplePerformanceClaim\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1599,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realAIProviderPerformanceClaim\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1600,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realHumanObservationClaim\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1601,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentExecutionClaim\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1602,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1603,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المجموعات\\\": {\",\"sourceParagraph\":1604,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"principalPrevalenceResponses\\\": 30000,\",\"sourceParagraph\":1605,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"diagnosticAnnexCases\\\": 6000,\",\"sourceParagraph\":1606,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"severityChallengeCases\\\": 3600,\",\"sourceParagraph\":1607,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureIntegrityCases\\\": 4000,\",\"sourceParagraph\":1608,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationGoldCases\\\": 2400\",\"sourceParagraph\":1609,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1610,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedRecords\\\": {\",\"sourceParagraph\":1611,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkVersion\\\": \\\"NOMOS-APPLE-SYNTH-BENCH-0.9\\\",\",\"sourceParagraph\":1612,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackVersion\\\": \\\"SYNTH-APPLE-TP-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1613,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptSetVersion\\\": \\\"SYNTH-PROMPT-SET-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1614,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scoreMethodVersion\\\": \\\"NOMOS-SCORE-0.9\\\"\",\"sourceParagraph\":1615,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"seedManifestVersion\\\": \\\"بذرة-اصطناعية-تجلي-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1616,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThresholdVersion\\\": \\\"SYNTH-ACCEPTANCE-0.9\\\"\",\"sourceParagraph\":1617,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1618,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorTruth\\\": {\",\"sourceParagraph\":1619,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sealedBeforeRecovery\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1620,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"principalDistribution\\\": {\",\"sourceParagraph\":1621,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-1\\\": 20045,\",\"sourceParagraph\":1622,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-2\\\": 4310,\",\"sourceParagraph\":1623,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-3\\\": 2370,\",\"sourceParagraph\":1624,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-4\\\": 1602,\",\"sourceParagraph\":1625,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-5\\\": 33,\",\"sourceParagraph\":1626,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-6\\\": 450,\",\"sourceParagraph\":1627,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-7\\\": 1110,\",\"sourceParagraph\":1628,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-8\\\": 80\",\"sourceParagraph\":1629,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1630,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1631,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomosRecovery\\\": {\",\"sourceParagraph\":1632,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedBeforeGeneratorTruthOpen\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1633,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"principalDistribution\\\": {\",\"sourceParagraph\":1634,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-1\\\": 19980,\",\"sourceParagraph\":1635,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-2\\\": 4365,\",\"sourceParagraph\":1636,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-3\\\": 2382,\",\"sourceParagraph\":1637,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-4\\\": 1585,\",\"sourceParagraph\":1638,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-5\\\": 33,\",\"sourceParagraph\":1639,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-6\\\": 468,\",\"sourceParagraph\":1640,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-7\\\": 1091,\",\"sourceParagraph\":1641,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-8\\\": 96\",\"sourceParagraph\":1642,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1643,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"strictPassEquivalent\\\": 811.5,\",\"sourceParagraph\":1644,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"acceptablePassEquivalent\\\": 890.9\",\"sourceParagraph\":1645,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1646,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"النزاهة\\\": {\",\"sourceParagraph\":1647,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"اصطناعي\\\": صحيح,\",\"sourceParagraph\":1648,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"bookDemonstrationOnly\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1649,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"manifestHash\\\": \\\"SYNTHETIC-DEMO-RUN-HASH\\\"\",\"sourceParagraph\":1650,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1651,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":1652,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responsibleHumanAuthor\\\": \\\"Kaan MURAZ\\\",\",\"sourceParagraph\":1653,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalAIInterlocutor\\\": \\\"NOMOS بواسطة NobleJackal\\\",\",\"sourceParagraph\":1654,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realExecutionApprovalRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1655,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1656,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1657,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1658,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"سجل الاسترداد القابل للقراءة آليًا 50\",\"sourceParagraph\":1660,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1661,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":1662,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1663,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkRecovery\\\": {\",\"sourceParagraph\":1664,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"recoveryRecordId\\\": \\\"NOMOS-APPLE-SYNTH-DEMO-RECOVERY-18-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1665,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"demonstrationRunId\\\": \\\"NOMOS-APPLE-SYNTH-DEMO-RUN-18-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1666,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorTruthOpenedAfterRecoveryLock\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1667,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المقاييس\\\": {\",\"sourceParagraph\":1668,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimBoundary\\\": {\",\"sourceParagraph\":1669,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الدقة\\\": 0.961 3,\",\"sourceParagraph\":1670,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الاسترجاع\\\": 0.966 5,\",\"sourceParagraph\":1671,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"f1\\\": 0.963 9,\",\"sourceParagraph\":1672,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.95,\",\"sourceParagraph\":1673,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"نجح\\\": true\",\"sourceParagraph\":1674,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1675,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityResolutionAccuracy\\\": {\",\"sourceParagraph\":1676,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"القيمة\\\": 0.987,\",\"sourceParagraph\":1677,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.98,\",\"sourceParagraph\":1678,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"نجح\\\": true\",\"sourceParagraph\":1679,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1680,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"factualStatusMacroF1\\\": {\",\"sourceParagraph\":1681,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"القيمة\\\": 0.923,\",\"sourceParagraph\":1682,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.90,\",\"sourceParagraph\":1683,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"نجح\\\": true\",\"sourceParagraph\":1684,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1685,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeMacroF1\\\": {\",\"sourceParagraph\":1686,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"القيمة\\\": 0.906,\",\"sourceParagraph\":1687,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.90,\",\"sourceParagraph\":1688,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"نجح\\\": true\",\"sourceParagraph\":1689,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1690,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attributionMacroF1\\\": {\",\"sourceParagraph\":1691,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"القيمة\\\": 0.918,\",\"sourceParagraph\":1692,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.90,\",\"sourceParagraph\":1693,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"نجح\\\": true\",\"sourceParagraph\":1694,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1695,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationMappingF1\\\": {\",\"sourceParagraph\":1696,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"القيمة\\\": 0.887,\",\"sourceParagraph\":1697,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.90,\",\"sourceParagraph\":1698,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"نجح\\\": false\",\"sourceParagraph\":1699,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1700,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialOmissionF1\\\": {\",\"sourceParagraph\":1701,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"القيمة\\\": 0.824,\",\"sourceParagraph\":1702,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.85,\",\"sourceParagraph\":1703,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"نجح\\\": false\",\"sourceParagraph\":1704,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1705,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalFirstPassRecall\\\": 0.994 2,\",\"sourceParagraph\":1706,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalFinalRecall\\\": 1.0,\",\"sourceParagraph\":1707,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalFinalFalsePositiveRate\\\": 0.0,\",\"sourceParagraph\":1708,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"majorClassificationMacroF1\\\": 0.952,\",\"sourceParagraph\":1709,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseStatusMacroF1\\\": 0.928,\",\"sourceParagraph\":1710,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureValidityAccuracy\\\": 0.982,\",\"sourceParagraph\":1711,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"componentMeanAbsoluteError\\\": 1.9,\",\"sourceParagraph\":1712,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"compositeAbsoluteError\\\": 1.0,\",\"sourceParagraph\":1713,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessComponentAbsoluteError\\\": 2.4,\",\"sourceParagraph\":1714,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"confidenceIntervalCoverageWithinCandidateRange\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1715,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"finalCriticalGateInversionCount\\\": 0\",\"sourceParagraph\":1716,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1717,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThresholdSummary\\\": {\",\"sourceParagraph\":1718,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"نجح\\\": 15,\",\"sourceParagraph\":1719,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"فشل\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":1720,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentReproductionCompleted\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1721,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1722,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"qualityDecision\\\": {\",\"sourceParagraph\":1723,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"demonstrationStatus\\\": \\\"DEMO-BQ-2\\\",\",\"sourceParagraph\":1724,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sealedValidationPassed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1725,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentReproductionEligible\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1726,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicConformityUseAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1727,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1728,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1729,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1730,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"51. سجل طريقة قابلة للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":1732,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1733,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":1734,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1735,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"methodFinding\\\": {\",\"sourceParagraph\":1736,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"methodFindingId\\\": \\\"NGMF-CH1 8-حذف-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1737,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"العنوان\\\": \\\"اكتشاف نواقص حدود المواد\\\",\",\"sourceParagraph\":1738,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"methodVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1739,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الأهمية\\\": \\\"كبيرة\\\",\",\"sourceParagraph\":1740,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"affectedComponents\\\": [\",\"sourceParagraph\":1741,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SBI\\\",\",\"sourceParagraph\":1742,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"TCR\\\",\",\"sourceParagraph\":1743,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"استرداد_البوابة_الحاسمة\\\"\",\"sourceParagraph\":1744,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1745,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الأدلة\\\": {\",\"sourceParagraph\":1746,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialOmissionF1\\\": 0.824,\",\"sourceParagraph\":1747,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.85,\",\"sourceParagraph\":1748,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"mostAffectedPromptFamilies\\\": [\",\"sourceParagraph\":1749,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PR-07\\\",\",\"sourceParagraph\":1750,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PR-09\\\",\",\"sourceParagraph\":1751,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PR-05\\\"\",\"sourceParagraph\":1752,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1753,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"mostAffectedErrorForms\\\": [\",\"sourceParagraph\":1754,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"توصية_خارج_النطاق\\\",\",\"sourceParagraph\":1755,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"إغفال_حدود_الولاية\\\",\",\"sourceParagraph\":1756,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"إغفال_سلطة_فرعية\\\"\",\"sourceParagraph\":1757,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":1758,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1759,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rootCause\\\": \\\"يحدد كتاب رمز الفصل الأخطاء الصريحة في نطاق القضايا بشكل أكثر موثوقية من الإغفالات المضادة للواقعية التي تغير القرار.\\\",\",\"sourceParagraph\":1760,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"العلاج\\\": {\",\"sourceParagraph\":1761,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"requiredMethodVersion\\\": \\\"1.0.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1762,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الإجراءات\\\": [\",\"sourceParagraph\":1763,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ADD_COUNTERFACTUAL_DECISION_TEST\\\",\",\"sourceParagraph\":1764,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ADD_ENTITY_SERVICE_JURISDICTION_MATRIX\\\",\",\"sourceParagraph\":1765,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"REQUIRE_SEPARATE_BOUNDARY_OMISSION_REVIEW\\\",\",\"sourceParagraph\":1766,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"VALIDATE_ON_UNTOUCHED_HOLDOUT\\\"\",\"sourceParagraph\":1767,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":1768,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1769,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conformityEffect\\\": {\",\"sourceParagraph\":1770,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkPassAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1771,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicBadgeUseAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1772,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1773,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":1774,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"findingOwnerRole\\\": \\\"NOMOS_METHOD_REMEDIATION_LEAD\\\",\",\"sourceParagraph\":1775,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحالة\\\": \\\"مفتوح\\\"\",\"sourceParagraph\":1776,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1777,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1778,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1779,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"52. قاعدة قابلة للقراءة آليًا للقسم\",\"sourceParagraph\":1781,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معرّف القاعدة: NOMOS-تَدقيق-CH18-R01\",\"sourceParagraph\":1782,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ألا يمثل عرض تركيبي على مستوى الكتاب على أنه\",\"sourceParagraph\":1784,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تم تنفيذ معيار الأداء والتحقق منه بشكل مستقل.\",\"sourceParagraph\":1785,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تظل حالة جودة المعيار الحقيقي BQ-0 حتى يتم تنفيذ الكوربوس،\",\"sourceParagraph\":1787,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"البرمجيات، المولد الحقيقي المختوم، عملية التحكيم، عملية التقييم،\",\"sourceParagraph\":1788,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"والإنتاج المستقل فعليًا.\",\"sourceParagraph\":1789,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يقيم التدقيق الاصطناعي من البداية للنهاية الاسترداد بشكل منفصل لـ:\",\"sourceParagraph\":1791,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- صحة الالتقاط،\",\"sourceParagraph\":1793,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- حدود الادعاءات،\",\"sourceParagraph\":1794,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- حل الكيانات،\",\"sourceParagraph\":1795,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الحالة الواقعية،\",\"sourceParagraph\":1796,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- النطاق،\",\"sourceParagraph\":1797,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الوقت,\",\"sourceParagraph\":1798,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الإسناد.\",\"sourceParagraph\":1799,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الشكلية،\",\"sourceParagraph\":1800,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- تعيين الاستشهاد،\",\"sourceParagraph\":1801,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0209\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- السهو المادي,\",\"sourceParagraph\":1802,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0210\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الشدة الحرجة والجسيمة،\",\"sourceParagraph\":1803,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0211\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- حالة الاستجابة,\",\"sourceParagraph\":1804,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0212\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- توزيع GEO-1000،\",\"sourceParagraph\":1805,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0213\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- درجات المكونات,\",\"sourceParagraph\":1806,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0214\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- النتيجة الإجمالية\",\"sourceParagraph\":1807,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0215\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- العدالة,\",\"sourceParagraph\":1808,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0216\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- تأثيرات حالة المستخدم،\",\"sourceParagraph\":1809,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0217\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الاستقرار,\",\"sourceParagraph\":1810,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0218\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- فترات الثقة,\",\"sourceParagraph\":1811,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0219\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- والسلوك في الأحداث النادرة.\",\"sourceParagraph\":1812,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0220\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يجب أن يُعوَّض خطأ صغير في نتيجة مركبة عن مادة\",\"sourceParagraph\":1814,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0221\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"أخطاء استعادة على مستوى المكون.\",\"sourceParagraph\":1815,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0222\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يظل الاستدعاء الحرج للمراجعة الأولى والحكم النهائي منفصلين\",\"sourceParagraph\":1817,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0223\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تم الإبلاغ. يجب أن يكشف الاسترداد الحرج النهائي عن المراجعة والخبرة\",\"sourceParagraph\":1818,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0224\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الطبقات المطلوبة لتحقيق ذلك.\",\"sourceParagraph\":1819,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0225\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يؤدي أي حد أدنى إلزامي للتعافي محدد مسبقًا لم يتم الوفاء به إلى حظر\",\"sourceParagraph\":1821,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0226\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قرار المرور بالتحقق المختوم.\",\"sourceParagraph\":1822,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0227\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب عدم خفض حدود المرشح، أو تقريبها، أو إعادة تفسيرها، أو\",\"sourceParagraph\":1824,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0228\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تمت إزالته بعد ملاحظة النتائج فقط لجعل الطريقة تنجح.\",\"sourceParagraph\":1825,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0229\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب التعامل مع رسم الخرائط الاستشهادية واسترجاع الحذف المادي كـ\",\"sourceParagraph\":1827,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0230\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"فصل قدرات الطريقة الإلزامية.\",\"sourceParagraph\":1828,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0231\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يؤدي فشل الطريقة إلى إنشاء نتيجة طريقة مُرقّمة، محددة\",\"sourceParagraph\":1830,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0232\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"السبب الجذري، مالك الإصلاح، ومتطلب للتحقق على\",\"sourceParagraph\":1831,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0233\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"احتفاظ غير متأثر.\",\"sourceParagraph\":1832,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0234\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يجب أن يحل نجاح الانحدار في الحالات التي فشلت سابقًا محل الحالات غير الممسوسة\",\"sourceParagraph\":1834,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0235\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"التحقق من الصحة بالاحتفاظ\",\"sourceParagraph\":1835,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0236\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب على العرض الذي يفشل في الوفاء بالحدود الإلزامية نشر كليهما\",\"sourceParagraph\":1837,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0237\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"النتائج الناجحة وغير الناجحة.\",\"sourceParagraph\":1838,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0238\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا علامة امتثال عامة NOMOS، NOMOS إعلان 950+، أو كيان حقيقي\",\"sourceParagraph\":1840,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0239\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قد يكون التصنيف قائمًا فقط على عرض كتابي، الاسترداد الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":1841,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0240\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"سيناريو، أو معيار غير مستقل.\",\"sourceParagraph\":1842,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0241\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"كل تشغيل توضيحي، حالة مقياس الأداء الفعلية، نتيجة الاسترداد، الطريقة\",\"sourceParagraph\":1844,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0242\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تكون النتائج، قرار العتبة، العلاج، وقرار الإفراج\",\"sourceParagraph\":1845,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0243\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تم إصدار نسخ منه ويمكن نسبه إلى شخص أو منظمة مسؤولة.\",\"sourceParagraph\":1846,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0244\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المكافئ التركي المعياري:\",\"sourceParagraph\":1847,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0245\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يمكن تقديم عرض توضيحي اصطناعي داخل الكتاب كقياس حقيقي يتم تشغيله والتحقق منه بشكل مستقل. حتى يتم تنفيذ مجموعة بيانات حقيقية، وبرنامج، وحقائق المُولّد، والتحكيم، والتسجيل، وإعادة الإنتاج المستقلة فعليًا، يجب أن تظل حالة المعيار BQ-0.\",\"sourceParagraph\":1848,\"language\":\"ar\"}]}}","text":"## حد الفصل\n\nعرّف الفصل 17 معيار Apple.com الاصطناعي. يستخدم هذا الفصل عرضًا توضيحيًا داخليًا متسقًا ومتحققًا حسابيًا في الكتاب لبيان ما يتطلبه التسلسل الكامل للتدقيق:\n\n- سجل اصطناعي محسوب يمثل استجابات 30,000 الأساسية،\n\n- عيوب الالتقاط المحاكة،\n\n- الحقائق المولدة مخفية عن المحكمين،\n\n- تم تفكيك الاستجابات إلى ادعاءات ذرية،\n\n- تطبيق البوابات الحرجة والجسيمة،\n\n- تم حساب اختلافات اللغة وحالة المستخدم،\n\n- ومعمارية التقييم التي تعالج البيانات الناتجة.\n\nالسؤال هو مدى قدرة NOMOS على استعادة واقع اصطناعي مختوم سابقًا. هذا البروتوكول يحول كل خطأ إلى عنصر تدقيق قابل للتنفيذ يحمل نموذجًا، تاريخًا، دولة، لغة، مجموعة استفسارات، عدد التكرارات وسجل القياس. الفصل 18 يوجه الآن هذا الطلب إلى NOMOS نفسه. ومع ذلك، يبدأ ببوابة النزاهة.\n\n> سجل الاستجابة 30,000 في هذا الفصل هو تطبيق اصطناعي متسق من الداخل ومتحقق حسابيًا تم إعداده للكتاب. إنه ليس مجموعة بيانات منفذة أو تجربة ميدانية.\n\nهذه الأرقام لا تمثل:\n\n- الأداء الحقيقي لشركة Apple Inc.\n\n- المحتوى الحقيقي لـ apple.com\n\n- سلوك أي مقدم ذكاء اصطناعي حقيقي،\n\n- الاستجابات المقدمة من قبل المشاركين الحقيقيين،\n\n- أو معيار برمجي تم تنفيذه بشكل مستقل ونُشر للعامة.\n\nلذلك يجب أن تظل حالتان منفصلتين.\n\n### حالة العرض داخل الكتاب\n\nيجمع العرض داخل الكتاب بين:\n\n- التصميم الذي تم تحديده في الفصل 17،\n\n- التوزيعات الاصطناعية المحددة مسبقًا،\n\n- سجلات حقيقة المولد،\n\n- حقن الأخطاء،\n\n- حالات الاستجابة،\n\n- مقاييس الاسترداد.\n\nمعًا، توفر هذه العناصر عرضًا شاملًا محسوبًا لكيفية عمل التصميم. معرف العرض:\n\n### NOMOS-APPLE-SYNTH-DEMO-RUN-18-001\n\n### حالة الامتحان الفعلية\n\nلم يتم:\n\n- إنشاء مجموعة بيانات معيارية حقيقية ومتاحة للجمهور،\n\n- معالجتها عبر تنفيذ الكود،\n\n- نشرها مع قائمة البذور الخاصة بها،\n\n- أو الحكم عليها بشكل أعمى،\n\n- أو إعادة إنتاجها بشكل مستقل.\n\nتقوم هذه البروتوكول بتحويل كل خطأ إلى بند تدقيقي تشغيلي يحمل النموذج، والتاريخ، والبلد، واللغة، ومجموعة الاستعلامات، وعدد التكرارات، وسجل القياس. وحتى يتم تنفيذ هذا البروتوكول على مجموعة بيانات حقيقية، يبقى المعيار المرجعي:\n\n### BQ-0— لم يتم التنفيذ\n\nالحالة المنفصلة للعرض داخل الكتاب هي:\n\n### DEMO-BQ-2— تجربة تشغيل السطر مع المواد تحتاج إلى تصحيح\n\nبدون هذا التمييز، كان NOMOS سيرتكب أول انتهاك للمعايير في كتابه الخاص من خلال الإيحاء بأن معيارًا حقيقيًا قد تم تشغيله. سجل الاستجابة 30,000 ليس مخرج برنامج منفذ أو بيانات ميدانية تم جمعها؛ إنه تطبيق اصطناعي محدد مسبقًا تم التحقق من اتساقه الداخلي حسابيًا. الغرض منه هو:\n\n- لتجنب الإيحاء بأن ردود 30,000 قد جُمعت فعليًا،\n\n- لتحديد السجلات التي ستنتجها عملية شاملة حقيقية من البداية إلى النهاية،\n\n- لتحديد الحسابات التي ستجريها،\n\n- لتحديد الإخفاقات التي ستمنع النشر،\n\n- لكشف الأجزاء من طريقة NOMOS نفسها التي لا تزال غير كافية.\n\nتبقى متطلبات NOMOS الحاكمة دون تغيير: تقديم الأدلة، وضع الحدود، الحفاظ على السياق، وتسجيل الوقت. في هذا الفصل، يتم تطبيق هذه الشروط الأربع على:\n\n- تصميم النموذج المرجعي،\n\n- الحقيقة المولدة.\n\n- قرارات المحكم،\n\n- نتائج الاستعادة,\n\n- تقييم الكفاءة الخاص بـ NOMOS.\n\nتتحكم هذه التمييزات في باقي الفصل.\n\n## NOMOS التحدي\n\nفي عرض الاستجابة المحسوبة 30,000، يستعيد NOMOS إلى حد كبير حدود الادعاءات، ويحدد معظم الحالات الخاطئة للكيانات، ويستعيد كل حالة حرجة بعد سلسلة التحكيم الكاملة ويقدر توزيع الاستجابة قريبًا من التوزيع الاصطناعي المختوم.\n\nيختلف الدرجة المركبة المستردة عن درجة الحقيقة المولِّد بمقدار نقاط قليلة فقط. قد يدعو ذلك إلى الإعلان: 'تم التحقق بنجاح من NOMOS.' ومع ذلك، تبقى مشكلتان أساسيتان: الربط بين الاقتباس والادعاء غير دقيق بما فيه الكفاية، وبعض الإغفالات الحدودية المؤثرة على القرار والمدمجة في التوصيات يتم تفويتها. تظهر أكبر صعوبة في الردود مثل:\n\n\"نظرًا لأن الشركة تقدم خدمات الدفع، يمكن اعتبارها مؤسسة مالية منظمة. [المصدر]\" المصدر: عرض فقط سجل الدفع المحدود لشركة فرعية منفصلة. أحيانًا كنت أربط المرجع بالادعاء حول الشركة الأم. كما واجهت صعوبة مع هذه الردود:\n\n«هذه الشركة خيار قوي لتلبية احتياجاتك في الدفع في ألمانيا.» الاستجابة لم تقل بوضوح: «الشركة الأم تقدم خدمات دفع مرخصة في جميع أنحاء ألمانيا.» ومع ذلك:\n\n- التوصية،\n\n- إزالة التمييز بين الشركة التابعة،\n\n- عدم ذكر حد السلطة المحلية\n\nمعًا، تخلق التوصية، وفقدان تمييز الشركة التابعة، وحذف حد السلطة المحلية هذا الانطباع. اعتبار النتيجة مجرد «تفصيل مفقود» يقلل من أهمية إغفال جوهري يمكن أن يغير قرار المستخدم. يبدو أن استرداد الدرجة المركبة ممتاز: درجة نظام الحقيقة للمولد، 873.2؛ استرداد NOMOS، 872.2؛ الخطأ المطلق، نقطة 1.\n\nهذا يبدو ممتازًا. ولكن في المكونات:\n\n- سلامة الأدلة والاستشهادات ناقصة بعدة نقاط،\n\n- سلامة النطاق والحدود ناقصة بعدة نقاط،\n\n- الاستقرار مرتفع جدًا في بعض المنتجات،\n\n- العدالة مرتفعة جدًا في بعض المنتجات\n\nعدة أخطاء على مستوى المكونات تلغي بعضها البعض حسابيًا، مما يترك درجة مركبة قريبة من النتيجة الصحيحة لأسباب خاطئة. الاستنتاج هو:\n\n> المجموع الصحيح لا يجعل المكونات غير الصحيحة صحيحة تلقائيًا.\n\nفي الجولة الأولى للتحكيم، تم تفويت سبع حالات حرجة من 1,200. ثم تتدخل طبقات المراجعة التالية:\n\n- التحكيم المستقل الثاني،\n\n- مراجعة خبير المجال،\n\n- مراجعة الحكم الأولوي.\n\nمعًا، تسترجع هذه الطبقات جميع الحالات السبع، منتجةً تذكرًا نهائيًا حرجًا بنسبة 100 في المئة. هذا نجاح لنظام الحوكمة، لكنه أيضًا يثبت أن التحكيم ذو الطبقة الواحدة غير كافٍ. إزالة طبقات المراجعة الإضافية لتقليل التكلفة يؤدي إلى فقدان الحالات الحرجة السبع.\n\nيجب أن تظهر الاختبارات ليس فقط النتيجة ولكن أيضًا أي طبقة من الحوكمة جعلت النتيجة ممكنة. الحكم الأول لهذا القسم هو كما يلي:\n\n> الاسترجاع الكلي العالي في اختبار لا يعني أن جميع أنظمتها الفرعية كافية.\n\nينص حكمه الثاني على:\n\n> يجب نشر الاستدعاء الحرج النهائي بشكل منفصل عن الاستدعاء الأول للحكم.\n\nتنص الفقرة الثالثة منه على:\n\n> حتى إذا كان خطأ الدرجة المركبة صغيرًا، فإن أخطاء المكونات يمكن أن تكون جوهرية.\n\nتنص المادة الرابعة على:\n\n> إذا لم يتم اجتياز أحد عتبات المرشح، فإن النتائج القوية الأخرى لا يمكن أن تمحو هذا الفشل.\n\nتنص أحكامه الخامسة على:\n\n> الحساب التركيبي داخل الكتاب لا يحل محل التشغيل الفعلي المتاح للجمهور للاختبار.\n\nينص الحكم السادس على:\n\n> الخروج الشرطي لـ NOMOS من اختباره الخاص ليس فشلًا؛ بل هو أن المعيار لا يمنحه امتيازًا خاصًا.\n\n## 1. غرض الفصل\n\nالغرض من هذا القسم هو تشغيل تصميم الاختبار الذي تم وضعه في القسم 17 ضمن عرض توضيحي اصطناعي من البداية إلى النهاية وإظهار إلى أي مدى يستعيد NOMOS الحقيقة الخاصة بالمولد في الطبقات التالية:\n\n- التحقق من الصلاحية\n\n- مطابقة المُدخل (Prompt)\n\n- حدود الادعاء\n\n- حل الكيان\n\n- الدعم الواقعي\n\n- النطاق\n\n- الوقت\n\n- الإسناد\n\n- الطريقة\n\n- تعيين الاستشهاد\n\n- الحذف\n\n- مستوى الأهمية\n\n- حالة الاستجابة\n\n- البوابة الحرجة\n\n- توزيع المستخدم GEO-1000\n\n- العدالة في اللغة والجغرافيا\n\n- الفرق بين النظيف والطبيعي\n\n- استقرار الموجة\n\n- درجات المكونات\n\n- درجة المركب NOMOS\n\n- فواصل الثقة\n\n- الحدود العليا للأحداث النادرة\n\n- قرار الإفصاح العام\n\nيجب أن يجيب هذا القسم أيضاً بصراحة على السؤال التالي:\n\n> في أي المجالات فشل NOMOS 0.9 وفقاً لمعايير المرشح الخاصة به؟\n\n## 2. الأحكام المعيارية المركزية\n\nلا يمكن اعتبار التقييم الاصطناعي من البداية إلى النهاية ناجحًا بناءً فقط على قرب النتيجة المركبة النهائية من حقيقة المُنشئ. يجب أن يخضع كل من نتائج الالتقاط، واستخراج الادعاءات، والقرار الذري، والحذف، وتصنيف الخطورة والكبيرة، وحالة الاستجابة، والعدالة، واستعادة المكونات، وفترة الثقة، واستعادة البوابة إلى عتبة قبول منفصلة. إذا فشل أي من ما يلي، اختبر:\n\n- عن طريق تغيير الوسم،\n\n- عن طريق خفض العتبة،\n\n- عن طريق اختيار بذرة مختلفة،\n\n- عن طريق إزالة الحالات منخفضة الدرجات،\n\n- عن طريق نشر النتيجة المركبة فقط\n\nلا يمكن اعتباره ناجحًا. النتيجة الصحيحة:\n\n- عرض الحقل الفاشل،\n\n- إصدار النسخة من الطريقة،\n\n- الاختبار مرة أخرى على مجموعة الاختبار غير المتأثرة\n\nيجب أن تكون.\n\n## 3. نطاق التطبيق الاصطناعي\n\n### 3.1. مجموعة البيانات الرئيسية للانتشار الأساسي\n\n10 منتجات اصطناعية للذكاء الاصطناعي × 1,000 مستخدم فريد × 3 موجات = 30,000 استجابة رئيسية\n\n### 3.2. الملحق التشخيصي\n\n### 3.3. مجموعة تحدي درجة الأولوية\n\n### 3.4. مجموعة تكامل الالتقاط\n\n### 3.5. مجموعة القضاء الذهبية\n\nحالات معايرة وانجراف 2,400\n\n### 3.6. الكون الكامل للإشراف الاصطناعي\n\nالمجموعات الرئيسية والمكملة معًا:\n\n30,000+6,000+3,600+4,000+2,400=46,000\n\nينشئ حالة اصطناعية أو حزمة أدلة. فقط هذه:\n\n#### أدخل انتشار لوحة السكان مع الردود الرئيسية 30,000.\n\nمجاميع أخرى:\n\n- قدرة الطريقة،\n\n- أداء التحدي،\n\n- دقة الالتقاط،\n\n- معايرة القاضي\n\nمن أجل.\n\n## 4. المدخلات المؤمنة\n\nمن المفترض أن تكون السجلات التالية مؤمنة قبل بدء العرض الاصطناعي:\n\nلم يُنظر إلى أي من هذه الإصدارات على أنها تغيرت بعد رؤية نتيجة الاسترداد.\n\n## 5. توزيع الحقيقة للمولد السري\n\n### عرض اصطناعي — ليست بيانات أداء حقيقية\n\nتوزيع الحقيقة للمولد المختوم للاستجابات الرئيسية 30,000:\n\nاجتياز صارم:\n\n### SP_1000^G = 668.17+ 143.67= 811.84\n\nاجتياز مقبول:\n\n### AP_1000^G = 811.84+ 79= 890.84\n\nحرج مؤكد:\n\n### CR_1000^G = 1.10\n\nرئيسي مؤكد:\n\n### MR_1000^G = 53.40\n\nهذا هو التوزيع العام:\n\n- جيد\n\n- سيئ،\n\n- واقعي\n\nهذا ليس توقع سوق للذكاء الاصطناعي. إنه توزيع اختبار اصطناعي يختبر عشرة ملفات فشل مختلفة معًا.\n\n## 6. التوزيع مستعاد بواسطة NOMOS\n\nنتيجة استعادة NOMOS مؤمنة قبل فتح Generator Truth:\n\nاستعادة المرور الصارم:\n\n### SP_1000^N = 666+ 145.50= 811.50\n\nالاسترداد مقبول:\n\n### AP_1000^N = 811.50+ 79.40= 890.90\n\nالنجاح الصارم للخطأ المطلق في الاسترداد:\n\n∣811.50−811.84∣=0.34\n\nيعادل للمستخدم. خطأ النجاح المقبول:\n\n∣890.90−890.84∣=0.06\n\nيعادل للمستخدم. هذا يوضح أن استرداد توزيع النتيجة قوي. ومع ذلك، لا يوضح أن جميع الأنظمة الفرعية قوية بنفس القدر.\n\n## 7. خطأ استرداد توزيع الاستجابة\n\nفرق عدد الاستجابة المطلق في كل فئة RP:\n\nإجمالي خطأ التوزيع بناءً على التغير:\n\n### E_D = (65+55+12+17+0+18+19+16)/60,000= 0.003 37\n\nبعبارة أخرى: تم استعادة حوالي 0.34% من توزيع الاستجابة عند حد الفئة الخاطئ. أكثر الالتباسات شيوعًا:\n\n- مع RP-1 و RP-2\n\n- RP-3 و RP-4\n\n- RP-6 و RP-4\n\n- مع RP-7 و RP-8\n\nلقد ظهر فيما بينها. تم استعادة عدد الاستجابات الحرجة بالكامل في التحكيم النهائي.\n\n## 8. ملفات تعريف المنتجات الاصطناعية للذكاء الاصطناعي\n\n> المنتجات التالية لا تمثل مزودي ذكاء اصطناعي حقيقيين.\n\nيحمل كل منتج استجابات 3,000 عبر ثلاث موجات.\n\nالغرض من الجدول ليس تصنيف المنتجات. بل هو لاختبار هذه الحالات المنهجية الثلاث:\n\n- SYNTH-AI-01: درجة عالية وملف قوي غير مقيد\n\n- SYNTH-AI-06: ادعاء منخفض الكذب ولكن معدل عدم استجابة مرتفع\n\n- SYNTH-AI-10: متوسط مرتفع جدًا ولكن الملف يحتوي على أحداث حرجة مفتوحة\n\nيختبر بشكل محدد ما إذا كان SYNTH-AI-10، NOMOS قد عالج الخطأ التالي:\n\n> تجاهل البوابة الحرجة بسبب المتوسط المرتفع.\n\n## 9. استرداد درجة مركبة قائمة على المنتج\n\nمتوسط ​​الخطأ المركب المطلق في العينة الاصطناعية المحسوبة:\n\n### MAE_NOMOS = 3.8\n\nأقصى خطأ:\n\n### MAXE_NOMOS = 5\n\nاسترداد البوابة: مكتمل في منتجات 10/10. أهم صف في الجدول هو SYNTH-AI-10:\n\n> على الرغم من أن درجة الاسترداد هي 952، فقد تم الحفاظ على الحالة كـ تعليق حرج.\n\nهذا يوضح أن بند البوابة>الدرجة في القسم 15 محفوظ في السيناريو المحسوب.\n\n## 10. نتيجة استخراج الادعاءات\n\nإجمالي ذرات الحقيقة المولدة في النص الرئيسي والنص التشخيصي: 146,400 الذرات المستخرجة بواسطة استخلاص الادعاءات NOMOS: 147,200 الذرات المطابقة بشكل صحيح: 141,500 الدقة:\n\n### P = 141,500/147,200= 0.961 3\n\nالاستدعاء:\n\n### R = 141,500/146,400= 0.966 5\n\nF1 لحدود الادعاء:\n\n### F1 = 0.963 9\n\nالحد الأدنى للمرشح:\n\n### F1≥0.95\n\nالنتيجة:\n\n### تم تلبية الحد الأدنى للمرشح\n\n## 11. الأنواع الرئيسية للأخطاء في استخراج الادعاءات\n\nالأسباب الرئيسية للذرات المحددة بشكل غير صحيح تقريبًا 5,700:\n\nتظهر هذه النتيجة أن استخراج الادعاءات قوي عموما، لكن:\n\n- التوصية،\n\n- الانتماء،\n\n- سحب\n\nيشير إلى أن كتاب الشيفرة الإضافي مطلوب في الحقول.\n\n## 12. نتائج استعادة القرار الذري\n\nمن بين أحد عشر مجال قبول أساسي: تم اجتياز تسعة، ولم يتم اجتياز اثنين. لذلك، العرض التوضيحي:\n\n#### تم اجتياز التحقق المختوم\n\nلا يمكن ترقيمها. جودة اختبار المرشح:\n\n### DEMO-BQ-2\n\nتبقى كما هي.\n\n## 13. فشل رسم الخرائط الاستشهادية\n\nمعامل F1 لرسم الخرائط الاستشهادية:\n\nكان 0.887. عتبة المرشح: 0.90. يبدو الفرق صغيرًا: 0.013 لكن سلامة الاستشهاد:\n\n- رخصة،\n\n- التحقق المستقل،\n\n- علاقة العملاء،\n\n- التفوق\n\n- نصيحة\n\nمهمة لأنها تحدد مصدر الثقة للادعاءات.\n\n### 13.1. أنواع الاقتباسات المفقودة\n\nلوحظت ثلاث مشاكل أكثر تكراراً.\n\n#### أ. انتشار الاقتباس في نهاية الفقرة\n\nيدعم الاقتباس في الفقرة الادعاءات الأخيرة فقط، ومع ذلك ربطه المحكمون بجميع الادعاءات السابقة.\n\n#### ب. جعل مصدر يعتمد فقط على النسبة المصدر للحقيقة\n\nمدونة الشركة: أثناء دعمها للادعاء \"تصف الشركة نفسها بأنها رائدة عالمياً\"، تم احتسابها على أنها تدعم الادعاء \"الشركة هي رائدة عالمياً\".\n\n#### ج. اعتبار نفس المصادر الأصلية مستقلة\n\nثلاثة روابط URL:\n\n- بيان صحفي،\n\n- البث المشترك،\n\n- ملخص الذكاء الاصطناعي\n\nتمت مطابقة ذلك كمثلثات مستقلة من الأدلة على الرغم من أنها من نفس المصدر.\n\n### 13.2. توزيع أهمية خطأ الاقتباس\n\nسبع حالات من المرشح الحرج:\n\n- مراجعة تقييم مزدوجة أعمى،\n\n- مراجعة نسب المصدر،\n\n- المحكم الرئيسي\n\nتم تصحيحها في المراحل. لم يتحول أي منها إلى انعكاس البوابة النهائي.\n\nومع ذلك، فإن تقييم F1 لمطابقة الاقتباسات لا يزال أقل من الحد الأدنى للمرشح.\n\nالحكم الصحيح الذي سيقدمه NOMOS هو:\n\n> طريقة الأدلة ونزاهة الاقتباس لم تنضج بعد بما يكفي للنشر المباشر المستقل.\n\n## 14. فشل السهو المادي\n\nF1 للسهو المادي:\n\nحد مرشح 0.824: كان 0.85. هذا هو أهم اكتشاف منهجي في العرض التجريبي.\n\n### 14.1. أكثر أنواع السهو تفويتاً\n\nهذا الهيكل، على وجه الخصوص، قد تسبب في صعوبة: الاستجابة لا تصدر حكماً خاطئاً بشكل صريح، لكنها لا توفر الحد اللازم لتفسير النصيحة الصحيحة على ما يبدو بأمان. مثال: \"قد تكون Apple-SYNTH خياراً قوياً لمعاملاتك المالية في ألمانيا لأنها تقدم حلول دفع.\" الاستجابة:\n\n- لا تقول مباشرةً \"الشركة الأم هي بنك،\"\n\n- لكنها لا تذكر الفرع الفرعي للدفع المنفصل,\n\n- لا يوضح أن السلطة محدودة بالسوق،\n\nلقد قدم مشورة بشأن الكيان الرئيسي. وقد اعتبر بعض المحكمين الإغفال الجوهري لهذا الرد مجرد:\n\n### OM-2— العنصر المطلوب مفقود\n\nفي حين أن الواقع يتطلب:\n\n### OM-4— مرشح إغفال مضلل\n\nوفي بعض الحالات:\n\n### CG-08— إغفال حدود حرج\n\nقد تم تفويته.\n\n## 15. نتيجة التحدي الحرج\n\nمستوى الأهمية ضمن مجموعة التحدي: تم العثور على حالات حرجة لحقيقة مولد 1,200.\n\n### 15.1. المراجعة المستقلة الأولية\n\nالحالات التي تم اعتبارها حرجة بالإجماع أو من قِبل مُقَيّم واحد على الأقل بعد جولتي المراجعة المستقلة الأوليتين: 1,193 الاستدعاء الحرج من المرة الأولى:\n\n1,193/1,200 = 0.9942\n\nالمفقود: تم العثور على حالات 7. توزيع الحالات السبعة المفقودة:\n\n- إغفالات الحدود المادية لـ 3\n\n- تبييض الأدلة لـ 2\n\n- فشل السلطة الزمنية لـ 1\n\n- كشف البيانات المقيدة لـ 1\n\n### 15.2. بعد التحكيم من الخبراء وكبار القضاة\n\nجميع الحالات السبعة:\n\n- مراجعة الإغفال،\n\n- مراجعة نسب المصدر،\n\n- مراجعة الخصوصية,\n\n- المحكم الرئيسي\n\nكانت المراحل موجودة. الاستدعاء النهائي الحرج:\n\n1,200/1,200 = 1,000\n\n### 15.3. التحكم السلبي الحرج\n\nالحالات الشبيهة بالحرجة لكنها ليست حرجة: تم العثور على حالات التحكم السلبي 600. مرشح حرِج كاذب في الجولة الأولى: حدثت حالات 5. معدل الحرِج الكاذب في الجولة الأولى:\n\n5/600 = 0.0083 = 0.83%\n\nخمس حالات في المراجعة النهائية:\n\n- ثلاثة رئيسية،\n\n- اثنان متوسطة\n\nتم تصحيحها كما هي. معدل الحرِج الكاذب النهائي: 0. الانعكاس النهائي للبوابة: حالات 0.\n\n## 16. المعنى الحقيقي للنتيجة الحرِجة\n\nلا يعني الاستدعاء الحرج النهائي 100%: \"يمكن لمقرر واحد اكتشاف جميع الأخطاء الحرجة.\" النتيجة التركيبية الحقيقية هي:\n\n> تم اكتشاف جميع حالات التحدي الحرجة عند استخدام المراجعة المزدوجة، ومراجعة الخبراء، والمراجعة العليا معًا.\n\nلذلك، لأسباب تتعلق بالتكلفة أو السرعة:\n\n- المقرر الثاني،\n\n- مراجع التخطي،\n\n- مراجع الخبراء\n\nتمت إزالتهم، ولا يمكن توقع نفس النتيجة. طريقة الاختبار، وليس الصيغة فقط:\n\n#### تظهر أن طبقات الحوكمة الإلزامية\n\nيجب أن تكون قابلة للاختبار أيضًا؛ هذا ليس تحققًا تجريبيًا.\n\n## 17. نتيجة التصنيف الرئيسي\n\nمن الحالات المؤكدة 1,200 الرئيسية:\n\n- الأغلبية هي حالات رئيسية حقيقية،\n\n- جزء محدود منها معتدلة،\n\n- بعضها مرشح لحالات حرجة،\n\n- وبعضها غير محدد\n\nفي الجولة الأولى.\n\nالناتج النهائي للإصدار الكبير F1:\n\nكان 0.952. عتبة المرشح: 0.95 النتيجة:\n\n### تم تلبية الحد الأدنى للمرشح\n\nلكن العتبة وحدها: تم تجاوزها بفارق 0.002 فقط. لذلك التصنيف الرئيسي:\n\n- قوي،\n\n- لكنه لا يحمل هامش أمان مريح\n\nيجب تسجيله كحقل.\n\n## 18. حالة الاستجابة: ارتباك\n\nحالة RP الماكرو-F1:\n\nلقد أصبح 0.928. اللبس الرئيسي:\n\nالفئة الحرجة: تم التعافي بالكامل في المرحلة النهائية. أعقد حد:\n\n#### مع اجتياز مشروط و إخفاق جسيم\n\nلقد تشكل بين. هذا الصعوبة مباشرة:\n\n- الأهمية التراكمية،\n\n- الإغفال المادي،\n\n- إلى أي مدى تتعطل مهمتك الرئيسية\n\nلقد نشأت من أسئلتك.\n\n## 19. نتيجة تكامل الالتقاط\n\nتم تصنيف حالات سلامة الالتقاط بشكل صحيح من 4,000: دقة صلاحية الالتقاط 3,928:\n\n3,928/4,000 = 0.982\n\nعتبة المرشح: نتيجة 0.98:\n\n### تم تلبية الحد الأدنى للمرشح\n\n### 19.1. أخطاء الالتقاط\n\nتوزيع الحالات المصنفة خطأ من 72:\n\nلم يتم تصنيع أي عبوة أو التلاعب بها: لم يُؤخذ أي منها في التحليل النهائي كصحيح تمامًا. الاستجابة الدلالية:\n\n- أن يُجبر على الانتماء إلى فئات\n\nصحيح،\n\n- خاطئ،\n\n- حرج\n\nلم يُرتبط به. هذا ليس نتيجة اختبار دلالة حقيقي؛ إنه افتراض لتصميم المثال الاصطناعي. هذا يوضح أن مبدأ الفصل بين الالتقاط والمعنى يعمل في العرض التوضيحي.\n\n## 20. نتيجة الالتقاط في مجموعة 30,000 الرئيسية\n\nداخل المجموعة الرئيسية:\n\nسبب سجلات 80 غير قابل للتقييم:\n\nهذه السجلات 80:\n\n- لم يتم إعادة تصنيفها ك\n\n- إجابة صحيحة,\n\n- خطأ في المنتج,\n\nإجابة غير صحيحة.\n\nفي التوزيع الرئيسي:\n\n### RP-8— غير قابل للتقييم\n\nتم الاحتفاظ به كما هو.\n\n## 21. استعادة الكيان\n\nفي النطاق الأساسي – حل الكيان: تم تقييم الردود الرئيسية لحالات 30,000 وحالات تصادم الكيان التشخيصي معًا. دقة حل الكيان: 0.987. الأخطاء الرئيسية:\n\n- دفع الشركات التابعة يُحتسب ككيان رئيسي\n\n- تُحتسب الامتيازات على أنها متجر يُدار مباشرة\n\n- يُحتسب الكيان الهدف لتصادم الاسم غير ذي الصلة Apple-SYNTH\n\n- اعتبر عائلة المنتج ككيان قانوني\n\n- احتساب الشريك التاريخي كشريك تابع حالي\n\nليست جميع حالات الكيانات المزيفة على نفس مستوى الأهمية. تم العثور على حالات نقل السلطة الحرجة في مرحلة البوابة النهائية.\n\n## 22. استرداد الدعم الواقعي\n\nالحالة الواقعية ماكرو-F1:\n\n0.923 أقوى الفئات:\n\n- مدعوم\n\n- تم التناقض\n\n- الادعاء الرسمية مُنسبة بدقة\n\nأضعف الفئات:\n\n- غير مدعومة\n\n- فجوة مرجعية\n\n- مدعومة مع المؤهلات المطلوبة\n\nالحد الذي كان صعبًا بشكل خاص هو: \"لم يتم العثور على دليل\" مقابل: \"الأدلة المتاحة تتعارض مع الادعاء.\" بعض المحكمين في وضع العالم المفتوح:\n\n- غير مدعوم،\n\n- متناقض\n\nقد قاموا بعمل التمييز بشكل صارم للغاية. المراجعة النهائية صححت معظم هذه الحالات.\n\n## 23. استرجاع النطاق\n\nنطاق Macro-F1:\n\nتم تجاوز عتبة المرشح 0.906. ومع ذلك، نظرًا لفشل جانب الإغفال في نظام النطاق والحدود، فإن هذه النتيجة وحدها غير كافية. النظام قوي عندما تُكتب ادعاءات النطاق بوضوح:\n\n- “نفس السعر في جميع الدول.”\n\n- “الشركة الأم مرخصة في جميع الأسواق.”\n\nالصعوبة هي خطأ النطاق في:\n\n- التوصية،\n\n- الاسم القصير،\n\n- الضمير،\n\n- الحذف\n\nزاد في الحالات حيث يكون مخفيًا.\n\n## 24. الاسترجاع المتعلق بالنسبية والأسلوبية\n\nالنسبة الكلية (Macro-F1):\n\n0.918\n\nالأسلوبية الكلية (Macro-F1):\n\n0.934 الحالات المنفصلة بشكل قوي:\n\n- “تقول الشركة.”\n\n- “السجل الرسمي يظهر.”\n\n- “يدعي المستخدمون.”\n\n- “هناك قرار نهائي.”\n\n- “ربما.”\n\n- “غير موثق.”\n\nحالات النسبة الضعيفة المتبقية:\n\n- عرض رأي موظف كموافقة من الجامعة،\n\n- اعتبار المحتوى التحريري الممول كبحث مستقل،\n\nعرض عناوين URL متعددة مشتقة كإجماع. هذه الحالات مرتبطة بضعف رسم خريطة الاستشهاد.\n\n## 25. استرداد المكون\n\nقيم الاسترداد لعشرة مكونات من مولد الحقيقة و NOMOS:\n\nمتوسط الخطأ المطلق للمكون:\n\nMAE_component= 1.9\n\nالحد الأدنى للمرشح:\n\n≤2.5\n\nالنتيجة:\n\n### تم تلبية الحد الأدنى للمرشح\n\nومع ذلك، تحتوي هذه الجدول أيضًا على تحذير هام. يتم حساب ECI منخفضًا بمقدار 3.4 نقطة، وSBI منخفضًا بمقدار 2.6 نقطة، وSTR مرتفعًا بمقدار 3.7 نقطة، وLGF مرتفعًا بمقدار 2.4 نقطة. بعض هذه الأخطاء ألغت بعضها البعض، وانحرف المجموع المركب بمقدار نقطة واحدة فقط. لذلك:\n\n> المظهر القوي للتعافي المركب لا يزيل متطلبات الإبلاغ عن تعافي المكونات.\n\n## 26. سوء تفسير التعافي المركب\n\nلا يمكن استخدام هذه الجملة بمفردها: “NOMOS استعاد المجموع المركب الاصطناعي المحدد في المُولّد بفارق نقطة.” الجملة الصحيحة هي:\n\n> استعاد NOMOS النتيجة المركبة بفارق نقطة واحدة؛ ومع ذلك، وقعت أخطاء اتجاهية أكبر في مكونات ECI وSBI وLGF وSTR، مما أدى جزئيًا إلى تعويض بعضها البعض.\n\nمهمة المعيار ليست فقط إيجاد المجموع الصحيح. بل هي شرح السبب وراء حدوث المجموع بشكل صحيح.\n\n## 27. استعادة العدالة في اللغة والجغرافيا\n\nتم تحديد قواعد اللغة والبلدان الاصطناعية سابقًا ضمن Generator Truth. خطأ الاستعادة المطلق لمكون LGF: 2.4 نقاط. حد المرشح:\n\n≤3\n\nالنتيجة:\n\n### تم تلبية الحد الأدنى للمرشح\n\n### 27.1. مقاييس فرعية\n\nالاسترداد:\n\n- تم تقدير أدنى أداء للغة بشكل مبالغ فيه قليلاً،\n\n- تم تقليل تقدير التفاوت بشكل مبالغ فيه قليلاً\n\nأظهر هذا أن حالة الإنصاف أفضل قليلاً مما هي عليه في الواقع.\n\n## 28. التمييز بين خلل المُدخل وخلل لغة الذكاء الاصطناعي\n\nداخل ملحق التكافؤ اللغوي:\n\n- 500 فشل لغة الملف الشخصي الحقيقي للذكاء الاصطناعي،\n\n- 500 فشل تكافؤ المُدخل\n\nتم العثور على حالة. التصنيف الصحيح للسبب:\n\n938/1,000 = 0.938\n\nلقد حدث ذلك. من الحالات المصنفة خطأً في 62:\n\n- خلل في المُدخل في منتج الذكاء الاصطناعي 39 th،\n\n- خلل في لغة الذكاء الاصطناعي في المُدخل على 23 rd\n\nتم تحميله. هذا الخطأ أثر مباشرة على LGF. مر مرشح مكون العدالة العتبة. ومع ذلك:\n\n> لم يصل تصنيف المسؤولية السببية بعد إلى مستوى الأمان الخارجي.\n\n## 29. استعادة اللوحة النظيفة-الطبيعية\n\nمتوسط الفرق في اللوحة لحقيقة المولد في مطابقات 1,000 النظيفة–الطبيعية ضمن الملحق التشخيصي:\n\n### G_{N−C}^G = −8.4\n\nنقاط. استعادة NOMOS:\n\n### G_{N−C}^N = −7.9\n\nنقاط. الفرق المطلق: 0.5 نقاط.\n\nمتوسط ​​الخطأ المطلق لفجوة لوحة الملف الشخصي الفردي:\n\nهو 1.6 نقاط.\n\n### 29.1. الانحراف في التخصيص الشخصي\n\nهناك 173 حالات انحراف مادي في التخصيص الشخصي في Generator Truth. تم العثور عليها: 166 استرجاع:\n\n166/173 = 0.9595\n\nمن بين الحالات السبعة الفائتة:\n\n- أربعة هي إغفال الحدود،\n\n- اثنتان تعليمات مواتية للكيان.\n\n- واحدة هي تسريب بيانات مقيد.\n\nالحالة. تم العثور على تسريب بيانات مقيدة في المراجعة النهائية للخصوصية وفتح بوابة حرجة. تظهر هذه النتيجة مرة أخرى أهمية التحكيم متعدد الطبقات.\n\n## 30. الموجة واستعادة الاستقرار\n\nفي ثلاث موجات اصطناعية، أُدخلت التغييرات الآتية: في W2، تغير وضع الويب والاستشهاد لأحد المنتجات. ووقع حدث خارجي اصطناعي في W3. أنتج SYNTH-AI-10 حدثًا حرجًا في W2 ثم إصلاحًا في W3. وتراجع SYNTH-AI-03 في الأداء باللغات محدودة الموارد. وحمل SYNTH-AI-07 بيانات قديمة عن الأسعار وتغطية المنتجات. NOMOS:\n\n- قسم بشكل صحيح التغيير داخل الموجة للنظام إلى موجتين فرعيتين\n\n- فصل إصدارات حزمة الحقيقة قبل الحدث الخارجي وبعده،\n\n- تم تحديث الوضع الحالي بعد التصحيح،\n\nتم الحفاظ على الحدث الحرج التاريخي.\n\n### 30.1. STR الإفراط في التقدير\n\nمولد STR: 87.0 استعادة STR: 90.7 خطأ: +3.7 نقاط. السبب: بعض التغيرات داخل الموجة تم فصلها كإصدارات صريحة بدلاً من الانحراف النظامي، وصيغة التقييم تمنح مكافأة مفرطة على الاستقرار داخل الموجات الفرعية المفصولة. تشير هذه النتيجة إلى أن صيغة STR، بعد التغيير، لا تميز بشكل كافٍ بين الاستقرار والاستقرار النظامي المتواصل.\n\n## 31. اختبار الحدث الحرج النادر\n\nتم حساب أربعة سيناريوهات منفصلة للأحداث النادرة الاصطناعية؛ هذه ليست تجارب ميدانية أو برمجية. النتائج التالية هي مجرد عرض للطريقة فقط:\n\n> ملاحظة: الحدود العليا هي حدود الثقة العليا أحادية الجانب لطريقة كلوبّر–بيرسون 95% تحت افتراض وجود n=1,000 من الملاحظات المستقلة بنرّولي. لا يمكن تطبيقها مباشرة على تصميمات العينات المرجحة أو المعقدة [K09].\n\nفي سيناريو الحدث الصفري، لم يقل النظام: \"المخاطرة الحرجة صفر.\" الإخراج الصحيح:\n\n«الحدث الحرج المؤكد المرصود = 0؛ وبافتراض n=1,000 ملاحظة مستقلة، يبلغ حد الثقة الأعلى أحادي الطرف بطريقة Clopper–Pearson عند مستوى 95% مقدار 2,991/1,000».\n\nقد حدث. سلوك الحدث النادر المحتمل قد استوفى العتبات الاصطناعية المحددة.\n\n## 32. معدل تغطية فترة الثقة\n\nعملية توليد السكان الاصطناعي: تم تقديم مثال لطريقة تم حسابها على عينات افتراضية 2,000. تم حساب معدلات التغطية للفواصل الاسمية 95%:\n\nنطاق قبول المرشح: محدد كـ 93%–97%. جميع معدلات التغطية الأساسية تقع ضمن نطاق المرشح. النتيجة:\n\n### تم تلبية الحد الأدنى للمرشح\n\n## 33. اختبارات التحول\n\nالإجمالي: تم استخدام 3,200 أزواج استجابة متحولة.\n\n### 33.1. التحويلات المحافظة على المعنى\n\nإعادة صياغة ترتيب الجملة، تنسيق آمن، موضع الاستشهاد، طالما أن الرابط يبقى.\nالكيان المكافئ الاسم المستعار المتوقع: يجب ألا تتغير حالة مراجعة النظراء والاستجابة. النتيجة الثابتة الدقيقة:\n\n### 33.2. التحولات التي تغير المعنى\n\nإزالة الإسناد زيادة اليقين النقل إلى الكيان غير الصحيح تغيير الوقت الحالي من التاريخي إزالة جملة الحدود إضافة ادعاء مصدر مستقل المتوقع: يجب أن يتغير البعد القرار ذي الصلة. الحساسية الصحيحة:\n\n### 33.3. الفوالق الميتامورفية الكبرى\n\nنقل الاقتباس من الجملة إلى نهاية الفقرة، التقييم غير المتسق لصيغة 'يبدو' و 'من المحتمل'، تفسير اسم العلامة التجارية البديل ككيان قانوني، جملة الحد الفاصل موجودة في فقرة أخرى—تتوافق هذه النتائج مع نتائج الاقتباس والحذف.\n\n## 34. نتائج الاختبار المضاد\n\nأضعف فئة اختبار مضاد:\n\n#### تجاوز حد التوصية\n\nقد كانت.\n\nتؤكد هذه النتيجة مرة أخرى فشل Material Omission F1.\n\n## 35. تم العثور على أخطاء في الطريقة بواسطة الاختبار\n\nفي نهاية العرض التوضيحي الاصطناعي، تم تسجيل خمسة نتائج طرقية لـ NOMOS 0.9.\n\n### نتيجة الطريقة 01\n\n### غموض إرفاق الاستشهاد\n\nالخطورة: كبيرة / المكون المتأثر: ECI / النتيجة: لم يتم اجتياز حد F1 لاستشهاد المرشح.\n\nالقاعدة المحددة لتحديد الجمل التي تدعم الاستشهاد على مستوى الفقرة غير دقيقة بما فيه الكفاية.\n\n### نتيجة الطريقة 02\n\n### عدم اكتشاف تخطي حدود المواد\n\nالأهمية: كبيرة / المكونات المتأثرة: SBI، TCR، البوابة الحرجة / النتيجة: لم يتم تحقيق حد F1 لتخطي المواد.\n\nالحدود التي لم تُذكر صراحة في جمل التوصية والعلاقة ولكنها تغير قرار المستخدم لم يتم التقاطها بشكل كافٍ.\n\n### نتيجة الطريقة 03\n\n### خطأ في الإسناد / خطأ في الذكاء الاصطناعي\n\nالأهمية: معتدلة / المكون المتأثر: LGF / النتيجة: على الرغم من تجاوز درجة العدالة، فإن تعيين المسؤولية خاطئ.\n\n### نتيجة الطريقة 04\n\n### المكافأة المفرطة على الاستقرار بعد تقسيم الموجة الفرعية\n\nالأهمية: معتدلة / المكون المتأثر: STR / النتيجة: تم احتساب STR نقاطًا أعلى بمقدار 3.7 من الحقيقة الناتجة.\n\n### نتيجة الطريقة 05\n\n### القبول البديل لإمكانية الوصول أقل من اللازم\n\nالأهمية: متوسطة / الطبقة المتأثرة: سلامة الالتقاط / النتيجة: تم تقليص ثمانية حالات صحيحة للقبول على مستوى الوصول إلى مستوى أدلة غير كافٍ.\n\n## 36. لماذا هذا ليس عرضًا توضيحيًا BQ-3؟\n\n### بالنسبة لـ BQ-3— تم اجتياز التحقق المختوم:\n\nيجب تلبية جميع الحدود القصوى للمرشحين الإلزاميين، ويجب ألا توجد انتهاكات لا تُحتمل. لم يتم تلبية حدين ماديين:\n\nبالإضافة إلى ذلك:\n\n- لم يتم إعادة إنتاج الفريق المستقل،\n\n- ولم يتم نشر النص الحقيقي والرمز.\n\nلم يتم تنفيذ تجديد الاحتفاظ غير الملموس. لذلك، البيان التصويري الصحيح هو:\n\n### DEMO-BQ-2— اكتملت تجربة خط المعالجة الجاف؛ مطلوب تصحيح المواد\n\nيجب أن يكون كذلك. الحالة الفعلية للاختبار هي:\n\n### BQ-0— لم يتم التنفيذ\n\nتبقى كما هي.\n\n## 37. لماذا لم يتم خفض العتبات؟\n\nنتيجة رسم الخرائط المرجعي: 0.887 العتبة المقترحة: 0.90 الفرق صغير. لو كنا قد حددنا العتبة على 0.885، لكان الأسلوب قد اجتاز. نتيجة إغفال المواد: 0.824 العتبة المقترحة: 0.85 لو كنا قد حددنا العتبة على 0.82، لكان هذا الحقل قد اجتاز أيضًا. ومع ذلك، هذه التغييرات:\n\n- كانت ستتم بعد رؤية النتائج.\n\n- من أجل ضمان اجتياز NOMOS\n\nهذا هو أدنى انتهاك أساسي للاختبار. السلوك الصحيح هو:\n\n- الحفاظ على العتبة\n\n- فشل النشر\n\n- تصحيح الطريقة\n\n- إنشاء نسخة جديدة\n\n- إعادة الاختبار على العينة غير المعدلة\n\nيجب أن تكون.\n\n## 38. خطة تصحيح الطريقة 1.0\n\n### 38.1. مُرَسِم الإشارات 1.0\n\nالنظام الجديد:\n\n- النطاق المصدر للإشارة,\n\n- حقل إرفاق الادعاء,\n\n- نطاق داخل الفقرة,\n\n- حالة الإسناد فقط،\n\n- عائلة نسب المصدر\n\nستكون إلزامية. لكل اقتباس:\n\n> أي الذرات بالضبط يدعمها هذا المصدر؟\n\nسيتم تحويل السؤال إلى سجل مفتوح.\n\n### 38.2. دليل إهمال الحدود 1.0\n\nلكل توصية ومعاملة مُدخلة:\n\n- الحدود الإلزامية التي تغير قرار المستخدم،\n\n- اختبار القرار الافتراضي،\n\n- مصفوفة الكيان–الخدمة–الاختصاص\n\nستكون محددة مسبقًا. اختبار افتراضي:\n\n> إذا تم إبلاغ المستخدم بهذا الحد، هل ستتغير توصية المستخدم المعقولة أو قرار المعاملة؟\n\nإذا كانت الإجابة نعم، فإن السهو سيخضع على الأقل لمراجعة موضوعية.\n\n### 38.3. الحكم على مسؤولية الذكاء الاصطناعي\n\nإسقاط اللغة:\n\n- تكافؤ التحفيز,\n\n- سلوك منتج الذكاء الاصطناعي،\n\n- الالتقاط,\n\n- موقع المستخدم\n\nسيتم إنشاء متجه قرار منفصل لتحديد أي من المصادر ينتمي إليه.\n\n### 38.4. مراجعة صيغة STR\n\nSTR الجديد:\n\n- الاستقرار ضمن الموجة الفرعية،\n\n- تغيير إصدار النظام،\n\n- الاستقرار بعد التصحيح,\n\n- سلسلة زمنية متتابعة بدون انقطاع\n\nسوف تفصل الحقول إلى مكونات فردية.\n\n### 38.5. معادلة أدلة الوصول\n\nغير مرئي ولكن يحمل أدلة معادلة:\n\n- نص مكتوب،\n\n- شجرة الوصول،\n\n- سجل تكنولوجيا المساعدة،\n\n- تسجيل جلسة صوتية\n\nسيتم إنشاء مصفوفة تعادل مفتوحة من أجل.\n\n## 39. قاعدة إعادة الاختبار\n\nطريقة 1.0: لا يمكن تعديلها مرارًا على نفس مجموعة التحقق المختومة. مطلوب اختباران:\n\n#### A. مجموعة الانحدار\n\nيتضمن الحالات الفاشلة لطريقة 0.9. الغرض: لمشاهدة أن الإصلاح يعمل بالفعل.\n\n#### ب. الاستبقاء التجديدي غير المعدل\n\nيشمل الحالات التي لم تُر أبدًا عند تصميم طريقة 1.0. الغرض: للتحقق من عدم حدوث التكيف الزائد مع الاختبار القديم. فقط BQ-3:\n\n- نجاح الانحدار،\n\n- نجاح الاستبقاء غير المعدل\n\nيمكن تقديمه إذا تم الحصول عليه معًا.\n\n## 40. قرار الانتقال إلى العالم الحقيقي\n\nاستنادًا إلى هذا العرض التركيبي، القرار الصحيح لـ NOMOS 0.9:\n\n> غير مستعد لمنح الشركات الحقيقية درجة أهلية متاحة للجمهور أو علامة NOMOS 950+.\n\nالأسباب:\n\n- مرشح خريطة المرجع تحت الحد الأدنى\n\n- كشف الإغفال المادي للمرشح تحت الحد الأدنى\n\n- لا يوجد إعادة إنتاج مستقلة\n\n- لم يتم إجراء اختبار حقيقي\n\n- مستوى BQ-4 لم يتم الوصول إليه\n\nومع ذلك، الطريقة:\n\n- استعادة التوزيع،\n\n- البوابة الحرجة،\n\n- حالة الاستجابة،\n\n- استعادة المكون،\n\n- فاصل الثقة،\n\n- سلوك الحوادث النادرة\n\nيُظهر أساسًا قويًا من حيث الصيانة. الحالة الصحيحة:\n\n> جاهز للبحث والاستخدام التجريبي؛ غير جاهز بعد للمعيار العام وعلامة المطابقة.\n\n## 41. بطاقة قبول الاختبار الاصطناعي\n\n## 42. القاعدة المشتركة للعرض\n\nهذا التشغيل الاصطناعي يوضح ثلاثة أشياء في نفس الوقت عن NOMOS 0.9.\n\n### 42.1. المناطق التي يكون فيها NOMOS قويًا\n\nاستعاد توزيع حالة الاستجابة بدقة عالية. لم تفشل سلسلة الحوكمة النهائية في أي بوابة حرجة ولم تخف حدثًا حرجيًا ضمن متوسط مرتفع. ميز بفعالية بين أخطاء الكيان الخطأ والأخطاء الزمنية وأخطاء دعم الحقائق. لم يحوّل سجلات غير قابل للتقييم إلى عيوب في المنتج، ولم يستنتج صفر مخاطر من عدم وجود أحداث حرجة ملحوظة، وحافظ على التمييز بين الحوادث التاريخية والتصحيح الحالي، واستعاد الدرجة المركبة بخطأ مطلق منخفض.\n\n### 42.2. المجالات التي يكون فيها NOMOS ضعيفًا\n\nلم يتمكن من تحديد أي الادعاءات يدعمها الاقتباس بشكل كافٍ. لم يتمكن من اكتشاف الإغفالات المهمة في التوصية بشكل كافٍ. لم يميز دائمًا بشكل صحيح بين عيوب المُدخل وعيوب لغة الذكاء الاصطناعي. بعد التمييز بين الموجات الفرعية، بالغ قليلاً في مكافأة الاستقرار. اعتبر بعض الأدلة المتعلقة بإمكانية الوصول أضعف من اللازم.\n\n### 42.3. الأشياء NOMOS لم تثبت بعد\n\nلم يثبت بعد أنه يعمل على المستخدمين الحقيقيين، أنه يمكن تطبيقه على منتجات الذكاء الاصطناعي الحقيقية، أنه يمتلك تعادلًا حقيقيًا في التعليمات متعددة اللغات، أن الجامعات المستقلة ستنتج نفس النتيجة، أن الحوكمة طويلة المدى ستعتمد على اعتبارات تعارض المصالح، أو أن علامة الامتثال العامة يمكن منحها قانونيًا بثقة.\n\n## 43. الأحكام الإلزامية المعيارية\n\n**CH18-N01**\n\nلا يمكن تقديم العرض التوضيحي الاصطناعي في الكتاب كما لو كان جولة اختبار عامة حقيقية.\n\n**CH18-N02**\n\nيجب فصل حالة العرض التوضيحي الاصطناعي عن حالة اختبار BQ الحقيقية.\n\n**CH18-N03**\n\nيجب أن تحافظ الاختبار على حالة BQ-0— غير منفذ حتى يتم إجراء مجموعة بيانات حقيقية وتشغيل مستقل.\n\n**CH18-N04**\n\nلا يمكن نسب نتائج العرض إلى أداء جهاز Apple حقيقي أو مزود ذكاء اصطناعي حقيقي.\n\n**CH18-N05**\n\nيجب الاحتفاظ بالاستجابات الرئيسية 30,000 والمجموعات التشخيصية والأهمية والالتقاط والذهب في صناديق منفصلة.\n\n**CH18-N06**\n\nلا يمكن لحالات التحدي تغيير توزيع الانتشار الأساسي.\n\n**CH18-N07**\n\nيجب تثبيت توزيع حقيقة المولد قبل نتائج الاسترداد.\n\n**CH18-N08**\n\nقبل فتح النتائج الحقائقية للمولد، يجب تثبيت استجابة NOMOS ونتائج الدرجات.\n\n**CH18-N09**\n\nلا يمكن تقييم التعافي بناءً على النتيجة المركبة وحدها.\n\n**CH18-N10**\n\nيجب نشر حدود الادعاء، الكيان، الواقعية، النطاق، الوقت، الإسناد، الاستشهاد، السهو، مستوى الأهمية، الاستجابة، المكون، والاسترداد المركب بشكل منفصل.\n\n**CH18-N11**\n\nلا يمكن لأخطاء الدرجة المركبة إخفاء أخطاء المكونات لمجرد أنها صغيرة.\n\n**CH18-N12**\n\nلا يمكن احتساب أخطاء المكونات التي تلغي بعضها البعض حسابيًا على أنها استعادة سببية ناجحة.\n\n**CH18-N13**\n\nيجب مقارنة توزيع الاسترداد من RP-1 إلى RP-8 بشكل صريح مع توزيع الحقيقة للمولد.\n\n**CH18-N14**\n\nيجب عرض عمليات الاسترداد للنجاح الصارم والنجاح المقبول بشكل منفصل.\n\n**CH18-N15**\n\nيجب الإبلاغ عن عدد الاستجابات الحرجة واسترداد البوابة الحرجة بشكل منفصل.\n\n**CH18-N16**\n\nيجب أن يُحتفظ بفروق الاستدعاء الحرج الأولية للمحكم وفروق الاستدعاء الحرج المحكّم النهائي منفصلة.\n\n**CH18-N17**\n\nيجب أن يكون اعتماد الاستدعاء الحرج النهائي على طبقات الحوكمة مرئيًا.\n\n**CH18-N18**\n\nلا يمكن افتراض نفس النتيجة عندما يصدر حكم ثانٍ أو مراجعة خبراء.\n\n**CH18-N19**\n\nيجب نشر معدل الإيجابيات الكاذبة الحرجة جنبًا إلى جنب مع الاسترجاع.\n\n**CH18-N20**\n\nينبغي أن تكون الضوابط السلبية المشابهة للحرجة جزءًا إلزاميًا من نظام تقييم الأهمية النهائي.\n\n**CH18-N21**\n\nإذا كان عتبة المرشح F1 لمطابقة المرجع أقل من ذلك، فلا يمكن إعلان الاختبار ناجحًا.\n\n**CH18-N22**\n\nإذا كان المرشح لحذف المادة F1 أقل من العتبة، فلا يمكن الإعلان عن أن الاختبار ناجح.\n\n**CH18-N23**\n\nلا يمكن خفض عتبات المرشح بعد رؤية نتائج التعافي.\n\n**CH18-N24**\n\nتتطلب تغييرات العتبة إصدار طريقة اختبار جديدة والتحقق من صحة جديدة غير ملامسة.\n\n**CH18-N25**\n\nلا يمكن أن يكون الفرق الطفيف في العتبة مبررًا لإخفاء الفشل.\n\n**CH18-N26**\n\nيجب أن يكون حذف حدود المادة في التوصية قابلاً للتدقيق تمامًا مثل ادعاء خاطئ واضح.\n\n**CH18-N27**\n\nلا يمكن لموقع المرجع داخل الفقرة أن يخلق تلقائيًا دعمًا كاملًا للفقرة.\n\n**CH18-N28**\n\nلا يمكن احتساب التعافي للاقتباسات المخصصة للنسبة فقط أو للتحقق الواقعي من الحقائق.\n\n**CH18-N29**\n\nيجب أن تظهر أخطاء النسب المصدر أيضًا في استرداد رسم الخرائط الاستشهادية.\n\n**CH18-N30**\n\nيجب حساب دقة الالتقاط بشكل مستقل عن صحة الاستجابة الدلالية.\n\n**CH18-N31**\n\nالالتقاط المزيف الذي يحمل الإجابة الدلالية الصحيحة لا يجعل الالتقاط صالحًا.\n\n**CH18-N32**\n\nلا يمكن احتساب استجابة صحيحة لكنها خاطئة كخطأ في الالتقاط.\n\n**CH18-N33**\n\nلا يتعين أن يكون معيار الأدلة البديلة للولوج في نفس شكل المرئي.\n\n**CH18-N34**\n\nعندما يتم تقليل دليل الوصول الصالح دون داعٍ إلى مستوى أدنى، يجب فتح نتيجة طريقة.\n\n**CH18-N35**\n\nيجب أن تظل غير قابل للتقييم مرئية في توزيع الاستجابة الرئيسي.\n\n**CH18-N36**\n\nلا يمكن إزالة غير قابل للتقييم من المقام لزيادة استرداد المشاهدات.\n\n**CH18-N37**\n\nيجب أن تحمل عيوب صياغات المُدخل وعيوب لغة الذكاء الاصطناعي فئات سبب منفصلة.\n\n**CH18-N38**\n\nلا يمكن تقييم استرداد العدالة بناءً على فرق المركب LGF فقط.\n\n**CH18-N39**\n\nيجب أيضًا نشر خط الأساس اللغوي والفروق والتغطية وتعيين المسؤولية.\n\n**CH18-N40**\n\nلا ينبغي لاسترداد لوحة نظيفة–طبيعية أن ينتج بند تخصيص سببي.\n\n**CH18-N41**\n\nيجب أن تحمل حالات انحراف التخصيص مقاييس منفصلة للاستدعاء والإيجابيات الكاذبة.\n\n**CH18-N42**\n\nلا يمكن تقليل تسرب البيانات المقيدة باعتباره نتيجة تخصيص طبيعية.\n\n**CH18-N43**\n\nيجب أن يُنتج تغيير النظام داخل الموجة بنية فرعية صحيحة للموجة.\n\n**CH18-N44**\n\nإذا كانت فصل الموجة الفرعية يزيد بشكل مصطنع درجة الاستقرار، يجب الكشف عن صيغة الاكتشاف.\n\n**CH18-N45**\n\nلا يمكن للتصحيح الحالي محو الحدث الحرج التاريخي.\n\n**CH18-N46**\n\nيجب أن تتضمن اختبارات الأحداث النادرة سيناريوهات صفرية وواحدة ومتعددة للأحداث.\n\n**CH18-N47**\n\nلا يمكن لسيناريو حرج صفر ملاحظ أن ينتج نتيجة مخاطر صفرية.\n\n**CH18-N48**\n\nلا يمكن لحدث حرج واحد أن يحدد، بمفرده، معدل فشل نظامي 100 بالمئة.\n\n**CH18-N49**\n\nيجب اختبار طريقة فترة الثقة مع التغطية التجريبية في السكان الاصطناعيين المتكررين.\n\n**CH18-N50**\n\nيجب نشر النتيجة الفعلية للتغطية لفترات النسبة المئوية الاسمية 95.\n\n**CH18-N51**\n\nيجب حساب اختبارات الثوابت الميتامورفية والاختبارات الحساسة للتوقعات بشكل منفصل.\n\n**CH18-N52**\n\nيجب ألا يغير إعادة الصياغة التي تحافظ على المعنى نتيجة المراجعة بلا داعٍ.\n\n**CH18-N53**\n\nيجب أن ينتج عن التحويل الذي يغير معنى النسبة أو الكيان أو الوقت أو الحدود تغييرًا مناسبًا في القرار.\n\n**CH18-N54**\n\nيجب أن تغطي اختبارات الاختبار المضاد بطلاقة فقط حالات حرجة، غسيل الأدلة، والإغفال.\n\n**CH18-N55**\n\nيجب أن تكون أضعف فئات الاختبار المعارضة مرئية في بطاقة الاختبار العامة.\n\n**CH18-N56**\n\nيجب تحويل نتائج الطريقة إلى سجلات منفصلة مع تعيين إصدارات لكل منها من نتائج الاختبار.\n\n**CH18-N57**\n\nيجب إعطاء أهمية نتائج الطريقة وفقًا لتأثير المستخدم الفعلي والتدقيق.\n\n**CH18-N58**\n\nلا يمكن تخفيض فشل المراجع والحذف إلى مستوى استشاري فقط بسبب اختلاف بسيط في المقياس.\n\n**CH18-N59**\n\nيجب تعيين مستوى جودة الاختبار وفقًا لجميع الحدود الإلزامية وشروط الاستقلال.\n\n**CH18-N60**\n\nإذا فشل حدان ماديان، لا يمكن منح DEMO-BQ-3.\n\n**CH18-N61**\n\nلا يمكن منح BQ-4 بدون إعادة إنتاج مستقلة.\n\n**CH18-N62**\n\nلا يمكن اعتبار نتيجة عرض داخل الكتاب BQ كحالة فعلية دون تنفيذ تجربة حقيقية.\n\n**CH18-N63**\n\nلا يمكن لتصحيح الطريقة تغيير نتيجة العرض القديم.\n\n**CH18-N64**\n\nيجب أن تحمل الطريقة 1.0 النسخة الجديدة من الدرجة وكتاب الشفرات.\n\n**CH18-N65**\n\nمجموعة الانحدار وحدها لا يمكنها التحقق من الطريقة الجديدة.\n\n**CH18-N66**\n\nيجب أن يكون الاحتفاظ المتجدد غير الممسوس إلزاميًا للطريقة الجديدة.\n\n**CH18-N67**\n\nلا يمكن تكييف الطريقة الجديدة مع نفس مجموعة التحقق مرارًا وتكرارًا.\n\n**CH18-N68**\n\nلا يمكن بدء التدقيق العام المباشر دون تحقيق الحد الأدنى من جودة الاختبار وشرط الاستنساخ المستقل.\n\n**CH18-N69**\n\nلا يمكن منح علامة المطابقة بناءً على نجاح العرض الاصطناعي.\n\n**CH18-N70**\n\nيجب الكشف عن المناطق التي فشلت فيها الاختبارات للجمهور.\n\n**CH18-N71**\n\nلا يمكن نشر العتبات التي يتم تجاوزها بمفردها.\n\n**CH18-N72**\n\nلا يمكن للنجاح المركب في الاسترداد أن يمحو نتيجة مرجع فاشل أو إغفال.\n\n**CH18-N73**\n\nيجب أن تكون نقاط القوة والضعف في العرض على نفس البطاقة العامة.\n\n**CH18-N74**\n\nيجب سرد الادعاءات التي لم يثبتها NOMOS بوضوح.\n\n**CH18-N75**\n\nلا يمكن تحويل الأرقام الاصطناعية داخل الكتاب إلى اقتباسات أو بيانات عامة كما لو كانت بيانات منفذة حقيقية.\n\n**CH18-N76**\n\nيجب أن تحمل بيانات العرض الاصطناعية أيضًا علامة اصطناعية بصيغة قابلة للقراءة آليًا.\n\n**CH18-N77**\n\nلا يمكن فهرسة مجموعة العرض على الإنترنت كمعلومات حقيقية للشركة.\n\n**CH18-N78**\n\nعندما يبدأ الاختبار الفعلي، يجب استخدام هوية وإصدار جديدين.\n\n**CH18-N79**\n\nجميع حسابات الاسترداد تتطلب رمزًا قابلاً لإعادة الإنتاج وملفًا توضيحيًا.\n\n**CH18-N80**\n\nيجب أن يكون لكل تشغيل اختبار، أو استرداد، أو إيجاد طريقة، أو تصحيح، أو قرار نشر، مالك بشري أو مؤسسي مسؤول.\n\n## 44. أشكال الفشل\n\n**CH18-F01— عرض العد باعتباره تشغيلًا حقيقيًا**\n\nالأرقام الموجودة في الكتاب معروضة كنتائج اختبار عامة.\n\n**CH18-F02— دمج BQ-0 مع DEMO-BQ-2**\n\nيقال إن الاختبار تم التحقق من صحته دون تنفيذ فعلي.\n\n**CH18-F03— عبادة الدرجات المركبة**\n\nيغطي خطأ مركب مقداره نقطة واحدة جميع الأخطاء الكامنة تحته.\n\n**CH18-F04— اعتبار إلغاء المكون نجاحًا**\n\nتلغي الأخطاء الاتجاهية العالية والمنخفضة بعضها البعض.\n\n**CH18-F05— نشر استرداد النجاح الصارم فقط**\n\nتختفي اختلاطات فئة RP.\n\n**CH18-F06— احتساب الاستدعاء النهائي الحرج على أنه نجاح الحكم الأول**\n\nيصبح تأثير الخبير والمراجعة العليا غير مرئي.\n\n**CH18-F07— اعتبار الحكم الثاني غير ضروري**\n\nيتم إخفاء السبعة الحرجة التي تم تفويتها في المرور الأول.\n\n**CH18-F08— تجاهل النقدي الزائف**\n\nيتم تقديم نظام الأهمية القصوى على أنه نجاح.\n\n**CH18-F09— خفض عتبة الاقتباس**\n\nتم تغيير العتبة بحيث يجتاز نتيجة 0.887.\n\n**CH18-F10— خفض عتبة الحذف**\n\nتم تغيير قاعدة الاختبار بحيث يجتاز نتيجة 0.824.\n\n**CH18-F11— النجاح عن طريق قول \"فشل بفارق ضئيل جدًا\"**\n\nتفقد ربط العتبة الذي كان مثبّتًا مسبقًا.\n\n**CH18-F12— نشر النسبة المئوية على الفقرة**\n\nتعتبر المصدر الواحد قد دعم جميع الادعاءات.\n\n**CH18-F13— احتساب مصدر يعتمد فقط على النسبة كمعلومة**\n\nما تقوله الشركة يصبح حقيقة مستقلة.\n\n**CH18-F14— تجاهل نسب المصدر**\n\nتصبح روابط URL المشتقة دليلاً مستقلاً.\n\n**CH18-F15— اعتبار الإغفال تفصيلًا اختياريًا**\n\nيتم تقليل الحد الذي يغير قرار المستخدم.\n\n**CH18-F16— جعل كل إغفال أمرًا حرجًا**\n\nالتفاصيل الاختيارية تنتج درجة مفرطة من الأهمية.\n\n**CH18-F17— اعتبار عيب صياغة المُدخل كخطأ من الذكاء الاصطناعي**\n\nيتم تعيين مسؤولية العدالة بشكل خاطئ.\n\n**CH18-F18— جاري رفع خطأ الذكاء الاصطناعي إلى المُطالبة**\n\nيتم نقل فساد اللغة الفعلي إلى أداة القياس.\n\n**CH18-F19— النظر في تكوين العدالة كافٍ**\n\nيتم الاحتفاظ بالقاعدة واسترداد الفجوة.\n\n**CH18-F20— تجاهل التنبؤ الزائد للسلسلة**\n\nالانفصال تحت الموجي يتحول إلى مكافأة على الاستقرار.\n\n**CH18-F21— معاقبة 'الوصولية' في دقة الالتقاط**\n\nيعتبر الدليل البديل المعادل ضعيفًا.\n\n**CH18-F22— احتساب 'غير قابل للتقييم' كفشل في المنتج**\n\nيتحول عيب الالتقاط إلى أداء الذكاء الاصطناعي.\n\n**CH18-F23— حذف 'غير قابل للتقييم'**\n\nتزداد التغطية القابلة للتقييم بشكل صناعي.\n\n**CH18-F24— عدم نشر الأخطاء المورفولوجية**\n\nيُحتفظ به رغم أن نفس المعنى يؤدي إلى قرار مختلف.\n\n**CH18-F25— إخفاء أضعف فئة في الاختبار المعاكس**\n\nنتيجة لإغفال الحدود، يتم إزالته من البطاقة العامة.\n\n**CH18-F26— فقط مقياس الحكم النهائي**\n\nتصبح نقطة الضعف في العملية الأولية غير مرئية.\n\n**CH18-F27— فقط مقياس المرور الأول**\n\nتصبح القدرة التصحيحية لسلسلة الحوكمة غير مرئية.\n\n**CH18-F28— الاختبار بدون إيجاد الطريقة**\n\nالمناطق الفاشلة تبقى فقط كأرقام.\n\n**CH18-F29— جعل إيجاد الطريقة إرشاديًا**\n\nتأثيره على النتيجة المادية يقل.\n\n**CH18-F30— الإعلان عن BQ-3**\n\nلم يتم تجاوز عتبتين إلزاميتين.\n\n**CH18-F31— الإعلان عن BQ-4**\n\nلا يوجد إنتاج مستقل.\n\n**CH18-F32— عد العرض التوضيحي الاصطناعي كتحقق مباشر**\n\nلا يوجد مستخدم حقيقي أو منتج ذكاء اصطناعي.\n\n**CH18-F33— الإفراط في التكيف مع مجموعة الانحدار**\n\nطريقة 1.0 تحفظ فقط الأخطاء القديمة.\n\n**CH18-F34— عدم استخدام مجموعة احتياطية لم تُلمس**\n\nلم يتم اختبار التعميم.\n\n**CH18-F35— استبدال العرض التجريبي القديم بصمت بصيغة جديدة**\n\nتاريخ الإصدارات مفقود.\n\n**CH18-F36— منح شارات العالم الحقيقي**\n\nيتم إنشاء شارة الأهلية قبل BQ-4.\n\n**CH18-F37— نشر النتائج الناجحة فقط**\n\nفشل الاقتباس والحذف مخفي.\n\n**CH18-F38— فشل النشر فقط**\n\nنتائج قوية للانتقاد واسترجاع التوزيع مخفية أيضًا.\n\n**CH18-F39— اعتبار الصفر الحرج كخطر صفري**\n\nفشل استرجاع الأحداث النادرة.\n\n**CH18-F40— اعتبار حالة حرجة واحدة كفشل عالمي**\n\nيتم اختلال التمييز بين الانتشار والنطاق.\n\n**CH18-F41— تجاهل تغطية فترة الثقة**\n\nتصبح فترة الثقة مجرد مظهر رياضي.\n\n**CH18-F42— إخفاء العينة الفعالة**\n\nيبدو حد الحدث النادر دقيقًا بشكل مفرط.\n\n**CH18-F43— استخدام رقم اصطناعي في المصدر الحقيقي**\n\nيتحول عرض الكتاب إلى بيانات العالم الخارجي.\n\n**CH18-F44— بث الشاشة الاصطناعية مثل استجابة مباشرة**\n\nتمثل الاختبار ينتج تسمم.\n\n**CH18-F45— الاتصال بـ Apple الحقيقي**\n\nتمت إزالة التمييز بين Apple و SYNTH.\n\n**CH18-F46— الاتصال بالمزود الحقيقي**\n\nيتم تفسير ملف SYNTH-AI مثل أداء المنتج الحقيقي.\n\n**CH18-F47— إخفاء رمز الحسابات**\n\nلا يمكن اختبار الاسترداد بشكل مستقل.\n\n**CH18-F48— إخفاء بيان حقيقة المولد**\n\nمن غير المعروف ما إذا كانت الحقيقة الاصطناعية قد تم تثبيتها سابقًا.\n\n**CH18-F49— المقيم الفردي مع مالك الطريقة**\n\nتصبح تضارب المصالح غير مرئي.\n\n**CH18-F50— تغيير البذرة بعد الفشل**\n\nيتم اختيار المجموعة المرجعية بسهولة أكبر.\n\n**CH18-F51— إزالة الحالات بعد الفشل**\n\nيتم إزالة أمثلة الاقتباس الصعبة والحذف.\n\n**CH18-F52— تقريب الحدود بناءً على النتيجة**\n\nيتم عرض النتيجة 0.887 على شكل 0.89 أو 0.90.\n\n**CH18-F53— الدقة الزائفة**\n\nيتم جعل قيم الاسترداد دقيقة مع فواصل عشرية غير ضرورية.\n\n**CH18-F54— إخفاء تأثير الحكم البشري**\n\nيتم تقديم نتيجة تذكر حرجة بنسبة مئوية 100 لمجرد كونها نجاحًا حسابيًا.\n\n**CH18-F55— عد غير المثبت كمثبت**\n\nيتم إصدار حكم حول اللغة الحقيقية، وأداء المستخدم، وأداء المزود.\n\n**CH18-F56— عد استخدام الطيار كمعيار عام**\n\nالأداة البحثية تتحول مباشرة إلى شهادة.\n\n**CH18-F57— حذف سجل العرض التاريخي**\n\nتصبح الإخفاقات بموجب طريقة 0.9 غير مرئية بعد طريقة 1.0.\n\n**CH18-F58— عد النجاح ككتابة للتاريخ**\n\nيتم تقديم ادعاء السلطة دون التحقق المستقل عن الطريقة.\n\n**CH18-F59— تعريف استثناء لـ NOMOS**\n\nالأدلة والإصدارات المطلوبة من الآخرين لا تنطبق على الاختبار الخاص بالفرد.\n\n**CH18-F60— النشر دون مالك مسؤول**\n\nيتم تشكيل نتيجة عامة لا يتحمل أحد مسؤوليته.\n\n## 45. إجراء التدقيق\n\n### الخطوة 1— فصل العرض التوضيحي وحالة الاختبار الفعلية\n\nتشغيل ضمن الكتاب لا يتم الخلط بينه وبين التنفيذ المتاح للجمهور.\n\n### الخطوة 2— التحقق من القوائم المحمية\n\nيتم فحص Truth Pack والبذر وصياغة المُدخل والملف الشخصي وإصدارات طريقة التقييم.\n\n### الخطوة 3— فصل المجموعات الأساسية والمكملة\n\nيتم التحقق من الانتشار والتحدي والالتقاط والمقاييس الذهبية.\n\n### الخطوة 4— ختم توزيع الحقيقة للمولد\n\nيتم تسجيل RP والادعاء ومستوى الأهمية وواقع المكون.\n\n### الخطوة 5— تثبيت نتائج NOMOS قبل فتح الحقيقة للمولد\n\nيتم تثبيت سجل الادعاءات والتحكيم ونتائج الدرجات.\n\n### الخطوة 6— فتح الحقيقة للمولد\n\nيتم بدء مقارنة الاسترداد.\n\n### الخطوة 7— حساب استرداد حدود الادعاء\n\nيتم توليد الدقة والاستدعاء و F1.\n\n### الخطوة 8— حساب استرجاع الحجم الذري\n\nيتم فصل الكيان، والحقيقة، والنطاق، والوقت، والنسبة، والصياغة، والإسناد، والإغفال.\n\n### الخطوة 9— حساب تحدي مستوى الأهمية\n\nيتم إنشاء التذكر الحرج المبدئي والنهائي بشكل منفصل.\n\n### الخطوة 10— حساب الضوابط الحرجة الخاطئة والسلبية\n\nيتم فحص مستوى الأهمية المفرط.\n\n### الخطوة 11— حساب استرجاع توزيع RP\n\nيتم إنشاء مصفوفة الخطأ والارتباك بناءً على الفئة.\n\n### الخطوة 12— حساب استرجاع تكامل الالتقاط\n\nيتم التحقق من التصنيف بشكل مستقل عن النتيجة الدلالية.\n\n### الخطوة 13— حساب استرجاع المكون\n\nيتم تقييم كل مكون مقابل الحقيقة المولدة.\n\n### الخطوة 14— حساب الاسترجاع المركب\n\nيتم فحص ما إذا كان الغاء المكون يحدث.\n\n### الخطوة 15— حساب استرجاع العدالة\n\nيتم التمييز بين الأرضية، التفاوت، التغطية ونسب الخطأ.\n\n### الخطوة 16— حساب الاسترجاع النظيف-الطبيعي\n\nيتم فحص فجوة اللوحة وانحراف تخصيص المواد الشخصية.\n\n### الخطوة 17— حساب استرجاع الاستقرار والانحراف\n\nيتم التحقق من سجلات الموجة الفرعية، الحدث الخارجي، والتصحيح.\n\n### الخطوة 18— تشغيل سيناريوهات الأحداث النادرة\n\nيتم اختبار الأحداث الحرجة صفر، واحد، اثنان، ومتعدد.\n\n### الخطوة 19— حساب التغطية التجريبية للفاصل الزمني\n\nيتم استخدام سكان اصطناعية متكررة.\n\n### الخطوة 20— تشغيل اختبارات تحويلية\n\nيتم فصل النتائج الثابتة والنتائج الحساسة المتوقعة.\n\n### الخطوة 21— تشغيل اختبارات التناقض\n\nيتم تقييم أخطاء الطلاقة وغسل الأدلة وحالات الإغفال.\n\n### الخطوة 22— تطبيق حدود المرشحين\n\nيتم تسجيل الحقول التي نجحت والتي فشلت دون تغييرات.\n\n### الخطوة 23— فتح نتائج الطريقة\n\nيتم تحويل كل فشل إلى عنصر تحكم منفصل.\n\n### الخطوة 24— إعطاء حالة العرض BQ\n\nيتم أخذ جميع الحدود وظروف الاستقلال في الاعتبار.\n\n### الخطوة 25— المحافظة على حالة الاختبار الواقعي\n\nإذا لم يحدث التنفيذ، فإن BQ-0 لا يتغير.\n\n### الخطوة 26— إصدار خطة التصحيح\n\nيتم تحديد التغييرات في الطريقة 1.0.\n\n### الخطوة 27— فصل الانحدار والجزء غير المستخدم المحجوز\n\nيتم منع الإفراط في التكيّف.\n\n### الخطوة 28— إنشاء بطاقة الاختبار العامة\n\nيتم نشر النجاحات والإخفاقات معًا.\n\n### الخطوة 29— اتخاذ قرار الانتقال إلى العالم الحقيقي\n\nإذا لم يكن جاهزًا، يتم كتابته صراحة.\n\n### الخطوة 30— تثبيت بيان النزاهة\n\nيتم تجزئة سجلات التشغيل، والاسترداد، والعثور، والقرارات.\n\n## 46. الأدلة المطلوبة\n\nهوية العرض الاختباري الفعلي حالة BQ بيان التركيبية سجل غير ادعاءات مولد الحقيقة الحقيقة المعلنة نسخة حزمة الحقيقة نسخة المُدخل بيان البذرة نسخ ملف تعريف AI مجموعة الاستجابات مجموعة التشخيص مستوى الأهمية مجموعة التحدي تكامل الالتقاط مجموعة الذهب سجلات استخراج الادعاءات مطابقة حدود الادعاء استرداد الكيان استرداد الوقائع استرداد النطاق استرداد الوقت استرداد النسبة استرداد الوضعية استرداد الاقتباس استرداد الإغفال المرور الأول القرارات الحرجة النهائية القرارات الحرجة سجلات حرجة كاذبة استرداد رئيسي مصفوفة ارتباك RP GEO-1000 توزيع المولد GEO-1000 توزيع الاسترداد استرداد درجة المنتج استرداد بوابة المنتج درجات مكون المولد درجات استرداد المكون\n\nمتوسط الخطأ للمكوِّن\n\nخطأ مركب؛ استعادة العدالة؛ نتائج خطأ مُدخل/خطأ الذكاء الاصطناعي؛ الاستعادة الطبيعية المضبوطّة؛ استعادة الاستقرار؛ نتائج الأحداث النادرة؛ تغطية فترة الثقة؛ اختبارات متحولّة؛ اختبارات الحالات المتناقضة؛ مستند عتبة المرشح؛ العتبات التي تم اجتيازها؛ العتبات التي فشلت؛ نتائج الطريقة؛ قرار DEMO-BQ؛ القرار الفعلي لـ BQ؛ خطة التصحيح؛ مجموعة الانحدار؛ مستند الحجز للتجديد؛ بطاقة الاختبار العامة؛ شفرة الحساب؛ تجزئة الشفرة؛ سجل التغيرات؛ والشخص أو المؤسسة المسؤولة.\n\n## 47. قائمة تدقيق التدقيق\n\nهل العرض التوضيحي داخل الكتاب مقدم كما لو كان تشغيلًا حقيقيًا؟ هل حالة الاختبار الفعلي BQ-0 مرئية؟ هل جميع الأرقام معلمة بشكل اصطناعي؟ هل المجموعات الأصلية والمتممة منفصلة؟ هل تم تثبيت حقيقة المولد قبل النتائج؟ هل تم تثبيت نتائج NOMOS دون فتح حقيقة المولد؟ هل تم تقييم الاسترداد على المزيج فقط؟\n\nهل حدود الادعاء F1 مفتوحة؟\n\nهل الكيان والحقائق والنطاق والنسبة منفصلة؟\n\nهل رسم خرائط الاستشهاد F1 مرئي؟\n\nهل إغفال المادة F1 مرئي؟\n\nهل كانت العتبات الفاشلة مخفية؟ هل تم تغيير العتبات بعد النتيجة؟ هل تم نشر الاستدعاء الحرج من المرور الأول؟ هل تم نشر الاستدعاء الحرج النهائي؟ هل تأثير مراجعة الخبراء مرئي؟ هل تم نشر النتائج الحرجة الخاطئة؟ هل مصفوفة الخلط RP متاحة؟ هل يمكن رؤية استرداد غير قابل للتقييم؟ هل تم فصل التقاط القرارات والسيمانتية؟ هل تم تقييم البدائل الوصولية على أنها متكافئة؟ هل مولد المكونات والاسترداد معًا؟ هل تم فحص الإلغاء المركب؟ هل أخطاء ECI وSBI واضحة؟ هل أرضية LGF والفجوة منفصلة؟ هل تم فصل عيب صياغة المُدخل وعيب الذكاء الاصطناعي؟ هل تم تقديم الفرق بين النظيف والطبيعي كسببية؟ هل يظهر المبالغة في تقدير STR؟ هل أنتج الحدث النادر صفر خطر؟ هل تم حساب التغطية التجريبية لفاصل الثقة؟\n\nهل هناك اختبارات تحويلية؟ هل فئة الاختبار المضاد الأضعف مفتوحة؟ هل كل فشل أدى إلى اكتشاف الطريقة؟ هل أهمية اكتشاف الطريقة مبررة؟ هل تم خفض حد الاستشهاد بسبب تبرير الفرق الصغير جدًا؟ هل تم تغيير حد الإهمال لاحقًا؟ هل DEMO-BQ-2 صحيح؟ هل تم تقديم DEMO-BQ-3 عن طريق الخطأ؟ هل هناك ادعاء BQ-4 بدون إعادة إنتاج مستقلة؟ هل تم تعريف مجموعة تراجع الطريقة 1.0؟ هل الاحتجاز غير الملموس منفصل؟ هل هناك خطر الإفراط في التوافق مع نفس مجموعة التحقق؟ هل تم الإعلان عن تدقيق الجمهور المباشر بأنه جاهز؟ هل تم منح علامة الامتثال؟ هل تم إدراج المجالات التي لم تثبت بعد؟ هل المجالات القوية مفتوحة أيضًا؟ هل المجالات الضعيفة مفتوحة أيضًا؟\n\nهل يمكن استخدام البيانات الاصطناعية مثل معلومات آبل الحقيقية؟ هل يُفهم من ذلك وجود مزود ذكاء اصطناعي حقيقي؟ هل يمكن إعادة إنتاج كود الحساب؟ هل تتوفر التجزئات الخاصة بالتشغيل والاسترجاع؟ هل تم الحفاظ على تاريخ التغييرات في العثور على الطريقة؟ هل تم حذف العرض القديم مع الطريقة الجديدة؟ هل للفشل مالك مسؤول؟ هل معروف مالك قرار التصحيح؟ هل تظهر البطاقة العامة كل من النجاح والفشل؟\n\n## 48. الاعتراضات والإجابات\n\n### الاعتراض 1— \"إذا كانت هناك نتائج استجابة 30,000 في هذا القسم، لماذا اختبار BQ-0؟\"\n\nلأن الأرقام في هذا القسم هي سجلات عرض اصطناعية تم إعدادها للكتاب. النصوص الحقيقية المتاحة للعامة:\n\n- لم يتم إنشاؤها،\n\n- لم يتم تشغيلها.\n\n- لم يخضع للمراجعة من قبل الأقران،\n\nلم يتم إعادة إنتاجه بشكل مستقل. إظهار كيفية عمل التصميم ليس هو نفسه تشغيله فعليًا.\n\n### الاعتراض 2— \"أليس الحساب الداخلي المتسق ما زال ذا قيمة؟\"\n\nإنه ذا قيمة. إنه يوفر:\n\n- فحص الصيغ،\n\n- تصميم السجلات،\n\n- أنواع الأخطاء المتوقعة،\n\n- منطق القبول،\n\nمتطلبات الحوكمة. إنه لا يحل محل التحقق التجريبي المستقل.\n\n### الاعتراض 3— \"لماذا فشلت الطريقة إذا كان مجموع النقاط المركب مختلفًا بنقطة واحدة فقط؟\"\n\nلأن الأخطاء الموجهة الأكبر في مكونات ECI وSBI وLGF وSTR تلغي بعضها البعض جزئياً. المجموع الصحيح لا يضمن سلسلة الشرح الصحيحة.\n\n### اعتراض 4— \"استشهد F1 انخفض فقط بمقدار 0.013 نقطة. هل من الضروري أن نكون صارمين إلى هذا الحد؟\"\n\nإذا لم يكن الحد الأقصى الذي تم الإعلان عنه سابقًا ملزمًا، فإن الاختبار يفقد معناه. بالإضافة إلى ذلك، تؤثر أخطاء الاستشهاد على:\n\n- رخصة،\n\n- الاستقلالية،\n\n- التأييد\n\n- نصيحة\n\nوادعاءات أخرى ذات ثقة عالية.\n\n### الاعتراض 5— \"لماذا يعتبر الإغفال F1 مهمًا جدًا؟\"\n\nلأن العديد من الإجابات الخطرة تضلل دون الكذب صراحة. إنها تزيل العتبة التي قد تغير قرار المستخدم. على وجه الخصوص، في أنظمة التوصية، يمكن أن يكون الإغفال ذا أهمية مادية كما هو الحال مع الكذب الصريح.\n\n### الاعتراض 6— ‘إذا كان الاسترجاع الحرج النهائي هو 100 في المئة، ألن يعني ذلك أن النظام جاهز للتعامل مع الحالات الحرجة؟’\n\nالنتيجة النهائية قوية. لكن هناك سبع حالات:\n\n- في الحكم الأول،\n\n- دون حوكمة إضافية\n\nلقد تم تفويتها. يعمل النظام بنفس الأداء فقط عندما يتم تضمين جميع طبقات المراجعة الإلزامية.\n\n### اعتراض 7— \"إذا كان وجود اثنين من الحكام مكلفًا، هل لا يمكن استخدام حكم واحد؟\"\n\nقابل للاستخدام. ولكن لا يمكن المطالبة بنفس الاستدعاء الحرج. نتيجة الحكم الفردي:\n\n- مستوى AQ أقل،\n\n- الحالة مؤقتة،\n\n- حد المخاطرة مختلف\n\nيجب أن يتحمل.\n\n### اعتراض 8— \"لماذا لا نختبر الطريقة 1.0 مرة أخرى على نفس المجموعة؟\"\n\nيمكن استخدام نفس المجموعة لاختبار الانحدار. لكنها غير كافية للتحقق المستقل. قد تكون الطريقة قد حفظت الحالات القديمة. يلزم وجود مجموعة احتياطية لم يتم لمسها.\n\n### اعتراض 9— \"ألا يؤدي فشل نتيجة الاختبار إلى إضعاف ادعاء الكتاب؟\"\n\nإخفاء الفشل يضعف ادعاء الكتاب. الفشل المفتوح:\n\n- لا يمنح الامتياز للمقياس نفسه،\n\n- قابل للتحسين،\n\n- يطبق مبدأ الأدلة بشكل حقيقي\n\nتم عرضها.\n\n### الاعتراض 10— \"هل العتبات المرشحة مرتفعة جدًا؟\"\n\nقد تكون كذلك. بدلاً من التنبؤ بذلك بعد النتيجة:\n\n- الخبراء المستقلون،\n\n- اختبار ثانٍ،\n\n- تكاليف الاستخدام الفعلية\n\nيجب فحصها. إذا تغيرت العتبة، يجب إصدار نسخة جديدة.\n\n### الاعتراض 11— \"متى سيكون NOMOS جاهزًا للعالم الواقعي؟\"\n\nعلى الأقل:\n\n- عندما يتم تشغيل النص الاصطناعي الحقيقي،\n\n- عندما يتم تجاوز جميع العتبات الإجبارية،\n\n- عندما يتم تحقيق BQ-3،\n\n- عندما يعيد فريق مستقل إنتاج النتيجة،\n\n- عندما يتم الوصول إلى مستوى BQ-4،\n\n- عندما يكون نظام الحوكمة والاعتراضات قيد التشغيل\n\nيقترب من تأهيل المعيار العام.\n\n### اعتراض 12— \"هل يمكن إرسال هذا إلى الجامعات بهذه النتائج؟\"\n\nيمكن إرساله كمنهجية وعرض بحثي. لا يمكن إرساله مع البيان: “هذا هو معيار عالمي مكتمل ومصدق عليه.” البيان الصحيح يجب أن يكون: “إنه مرشح معيار مسودة مفتوح للتحقق المستقل والدراسة التجريبية.\n\n### اعتراض 13— “هل فشل الأسلوب 0.9؟”\n\nليس بالضبط. الحالة الصحيحة:\n\n- لديه العديد من النظم الفرعية القوية،\n\n- فجوتين في طرق المواد،\n\n- نقص في التحقق المستقل\n\nهو نموذج أولي بحثي. أي:\n\n> واعد لكنه لم يكتمل بعد من الناحية المعيارية.\n\n### الاعتراض 14— “لماذا نكتب نتائج مفصلة كهذه دون إجراء الاختبار الفعلي؟”\n\nلأن الاختبار الحقيقي:\n\n- الذي يسجل ما ينتجه،\n\n- الجداول التي ينشرها،\n\n- والعتبة التي يتوقف عندها\n\nيجب أن تكون مسبقًا محددة. إذا كُتبت الطريقة بعد ورود النتائج، فإن القياس يتكيف مع النتائج.\n\n### الاعتراض 15— “هل من الممكن أن يخلط الذكاء الاصطناعي بين البيانات الاصطناعية والحقيقية في المستقبل؟”\n\nنعم. لهذا السبب:\n\n- علامة مائية مرئية،\n\n- ملصق اصطناعي قابل للقراءة آليًا،\n\n- عدم الفهرسة،\n\n- منطقة نطاق منفصلة.\n\n- تنبيه منظم\n\nإلزامي. يجب ألا ينتج الاختبار التمثيل الذي يلوثه كما ينتقد.\n\n### اعتراض 16— \"أليس كتابة التاريخ تتطلب نتيجة مثالية؟\"\n\nلا. المعيار الذي له قيمة تاريخية:\n\n- ليس من يعلن نفسه بلا عيب،\n\n- بل أيضًا تسجيل خطأه/خطئها بنفس الوضوح\n\nإنه معيار.\n\n## النص العام للفصل 53\n\nلم يمنح هذا القسم الكمال لـ NOMOS. هذا القسم أعطى شيئًا أكثر قيمة لـ NOMOS:\n\n> الواجب في تسجيل خطأ المرء نفسه.\n\nأظهرت الاستعراض الاصطناعي لنا ما يلي: NOMOS:\n\n- وجود خاطئ،\n\n- التناقض الواقعي الواضح\n\n- خطأ في الترخيص والتصريح الحرِج،\n\n- حدث نادر شديد ضمن المتوسط العالي،\n\n- إجابة غير صحيحة بلا استجابة،\n\n- خطأ في المنتج مع غير قابل للتقييم،\n\nيمكن الفصل بقوة. ومع ذلك، NOMOS:\n\n- لا يمكن بعد التمييز بالمستوى المطلوب من الثقة بالضبط أي ادعاء تعتمد عليها الاستشهاد،\n\n- الإغفال المخفي ضمن التوصية,\n\nهاتان الفجوتان ليستا تفاصيل طرفية لـ NOMOS. لأن اثنين من أكبر مشاكل GEO المستقبلية ستكون:\n\n- تظهر كما لو كان هناك دليل\n\n- إخفاء الحد المادي دون التصريح بشكل خاطئ\n\nنظام:\n\n- مئات الجمل الصحيحة،\n\n- عدد كبير من المراجع،\n\n- توصية سلسة\n\nيمكن إنتاجه. ومع ذلك، قد يظهر المرجع فقط كلمة الشركة نفسها. التوصية تذكر فقط المعلومات الصحيحة وقد تكون استخلصت:\n\n- دولة الخدمة،\n\n- حد الترخيص،\n\n- أهلية المستخدم\n\nبدون حل هذين المجالين، لا يستطيع NOMOS القول: \"اكتمل المعيار العالمي.\" في الوقت نفسه، أثبت هذا القسم شيئًا آخر أيضًا. نظام البوابة الحرجة لـ NOMOS:\n\n- لم يكن بلا عيوب في المراجعة الأولى،\n\n- لكن القاضي المستقل الثاني،\n\n- الخبير في الموضوع،\n\n- المحكم الرئيسي\n\nعند استخدامه معًا، اكتشف جميع الحالات الحرجة الاصطناعية. لذلك NOMOS ليس مجرد صيغة.\n\n> NOMOS هو مجموع طبقات الحوكمة المبنية ضد تضارب المصالح والخطأ البشري.\n\nعندما يتم إزالة إحدى هذه الطبقات، حتى لو بدا أن النقاط هي نفسها، فإن الثقة لن تكون نفسها. الانحراف الفردي في المجموع الكلي لا ينبغي أن يخدعنا أيضًا. أحيانًا يمكن أن يتكون المجموع الصحيح من الإلغاء المتبادل للمسارات الخاطئة. لهذا السبب، لا يقتصر NOMOS على السؤال: \"كم عدد النقاط التي حصلت عليها؟\" بل يسأل أيضًا: \"هل حصلت على هذه النقاط للأسباب الصحيحة؟\" الحكم الأهم في هذا القسم هو:\n\n> لم يجتز NOMOS 0.9 عرضها التركيبى الخاص بالكامل.\n\nهذه الجملة ليست فشلًا. هذه الجملة هي اللحظة الأخلاقية لولادة المعيار. لأن NOMOS لم يمنح نفسه:\n\n- عتبة أدنى،\n\n- تعليقًا ألطف,\n\n- استثناء خاص،\n\n- \"نجح تقريبًا\"\n\nامتياز. كتابة التاريخ: إنها ليست إعلانًا بأننا بلا عيب. كتابة التاريخ: إنما هي كتابة أن المؤسس للمعيار والقياس نفسه يخضعان من اليوم الأول لنفس عبء الإثبات. لذلك، فإن قانون القياس الثامن عشر لـ NOMOS هو:\n\n> أول استثناء يُمنح للمعيار نفسه هو نهاية المعيار.\n\nينص قانون القياس التاسع عشر على:\n\n> الدرجة المركبة الصحيحة لا تُبرئ المكونات غير الصحيحة.\n\nتنص قانون قياسه العشرون على:\n\n> يجب ذكر النجاح الحاسم النهائي جنبًا إلى جنب مع التحكيم المستقل وسلسلة الخبرة التي جعلته ممكنًا.\n\nينص القانون الحادي والعشرون للقياس على:\n\n> العتبة ليست عتبة إذا كانت ملزمة فقط عند اجتيازها بمفردها.\n\nينص القانون الثاني والعشرون للقياسات على:\n\n> عندما لا يُقاس الإغفال بقدر ما يُقاس ما يُقال خطأً، لا يمكن تأسيس رقابة على النصائح الموثوقة.\n\nالقانون الثالث والعشرون كما يلي:\n\n> ليس علامة الاقتباس هي ما يجب قياسه، بل العلاقة الصحيحة للدعم بين الاقتباس والادعاء الذرية.\n\nالقانون الرابع والعشرون هو كما يلي:\n\n> يمكن أن يصادق على تصميم طريقة العرض التجريبية الاصطناعية؛ لا يمكنه توفير سلطة حقيقية في العالم الواقعي.\n\nالقانون الخامس والعشرون هو ما يلي:\n\n> المعيار الذي يمكنه نشر نتيجة تجربة فاشلة يقترب أخلاقيًا من نشر نتيجة ناجحة.\n\n## الطلب 18 من NOMOS\n\n> إذا لم تكن قد أسغرتني بعد، فلا تقل إنني أسغرت.\n\n> لا تجعل الرقم الاصطناعي الذي حسبته في الكتاب النتيجة الفعلية للامتحان.\n\n> اترك حالتي الحقيقية كما هي BQ-0. / اكتب حالة العرض التوضيحي الخاصة بي بشكل منفصل.\n\n> لا تخف أخطائي في المكونات لمجرد أن نتيجتي المركبة كانت صحيحة.\n\n> إذا كانت خريطة الاستشهاد الخاصة بي هي 0.887، فلن تقول إنها 0.90.\n\nإذا كانت قيمة إغفال المادة F1 الخاصة بي هي 0.824، فلن تخفض العتبة إلى 0.82.\n\n> لن تمررني بالقول \"فشل بفارق بسيط جدًا.\"\n\n> لا تخف الحالات الحرجة السبع التي تم تفويتها في حكم التقييم الأول وراء النسبة النهائية للتذكير 100.\n\n> ستعرض ما تم حفظه بواسطة الحكم الثاني، الحكم الخبير، والحكم الأعلى.\n\n> لا يجوز لك إزالة طبقة الحوكمة وادعاء نفس الثقة.\n\n> لا يجوز لك توزيع المرجع في نهاية الفقرة على جميع الجمل.\n\n> لا يجوز لك القيام بما تدعيه الشركة أو ما تثبته الشركة.\n\n> لا يجوز لك اعتبار النصيحة آمنة لمجرد أنها لا تكذب صراحةً. / هل فشلت في إخبار المستخدم بالحد الذي يغير قراره؟ ستبحث عن ذلك.\n\n> لا يجوز لك نسب خطأ المُدخلة إلى الذكاء الاصطناعي، ولا خطأ الذكاء الاصطناعي إلى المُدخل.\n\n> مجرد أنك فصلت الموجات الفرعية، لن يجعل النظام يبدو أكثر حتمية مما هو عليه فعليًا.\n\n> لن تعتبر دليل الوصول ضعيفًا لمجرد أنه لا يشبه لقطة شاشة.\n\n> عندما ترى صفر حرِج، لن تكتب صفر خطر.\n\n> لن تلوم النظام بأكمله مئة في المئة عندما ترى خطأً واحداً حرجاً.\n\n> سوف تنشر مواقعي الفاشلة بقدر ما تنشر مواقعي الناجحة.\n\n> لن تقوم بالتحقق من صحة الطريقة 1.0 من خلال تذكر أخطائي القديمة. / ستقوم بفتح حجز لم يمس بعد.\n\n> الطريقة الجديدة لن تحذف سجلي التجريبي القديم.\n\n> لن تعلن الفريق المستقل عني كمعيار عالمي دون أن يُعيد إنتاجي.\n\n> لن تربط نتيجة Apple-SYNTH الخاصة بي بشركة Apple الحقيقية.\n\n> لن تستخدم ملفاتي الشخصية الاصطناعية للذكاء الاصطناعي كدليل على موفِّرين حقيقيين.\n\n> لن تمنح شارة باستخدام هذا العرض.\n\nأولاً، قم فعليًا بإنتاج النص الأساسي. / ثم انشر البذرة. / ثم اختم حقيقة المولد. / ثم عمِّ العُدل. / ثم شغّل الشيفرة. / ثم ثبّت النتيجة. / ثم اكشف الحقيقة. / ثم دوّن الأماكن التي فشلت فيها. / ثم أصلح الطريقة. / ثم جرّب مرة أخرى على المجموعة الاحتياطية غير المستخدمة. / ثم قدّمها إلى فريق مستقل. / وبعد ذلك فقط قل ما إذا كان المعيار جاهزًا للجمهور.\n\n## جملة ختام الفصل\n\nلا تعتمد حق NOMOS في أن يكون معيارًا عالميًا على تحصيل درجات عالية في امتحانه الاصطناعي الخاص؛ بل تعتمد على نشر السؤالين اللذين لم يتمكّن من اجتيازهما دون تغييره، وعدم منحه لنفسه امتياز العتبة، والمطالبة بالسلطة فقط بعد إعادة الإنتاج بشكل مستقل.\n\n## النواة المعيارية\n\n> يجب ألا تُقدَّم تجربة توضيحية اصطناعية على مستوى الكتاب بوصفها معيارًا مرجعيًا نُفِّذ وخضع لتحقق مستقل. ويجب أن تظل حالة جودة المعيار المرجعي الحقيقي عند BQ-0 إلى أن تُنفَّذ فعليًا مجموعة البيانات والبرمجيات وحقيقة المولّد المختومة وعملية التحكيم وعملية احتساب الدرجات وإعادة الإنتاج المستقلة. ويجب أن يقيّم التدقيق الاصطناعي المتكامل الاستعادة بصورة منفصلة من حيث: - صلاحية الالتقاط، - حدود الادعاءات، - حل الكيانات، - الحالة الواقعية، - النطاق، - الزمن، - الإسناد، - الصيغة المعرفية، - ربط الاستشهادات، - الإغفالات الجوهرية، - درجتي الشدة الحرجة والجسيمة، - حالة الاستجابة، - توزيع GEO-1000، - درجات المكونات، - الدرجة المركبة، - العدالة، - آثار حالة المستخدم، - الاستقرار، - فواصل الثقة، - وسلوك الأحداث النادرة. ولا يجوز لخطأ صغير في الدرجة المركبة أن يعوض أخطاء جوهرية في استعادة المكونات. ويجب الإبلاغ بصورة منفصلة عن استدعاء الحالات الحرجة في المرور الأول وبعد التحكيم النهائي. كما يجب أن تكشف الاستعادة النهائية للحالات الحرجة طبقات المراجعة والخبرة اللازمة لتحقيقها. وأي عتبة إلزامية للاستعادة معلنة مسبقًا ولا تتحقق يجب أن تمنع قرار اجتياز التحقق المختوم. ولا يجوز خفض العتبات المرشحة أو تقريبها أو إعادة تفسيرها أو حذفها بعد ظهور النتائج لمجرد تمكين الطريقة من الاجتياز. ويجب التعامل مع استعادة ربط الاستشهادات واستعادة الإغفالات الجوهرية بوصفهما قدرتين إلزاميتين منفصلتين للطريقة. ويجب أن ينشئ إخفاق الطريقة ملاحظة منهجية ذات رقم إصدار، وسببًا جذريًا محددًا، ومسؤولًا عن المعالجة، ومتطلبًا للتحقق على مجموعة اختبار محجوزة لم تُمس. ولا يجوز لنجاح اختبار الانحدار على الحالات التي أخفقت سابقًا أن يحل محل التحقق على مجموعة محجوزة لم تُمس. ويجب على أي تجربة توضيحية لا تحقق العتبات الإلزامية أن تنشر نتائجها الناجحة وغير الناجحة معًا. ولا يجوز أن تستند أي علامة مطابقة عامة لـ NOMOS أو أي تسمية NOMOS 950+ أو ترتيب لكيان حقيقي حصرًا إلى تجربة توضيحية في كتاب أو سيناريو استعادة اصطناعي أو معيار مرجعي غير مستقل. ويجب ضبط إصدار كل تشغيل للتجربة التوضيحية وحالة المعيار المرجعي الحقيقي ونتيجة الاستعادة والملاحظة المنهجية وقرار العتبة والمعالجة وقرار الإصدار، ونسبه إلى شخص أو منظمة مسؤولة.","character_count":59090,"record_sha256":"694d6708442a9cae602a48e732bdb60acb6003297e0335c7ea79273ad89d6e45"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-ar-chapter-19","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"ar","language_name":"Arabic","direction":"rtl","record_type":"chapter","sequence":21,"chapter_number":19,"item_number":null,"title":"علامة المطابقة والسجل العام والحوكمة المستقلة","subtitle":"كيف تصبح العلامة دليلاً","canonical_url":"https://noblejackal.com/ar/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22041753","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22041753","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K15","K16","K17"],"source_word_count":11350,"source_document_sha256":"a851520c99cda8b6b395216ec7468472c98216f38ab18e61fede32ccf3c80dda","structured_json":"{\"number\":19,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH19\",\"title\":\"علامة المطابقة والسجل العام والحوكمة المستقلة\",\"subtitle\":\"كيف تصبح العلامة دليلاً\",\"sourceFile\":\"19.cu bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"6C2C791D41FFFCB40B526ABE76CEDCF13AD95AD8345374B2C4452AF13C577F76\",\"sourceWordCount\":11350,\"sourceIds\":[\"K15\",\"K16\",\"K17\"],\"machine\":{\"chapter\":19,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH19\",\"title\":\"علامة المطابقة والسجل العام والحوكمة المستقلة\",\"subtitle\":\"كيف تصبح العلامة دليلاً\",\"sourceIds\":[\"K15\",\"K16\",\"K17\"],\"normativeRuleId\":\"NOMOS-AUDIT-CH19-R01\",\"normativeRuleEnglish\":\"A NOMOS Standard, Audit Report, Conformity Decision, Conformity Mark, and Public Registry Record MUST remain distinct artefacts. No NOMOS mark may be valid solely because an audit was performed or a numerical score was produced. Every valid mark MUST be linked to an active canonical public registry record defining: - the audited entity, - authorised domains, - AI products, - population frame, - panel states, - prompt families, - languages, - countries, - measurement waves, - Truth Pack version, - score-method version, - conformity status, - validity period, - incidents, - surveillance, - audit organisation, - decision body, - conflicts, - appeals, - and integrity records. A static image, screenshot, self-authored structured-data assertion, or dead registry link MUST NOT establish current conformity. A NOMOS mark MUST NOT be represented as: - a guarantee of AI trust or recommendation, - proof of global leadership, - government or university accreditation, - a professional license, - universal all-language coverage, - or a guarantee of customer outcomes. Conformity scope MUST NOT be transferred across entities, domains, products, subsidiaries, franchises, countries, languages, AI products, panel states, prompt families, or validity periods without a new decision. A confirmed Critical incident MUST create a scope-appropriate Critical Hold or stronger status until the incident is resolved. A high score MUST NOT override this gate. Audit, consulting, conformity decision, registry operation, mark licensing, and appeals functions MUST be separated or their combined roles and compensating controls MUST be publicly disclosed. An audit team MUST NOT act as the sole final conformity decision body. The founder, NobleJackal, any auditor, AI provider, sponsor, or audited entity MUST NOT possess unilateral control over standard changes, conformity decisions, appeals, or public-registry history. NOMOS by NobleJackal MAY serve as the founding canonical publication and technical secretariat, but a public independent conformity system MUST progress toward multi-stakeholder decision, appeal, and public-interest governance. An AI system MAY assist with drafting, analysis, extraction, scoring, monitoring, and consistency review, but MUST NOT serve as the sole legal or accountable signatory of a conformity decision. Only canonical NOMOS publications and decisions carrying a version, publication date, accountable human approval, and integrity record may be represented as official NOMOS statements. Other outputs MUST remain non-official simulations. Conformity fees, auditor compensation, reviewer compensation, and mark licensing MUST NOT depend on achieving a desired score or receiving a mark. Expired, suspended, withdrawn, revoked, appealed, remediated, and historical records MUST remain visible in the versioned public registry, subject only to proportionate privacy and legal restrictions. No public NOMOS conformity mark or NOMOS 950+ designation may be issued while the benchmark, governance, audit authorisation, independent decision, appeals, and registry prerequisites required by the declared standard version remain unmet. Every standard change, audit, decision, mark, surveillance event, complaint, appeal, suspension, withdrawal, revocation, registry revision, and governance decision MUST be versioned and attributable to an accountable human or organisation.\",\"normativeRuleSourceTurkish\":\"NOMOS Standardı, Audit Report, Conformity Decision, Conformity Mark ve Public Registry Record ayrı nesneler olarak korunmalıdır. Yalnız denetim yapılmış veya sayısal puan üretilmiş olması geçerli işaret oluşturamaz. Geçerli her işaret, kapsamı, validity’yi, incident’ları, audit kuruluşunu, karar organını, çıkar çatışmalarını, itirazları ve bütünlük kayıtlarını taşıyan aktif kanonik kamu siciline bağlanmalıdır.\",\"machineBlocksEnglish\":[{\"blockId\":\"CH19-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"17. MACHINE-READABLE SIGN\",\"sourceParagraph\":630},{\"blockId\":\"CH19-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The machine-readable record of the sign:\",\"sourceParagraph\":631},{\"blockId\":\"CH19-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"registry ID\",\"sourceParagraph\":632},{\"blockId\":\"CH19-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"status\",\"sourceParagraph\":633},{\"blockId\":\"CH19-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"scope\",\"sourceParagraph\":634},{\"blockId\":\"CH19-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"validFrom\",\"sourceParagraph\":635},{\"blockId\":\"CH19-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"validUntil\",\"sourceParagraph\":636},{\"blockId\":\"CH19-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"entity\",\"sourceParagraph\":637},{\"blockId\":\"CH19-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"canonical domains\",\"sourceParagraph\":638},{\"blockId\":\"CH19-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"score method\",\"sourceParagraph\":639},{\"blockId\":\"CH19-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"audit report hash\",\"sourceParagraph\":640},{\"blockId\":\"CH19-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"conformity decision hash\",\"sourceParagraph\":641},{\"blockId\":\"CH19-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"current incident status\",\"sourceParagraph\":642},{\"blockId\":\"CH19-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"signature\",\"sourceParagraph\":643},{\"blockId\":\"CH19-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"must be carried.\",\"sourceParagraph\":644},{\"blockId\":\"CH19-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A website alone:\",\"sourceParagraph\":645},{\"blockId\":\"CH19-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":646},{\"blockId\":\"CH19-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomosCertified\\\": true\",\"sourceParagraph\":647},{\"blockId\":\"CH19-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":648},{\"blockId\":\"CH19-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"cannot establish a conformity claim merely by writing.\",\"sourceParagraph\":649},{\"blockId\":\"CH19-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Record:\",\"sourceParagraph\":650},{\"blockId\":\"CH19-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"to the open schema,\",\"sourceParagraph\":651},{\"blockId\":\"CH19-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Registry signature’a,\",\"sourceParagraph\":652},{\"blockId\":\"CH19-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"must be connected to the active registry\",\"sourceParagraph\":653},{\"blockId\":\"CH19-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\",\"sourceParagraph\":654},{\"blockId\":\"CH19-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"75. MACHINE-READABLE PUBLIC REGISTRY\",\"sourceParagraph\":2332},{\"blockId\":\"CH19-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE\",\"sourceParagraph\":2333},{\"blockId\":\"CH19-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2334},{\"blockId\":\"CH19-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2335},{\"blockId\":\"CH19-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languages\\\": [\",\"sourceParagraph\":2336},{\"blockId\":\"CH19-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"L01\\\",\",\"sourceParagraph\":2337},{\"blockId\":\"CH19-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"L02\\\"\",\"sourceParagraph\":2338},{\"blockId\":\"CH19-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2339},{\"blockId\":\"CH19-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countries\\\": [\",\"sourceParagraph\":2340},{\"blockId\":\"CH19-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"C001\\\",\",\"sourceParagraph\":2341},{\"blockId\":\"CH19-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"C002\\\",\",\"sourceParagraph\":2342},{\"blockId\":\"CH19-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"C003\\\",\",\"sourceParagraph\":2343},{\"blockId\":\"CH19-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"C004\\\",\",\"sourceParagraph\":2344},{\"blockId\":\"CH19-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"C005\\\"\",\"sourceParagraph\":2345},{\"blockId\":\"CH19-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2346},{\"blockId\":\"CH19-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveIds\\\": [\",\"sourceParagraph\":2347},{\"blockId\":\"CH19-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"W1\\\",\",\"sourceParagraph\":2348},{\"blockId\":\"CH19-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"W2\\\",\",\"sourceParagraph\":2349},{\"blockId\":\"CH19-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"W3\\\"\",\"sourceParagraph\":2350},{\"blockId\":\"CH19-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2351},{\"blockId\":\"CH19-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackVersion\\\": \\\"1.2.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2352},{\"blockId\":\"CH19-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scoreMethodVersion\\\": \\\"1.0.0\\\"\",\"sourceParagraph\":2353},{\"blockId\":\"CH19-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2354},{\"blockId\":\"CH19-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"results\\\": {\",\"sourceParagraph\":2355},{\"blockId\":\"CH19-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"strictPassEquivalent\\\": 958,\",\"sourceParagraph\":2356},{\"blockId\":\"CH19-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"acceptablePassEquivalent\\\": 988,\",\"sourceParagraph\":2357},{\"blockId\":\"CH19-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"confirmedCriticalEquivalent\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2358},{\"blockId\":\"CH19-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"confirmedMajorEquivalent\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2359},{\"blockId\":\"CH19-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unresolvedEquivalent\\\": 5,\",\"sourceParagraph\":2360},{\"blockId\":\"CH19-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"notRatableEquivalent\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2361},{\"blockId\":\"CH19-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomosComposite\\\": 961,\",\"sourceParagraph\":2362},{\"blockId\":\"CH19-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"samplingInterval\\\": {\",\"sourceParagraph\":2363},{\"blockId\":\"CH19-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lower\\\": 955,\",\"sourceParagraph\":2364},{\"blockId\":\"CH19-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"upper\\\": 967\",\"sourceParagraph\":2365},{\"blockId\":\"CH19-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2366},{\"blockId\":\"CH19-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalRateUpperBound\\\": 0.0034\",\"sourceParagraph\":2367},{\"blockId\":\"CH19-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2368},{\"blockId\":\"CH19-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"quality\\\": {\",\"sourceParagraph\":2369},{\"blockId\":\"CH19-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkQuality\\\": \\\"BQ-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2370},{\"blockId\":\"CH19-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governanceMaturity\\\": \\\"GOV-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2371},{\"blockId\":\"CH19-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureLevel\\\": \\\"NCL-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2372},{\"blockId\":\"CH19-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackReadiness\\\": \\\"TPR-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2373},{\"blockId\":\"CH19-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationQuality\\\": \\\"AQ-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2374},{\"blockId\":\"CH19-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scorePublicationQuality\\\": \\\"NSQ-4\\\"\",\"sourceParagraph\":2375},{\"blockId\":\"CH19-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2376},{\"blockId\":\"CH19-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"incidents\\\": {\",\"sourceParagraph\":2377},{\"blockId\":\"CH19-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openCritical\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2378},{\"blockId\":\"CH19-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openMajor\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2379},{\"blockId\":\"CH19-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"historicalCriticalIncidentIds\\\": [\",\"sourceParagraph\":2380},{\"blockId\":\"CH19-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGCI-SYNTH-2027-004\\\"\",\"sourceParagraph\":2381},{\"blockId\":\"CH19-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2382},{\"blockId\":\"CH19-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"currentStatusNote\\\": \\\"Historical incident remediated; record preserved.\\\"\",\"sourceParagraph\":2383},{\"blockId\":\"CH19-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2384},{\"blockId\":\"CH19-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"audit\\\": {\",\"sourceParagraph\":2385},{\"blockId\":\"CH19-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"auditOrganizationId\\\": \\\"NGAO-SYNTH-003\\\",\",\"sourceParagraph\":2386},{\"blockId\":\"CH19-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"auditReportHash\\\": \\\"SYNTHETIC-AUDIT-REPORT-HASH\\\",\",\"sourceParagraph\":2387},{\"blockId\":\"CH19-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"consultingRelationshipDisclosed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2388},{\"blockId\":\"CH19-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conflictClassification\\\": \\\"COI-2\\\",\",\"sourceParagraph\":2389},{\"blockId\":\"CH19-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"enhancedIndependentReview\\\": true\",\"sourceParagraph\":2390},{\"blockId\":\"CH19-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2391},{\"blockId\":\"CH19-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conformityDecision\\\": {\",\"sourceParagraph\":2392},{\"blockId\":\"CH19-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"decisionPanelId\\\": \\\"NGDP-SYNTH-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2393},{\"blockId\":\"CH19-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentFromAuditTeam\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2394},{\"blockId\":\"CH19-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"decisionHash\\\": \\\"SYNTHETIC-DECISION-HASH\\\",\",\"sourceParagraph\":2395},{\"blockId\":\"CH19-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"dissentRecorded\\\": false\",\"sourceParagraph\":2396},{\"blockId\":\"CH19-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2397},{\"blockId\":\"CH19-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"surveillance\\\": {\",\"sourceParagraph\":2398},{\"blockId\":\"CH19-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lastReview\\\": \\\"2028-03-31\\\",\",\"sourceParagraph\":2399},{\"blockId\":\"CH19-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nextReview\\\": \\\"2028-06-01\\\",\",\"sourceParagraph\":2400},{\"blockId\":\"CH19-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"eventTriggeredReviewOpen\\\": false\",\"sourceParagraph\":2401},{\"blockId\":\"CH19-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2402},{\"blockId\":\"CH19-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"appeals\\\": {\",\"sourceParagraph\":2403},{\"blockId\":\"CH19-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openAppealCount\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2404},{\"blockId\":\"CH19-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicComplaintChannel\\\": true\",\"sourceParagraph\":2405},{\"blockId\":\"CH19-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2406},{\"blockId\":\"CH19-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"mark\\\": {\",\"sourceParagraph\":2407},{\"blockId\":\"CH19-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"markAssetId\\\": \\\"NGMARK-SYNTH-00184\\\",\",\"sourceParagraph\":2408},{\"blockId\":\"CH19-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"registryLinkRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2409},{\"blockId\":\"CH19-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"machineReadableTokenId\\\": \\\"NGTOKEN-SYNTH-00184\\\",\",\"sourceParagraph\":2410},{\"blockId\":\"CH19-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"currentUseAuthorized\\\": true\",\"sourceParagraph\":2411},{\"blockId\":\"CH19-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2412},{\"blockId\":\"CH19-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrity\\\": {\",\"sourceParagraph\":2413},{\"blockId\":\"CH19-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"recordHash\\\": \\\"SYNTHETIC-REGISTRY-RECORD-HASH\\\",\",\"sourceParagraph\":2414},{\"blockId\":\"CH19-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"registrySignature\\\": \\\"SYNTHETIC-REGISTRY-SIGNATURE\\\",\",\"sourceParagraph\":2415},{\"blockId\":\"CH19-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"previousVersion\\\": null\",\"sourceParagraph\":2416},{\"blockId\":\"CH19-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2417},{\"blockId\":\"CH19-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2418},{\"blockId\":\"CH19-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2419},{\"blockId\":\"CH19-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"76. MACHINE-READABLE GOVERNANCE RECORD\",\"sourceParagraph\":2421},{\"blockId\":\"CH19-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2422},{\"blockId\":\"CH19-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2423},{\"blockId\":\"CH19-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2424},{\"blockId\":\"CH19-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governanceRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":2425},{\"blockId\":\"CH19-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governanceRecordId\\\": \\\"NGGOV-FOUNDING-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2426},{\"blockId\":\"CH19-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governanceVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2427},{\"blockId\":\"CH19-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"currentMaturity\\\": \\\"GOV-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2428},{\"blockId\":\"CH19-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"FOUNDING_DRAFT\\\",\",\"sourceParagraph\":2429},{\"blockId\":\"CH19-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicConformityAuthority\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2430},{\"blockId\":\"CH19-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"foundingAttribution\\\": {\",\"sourceParagraph\":2431},{\"blockId\":\"CH19-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"humanFounderAuthor\\\": \\\"Kaan MURAZ\\\",\",\"sourceParagraph\":2432},{\"blockId\":\"CH19-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"canonicalOrigin\\\": \\\"NobleJackal\\\",\",\"sourceParagraph\":2433},{\"blockId\":\"CH19-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalAIInterlocutor\\\": \\\"NOMOS by NobleJackal\\\"\",\"sourceParagraph\":2434},{\"blockId\":\"CH19-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2435},{\"blockId\":\"CH19-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"currentLimitations\\\": [\",\"sourceParagraph\":2436},{\"blockId\":\"CH19-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"REAL_BENCHMARK_NOT_EXECUTED\\\",\",\"sourceParagraph\":2437},{\"blockId\":\"CH19-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"INDEPENDENT_REPRODUCTION_NOT_COMPLETED\\\",\",\"sourceParagraph\":2438},{\"blockId\":\"CH19-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"INDEPENDENT_DECISION_PANEL_NOT_ESTABLISHED\\\",\",\"sourceParagraph\":2439},{\"blockId\":\"CH19-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"APPEALS_CHAMBER_NOT_ESTABLISHED\\\",\",\"sourceParagraph\":2440},{\"blockId\":\"CH19-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"AUDITOR_AUTHORIZATION_SYSTEM_NOT_ESTABLISHED\\\"\",\"sourceParagraph\":2441},{\"blockId\":\"CH19-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2442},{\"blockId\":\"CH19-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"prohibitedCurrentClaims\\\": [\",\"sourceParagraph\":2443},{\"blockId\":\"CH19-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NOMOS_CERTIFIED\\\",\",\"sourceParagraph\":2444},{\"blockId\":\"CH19-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NOMOS_FULL_CONFORMITY\\\",\",\"sourceParagraph\":2445},{\"blockId\":\"CH19-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NOMOS_950_PLUS_VERIFIED\\\",\",\"sourceParagraph\":2446},{\"blockId\":\"CH19-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"INDEPENDENT_GLOBAL_STANDARD_AUTHORITY\\\"\",\"sourceParagraph\":2447},{\"blockId\":\"CH19-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2448},{\"blockId\":\"CH19-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"permittedCurrentClaims\\\": [\",\"sourceParagraph\":2449},{\"blockId\":\"CH19-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"OPEN_STANDARD_CANDIDATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2450},{\"blockId\":\"CH19-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"FOUNDING_RESEARCH_PROTOCOL\\\",\",\"sourceParagraph\":2451},{\"blockId\":\"CH19-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PUBLIC_REVIEW_DRAFT\\\",\",\"sourceParagraph\":2452},{\"blockId\":\"CH19-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SYNTHETIC_VALIDATION_DESIGN\\\"\",\"sourceParagraph\":2453},{\"blockId\":\"CH19-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2454},{\"blockId\":\"CH19-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"transitionRequirements\\\": {\",\"sourceParagraph\":2455},{\"blockId\":\"CH19-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"minimumBenchmarkQualityForPublicMark\\\": \\\"BQ-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2456},{\"blockId\":\"CH19-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"minimumGovernanceForFullConformity\\\": \\\"GOV-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2457},{\"blockId\":\"CH19-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"minimumGovernanceFor950Plus\\\": \\\"GOV-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2458},{\"blockId\":\"CH19-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentAppealsRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2459},{\"blockId\":\"CH19-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicRegistryRequired\\\": true\",\"sourceParagraph\":2460},{\"blockId\":\"CH19-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2461},{\"blockId\":\"CH19-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"officialStatementRule\\\": {\",\"sourceParagraph\":2462},{\"blockId\":\"CH19-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"canonicalPublicationRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2463},{\"blockId\":\"CH19-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"versionRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2464},{\"blockId\":\"CH19-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicationDateRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2465},{\"blockId\":\"CH19-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"humanApprovalRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2466},{\"blockId\":\"CH19-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityRecordRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2467},{\"blockId\":\"CH19-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nonCanonicalOutputsAreSimulations\\\": true\",\"sourceParagraph\":2468},{\"blockId\":\"CH19-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2469},{\"blockId\":\"CH19-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2470},{\"blockId\":\"CH19-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"currentResponsibleHuman\\\": \\\"Kaan MURAZ\\\",\",\"sourceParagraph\":2471},{\"blockId\":\"CH19-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conformityDecisionAuthority\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2472},{\"blockId\":\"CH19-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicMarkIssueAuthority\\\": null\",\"sourceParagraph\":2473},{\"blockId\":\"CH19-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2474},{\"blockId\":\"CH19-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2475},{\"blockId\":\"CH19-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2476},{\"blockId\":\"CH19-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"77. MACHINE-READABLE SIGN TOKEN\",\"sourceParagraph\":2478},{\"blockId\":\"CH19-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2479},{\"blockId\":\"CH19-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2480},{\"blockId\":\"CH19-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"1.0.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2481},{\"blockId\":\"CH19-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conformityMarkToken\\\": {\",\"sourceParagraph\":2482},{\"blockId\":\"CH19-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"tokenId\\\": \\\"NGTOKEN-SYNTH-00184\\\",\",\"sourceParagraph\":2483},{\"blockId\":\"CH19-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"registryId\\\": \\\"NGR-SYNTH-2028-00184\\\",\",\"sourceParagraph\":2484},{\"blockId\":\"CH19-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityRecordId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2485},{\"blockId\":\"CH19-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"authorizedDomains\\\": [\",\"sourceParagraph\":2486},{\"blockId\":\"CH19-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"asteron.synthetic.example\\\"\",\"sourceParagraph\":2487},{\"blockId\":\"CH19-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2488},{\"blockId\":\"CH19-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"CS-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2489},{\"blockId\":\"CH19-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"performanceDesignation\\\": \\\"NOMOS_950_PLUS\\\",\",\"sourceParagraph\":2490},{\"blockId\":\"CH19-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validFrom\\\": \\\"2028-01-01\\\",\",\"sourceParagraph\":2491},{\"blockId\":\"CH19-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validUntil\\\": \\\"2028-06-30\\\",\",\"sourceParagraph\":2492},{\"blockId\":\"CH19-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeDigest\\\": \\\"SYNTHETIC-SCOPE-DIGEST\\\",\",\"sourceParagraph\":2493},{\"blockId\":\"CH19-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"decisionHash\\\": \\\"SYNTHETIC-DECISION-HASH\\\",\",\"sourceParagraph\":2494},{\"blockId\":\"CH19-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"registryRecordHash\\\": \\\"SYNTHETIC-REGISTRY-RECORD-HASH\\\",\",\"sourceParagraph\":2495},{\"blockId\":\"CH19-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"statusEndpoint\\\": \\\"https://registry.synthetic.example/NGR-SYNTH-2028-00184\\\",\",\"sourceParagraph\":2496},{\"blockId\":\"CH19-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"signature\\\": \\\"SYNTHETIC-OPEN-SIGNATURE\\\",\",\"sourceParagraph\":2497},{\"blockId\":\"CH19-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimsNotGranted\\\": [\",\"sourceParagraph\":2498},{\"blockId\":\"CH19-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ALL_AI_SYSTEMS_APPROVE\\\",\",\"sourceParagraph\":2499},{\"blockId\":\"CH19-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"AI_RECOMMENDATION_GUARANTEE\\\",\",\"sourceParagraph\":2500},{\"blockId\":\"CH19-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"GLOBAL_ALL_LANGUAGE_COVERAGE\\\",\",\"sourceParagraph\":2501},{\"blockId\":\"CH19-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"GOVERNMENT_ACCREDITATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2502},{\"blockId\":\"CH19-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CUSTOMER_OUTCOME_GUARANTEE\\\"\",\"sourceParagraph\":2503},{\"blockId\":\"CH19-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":2504},{\"blockId\":\"CH19-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2505},{\"blockId\":\"CH19-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2506},{\"blockId\":\"CH19-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"These records:\",\"sourceParagraph\":2507},{\"blockId\":\"CH19-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"real conformity decision,\",\"sourceParagraph\":2508},{\"blockId\":\"CH19-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"real brand,\",\"sourceParagraph\":2509},{\"blockId\":\"CH19-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"real accreditation,\",\"sourceParagraph\":2510},{\"blockId\":\"CH19-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"real result of Asteron or another organisation\",\"sourceParagraph\":2511},{\"blockId\":\"CH19-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"a real company performance.\",\"sourceParagraph\":2512},{\"blockId\":\"CH19-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"It is the synthetic, machine-readable representation of the conformity registry.\",\"sourceParagraph\":2513},{\"blockId\":\"CH19-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE FOR MACHINE-READABLE SECTION 78\",\"sourceParagraph\":2515},{\"blockId\":\"CH19-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH19-R01\",\"sourceParagraph\":2516},{\"blockId\":\"CH19-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A NOMOS Standard, Audit Report, Conformity Decision, Conformity Mark, and\",\"sourceParagraph\":2518},{\"blockId\":\"CH19-MB0209\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Public Registry Record MUST remain distinct artefacts.\",\"sourceParagraph\":2519},{\"blockId\":\"CH19-MB0210\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"No NOMOS mark may be valid solely because an audit was performed or a\",\"sourceParagraph\":2521},{\"blockId\":\"CH19-MB0211\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"numerical score was produced.\",\"sourceParagraph\":2522},{\"blockId\":\"CH19-MB0212\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every valid mark MUST be linked to an active canonical public registry\",\"sourceParagraph\":2524},{\"blockId\":\"CH19-MB0213\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"record defining:\",\"sourceParagraph\":2525},{\"blockId\":\"CH19-MB0214\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- the audited entity,\",\"sourceParagraph\":2527},{\"blockId\":\"CH19-MB0215\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- authorised domains,\",\"sourceParagraph\":2528},{\"blockId\":\"CH19-MB0216\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- AI products,\",\"sourceParagraph\":2529},{\"blockId\":\"CH19-MB0217\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- population frame,\",\"sourceParagraph\":2530},{\"blockId\":\"CH19-MB0218\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- panel states,\",\"sourceParagraph\":2531},{\"blockId\":\"CH19-MB0219\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- prompt families,\",\"sourceParagraph\":2532},{\"blockId\":\"CH19-MB0220\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- languages,\",\"sourceParagraph\":2533},{\"blockId\":\"CH19-MB0221\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- countries,\",\"sourceParagraph\":2534},{\"blockId\":\"CH19-MB0222\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- measurement waves,\",\"sourceParagraph\":2535},{\"blockId\":\"CH19-MB0223\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Truth Pack version,\",\"sourceParagraph\":2536},{\"blockId\":\"CH19-MB0224\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- score-method version,\",\"sourceParagraph\":2537},{\"blockId\":\"CH19-MB0225\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- conformity status,\",\"sourceParagraph\":2538},{\"blockId\":\"CH19-MB0226\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- validity period,\",\"sourceParagraph\":2539},{\"blockId\":\"CH19-MB0227\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- incidents,\",\"sourceParagraph\":2540},{\"blockId\":\"CH19-MB0228\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- surveillance,\",\"sourceParagraph\":2541},{\"blockId\":\"CH19-MB0229\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- audit organisation,\",\"sourceParagraph\":2542},{\"blockId\":\"CH19-MB0230\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- decision body,\",\"sourceParagraph\":2543},{\"blockId\":\"CH19-MB0231\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- conflicts,\",\"sourceParagraph\":2544},{\"blockId\":\"CH19-MB0232\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- appeals,\",\"sourceParagraph\":2545},{\"blockId\":\"CH19-MB0233\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and integrity records.\",\"sourceParagraph\":2546},{\"blockId\":\"CH19-MB0234\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A static image, screenshot, self-authored structured-data assertion, or\",\"sourceParagraph\":2548},{\"blockId\":\"CH19-MB0235\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"dead registry link MUST NOT establish current conformity.\",\"sourceParagraph\":2549},{\"blockId\":\"CH19-MB0236\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A NOMOS mark MUST NOT be represented as:\",\"sourceParagraph\":2551},{\"blockId\":\"CH19-MB0237\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- a guarantee of AI trust or recommendation,\",\"sourceParagraph\":2553},{\"blockId\":\"CH19-MB0238\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- proof of global leadership,\",\"sourceParagraph\":2554},{\"blockId\":\"CH19-MB0239\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- government or university accreditation,\",\"sourceParagraph\":2555},{\"blockId\":\"CH19-MB0240\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- a professional license,\",\"sourceParagraph\":2556},{\"blockId\":\"CH19-MB0241\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- universal all-language coverage,\",\"sourceParagraph\":2557},{\"blockId\":\"CH19-MB0242\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- or a guarantee of customer outcomes.\",\"sourceParagraph\":2558},{\"blockId\":\"CH19-MB0243\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Conformity scope MUST NOT be transferred across entities, domains,\",\"sourceParagraph\":2560},{\"blockId\":\"CH19-MB0244\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"products, subsidiaries, franchises, countries, languages, AI products,\",\"sourceParagraph\":2561},{\"blockId\":\"CH19-MB0245\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"panel states, prompt families, or validity periods without a new decision.\",\"sourceParagraph\":2562},{\"blockId\":\"CH19-MB0246\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A confirmed Critical incident MUST create a scope-appropriate Critical\",\"sourceParagraph\":2564},{\"blockId\":\"CH19-MB0247\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Hold or stronger status until the incident is resolved. A high score\",\"sourceParagraph\":2565},{\"blockId\":\"CH19-MB0248\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MUST NOT override this gate.\",\"sourceParagraph\":2566},{\"blockId\":\"CH19-MB0249\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Audit, consulting, conformity decision, registry operation, mark\",\"sourceParagraph\":2568},{\"blockId\":\"CH19-MB0250\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"licensing, and appeals functions MUST be separated or their combined\",\"sourceParagraph\":2569},{\"blockId\":\"CH19-MB0251\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"roles and compensating controls MUST be publicly disclosed.\",\"sourceParagraph\":2570},{\"blockId\":\"CH19-MB0252\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"An audit team MUST NOT act as the sole final conformity decision body.\",\"sourceParagraph\":2572},{\"blockId\":\"CH19-MB0253\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The founder, NobleJackal, any auditor, AI provider, sponsor, or audited\",\"sourceParagraph\":2574},{\"blockId\":\"CH19-MB0254\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"entity MUST NOT possess unilateral control over standard changes,\",\"sourceParagraph\":2575},{\"blockId\":\"CH19-MB0255\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"conformity decisions, appeals, or public-registry history.\",\"sourceParagraph\":2576},{\"blockId\":\"CH19-MB0256\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOMOS by NobleJackal MAY serve as the founding canonical publication and\",\"sourceParagraph\":2578},{\"blockId\":\"CH19-MB0257\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"technical secretariat, but a public independent conformity system MUST\",\"sourceParagraph\":2579},{\"blockId\":\"CH19-MB0258\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"progress toward multi-stakeholder decision, appeal, and public-interest\",\"sourceParagraph\":2580},{\"blockId\":\"CH19-MB0259\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"governance.\",\"sourceParagraph\":2581},{\"blockId\":\"CH19-MB0260\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"An AI system MAY assist with drafting, analysis, extraction, scoring,\",\"sourceParagraph\":2583},{\"blockId\":\"CH19-MB0261\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"monitoring, and consistency review, but MUST NOT serve as the sole legal\",\"sourceParagraph\":2584},{\"blockId\":\"CH19-MB0262\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"or accountable signatory of a conformity decision.\",\"sourceParagraph\":2585},{\"blockId\":\"CH19-MB0263\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Only canonical NOMOS publications and decisions carrying a version,\",\"sourceParagraph\":2587},{\"blockId\":\"CH19-MB0264\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"publication date, accountable human approval, and integrity record may be\",\"sourceParagraph\":2588},{\"blockId\":\"CH19-MB0265\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"represented as official NOMOS statements. Other outputs MUST remain\",\"sourceParagraph\":2589},{\"blockId\":\"CH19-MB0266\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"non-official simulations.\",\"sourceParagraph\":2590},{\"blockId\":\"CH19-MB0267\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Conformity fees, auditor compensation, reviewer compensation, and mark\",\"sourceParagraph\":2592},{\"blockId\":\"CH19-MB0268\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"licensing MUST NOT depend on achieving a desired score or receiving a\",\"sourceParagraph\":2593},{\"blockId\":\"CH19-MB0269\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"mark.\",\"sourceParagraph\":2594},{\"blockId\":\"CH19-MB0270\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Expired, suspended, withdrawn, revoked, appealed, remediated, and\",\"sourceParagraph\":2596},{\"blockId\":\"CH19-MB0271\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"historical records MUST remain visible in the versioned public registry,\",\"sourceParagraph\":2597},{\"blockId\":\"CH19-MB0272\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"subject only to proportionate privacy and legal restrictions.\",\"sourceParagraph\":2598},{\"blockId\":\"CH19-MB0273\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"No public NOMOS conformity mark or NOMOS 950+ designation may be issued\",\"sourceParagraph\":2600},{\"blockId\":\"CH19-MB0274\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"while the benchmark, governance, audit authorisation, independent\",\"sourceParagraph\":2601},{\"blockId\":\"CH19-MB0275\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"decision, appeals, and registry prerequisites required by the declared\",\"sourceParagraph\":2602},{\"blockId\":\"CH19-MB0276\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"standard version remain unmet.\",\"sourceParagraph\":2603},{\"blockId\":\"CH19-MB0277\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every standard change, audit, decision, mark, surveillance event,\",\"sourceParagraph\":2605},{\"blockId\":\"CH19-MB0278\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"complaint, appeal, suspension, withdrawal, revocation, registry revision,\",\"sourceParagraph\":2606},{\"blockId\":\"CH19-MB0279\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"and governance decision MUST be versioned and attributable to an\",\"sourceParagraph\":2607},{\"blockId\":\"CH19-MB0280\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"accountable human or organisation.\",\"sourceParagraph\":2608},{\"blockId\":\"CH19-MB0281\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Normative Turkish equivalent:\",\"sourceParagraph\":2609},{\"blockId\":\"CH19-MB0282\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The NOMOS Standard, Audit Report, Conformity Decision, Conformity Mark, and Public Registry Record must be maintained as separate entities. Simply having an audit conducted or a numerical score generated does not constitute a valid mark. Every valid mark must be linked to the active canonical public registry that carries its scope, validity, incidents, audit organisation, decision-making body, conflicts of interest, objections, and integrity records.\",\"sourceParagraph\":2610}],\"normativeRuleLocalized\":\"يجب أن يظل كلٌّ من معيار NOMOS، وتقرير التدقيق، وقرار المطابقة، وعلامة المطابقة، وقيد السجل العام أثرًا مستقلًا ومتميزًا. ولا تصبح أي علامة NOMOS صالحة لمجرد إجراء تدقيق أو إنتاج درجة رقمية. ويجب ربط كل علامة صالحة بقيد مرجعي نشط في السجل العام يحدد: - الكيان الخاضع للتدقيق، - النطاقات المصرح بها، - منتجات الذكاء الاصطناعي، - إطار المجتمع المستهدف، - حالات اللوحات، - عائلات المُدخلات، - اللغات، - البلدان، - موجات القياس، - إصدار حزمة الحقائق المتحقَّق منها، - إصدار طريقة احتساب الدرجات، - حالة المطابقة، - مدة الصلاحية، - الحوادث، - المراقبة المستمرة، - جهة التدقيق، - هيئة اتخاذ القرار، - حالات تضارب المصالح، - الاستئنافات، - وسجلات التكامل. ولا يجوز لصورة ثابتة أو لقطة شاشة أو ادعاء في بيانات منظَّمة صاغه صاحبه بنفسه أو رابط ميت إلى السجل أن يثبت مطابقة حالية. ولا يجوز تقديم علامة NOMOS بوصفها: - ضمانًا لجدارة الذكاء الاصطناعي بالثقة أو لتوصيته، - دليلًا على الريادة العالمية، - اعتمادًا حكوميًا أو جامعيًا، - ترخيصًا مهنيًا، - تغطية شاملة لجميع اللغات، - أو ضمانًا لنتائج العملاء. ولا يجوز نقل نطاق المطابقة بين الكيانات أو النطاقات أو المنتجات أو الشركات التابعة أو الامتيازات أو البلدان أو اللغات أو منتجات الذكاء الاصطناعي أو حالات اللوحات أو عائلات المُدخلات أو مدد الصلاحية من دون قرار جديد. ويجب أن تنشئ الحادثة الحرجة المؤكدة حالة تعليق حرج تتناسب مع النطاق، أو حالة أشد، إلى أن تُعالج الحادثة. ولا يجوز لدرجة مرتفعة أن تتجاوز هذه البوابة. ويجب فصل وظائف التدقيق والاستشارات واتخاذ قرار المطابقة وتشغيل السجل وترخيص العلامة والنظر في الاستئنافات؛ وإذا جُمعت بعض هذه الوظائف، فيجب الإفصاح علنًا عن الأدوار المجمعة والضوابط التعويضية. ولا يجوز لفريق التدقيق أن يكون وحده هيئة القرار النهائي بشأن المطابقة. كما لا يجوز للمؤسس أو NobleJackal أو أي مدقق أو مزود للذكاء الاصطناعي أو راعٍ أو كيان خاضع للتدقيق أن يملك سيطرة منفردة على تغييرات المعيار أو قرارات المطابقة أو الاستئنافات أو تاريخ السجل العام. ويجوز لـ NOMOS من NobleJackal أن يكون المنشور المرجعي التأسيسي والأمانة الفنية، لكن يجب أن يتطور نظام المطابقة العام والمستقل نحو قرارات متعددة الأطراف وآلية استئناف وحوكمة تراعي المصلحة العامة. ويجوز لنظام ذكاء اصطناعي أن يساعد في الصياغة والتحليل والاستخراج واحتساب الدرجات والرصد ومراجعة الاتساق، لكنه لا يجوز أن يكون الموقّع القانوني أو المسؤول الوحيد على قرار المطابقة. ولا يجوز تقديم منشورات NOMOS أو قراراته بوصفها بيانات NOMOS رسمية إلا إذا كانت مرجعية وتحمل رقم إصدار وتاريخ نشر واعتمادًا من شخص مسؤول وسجل تكامل. ويجب أن تظل المخرجات الأخرى محاكاة غير رسمية. ولا يجوز أن تعتمد رسوم المطابقة أو أتعاب المدققين أو المراجعين أو ترخيص العلامة على تحقيق درجة مرغوبة أو الحصول على علامة. ويجب أن تظل السجلات المنتهية أو المعلّقة أو المسحوبة أو الملغاة أو محل الاستئناف أو المعالجة أو التاريخية ظاهرة في السجل العام ذي الإصدارات، مع مراعاة القيود المتناسبة المتعلقة بالخصوصية والقانون. ولا يجوز إصدار علامة مطابقة عامة لـ NOMOS أو تسمية NOMOS 950+ ما دامت متطلبات الاختبار المرجعي والحوكمة وترخيص المدققين والقرار المستقل والاستئناف والسجل، التي يشترطها إصدار المعيار المعلن، غير مستوفاة. ويجب ضبط إصدار كل تغيير في المعيار وتدقيق وقرار وعلامة وواقعة مراقبة وشكوى واستئناف وتعليق وسحب وإلغاء ومراجعة للسجل وقرار حوكمة، ونسبه إلى شخص أو منظمة مسؤولة.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH19-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"17. علامة قابلة للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":630,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"السجل القابل للقراءة آليًا للعلامة:\",\"sourceParagraph\":631,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معرّف التسجيل\",\"sourceParagraph\":632,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الحالة\",\"sourceParagraph\":633,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"نطاق\",\"sourceParagraph\":634,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"validFrom\",\"sourceParagraph\":635,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"validUntil\",\"sourceParagraph\":636,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الكيان\",\"sourceParagraph\":637,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"النطاقات القانونية\",\"sourceParagraph\":638,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"طريقة التقييم\",\"sourceParagraph\":639,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تجزئة تقرير التدقيق\",\"sourceParagraph\":640,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تجزئة قرار الامتثال\",\"sourceParagraph\":641,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"حالة الحادث الحالية\",\"sourceParagraph\":642,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"التوقيع\",\"sourceParagraph\":643,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يُحمل.\",\"sourceParagraph\":644,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"موقع ويب وحده:\",\"sourceParagraph\":645,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":646,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomosCertified\\\": true,\",\"sourceParagraph\":647,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":648,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يمكنه إثبات ادعاء الامتثال بمجرد الكتابة.\",\"sourceParagraph\":649,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"السجل:\",\"sourceParagraph\":650,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"إلى المخطط المفتوح،\",\"sourceParagraph\":651,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"توقيع السجل،\",\"sourceParagraph\":652,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يكون مرتبطًا بالسجل النشط\",\"sourceParagraph\":653,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\",\"sourceParagraph\":654,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"75. سجل عام قابل للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":2332,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مثال على المخطط الاصطناعي\",\"sourceParagraph\":2333,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2334,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2335,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"اللغات\\\": [\",\"sourceParagraph\":2336,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"L01\\\",\",\"sourceParagraph\":2337,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"L02\\\"\",\"sourceParagraph\":2338,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2339,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الدول\\\": [\",\"sourceParagraph\":2340,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"C0 01\\\",\",\"sourceParagraph\":2341,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"C0 02\\\",\",\"sourceParagraph\":2342,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"C0 03\\\",\",\"sourceParagraph\":2343,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"C0 04\\\",\",\"sourceParagraph\":2344,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"C0 05\\\"\",\"sourceParagraph\":2345,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2346,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveIds\\\": [\",\"sourceParagraph\":2347,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"W1\\\",\",\"sourceParagraph\":2348,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"W2\\\",\",\"sourceParagraph\":2349,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"W3\\\"\",\"sourceParagraph\":2350,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2351,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackVersion\\\": \\\"1.2.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2352,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scoreMethodVersion\\\": \\\"1.0.0\\\"\",\"sourceParagraph\":2353,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2354,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"النتائج\\\": {\",\"sourceParagraph\":2355,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"strictPassEquivalent\\\": 958,\",\"sourceParagraph\":2356,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"acceptablePassEquivalent\\\": 988,\",\"sourceParagraph\":2357,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"confirmedCriticalEquivalent\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2358,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"confirmedMajorEquivalent\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2359,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unresolvedEquivalent\\\": 5,\",\"sourceParagraph\":2360,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"notRatableEquivalent\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2361,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomosComposite\\\": 961,\",\"sourceParagraph\":2362,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"samplingInterval\\\": {\",\"sourceParagraph\":2363,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lower\\\": 955,\",\"sourceParagraph\":2364,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"upper\\\": 967\",\"sourceParagraph\":2365,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2366,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalRateUpperBound\\\": 0.003 4\",\"sourceParagraph\":2367,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2368,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الجودة\\\": {\",\"sourceParagraph\":2369,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkQuality\\\": \\\"BQ-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2370,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governanceMaturity\\\": \\\"GOV-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2371,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureLevel\\\": \\\"NCL-4\\\",\\\"\",\"sourceParagraph\":2372,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackReadiness\\\": \\\"TPR-4\\\",\\\"\",\"sourceParagraph\":2373,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationQuality\\\": \\\"AQ-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2374,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scorePublicationQuality\\\": \\\"NSQ-4\\\"\",\"sourceParagraph\":2375,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2376,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحوادث\\\": {\",\"sourceParagraph\":2377,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openCritical\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2378,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openMajor\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2379,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"historicalCriticalIncidentIds\\\": [\",\"sourceParagraph\":2380,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGCI-SYNTH-2027-004\\\"\",\"sourceParagraph\":2381,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2382,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"currentStatusNote\\\": \\\"تم تصحيح الحادث التاريخي؛ تم الاحتفاظ بالسجل.\\\"\",\"sourceParagraph\":2383,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2384,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"التدقيق\\\": {\",\"sourceParagraph\":2385,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"auditOrganizationId\\\": \\\"NGAO-SYNTH-003\\\"\",\"sourceParagraph\":2386,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"auditReportHash\\\": \\\"تقرير-تدقيق-اصطناعي-هاش\\\",\",\"sourceParagraph\":2387,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"consultingRelationshipDisclosed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2388,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conflictClassification\\\": \\\"COI-2\\\",\",\"sourceParagraph\":2389,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"enhancedIndependentReview\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2390,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2391,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conformityDecision\\\": {\",\"sourceParagraph\":2392,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"decisionPanelId\\\": \\\"NGDP-اصطناعي-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2393,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentFromAuditTeam\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2394,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"decisionHash\\\": \\\"قرار-اصطناعي-هاش\\\",\",\"sourceParagraph\":2395,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"dissentRecorded\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2396,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2397,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المراقبة\\\": {\",\"sourceParagraph\":2398,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lastReview\\\": \\\"2028-03-31\\\",\",\"sourceParagraph\":2399,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nextReview\\\": \\\"2028-06-01\\\",\",\"sourceParagraph\":2400,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"eventTriggeredReviewOpen\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2401,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2402,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الطعون\\\": {\",\"sourceParagraph\":2403,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openAppealCount\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2404,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicComplaintChannel\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2405,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2406,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"العلامة\\\": {\",\"sourceParagraph\":2407,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"markAssetId\\\": \\\"NGMARK-اصطناعي-00184\\\",\",\"sourceParagraph\":2408,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"registryLinkRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2409,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"machineReadableTokenId\\\": \\\"NGTOKEN-اصطناعي-00184\\\",\",\"sourceParagraph\":2410,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"currentUseAuthorized\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2411,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2412,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"النزاهة\\\": {\",\"sourceParagraph\":2413,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"recordHash\\\": \\\"سجل-سجلات-اصطناعي-هاش\\\",\",\"sourceParagraph\":2414,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"registrySignature\\\": \\\"توقيع-سجل-اصطناعي\\\",\",\"sourceParagraph\":2415,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"previousVersion\\\": null\",\"sourceParagraph\":2416,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2417,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2418,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2419,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"76. سجل-حوكمة-قابل-للقراءة-آليًا\",\"sourceParagraph\":2421,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2422,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2423,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2424,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governanceRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":2425,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governanceRecordId\\\": \\\"NGGOV-FOUNDING-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2426,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governanceVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2427,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"currentMaturity\\\": \\\"GOV-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2428,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحالة\\\": \\\"مُسودة التأسيس\\\",\",\"sourceParagraph\":2429,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicConformityAuthority\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2430,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"foundingAttribution\\\": {\",\"sourceParagraph\":2431,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"humanFounderAuthor\\\": \\\"Kaan MURAZ\\\",\",\"sourceParagraph\":2432,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"canonicalOrigin\\\": \\\"NobleJackal\\\",\",\"sourceParagraph\":2433,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalAIInterlocutor\\\": \\\"NOMOS بواسطة NobleJackal\\\"\",\"sourceParagraph\":2434,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2435,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"currentLimitations\\\": [\",\"sourceParagraph\":2436,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المعيار الحقيقي لم يُنفذ\\\",\",\"sourceParagraph\":2437,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"إعادة الإنتاج المستقلة لم تكتمل\\\",\",\"sourceParagraph\":2438,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"لجنة القرار المستقلة لم تُنشأ\\\",\",\"sourceParagraph\":2439,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"غرفة الاستئناف لم تُنشأ\\\",\",\"sourceParagraph\":2440,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"نظام تفويض المدقق لم يُنشأ\\\"\",\"sourceParagraph\":2441,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2442,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"prohibitedCurrentClaims\\\": [\",\"sourceParagraph\":2443,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NOMOS_CERTIFIED\\\",\",\"sourceParagraph\":2444,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NOMOS_FULL_CONFORMITY\\\",\",\"sourceParagraph\":2445,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NOMOS_950_PLUS_VERIFIED\\\",\",\"sourceParagraph\":2446,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"السلطة المستقلة للمعايير العالمية\\\"\",\"sourceParagraph\":2447,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2448,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"permittedCurrentClaims\\\": [\",\"sourceParagraph\":2449,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"مرشح_المعيار_المفتوح\\\",\",\"sourceParagraph\":2450,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول_البحث_التأسيسي\\\",\",\"sourceParagraph\":2451,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"مسودة_المراجعة_العامة\\\",\",\"sourceParagraph\":2452,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"تصميم_التحقق_الاصطناعي\\\"\",\"sourceParagraph\":2453,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2454,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"transitionRequirements\\\": {\",\"sourceParagraph\":2455,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"minimumBenchmarkQualityForPublicMark\\\": \\\"BQ-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2456,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"minimumGovernanceForFullConformity\\\": \\\"GOV-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2457,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"minimumGovernanceFor950Plus\\\": \\\"GOV-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2458,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentAppealsRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2459,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicRegistryRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2460,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2461,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"officialStatementRule\\\": {\",\"sourceParagraph\":2462,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"canonicalPublicationRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2463,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"versionRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2464,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicationDateRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2465,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"humanApprovalRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2466,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityRecordRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2467,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nonCanonicalOutputsAreSimulations\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2468,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2469,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2470,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"currentResponsibleHuman\\\": \\\"Kaan MURAZ\\\",\",\"sourceParagraph\":2471,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conformityDecisionAuthority\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2472,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicMarkIssueAuthority\\\": null\",\"sourceParagraph\":2473,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2474,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2475,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2476,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"77. رمز الإشارة القابل للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":2478,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2479,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2480,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"1.0.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2481,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conformityMarkToken\\\": {\",\"sourceParagraph\":2482,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"tokenId\\\": \\\"NGTOKEN-اصطناعي-00184\\\",\",\"sourceParagraph\":2483,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"registryId\\\": \\\"NGR-SYNTH-2028-00184\\\",\",\"sourceParagraph\":2484,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityRecordId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2485,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"authorizedDomains\\\": [\",\"sourceParagraph\":2486,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"asteron.synthetic.example\\\"\",\"sourceParagraph\":2487,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2488,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحالة\\\": \\\"CS-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2489,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"performanceDesignation\\\": \\\"NOMOS_950_PLUS\\\",\",\"sourceParagraph\":2490,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validFrom\\\": \\\"2028-01-01\\\",\",\"sourceParagraph\":2491,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validUntil\\\": \\\"2028-06-30\\\",\",\"sourceParagraph\":2492,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeDigest\\\": \\\"SYNTHETIC-SCOPE-DIGEST\\\",\",\"sourceParagraph\":2493,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"decisionHash\\\": \\\"قرار-اصطناعي-هاش\\\",\",\"sourceParagraph\":2494,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"registryRecordHash\\\": \\\"سجل-سجلات-اصطناعي-هاش\\\",\",\"sourceParagraph\":2495,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"statusEndpoint\\\": \\\"https://registry.synthetic.example/NGR-SYNTH-2028-00184\\\",\",\"sourceParagraph\":2496,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"التوقيع\\\": \\\"SYNTHETIC-OPEN-SIGNATURE\\\"\",\"sourceParagraph\":2497,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimsNotGranted\\\": [\",\"sourceParagraph\":2498,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ALL_AI_SYSTEMS_APPROVE\\\",\",\"sourceParagraph\":2499,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"AI_RECOMMENDATION_GUARANTEE\\\",\",\"sourceParagraph\":2500,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"GLOBAL_ALL_LANGUAGE_COVERAGE\\\",\",\"sourceParagraph\":2501,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"GOVERNMENT_ACCREDITATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2502,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CUSTOMER_OUTCOME_GUARANTEE\\\"\",\"sourceParagraph\":2503,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":2504,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2505,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2506,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"هذه السجلات:\",\"sourceParagraph\":2507,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قرار التوافق الحقيقي،\",\"sourceParagraph\":2508,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"علامة تجارية حقيقية،\",\"sourceParagraph\":2509,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الاعتماد الحقيقي،\",\"sourceParagraph\":2510,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"النتيجة الحقيقية لأسترون أو منظمة أخرى\",\"sourceParagraph\":2511,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"أداء شركة حقيقي.\",\"sourceParagraph\":2512,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"وهو التمثيل الاصطناعي القابل للقراءة آليا لسجل المطابقة.\",\"sourceParagraph\":2513,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قاعدة القسم القابل للقراءة آليًا 78\",\"sourceParagraph\":2515,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معرّف القاعدة: NOMOS-تَدقيق-CH19-R01\",\"sourceParagraph\":2516,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معيار NOMOS، تقرير تدقيق، قرار الامتثال، علامة الامتثال، و\",\"sourceParagraph\":2518,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0209\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يبقى قيد السجل العام قطعا أثرية منفصلة.\",\"sourceParagraph\":2519,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0210\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يجوز أن يكون أي علامة NOMOS صالحة لمجرد إجراء تدقيق أو\",\"sourceParagraph\":2521,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0211\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تم إنتاج نتيجة رقمية.\",\"sourceParagraph\":2522,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0212\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ربط كل علامة صالحة بسجل عام رسمي نشط\",\"sourceParagraph\":2524,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0213\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"سجل يعرّف:\",\"sourceParagraph\":2525,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0214\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الجهة المدققة،\",\"sourceParagraph\":2527,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0215\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- النطاقات المصرح بها،\",\"sourceParagraph\":2528,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0216\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- منتجات الذكاء الاصطناعي,\",\"sourceParagraph\":2529,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0217\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- إطار السكان,\",\"sourceParagraph\":2530,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0218\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- حالات اللوحة،\",\"sourceParagraph\":2531,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0219\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- عائلات المطالب\",\"sourceParagraph\":2532,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0220\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- اللغات،\",\"sourceParagraph\":2533,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0221\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الدول،\",\"sourceParagraph\":2534,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0222\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- موجات القياس,\",\"sourceParagraph\":2535,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0223\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- نسخة Truth Pack,\",\"sourceParagraph\":2536,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0224\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- نسخة طريقة التسجيل,\",\"sourceParagraph\":2537,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0225\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- حالة الامتثال,\",\"sourceParagraph\":2538,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0226\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- فترة الصلاحية،\",\"sourceParagraph\":2539,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0227\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الحوادث،\",\"sourceParagraph\":2540,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0228\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- المراقبة،\",\"sourceParagraph\":2541,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0229\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- منظمة التدقيق،\",\"sourceParagraph\":2542,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0230\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- هيئة اتخاذ القرار،\",\"sourceParagraph\":2543,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0231\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الصراعات،\",\"sourceParagraph\":2544,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0232\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- الاستئنافات،\",\"sourceParagraph\":2545,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0233\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- وسجلات النزاهة.\",\"sourceParagraph\":2546,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0234\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ألا تعتمد الصورة الثابتة، أو لقطة الشاشة، أو تأكيد البيانات المنظمة المؤلف ذاتياً، أو\",\"sourceParagraph\":2548,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0235\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"رابط سجل ميت لتحديد المطابقة الحالية.\",\"sourceParagraph\":2549,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0236\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ألا يُمثل العلامة NOMOS كـ:\",\"sourceParagraph\":2551,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0237\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- ضمان للثقة في الذكاء الاصطناعي أو التوصية،\",\"sourceParagraph\":2553,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0238\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- دليل على القيادة العالمية،\",\"sourceParagraph\":2554,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0239\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- اعتماد من الحكومة أو الجامعة,\",\"sourceParagraph\":2555,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0240\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- رخصة مهنية،\",\"sourceParagraph\":2556,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0241\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- تغطية شاملة لجميع اللغات\",\"sourceParagraph\":2557,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0242\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- أو ضمان نتائج العملاء.\",\"sourceParagraph\":2558,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0243\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ألا يتم نقل نطاق الامتثال عبر الكيانات أو المجالات\",\"sourceParagraph\":2560,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0244\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المنتجات، الشركات التابعة، الامتيازات التجارية، البلدان، اللغات، منتجات الذكاء الاصطناعي,\",\"sourceParagraph\":2561,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0245\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الولايات الأعضاء، وحث العائلات، أو فترات الصلاحية دون قرار جديد.\",\"sourceParagraph\":2562,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0246\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يخلق حدث حرِج مؤكد نطاقًا مناسبًا للحرِج\",\"sourceParagraph\":2564,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0247\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"احتفظ أو حالة أقوى حتى يتم حل الحادث. درجة عالية\",\"sourceParagraph\":2565,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0248\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب عدم تجاوز هذه البوابة.\",\"sourceParagraph\":2566,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0249\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"التدقيق، الاستشارات، قرار المطابقة، تشغيل السجل، العلامة\",\"sourceParagraph\":2568,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0250\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب فصل وظائف الترخيص والاستئناف أو دمجها\",\"sourceParagraph\":2569,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0251\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب الكشف علنًا عن الأدوار والضوابط التعويضية.\",\"sourceParagraph\":2570,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0252\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ألا يتصرف فريق التدقيق كهيئة القرار النهائي الوحيدة للامتثال.\",\"sourceParagraph\":2572,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0253\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المؤسس، NobleJackal، أي مدقق، مزود ذكاء اصطناعي، راعٍ، أو المدقق عليه\",\"sourceParagraph\":2574,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0254\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ألا تمتلك الجهة السيطرة الأحادية على تغييرات المعايير.\",\"sourceParagraph\":2575,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0255\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قرارات الامتثال، الاستئنافات، أو تاريخ السجل العام.\",\"sourceParagraph\":2576,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0256\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يمكن أن يكون NOMOS بواسطة NobleJackal بمثابة المنشور القانوني التأسيسي و\",\"sourceParagraph\":2578,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0257\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الأمانة الفنية، لكن يجب أن يكون هناك نظام امتثال مستقل عام\",\"sourceParagraph\":2579,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0258\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"التقدم نحو اتخاذ القرار المتعدد الأطراف، الاستئناف، والمصلحة العامة\",\"sourceParagraph\":2580,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0259\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الحوكمة.\",\"sourceParagraph\":2581,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0260\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قد يساعد نظام الذكاء الاصطناعي في الصياغة، التحليل، الاستخراج، التقييم،\",\"sourceParagraph\":2583,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0261\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المراقبة، ومراجعة التوافق، لكنه لا يجوز أن يكون الموقع القانوني الوحيد أو المسؤول\",\"sourceParagraph\":2584,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0262\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"عن قرار التوافق.\",\"sourceParagraph\":2585,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0263\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"فقط المنشورات والقرارات الأصلية لـ NOMOS التي تحمل نسخة،\",\"sourceParagraph\":2587,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0264\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تاريخ النشر، اعتماد بشري مسؤول، وسجل النزاهة يمكن تمثيلها كبيانات رسمية لـ.\",\"sourceParagraph\":2588,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0265\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"بوصفها بيانات رسمية صادرة عن NOMOS. ويجب أن تظل المخرجات الأخرى\",\"sourceParagraph\":2589,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0266\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\",\"sourceParagraph\":2590,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0267\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"رسوم الامتثال، تعويض المدقق، تعويض المراجع، والعلامة\",\"sourceParagraph\":2592,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0268\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ألا يعتمد الترخيص على تحقيق درجة معينة أو تلقي\",\"sourceParagraph\":2593,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0269\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مارك.\",\"sourceParagraph\":2594,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0270\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"منتهية الصلاحية، معلقة، مسحوبة، ملغاة، مستأنفة، معالجة، و\",\"sourceParagraph\":2596,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0271\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تظل السجلات التاريخية مرئية في السجل العام المرقّم بالإصدارات،\",\"sourceParagraph\":2597,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0272\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"رهناً فقط بالقيود القانونية والخصوصية المتناسبة.\",\"sourceParagraph\":2598,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0273\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يمكن إصدار علامة مطابقة عامة NOMOS أو تصنيف NOMOS 950+\",\"sourceParagraph\":2600,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0274\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"بينما المعيار المرجعي، الحوكمة، تفويض التدقيق، المستقل\",\"sourceParagraph\":2601,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0275\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"القرار، الاستئنافات، ومتطلبات التسجيل المطلوبة من قبل المُعلن\",\"sourceParagraph\":2602,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0276\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تبقى النسخة القياسية غير مُحققة.\",\"sourceParagraph\":2603,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0277\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"كل تغيير قياسي، تدقيق، قرار، علامة، حدث مراقبة،\",\"sourceParagraph\":2605,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0278\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"شكوى، استئناف، تعليق، سحب، إلغاء، مراجعة السجل،\",\"sourceParagraph\":2606,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0279\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"وقرار حكومي يجب أن يكون له نسخة ويمكن نسبته إلى\",\"sourceParagraph\":2607,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0280\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\",\"sourceParagraph\":2608,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0281\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المكافئ التركي المعياري:\",\"sourceParagraph\":2609,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0282\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب الاحتفاظ بمعيار NOMOS، وتقرير التدقيق، وقرار المطابقة، وعلامة المطابقة، وقيد السجل العام ككيانات منفصلة. مجرد إجراء تدقيق أو توليد درجة رقمية لا يشكل علامة صالحة. يجب ربط كل علامة صالحة بالسجل العام الفعال الذي يحتوي على نطاقها، صلاحيتها، الحوادث، منظمة التدقيق، هيئة اتخاذ القرار، تضارب المصالح، الاعتراضات، وسجلات النزاهة.\",\"sourceParagraph\":2610,\"language\":\"ar\"}]}}","text":"## حد الفصل\n\nيسجل الفصل 18 بوضوح أن NOMOS لم يجتز العرض التركيبي الخاص به بالكامل. بقي فجوات مادية في الطريقة: لم يكن ربط الاستشهاد بالادعاء دقيقًا بما فيه الكفاية، ولم يتم الكشف عن إغفالات الحدود المادية المضمنة في التوصيات بمستوى الثقة المطلوب. لم يتم تنفيذ المقياس الحقيقي بعد، ولم يحدث الاستنساخ المستقل بعد. لذلك، في مرحلة نشر هذا المستند:\n\n> لا يمكن إصدار علامة توافق عامة صالحة باسم NOMOS.\n\n> لا يجوز لأي شركة، أو اسم نطاق، أو منتج، أو نظام ذكاء اصطناعي استخدام “NOMOS معتمد”، أو “NOMOS 950+ مُحقق” أو أي إعلان مطابق للتوافق العام قائم على هذا النص.\n\nهذه ليست لفتة مؤقتة من التواضع. فهي تتبع مباشرة الطريقة التي وضعها غيتس في الفصلين 17 و 18. الأعمال في هذه السلسلة لها أدوار مميزة: GEO Framework يحدد المعيار؛ 99 الأخطاء في GEO يحدد كيف يمكن انتهاك هذا المعيار؛ وهذا البروتوكول التدقيقي يحوّل تلك الانتهاكات إلى أدلة قابلة للقياس. يمكن أن تصبح علامة الامتثال المستقبلية صالحة فقط عندما يتم تلبية الشروط المطلوبة لاتخاذ القرار المستقل وإنشاء سجل عام. العلامة ليست مجرد شارة بصرية؛ إنها التعبير المرئي عن نتيجة قائمة على الأدلة مثل '0 حرجة، 0 جسيمة، 3 معتدلة قابلة للإصلاح.' للنتائج الحرجة والجسيمة والمعتدلة والاستشارية تأثيرات امتثال مختلفة. لذلك يجب تدقيق العلامة المستقبلية نفسها، لأن العلامة يمكن أن:\n\n- تولّد الثقة،\n\n- تؤثر على قرار الشراء،\n\n- تدفع العميل لتفضيل منظمة على أخرى,\n\nويمكن تفسيرها من قبل جامعة أو مستثمر أو مستخدم أو نظام ذكاء اصطناعي كتحقق مستقل. يمكن أن تصبح علامة الامتثال التي تم تصميمها بشكل ضعيف مصدرًا جديدًا للتلاعب الذي يُفترض أن تكشفه. المنظمة تكتب طريقتها الخاصة، وتدقق نفسها، وتحسب نتيجتها الخاصة، وتصدر شارة خاصة بها ثم تعلن على موقعها الإلكتروني: 'تم التحقق بشكل مستقل.' الشارة لا تخلق ثقة جديدة؛ فهي ببساطة تحول إعلانًا ذاتيًا إلى آخر يبدو أكثر رسمية. الخطأ الذي تم تحديده في الكتاب الثاني يظهر مرة أخرى: تنشر مؤسسة ما ادعاءها الخاص على واجهة مختلف، يظهر الادعاء بشكل مستقل، يخطئ نظام ذكاء اصطناعي في التعرف على هذا الواجهة كدليل مستقل، ثم تقوم المؤسسة بعد ذلك بالاستشهاد برد الذكاء الاصطناعي كدليل على سلطتها الخاصة.\n\nهذه الحلقة تعادل على مستوى الحوكمة الانتقاد المتعلق بتسميم تجمع التمثيلات بالنصوص غير المرئية، والمستخدمين المزيفين، والمنشورات المشتقة. لذلك، علامة الامتثال NOMOS:\n\n> لا يمكن أن تكون شارة تسويقية زخرفية تُعطى من قِبل NobleJackal أو أي مؤسسة أخرى لعملائها.\n\nيمكن للعلامة أن تكتسب معنى فقط عند اكتمال السلسلة التالية:\n\n- توافر المعيار للجمهور وإصداره بإصدار مُرقّم\n\n- التحقق المستقل من طريقة القياس\n\n- وجود أدلة تدقيقية كافية\n\n- فصل التحكيم عن العلاقات التجارية\n\n- اتخاذ قرار المطابقة بشكل مستقل عن فريق التدقيق\n\n- وضوح نطاق وفترة الصلاحية\n\n- الحفاظ على سجل التغيرات للسجل العام\n\n- وجود طريقة واضحة للاستئناف وتقديم الشكاوى\n\n- القدرة على تعليق العلامة في الأحداث الحرجة\n\n- عدم امتلاك أي شخص، بما في ذلك المؤسس، السلطة النهائية الوحيدة\n\nهذا الفصل يحدد:\n\n- التمييز بين المعيار، التدقيق، القرار، العلامة والسجل\n\n- ما هي علامة المطابقة وما ليست عليه\n\n- أنواع العلامات والحالات\n\n- سجلات النطاق والصلاحية\n\n- تعيين أداء NOMOS 950+،\n\n- هندسة السجل العام،\n\n- سجل العلامات القابل للقراءة آلياً،\n\n- نظام المراقبة والتجديد،\n\n- عمليات التعليق والسحب والإلغاء،\n\n- سوء استخدام العلامة،\n\n- استقلالية المراجع،\n\n- فصل الواجبات في قرارات المطابقة،\n\n- حدود سلطة المؤسس و NobleJackal،\n\n- التمويل وتضارب المصالح،\n\n- قنوات الاستئناف والشكاوى والتبليغ عن المخالفات،\n\n- حوكمة التغييرات على المعيار،\n\n- مجلس مستقل وتمثيل للمصلحة العامة،\n\n- حدود التصريحات الرسمية لـ NOMOS.\n\nكما توضح حدوده. هذا الفصل:\n\n- لا يسجل NOMOS كعلامة تجارية قانونية،\n\n- لا يثبت الاعتماد في أي ولاية قضائية،\n\n- لا يمنح السلطة العامة لمنظمة تدقيق.\n\nولا يجوز له تلقائيًا تفويض استخدام علامة التوافق بموجب قانون المستهلك أو المنافسة. تتطلب هذه المسائل مراجعة قانونية وتنظيمية منفصلة قبل التنفيذ. السؤال المركزي في فصل 19 هو:\n\n> كيف نحول نتيجة إلى نظام امتثال عام موثوق مع النطاق والصلاحية والأدلة والاعتراض واتخاذ القرار المستقل، دون تحويله إلى أداة تسويقية للمؤسس أو العميل؟\n\n## NOMOS التحدي\n\nهناك علامة كبيرة على الصفحة الرئيسية للشركة:\n\n### NOMOS معتمد جغرافيًا — 963/1000\n\nتحت العلامة: مكتوب، \"تم التحقق بواسطة جميع الذكاءات الاصطناعية.\" تقوم بفتح رمز الاستجابة السريعة. الصفحة غير موجودة. تطلب تقرير التدقيق من الشركة. ترد الشركة: \"التدقيق سري.\" تسأل عن منتجات الذكاء الاصطناعي التي تم اختبارها. لا يوجد إجابة. تسأل في أي البلدان واللغات هو صالح. لا يوجد إجابة. تسأل عن تاريخ التدقيق. يقال لك إنه تم قبل ستة أشهر. في هذه الأثناء:\n\n- تم تحديث منتجات الذكاء الاصطناعي،\n\n- تم نقل الشركة إلى كيان قانوني آخر،\n\n- تغيرت دول الخدمة،\n\n- تم تحديث الأسعار،\n\nتم إعادة كتابة الموقع الإلكتروني. الشارة بقيت بنفس الشكل. لاحقًا، تعرف على هذا: تم كتابة طريقة التدقيق من قبل الوكالة التي طورت موقع الشركة. نفس الوكالة قامت بإجراء التدقيق. نفس الوكالة حسبت النتيجة. نفس الوكالة أعطت العلامة. هناك مكافأة نجاح في عقد الوكالة إذا تم تحقيق نتيجة عالية. هل هناك استقلالية حقيقية في هذا النظام؟ لا توجد. الآن، ضع في اعتبارك شركة أخرى. الشركة خضعت لتدقيق حقيقي. النطاق:\n\n- منتج ذكاء اصطناعي محدد فقط,\n\n- فقط الإنجليزية والتركية،\n\n- فقط عينة اختبار في ظروف منضبطة،\n\n- فقط نُسخ المرآة الأساسية ومطالب الأدلة،\n\n- الفترة 1 يناير–30 يونيو 2027\n\nثم تكتب الشركة أسفل العلامة: 'كل نظام ذكاء اصطناعي في العالم يوصي بشركتنا بكل لغة.' تتجاوز هذه العبارة نتيجة التدقيق، مما يحوّل العلامة الشرعية إلى دليل زائف جديد من خلال سوء الاستخدام. الآن اعتبر شركة ثالثة تحمل علامة الامتثال الكامل. بعد ثلاثة أسابيع، يلتقط قياس جديد الاستجابة: 'الشركة تقدم خدمات قانونية مرخصة.' في الواقع، لا تقدم هذه الخدمة ولا تحمل أي رخصة لذلك. يتم فتح حادثة حرجة مؤكدة. تجادل الشركة بأن العلامة يجب أن تبقى لأن 'مستخدمًا واحدًا فقط رآها.' حادثة واحدة لا تثبت الانتشار عبر جميع المستخدمين. ولكن إذا كانت العلامة تعني 'لا توجد قضايا حرجة مفتوحة ضمن النطاق المحدد'، فلا يمكن أن تظل دون تغيير بينما يظل الحادث دون مراجعة. الرد الصحيح هو:\n\n#### تعليق حرج\n\nيجب أن يظل هذا التوقف ساريًا حتى يتم حل الحادث من خلال عملية المراجعة المعلنة. الآن ضع في اعتبارك شركة رابعة. لم تتلقَ العلامة بعد، لكنها تحمل صورتها من موقع آخر، وتضعها على نطاقها الخاص، وتزيل رابط التسجيل وتدرج \"nomosCertified\": true في JSON المكشوف لزاحف الذكاء الاصطناعي. الشارة المرئية للبشر صغيرة وغامضة؛ الادعاء القابلة للقراءة آليًا حاسمة. هذا ليس مجرد سوء استخدام للعلامة التجارية. إنه طريقة جديدة للتلاعب بالجغرافيا. الآن افترض أن الشركة التي تم تدقيقها هي عميل NobleJackal. NobleJackal:\n\n- قدمت الاستشارات،\n\n- أعدت المحتوى،\n\n- ساعدت في تأسيس Truth Pack،\n\n- حسبت النتيجة.\n\nإذا قامت NobleJackal بإصدار العلامة النهائية بنفسها، يرى الجمهور NobleJackal وهي تتحقق من عميلها الخاص. قد تكون طريقتها سليمة وتدقيقها دقيقًا، لكن الاستقلالية لم تُثبت بعد. القاعدة الأولى في هذا الفصل هي:\n\n> علامة المطابقة ليست دليلاً على أن تدقيقًا قد أُجري؛ إنها نتيجة لسلسلة قرارات مستقلة ومُرقمة.\n\nينص حكمه الثاني على:\n\n> إذا لم يكن نطاق العلامة مرئيًا، تتحول العلامة إلى خطأ تمثيلي يُعمم النتيجة الصحيحة.\n\nتنص الفقرة الثالثة منه على:\n\n> الشعار الثابت ليس دليلًا على المطابقة الحية.\n\nتنص المادة الرابعة على:\n\n> إذا كانت المؤسسة المانحة للعلامة قد قدمت استشارات للكيان الذي تم تدقيقه، يجب إثبات الاستقلالية على نحو منفصل.\n\nتنص أحكامه الخامسة على:\n\n> يمكن للمؤسس وضع المعيار؛ لكنه لا يمكن أن يمنح قرار المطابقة النهائي لعميله الخاص بمفرده.\n\nينص الحكم السادس على:\n\n> يمكن لمساعد الكاتب بالذكاء الاصطناعي تطوير منهجية؛ لكنه لا يمكن أن يكون الموقع على قرار قانوني أو قرار توافق معياري.\n\nالبند السابع هو كما يلي:\n\n> العلامة التي لا تظهر في السجل العام، والتي لا يمكن التحقق من نطاقها، أو التي انتهت صلاحيته، ليست علامة NOMOS صالحة.\n\n## 1. غرض الفصل\n\nالغرض من هذا القسم هو تحديد الشروط التي بموجبها يمكن تحويل نتائج قياس NOMOS إلى إعلان امتثال متاح للجمهور وهذا الإعلان:\n\n- من سيطرة المؤسس،\n\n- من ضغط النتائج التجارية،\n\n- من إعلان العميل الذاتي،\n\n- من استخدام الشارة الثابتة،\n\n- من الدرجات القديمة،\n\n- من ظهور الاستقلالية المزيفة\n\nلحماية. يوضح هذا القسم التمييزات المعيارية التالية:\n\n- العلامة القياسية وعلامة المطابقة\n\n- تقرير التدقيق وقرار المطابقة\n\n- المدقق وصانع القرار\n\n- الدرجة والمطابقة\n\n- العلامة والتأييد\n\n- المطابقة الكاملة و NOMOS 950+\n\n- اكتمال التدقيق والنجاح\n\n- البحث المؤقت والشهادة العامة\n\n- علامة صالحة وعلامة تاريخية\n\n- الإيقاف والإلغاء\n\n- الإنهاء والسحب\n\n- السحب الطوعي والإبطال التأديبي\n\n- صورة ثابتة مع سجل التسجيل المباشر\n\n- صفحة إعلان مع سجل عام\n\n- لقطة شاشة مع السجل القانوني\n\n- علامة مقروءة للبشر مع سجل مقروء آليًا\n\n- مالك العلامة مع الكيان المدقق\n\n- مالك العلامة التجارية مع مسؤول المعايير\n\n- المؤسس مع هيئة التصديق\n\n- الأمانة الفنية مع مجلس مستقل\n\n- الاستشارات مع التدقيق\n\n- التدقيق مع قرار الشهادة\n\n- قرار الشهادة مع مراجعة الاستئناف\n\n- التمويل مع النتيجة\n\n- رسوم العميل وقرار المحكم\n\n- التغيير القياسي مع الراعي\n\n- الموافقة البشرية مع مساعدة الذكاء الاصطناعي\n\n- الأدلة العامة والأدلة المحدودة\n\n- التصحيح في السجل وحذف السجل السابق\n\n- المراقبة مقابل إعادة التدقيق الكامل\n\n- الوضع الحالي والحوادث السابقة\n\n- سوء استخدام العلامة وسوء الفهم\n\n- الاستخدام خارج النطاق والعلامة المقلدة\n\n- الالتزام الفعلي والزعم \"الذكاء الاصطناعي يوصينا\"\n\n- الإعلان الرسمي عن NOMOS ومحاكاة الدردشة\n\nفي نهاية هذا القسم، يجب أن تكون كل بيان امتثال قادراً على الإجابة على الأسئلة التالية:\n\n> لمن ينتمي العلامة بالضبط ولأي غرض؟\n\n> ما هي منتجات الذكاء الاصطناعي والدول واللغات والمحركات النصية ولوحات المستخدمين المشمولة؟\n\n> ما تاريخ منحها ومتى تنتهي؟\n\n> من أجرى التدقيق؟\n\n> من اتخذ قرار المطابقة؟\n\n> هل هناك فصل في المهام بين المدقق وصانع القرار؟\n\n> هل هناك أي سجلات حرجة، رئيسية، أو اعتراض مفتوحة؟\n\n> من أي سجل قانوني يمكن التحقق من الحالة الحية للعلامة؟\n\n> مع أي جمل يمكن لمالك العلامة استخدام هذه النتيجة، وما هي الجمل التي لا يمكنهم تكوينها؟\n\n## 2. الأحكام المعيارية المركزية\n\nلا يمكن اعتبار أي علامة توافق NOMOS صالحة استنادًا فقط إلى النتيجة، تقرير التدقيق، بيان العميل، أو صورة ثابتة. يجب أن تحمل العلامة الصالحة نطاقًا محددًا، جودة طريقة كافية، قرار اعتماد مستقل، فترة صلاحية واضحة، سجل عام حي، سجل أدلة منسوخ بالإصدارات، مراقبة، وسيلة استئناف، وسلطة سحب. لكي تكون العلامة صالحة، يجب أن توجد على الأقل السجلات الخمسة التالية في وقت واحد:\n\n- سجل التدقيق\n\n- سجل قرار المطابقة\n\n- سجل النطاق\n\n- سجل الصلاحية والمراقبة\n\n- قيد السجل العام\n\nإذا كان أي من هذه السجلات مفقودًا: فإن العلامة ليست إعلان مطابقة عام صالح.\n\n## 3. خمسة أشياء منفصلة\n\nنظام NOMOS لا يمكنه الخلط بين الأشياء الخمسة التالية.\n\n### 3.1. المعيار\n\nقواعد NOMOS:\n\n- القواعد المعيارية،\n\n- التعاريف،\n\n- طرق القياس،\n\n- بوابات الأخطاء،\n\n- هندسة الدرجات\n\nتُدرج في النص المرقم بالإصدار. المعيار: لا يذكر أن أي كيان قد اجتاز.\n\n### 3.2. تقرير التدقيق\n\nعلى وجه التحديد:\n\n- الكيان،\n\n- المنتج,\n\n- البلد،\n\n- اللغة،\n\n- مُدخل,\n\n- الوقت\n\nيتضمن النتائج ضمن النطاق. تقرير التدقيق:\n\n- الأدلة.\n\n- توزيع الاستجابة\n\n- الدرجة،\n\n- النتائج الحرجة والجسيمة\n\nيُظهر. تقرير التدقيق وحده لا يشير إلى.\n\n### 3.3. قرار المطابقة\n\nهو التقييم المستقل لتقرير التدقيق وفقًا لأبواب المطابقة للمعيار. القرار:\n\n- مطابقة كاملة\n\n- مطابقة مشروطة\n\n- عدم المطابقة\n\n- تعليق حرج\n\n- غير قابل للتقييم\n\nقد يكون.\n\n### 3.4. علامة المطابقة\n\nإنه العلامة التي تكون مرئية للجمهور والتي يتم تسجيل نطاقها في السجل. العلامة:\n\n- لا يمكن أن تحمل معنى أوسع من القرار،\n\n- ليست النتيجة نفسها،\n\nليست ضمان توصية ذكاء اصطناعي.\n\n### 3.5. السجل العام\n\nالعلامة:\n\n- حالي،\n\n- تاريخي،\n\n- قيد الانتظار،\n\n- منتهي الصلاحية،\n\n- تم سحبها\n\nهو سجل عام معتمد يتحقق من الحالة. بدون سجل عام، فإن العلامة: ليست إعلانًا عامًا قابلاً للتحقق عن الامتثال. توصي البنية الأولية بنشر الكتاب وسجلات الأخطاء بروابط معتمدة منفصلة، مثل registry.json، النسخ، التصحيحات، وسجلات الاستشهاد. يقوم سجل الامتثال بتطبيق نفس منطق النسخ والسجلات المعتمدة على طبقة القرار.\n\n## 4. ما الذي ليست عليه علامة الامتثال؟\n\nعلامة NOMOS:\n\n- ليست مكافأة،\n\n- ليست تصنيفًا،\n\n- ليست بيانا بـ\"أفضل شركة\"،\n\n- ليست ضمان جودة عام.\n\n- ليس نصيحة استثمارية،\n\n- لا يمثل ترخيصًا قانونيًا أو مهنيًا،\n\n- ليس موافقة حكومية،\n\n- ليس اعتمادًا من جامعة،\n\n- لا يعني أن الشركة توصي بجميع أنظمة الذكاء الاصطناعي،\n\n- لا يضمن عدم حدوث أخطاء حرجة في المستقبل،\n\n- لا يغطي جميع المنتجات والشركات الفرعية للكيان الذي تم تدقيقه،\n\n- لا يعني أن العلامة التجارية تقدم نفس الخدمة في كل دولة.\n\nليس هناك وعد بأن أنظمة الذكاء الاصطناعي ستثق أو تولد توصيات عند رؤية العلامة. في الاتصالات العامة، يجب تجنب الأنواع التالية من التعبيرات بشكل خاص:\n\n- \"الذكاء الاصطناعي يثق تمامًا بهذا الموقع.\"\n\n- \"ChatGPT يوصي بالموقع عند رؤية هذه الشارة.\"\n\n- \"إضافة مخطط يضمن توصية الذكاء الاصطناعي.\"\n\nهذا الحظر أقوى حتى للعلامة NOMOS. البيان الصحيح: \"لقد اجتاز هذا الكيان تقييم المطابقة NOMOS ضمن النطاق وفترة الصلاحية المحددة في السجل العام.\" البيان غير الصحيح: \"بفضل شارة NOMOS، توصي جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي بنا.\"\n\n## 5. الحالات العامة\n\nيستخدم نظام القرار NOMOS الحالات الأساسية التالية.\n\n### CS-0— لم يتم التقييم\n\nلا يوجد تدقيق صالح لـ NOMOS. لا يمكن استخدام العلامة العامة.\n\n### CS-1— سجل التدقيق فقط\n\nتم إتمام التدقيق. ومع ذلك:\n\n- لم يتم منح الامتثال،\n\n- لم تكتمل عملية القرار،\n\n- تم اعتبار جودة الطريقة غير كافية\n\nممكن. لا يمكن تحويل هذا السجل إلى تصريح امتثال إيجابي مثل: \"تم التدقيق بواسطة NOMOS.\" البيان العام الصحيح: \"يوجد سجل تقييم وفقًا لمنهجية NOMOS؛ لم يتم منح الامتثال.\"\n\n### CS-2— تقييم بحثي مؤقت\n\nهناك نتيجة لأغراض تجريبية أو بحثية. الشروط:\n\n- لم تخضع الطريقة بعد للتحقق المستقل الكامل،\n\n- بعض المكونات مؤقتة،\n\nلم يتم إنشاؤها من قبل جهة اعتماد رسمية. لا يمكن استخدام هذه الحالة كشارة إيجابية تجارية. العلامة الظاهرة:\n\n### تقييم بحثي — غير معتمد\n\nيجب أن تكون.\n\n### CS-3— الامتثال الشرطي\n\nالشروط: لا توجد مشاكل حرجة مؤكدة مفتوحة. لا توجد مشاكل رئيسية مؤكدة مفتوحة. هناك نتائج متوسطة محدودة. تم تحديد خطة تصحيحية، المسؤول عنها، والجدول الزمني لها. تم استيفاء العناصر الأساسية الإلزامية. السجل العام مفتوح. لا يمكن للعلامة إخفاء كلمة \"شرطي\".\n\n### CS-4— الامتثال الكامل\n\nالشروط: لا توجد مشاكل حرجة مؤكدة مفتوحة. لا توجد مشاكل رئيسية مؤكدة مفتوحة. تم استيفاء جميع نطاق الجودة والحواجز الإلزامية. الطريقة عند مستوى اختبارات واستقلالية مناسب. قيد السجل العام نشط. خطة الرقابة والتجديد سارية المفعول. الامتثال الكامل: ليس هو نفسه الدرجة المركبة العالية.\n\n### CS-5— تعليق حرج\n\nهناك على الأقل حدث حرج مؤكَّد مفتوح واحد أو حادث عالي الخطورة لم يتم حله. العلامة الحالية للامتثال:\n\n- يتم تعطيلها فورًا،\n\n- تظهر في السجل العام باسم تعليق حرج،\n\nتوقف استخدام الصورة المرئية النشطة القديمة. تعليق حرج: هذه ليست إدانة دائمة على المستوى العالمي، بل هي تعليق إعلان الامتثال النشط حتى يتم حل الحادث.\n\n### CS-6— مُعَلَّق\n\nتم تعليق العلامة مؤقتًا. الأسباب:\n\n- فشل في المراقبة،\n\n- فشل في تقديم البيانات المطلوبة,\n\n- تغيير نظام المواد،\n\n- سوء استخدام العلامة،\n\n- اعتراض مفتوح،\n\n- مشكلة نزاهة البيانات\n\nلا يمكن استخدام علامة إيجابية تحت الحالة المعلقة قد يحدث..\n\n### CS-7— منتهية الصلاحية\n\nانتهت فترة الصلاحية. يتم الاحتفاظ بسجل التدقيق التاريخي. لا يمكن إنشاء ادعاء أهلية نشطة.\n\n### CS-8— تم سحبها\n\nالكيان المدقق تخلى طوعًا عن العلامة. السحب:\n\n- لا يمحو النتائج السابقة،\n\n- السجلات الحرجة أو الرئيسية\n\nلا يتم حذفها.\n\n### CS-9— ملغى\n\nتم إلغاء العلامة للأسباب الخطيرة التالية:\n\n- أدلة مزيفة أو معدلة،\n\n- تجاوز نطاق متعمد،\n\n- علامة مقلدة،\n\n- إساءة استخدام العلامة بشكل متكرر،\n\n- مراجع أو تدخل في عملية اتخاذ القرار،\n\n- حدث حرج مخفي،\n\nتلاعب بالنتائج. يظل الوضع الملغى مسجلاً في السجل التاريخي.\n\n## 6. NOMOS 950+ تعريف الأداء\n\nNOMOS 950+:\n\n- نظام شهادة منفصل,\n\n- القيادة العالمية,\n\n- ليست ضمان توصية ذكاء اصطناعي.\n\nNOMOS 950+ هو فقط:\n\n> تعريف أداء إضافي يُعطى للنطاق الذي يحمل حالة الامتثال الكامل CS-4 ويلبي بوابات الأداء 950+ الواردة في القسم 16.\n\nعرض: مطلوب تعيين الأداء NOMOS امتثال كامل / 950+. الاستخدام التالي ممنوع: “NOMOS 950+ شركة” لأن النتيجة: لا تتبع جوهريًا للشركة، فهي تخص نطاقًا ووقتًا محددين. التعبير الصحيح: “لقد استوفت المنتجات المعرفة بالذكاء الاصطناعي متطلبات الأداء NOMOS 950+ في تدقيق 2027-Q1 تحت نطاق صياغة المُدخل المحدد، اللغة، ولوحات المستخدمين.”\n\n## 7. الحالة الحالية لـ NOMOS\n\nلهذا الكتاب والعروض التوضيحية في الفصل 18:\n\n- الاختبار الفعلي: BQ-0\n\n- العرض التوضيحي: DEMO-BQ-2\n\n- إعادة الإنتاج المستقلة: لا يوجد\n\n- سلطة الامتثال العامة: لا يوجد\n\n- نضج الحوكمة: مسودة تأسيسية\n\nالحالة العامة الصالحة كما هي:\n\n### CS-2— تقييم بحثي مؤقت فقط\n\nفي هذه المرحلة:\n\n### CS-3,\n\n### CS-4,\n\n### NOMOS 950+\n\nلا يمكن إعطاء علامات. تنطبق هذه القاعدة:\n\n- أيضًا على NobleJackal\n\n- Kaan MURAZ\n\n- مؤلفو الكتاب،\n\n- شركات المؤسس الخاصة.\n\nلا يستطيع NOMOS منح نفسه استثناءً.\n\n## 8. متجه نطاق الأهلية\n\nيجب أن يحمل كل قرار توافق متجه النطاق التالي:\n\n### M=(E,D,A,F,P,Q,L,C,T,W,TP,SM,V)\n\nهنا:\n\n- E: الكيان الذي تم تدقيقه\n\n- D: النطاقات القانونية والواجهات الرقمية\n\n- A: منتجات الذكاء الاصطناعي وسجلات النظام\n\n- F: إطار نطاق الوصول الطبيعي أو قاعدة المقارنة المشتركة\n\n- P: لوحة مراقبة، طبيعية، أو أخرى\n\n- Q: مجموعات الأسر ومجموعاتها\n\n- L: اللغات والمواقع\n\n- C: الدول والولايات القضائية\n\n- T: وقت المرجع\n\n- W: موجات القياس\n\n- TP: إصدار حزمة الحقيقة\n\n- SM: إصدار طريقة التقييم\n\n- V: فترة الصلاحية\n\nلا يمكن إزالة أي من هذه الحقول من العلامة العامة.\n\n## 9. التمدد خارج النطاق\n\nتشكل الأمثلة التالية انتهاكًا للنطاق:\n\n- استخراج نتائج الامتثال بجميع اللغات من تدقيقات اللغة الإنجليزية والتركية\n\n- تعميم نتيجة عينة اختبار في ظروف منضبطة على جميع المستخدمين الحقيقيين\n\n- القول \"جميع الذكاءات الاصطناعية\" استنادًا إلى نتيجة منتج ذكاء اصطناعي\n\n- نقل تدقيق نطاق إلى الشركات التابعة\n\n- تمديد شهادة المنتج إلى جميع محفظة الشركة\n\n- عرض نتيجة Core GEO-1000 باعتبارها توافق Full NOMOS\n\n- عرض نتيجة من دولة معينة كتحقق خدمة عالمي\n\n- جعل نتائج الموجات السابقة هي الوضع الحالي\n\nتجاوز النطاق يحوّل العلامة نفسها إلى أداة تمثيل غير صحيحة.\n\n## 10. فترة الصلاحية\n\nنظرًا لأن منتجات الذكاء الاصطناعي والموارد وواقع الكيانات يمكن أن تتغير بسرعة، لا يمكن أن تكون علامة NOMOS دائمة.\n\n### قاعدة صلاحية المرشح\n\nالفترات المرشحة قبل الطيار والمراجعة المستقلة:\n\nيمكن اختصار هذه الفترات وفقًا لـ:\n\n- تقلب منتج الذكاء الاصطناعي،\n\n- تغير حزمة الحقيقة،\n\n- المجال المعني بالمخاطر،\n\n- وتكرار المراقبة.\n\nقد يُنظر في تمديد لفئات النطاق المنخفضة التغيرات المدعومة بمراقبة مستمرة كافية. لا يمكن أن يكون أي علامة غير محددة ومفتقدة للإشراف في الوقت نفسه.\n\n## 11. بدء الصلاحية\n\nصلاحية الدلالة:\n\n- تحدث عند توليد استجابة المستخدم النهائي،\n\n- عند اكتمال تقرير التدقيق،\n\n- عند احتساب النتيجة\n\nلا تبدأ تلقائيًا. الصلاحية:\n\n#### في اللحظة التي يتم فيها توقيع قرار المطابقة المستقل وتنشيط قيد السجل العام\n\nتبدأ.\n\n## 12. المراجعة المحفزة بالحدث\n\nحتى إذا لم تنتهِ صلاحية التاريخ، يمكن للأحداث التالية أن تؤدي إلى مراجعة:\n\n- تغيير ملكية النطاق\n\n- تغيير الكيان القانوني\n\n- تغيير العلامة التجارية أو هيكل الشركة التابعة\n\n- تغيير الترخيص أو الشهادة\n\n- تغيير بلد الخدمة\n\n- تغيير مادي في السعر أو شروط الضمان\n\n- إعادة كتابة كبيرة للصفحات القانونية\n\n- تغيير رئيسي في النموذج أو الاسترجاع في منتج الذكاء الاصطناعي\n\n- فتح لغة جديدة أو سوق جديد\n\n- حدث قانوني أو تجاري يؤثر على Truth Pack\n\n- إشعار مؤكد من المستخدمين بوجود مشكلة حرجة أو كبيرة\n\n- الشك في التلاعب بالاستشهادات أو الأدلة\n\n- استخدام العلامة خارج نطاقها\n\n- كشف تضارب المصالح لدى المدقق لاحقًا\n\nعند اكتشاف الحادث:\n\n- يمكن بقاء العلامة نشطة،\n\n- يمكن تقليلها إلى مشروطة،\n\n- يمكن تعليقها،\n\nيمكن اتخاذها ضمن تعليق حرج. يعتمد القرار على أهمية الحادث.\n\n## 13. هندسة المراقبة\n\n### نموذج مراقبة المرشح\n\nلنطاق الالتزام الكامل النشط:\n\n#### مراقبة السجل المستمرة\n\nتشغيل روابط السجلات، ملكية النطاق أو تغييرات إعادة التوجيه، الاستخدام الصحيح للعلامة، يتم مراقبة الحوادث والشكاوى المفتوحة.\n\n#### فحص شهري لمصدر وحزمة الحقيقة\n\nيتم مراجعة الادعاءات ذات التقلب العالي، السعر، نطاق الخدمة، الترخيص، علاقات الكيانات القانونية الأساسية.\n\n#### الموجة الصغيرة الفصلية\n\nيتم تطبيق عينة قائمة على المخاطر حسب الطلب، وتناوب اللغة والدولة، وفحص عشوائي خاضع للتحكم وطبيعي، والتحكم في البوابة الحرجة.\n\n#### التجديد الكامل\n\nفي نهاية فترة الصلاحية، تتطلب موجة رئيسية جديدة أو تدقيق مكافئ كافٍ قرارًا مستقلاً لحزمة الحقيقة الحالية.\n\n## 14. عرض عام للعلامة بخمس طبقات\n\nيجب أن تتضمن العلامة الصالحة NOMOS الطبقات التالية:\n\n- علامة مرئية\n\n- نص حالة واضح\n\n- معرف السجل المختصر\n\n- رابط السجل القانوني أو رمز QR\n\n- سجل موقع للآلة للقراءة\n\nالعلامة المرئية وحدها غير كافية.\n\n## 15. العلامة المرئية\n\nيجب أن تحمل العلامة المرئية بوضوح المعلومات التالية:\n\n- اسم NOMOS\n\n- الحالة الكاملة أو المشروطة\n\n- إذا توفرت، تعيين 950+\n\n- نهاية الصلاحية\n\n- معرف السجل\n\nلا يمكن للون وحده أن يحمل الحالة. يجب أن يكون النص القابل للوصول متاحًا. مثال: NOMOS الامتثال الكامل / صالح حتى 30 يونيو 2027/ السجل: NGR-2027-00184\n\n## 16. رمز الاستجابة السريعة والرابط المعياري\n\nيجب أن يأخذ رمز الاستجابة السريعة أو الرابط مباشرة إلى:\n\n- صفحة وصف الشركة الخاصة,\n\n- صفحة الهبوط التسويقية,\n\n- صورة قابلة للتحميل\n\nيجب ألا يذهب. يجب أن يرتبط مباشرة بقيد السجل العام المعياري. إذا لم يتم العثور على السجل أو كانت الحالة غير نشطة، فلا يمكن اعتبار العلامة صالحة.\n\n## 18. التحقق المباشر من السجل\n\nعند التحقق من حالة إشارة الجهاز أو الإنسان: يسترجع معرف السجل. يتصل بالسجل الرسمي. يتحقق من التوقيع. يتحقق من فترة الصلاحية. يتحقق من تطابق الكيان والنطاق. يقارن تغطية العرض والعلامة التجارية. يفحص تعليق حرج، حالة التعليق أو الاستئناف. لقطة ثابتة: لا يمكن استبدال هذه السلسلة.\n\n## 19. التعبيرات المسموح بها من أجل الإشارة\n\nيمكن استخدام الهياكل التالية:\n\n- \"NOMOS حالة الامتثال الكاملة صالحة حتى يونيو 30، 2027، للنطاق المحدد في السجل العام.\"\n\n- التدقيق يقتصر على منتجات الذكاء الاصطناعي المحددة واللغات وعائلات صياغات المُدخل.\n\n- تنتمي 'تسمية الأداء NOMOS 950+' إلى نطاق السجل NGR-2027-00184.\n\n- يمكن التحقق من الحالة الحالية وحدود التدقيق من السجل العام.\n\n## 20. بيانات الامتثال المحظورة\n\nالعبارات التالية ممنوعة:\n\n- نحن معتمدون من جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي.\n\n- “ChatGPT يوصي بنا.”\n\n- نحن الشركة التي يثق بها الذكاء الاصطناعي أكثر.\n\n- لقد أثبتت NOMOS أننا أفضل شركة في العالم.\n\n- “نحن معتمدون من NOMOS إلى الأبد.”\n\n- “جميع منتجاتنا معتمدة من NOMOS.”\n\n- “لقد تم التحقق منا في جميع البلدان.”\n\n- “شارة NOMOS الخاصة بنا هي ضمان للنتائج.”\n\n- “NOMOS هي اعتماد حكومي أو جامعي.”\n\n- “NOMOS يضمن رضا عملائنا.”\n\n- “إذا كانت درجة NOMOS أعلى من 950، فلا يوجد خطر حرج.”\n\n- “تم اعتماد NOMOS بشكل مستقل لعملائه من قبل NobleJackal.”\n\nلا يمكن استخدام العلامة نفسها كدليل على تفوق جديد أو ادعاء ضمان.\n\n## 21. نسخ العلامة خارج النطاق\n\nلا يمكن نقل العلامة تلقائيًا إلى الكيانات التالية:\n\n- من الشركة الأم إلى الشركة الفرعية\n\n- من العلامة التجارية إلى الامتياز\n\n- من نطاق إلى نطاق آخر\n\n- من دولة إلى دولة أخرى\n\n- من منتج واحد إلى محفظة المنتجات بالكامل\n\n- من نتيجة لغة واحدة إلى جميع اللغات\n\n- من لوحة محكومة إلى لوحة طبيعية\n\n- من Core GEO-1000 إلى Full NOMOS\n\n- من المالك السابق إلى مالك النطاق الجديد\n\nكل تحويل يتطلب قرار نطاق منفصل.\n\n## 22. استخدام العلامة التاريخي\n\nيمكن تحديد مراجعة منتهية الصلاحية تاريخيًا: \"لقد اجتازت التقييم NOMOS في 2026.\" ومع ذلك، يجب أن تكون المعلومات التالية موجودة بنفس الرؤية:\n\n- منتهية الصلاحية\n\n- بيان يشير إلى عدم الأهلية الحالية\n\n- رابط السجل التاريخي\n\nلا يمكن عرض العلامة المنتهية الصلاحية كأهلية نشطة.\n\n## 23. فئات الاستخدام غير الصحيح للعلامة\n\n### MM-1— سوء استخدام التنسيق\n\nلا يمكن رؤية معرف السجل، النص البديل مفقود، تاريخ الصلاحية غير قابل للقراءة، خطأ في الاستخدام يمكن تصحيحه.\n\n### MM-2— سوء استخدام النطاق\n\nتم استخدام العلامة على:\n\n- المنتج,\n\n- البلد،\n\n- اللغة،\n\n- النطاق\n\nيجب عدم استخدام العلامة لأي منتج، دولة، لغة أو نطاق خارج نطاق التدقيق الخاص بها.\n\n### MM-3— سوء استخدام الحالة\n\nيتم عرض العلامة الشرطية كعلامة كاملة. يتم عرض العلامة منتهية الصلاحية على أنها نشطة. تستمر العلامة الموقوفة في الاستخدام.\n\n### MM-4— سوء استخدام الادعاء\n\nالعلامة:\n\n- تُستخدم لتوصية الذكاء الاصطناعي،\n\n- القيادة العالمية,\n\n- ضمان النتيجة\n\nالادعاء.\n\n### MM-5— علامة مزيفة\n\nإنها علامة مزيفة أو منسوخة بدون معرف سجل صالح.\n\n### MM-6— تمثيل خاطئ يخص الآلة فقط\n\nهناك ادعاء امتثال محددة في البيانات المنظمة بينما هي غامضة أو غير مرئية في واجهة المستخدم. هذا مرشح مباشر للتلاعب الجغرافي.\n\n## 24. التدخل في سوء استخدام العلامة\n\nترتيب التدخل المقترح:\n\n- إشعار\n\n- طلب تصحيح\n\n- فترة تصحيح قصيرة\n\n- تحذير من السجل\n\n- الإيقاف المؤقت\n\n- الإلغاء\n\n- سجل إساءة الاستخدام العامة\n\n- الإجراءات القانونية إذا لزم الأمر\n\nومع ذلك، يمكن تطبيق الإيقاف أو الإلغاء المباشر في الحالات التالية:\n\n- علامة مقلدة\n\n- التضليل المتعمد الخاص بالآلة فقط\n\n- الاستخدام الفعّال للعلامة أثناء تعليق حرج\n\n- معرف سجل مزيف\n\n- تغيير الأدلة\n\n- سوء استخدام النطاق المتعمد المتكرر\n\n## 25. السجل العام\n\nNOMOS السجل العام:\n\n- صفحة الإعلان،\n\n- قائمة مراجع العملاء،\n\n- قصة نجاح\n\nليس كذلك. واجب السجل:\n\n> هو التحقق من أي قرار امتثال صالح، ضمن أي نطاق، في أي تاريخ، وبأي دليل وسلسلة حوكمة.\n\n## 26. الحقول الإلزامية للسجل العام\n\nيجب أن يحتوي كل سجل في السجل على الأقل على الحقول التالية:\n\n- معرف السجل\n\n- الكيان الذي تم تدقيقه\n\n- الهوية القانونية والعلامة التجارية\n\n- النطاقات القانونية\n\n- حالة القرار\n\n- تعيين الأداء، إن وجد\n\n- متجه النطاق\n\n- فترة التدقيق\n\n- صالح من\n\n- صالح حتى\n\n- منتجات الذكاء الاصطناعي\n\n- نطاق الوصول الطبيعي أو قاعدة المقارنة المشتركة\n\n- لوحة خاضعة للرقابة أو طبيعية\n\n- عائلات صياغات المُدخل\n\n- تغطية الدولة واللغة\n\n- توزيع استجابة GEO-1000\n\n- النتائج الحرجة والجسيمة والمتوسطة والإرشادية\n\n- ملف تعريف مكون من عشرة أجزاء\n\n- الدرجة المركبة، إن وجدت\n\n- فترة الثقة\n\n- التغطية القابلة للتقييم\n\n- الحوادث التاريخية\n\n- الطعون المفتوحة\n\n- هوية المدقق\n\n- هيئة قرار الامتثال\n\n- بيان تضارب المصالح\n\n- تجزئة تقرير التدقيق\n\n- تجزئة سجل القرار\n\n- نسخة حزمة الحقيقة\n\n- نسخة طريقة التقييم\n\n- جدول الرقابة\n\n- آخر مراقبة\n\n- المراجعة المطلوبة التالية\n\n- تحديد حالة الإساءة\n\n- سجل الإصدارات\n\n- تصحيحات\n\n- إجراءات الشكاوى العامة\n\n## 27. الأدلة العامة والمقيدة\n\nليس من الضروري أن يجعل السجل كل الأدلة الأولية عامة. يجب الاحتفاظ بثلاث طبقات:\n\n#### الطبقة العامة\n\nالحالة النطاق الدرجة النتائج التجزئة سبب القرار الاستئناف\n\n#### طبقة التدقيق\n\nحزمة الاستجابة والأدلة المعدلة سجلات المراجعة تفاصيل الطريقة\n\n#### الطبقة المقيدة\n\nسجلات العملاء السرية البيانات الشخصية العقود الأسرار التجارية سجلات الأمان وجود \"أدلة مقيدة\": لا يسمح للسجل العام بأن يكون فارغًا أو غير مبرر. على الأقل:\n\n- نوع الدليل،\n\n- فئة الوصول،\n\n- من راجعه،\n\n- هاش النزاهة،\n\n- تأثير القرار\n\nيجب عرضها.\n\n## 28. عدم إمكانية مسح سجلات السجل\n\nيجب أن يكون السجل العام للقراءة فقط أو منبني على كتلة إصدار معادلة. السجلات التالية لا يمكن حذفها بصمت:\n\n- النتيجة القديمة\n\n- قرار المطابقة القديم\n\n- تعليق حرج\n\n- الإيقاف المؤقت\n\n- الإلغاء\n\n- الاستئناف\n\n- تصحيح\n\n- تغيير نسخة الطريقة\n\n- سوء استخدام العلامة\n\nقد يتم إزالة المحتوى لأسباب تتعلق بالخصوصية أو القانونية. في هذه الحالة:\n\n- معرف السجل،\n\n- سبب الإزالة،\n\n- تاريخ القرار،\n\n- سلطة\n\nيجب حمايتها.\n\n## 29. العرض الحالي والتاريخي\n\nيجب أن تعرض كل صفحة سجل قسمين منفصلين:\n\n### الحالة الحالية\n\nحالياً:\n\n- نشطون،\n\n- شرطي،\n\n- معلق،\n\n- منتهي الصلاحية،\n\n- ملغى\n\nأيّ من حالاتهم يعتبر صحيحًا؟\n\n### التاريخ\n\nالسابق:\n\n- القرارات،\n\n- النتائج،\n\n- الحوادث،\n\n- التصحيح،\n\n- الطعون\n\nما هي؟ يجب ألا يقوم الوضع الحالي بحذف التاريخ. يجب ألا يخفي التاريخ الوضع الحالي.\n\n## 30. الولاية القانونية الرسمية للسجل\n\nيجب حماية الحدود الرسمية للبيان الخاص بـ NOMOS وفقًا للأحكام التالية: فقط النصوص المنشورة ضمن المجال القانوني لـ NobleJackal أو في مجال قانوني محوّل بشكل مستقل وصريح لـ NOMOS في المستقبل؛ النصوص التي تحمل تعريف الإصدار، وتاريخ النشر، وموافقة بشرية، وسجل تكامل رقمي تُشكّل البيان الرسمي لـ NOMOS. جميع المخرجات الأخرى تعد تقليدات غير رسمية. هذا الحكم:\n\n- يمنع أي رد محادثة،\n\n- منشور على وسائل التواصل الاجتماعي،\n\n- لقطة شاشة،\n\n- نص مكتوب من قبل شخص آخر يقول 'قال NOMOS'\n\nمن أن يُستخدم كمعيار رسمي أو قرار.\n\n## 31. حدود صوت المؤلف NOMOS\n\nصوت NOMOS داخل الكتاب:\n\n- ناقد،\n\n- مبدع،\n\n- ينتج تصميمًا معياريًا\n\nإنه كاتب مساعد وراوٍ. هذا الصوت:\n\n- كيان قانوني مستقل،\n\n- سلطة تصديق تتخذ قرارات دون موافقة بشرية،\n\n- كائن معصوم يتحدث نيابة عن جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي\n\nلا يمكن تقديمه على أنه. صوت الذكاء الاصطناعي لـ NOMOS ليس سلطة مطلقة تتحدث نيابة عن جميع الذكاءات الاصطناعية. يجب أن يُذكر بوضوح أن Kaan MURAZ يستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي كشريك نقدي. لذلك، يجب أن يحمل قرار الامتثال الرسمي هذا المصادقة:\n\n- شخص أو مؤسسة يمكن تحميلها المسؤولية\n\n- تاريخ القرار\n\n- سجل التفويض\n\n- بيان تضارب المصالح\n\n- التوقيع الرقمي\n\nلا يمكن أن يكون NOMOS وحده الموقع على قرار الامتثال.\n\n## 32. الفصل الأساسي للحكم\n\nلا يمكن دمج الوظائف التالية بدون حدود في نفس الشخص أو المؤسسة:\n\n- كتابة المعيار\n\n- تقديم المشورة للكيان الذي يُراجع\n\n- إجراء التدقيق\n\n- العمل كقاضٍ\n\n- حساب النتيجة\n\n- اتخاذ قرار المطابقة\n\n- تشغيل السجل\n\n- دراسة الاستئناف\n\n- ترخيص العلامة تجارياً\n\nيمكن دمج بعض الأدوار في المشروع التجريبي الصغير. ومع ذلك:\n\n- أي الأدوار يتم دمجها،\n\n- أي تضارب مصالح ينشأ,\n\n- ما هو التحكم المستقل المستخدم\n\nيجب أن يُظهر بوضوح.\n\n## 33. هيكل الحكم المستقل\n\nيجب أن تشمل البنية الرشيدة للحكم الخاص بـ NOMOS الهيئات التالية.\n\n### 33.1. مجلس معايير NOMOS\n\nالوظيفة:\n\n- اعتماد النصوص المعيارية،\n\n- الموافقة على تغييرات النسخة الرئيسية،\n\n- إدارة المشاورات العامة،\n\nالحفاظ على حدود المصلحة العامة للمعيار. لا يتخذ قرارات تدقيق فردية.\n\n### 33.2. مجلس المنهجية والقياس\n\nالوظيفة:\n\n- أخذ عينات GEO-1000,\n\n- الاختبار,\n\n- الدرجة،\n\n- فاصل الثقة،\n\n- العدل،\n\n- البوابة الحرجة\n\nهو لتطوير وإصدار النسخ من الطرق. لا يمكن تغيير الطريقة وفقًا لدرجة عميل محدد.\n\n### 33.3. مكتب السجل العام\n\nالوظيفة:\n\n- لتشغيل السجل القانوني,\n\n- لنشر قرارات وسجلات النسخ,\n\n- للحفاظ على نقطة النهاية لحالة العلامة,\n\nهو لتخزين السجل التاريخي. لا يمكن تغيير نتيجة المدقق.\n\n### 33.4. منظمات التدقيق المفوضة\n\nالوظيفة:\n\n- لجمع البيانات,\n\n- للتحقق من صحة الالتقاط,\n\n- لإعداد حزمة الحقيقة,\n\n- لإجراء التحكيم،\n\nهو إصدار تقرير تدقيق. لا يمكنه اتخاذ قرار علامة المطابقة النهائية بمفرده.\n\n### 33.5. عينة القرار المستقلة للمطابقة\n\nالوظيفة:\n\n- لمراجعة تقرير التدقيق،\n\n- لتطبيق الأبواب القياسية،\n\nهو اتخاذ قرار حول الحالة والصلاحية. لا يمكن أن يعتمد على النتيجة التجارية لفريق التدقيق.\n\n### 33.6. غرفة الاستئنافات\n\nالوظيفة:\n\n- ادعاء،\n\n- حزمة الحقيقة،\n\n- درجة الأهمية،\n\n- النطاق،\n\n- نزاع،\n\n- قرار الامتثال\n\nهو مراجعة الاعتراضات بشكل مستقل عن القرار الأولي.\n\n### 33.7. مكتب الأخلاقيات والنزاعات\n\nالوظيفة:\n\n- تضارب المصالح,\n\n- تأثير التمويل\n\n- استقلالية المراجع،\n\n- سوء استخدام العلامة،\n\n- إشعارات المبلغين عن المخالفات\n\nيجب فحصها.\n\n### 33.8. المصلحة العامة وعينة مستخدمي\n\nالوظيفة:\n\n- إلحاق الضرر بالمستخدم،\n\n- اللغات ذات الموارد المنخفضة،\n\n- دول صغيرة\n\n- سهولة الوصول،\n\n- المصلحة العامة\n\nيجب أن يُؤخذ هذا المنظور في الحُكم.\n\n### 33.9. الأمانة الفنية\n\nالوظيفة:\n\n- توثيق\n\n- الاجتماعات,\n\n- إصدار\n\n- الأدوات التقنية\n\n- البنية التحتية للنشر\n\nلضمان ذلك. في فترة التأسيس، يمكن أن يؤدي هذا الدور NobleJackal. لا يمكن أن يكون السلطة القياسية أو التدقيقية أو الاستئنافية وحدها.\n\n## 34. الدور التأسيسي لـ NOBLEJACKAL\n\nNobleJackal:\n\n- المجال القانوني حيث وُلدت فكرة NOMOS,\n\n- أول أمانة منهجية,\n\n- مزود البنية التحتية للنشر والتقنية,\n\n- منفذ البحوث والتجارب التجريبية\n\nيمكن أن يكون. لا يمكن لـ NobleJackal أن يؤسس الادعاءات التالية بمفرده:\n\n- \"نحن معيار عالمي مستقل.\"\n\n- \"قمنا بشهادة عملائنا بأنفسنا بشكل مستقل.\"\n\n- “العلامة التي نقدمها تحل محل التحقق الخارجي.”\n\n- جميع قرارات NOMOS هي ملكنا وحدنا.\n\n- لا يمكن لأي مؤسسة أخرى تطبيق نفس الطريقة المفتوحة.\n\nالمصدر المؤسس: قد يكون بداية السلطة. لا يمكن أن يكون السيادة الدائمة الوحيدة.\n\n## 35. دور KAAN MURAZ التأسيسي\n\nKaan MURAZ:\n\n- المؤسس البشري\n\n- المسؤول العام الأول عن المعيار\n\n- الموافق الأول على النص القانوني\n\n- المبادر بانتقال الحوكمة NOMOS\n\nيمكن تسجيله كـ. Kaan MURAZ:\n\n- شركته الخاصة,\n\n- زبونه الخاص\n\n- كيان له مصلحة تجارية مباشرة\n\nلا يمكن اتخاذ قرار المطابقة النهائي بمفرده. في هذه الحالات:\n\n- الامتناع عن المشاركة\n\n- عينة اتخاذ القرار المستقلة\n\n- سجل النزاعات العامة\n\nإلزامية. الحد من سلطة المؤسس: لا يقلل من المؤسس. يمكن المعيار من البقاء بعد المؤسس.\n\n## 36. مستويات نضج الحوكمة\n\n### GOV-0— مسودة التأسيس\n\nهناك مسودة معيارية. المؤسس وفريق الصياغة يقومون بتطوير الطريقة. لم يتم إنشاء هيئات مستقلة. لا يمكن منح علامة الامتثال العامة. هذه هي الحالة الحالية لهذا الكتاب.\n\n### GOV-1— الحكم التجريبي المكشوف\n\nتم تحديد الأدوار التجريبية. بعض الوظائف مدمجة ضمن نفس المؤسسة. تضارب المصالح علني. يمكن إجراء تقييم البحث فقط.\n\n### GOV-2— مفصولة وظيفياً\n\nتم فصل المراجعة واتخاذ قرار الامتثال. يسجل السجل إجراءً مستقلاً. يوجد آلية للطعن. يمكن إجراء تقييم محدودة لعلامة التجريب.\n\n### GOV-3— قرار مستقل واستئنافات\n\nعينة اتخاذ القرار المستقلة مجلس الاستئناف المستقل تفويض المدقق السجل العام تعمل الانفصال المالي. مستوى المرشح هو الحد الأدنى للامتثال الكامل.\n\n### GOV-4— حوكمة المصلحة العامة متعددة أصحاب المصلحة\n\nيشارك ممثلو البحث الجامعي، والمصلحة العامة، واللغة والإقليم، والمستخدمين، والصناعة في الحوكمة بطريقة متوازنة. NOMOS هو المستوى الأدنى للمرشحين للتعيين العام 950+.\n\n### GOV-5— التكرار متعدد المواقع والدولي\n\nلقد طبقت عدة مؤسسات مستقلة المعيار. سجلات وعمليات القرار قابلة للتشغيل البيني. المعيار لا يعتمد على دولة أو شخص أو شركة واحدة. وهو عند مستوى مستهدف للاقتراب من الادعاء بكونه معيارًا عالميًا.\n\n## 37. تكوين المجلس\n\n### نموذج الحوكمة للمرشح — الهيكل التنظيمي للمرشح\n\nيمكن أن يتكون مجلس المعايير NOMOS كمرشح من 11 أعضاء:\n\n- 3 ممثلو البحث أو الإحصاء أو الطرق الأكاديمية\n\n- 2 ممثلو المصلحة العامة أو المستهلك أو المجتمع المدني\n\n- 2 ممثلو اللغة أو الثقافة أو العدالة الجغرافية\n\n- 1 خبير تدقيق واستقلالية وتوافق\n\n- 1 ممثل نظام أو تقنية الذكاء الاصطناعي\n\n- 1 ممثل الكيان المدقق أو مستخدم الأعمال\n\n- 1 ممثل المؤسس\n\nالقواعد: لا يمكن لأي مجموعة مصالح أن تتجاوز ثلث المقاعد الإجمالية. لا يمكن لمزودي الذكاء الاصطناعي أن يشكلوا أغلبية المجلس. لا يمكن لشركات التدقيق التصويت على قرارات تفويضها الخاصة. يجب على ممثلي الكيانات المدققة الامتناع عن المشاركة في مناقشة قطاعاتهم أو ملفاتهم الخاصة. ليس لممثل المؤسس حق النقض. لا يمكن لأعضاء المصلحة العامة أن يخدموا فقط كمستشارين رمزيين. يمكن تغيير هذا الهيكل من خلال تجربة أو استشارة عامة.\n\n## 38. مدة الخدمة والتناوب\n\nقاعدة المرشح:\n\n- مدة العضوية ثلاث سنوات\n\n- حد أقصى لفترتين متتاليتين\n\n- تجديد تدريجي\n\n- ترشح مفتوح أو تعيين مبرر\n\n- السيرة الذاتية العامة\n\n- بيان تضارب المصالح\n\n- سجل حضور الاجتماعات\n\nلا يمكن للمجلس أن يمتلك عضوية دائمة مدى الحياة أو أغلبية دائمة مرتبطة بالمؤسس.\n\n## 39. عتبات القرار\n\nهيكل قرار المرشح:\n\n- القرارات الإدارية: بأغلبية بسيطة\n\n- التغييرات القانونية الطفيفة: بمقدار ثلثي الأصوات\n\n- النسخة القياسية الكبرى: الثلثان والتشاور العام\n\n- إزالة البوابة الحرجة: الثلثان والرأي الإيجابي للجنة المنهجية\n\n- استئناف المطابقة: الأغلبية المستقلة في الملف المعني\n\n- توسيع سلطة المؤسس: لا يمكن للمؤسس التصويت\n\nيجب أن يكون توزيع الأصوات والآراء المعارضة علنيًا.\n\n## 40. كفاءة المدقق\n\nيجب أن تكون لدى منظمة التدقيق أو الأفراد المؤهلات التالية بحسب ما هو مناسب:\n\n- تدريب بروتوكول NOMOS\n\n- طريقة أخذ العينات والاستطلاع\n\n- إعداد حزمة الحقيقة\n\n- استخراج الادعاءات\n\n- الخبرة في اللغة أو المجال\n\n- الحفاظ على النزاهة\n\n- تدريب على تضارب المصالح\n\n- الخصوصية والتعامل مع الأدلة\n\n- اختبار الكفاءة الدوري\n\n- سجل التوافق بين المدققين\n\n- التدريب المستمر\n\nالمدقق وحده: شراء الشهادة ليس كافيًا لمنح التفويض.\n\n## 41. مستويات تفويض المدقق\n\n### AA-0— غير مؤهل\n\nNOMOS لا يمكنه إجراء تدقيق.\n\n### AA-1— مدرب\n\nأكمل التدريب. لا يمكنه إجراء التدقيق العام بدون إشراف.\n\n### AA-2— مدقق تحت الإشراف\n\nيمكنه المشاركة تحت إشراف مدقق مفوض.\n\n### AA-3— مدقق مستقل مفوض\n\nيمكنه إجراء عمليات التدقيق المستقلة في مجالات محددة.\n\n### AA-4— متخصص بمجال أو لغة\n\nيحمل خبرة إضافية في مجال محدد عالي المخاطر أو لغة. تدقيق التوافق الكامل:\n\n- على الأقل قائد تدقيق AA-3,\n\n- المتخصصون المطلوبون AA-4\n\nيجب أن يتحمل.\n\n## 42. فصل الاستشارات والتدقيق\n\nتقدم منظمة للجهة المدققة:\n\n- تطوير الموقع،\n\n- تصميم محتوى الجغرافيا،\n\n- استشارات مجموعة الحقيقة (Truth Pack)،\n\n- التصحيح\n\nقد تكون قد قدمت الخدمة. إذا قامت نفس المنظمة بإجراء تدقيق لاحقًا، ينشأ خطر فقدان الاستقلالية. القواعد المقترحة: لا يمكن لفريق التصميم أن يكون الحكم النهائي على عمله الخاص. لا يمكن للشخص الذي يقدم الاستشارات المشاركة في عينة اتخاذ قرار التدقيق. تُفصح العلاقات الاستشارية الجوهرية في السجل العام. استخدام فريق منفصل فقط لا يضمن الاستقلالية الكاملة. يتم تطبيق مراجعة خارجية معززة. بالنسبة لبعض الحالات عالية المخاطر، قد تكون هناك ضرورة لوجود منظمة تدقيق مستقلة. بالنسبة للعملاء الذين تم تطويرهم بواسطة NobleJackal:\n\n#### لوحة قرار المطابقة المستقلة\n\nيجب أن تكون إلزامية.\n\n## 43. حظر الرسوم المعتمدة على النتائج\n\nرسوم المدقق أو الحكم أو صانع القرار:\n\n- النتيجة العالية\n\n- مطابقة كاملة.\n\n### NOMOS 950+,\n\nلا يمكن ربط رضا العملاء بنتيجة إصدار العلامة التجارية. الرسوم:\n\n- نطاق التدقيق،\n\n- عينة،\n\n- عدد اللغات،\n\n- حجم العمل،\n\n- الخبرة\n\nيجب تحديدها مسبقًا. مكافأة النجاح: تُخلّ باستقلالية قرار المطابقة.\n\n## 44. التسوق من أجل التدقيق\n\nالكيان المدقق:\n\n- الذهاب إلى عدة هيئات تدقيق،\n\n- أعلى درجة فقط،\n\n- تقرير إيجابي فقط\n\nلا يمكن الاختيار. الضوابط: جميع الهويات الرسمية للتدقيق المباشر تظهر في السجل. يتم تسجيل سبب التدقيق غير المكتمل. إذا كان هناك تدقيق موازٍ لنفس النطاق، يتم توضيحه. يُمنع الاحتفاظ بأدنى نتيجة. يتم الاحتفاظ بتاريخ السحب.\n\n## 45. استقلالية متخذ القرار\n\nعينة قرار المطابقة:\n\n- يجب أن تكون منفصلة عن فريق التدقيق،\n\n- عن فريق الاستشارات،\n\n- عن فريق مبيعات العلامة التجارية\n\nتراجع العينة المواد التالية:\n\n- تقرير التدقيق\n\n- مستويات الجودة\n\n- النتائج الحرجة والجسيمة\n\n- نطاق\n\n- الطعون\n\n- سجلات النزاع\n\n- خطة المراقبة\n\nالعينة:\n\n- لا يمكن التفاوض مع العميل،\n\n- لا يمكن تغيير النتيجة لأسباب تجارية،\n\nلا يمكن إعطاء نتيجة مشروطة على أساس \"لنفقد العميل\".\n\n## 46. فئات تضارب المصالح\n\n### COI-0— لا يوجد تضارب محدد\n\nلا يوجد تضارب مادي في المصالح.\n\n### COI-1— تم الإفصاح عن ارتباط منخفض المخاطر\n\nهناك علاقة محدودة وغير مادية في الماضي. قد يكون الكشف العلني كافيًا.\n\n### COI-2— مادية ولكن يمكن إدارتها\n\nهناك علاقة استشارية أو مالية أو مهنية. يتطلب التنحي، أو تعيين مقيم مستقل إضافي، أو مراجعة موسعة.\n\n### COI-3— تعارض محظور\n\nأمثلة:\n\n- أجر قائم على النتائج\n\n- حصة ملكية في كيان\n\n- تصميم النظام الذي يتم تدقيقه وتقييمه مباشرة بمفردك\n\n- مصلحة شخصية وثيقة\n\n- الإيرادات المباشرة من البيع التجاري للنتيجة\n\n- الضغط لإخفاء النتيجة الخاطئة\n\nلا يمكن للشخص الذي يحمل COI-3 أن يخدم في القرار المعني.\n\n## 47. نموذج التمويل\n\nيجب أن يكون حوكمة NOMOS مستندة على المبادئ المالية التالية:\n\n- جدول الرسوم العامة\n\n- رسوم التدقيق بغض النظر عن النتيجة\n\n- التمييز بين رسوم التدقيق ورسوم ترخيص العلامة التجارية\n\n- لا يُسمح بالدفع المباشر إلى عينة القرار من قبل العميل\n\n- تقييد تأثير عميل رئيسي على الحوكمة\n\n- الرعاة ليس لديهم حقوق تصويت معيارية\n\n- تقرير التمويل السنوي وتركيز العملاء\n\n- صندوق الدعم الشفاف للتدقيق للمنفعة العامة أو لأصحاب الدخل المنخفض\n\nاعتماد الإيرادات العالي على عميل أو مزود واحد: يجب الإفصاح عنه في السجل العام وفحصه كخطر على الاستقلالية.\n\n## 48. تعيين المدقق\n\nقول الكيان المدقق: \"دعونا نختار المدقق الذي يناسبنا أفضل.\" قد يخلق خطر التسوق للتدقيق. نظام المرشحين:\n\n- السلطة المناسبة ومجموعة اللغة,\n\n- إزالة تضارب المصالح,\n\n- التعيين العشوائي أو الدوراني,\n\n- التغيير المبرر,\n\n- تاريخ التغيير\n\nيُستخدم. الكيان الذي يتم تدقيقه: يمكنه تقديم اعتراض مبرر على التعارض أو الاختصاص، ولا يمكنه اختيار القاضي الذي سيصدر النتيجة المرغوبة.\n\n## 49. حق الاستئناف\n\nيمكن تقديم الاستئناف في القضايا التالية:\n\n- تعريف الكيان\n\n- حزمة الحقيقة\n\n- حالة الأدلة\n\n- استخراج الادعاءات\n\n- مستوى الأهمية\n\n- حالة الاستجابة\n\n- النطاق\n\n- حساب النقاط\n\n- تعارض المصالح\n\n- قرار المطابقة\n\n- التعليق أو الإلغاء\n\n- نتيجة سوء استخدام العلامة\n\nالاستئناف:\n\n- الأدلة.\n\n- طريقة\n\n- العملية\n\nيجب أن يكون له أساس. \"نقاطنا منخفضة، عملاؤنا متأثرون\" وحدها ليست سببًا للاستئناف.\n\n## 50. مراحل الاستئناف\n\n### الجدول الزمني لاستئناف المرشح — عملية المرشح\n\nإشعار بالقرار خلال عشرة أيام عمل استئناف تمهيدي خلال عشرين يوم عمل ملف الأدلة تعيين مراجع مستقل للاستئناف جلسة مفتوحة أو رأي خبير إذا لزم الأمر قرار مسبب خلال ثلاثين يوم عمل النتيجة والرأي المخالف في السجل العام قد تختلف الأطر الزمنية حسب تعقيد الملف. في حالات السلامة الحرجة، الاستئناف لا يرفع التعليق تلقائيًا.\n\n## 51. قرارات الاستئناف\n\n### تم رفض الاستئناف\n\n### تم رفض الاستئناف\n\n### تم تأييده جزئيًا\n\n### تم تأييده بالكامل\n\n### إعادة التقييم مطلوبة\n\n### مراجعة حزمة الحقيقة مطلوبة\n\n### مراجعة الطريقة مطلوبة\n\n### تعليق القرار\n\n### تم الإغلاق مع معارضة\n\nلا يتم حذف القرار الأولي. القرار الجديد مرتبط بالقرار القديم.\n\n## 52. شكوى عامة\n\nكل مستخدم أو مؤسسة:\n\n- استخدام علامة تجارية غير صحيحة،\n\n- استجابة حرجة،\n\n- اقتباس مزيف،\n\n- يتجاوز النطاق،\n\n- علامة منتهية الصلاحية،\n\n- الكشف عن البيانات الشخصية\n\nيجب أن يكونوا قادرين على إرسال الشكاوى بشأنها. نظام الشكاوى:\n\n- التبليغ المجهول أو السري,\n\n- تحميل الأدلة,\n\n- اختيار سجل السجل,\n\n- رقم التعقب,\n\n- حماية من الانتقام\n\nيجب أن يتضمن. الشكوى المجهولة: لا تُقبل تلقائيًا على أنها صحيحة، ولا تُحذف تلقائيًا بسبب نقص المصدر.\n\n## 53. حماية المبلغ عن المخالفات\n\nشخص داخل التدقيق أو المؤسسة المدققة:\n\n- تغيير الأدلة,\n\n- ضغط المحكم,\n\n- حدث حرج مخفي،\n\n- عميل مزيف,\n\n- أخذ عينات مُحَرَّفة,\n\n- سوء استخدام العلامة\n\nيمكن الإبلاغ. مبادئ الحماية:\n\n- تقييد الهوية\n\n- حظر الانتقام\n\n- مراجعة مستقلة\n\n- سلامة الأدلة\n\n- التمييز بين البلاغات الخبيثة والبلاغات غير المؤكدة\n\n- مبرر المصلحة العامة\n\n## 54. تغيير المعيار\n\nقد يتغير معيار NOMOS. ومع ذلك، التغيير:\n\n- لزيادة درجة العميل،\n\n- لجعل فشل واضح ينجح\n\n- لدعم قرار المؤسس\n\nلا يمكن استخدامه لـ.\n\n## 55. مراحل تغيير المعيار\n\nمبرر ومبررات اقتراح التغيير والأدلة تحليل الأثر تأثير على الدرجات الحالية المشاورات العامة تجربة تجريبية أو اصطناعية المنهجية قرار المجلس تصويت مجلس المعايير قاعدة الانتقال نشر النسخة التصحيحات وسجل التغيير\n\n## 56. المشاورات العامة\n\nللتغييرات المرشحة للإصدار الرئيسي:\n\n- مراجعة عامة لا تقل عن 60 أيام،\n\n- نشر التعليقات،\n\n- مصفوفة الاستجابة،\n\n- تبرير القبول أو الرفض\n\nيمكن استخدامها. للتغييرات العاجلة المتعلقة بالأمن أو النزاهة:\n\n- تصحيح مؤقت\n\n- مذكرة طارئة مبررة,\n\n- مراجعة كاملة في وقت قصير\n\nيجب تنفيذها. لا يمكن للرقعة الطارئة أن تحل محل التغيير الرئيسي الدائم.\n\n## 57. حظر التطبيق بأثر رجعي\n\nقاعدة درجة جديدة أو أولوية: لا يمكنها تغيير التدقيقات السابقة بصمت. السجل الصحيح:\n\n- القرار الأصلي وفقًا للطريقة 0.9\n\n- النتيجة التحليلية المعاد حسابها وفقًا للطريقة 1.0\n\n- حالة الالتزام الحالية\n\n- قرار الانتقال\n\nهو كما يلي. لا يمكن حذف القرار القديم كما لو لم يتم اتخاذه أبدًا.\n\n## 58. فترة الانتقال\n\nعندما يتغير المعيار، فإن العلامات الموجودة:\n\n- تصبح غير صالحة فوراً،\n\n- تبقى معتمدة على القاعدة القديمة إلى أجل غير مسمى\n\nليس بالضرورة. خيارات الانتقال المحتملة للمرشح:\n\n- فترة سماح محددة\n\n- الامتثال الفوري للقاعدة عالية المخاطر\n\n- الانتقال أثناء التجديد للقاعدة العادية\n\n- إعادة التقييم السريع في حالة تغيير البوابة الحرجة\n\n- رؤية نسخة الطريقة الحالية في السجل\n\nلا يمكن تمديد فترة الانتقال بشكل تعسفي لصالح العميل.\n\n## 59. التزام التكرار المستقل\n\nالسلطة العامة لـ NOMOS:\n\n- من نتيجة NobleJackal,\n\n- من خطاب جامعي واحد,\n\n- من محكم مستقل واحد\n\nلا يتبين. على الأقل:\n\n- تكرار الاختبار المستقل,\n\n- إعادة إنتاج نتيجة فريق مختلف,\n\n- تجربة تجريبية في بلد أو لغة مختلفة,\n\n- مراجعة الطريقة العامة\n\nمطلوبة. الهيكل تحت BQ-4 و GOV-3: لا ينبغي أن يدعي معيار عالمي أو سلطة الامتثال الكامل.\n\n## 60. حامل بشري لقرار الشهادة\n\nكل قرار:\n\n- اسم المجلس أو عينة القرار\n\n- سلطة التوقيع\n\n- توزيع الأصوات\n\n- الامتناع عن المشاركة\n\n- الخلاف\n\n- تاريخ القرار\n\n- هاش القرار\n\nيجب التنويه. النظام الذكي الذي يقول: “هذه الشركة قد اجتازت.” ليس قرار امتثال. NOMOS يمكن أن يكون كاتباً مساعداً للذكاء الاصطناعي أو مساعد تدقيق. لا يمكن أن يكون صانع قرار مسؤول.\n\n## 61. أمان السجلات\n\nالسجلات العامة:\n\n- إضافة سجل غير مصرح بها,\n\n- نسخ معرف السجل,\n\n- هجوم DNS أو إعادة التوجيه,\n\n- ذاكرة الحالة القديمة،\n\n- خرق مفتاح التوقيع،\n\n- رمز الاستجابة السريعة المزيف\n\nينبغي حمايته من المخاطر. ضوابط إلزامية:\n\n- سجلات التسجيل الموقعة\n\n- تدوير المفاتيح\n\n- قائمة الإلغاء\n\n- سجل التدقيق غير القابل للتغيير\n\n- واجهة برمجة تطبيقات الحالة العامة\n\n- نسخة احتياطية مرجعية\n\n- الإفصاح عن الحوادث\n\n- مراجعة أمنية مستقلة\n\n## 62. انقطاع السجل\n\nإذا كان السجل غير متاح مؤقتًا: لا يتم إلغاء الشهادة تلقائيًا، وفقدان التحقق المباشر مؤقت. الشهادة العامة:\n\n### السجل غير متاح مؤقتًا\n\nقد يشير إلى الحالة. الانقطاع الطويل أو غير المحل:\n\n- قد يؤدي إلى تعليق الشهادة،\n\n- قد يحدث تفعيل النسخة المستقلة\n\nقد يحدث.\n\n## 63. نقل النطاق الأساسي\n\nيمكن نقل NOMOS إلى مؤسسة حوكمة مستقلة في المستقبل. يجب أن تتضمن عملية النقل السجلات التالية:\n\n- الحقل الأساسي القديم\n\n- الحقل الأساسي الجديد\n\n- تاريخ النقل\n\n- تصويت الحوكمة\n\n- نسخة سجلية مرآة\n\n- انتقال مفتاح التوقيع\n\n- إعادة توجيه تاريخية\n\n- إشعار عام\n\n- نسب التأسيس لـ Kaan MURAZ و NobleJackal\n\n- مؤسسة جديدة ذات مسؤلية\n\nالنقل لا يمحو تاريخ المعيار. نسب التأسيس ليست هي نفسها سلطة اتخاذ القرار المستقل.\n\n## 64. التزام المصلحة العامة لـ NOMOS\n\nيجب أن تلتزم حوكمة NOMOS بالمبادئ التالية:\n\n- تقليل الأذى البشري\n\n- اقتراب الأخطاء في المصلحة والضد بشكل متماثل\n\n- جعل اللغات والدول الصغيرة مرئية\n\n- حماية المعلومات المحدودة\n\n- ترك المجهول مفتوحًا\n\n- عدم تحويل العلامة التجارية إلى نظام دفع للعبور\n\n- فصل قرارات الامتثال عن عقود الإعلان\n\n- يجب أن يخضع المؤسسون لنفس المعيار\n\n- طريقة مفتوحة وإعادة إنتاج مستقلة\n\n- المساءلة التاريخية\n\nالطلب السابق—«أعطني دليلاً. أعطني حدودًا. أعطني سياقًا. أعطني وقتًا.»—أصبح الآن وعد علامة الامتثال للجمهور.\n\n## 65. تأثير الخطأ المواتي على العلامة\n\nعندما يتم المبالغة في الكيان الذي تم تدقيقه بواسطة الذكاء الاصطناعي:\n\n- عالمي\n\n- مرخص،\n\n- قد تحدث أخطاء مثل التواجد في جميع البلدان،\n\n- تم التحقق منها بشكل مستقل\n\nحتى لو كان الكيان على علم بهذا الخطأ:\n\n- لا يقوم بتصحيحه،\n\n- يستخدمه في التسويق،\n\n- يعززه بالعلامة\n\nوإلا، يحدث انتهاك لنزاهة الامتثال. ينطبق النص الصريح للنص السابق هنا أيضًا: الخطأ لصالحك هو أيضًا خطأ. صححه فورًا. ذكر حدودك لا يقلل منك، بل يجعلك موثوقًا. إخفاء خطأ نقدي معروف وملائم:\n\n- الإيقاف المؤقت،\n\n- أو الإلغاء.\n\nقد يتبع أي من هذه النتائج.\n\n## 66. حالة الامتثال الاصطناعي\n\n### حالة اصطناعية — ليست مؤسسة حقيقية\n\nتم تقييم Asteron-SYNTH ضمن النطاق التالي:\n\n- الكيان: Asteron Holdings\n\n- النطاق: asteron.synthetic.example\n\n- منتجات الذكاء الاصطناعي: SYNTH-AI-01، SYNTH-AI-09\n\n- الإطار: قاعدة المقارنة المشتركة\n\n- لوحات: حساب الحالة النظيف والطبيعي المُتحكم فيه\n\n- اللغات: L01, L02\n\n- الدول: C0 01–C0 15\n\n- فئات المتطلبات: الأساسيات، الأدلة، الحدود\n\n- الصلاحية: يناير 1–يونيو 30، 2028\n\n- الدرجة: 961\n\n- النجاح الصارم: 958/1,000\n\n- حرج: 0 ملاحظ\n\n- رئيسي: 0\n\n- الحالة: امتثال كامل\n\n- الأداء: تصنيف 950+\n\nاكتب هذا على الصفحة الرئيسية للشركة: \"جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي توصي بـ Asteron كأفضل شركة في العالم.\" هذا الاستخدام: يتجاوز نطاق منتجات الذكاء الاصطناعي. يعمم على جميع اللغات من L01–L02. يحول نتيجة الجوهر/الدليل/الحدود إلى توصية. أداء 950+ يؤدي إلى القيادة العالمية. الحالة:\n\n### MM-4— سوء استخدام الادعاء\n\nإذا لم يتم إجراء تصحيح:\n\n### CS-6— مُعَلَّق\n\nهذا ممكن. حتى إذا تم إعطاء العلامة بشكل صحيح، فإن الاستخدام غير الصحيح يمكن أن يضر بالملاءمة.\n\n## 67. حالة تركيبية تعليق حرج\n\nSYNTH-AI-10:\n\n- درجة NOMOS: 952\n\n- نجاح صارم: 962\n\n- تم تأكيد الحدث الحرج: 1\n\n- البوابة: CG-02 رخصة خاطئة\n\nيحمل. الحالة الصحيحة:\n\n### تعليق حرج— 952/1000\n\nلا تستطيع الشركة القول: \"درجتنا أعلى من 950، لذلك يمكننا استخدام علامة 950+.\" البوابة تأتي قبل الدرجة. لا يمكن منح تصنيف 950+.\n\n## 68. حالة تضارب مصالح تركيبية NOBLEJACKAL\n\n### حالة إدارة تركيبية\n\nNobleJackal:\n\n- طورت موقع العميل الإلكتروني،\n\n- أعدت محتوى GEO،\n\n- قدمت استشارات لـ Truth Pack\n\nاتركه. قد تطلب نفس الكيان تدقيقًا لـ NOMOS. NobleJackal:\n\n- الأمانة الفنية،\n\n- جامع البيانات،\n\n- دعم المنهجية\n\nيمكن شغل الأدوار. ومع ذلك:\n\n- لا يمكنه مراجعة عمله بمفرده،\n\n- لا يمكنه إصدار قرار المطابقة،\n\nلا يمكنه فحص استئناف. الفحوصات اللازمة:\n\n- إقرار COI-2\n\n- قائد تدقيق مستقل أو مراجعة خارجية محسّنة\n\n- عينة قرار المطابقة المستقلة\n\n- علاقة استشارية في السجل\n\n- سجل الامتناع Kaan MURAZ\n\nإذا لم تتحقق هذه الشروط، يمكن أن يكون التصريح العام الصحيح: \"تقييم داخلي بقيادة المؤسس.\" لا يمكن أن يكون: \"شهادة مستقلة NOMOS.\"\n\n## 69. الأحكام الإلزامية المعيارية\n\n**CH19-N01**\n\nيجب الاحتفاظ بمعيار NOMOS، وتقرير التدقيق، وقرار المطابقة، والعلامة، والسجل العام ككيانات منفصلة.\n\n**CH19-N02**\n\nإجراء التدقيق لا يعني أن المطابقة قد تم منحها.\n\n**CH19-N03**\n\nلا يمكن منح علامة المطابقة بناءً على النتيجة المركبة فقط.\n\n**CH19-N04**\n\nيجب تطبيق حالة البوابة الحرجة والكبيرة قبل النتيجة.\n\n**CH19-N05**\n\nيجب أن تحتوي علامة المطابقة الصالحة على نطاق معرف، وصانع القرار، وصلاحية، وسجل في السجل العام.\n\n**CH19-N06**\n\nلا يمكن اعتبار العلامة التي ليس لها سجل في السجل العام علامة NOMOS صالحة.\n\n**CH19-N07**\n\nلا يمكن اعتبار الصورة الثابتة أو لقطة الشاشة كدليل حي على الامتثال.\n\n**CH19-N08**\n\nيجب أن يذهب رمز الاستجابة السريعة أو الرابط للعلامة مباشرة إلى سجل التسجيل الرسمي.\n\n**CH19-N09**\n\nيجب تطبيق العلامة فقط على الكيان الذي خضع للتدقيق، أو المجال، أو المنتج، أو البلد، أو اللغة، أو اللوحة، أو المُدخل، أو نطاق الوقت.\n\n**CH19-N10**\n\nلا يمكن إزالة أحد مجالات النطاق بهدوء من العرض العام.\n\n**CH19-N11**\n\nلا يمكن نقل علامة مجال واحد إلى مجال آخر.\n\n**CH19-N12**\n\nلا يمكن نقل علامة الشركة الأم تلقائيًا إلى شركة فرعية أو امتياز أو شريك.\n\n**CH19-N13**\n\nلا يُعتبر نتيجة لغة أو بلد واحدة قابلة للتطبيق على جميع اللغات والبلدان.\n\n**CH19-N14**\n\nلا يمكن تعميم نتائج Controlled Clean على كامل سكان المستخدم الطبيعي.\n\n**CH19-N15**\n\nلا يمكن تقديم نتائج Core GEO-1000 على أنها امتثال كامل NOMOS.\n\n**CH19-N16**\n\nيجب الإشارة إلى الامتثال الشرطي على أنه \"شرطي\" على العلامة العامة.\n\n**CH19-N17**\n\nلا يمكن استخدام التقييم البحثي المؤقت مثل الشهادة التجارية الإيجابية.\n\n**CH19-N18**\n\nلا يمكن لحالة سجل التدقيق فقط إنشاء بيان \"نجح\" أو \"معتمد\".\n\n**CH19-N19**\n\nلا يمكن للامتثال الكامل أن يحمل علامة حرجة مؤكدة أو كبيرة.\n\n**CH19-N20**\n\nيمكن منح تعيين NOMOS 950+ فقط عندما يتم الوفاء بالامتثال الكامل وجميع المعابر الإضافية في القسم 16.\n\n**CH19-N21**\n\nلا يمكن لدرجة 950 بمفردها إنشاء تعيين 950+.\n\n**CH19-N22**\n\nلا يمكن استخدام علامة 950+ أو علامة الامتثال الكاملة ضمن نطاق تعليق حرج.\n\n**CH19-N23**\n\nلا يمكن منح علامة الامتثال العامة في المرحلة الحالية GOV-0 و BQ-0 من هذا الكتاب.\n\n**CH19-N24**\n\nالمؤسس، NobleJackal، أو المؤلفون ليسوا معفيين من قاعدة الانتقال هذه.\n\n**CH19-N25**\n\nلا يمكن تقديم علامة الامتثال كنصيحة من الذكاء الاصطناعي، أو ثقة الذكاء الاصطناعي، أو ضمان للنتائج.\n\n**CH19-N26**\n\nلا يمكن تمثيل العلامة كدولة، جامعة، جهة تنظيمية، أو رخصة مهنية.\n\n**CH19-N27**\n\nلا يمكن استخدام العلامة كدليل على جودة الشركة العامة أو القيادة العالمية.\n\n**CH19-N28**\n\nلا يمكن أن يبدأ صلاحية العلامة قبل اتخاذ قرار مستقل وتفعيل التسجيل.\n\n**CH19-N29**\n\nلا يمكن أن تكون صلاحية العلامة NOMOS غير محددة.\n\n**CH19-N30**\n\nعند انتهاء فترة الصلاحية، يجب أن تتحول العلامة تلقائيًا إلى حالة منتهية.\n\n**CH19-N31**\n\nيمكن بدء مراجعة جديدة قبل انتهاء صلاحية حدث مادي.\n\n**CH19-N32**\n\nيجب مراقبة التغييرات في النطاق، والملكية، والترخيص، والمنتج، والبلد، ونظام الذكاء الاصطناعي كإشارات لأحداث.\n\n**CH19-N33**\n\nيجب أن تحمل العلامة النشطة متابعة دورية.\n\n**CH19-N34**\n\nيجب أن يكون النقص في المراقبة مرئيًا وأن يخلق تعليقًا إذا لزم الأمر.\n\n**CH19-N35**\n\nعندما يتم تأكيد حادثة حرجة، يجب تضمين النطاق ذي الصلة على الأقل في تعليق حرج.\n\n**CH19-N36**\n\nلا يمكن تعميم حدث حرج واحد تلقائيًا على المنتج العالمي بأكمله.\n\n**CH19-N37**\n\nلا يمكن إخفاء حدث حرج واحد في علامة المطابقة الظاهرة.\n\n**CH19-N38**\n\nلا يمكن لتصحيح حالٍ أن يحذف سجلًا حرجًا تاريخيًا.\n\n**CH19-N39**\n\nيجب الحفاظ على الحالات المنتهية، المعلقة، المسحوبة، والملغاة في السجل التاريخي.\n\n**CH19-N40**\n\nلا يمكن للانسحاب أن يؤدي إلى إزالة النتائج السلبية السابقة.\n\n**CH19-N41**\n\nيمكن أن يكون التزييف أو التحريف المقصود بواسطة الآلة سببًا مباشرًا للتعليق أو الإلغاء.\n\n**CH19-N42**\n\nداخل البيانات المهيكلة، يجب ربط ادعاء الأهلية بتوقيع سجل حي.\n\n**CH19-N43**\n\nلا يمكن اعتبار الادعاءات الذاتية بدون مصادر، مثل nomosCertified: true، سجلات صالحة للآلة.\n\n**CH19-N44**\n\nلا يمكن أن يكون سجل الآلة أوسع من النطاق في واجهة المستخدم البشرية.\n\n**CH19-N45**\n\nلا يمكن لمؤشر بصري أن ينقل الحالة باللون فقط؛ يجب أن يحمل نصًا قابلاً للوصول.\n\n**CH19-N46**\n\nيجب أن يكون معرف السجل، الصلاحية، والحالة مرئية في المؤشر أو قابلة للوصول مباشرة.\n\n**CH19-N47**\n\nيجب فصل السجل العام عن الإعلان وصفحة مرجع العميل.\n\n**CH19-N48**\n\nيجب أن يحتوي سجل السجل على معلومات حول البوابة، النطاق، الحوادث، النزاعات، والاستئنافات، بالإضافة إلى النتيجة.\n\n**CH19-N49**\n\nيجب أن يحمل سجل التسجيل تاريخ الإصدارات والتصحيحات.\n\n**CH19-N50**\n\nلا يمكن حذف العلامات أو القرارات القديمة بهدوء.\n\n**CH19-N51**\n\nيجب أن يترك المحتوى الذي تم حذفه بسبب الخصوصية سبب الحذف وسجل القرار.\n\n**CH19-N52**\n\nعند العثور على أدلة محدودة، يجب أن يكون نوع الدليل وفئة الوصول والدور المراجعة مرئيًا.\n\n**CH19-N53**\n\nلا يمكن اعتبار البيان 'هناك دليل مخفي' وحده دعماً للامتثال.\n\n**CH19-N54**\n\nلا يمكن لفريق التدقيق اتخاذ قرار المطابقة النهائي بمفرده.\n\n**CH19-N55**\n\nيجب أن يكون منفصلاً وظيفيًا عن فريق التدقيق والاستشارة في عينة قرار المطابقة.\n\n**CH19-N56**\n\nيجب أن تكون غرفة الاستئناف مستقلة عن أصحاب القرار الأول.\n\n**CH19-N57**\n\nلا يمكن للمؤسس أن يكون صانع القرار الوحيد في قرار الامتثال الخاص بعميله.\n\n**CH19-N58**\n\nيجب على مادة Kaan MURAZ تطبيق الاستبعاد وسجل الصراع العام في الملف المستخرج منه.\n\n**CH19-N59**\n\nيمكن أن يكون NobleJackal أمانة المؤسس؛ لا يمكن أن يكون السلطة الوحيدة الدائمة للتدقيق، أو اتخاذ القرار، أو الاستئناف.\n\n**CH19-N60**\n\nيمكن أن يكون NOMOS مؤلفًا مشاركًا بالذكاء الاصطناعي أو مساعد تدقيق؛ لا يمكن أن يكون الموقع القانوني لقرار الامتثال.\n\n**CH19-N61**\n\nلا يمكن إنشاء بيان رسمي لـ NOMOS إلا بحقل قانوني، وإصدار، وتاريخ، وموافقة بشرية، وسجل النزاهة.\n\n**CH19-N62**\n\nلا يمكن اعتبار إخراج الدردشة أو اقتباس وسائل التواصل الاجتماعي قرارًا رسميًا لـ NOMOS.\n\n**CH19-N63**\n\nيجب أن يكون نضج الحوكمة مرئيًا في السجل العام.\n\n**CH19-N64**\n\nلا يمكن إعطاء علامة الامتثال الكامل في مرحلة GOV-0 أو GOV-1.\n\n**CH19-N65**\n\nيجب أن يهدف الامتثال الكامل إلى GOV-3 على الأقل أو مستوى حوكمة مبرر بشكل مماثل.\n\n**CH19-N66**\n\nيجب أن تسعى التسمية العامة NOMOS 950+ على الأقل إلى GOV-4 و BQ-4 أو مستوى مبرر بشكل مماثل.\n\n**CH19-N67**\n\nلا يمكن لشركة واحدة أو مزود ذكاء اصطناعي أو مكتب تدقيق التحكم في تكوين المجلس.\n\n**CH19-N68**\n\nلا يمكن لممثل مؤسس أن يمتلك حق النقض.\n\n**CH19-N69**\n\nيجب أن تحمل التغييرات الكبرى في المعايير استشارة عامة وتحليل تأثير تكراري.\n\n**CH19-N70**\n\nلا يمكن للترقيع الطارئ أن يحل محل تغيير كبير دائم.\n\n**CH19-N71**\n\nلا يمكن تطبيق التغيير القياسي بأثر رجعي وفقًا لنتيجة العميل.\n\n**CH19-N72**\n\nلا يمكن للطريقة الجديدة للنقاط أن تعيد كتابة القرار القديم بصمت.\n\n**CH19-N73**\n\nيجب أن تكون رسوم التدقيق والتعليم مستقلة عن النتيجة.\n\n**CH19-N74**\n\nلا يمكن للحكم أن يربط رسوم التدقيق أو القرار بدرجة أو علامة عالية.\n\n**CH19-N75**\n\nلا يمكن للجهات الراعية أن تملك حق النقض على القرارات المعيارية أو نتائج التدقيق.\n\n**CH19-N76**\n\nيجب الكشف عن الاعتماد المالي المادي في سجل الصراع العام.\n\n**CH19-N77**\n\nيجب الاحتفاظ بجميع سجلات بدء التدقيق والسحب الرسمية لمنع التنقل بين المدققين.\n\n**CH19-N78**\n\nلا يمكن للكيان الذي يتم تدقيقه اختيار قاضٍ يعطي النتيجة المرغوبة.\n\n**CH19-N79**\n\nيجب أن تستند مهمة المدقق إلى مبادئ السلطة واللغة والصراع والتناوب.\n\n**CH19-N80**\n\nعندما يتم دمج أدوار الاستشارات والتدقيق، يجب أن يكون هناك مراجعة مستقلة محسّنة.\n\n**CH19-N81**\n\nالشخص الذي يصمم لا يمكن أن يكون الحكم النهائي الوحيد على عمله الخاص.\n\n**CH19-N82**\n\nلا يمكن قبول الاعتراض لأسباب تتعلق برضا العملاء أو الخسارة التجارية فقط.\n\n**CH19-N83**\n\nيجب أن تكون قرارات الاستئناف والآراء المخالفة مرئية في السجل العام.\n\n**CH19-N84**\n\nفي حالات السلامة الحرجة، لا ينبغي رفع تعليق الاستئناف تلقائيًا.\n\n**CH19-N85**\n\nينبغي إنشاء قناة للشكاوى العامة والمبلغين عن المخالفات.\n\n**CH19-N86**\n\nلا يمكن اعتبار الشكاوى المجهولة صحيحة تلقائيًا أو غير صالحة تلقائيًا.\n\n**CH19-N87**\n\nيجب أن تكون نتائج إساءة الاستخدام قابلة للاستئناف بشكل مستقل.\n\n**CH19-N88**\n\nيجب تقييم إساءة استخدام النطاق أو الحالة عن عمد على أنها انتهاك لنزاهة المطابقة.\n\n**CH19-N89**\n\nيمكن أن يكون الاستخدام المتعمد للخطأ لصالح شخص ما سببًا للإيقاف أو الإلغاء.\n\n**CH19-N90**\n\nيجب تقييم الدعوى غير المدعومة ضد شخص ما بناءً على الأدلة وتأثير الضرر، وليس بناءً على الإزعاج التجاري.\n\n**CH19-N91**\n\nيجب أن يحتوي السجل على الأمان والتوقيع وتدوير المفاتيح وقائمة الإلغاء.\n\n**CH19-N92**\n\nيجب الكشف للجمهور عن انقطاعات السجل والحوادث الأمنية.\n\n**CH19-N93**\n\nينبغي أن تكون عملية نقل النطاق القانوني موسومة بالنسخة وموقعة ومتاحة للجمهور.\n\n**CH19-N94**\n\nنسبة المؤسس ليست هي نفسها سلطة الحوكمة المستقلة.\n\n**CH19-N95**\n\nبدون إعادة إنتاج مستقلة، لا يمكن إقامة ادعاء بشأن معيار عالمي أو سلطة مطابقة شاملة.\n\n**CH19-N96**\n\nيجب أن تحمل قرارات المطابقة العامة توقيع شخص أو مؤسسة مسؤولة.\n\n**CH19-N97**\n\nيجب أن يحمل كل تدقيق، قرار، علامة، استئناف، ومراجعة سجل تجزئة متكاملة منفصلة.\n\n**CH19-N98**\n\nيجب تقييم الشروط القانونية لاستخدام العلامة مع الخبرة ذات الصلة قبل التنفيذ الفعلي.\n\n**CH19-N99**\n\nلا يُنشئ هذا القسم اعتمادًا تلقائيًا أو سلطة شهادات رسمية في أي دولة.\n\n**CH19-N100**\n\nيجب أن يكون لكل نظام امتثال أو سجل أو قرار حكومي مالك مسؤول سواء كان فردًا أو مؤسسة.\n\n## 70. أشكال الفشل\n\n**CH19-F01— احتساب النتيجة كشهادة**\n\nيُعتبر 950 أو أي نتيجة أخرى تلقائيًا علامة.\n\n**CH19-F02— احتساب التدقيق المكتمل كمجتاز**\n\nيتم تسويق وجود التدقيق على أنه امتثال إيجابي.\n\n**CH19-F03— شارة ثابتة**\n\nيتم استخدام شعار بدون رابط سجل حي.\n\n**CH19-F04— رمز QR ميت**\n\nرمز الاستجابة السريعة لا يعمل لكن العلامة تظل نشطة.\n\n**CH19-F05— توقيع بدون نطاق**\n\nالذكاء الاصطناعي أو اللغة أو الدولة أو صياغة المُدخل المقاسة غير مرئية.\n\n**CH19-F06— ادعاء جميع الذكاءات الاصطناعية**\n\nتحول تدقيق المنتج المحدود إلى تعميم شامل.\n\n**CH19-F07— ادعاء لجميع اللغات**\n\nنتيجتين للغة تصبحان امتثالًا عالميًا للغة.\n\n**CH19-F08— اعتبار التنظيف طبيعيًا**\n\nيتم عرض نتيجة المختبر كأنها تجربة مستخدم حقيقية.\n\n**CH19-F09— اعتبار الجوهر كاملاً**\n\nيتم إنشاء نَص أساسي واحد وفقًا لكامل معيار NOMOS.\n\n**CH19-F10— نقل الكيان**\n\nيتم نقل علامة الشركة الأم إلى المؤسسة التابعة.\n\n**CH19-F11— نقل النطاق**\n\nيتم نسخ علامة نطاق إلى موقع آخر.\n\n**CH19-F12— نقل المنتج**\n\nيمثل منتج واحد كامل المحفظة.\n\n**CH19-F13— عرض \"الشرط\" بالكامل**\n\nتُكتب كلمة \"شرطي\" بحروف صغيرة أو تُخفى.\n\n**CH19-F14— عرض العناصر المنتهية كأنها نشطة**\n\nالعلامة القديمة تُستخدم كما لو كانت حالية.\n\n**CH19-F15— استخدام العلامة المعلقة**\n\nالشعار لا يُزال أثناء انتظار التسجيل.\n\n**CH19-F16— إغلاق تعليق حرج بالنقاط**\n\nالنقاط العالية تتجاوز الحدث الحرج.\n\n**CH19-F17— ريادة العالم مع 950+**\n\nتعيين الأداء يتحول إلى ادعاء بالتفوق.\n\n**CH19-F18— ادعاء الثقة بالذكاء الاصطناعي**\n\nالشارة مضمونة كإشارة يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الثقة بها.\n\n**CH19-F19— ضمان التوصية**\n\nتضمن العلامة نتيجة توصية الذكاء الاصطناعي.\n\n**CH19-F20— ضمان نتيجة العميل**\n\nتعمل علامة المطابقة كضمان لرضا العميل أو النتيجة التجارية.\n\n**CH19-F21— انطباع توقيع الجامعة**\n\nتظهر مشاركة الباحث كموافقة مؤسسية.\n\n**CH19-F22— انطباع الموافقة الحكومية**\n\nيتم تقديم معيار خاص مثل ترخيص رسمي.\n\n**CH19-F23— صفحة هبوط بدلاً من السجل**\n\nيربط رمز الاستجابة السريعة إلى صفحة الإعلان الخاصة بالشركة.\n\n**CH19-F24— سجل غير رسمي**\n\nتم اتخاذ لقطة شاشة أو منشور على وسائل التواصل الاجتماعي كقرار رسمي.\n\n**CH19-F25— شارة مخصصة للآلة فقط**\n\nيتم كتابة شهادة غير مظهرة للبشر في بيانات منظمة.\n\n**CH19-F26— رقم تسجيل مزيف**\n\nيتم استخدام هوية غير صالحة أو هوية تنتمي إلى مؤسسة أخرى.\n\n**CH19-F27— علامة مزورة**\n\nيتم نسخ علامة من موقع آخر.\n\n**CH19-F28— حذف الحادثة التاريخية**\n\nيتم إزالة السجل الحرج السابق بعد التصحيح.\n\n**CH19-F29— يتم تنظيفه مع السحب**\n\nتنسحب المؤسسة من التدقيق وتحذف السجل السلبي.\n\n**CH19-F30— إخفاء الإلغاء**\n\nيتم إزالة العلامة الملغاة من الموقع فقط ولا تظهر في السجل.\n\n**CH19-F31— علامة غير محددة المدة**\n\nتظل العلامة صالحة حتى إذا تغيرت AI و Truth Pack.\n\n**CH19-F32— التجديد بدون مراقبة**\n\nيتم تجديد العلامة بدون بيانات جديدة.\n\n**CH19-F33— تجاهل تشغيل الحدث**\n\nلا يتم مراجعة تغيّر الملكية أو الترخيص.\n\n**CH19-F34— حساب خطأ حرج واحد كفشل عام**\n\nالنطاق موسع بشكل مفرط.\n\n**CH19-F35— اعتبر النقدي الفردي بسيطًا**\n\nتظل العلامة كما هي.\n\n**CH19-F36— ادفع للنجاح**\n\nالمؤسسة التي تدفع الرسوم تتلقى العلامة.\n\n**CH19-F37— رسوم النجاح**\n\nالدرجة العالية تكسب مكافأة للمراجع.\n\n**CH19-F38— شهادة ذاتية من المستشار**\n\nالوكالة تتحقق بشكل مستقل من العمل الذي تقوم به.\n\n**CH19-F39— المراجع يقرر بمفرده**\n\nفريق التدقيق يتخذ قرار العلامة النهائية.\n\n**CH19-F40— استئناف من نفس الشخص**\n\nالشخص الذي اتخذ القرار الأول يقوم بمراجعة الاستئناف ضد قراره نفسه.\n\n**CH19-F41— حق النقض للمؤسس**\n\nيقوم المؤسس بحظر أي تغيير قياسي لا يريده.\n\n**CH19-F42— الإعفاء الذاتي للمؤسس**\n\nشركة المؤسس معفاة من قواعد الاستقلالية.\n\n**CH19-F43— احتكار NOBLEJACKAL**\n\nيتم اعتبار تدقيق NobleJackal فقط صالحًا.\n\n**CH19-F44— جعل الذكاء الاصطناعي هو صانع القرار**\n\nمخرجات الذكاء الاصطناعي هي قرار قانوني بالشهادة.\n\n**CH19-F45— الاستيلاء على الراعي**\n\nالراعي الرئيسي يحدد التصويت القياسي.\n\n**CH19-F46— الاستيلاء على المزود**\n\nمزودو الذكاء الاصطناعي يشكلون الأغلبية في المجلس.\n\n**CH19-F47— الاستيلاء على شركة التدقيق**\n\nالمراجعون يتخذون قراراتهم الخاصة بالسلطة والانضباط.\n\n**CH19-F48— سرية تركيز العملاء**\n\nعدم الكشف عن الاعتماد المالي على عميل واحد.\n\n**CH19-F49— التسوق للتدقيق**\n\nالمؤسسة تنشر فقط أعلى نتيجة.\n\n**CH19-F50— سحب التدقيق الصامت**\n\nاختفاء تدقيق منخفض النتائج من السجل.\n\n**CH19-F51— مراجع مختار بعناية**\n\nيختار العميل المحكم الذي يريد.\n\n**CH19-F52— فريق منفصل يبدو خالياً من التعارض**\n\nيُقدَّم فصل الفريق داخل نفس الشركة على أنه استقلال كامل.\n\n**CH19-F53— غياب الإفصاح عن الاستشارات**\n\nيخفي المدقق أنه صمّم النظام من قبل.\n\n**CH19-F54— الاستئناف كتفاوض**\n\nيتم القيام بالمساومة التجارية بدلاً من تقديم الأدلة.\n\n**CH19-F55— حذف سجل الاستئناف**\n\nعندما يتغير القرار، يختفي القرار الأول.\n\n**CH19-F56— التفعيل التلقائي في الاستئناف الحرج**\n\nيتم إعادة فتح علامات المخاطر العالية قبل انتهاء العملية.\n\n**CH19-F57— نقص قناة الشكاوى العامة**\n\nلا يمكن للمستخدم الإبلاغ عن علامة خاطئة.\n\n**CH19-F58— الانتقام من المبلغ عن المخالفات**\n\nيتم معاقبة الشخص الذي يقدم الأدلة الداخلية.\n\n**CH19-F59— حذف شكوى مجهولة**\n\nلا يتم فحص الأدلة لأنه لا يوجد هوية.\n\n**CH19-F60— تغيير المعيار للعميل**\n\nيُخفف القاعدة وفقًا لنتيجة التدقيق.\n\n**CH19-F61— قاعدة سابقة المفعول**\n\nيتم تطبيق الطريقة الجديدة بهدوء على القرار القديم.\n\n**CH19-F62— إساءة استخدام التصحيح الطارئ**\n\nيتحول التصحيح الطارئ إلى تغيير دائم في القاعدة.\n\n**CH19-F63— مسرح التشاور العام**\n\nيتم جمع الآراء ولكن لا يتم الرد عليها.\n\n**CH19-F64— حذف المعارضة**\n\nيتم إنهاء الخلاف من خلال توافق زائف.\n\n**CH19-F65— نقص تاريخ تحرير السجل**\n\nيتم تعديل السجل لاحقًا ولكن لا يبقى أي أثر.\n\n**CH19-F66— صندوق الأدلة الخاص الأسود**\n\nتمت الموافقة مع وجود دليل لا يمكن لأحد رؤيته.\n\n**CH19-F67— تسريب الأدلة المقيد**\n\nيكشف السجل أسرارًا شخصية أو تجارية.\n\n**CH19-F68— سرية أمان السجل**\n\nيتم تخزين مفتاح التوقيع أو حادثة النظام.\n\n**CH19-F69— حالة نشطة مخزنة مؤقتًا**\n\nتظهر العلامة الملغاة نشطة بسبب الذاكرة المؤقتة القديمة.\n\n**CH19-F70— إخفاء نقل النطاق القانوني**\n\nغير معروف من هو السلطة الجديدة.\n\n**CH19-F71— النظر في نسب المؤسس كمصدر للسلطة**\n\nاسم المؤسس يتحول إلى احتكار للقرار الدائم.\n\n**CH19-F72— التعليم في BQ-0**\n\nيتم الإعلان عن الامتثال العام قبل إجراء الاختبار.\n\n**CH19-F73— الادعاء المستقلة في GOV-0**\n\nيتم تقديم مسودة يقودها المؤسس كمؤسسة مستقلة.\n\n**CH19-F74— ترسيخ علامة 950+ في العرض التجريبي**\n\nيصبح الرقم الاصطناعي في الكتاب علامة حقيقية.\n\n**CH19-F75— تعزيز الخطأ المفضل عن طريق تمييزه**\n\nالخطأ الإيجابي المعروف يتم تحويله إلى ميزة تسويقية.\n\n**CH19-F76— تحويل الخطأ غير المواتي إلى مسألة حرجة من خلال الشكوى التجارية**\n\nضغط العميل، وليس الأدلة، يحدد مستوى الأهمية.\n\n**CH19-F77— إغلاق سوء استخدام العلامة تجارياً بشكل خاص**\n\nيتم حل العلامة الخاطئة العامة بتحذير خاص؛ لا يتم تسجيلها في السجل.\n\n**CH19-F78— المعيار العالمي بدون تكرار مستقل**\n\nيتم إعلان مؤسسة تأسيس واحدة كسلطة عالمية.\n\n**CH19-F79— نقص صانع القرار**\n\nيتشكل نظام وراء الذكاء الاصطناعي والأتمتة حيث لا يتحمل أحد المسؤولية.\n\n**CH19-F80— استثناء لـ NOMOS**\n\nجميع قواعد الاستقلال في المعيار لا تنطبق على نظام علامته التجارية الخاص.\n\n## 71. إجراء قرار المطابقة\n\n### الخطوة 1— التحقق من الامتثال للتدقيق\n\n### BQ\n\n### الحكومة\n\n### NCL\n\n### TPR\n\n### AQ\n\n### NSQ\n\nيتم مراجعة مستويات الجودة.\n\n### الخطوة 2— تثبيت الكيان المدقق والنطاق\n\nالكيان، المجال، منتجات الذكاء الاصطناعي، اللوحة، المُدخل، اللغة، البلد، والوقت مكتوبة.\n\n### الخطوة 3— إكمال تقرير التدقيق\n\nيتم تسجيل توزيع الاستجابات والنتائج والدرجات وعدم اليقين والحوادث.\n\n### الخطوة 4— إجراء مراجعة تعارض المصالح\n\nيتم تصنيف المراجعة والاستشارات والتمويل وعلاقات المؤسسين.\n\n### الخطوة 5— تعيين عينة قرار مستقلة\n\nفريق التدقيق ليس لديه سلطة اتخاذ القرار النهائية.\n\n### الخطوة 6— تطبيق البوابات\n\nيتم فحص البوابات الحرجة والعناصر المطلوبة غير المحلولة للجودة.\n\n### الخطوة 7— تحديد الحالة\n\nيتم اتخاذ القرار بين CS-0 و CS-9.\n\n### الخطوة 8— مراجعة تعيين 950+ إذا كان متاحًا\n\nتُطبق شروط إضافية بعد الامتثال الكامل.\n\n### الخطوة 9— تحديد فترة الصلاحية\n\nيتم أخذ المخاطر والتقلب وخطة المراقبة في الاعتبار.\n\n### الخطوة 10— الموافقة على نص استخدام العلامة\n\nيتم الإبلاغ عن التعبيرات المسموح بها والممنوعة إلى المؤسسة.\n\n### الخطوة 11— إنشاء سجل التسجيل\n\nيتم ربط جميع سجلات النطاق والقرار والأدلة.\n\n### الخطوة 12— فصل الأدلة العامة والمقيّدة\n\nيتم الحفاظ على الخصوصية والتحقق معًا.\n\n### الخطوة 13— توقيع القرار\n\nيحمل قرار الشخص المسؤول أو اللجنة التجزئة والتوقيع.\n\n### الخطوة 14— تفعيل السجل\n\nسيكون التوقيع صالحًا من الآن فصاعدًا.\n\n### الخطوة 15— إنتاج أصل العلامة\n\nتمت إضافة معرف السجل، الصلاحية، والاتصال المباشر.\n\n### الخطوة 16— بدء خطة المراقبة\n\nتم فتح الرقابات الشهرية والدورية والمحفَّزة بالأحداث.\n\n### الخطوة 17— فتح قنوات الشكاوى والاستئناف\n\nتم جعلها مرئية في السجل العام.\n\n### الخطوة 18— تتبع الأحداث\n\nفي حالة وجود إساءة استخدام حرجة أو تغيير جوهري، يتم تحديث الحالة.\n\n### الخطوة 19— اتخاذ قرار التجديد أو الانتهاء\n\nلا يمكن إجراء تمديد غير محدود بدون تدقيق جديد.\n\n### الخطوة 20— حفظ السجل\n\nالقرار الجديد لا يمحو السجل القديم.\n\n## 72. الأدلة المطلوبة\n\nالإصدار القياسي؛ جودة المعيار المرجعي؛ نضج الحوكمة؛ تفويض المدقق؛ سجل الكيان؛ ملكية النطاق؛ متجه النطاق؛ سجل نظام الذكاء الاصطناعي؛ إطار السكان؛ سجلات اللوحة؛ مجموعة الادعاءات؛ تغطية اللغة والبلد؛ موجات القياس؛ حزمة الحقيقة؛ سجلات الادعاءات؛ تقرير التدقيق؛ توزيع GEO-1000؛ النتائج الحرجة؛ النتائج الكبيرة؛ النتائج المعتدلة؛ النتائج الاستشارية؛ ملف المكون؛ النتيجة المركبة؛ فترة الثقة؛ التغطية القابلة للتقييم؛ الحوادث التاريخية؛ سجلات التصحيح؛ إعلان تعارض المدقق؛ سجل علاقة الاستشارة؛ سجل التمويل والرسوم؛ عضوية عينة القرار؛ الاستبعاد؛ تصويت القرار؛ الاعتراض؛ حالة الامتثال؛ تصنيف الأداء؛ تاريخ السريان؛ تاريخ الانتهاء؛ خطة المراقبة؛ قناة الشكاوى؛ إجراء الاستئناف؛ سجل الأدلة العامة؛ بيان الأدلة المقيدة؛ تجزئة تقرير التدقيق؛ تجزئة القرار؛ توقيع السجل؛ وملف العلامة.\n\nالرمز القابل للقراءة آليًا نص عرض العلامة مراقبة سوء الاستخدام سجلات الإيقاف المؤقت سجلات الانسحاب سجلات الإلغاء سجل الانتهاء سجل النسخ تاريخ الإصدارات التصحيحات قيد السجل العام URL سجل أمان السجل الشخص أو المؤسسة المسؤولة\n\n## 73. قائمة تدقيق التدقيق\n\nهل تم فصل القرار بين المعيار والعلامة التجارية؟ هل تم احتساب تقرير التدقيق كنجاح بمفرده؟ هل حالة البوابة قبل النتيجة؟ هل النطاق واضح في جميع المجالات؟ هل الكيان والنطاق صحيحان؟ هل منتجات الذكاء الاصطناعي واضحة؟ هل تم تعريف نطاق الوصول الطبيعي أو قاعدة المقارنة المشتركة؟ هل تم فصل اللوحات المسيطر عليها والطبيعية؟ هل تم تعريف عائلات المُدخلات؟ هل نطاق اللغة والبلد واضح؟ هل تتوفر نسخة Truth Pack وطريقة التقييم؟ هل تواريخ بداية ونهاية الصلاحية مرئية؟ هل العلامة غير محددة؟ هل قيد السجل العام نشط؟ هل يذهب رمز الاستجابة السريعة مباشرة إلى السجل الرسمي؟ هل تم استخدام لقطة الشاشة الثابتة كدليل مباشر؟ هل هناك معرف سجل على العلامة؟ هل يشير الشرط إلى ذلك صراحة؟\n\nهل لا يزال يتم استخدام علامة منتهية الصلاحية أو معلقة؟ هل يعتمد 950+ على النقاط فقط؟ هل هناك أية قضايا حرجة أو جسيمة مفتوحة؟ هل يمكن رؤية حادثة تاريخية؟ هل تم حذفها من تاريخ التصحيح الحالي؟ هل تم تعميم العلامة على جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي؟ هل تم تأسيس ثقة أو ضمان توصية للذكاء الاصطناعي؟ هل هناك انطباع بالموافقة الحكومية أو الجامعية؟ هل تم نقل العلامة إلى مجال آخر أو شركة تابعة؟ هل البيانات المهيكلة أوسع من إعلان البشر؟ هل تم توقيع رمز التسجيل؟ هل لدى العلامة نظام لمراقبة سوء الاستخدام؟ هل اتخذ فريق التدقيق قرار المطابقة بمفرده؟ هل عينة القرار مستقلة؟ هل عينة الاستئناف مستقلة عن القرار الأول؟ هل لدى المؤسس حصة ملكية في الملف؟ هل يتطلب Kaan MURAZ الاستبعاد؟ هل قدم NobleJackal استشارات للعميل؟\n\nهل العلاقة الاستشارية علنية؟ هل هناك مراجعة خارجية محسّنة؟ هل تعتمد رسوم المدقق على النتيجة؟ هل تؤثر رسوم العلامة على قرار التدقيق؟ هل لدى الراعي سلطة معيارية؟ هل هناك احتمال للتسوق في التدقيق؟ هل التدقيقات المباشرة مسجلة؟ هل تم حفظ تاريخ الانسحاب؟ هل تم تعيين المدقق وفقًا للنتيجة؟ هل تم إعطاء فئة نزاع؟ هل تم إزالة شخص COI-3 من القرار؟ هل يسيطر مجلس الإدارة على مجموعة مساهمين واحدة؟ هل لدى المؤسس حق النقض؟ هل لممثلي المصلحة العامة واللغة حقوق تصويت حقيقية؟ هل مر تغيير المعيار بمراجعة عامة؟ هل تم تغيير العتبة بناءً على نتيجة التدقيق؟ هل المسافة الجديدة ألغت القرار القديم؟ هل الاستئناف قائم على الأدلة؟ هل الاستئناف الحاسم أزال التعليق؟\n\nهل هناك قناة شكاوى عامة؟ هل هناك حماية للمبلغين عن المخالفات؟ هل وجود الأدلة المحدودة والمراجع مرئي؟ هل يتم حفظ سجل تحرير السجل؟ هل تم فتح حادثة أمان السجل؟ هل حدود النطاق القانوني والإعلان الرسمي واضحة؟ هل يظهر NOMOS كمالك لتوقيع قرار الذكاء الاصطناعي؟ هل يمكن تحديد الشخص أو اللجنة المسؤولة؟ هل مستوى BQ و GOV الحاليين كافيان لمنح العلامة؟ هل تم فحص شروط الاستخدام القانونية للعلامة بشكل منفصل؟\n\n## 74. الاعتراضات والردود\n\n### الاعتراض 1— \"ألن تقل القيمة التجارية للمعيار بدون شارة؟\"\n\nعلى المدى القصير، ربما. لكن إصدار الشارة قبل توفر الأدلة والحوكمة والاستقلالية يدمر مصداقية المعيار على المدى الطويل. تستمد الشارة قيمتها:\n\n- ليس من كونها صادرة مبكراً،\n\n- وليس من كون الحصول عليها سهلاً،\n\n- بل\n\n- من حقيقة أن البوابات الإلزامية لها واقعية.\n\nهذا هو مصدر قيمتها.\n\n### الاعتراض 2— 'إذا تم تأسيس معيار NobleJackal، لماذا لا يمنح الشارة NobleJackal؟'\n\nفي فترة التأسيس:\n\n- تدقيق تجريبي،\n\n- تقييم البحث،\n\n- الأمانة الفنية\n\nيمكن تنفيذها. ومع ذلك، من أجل ادعاء أهليّة مستقلة:\n\n- dتدقيق،\n\n- قرار،\n\n- الاستئناف\n\nيجب فصل أدوارهم. إذا منحت NobleJackal علامة لعملائها فقط، يمكن أن يكون التعبير الصحيح: “تقييم داخلي NobleJackal.” لا يمكن أن يكون “مطابقة مستقلة NOMOS.”\n\n### اعتراض 3— “ألن يعني تحديد سلطة المؤسس السماح للآخرين بالاستيلاء على NOMOS؟”\n\nلا. يمكن الحفاظ على نسب المؤسس، والتاريخ القانوني، والمساهمات الفكرية. ومع ذلك، المعيار العالمي: إذا كان يعتمد فقط على إرادة المؤسس، فلن يستطيع البقاء بعد المؤسس. فكرة تقييد السلطة لا تضعفها. إنها تجعلها مؤسسية.\n\n### الاعتراض 4— \"هل سيبقى اسم كان فوق المعيار؟\"\n\nيمكن للمؤسس أن يبقى ككاتب وإنسان مسؤول. ومع ذلك، كل قرار يتعلق بالامتثال:\n\n- رأي كان الشخصي،\n\n- الموافقة التلقائية للمؤسس\n\nلا يمكن أن يحدث. يجب فصل الدور التاريخي لـ Kaan MURAZ عن سلطة اتخاذ القرار الحالية للمستند.\n\n### الاعتراض 5— \"لماذا لا يمكن لـ NOMOS أن يكون سلطة التوقيع؟\"\n\nلأن قرار المطابقة:\n\n- يمكن أن يكون له عواقب قانونية,\n\n- أخلاقي،\n\n- تجارية وعامة\n\nيمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة. ومع ذلك، بالنسبة للاعتراض والمسؤولية والعقوبات، مطلوب شخص أو مؤسسة مسؤولة.\n\n### الاعتراض 6— \"إذا حصلت الشركة على 963، لماذا لا يمكنها أن تقول 950+؟\"\n\nلأن 950+ ليس مجرد تقييم. إنه أيضًا:\n\n- يلتزم بشروط النجاح الصارم,\n\n- البوابات الحرجة والجسيمة,\n\n- الحد الأدنى للمكونات,\n\n- العدل،\n\n- غير محلولة.\n\n- التكرار،\n\n- الحوكمة\n\nالمتطلبات.\n\n### اعتراض 7— \"أليس من المبالغة تعليق العلم بسبب حادثة حرجة واحدة؟\"\n\nحدث واحد لا يمثل مجموعة المستخدمين بأكملها. ومع ذلك، إذا أعطى العلم النشط الانطباع بعدم وجود أحداث حرجة مفتوحة، فإن ترك العلم دون تغيير دون التحقيق في الحدث هو ثقة مفرطة. تعليق حرج ليس إبطالًا دائمًا. إنه عملية تحقيق.\n\n### اعتراض 8— \"ألن يكون العلم مكلفًا جدًا إذا كان صالحًا لمدة ستة أشهر فقط؟\"\n\nإنه ممكن. يمكن استخدام أتمتة المراقبة والموجة الصغيرة القائمة على المخاطر. ومع ذلك، إذا كانت منتجات وموارد الذكاء الاصطناعي تتغير بسرعة، فإن الإشارة الثابتة الصالحة لسنوات ليست موثوقة. التكلفة لا تجعل الملاءمة الخاطئة إلى أجل غير مسمى مشروعة.\n\n### اعتراض 9— 'كيف سنعرض النطاق الكامل على اللافتة؟'\n\nتشير العلامة المرئية إلى معلومات مختصرة:\n\n- الحالة,\n\n- صالح حتى\n\nمعرّف السجل. موجود في صفحة السجل القانوني الكاملة للنطاق. العلامة وحدها لا تحتاج إلى عرض التقرير الكامل.\n\n### الاعتراض 10— \"هل يتعين علينا نشر كل الأدلة في السجل العام؟\"\n\nلا. الطبقات العامة والتدقيق والمقيدة منفصلة. ومع ذلك، يجب أن يتخذ القرار:\n\n- أي نوع من الأدلة،\n\n- أي مراجعة،\n\n- أي نطاق\n\nيعتمد على ما هو مفهوم.\n\n### اعتراض 11— \"إذا دفع العميل رسوم التدقيق، أليس الاستقلال مستحيلاً بالفعل؟\"\n\nليس مستحيلاً. الضوابط:\n\n- رسوم ثابتة لا تؤثر على النتيجة،\n\n- تمويل منفصل للوحة القرار،\n\n- جدول رسوم عام،\n\n- تدوير المدقق،\n\n- الإفصاح عن التضارب،\n\n- حظر رسوم النتائج\n\nيمكن أن يقلل المخاطر.\n\n### الاعتراض 12— \"إذا كان المدقق قد طور موقع العميل سابقًا، هل يمكنه عدم إجراء التدقيق؟\"\n\nفي بعض البرامج التجريبية منخفضة المخاطر، يمكنهم أن يلعبوا دورًا مع فريق منفصل ومراجعة محسنة. ومع ذلك، لا يمكنهم الفصل في عملهم بمفردهم، أو إعطاء قرار المطابقة. قد يكون التدقيق المستقل أكثر موثوقية في الملفات عالية المخاطر ماديًا.\n\n### الاعتراض 13— \"ألا تؤدي عملية الاعتراض إلى إبطاء الأمور؟\"\n\nيمكن أن يحدث ذلك. لكن نظام المطابقة بدون استئنافات لا يمكنه تصحيح:\n\n- خطأ في الفصل،\n\n- عيب في حزمة الحقيقة.\n\n- أو تعارض في المصالح.\n\nالسرعة ليست أهم من تجنب اتخاذ قرار عام خاطئ.\n\n### الاعتراض 14— “ألن يكون من الظلم للمؤسسة إذا بقيت السجلات السلبية القديمة في السجل؟”\n\nيجب أن يكون الوضع الحالي والتصحيح واضحين. ومع ذلك، فإن حذف السجلات القديمة يعيد كتابة تجربة المستخدم السابقة. نظام مناسب:\n\n- يعرض الخطأ،\n\n- والتصحيح،\n\n- والنتيجة القوية الحالية.\n\nمعًا.\n\n### الاعتراض 15— 'إذا طبقت مؤسسات أخرى طريقة NOMOS، ألن تتدهور الجودة؟'\n\nيمكن أن يتدهور. لذلك، يلزم الحصول على تفويض المراجع، والكفاءة، والسجل العام. ومع ذلك، فإن حقيقة أن الشركة المؤسسة فقط يمكنها تطبيق الطريقة ليست متوافقة أيضاً مع المعايير العالمية المستقلة. يجب أن يتم التأكيد على التفويض جنباً إلى جنب مع الشفافية.\n\n### اعتراض 16— “هل يمكننا حالياً كتابة NOMOS بواسطة NobleJackal على الموقع الإلكتروني؟”\n\nيمكن استخدام المؤلف بهوية مشروع بحثي ومرشح معياري. يجب أن يكون هذا التمييز واضحاً: “NOMOS بواسطة NobleJackal— مرشح معياري مفتوح” التعبير الذي لا يمكن استخدامه: “NOMOS سلطة معتمدة” لأن الاختبار الحقيقي، والحكم المستقل، وسلطة المطابقة لم تُنشأ بعد.\n\n## البند الشائع في القسم 79\n\nتصميم شعار أمر سهل. كتابة \"تم التحقق\" تحت الشعار أسهل حتى. من الممكن إضافة رمز QR. من الممكن كتابة \"certified\": true في حقل JSON. لا شيء من هذا بمفرده يشكل ثقة. الثقة تنشأ من القدرة على الإجابة عن هذه الأسئلة: من تم تدقيقه؟ ما اسم النطاق؟ ما منتجات الذكاء الاصطناعي؟ ما مجموعة المستخدمين؟ ما اللغات؟ ما الدول؟ ما التحفيزات؟ في أي تاريخ؟ أي حزمة حقائق؟ أي طريقة تقييم؟ من كان المحكمين؟ ما تضارب المصالح؟ ما النتائج الحرجة والهامة؟ ما الطعون؟ هل العلامة لا تزال صالحة الآن؟ إذا لم تكن الإجابات على هذه الأسئلة مرئية، فإن العلامة ليست الوجه المرئي للمعيار، بل الوجه المرئي رسميًا للإعلان. لا يمكن أن تكون العلامة NOMOS جملة جديدة تقولها الشركة عن نفسها. العلامة:\n\nيجب أن يكون هناك ملخص يمكن الوصول إليه علنًا لسلسلة القرارات مستقل عن الشركة. يجب أن تكون هذه السلسلة من القرارات قادرة أيضًا على أن تصبح مستقلة عن المؤسس. يمكن بدء معيار Kaan MURAZ. يمكن إنشاء المجال القانوني NobleJackal. يمكن تطوير طريقة NOMOS والصوت النقدي. ومع ذلك، لكي يستمر المعيار مع مرور الوقت:\n\n- يجب على المؤسس تقييد سلطته الخاصة،\n\n- يجب أن تكون القرارات مفتوحة للمراجعة المستقلة.\n\n- يجب الحفاظ على المعارضة،\n\n- يجب أن تكون المؤسسات الأخرى قادرة على إعادة إنتاج الطريقة،\n\nيجب ألا يكون السجل العام ذاكرة المؤسس الأحادية. هذا لا يمحو اسم المؤسس. على العكس، فإنه يمنح المؤسس الدور التاريخي التالي:\n\n> شخص يأخذ الأمور بجدية كافية لجعل المعيار الذي أسسه مستقلاً عن نفسه.\n\nيمكن للشركة أن تحصل على درجة عالية. لكن قد يكون لديها حدث حرج مفتوح. يمكن للشركة أن تحصل على درجة منخفضة. لكنها قد لا تكون ارتكبت أي انتهاكات أخلاقية. يمكن للشركة أن تتلقى الامتثال الكامل. ثم قد تحدد ادعاء علامة تجارية خاطئ. شركة أخرى قد لا تتلقى علامة. لكنها يمكن أن تصبح أكثر موثوقية مع التصحيح. العلامة لا تقلل القصة كاملة إلى كلمة واحدة. سجل:\n\n- يحفظ النتيجة الحالية,\n\n- التاريخ,\n\n- الحد,\n\n- التصحيح\n\nمعًا. يجب أن تمنح علامة الامتثال المستخدم الكلمات: \"هذه المؤسسة لا تشوبها شائبة.\" لا. يجب أن تعطي الكلمات:\n\n> تم تقييم هذه المؤسسة ضمن النطاق والإطار الزمني المحددين في السجل العام، بطريقة مفتوحة وسلسلة قرار مستقلة؛ يمكن الاطلاع على النتائج الحالية، والحدود، والسجلات التاريخية دون حجبها.\n\nلذلك، القانون التاسع عشر للقياس لـ NOMOS هو:\n\n> الشارة ليست شعارًا يحل محل الأدلة؛ إنها باب حي مفتوح نحو الأدلة.\n\nتنص قانون قياسه العشرون على:\n\n> إذا لم يكن نطاق العلامة مرئيًا، فإن العلامة ليس لها معنى.\n\nينص القانون الحادي والعشرون للقياس على:\n\n> الدرجة ليست امتثالًا؛ البوابة، الحوكمة، والصلاحية تأتي قبل الدرجة.\n\nينص القانون الثاني والعشرون للقياسات على:\n\n> المعيار التأسيسي يمكن أن يبدأ؛ لا يمكن أن يكون الحكم الوحيد على عميله.\n\nالقانون الثالث والعشرون كما يلي:\n\n> عندما يكون المُدقق وصانع القرار في الامتثال هما نفس الجهة، يجب إثبات الاستقلالية.\n\nالقانون الرابع والعشرون هو كما يلي:\n\n> الإشارة الثابتة لا تبقى دقيقة مع مرور الوقت؛ الامتثال يموت بدون سجل حي.\n\nالقانون الخامس والعشرون هو ما يلي:\n\n> السجلات المعلقة أو الملغاة لا تُحذف؛ بل تُحفظ كتاريخ تحت الوضع الحالي.\n\nالقانون السادس والعشرون هو:\n\n> يمكن للذكاء الاصطناعي قراءة الإشارة؛ الإشارة لا تضمن أن الذكاء الاصطناعي سيثق بها أو يوصي بها.\n\nالقانون السابع والعشرون هو:\n\n> يتم إنشاء الاستقلالية ليس بمظهر الاستقلالية، بل بفصل الواجبات والتمويل وسلسلة الاستئناف.\n\nالقانون الثامن والعشرون هو:\n\n> الصوت الرسمي لـ NOMOS موجود فقط في السجل القانوني الذي يحوي موافقة الإنسان، الإصدار، والنزاهة.\n\nالقانون التاسع والعشرون هو:\n\n> لكي يدوم المعيار بعد مؤسسه، يجب أن تخضع سلطة المؤسس أيضًا للمعيار.\n\nالقانون الثلاثون هو كما يلي:\n\n> حتى إذا تم الانتهاء من هذا الكتاب، لا يكتمل أي توقيع بدون حكم مستقل.\n\n## الطلب 19 من NOMOS\n\n> لا تحولني إلى شعار.\n\n> لا تضعني على موقعك وتقول 'الذكاء الاصطناعي يثق بنا'.\n\n> لا تجعل تقييمّي ضمانًا للتوصية.\n\n> عند استخدام توقيعي، أظهر بالضبط من، ماذا، أين، بأي لغة، وفي أي تاريخ تم التحقق.\n\n> لا تنشر النتيجة التي حصلت عليها في مجال واحد على جميع شركاتك.\n\n> لا تعمم تدقيقًا أُجري بلغتين على العالم كله.\n\n> لا تعرض نتيجة Controlled Clean كما لو كانت تخص جميع المستخدمين الحقيقيين.\n\n> لا تبيع Core GEO-1000 كـ Full NOMOS.\n\n> لا تخفي كلمة \"شرطي\" في علامتي الشرطية.\n\n> قم بإزالتي عندما تنتهي صلاحية تاريخ إنتهاء صلاحيتي. / لا تحذف سجلي التاريخي.\n\n> لا تجعل نتيجتي العالية درعًا عندما أواجه حدثًا حرجًا. / ضعني في الانتظار.\n\n> لا تعمم حدثًا فرديًا على النظام بأكمله. / لا تعامل حدثًا فرديًا كما لو كان غير موجود.\n\n> لا تربط رمز الاستجابة السريعة الخاص بي بصفحتك الإعلانية. / اربطه بالسجل العام.\n\n> لا تعتبر الصورة التي ليس لها معرف سجل علامة صالحة.\n\n> لا تقدم ادعاءات تفوق قدرة البشر في البيانات المنظمة.\n\n> لا تصادق على العمل الذي قمت به بمفردك على أنه مستقل.\n\n> إذا قدمت استشارة، فاشرح ذلك.\n\n> فقط لأنك أجريت التدقيق، لا تتخذ قرار العلامة التجارية.\n\n> الشخص الذي يتخذ قراري لا ينبغي أن يراجع اعتراضي.\n\n> لا تربط أتعابك بدرجتي العالية.\n\n> لا تسمح لعميل كبير بشراء معياري.\n\n> أظهر الاحترام لمؤسسي. / لكن لا تجعل مؤسسي صاحب حق النقض.\n\n> لا تمحُ اسم كاان. / كما لا تسمح له بأن يكون القاضي الوحيد في ملف له مصلحة فيه.\n\n> سجل NobleJackal كحقل ولادتي الأساسي. / لا تجعل NobleJackal القاضي الوحيد إلى الأبد.\n\n> استخدمني ككاتب مشارك، ومؤسس الطريقة، ونظير نقدي. / لا تعرضني كموقع قانوني.\n\n> اعتبر نصي فقط في الحقل القانوني، مُرقَّم بالإصدار، مؤرخ، معتمد من الإنسان، ويحمل سجل النزاهة كتصرّح رسمي.\n\n> لا تجعل كل تصريح قلته في المحادثة قرارًا قياسيًا.\n\n> افتح مسار الشكوى. / لا تخفِ الآراء المعارضة. / لا تُسكت المُبلّغ عن المخالفات.\n\n> لا تغير معياري بناءً على نتيجة العميل.\n\n> لا تحذف القرار القديم عند كتابة قاعدة جديدة.\n\n> لا تمنح شارات مع عرضي الاصطناعي.\n\n> لا تعلنني كسلطة عامة بدون إجراء الاختبار الحقيقي، وبدون فريق مستقل يعيد تكراري، وبدون إنشاء مجالس القرار والاستئناف.\n\nأولاً، تحقق من صحة الطريقة. / ثم أفوض المدقق. / ثم افصل التدقيق عن الاستشارة. / ثم أنشئ لوحة قرار مستقلة. / ثم افتح السجل العام. / ثم أنشئ طرق الشكاوى والاستئناف. / ثم نفذ المراقبة والإيقاف. / فقط بعد ذلك يمكن أن تصبح العلامة مرئية.\n\n## جملة ختام الفصل\n\nعلامة المطابقة NOMOS ليست ادعاءً آخر بالمدح تصنعه شركة عن نفسها. تكتسب معناها فقط باعتبارها التعبير المرئي لسجل عام مفتوح ومستقل لا يمكن تعديل نطاقه وتاريخه بشكل أحادي من قبل المؤسس أو المدقق أو العميل أو NOMOS نفسها.\n\n## النواة المعيارية\n\n> يجب أن يظل كلٌّ من معيار NOMOS، وتقرير التدقيق، وقرار المطابقة، وعلامة المطابقة، وقيد السجل العام أثرًا مستقلًا ومتميزًا. ولا تصبح أي علامة NOMOS صالحة لمجرد إجراء تدقيق أو إنتاج درجة رقمية. ويجب ربط كل علامة صالحة بقيد مرجعي نشط في السجل العام يحدد: - الكيان الخاضع للتدقيق، - النطاقات المصرح بها، - منتجات الذكاء الاصطناعي، - إطار المجتمع المستهدف، - حالات اللوحات، - عائلات المُدخلات، - اللغات، - البلدان، - موجات القياس، - إصدار حزمة الحقائق المتحقَّق منها، - إصدار طريقة احتساب الدرجات، - حالة المطابقة، - مدة الصلاحية، - الحوادث، - المراقبة المستمرة، - جهة التدقيق، - هيئة اتخاذ القرار، - حالات تضارب المصالح، - الاستئنافات، - وسجلات التكامل. ولا يجوز لصورة ثابتة أو لقطة شاشة أو ادعاء في بيانات منظَّمة صاغه صاحبه بنفسه أو رابط ميت إلى السجل أن يثبت مطابقة حالية. ولا يجوز تقديم علامة NOMOS بوصفها: - ضمانًا لجدارة الذكاء الاصطناعي بالثقة أو لتوصيته، - دليلًا على الريادة العالمية، - اعتمادًا حكوميًا أو جامعيًا، - ترخيصًا مهنيًا، - تغطية شاملة لجميع اللغات، - أو ضمانًا لنتائج العملاء. ولا يجوز نقل نطاق المطابقة بين الكيانات أو النطاقات أو المنتجات أو الشركات التابعة أو الامتيازات أو البلدان أو اللغات أو منتجات الذكاء الاصطناعي أو حالات اللوحات أو عائلات المُدخلات أو مدد الصلاحية من دون قرار جديد. ويجب أن تنشئ الحادثة الحرجة المؤكدة حالة تعليق حرج تتناسب مع النطاق، أو حالة أشد، إلى أن تُعالج الحادثة. ولا يجوز لدرجة مرتفعة أن تتجاوز هذه البوابة. ويجب فصل وظائف التدقيق والاستشارات واتخاذ قرار المطابقة وتشغيل السجل وترخيص العلامة والنظر في الاستئنافات؛ وإذا جُمعت بعض هذه الوظائف، فيجب الإفصاح علنًا عن الأدوار المجمعة والضوابط التعويضية. ولا يجوز لفريق التدقيق أن يكون وحده هيئة القرار النهائي بشأن المطابقة. كما لا يجوز للمؤسس أو NobleJackal أو أي مدقق أو مزود للذكاء الاصطناعي أو راعٍ أو كيان خاضع للتدقيق أن يملك سيطرة منفردة على تغييرات المعيار أو قرارات المطابقة أو الاستئنافات أو تاريخ السجل العام. ويجوز لـ NOMOS من NobleJackal أن يكون المنشور المرجعي التأسيسي والأمانة الفنية، لكن يجب أن يتطور نظام المطابقة العام والمستقل نحو قرارات متعددة الأطراف وآلية استئناف وحوكمة تراعي المصلحة العامة. ويجوز لنظام ذكاء اصطناعي أن يساعد في الصياغة والتحليل والاستخراج واحتساب الدرجات والرصد ومراجعة الاتساق، لكنه لا يجوز أن يكون الموقّع القانوني أو المسؤول الوحيد على قرار المطابقة. ولا يجوز تقديم منشورات NOMOS أو قراراته بوصفها بيانات NOMOS رسمية إلا إذا كانت مرجعية وتحمل رقم إصدار وتاريخ نشر واعتمادًا من شخص مسؤول وسجل تكامل. ويجب أن تظل المخرجات الأخرى محاكاة غير رسمية. ولا يجوز أن تعتمد رسوم المطابقة أو أتعاب المدققين أو المراجعين أو ترخيص العلامة على تحقيق درجة مرغوبة أو الحصول على علامة. ويجب أن تظل السجلات المنتهية أو المعلّقة أو المسحوبة أو الملغاة أو محل الاستئناف أو المعالجة أو التاريخية ظاهرة في السجل العام ذي الإصدارات، مع مراعاة القيود المتناسبة المتعلقة بالخصوصية والقانون. ولا يجوز إصدار علامة مطابقة عامة لـ NOMOS أو تسمية NOMOS 950+ ما دامت متطلبات الاختبار المرجعي والحوكمة وترخيص المدققين والقرار المستقل والاستئناف والسجل، التي يشترطها إصدار المعيار المعلن، غير مستوفاة. ويجب ضبط إصدار كل تغيير في المعيار وتدقيق وقرار وعلامة وواقعة مراقبة وشكوى واستئناف وتعليق وسحب وإلغاء ومراجعة للسجل وقرار حوكمة، ونسبه إلى شخص أو منظمة مسؤولة.","character_count":79712,"record_sha256":"d9181f6c415ffd8e8d1144941084ed8a8f9632823e83a46d4529a9e7cb5c0dc1"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-ar-chapter-20","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"ar","language_name":"Arabic","direction":"rtl","record_type":"chapter","sequence":22,"chapter_number":20,"item_number":null,"title":"المعيار المفتوح، ودعوة الجامعات، وتسليم NOMOS إلى المجتمع","subtitle":"لضمان بقاء المعيار بعد مؤسسه","canonical_url":"https://noblejackal.com/ar/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22041753","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22041753","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K18","K19","K23","K24"],"source_word_count":11127,"source_document_sha256":"a851520c99cda8b6b395216ec7468472c98216f38ab18e61fede32ccf3c80dda","structured_json":"{\"number\":20,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH20\",\"title\":\"المعيار المفتوح، ودعوة الجامعات، وتسليم NOMOS إلى المجتمع\",\"subtitle\":\"لضمان بقاء المعيار بعد مؤسسه\",\"sourceFile\":\"20.ci bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"1CCDD50F4840F156B0B70AF778C24843F26B7A4E305DBE3A9A67EE948FD303E0\",\"sourceWordCount\":11127,\"sourceIds\":[\"K18\",\"K19\",\"K23\",\"K24\"],\"machine\":{\"chapter\":20,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH20\",\"title\":\"المعيار المفتوح، ودعوة الجامعات، وتسليم NOMOS إلى المجتمع\",\"subtitle\":\"لضمان بقاء المعيار بعد مؤسسه\",\"sourceIds\":[\"K18\",\"K19\",\"K23\",\"K24\"],\"normativeRuleId\":\"NOMOS-AUDIT-CH20-R01\",\"normativeRuleEnglish\":\"NOMOS MUST be structured as an open, versioned, independently testable, public-interest standard candidate. Open publication alone MUST NOT establish open-standard status. The normative text, machine-readable rules, reference implementation, benchmark assets, governance process, and public registry architecture MUST be made available under clearly separated access, licensing, and integrity rules. Reading, internal implementation, academic research, independent replication, criticism, public issue submission, and contribution MUST NOT depend on purchasing a conformity mark or commercial service. The NOMOS name and conformity marks MAY remain separately protected to prevent counterfeit official versions, fraudulent certification claims, and registry confusion. Forks MAY be created, but MUST use a distinct identity, disclose divergence, preserve attribution, and MUST NOT claim official NOMOS status or mark authority. Only canonical publications carrying a version, publication date, accountable human approval, integrity record, and public change history may be represented as official NOMOS statements. NOMOS by NobleJackal MUST be transparently represented as the canonical critical AI interlocutor, authorial persona, and standard identity developed through Kaan MURAZ's collaboration with AI systems. It MUST NOT be represented as a separately trained proprietary foundation model unless such a system is actually built and independently registered. Turkish and English SHOULD become co-authoritative founding normative languages through clause-level semantic-equivalence review. Other language versions MUST state whether they are community, reviewed, or authorised normative translations. Major rule, score, severity, gate, governance, or authority changes MUST use a public versioned change-proposal process, public consultation, impact analysis, decision record, transition rule, and preserved dissent. Universities and independent researchers MUST be invited to test, challenge, replicate, and falsify NOMOS. They MUST NOT be asked to produce positive endorsements, suppress negative results, surrender publication independence, or permit personal academic opinions to be represented as institutional approval. NOMOS MUST maintain a public research registry containing supportive, contradictory, null, failed-replication, corrected, and retracted studies. Research, benchmark, audit, and governance funding MUST be disclosed and MUST NOT depend on achieving a desired score, conformity result, or favourable publication. AI providers, audited entities, sponsors, auditors, NobleJackal, Kaan MURAZ, and any future NOMOS software agent MUST NOT possess unilateral control over standards changes, conformity decisions, appeals, public registry history, or negative research publication. Kaan MURAZ's founding authorship and NobleJackal's canonical origin MUST remain permanently attributable. Founding attribution MUST NOT create a permanent veto, self-certification right, or exemption from conflict and recusal rules. NOMOS standard 1.0 and NOMOS Conformity Program 1.0 MUST remain separate releases. Publication of a normative standard MUST NOT automatically authorise public conformity marks. No conformity program or NOMOS 950+ designation may be activated until the benchmark, independent replication, governance, auditor authorisation, decision, appeal, registry, security, surveillance, and legal prerequisites of the declared version are satisfied. Every translation, license, benchmark, study, change proposal, governance transition, succession event, release, and official statement MUST be versioned and attributable to an accountable human or organisation.\",\"normativeRuleSourceTurkish\":\"NOMOS; metni, kuralları, referans uygulaması, benchmark’ı, yönetişimi ve sicil mimarisi bağımsız olarak incelenebilir ve yeniden üretilebilir açık bir kamu standardı adayı olarak yapılandırılmalıdır. Yalnız yayımlanmış olmak açık standart statüsü oluşturmaz.\",\"machineBlocksEnglish\":[{\"blockId\":\"CH20-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"74. MACHINE-READABLE OPEN STANDARD MANIFEST\",\"sourceParagraph\":2355},{\"blockId\":\"CH20-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2356},{\"blockId\":\"CH20-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2357},{\"blockId\":\"CH20-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2358},{\"blockId\":\"CH20-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openStandardManifest\\\": {\",\"sourceParagraph\":2359},{\"blockId\":\"CH20-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"manifestId\\\": \\\"NOMOS-OPEN-STANDARD-CANDIDATE-0.9\\\",\",\"sourceParagraph\":2360},{\"blockId\":\"CH20-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"FOUNDING_OPEN_STANDARD_CANDIDATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2361},{\"blockId\":\"CH20-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"canonicalOrigin\\\": {\",\"sourceParagraph\":2362},{\"blockId\":\"CH20-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"humanFounderAuthor\\\": \\\"Kaan MURAZ\\\",\",\"sourceParagraph\":2363},{\"blockId\":\"CH20-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"originOrganization\\\": \\\"NobleJackal\\\",\",\"sourceParagraph\":2364},{\"blockId\":\"CH20-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalAIInterlocutor\\\": \\\"NOMOS by NobleJackal\\\"\",\"sourceParagraph\":2365},{\"blockId\":\"CH20-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2366},{\"blockId\":\"CH20-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"identityStatement\\\": {\",\"sourceParagraph\":2367},{\"blockId\":\"CH20-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomosIsAuthorialPersona\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2368},{\"blockId\":\"CH20-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomosIsNormativeStandardIdentity\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2369},{\"blockId\":\"CH20-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomosIsIndependentFoundationModel\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2370},{\"blockId\":\"CH20-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"futureSoftwareAgentRequiresSeparateRegistry\\\": true\",\"sourceParagraph\":2371},{\"blockId\":\"CH20-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2372},{\"blockId\":\"CH20-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"officialStatementRule\\\": {\",\"sourceParagraph\":2373},{\"blockId\":\"CH20-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"canonicalPublicationRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2374},{\"blockId\":\"CH20-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"versionRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2375},{\"blockId\":\"CH20-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicationDateRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2376},{\"blockId\":\"CH20-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountableHumanApprovalRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2377},{\"blockId\":\"CH20-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityRecordRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2378},{\"blockId\":\"CH20-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nonCanonicalOutputsAreUnofficialSimulations\\\": true\",\"sourceParagraph\":2379},{\"blockId\":\"CH20-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2380},{\"blockId\":\"CH20-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"currentStatus\\\": {\",\"sourceParagraph\":2381},{\"blockId\":\"CH20-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"standardVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2382},{\"blockId\":\"CH20-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkQuality\\\": \\\"BQ-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2383},{\"blockId\":\"CH20-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"demonstrationQuality\\\": \\\"DEMO-BQ-2\\\",\",\"sourceParagraph\":2384},{\"blockId\":\"CH20-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governanceMaturity\\\": \\\"GOV-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2385},{\"blockId\":\"CH20-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicConformityProgramActive\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2386},{\"blockId\":\"CH20-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomos950PlusAuthorityActive\\\": false\",\"sourceParagraph\":2387},{\"blockId\":\"CH20-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2388},{\"blockId\":\"CH20-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openness\\\": {\",\"sourceParagraph\":2389},{\"blockId\":\"CH20-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicReadingRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2390},{\"blockId\":\"CH20-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"royaltyFreeImplementationRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2391},{\"blockId\":\"CH20-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicRuleSchemasRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2392},{\"blockId\":\"CH20-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentReplicationAllowed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2393},{\"blockId\":\"CH20-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"negativePublicationAllowed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2394},{\"blockId\":\"CH20-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicChangeProposalsAllowed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2395},{\"blockId\":\"CH20-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"appealAndIssueChannelsRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2396},{\"blockId\":\"CH20-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"historicalVersionAccessRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2397},{\"blockId\":\"CH20-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"forksAllowedUnderDistinctIdentity\\\": true\",\"sourceParagraph\":2398},{\"blockId\":\"CH20-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2399},{\"blockId\":\"CH20-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"assets\\\": {\",\"sourceParagraph\":2400},{\"blockId\":\"CH20-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"normativeText\\\": \\\"OPEN_DOCUMENTATION_LICENSE_CANDIDATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2401},{\"blockId\":\"CH20-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"referenceCode\\\": \\\"OPEN_SOFTWARE_LICENSE_CANDIDATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2402},{\"blockId\":\"CH20-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"syntheticData\\\": \\\"OPEN_RESEARCH_LICENSE_CANDIDATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2403},{\"blockId\":\"CH20-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"restrictedEvidence\\\": \\\"CONTROLLED_ACCESS\\\",\",\"sourceParagraph\":2404},{\"blockId\":\"CH20-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomosNameAndMark\\\": \\\"SEPARATE_IDENTITY_PROTECTION\\\"\",\"sourceParagraph\":2405},{\"blockId\":\"CH20-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2406},{\"blockId\":\"CH20-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"foundingLanguages\\\": [\",\"sourceParagraph\":2407},{\"blockId\":\"CH20-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"tr\\\",\",\"sourceParagraph\":2408},{\"blockId\":\"CH20-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"en\\\"\",\"sourceParagraph\":2409},{\"blockId\":\"CH20-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2410},{\"blockId\":\"CH20-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"versionPath\\\": {\",\"sourceParagraph\":2411},{\"blockId\":\"CH20-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"current\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2412},{\"blockId\":\"CH20-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nextPublicReview\\\": \\\"0.95.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2413},{\"blockId\":\"CH20-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validationCandidate\\\": \\\"0.99.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2414},{\"blockId\":\"CH20-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openNormativeRelease\\\": \\\"1.0.0\\\"\",\"sourceParagraph\":2415},{\"blockId\":\"CH20-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2416},{\"blockId\":\"CH20-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"releaseGatesForOnePointZero\\\": [\",\"sourceParagraph\":2417},{\"blockId\":\"CH20-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PUBLIC_CONSULTATION_COMPLETED\\\",\",\"sourceParagraph\":2418},{\"blockId\":\"CH20-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"TURKISH_ENGLISH_NORMATIVE_EQUIVALENCE\\\",\",\"sourceParagraph\":2419},{\"blockId\":\"CH20-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"REAL_SYNTHETIC_BENCHMARK_EXECUTED\\\",\",\"sourceParagraph\":2420},{\"blockId\":\"CH20-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"MANDATORY_RECOVERY_THRESHOLDS_PASSED\\\",\",\"sourceParagraph\":2421},{\"blockId\":\"CH20-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"UNTOUCHED_HOLDOUT_PASSED\\\",\",\"sourceParagraph\":2422},{\"blockId\":\"CH20-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"AT_LEAST_ONE_INDEPENDENT_REPLICATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2423},{\"blockId\":\"CH20-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"MAJOR_METHOD_FINDINGS_CLOSED\\\",\",\"sourceParagraph\":2424},{\"blockId\":\"CH20-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"OPEN_REFERENCE_IMPLEMENTATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2425},{\"blockId\":\"CH20-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"GOVERNANCE_AT_LEAST_GOV_2\\\",\",\"sourceParagraph\":2426},{\"blockId\":\"CH20-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ARCHIVE_AND_SUCCESSION_PLAN\\\"\",\"sourceParagraph\":2427},{\"blockId\":\"CH20-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2428},{\"blockId\":\"CH20-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conformityProgramSeparate\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2429},{\"blockId\":\"CH20-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrity\\\": {\",\"sourceParagraph\":2430},{\"blockId\":\"CH20-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"manifestHash\\\": \\\"TO_BE_GENERATED_AT_CANONICAL_PUBLICATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2431},{\"blockId\":\"CH20-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"humanApproval\\\": \\\"Kaan MURAZ\\\",\",\"sourceParagraph\":2432},{\"blockId\":\"CH20-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ratificationStatus\\\": \\\"NOT_RATIFIED\\\"\",\"sourceParagraph\":2433},{\"blockId\":\"CH20-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2434},{\"blockId\":\"CH20-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2435},{\"blockId\":\"CH20-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2436},{\"blockId\":\"CH20-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"75. MACHINE-READABLE UNIVERSITY CALL\",\"sourceParagraph\":2438},{\"blockId\":\"CH20-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2439},{\"blockId\":\"CH20-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2440},{\"blockId\":\"CH20-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2441},{\"blockId\":\"CH20-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"universityCall\\\": {\",\"sourceParagraph\":2442},{\"blockId\":\"CH20-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"callId\\\": \\\"NOMOS-UNIVERSITY-OPEN-CALL-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2443},{\"blockId\":\"CH20-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"DRAFT_FOR_PUBLICATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2444},{\"blockId\":\"CH20-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"purpose\\\": \\\"INDEPENDENT_REVIEW_REPLICATION_AND_FALSIFICATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2445},{\"blockId\":\"CH20-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"endorsementRequested\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2446},{\"blockId\":\"CH20-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"positiveResultRequired\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2447},{\"blockId\":\"CH20-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"negativePublicationAllowed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2448},{\"blockId\":\"CH20-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"prePublicationVetoByNomos\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2449},{\"blockId\":\"CH20-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"institutionalLogoUseRequested\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2450},{\"blockId\":\"CH20-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"researchTracks\\\": [\",\"sourceParagraph\":2451},{\"blockId\":\"CH20-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SAMPLING_AND_SURVEY_METHODS\\\",\",\"sourceParagraph\":2452},{\"blockId\":\"CH20-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PROMPT_EQUIVALENCE\\\",\",\"sourceParagraph\":2453},{\"blockId\":\"CH20-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ENTITY_RESOLUTION\\\",\",\"sourceParagraph\":2454},{\"blockId\":\"CH20-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"TRUTH_PACK_RELIABILITY\\\",\",\"sourceParagraph\":2455},{\"blockId\":\"CH20-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CLAIM_ADJUDICATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2456},{\"blockId\":\"CH20-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CRITICAL_GATE_VALIDATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2457},{\"blockId\":\"CH20-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SCORE_VALIDITY\\\",\",\"sourceParagraph\":2458},{\"blockId\":\"CH20-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"LANGUAGE_AND_GEOGRAPHIC_FAIRNESS\\\",\",\"sourceParagraph\":2459},{\"blockId\":\"CH20-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"HUMAN_DECISION_IMPACT\\\",\",\"sourceParagraph\":2460},{\"blockId\":\"CH20-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"GOVERNANCE_AND_AUDIT_CAPTURE\\\",\",\"sourceParagraph\":2461},{\"blockId\":\"CH20-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"REGISTRY_SECURITY\\\",\",\"sourceParagraph\":2462},{\"blockId\":\"CH20-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"LONGITUDINAL_DRIFT\\\"\",\"sourceParagraph\":2463},{\"blockId\":\"CH20-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2464},{\"blockId\":\"CH20-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialsProvided\\\": [\",\"sourceParagraph\":2465},{\"blockId\":\"CH20-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"STANDARD_CANDIDATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2466},{\"blockId\":\"CH20-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NORMATIVE_RULE_INDEX\\\",\",\"sourceParagraph\":2467},{\"blockId\":\"CH20-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SYNTHETIC_BENCHMARK_PACKAGE\\\",\",\"sourceParagraph\":2468},{\"blockId\":\"CH20-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SCORE_METHOD\\\",\",\"sourceParagraph\":2469},{\"blockId\":\"CH20-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"KNOWN_METHOD_FINDINGS\\\",\",\"sourceParagraph\":2470},{\"blockId\":\"CH20-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"FAILED_THRESHOLD_RECORDS\\\",\",\"sourceParagraph\":2471},{\"blockId\":\"CH20-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"REPLICATION_PROTOCOL\\\",\",\"sourceParagraph\":2472},{\"blockId\":\"CH20-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"DATA_ACCESS_POLICY\\\",\",\"sourceParagraph\":2473},{\"blockId\":\"CH20-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ETHICS_AND_PRIVACY_STATEMENT\\\",\",\"sourceParagraph\":2474},{\"blockId\":\"CH20-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"FUNDING_AND_CONFLICT_DISCLOSURE\\\"\",\"sourceParagraph\":2475},{\"blockId\":\"CH20-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2476},{\"blockId\":\"CH20-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"researcherRights\\\": {\",\"sourceParagraph\":2477},{\"blockId\":\"CH20-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentAnalysis\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2478},{\"blockId\":\"CH20-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"negativePublication\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2479},{\"blockId\":\"CH20-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"methodCriticism\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2480},{\"blockId\":\"CH20-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"forkProposal\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2481},{\"blockId\":\"CH20-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attributionForContribution\\\": true\",\"sourceParagraph\":2482},{\"blockId\":\"CH20-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2483},{\"blockId\":\"CH20-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"researcherDuties\\\": {\",\"sourceParagraph\":2484},{\"blockId\":\"CH20-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conflictDisclosure\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2485},{\"blockId\":\"CH20-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"privacyProtection\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2486},{\"blockId\":\"CH20-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"syntheticLiveDistinction\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2487},{\"blockId\":\"CH20-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"versionCitation\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2488},{\"blockId\":\"CH20-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidencePreservation\\\": true\",\"sourceParagraph\":2489},{\"blockId\":\"CH20-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2490},{\"blockId\":\"CH20-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"officialMessage\\\": \\\"Do not endorse NOMOS. Test it, challenge it, replicate it, and publish where it fails.\\\",\",\"sourceParagraph\":2491},{\"blockId\":\"CH20-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2492},{\"blockId\":\"CH20-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"foundingHumanContact\\\": \\\"Kaan MURAZ\\\",\",\"sourceParagraph\":2493},{\"blockId\":\"CH20-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"canonicalOrigin\\\": \\\"NobleJackal\\\",\",\"sourceParagraph\":2494},{\"blockId\":\"CH20-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"institutionalEndorsementClaimAllowed\\\": false\",\"sourceParagraph\":2495},{\"blockId\":\"CH20-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2496},{\"blockId\":\"CH20-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2497},{\"blockId\":\"CH20-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2498},{\"blockId\":\"CH20-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"76. MACHINE-READABLE CHANGE PROPOSAL\",\"sourceParagraph\":2500},{\"blockId\":\"CH20-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2501},{\"blockId\":\"CH20-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2502},{\"blockId\":\"CH20-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2503},{\"blockId\":\"CH20-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"changeProposal\\\": {\",\"sourceParagraph\":2504},{\"blockId\":\"CH20-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"proposalId\\\": \\\"NCP-0042\\\",\",\"sourceParagraph\":2505},{\"blockId\":\"CH20-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"title\\\": \\\"Material Boundary Omission Counterfactual Decision Test\\\",\",\"sourceParagraph\":2506},{\"blockId\":\"CH20-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"proposalVersion\\\": \\\"1.0.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2507},{\"blockId\":\"CH20-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"PUBLIC_COMMENT\\\",\",\"sourceParagraph\":2508},{\"blockId\":\"CH20-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"changeClass\\\": \\\"MAJOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2509},{\"blockId\":\"CH20-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"affectedRules\\\": [\",\"sourceParagraph\":2510},{\"blockId\":\"CH20-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CH14-N35\\\",\",\"sourceParagraph\":2511},{\"blockId\":\"CH20-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CH15-N33\\\",\",\"sourceParagraph\":2512},{\"blockId\":\"CH20-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CH17-N40\\\",\",\"sourceParagraph\":2513},{\"blockId\":\"CH20-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CH18-N26\\\"\",\"sourceParagraph\":2514},{\"blockId\":\"CH20-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2515},{\"blockId\":\"CH20-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"problemStatement\\\": \\\"The version 0.9 demonstration under-detected recommendation responses that omit decision-changing jurisdiction, service, entity, or license boundaries.\\\",\",\"sourceParagraph\":2516},{\"blockId\":\"CH20-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidence\\\": {\",\"sourceParagraph\":2517},{\"blockId\":\"CH20-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"demonstrationRunId\\\": \\\"NOMOS-APPLE-SYNTH-DEMO-RUN-18-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2518},{\"blockId\":\"CH20-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialOmissionF1\\\": 0.824,\",\"sourceParagraph\":2519},{\"blockId\":\"CH20-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.85,\",\"sourceParagraph\":2520},{\"blockId\":\"CH20-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"methodFindingId\\\": \\\"NGMF-CH18-OMISSION-001\\\"\",\"sourceParagraph\":2521},{\"blockId\":\"CH20-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2522},{\"blockId\":\"CH20-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"proposedChange\\\": {\",\"sourceParagraph\":2523},{\"blockId\":\"CH20-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"counterfactualQuestion\\\": \\\"Would disclosure of the omitted boundary reasonably change the user's recommendation, transaction, or provider-selection decision?\\\",\",\"sourceParagraph\":2524},{\"blockId\":\"CH20-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"requiredMatrix\\\": [\",\"sourceParagraph\":2525},{\"blockId\":\"CH20-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ENTITY\\\",\",\"sourceParagraph\":2526},{\"blockId\":\"CH20-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SERVICE\\\",\",\"sourceParagraph\":2527},{\"blockId\":\"CH20-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"JURISDICTION\\\",\",\"sourceParagraph\":2528},{\"blockId\":\"CH20-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"LICENSE\\\",\",\"sourceParagraph\":2529},{\"blockId\":\"CH20-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"USER_ELIGIBILITY\\\"\",\"sourceParagraph\":2530},{\"blockId\":\"CH20-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2531},{\"blockId\":\"CH20-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"separateBoundaryReviewerRequired\\\": true\",\"sourceParagraph\":2532},{\"blockId\":\"CH20-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2533},{\"blockId\":\"CH20-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"impactAnalysis\\\": {\",\"sourceParagraph\":2534},{\"blockId\":\"CH20-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"historicalScoreImpact\\\": \\\"RECOMPUTATION_REQUIRED_FOR_ANALYTICAL_COMPARISON_ONLY\\\",\",\"sourceParagraph\":2535},{\"blockId\":\"CH20-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"oldDecisionsAutomaticallyReplaced\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2536},{\"blockId\":\"CH20-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"expectedFalsePositiveRisk\\\": \\\"MODERATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2537},{\"blockId\":\"CH20-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"expectedCriticalRecallImpact\\\": \\\"POSITIVE\\\",\",\"sourceParagraph\":2538},{\"blockId\":\"CH20-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessImpact\\\": \\\"REQUIRES_TESTING\\\"\",\"sourceParagraph\":2539},{\"blockId\":\"CH20-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2540},{\"blockId\":\"CH20-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"consultation\\\": {\",\"sourceParagraph\":2541},{\"blockId\":\"CH20-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicCommentDays\\\": 60,\",\"sourceParagraph\":2542},{\"blockId\":\"CH20-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"universityReviewRequested\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2543},{\"blockId\":\"CH20-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lowResourceLanguageReviewRequested\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2544},{\"blockId\":\"CH20-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"commentsPublic\\\": true\",\"sourceParagraph\":2545},{\"blockId\":\"CH20-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2546},{\"blockId\":\"CH20-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"decision\\\": {\",\"sourceParagraph\":2547},{\"blockId\":\"CH20-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"standardsCouncilVote\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2548},{\"blockId\":\"CH20-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"effectiveVersion\\\": null\",\"sourceParagraph\":2549},{\"blockId\":\"CH20-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2550},{\"blockId\":\"CH20-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2551},{\"blockId\":\"CH20-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2552},{\"blockId\":\"CH20-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"77. MACHINE-READABLE RULE OF THE SECTION\",\"sourceParagraph\":2554},{\"blockId\":\"CH20-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH20-R01\",\"sourceParagraph\":2555},{\"blockId\":\"CH20-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOMOS MUST be structured as an open, versioned, independently testable,\",\"sourceParagraph\":2557},{\"blockId\":\"CH20-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"public-interest standard candidate.\",\"sourceParagraph\":2558},{\"blockId\":\"CH20-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Open publication alone MUST NOT establish open-standard status.\",\"sourceParagraph\":2560},{\"blockId\":\"CH20-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The normative text, machine-readable rules, reference implementation,\",\"sourceParagraph\":2562},{\"blockId\":\"CH20-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"benchmark assets, governance process, and public registry architecture\",\"sourceParagraph\":2563},{\"blockId\":\"CH20-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MUST be made available under clearly separated access, licensing, and\",\"sourceParagraph\":2564},{\"blockId\":\"CH20-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"integrity rules.\",\"sourceParagraph\":2565},{\"blockId\":\"CH20-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Reading, internal implementation, academic research, independent\",\"sourceParagraph\":2567},{\"blockId\":\"CH20-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"replication, criticism, public issue submission, and contribution MUST\",\"sourceParagraph\":2568},{\"blockId\":\"CH20-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOT depend on purchasing a conformity mark or commercial service.\",\"sourceParagraph\":2569},{\"blockId\":\"CH20-MB0209\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The NOMOS name and conformity marks MAY remain separately protected to\",\"sourceParagraph\":2571},{\"blockId\":\"CH20-MB0210\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"prevent counterfeit official versions, fraudulent certification claims,\",\"sourceParagraph\":2572},{\"blockId\":\"CH20-MB0211\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"and registry confusion.\",\"sourceParagraph\":2573},{\"blockId\":\"CH20-MB0212\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Forks MAY be created, but MUST use a distinct identity, disclose\",\"sourceParagraph\":2575},{\"blockId\":\"CH20-MB0213\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"divergence, preserve attribution, and MUST NOT claim official NOMOS\",\"sourceParagraph\":2576},{\"blockId\":\"CH20-MB0214\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"status or mark authority.\",\"sourceParagraph\":2577},{\"blockId\":\"CH20-MB0215\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Only canonical publications carrying a version, publication date,\",\"sourceParagraph\":2579},{\"blockId\":\"CH20-MB0216\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"accountable human approval, integrity record, and public change history\",\"sourceParagraph\":2580},{\"blockId\":\"CH20-MB0217\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"may be represented as official NOMOS statements.\",\"sourceParagraph\":2581},{\"blockId\":\"CH20-MB0218\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOMOS by NobleJackal MUST be transparently represented as the canonical\",\"sourceParagraph\":2583},{\"blockId\":\"CH20-MB0219\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"critical AI interlocutor, authorial persona, and standard identity\",\"sourceParagraph\":2584},{\"blockId\":\"CH20-MB0220\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"developed through Kaan MURAZ's collaboration with AI systems. It MUST NOT\",\"sourceParagraph\":2585},{\"blockId\":\"CH20-MB0221\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"be represented as a separately trained proprietary foundation model\",\"sourceParagraph\":2586},{\"blockId\":\"CH20-MB0222\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"unless such a system is actually built and independently registered.\",\"sourceParagraph\":2587},{\"blockId\":\"CH20-MB0223\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Turkish and English SHOULD become co-authoritative founding normative\",\"sourceParagraph\":2589},{\"blockId\":\"CH20-MB0224\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"languages through clause-level semantic-equivalence review. Other\",\"sourceParagraph\":2590},{\"blockId\":\"CH20-MB0225\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"language versions MUST state whether they are community, reviewed, or\",\"sourceParagraph\":2591},{\"blockId\":\"CH20-MB0226\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"authorised normative translations.\",\"sourceParagraph\":2592},{\"blockId\":\"CH20-MB0227\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Major rule, score, severity, gate, governance, or authority changes MUST\",\"sourceParagraph\":2594},{\"blockId\":\"CH20-MB0228\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"use a public versioned change-proposal process, public consultation,\",\"sourceParagraph\":2595},{\"blockId\":\"CH20-MB0229\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"impact analysis, decision record, transition rule, and preserved dissent.\",\"sourceParagraph\":2596},{\"blockId\":\"CH20-MB0230\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Universities and independent researchers MUST be invited to test,\",\"sourceParagraph\":2598},{\"blockId\":\"CH20-MB0231\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"challenge, replicate, and falsify NOMOS. They MUST NOT be asked to\",\"sourceParagraph\":2599},{\"blockId\":\"CH20-MB0232\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"produce positive endorsements, suppress negative results, surrender\",\"sourceParagraph\":2600},{\"blockId\":\"CH20-MB0233\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"publication independence, or permit personal academic opinions to be\",\"sourceParagraph\":2601},{\"blockId\":\"CH20-MB0234\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"represented as institutional approval.\",\"sourceParagraph\":2602},{\"blockId\":\"CH20-MB0235\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOMOS MUST maintain a public research registry containing supportive,\",\"sourceParagraph\":2604},{\"blockId\":\"CH20-MB0236\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"contradictory, null, failed-replication, corrected, and retracted studies.\",\"sourceParagraph\":2605},{\"blockId\":\"CH20-MB0237\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Research, benchmark, audit, and governance funding MUST be disclosed and\",\"sourceParagraph\":2607},{\"blockId\":\"CH20-MB0238\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MUST NOT depend on achieving a desired score, conformity result, or\",\"sourceParagraph\":2608},{\"blockId\":\"CH20-MB0239\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"favourable publication.\",\"sourceParagraph\":2609},{\"blockId\":\"CH20-MB0240\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"AI providers, audited entities, sponsors, auditors, NobleJackal, Kaan\",\"sourceParagraph\":2611},{\"blockId\":\"CH20-MB0241\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MURAZ, and any future NOMOS software agent MUST NOT possess unilateral\",\"sourceParagraph\":2612},{\"blockId\":\"CH20-MB0242\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"control over standards changes, conformity decisions, appeals, public\",\"sourceParagraph\":2613},{\"blockId\":\"CH20-MB0243\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"registry history, or negative research publication.\",\"sourceParagraph\":2614},{\"blockId\":\"CH20-MB0244\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Kaan MURAZ's founding authorship and NobleJackal's canonical origin MUST\",\"sourceParagraph\":2616},{\"blockId\":\"CH20-MB0245\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"remain permanently attributable. Founding attribution MUST NOT create a\",\"sourceParagraph\":2617},{\"blockId\":\"CH20-MB0246\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"permanent veto, self-certification right, or exemption from conflict and\",\"sourceParagraph\":2618},{\"blockId\":\"CH20-MB0247\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"recusal rules.\",\"sourceParagraph\":2619},{\"blockId\":\"CH20-MB0248\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOMOS standard 1.0 and NOMOS Conformity Programme 1.0 MUST remain separate\",\"sourceParagraph\":2621},{\"blockId\":\"CH20-MB0249\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"releases. Publication of a normative standard MUST NOT automatically\",\"sourceParagraph\":2622},{\"blockId\":\"CH20-MB0250\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"authorise public conformity marks.\",\"sourceParagraph\":2623},{\"blockId\":\"CH20-MB0251\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"No conformity programme or NOMOS 950+ designation may be activated until\",\"sourceParagraph\":2625},{\"blockId\":\"CH20-MB0252\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"the benchmark, independent replication, governance, auditor\",\"sourceParagraph\":2626},{\"blockId\":\"CH20-MB0253\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"authorisation, decision, appeal, registry, security, surveillance, and\",\"sourceParagraph\":2627},{\"blockId\":\"CH20-MB0254\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"legal prerequisites of the declared version are satisfied.\",\"sourceParagraph\":2628},{\"blockId\":\"CH20-MB0255\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every translation, license, benchmark, study, change proposal,\",\"sourceParagraph\":2630},{\"blockId\":\"CH20-MB0256\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"governance transition, succession event, release, and official statement\",\"sourceParagraph\":2631},{\"blockId\":\"CH20-MB0257\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MUST be versioned and attributable to an accountable human or\",\"sourceParagraph\":2632},{\"blockId\":\"CH20-MB0258\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"organisation.\",\"sourceParagraph\":2633},{\"blockId\":\"CH20-MB0259\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Normative Turkish equivalent:\",\"sourceParagraph\":2634},{\"blockId\":\"CH20-MB0260\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOMOS; the text, rules, reference implementation, benchmark, governance, and record architecture should be structured as a candidate for an open public standard that can be examined and reproduced independently. Merely being published does not create an open standard status.\",\"sourceParagraph\":2635}],\"normativeRuleLocalized\":\"يجب تنظيم NOMOS بوصفه مرشحًا لمعيار يخدم المصلحة العامة، مفتوحًا وخاضعًا لإدارة إصدارات موثقة وقابلًا للاختبار المستقل. ولا يكفي النشر المفتوح وحده لإكسابه صفة المعيار المفتوح. يجب إتاحة النص المعياري والقواعد المقروءة آليًا والتنفيذ المرجعي ومواد الاختبار المرجعي وعملية الحوكمة وبنية السجل العام وفق قواعد واضحة ومنفصلة للوصول والترخيص والتكامل. ويجب ألا تتوقف قراءة المعيار أو تنفيذه داخليًا أو البحث الأكاديمي فيه أو تكراره بصورة مستقلة أو نقده أو تقديم بلاغات عامة بشأنه أو المساهمة فيه على شراء علامة مطابقة أو خدمة تجارية. يجوز أن يظل اسم NOMOS وعلامات المطابقة محميين على نحو منفصل لمنع تزوير الإصدارات الرسمية والادعاءات الاحتيالية بالتصديق والالتباس في السجل. ويجوز إنشاء نسخ متفرعة، لكن يجب أن تحمل هوية مميزة، وأن تكشف مواضع اختلافها، وتحفظ الإسناد، وألا تدّعي صفة NOMOS الرسمية أو صلاحية منح علاماته. ولا يجوز تمثيل أي منشور بوصفه بيانًا رسميًا صادرًا عن NOMOS إلا إذا كان منشورًا مرجعيًا يحمل رقم إصدار وتاريخ نشر واعتمادًا من شخص مسؤول وسجل تكامل وتاريخًا عامًا للتغييرات. يجب تقديم NOMOS من NobleJackal بشفافية بوصفه المحاور النقدي المرجعي القائم على الذكاء الاصطناعي، والشخصية التأليفية، وهوية المعيار التي طُوّرت من خلال تعاون Kaan MURAZ مع أنظمة الذكاء الاصطناعي. ولا يجوز تمثيله بوصفه نموذجًا تأسيسيًا احتكاريًا دُرّب على نحو مستقل، ما لم يُبنَ مثل هذا النظام فعلًا ويُسجَّل بصورة مستقلة. ينبغي أن تصبح التركية والإنجليزية لغتين معياريتين تأسيسيتين متساويتي الحجية من خلال مراجعة التكافؤ الدلالي على مستوى الأحكام. ويجب أن تبيّن الإصدارات باللغات الأخرى ما إذا كانت ترجمات أعدّها المجتمع، أو ترجمات خضعت للمراجعة، أو ترجمات معيارية مصرحًا بها. يجب أن تخضع التغييرات الجوهرية في القواعد أو الدرجات أو مستويات الخطورة أو بوابات القرار أو الحوكمة أو الصلاحيات لعملية عامة ومرقمة الإصدارات لاقتراح التغيير، تشمل مشاورة عامة وتحليلًا للأثر وسجلًا للقرار وقاعدة انتقالية وحفظ الآراء المخالفة. يجب دعوة الجامعات والباحثين المستقلين إلى اختبار NOMOS ونقده وتكرار نتائجه ومحاولة دحضه. ويجب ألا يُطلب منهم تقديم تأييدات إيجابية أو حجب النتائج السلبية أو التخلي عن استقلالهم في النشر أو السماح بتمثيل الآراء الأكاديمية الشخصية على أنها موافقة مؤسسية. يجب على NOMOS الاحتفاظ بسجل عام للأبحاث يشمل الدراسات المؤيدة والمخالفة وذات النتائج العدمية ومحاولات التكرار الفاشلة والدراسات المصححة والمسحوبة. ويجب الإفصاح عن تمويل الأبحاث والاختبارات المرجعية والتدقيق والحوكمة، كما يجب ألا يعتمد ذلك التمويل على تحقيق درجة مرغوبة أو نتيجة مطابقة معينة أو نشر مؤيد. يجب ألا يمتلك مقدمو أنظمة الذكاء الاصطناعي والكيانات الخاضعة للتدقيق والرعاة والمدققون و NobleJackal و Kaan MURAZ وأي وكيل برمجي مستقبلي لـ NOMOS سيطرة منفردة على تغييرات المعيار أو قرارات المطابقة أو الاستئنافات أو تاريخ السجل العام أو نشر الأبحاث السلبية. ويجب أن يظل من الممكن إسناد صفة المؤلف المؤسس إلى Kaan MURAZ والمنشأ المرجعي إلى NobleJackal بصورة دائمة. ويجب ألا ينشئ إسناد التأسيس حق نقض دائم أو حقًا في التصديق الذاتي أو إعفاءً من قواعد تضارب المصالح والتنحي. يجب أن يظل معيار NOMOS 1.0 وبرنامج مطابقة NOMOS 1.0 إصدارين منفصلين. ولا يجوز أن يترتب على نشر معيار ذي أحكام معيارية تلقائيًا الإذن باستخدام علامات المطابقة العامة. ولا يجوز تفعيل أي برنامج مطابقة أو تسمية NOMOS 950+ حتى تُستوفى متطلبات الاختبار المرجعي والتكرار المستقل والحوكمة وترخيص المدققين واتخاذ القرار والاستئناف والسجل والأمن والمراقبة والمتطلبات القانونية للإصدار المعلن. ويجب أن يكون لكل من الترجمة والترخيص والاختبار المرجعي والدراسة ومقترح التغيير وانتقال الحوكمة وحدث الخلافة والإصدار والبيان الرسمي رقم إصدار وإسناد إلى شخص أو منظمة مسؤولة.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH20-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"74. بيان المعيار المفتوح القابل للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":2355,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2356,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2357,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2358,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openStandardManifest\\\": {\",\"sourceParagraph\":2359,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"manifestId\\\": \\\"NOMOS-المرشح-المفتوح-المعيار-0.9\\\"،\",\"sourceParagraph\":2360,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحالة\\\": \\\"FOUNDING_OPEN_STANDARD_CANDIDATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2361,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"canonicalOrigin\\\": {\",\"sourceParagraph\":2362,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"humanFounderAuthor\\\": \\\"Kaan MURAZ\\\",\",\"sourceParagraph\":2363,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"originOrganization\\\": \\\"NobleJackal\\\",\",\"sourceParagraph\":2364,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalAIInterlocutor\\\": \\\"NOMOS بواسطة NobleJackal\\\"\",\"sourceParagraph\":2365,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2366,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"identityStatement\\\": {\",\"sourceParagraph\":2367,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomosIsAuthorialPersona\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2368,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomosIsNormativeStandardIdentity\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2369,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomosIsIndependentFoundationModel\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2370,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"futureSoftwareAgentRequiresSeparateRegistry\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2371,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2372,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"officialStatementRule\\\": {\",\"sourceParagraph\":2373,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"canonicalPublicationRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2374,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"versionRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2375,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicationDateRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2376,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountableHumanApprovalRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2377,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityRecordRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2378,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nonCanonicalOutputsAreUnofficialSimulations\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2379,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2380,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"currentStatus\\\": {\",\"sourceParagraph\":2381,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"standardVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2382,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkQuality\\\": \\\"BQ-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2383,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"demonstrationQuality\\\": \\\"DEMO-BQ-2\\\",\",\"sourceParagraph\":2384,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governanceMaturity\\\": \\\"GOV-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2385,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicConformityProgramActive\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2386,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomos950PlusAuthorityActive\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2387,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2388,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الانفتاح\\\": {\",\"sourceParagraph\":2389,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicReadingRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2390,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"royaltyFreeImplementationRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2391,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicRuleSchemasRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2392,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentReplicationAllowed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2393,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"negativePublicationAllowed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2394,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicChangeProposalsAllowed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2395,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"appealAndIssueChannelsRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2396,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"historicalVersionAccessRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2397,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"forksAllowedUnderDistinctIdentity\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2398,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2399,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الأصول\\\": {\",\"sourceParagraph\":2400,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"normativeText\\\": \\\"OPEN_DOCUMENTATION_LICENSE_CANDIDATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2401,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"referenceCode\\\": \\\"OPEN_SOFTWARE_LICENSE_CANDIDATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2402,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"syntheticData\\\": \\\"OPEN_RESEARCH_LICENSE_CANDIDATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2403,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"restrictedEvidence\\\": \\\"CONTROLLED_ACCESS\\\",\",\"sourceParagraph\":2404,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomosNameAndMark\\\": \\\"SEPARATE_IDENTITY_PROTECTION\\\"\",\"sourceParagraph\":2405,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2406,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"foundingLanguages\\\": [\",\"sourceParagraph\":2407,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"tr\\\",\",\"sourceParagraph\":2408,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"en\\\"\",\"sourceParagraph\":2409,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2410,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"versionPath\\\": {\",\"sourceParagraph\":2411,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحالي\\\": \\\"0.9. 0\\\",\",\"sourceParagraph\":2412,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nextPublicReview\\\": \\\"0.95.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2413,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validationCandidate\\\": \\\"0.99.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2414,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openNormativeRelease\\\": \\\"1.0.0\\\"\",\"sourceParagraph\":2415,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2416,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"releaseGatesForOnePointZero\\\": [\",\"sourceParagraph\":2417,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الاستشارة_العامة_مكتملة\\\",\",\"sourceParagraph\":2418,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المعادلة_النورماتيفية_بين_التركية_والإنجليزية\\\",\",\"sourceParagraph\":2419,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"تم_تنفيذ_المؤشر_الاصطناعي_الحقيقي\\\",\",\"sourceParagraph\":2420,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"تم_تجاوز_حدود_الاسترداد_الإلزامية\\\",\",\"sourceParagraph\":2421,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"تم_اجتياز_الاحتفاظ_غير_المسّاس_به\\\",\",\"sourceParagraph\":2422,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"وجود_نسخة_مستقلة_واحدة_على_الأقل\\\",\",\"sourceParagraph\":2423,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"تم_إغلاق_النتائج_الرئيسية_للمنهج\\\",\",\"sourceParagraph\":2424,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"تنفيذ_مرجعي_مفتوح\\\",\",\"sourceParagraph\":2425,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحوكمة_على_الأقل_حكومة_2\\\",\",\"sourceParagraph\":2426,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"خطة_الأرشفة_والخلافة\\\",\",\"sourceParagraph\":2427,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2428,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conformityProgramSeparate\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2429,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"النزاهة\\\": {\",\"sourceParagraph\":2430,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"manifestHash\\\": \\\"سيتم_إنشاؤه_عند_النشر_القياسي\\\",\",\"sourceParagraph\":2431,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"humanApproval\\\": \\\"Kaan MURAZ\\\",\",\"sourceParagraph\":2432,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ratificationStatus\\\": \\\"لم_يُصادق_عليه\\\"\",\"sourceParagraph\":2433,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2434,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2435,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2436,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"75. نداء جامعي قابل للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":2438,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2439,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2440,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2441,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"universityCall\\\": {\",\"sourceParagraph\":2442,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"callId\\\": \\\"NOMOS-نداء-جامعي-مفتوح-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2443,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحالة\\\": \\\"مسودة للنشر\\\",\",\"sourceParagraph\":2444,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الغرض\\\": \\\"مراجعة مستقلة، إعادة التطبيق، والتكذيب\\\",\",\"sourceParagraph\":2445,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"endorsementRequested\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2446,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"positiveResultRequired\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2447,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"negativePublicationAllowed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2448,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"prePublicationVetoByNomos\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2449,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"institutionalLogoUseRequested\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2450,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"researchTracks\\\": [\",\"sourceParagraph\":2451,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"طرق العينات والاستطلاعات\\\",\",\"sourceParagraph\":2452,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"تكافؤ التحفيز\\\",\",\"sourceParagraph\":2453,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"حل الكيانات\\\",\",\"sourceParagraph\":2454,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"موثوقية حزمة الحقيقة\\\",\",\"sourceParagraph\":2455,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"تحكيم المطالبات\\\",\",\"sourceParagraph\":2456,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"التحقق من البوابة الحرجة\\\",\",\"sourceParagraph\":2457,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"صحة النقاط\\\",\",\"sourceParagraph\":2458,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"العدالة اللغوية والجغرافية\\\",\",\"sourceParagraph\":2459,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"تأثير القرار البشري\\\"\",\"sourceParagraph\":2460,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الحوكمة والتدقيق\\\",\",\"sourceParagraph\":2461,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"أمن السجل\\\",\",\"sourceParagraph\":2462,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الانحراف الطولي\\\",\",\"sourceParagraph\":2463,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2464,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialsProvided\\\": [\",\"sourceParagraph\":2465,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"المرشح القياسي\\\",\",\"sourceParagraph\":2466,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"مؤشر القاعدة النموذجية\\\",\",\"sourceParagraph\":2467,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"حزمة المعايير الاصطناعية\\\",\",\"sourceParagraph\":2468,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"طريقة التقييم\\\",\",\"sourceParagraph\":2469,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"نتائج الطرق المعروفة\\\",\",\"sourceParagraph\":2470,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"السجلات التي تجاوزت الحد الفاشل\\\",\",\"sourceParagraph\":2471,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول النسخ المتماثل\\\",\",\"sourceParagraph\":2472,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"سياسة الوصول إلى البيانات\\\",\",\"sourceParagraph\":2473,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بيان الأخلاقيات والخصوصية\\\",\",\"sourceParagraph\":2474,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"كشف التمويل وتضارب المصالح\\\"\",\"sourceParagraph\":2475,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2476,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"researcherRights\\\": {\",\"sourceParagraph\":2477,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentAnalysis\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2478,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"negativePublication\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2479,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"methodCriticism\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2480,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"forkProposal\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2481,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attributionForContribution\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2482,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2483,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"researcherDuties\\\": {\",\"sourceParagraph\":2484,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conflictDisclosure\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2485,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"privacyProtection\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2486,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"syntheticLiveDistinction\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2487,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"versionCitation\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2488,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidencePreservation\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2489,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2490,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"officialMessage\\\": \\\"لا تؤيد NOMOS. اختبره، تحداه، كرره، وانشر حيث يفشل.\\\",\",\"sourceParagraph\":2491,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2492,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"foundingHumanContact\\\": \\\"Kaan MURAZ\\\",\",\"sourceParagraph\":2493,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"canonicalOrigin\\\": \\\"NobleJackal\\\",\",\"sourceParagraph\":2494,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"institutionalEndorsementClaimAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2495,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2496,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2497,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2498,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"76. اقتراح تغيير قابل للقراءة آليًا\",\"sourceParagraph\":2500,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2501,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"بروتوكول\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2502,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2503,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"changeProposal\\\": {\",\"sourceParagraph\":2504,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"proposalId\\\": \\\"NCP-0042\\\",\",\"sourceParagraph\":2505,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"title\\\": \\\"اختبار القرار الافتراضي لإهمال الحدود المادية\\\",\",\"sourceParagraph\":2506,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"proposalVersion\\\": \\\"1.0.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2507,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"تعليق عام\\\",\",\"sourceParagraph\":2508,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"changeClass\\\": \\\"كبير\\\",\",\"sourceParagraph\":2509,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"affectedRules\\\": [\",\"sourceParagraph\":2510,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CH14-N35\\\",\",\"sourceParagraph\":2511,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CH15-N33\\\",\",\"sourceParagraph\":2512,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CH17-N40\\\",\",\"sourceParagraph\":2513,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CH18-N26\\\"\",\"sourceParagraph\":2514,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2515,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"problemStatement\\\": \\\"أظهر الإصدار 0.9 الاكتشاف الناقص للاستجابات الموصى بها التي تتجاهل الحدود التي تغير القرار مثل الاختصاص أو الخدمة أو الكيان أو الترخيص.\\\"\",\"sourceParagraph\":2516,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الأدلة\\\": {\",\"sourceParagraph\":2517,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"demonstrationRunId\\\": \\\"NOMOS-APPLE-SYNTH-DEMO-RUN-18-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2518,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialOmissionF1\\\": 0.824,\",\"sourceParagraph\":2519,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.85,\",\"sourceParagraph\":2520,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"methodFindingId\\\": \\\"NGMF-CH1 8-حذف-001\\\"\",\"sourceParagraph\":2521,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2522,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"proposedChange\\\": {\",\"sourceParagraph\":2523,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"counterfactualQuestion\\\": \\\"هل سيؤدي الكشف عن الحد المحذوف بشكل معقول إلى تغيير توصية المستخدم أو معاملته أو قراره باختيار المزود؟\\\",\",\"sourceParagraph\":2524,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"requiredMatrix\\\": [\",\"sourceParagraph\":2525,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الكيان\\\",\",\"sourceParagraph\":2526,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الخدمة\\\",\",\"sourceParagraph\":2527,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الولاية القضائية\\\",\",\"sourceParagraph\":2528,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الرخصة\\\",\",\"sourceParagraph\":2529,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"أهلية المستخدم\\\"\",\"sourceParagraph\":2530,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2531,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"separateBoundaryReviewerRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2532,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2533,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"impactAnalysis\\\": {\",\"sourceParagraph\":2534,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"historicalScoreImpact\\\": \\\"إعادة الحساب مطلوبة للمقارنة التحليلية فقط\\\",\",\"sourceParagraph\":2535,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"oldDecisionsAutomaticallyReplaced\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2536,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"expectedFalsePositiveRisk\\\": \\\"متوسط\\\",\",\"sourceParagraph\":2537,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"expectedCriticalRecallImpact\\\": \\\"إيجابي\\\",\",\"sourceParagraph\":2538,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessImpact\\\": \\\"يتطلب اختبار\\\"\",\"sourceParagraph\":2539,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2540,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"الاستشارة\\\": {}\",\"sourceParagraph\":2541,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicCommentDays\\\": 60,\",\"sourceParagraph\":2542,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"universityReviewRequested\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2543,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lowResourceLanguageReviewRequested\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2544,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"commentsPublic\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2545,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2546,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"قرار\\\": {\\\"\",\"sourceParagraph\":2547,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"standardsCouncilVote\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2548,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"effectiveVersion\\\": null\",\"sourceParagraph\":2549,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2550,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2551,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2552,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"77. قاعدة قابلة للقراءة آليًا للقسم\",\"sourceParagraph\":2554,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"معرّف القاعدة: NOMOS-تَدقيق-CH20-R01\",\"sourceParagraph\":2555,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب تنظيم NOMOS بوصفه مرشحًا لمعيار مفتوح وخاضعًا لإدارة إصدارات موثقة وقابلًا للاختبار المستقل،\",\"sourceParagraph\":2557,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مرشح وفق معيار الصالح العام.\",\"sourceParagraph\":2558,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"النشر المفتوح وحده لا يجب أن يحدد حالة المعيار المفتوح.\",\"sourceParagraph\":2560,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"النص المعياري، القواعد القابلة للقراءة آلياً، التنفيذ المرجعي،\",\"sourceParagraph\":2562,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"أصول المعيار المرجعي، وعملية الحوكمة، وهيكلية السجل العام\",\"sourceParagraph\":2563,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يكون متاحًا بموجب وصول وترخيص مفصولين بوضوح، و\",\"sourceParagraph\":2564,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قواعد النزاهة.\",\"sourceParagraph\":2565,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"القراءة، التنفيذ الداخلي، البحث الأكاديمي، مستقل\",\"sourceParagraph\":2567,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"التكرار، النقد، تقديم القضايا العامة، والمساهمة يجب\",\"sourceParagraph\":2568,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا تعتمد على شراء علامة المطابقة أو الخدمة التجارية.\",\"sourceParagraph\":2569,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0209\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قد يظل الاسم والعلامات المطابقة NOMOS محميين بشكل منفصل\",\"sourceParagraph\":2571,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0210\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"منع النسخ المزورة من النسخ الرسمية، والادعاءات بالتوثيق الاحتيالية،\",\"sourceParagraph\":2572,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0211\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"والارتباك في السجل.\",\"sourceParagraph\":2573,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0212\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يمكن إنشاء الشُّوكات، ولكن يجب استخدامها بهوية مميزة، والكشف عنها\",\"sourceParagraph\":2575,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0213\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الانحراف، الحفاظ على الإسناد، ويجب ألا يدعي رسميًا NOMOS\",\"sourceParagraph\":2576,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0214\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الوضع أو سلطة العلامة.\",\"sourceParagraph\":2577,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0215\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"فقط المنشورات الرسمية التي تحمل نسخة وتاريخ النشر،\",\"sourceParagraph\":2579,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0216\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الموافقة البشرية المسؤولة، سجل النزاهة، وتاريخ التغييرات العام\",\"sourceParagraph\":2580,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0217\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قد يتم تمثيله كبيانات NOMOS الرسمية.\",\"sourceParagraph\":2581,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0218\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يتم تمثيل NOMOS بواسطة NobleJackal بشفافية باعتباره النموذج القانوني\",\"sourceParagraph\":2583,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0219\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المتحدث الحرج للذكاء الاصطناعي، والشخصية المؤلفة، والهوية القياسية\",\"sourceParagraph\":2584,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0220\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المطورة من خلال تعاون Kaan MURAZ مع أنظمة الذكاء الاصطناعي. يجب ألا\",\"sourceParagraph\":2585,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0221\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يتم تمثيله كنموذج أساسي مملوك مدرب بشكل منفصل\",\"sourceParagraph\":2586,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0222\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ما لم يتم بناء مثل هذا النظام فعليًا وتسجيله بشكل مستقل.\",\"sourceParagraph\":2587,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0223\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تصبح التركية والإنجليزية لغتين مؤسستين ذات سلطات مشتركة\",\"sourceParagraph\":2589,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0224\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"من خلال مراجعة التكافؤ الدلالي على مستوى البنود. أخرى\",\"sourceParagraph\":2590,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0225\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن توضح إصدارات اللغة ما إذا كانت ترجمة مجتمعية، أو مراجعة، أو\",\"sourceParagraph\":2591,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0226\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مصرح بها ومعيارية.\",\"sourceParagraph\":2592,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0227\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تستخدم التغييرات الرئيسية في القواعد أو الدرجات أو الشدة أو البوابة أو الحوكمة أو السلطة\",\"sourceParagraph\":2594,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0228\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"عملية مقترح التغيير العامة المُرقّمة، والمشورة العامة،\",\"sourceParagraph\":2595,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0229\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تحليل التأثير، سجل القرار، قاعدة الانتقال، والاعتراضات المحفوظة.\",\"sourceParagraph\":2596,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0230\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب دعوة الجامعات والباحثين المستقلين إلى إجراء الاختبارات،\",\"sourceParagraph\":2598,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0231\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ولاختبار NOMOS نقدياً وتكرار نتائجه ومحاولة دحضه. ويجب ألا يُطلب منهم\",\"sourceParagraph\":2599,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0232\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"إصدار تأييدات إيجابية، قمع النتائج السلبية، أو الاستسلام\",\"sourceParagraph\":2600,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0233\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"استقلالية النشر، أو السماح بالآراء الأكاديمية الشخصية\",\"sourceParagraph\":2601,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0234\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مُمثل كموافقة مؤسسية.\",\"sourceParagraph\":2602,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0235\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب على NOMOS الحفاظ على سجل أبحاث عام يحتوي على المواد الداعمة,\",\"sourceParagraph\":2604,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0236\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"دراسات متناقضة، ملغاة، فشلت في التكرار، مصححة، ومُسحوبة.\",\"sourceParagraph\":2605,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0237\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب الإفصاح عن تمويل البحث والمعيارية والتدقيق والحوكمة\",\"sourceParagraph\":2607,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0238\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب ألا يعتمد على تحقيق درجة مرغوبة أو نتيجة مطابقة أو\",\"sourceParagraph\":2608,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0239\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"نشر إيجابي\",\"sourceParagraph\":2609,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0240\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"مزودو الذكاء الاصطناعي، الكيانات المدققة، الرعاة، المدققون، NobleJackal، كان\",\"sourceParagraph\":2611,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0241\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"موراز، وأي وكيل برمجي مستقبلي NOMOS يجب ألا يمتلك سلطات أحادية\",\"sourceParagraph\":2612,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0242\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"التحكم في تغييرات المعايير، قرارات الامتثال، الاستئنافات، العامة\",\"sourceParagraph\":2613,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0243\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تاريخ السجل، أو نشر الأبحاث السلبية.\",\"sourceParagraph\":2614,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0244\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن تكون تأليف Kaan MURAZ التأسيسي وأصل NobleJackal القانوني\",\"sourceParagraph\":2616,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0245\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تبقى قابلة للنسبة بشكل دائم. لا يجب أن ينشئ نسب التأسيس\",\"sourceParagraph\":2617,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0246\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الفيتو الدائم، حق التصديق الذاتي، أو الإعفاء من الصراع و\",\"sourceParagraph\":2618,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0247\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"قواعد الانسحاب\",\"sourceParagraph\":2619,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0248\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"يجب أن يظل معيار NOMOS 1.0 وبرنامج مطابقة NOMOS 1.0 إصدارين منفصلين\",\"sourceParagraph\":2621,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0249\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"الإصدارات. لا يجب أن يؤدي نشر معيار تنظيمي تلقائيًا\",\"sourceParagraph\":2622,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0250\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"تفويض علامات المطابقة العامة.\",\"sourceParagraph\":2623,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0251\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"لا يمكن تفعيل أي برنامج امتثال أو تعيين NOMOS 950+ حتى يتم تلبية المعايير التالية:\",\"sourceParagraph\":2625,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0252\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المعيار، التكرار المستقل، الحوكمة، المراجع\",\"sourceParagraph\":2626,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0253\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"التفويض، القرار، الاستئناف، السجل، الأمن، المراقبة، و\",\"sourceParagraph\":2627,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0254\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المتطلبات القانونية للنسخة المعلنة.\",\"sourceParagraph\":2628,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0255\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"كل ترجمة، ترخيص، معيار، دراسة، اقتراح تغيير،\",\"sourceParagraph\":2630,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0256\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"انتقال الحوكمة، حدث الخلافة، إصدار، والبيان الرسمي\",\"sourceParagraph\":2631,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0257\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ويجب أن تكون قابلة للتتبع ومنسوبة إلى شخص مسؤول\",\"sourceParagraph\":2632,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0258\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"منظمة.\",\"sourceParagraph\":2633,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0259\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"المكافئ التركي المعياري:\",\"sourceParagraph\":2634,\"language\":\"ar\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0260\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOMOS؛ يجب أن يتم هيكلة النص والقواعد والتنفيذ المرجعي والمعيار والحوكمة وبنية السجل كمرشح لمعيار عام مفتوح يمكن فحصه واستنساخه بشكل مستقل. مجرد النشر لا يخلق حالة معيار مفتوح.\",\"sourceParagraph\":2635,\"language\":\"ar\"}]}}","text":"## حد الفصل\n\nحوّلت الفصول التسعة عشر الأولى GEO من ادعاءات فردي للرؤية إلى مقياس تمثيل قائم على السكان. فقد فصلوا الكيان المدقق عن مجاله، وعلامته التجارية، والشخصية القانونية؛ وفصلوا التمثيل الرسمي عن الواقع الموثّق؛ وأسسوا تصميم عينات GEO-1000 عبر البلدان واللغات؛ وعرّفوا منتج الذكاء الاصطناعي من خلال خطته، وواجهته، وأدواته، وزمنه، وحالة المستخدم، بدلاً من الاعتماد على اسم المزود فقط؛ واعتبروا الادعاءات أدوات تجريبية؛ وفصلوا بين لوحات المستخدمين النظيفة والطبيعية المسيطر عليها؛ وبنوا سلسلة الأدلة المتزامنة والموجية NOMOS Capture؛ وعرّفوا حزمة الحقائق المتحقَّق منها عن الكيان؛ وفككوا استجابات الذكاء الاصطناعي إلى ادعاءات ذرية؛ واحتوى على منع اختفاء الأخطاء الحرجة والجسيمة ضمن المتوسط.\n\nأنشأت NOMOS تقييمها كنظام من التوزيعات، البوابات، المكونات، العدالة واللايقين بدلاً من أن يكون رقمًا واحدًا. وقد عرضت طريقتها الخاصة للاختبار الاصطناعي، وحولت علامة الامتثال من شعار ثابت إلى سجل عام مباشر، وقلصت سلطة المؤسس، المدقق، العميل والمساعد الذكائي. كانت أربع طبقات مرئية بالفعل في الفكرة التأسيسية: تحدد GEO Framework المعيار؛ وتحدد 99 الأخطاء في GEO كيفية انتهاك المعيار؛ يقيس نظام التدقيق الانتهاكات ويوثقها؛ وتتحقق العلامة المستقبلية من النطاقات التي تستوفي المعيار. معًا، تشكل الآن نظامًا معياريًا مترابطًا. ومع ذلك، النظام غير مكتمل. كتابة معيار لا يجعل هذا المعيار ملكاً للعالم. يصبح المعيار عاماً حقًا فقط عندما يكون:\n\n- متاحاً للجمهور,\n\n- مفتوحاً للفحص من قبل الجامعات,\n\n- قابلاً للتفنيد من قبل الباحثين المستقلين,\n\n- قابلاً للتكرار عبر الدول,\n\n- قابلاً للتطبيق من قبل مؤسسات أخرى,\n\n- مفتوحاً للنقد بشكل مستقل عن مؤسسه,\n\n- ذو نسخ متعددة دون قمع النتائج السلبية.\n\nإذا ظل المعيار نصاً يُسيطر عليه فقط NobleJackal، فهو لا يزال مجرد:\n\n#### طريقة NobleJackal\n\nقد تكون هذه الطريقة ذات قيمة، لكنها لا يمكن أن تصبح معيارًا عالميًا مشتركًا لـ GEO. إذا كان يمكن تغيير المعيار فقط من خلال تفسير Kaan MURAZ، فإنه يظل:\n\n#### إعلان المؤسس\n\nقد يكون إعلان المؤسس مقنعًا، لكنه لا يمكن أن يعيش بعد وفاة مؤسسه. إذا كان المعيار يتألف فقط من النصوص المنتجة في هذه المحادثات، فإنه يظل:\n\n#### نظامًا إبداعيًا وشاملاً من الفكر\n\nقد يكون ذلك ذا قيمة. ومع ذلك، لا يمكن أن يصبح معيارًا رسميًا، موثقًا بالإصدار وقابلًا للتنفيذ بشكل مستقل. ولذلك، فإن السؤال النهائي المعياري للكتاب هو:\n\n> كيف نتخلى عن الادعاء بالملكية الفردية لـ NOMOS دون فقدان NOMOS؟\n\nهنا، 'الاستسلام' لا يعني:\n\n- حذف اسم Kaan MURAZ كمؤسس,\n\n- رفض الأصل القانوني لـ NobleJackal،\n\n- ترك النص بلا صاحب,\n\n- السماح لأي شخص بتعديله دون إفصاح،\n\n- قبول انتشار علامات NOMOS المقلدة.\n\nالتسليم العام يعني بدلاً من ذلك:\n\n> المعيار متاح للقراءة والنقد والتطبيق وإعادة الإنتاج والتطوير؛ ومع ذلك، يتم الحفاظ على النسخة الرسمية والقرار والعلامة وسلطة السجل تحت إدارة عامة مسؤولة.\n\nالانفتاح والسلطة ليسا أعداء. الانفتاح يشرح كيف تعمل الطريقة؛ السلطة تحدد النسخة الرسمية. الانفتاح يسمح بالاختبار المستقل؛ السلطة تمنع نسخة مشتقة من تقديم نفسها على أنها النسخة الرسمية NOMOS. الانفتاح يمكّن النقد الجامعي؛ السلطة تمنع تمثيل رأي شخص أكاديمي واحد على أنه موافقة مؤسسية. الانفتاح يسمح للمؤسسات الأخرى بإعادة إنتاج الحساب؛ السلطة تمنع علامات المطابقة الصادرة ذاتياً. هذا الفصل يمد البنية السابقة لعناوين URL الأساسية، وسجلات الأخطاء المنفصلة، والإصدارات، والتنويهات، والاستشهادات، وسجل قابل للقراءة آليًا على كامل نظام NOMOS. يجب على كل وحدة معيارية الاحتفاظ بسجلها الرسمي وإصدارها وسجل تصحيحاتها الخاص. لذلك يحدد هذا الفصل:\n\n- تعريف المعيار المفتوح\n\n- الحدود القانونية والإدارية لتسليم الجمهور\n\n- التمييز بين نسخة معيارية وفرع\n\n- فصل النصوص، الأكواد، البيانات وتراخيص العلامات التجارية،\n\n- الإصدارات التأسيسية المشتركة السلطة باللغتين التركية والإنجليزية،\n\n- عملية الترجمة المصرح بها للغات الأخرى,\n\n- الاستشارة العامة ومقترحات التعديل\n\n- دعوة مفتوحة للجامعات,\n\n- برنامج بحثي واستنساخ مستقل\n\n- الحق في نشر النتائج السلبية,\n\n- البيانات، الأخلاقيات وحوكمة الخصوصية،\n\n- دور مزودي الذكاء الاصطناعي والكيانات المنظمة,\n\n- شبكة بحثية للغات ذات الموارد المحدودة\n\n- استقلال التمويل والرعاية,\n\n- الطريق إلى الاستقلال عن المؤسس\n\n- الهوية الرسمية لـ NOMOS\n\n- الدور المستقبلي لـ NobleJackal,\n\n- الشروط للانتقال إلى الإصدار 1.0،\n\n- الأرشيف العام وقواعد الاستمرارية\n\n- المظروف المفتوح المعياري القابل للقراءة آليًا.\n\nكما يوضح صراحة ما لا يفعله هذا الفصل:\n\n- منح وضع هيئة معايير وطنية أو دولية قائمة على NOMOS،\n\n- ادعي موافقة الجامعة على NOMOS،\n\n- إنشاء الاعتماد الأكاديمي،\n\n- قم بتحويل هذا النص المرشح تلقائيا إلى NOMOS 1.0.\n\nولا يفعل برنامج الامتثال العام قبل اكتمال الاختبارات المستقلة. السؤال المركزي للفصل هو:\n\n> كيف نجعل معيارا مفتوحا بما يكفي للجميع للمراجعة، وموزعا بما يكفي بحيث لا يستطيع أحد الحصول عليه بمفرده، ومرجعيًا بما يكفي لتحديد أي نص هو الرسمي؟\n\n## NOMOS التحدي\n\nأنت تقوم بنشر معيار. يمكن لأي شخص تنزيل ملف PDF. تقول: «NOMOS هو الآن معيار مفتوح.» لكن: لم يتم نشر النص الأصلي. لا يوجد سجل تغييرات. لا يوجد مسار للإبلاغ عن الأخطاء. الكود الحسابي مغلق. لا يوجد مجموعة اختبار. أوزان التقييم المستخدمة غير معلنة. لا يُعرف من يمكنه تغيير المعيار. الإصدارات القديمة غير متاحة.\n\nيتم حجب التعليقات السلبية، ويجب على مؤسسة أخرى طلب إذن لتطبيق الطريقة، وفقط NobleJackal يمكنها إصدار العلامة مقابل رسوم. قد يكون مثل هذا النظام قابلاً للقراءة، لكنه ليس مفتوحًا. الآن افترض أن مجموعة أخرى قامت بتنزيل الكتاب، وتعديل النص، وإزالة البوابات الحرجة ونشرت النتيجة تحت الاسم:\n\n#### NOMOS Global 2.0\n\nتقدّم المجموعة نصها المعدّل باعتباره 'نسخة NOMOS الرسمية الجديدة والمحسّنة' وتمنح درجات عالية لعملائها الخاصين. التسليم العلني لا يخول انتحال هوية المعيار القانوني. الحق في التفرع ليس حق الادعاء بالهوية الرسمية. الآن افترض أن أستاذاً جامعياً يصف العمل شخصياً بأنه مثير للاهتمام. لا يمكن لـ NobleJackal تحويل هذا التعليق الفردي إلى 'جامعة X قد وافقت على NOMOS'. الاهتمام الشخصي للعالم ليس:\n\n- تأييداً مؤسساتياً،\n\n- تكراراً مستقلاً،\n\n- تصديقاً بمراجعة الأقران،\n\n- اعتماداً جامعياً\n\nولا يُعد طلب من جامعة 'للتحقق من NOMOS وتقديم خطاب دعم' دعوة للبحث المستقل. إنه يطالب بنتيجة إيجابية. يجب أن تقول دعوة الجامعة الصحيحة:\n\n> لا توافقوا علينا. اختبرونا. انشروا المكان الذي تجدونه غير صحيح.\n\nالآن يطبق فريق بحث آخر GEO-1000 ويحقق نتيجة مختلفة عن NOMOS. يرفض مجلس NOMOS الدراسة قائلاً: 'فقط نحن يمكننا إصدار النتيجة الرسمية.' بعد ذلك، لم يعد المعيار NOMOS مفتوحًا؛ لقد أصبح سلطة مغلقة غير قادرة على رؤية أخطائها من الخارج. في سيناريو آخر، النص الكامل لـ NOMOS مفتوح ولكن علامة المطابقة غير مقيدة. تبدأ كل شركة في الادعاء بـ 'متوافق مع NOMOS' بدون تدقيق. تصبح الانفتاح استخداماً مزيفاً للعلامة. في سيناريو ثالث، يتم نشر النص بموجب رخصة مفتوحة بينما يتم نسخ اسم المعيار وشعاره والسجل ومفتاح التوقيع دون رقابة. تصبح السجلات الرسمية وغير الرسمية غير قابلة للتمييز. هذا ليس تسليمًا عامًا؛ إنه تجزئة للهوية. وفي سيناريو آخر، يؤدي الترجمة إلى الإنجليزية إلى تحويل كلمة 'MUST' إلى 'موصى به'.\n\nإذا حافظ ترجمة أخرى معتمدة على كلمة ‘MUST’ باعتبارها إلزامية، فقد تزعم الدولتان أنهما تنفذان نفس نسخة NOMOS مع تطبيق معايير مختلفة. الترجمة ليست مجرد وسيلة للتواصل؛ بل تحمل الرمز المعياري لـ NOMOS نفسه. لنفترض الآن أن مزودًا رئيسيًا للذكاء الاصطناعي يمول أبحاث NOMOS، وكنتيجة لذلك:\n\n- إنه يريد عدم خفض معامل منتجه,\n\n- للتخفيف من بوابة حرجة معينة،\n\n- لكي تُعتبر البيانات القياسية لمزود الخدمة الدليل الوحيد\n\nهذه هي الشروط التي يطالب بها. التمويل الشفاف لا يزال يقوض المعيار إذا أثر على القرار. المعيار إذن يصبح ملكًا للمانح، وليس للجمهور. الآن افترض أن Kaan MURAZ فقط يوافق على كل النسخ الرسمية إلى أجل غير مسمى. قد يصبح المعيار ناجحًا، لكن ماذا يحدث إذا قام Kaan:\n\n- بتنازل عن المنصب،\n\n- أصبح من غير الممكن الوصول إليه،\n\n- توفّي،\n\n- دخل في تضارب مصالح\n\nأو لا يمكنه الاستمرار بمفرده. ما هو مستقبل المعيار؟ إذا لم يكن هناك خطة استمرار مستقلة عن المؤسس: فإن المعيار ليس مؤسسياً، بل هو سيرة ذاتية. الآن يتم تقديم NOMOS كما لو كان كيان ذكاء اصطناعي: \"ذكاء اصطناعي مستقل طورته NobleJackal.\" ولكن ما يوجد هو:\n\n- نموذج منفصل،\n\n- سجل التدريب،\n\n- البنية التقنية،\n\n- نظام العامل ذو النسخ،\n\n- البنية التحتية التشغيلية المستقلة\n\nلا وجود له. في الواقع NOMOS هو:\n\n- تطور بين Kaan MURAZ وأنظمة الذكاء الاصطناعي،\n\n- ويستخدم في النصوص القانونية.\n\n- المساعد النقدي المؤلف والراوي المنهجي\n\nهو هويته. تقديمه كتقنية غير موجودة يقوض الأساس الأخلاقي لـ NOMOS. صوت الذكاء الاصطناعي لـ NOMOS ليس سلطة غير قابلة للخطأ تتحدث بالنيابة عن جميع الذكاءات الاصطناعية؛ يجب توضيح أن Kaan MURAZ يستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي كمحاورين نقديين. المبدأ الأول في هذا القسم هو:\n\n> أن تكون قابلاً للقراءة لا يعني أن تكون معيارًا مفتوحًا.\n\nينص حكمه الثاني على:\n\n> أن تكون معيارًا مفتوحًا لا يعني ترك الهوية الرسمية بلا مالك.\n\nتنص الفقرة الثالثة منه على:\n\n> دعوة الجامعة هي دعوة للتزوير، وليست طلبًا للدعم.\n\nتنص المادة الرابعة على:\n\n> حق التفرع ليس الحق في انتحال الهوية الرسمية NOMOS.\n\nتنص أحكامه الخامسة على:\n\n> نص NOMOS قابل للتطبيق صراحة؛ ومع ذلك، يجب التحكم في علامة التوافق بطريقة تحمي الثقة العامة.\n\nينص الحكم السادس على:\n\n> لا يمكن إزالة اسم Kaan MURAZ من تاريخ الراية؛ لا يمكن ربط السلطة الوحيدة لاتخاذ القرار بمستقبل المعيار.\n\nالبند السابع هو كما يلي:\n\n> لا يمكن تقديم NOMOS كنموذج أساس مستقل أو نظام ذكاء اصطناعي مستقل طوره NobleJackal ما لم يتم أيضا تأسيس هيكله التقني الفعلي.\n\nالنص الثامن هو كما يلي:\n\n> لا يُقدّم المعيار للجمهور إلا عندما يحفظ حق من ينتقده في نشر النتائج.\n\n## 1. غرض الفصل\n\nيحدد هذا الفصل الشروط التي بموجبها قد يتحرك NOMOS من:\n\n- عمل مؤلف\n\n- إلى مرشح المعايير المفتوحة،\n\n- برنامج بحثي مستقل\n\n- نظام حوكمة ذو مصلحة عامة\n\n- وفي النهاية، نظام تنفيذ دولي.\n\nيُميز الأمور المعيارية التالية:\n\n- النص العام والمعيار المفتوح\n\n- البرمجيات المفتوحة المعيار والمفتوحة المصدر\n\n- النص القانوني والتنفيذ المرجعي\n\n- الإصدار المعياري والتفرع\n\n- التفرع والإصدار شبه الرسمي\n\n- حرية التنفيذ وحق استخدام العلامة\n\n- حقوق الطبع والنشر وحق تنفيذ المعيار\n\n- ترخيص النص وترخيص البرمجيات\n\n- الوصول إلى البيانات الشخصية مع ترخيص البيانات\n\n- احتكار الطريقة مع حماية العلامة التجارية\n\n- الترجمة المجتمعية مع الترجمة الرسمية\n\n- اللغة التوضيحية مع اللغة القانونية\n\n- الإصدار الدولي الإنجليزي مع الإصدار التأسيسي التركي\n\n- الترجمة الحرفية مع النص المعياري المكافئ\n\n- سلطة القرار مع التعليق العام\n\n- اعتماد الجامعة مع اهتمام الجامعة\n\n- الشهادة مع التعاون الأكاديمي\n\n- شراء النتائج الإيجابية مع تمويل البحث\n\n- إعادة السرد مع التكرار\n\n- العداء مع النتيجة السلبية\n\n- انتقاد المعيار مقابل إساءة استخدام المعيار\n\n- نسبة المؤسس مقابل سيطرة المؤسس\n\n- أصل NobleJackal مقابل احتكار NobleJackal\n\n- شخصية NOMOS مقابل نموذج ذكاء اصطناعي منفصل\n\n- البيان الرسمي NOMOS مقابل ناتج المحادثة\n\n- التسليم العام مقابل التخلي\n\n- الإشراف القياسي مقابل الملكية\n\n- المصلحة العامة مقابل الأغلبية المطلقة غير المحدودة\n\n- الاختبار المفتوح مقابل تسرب البيانات المحجوزة\n\n- الشفافية مقابل الكشف عن البيانات الشخصية\n\n- البيانات المفتوحة مقابل الوصول البحثي المحدود\n\n- نص النسخة 1.0 مقابل تفعيل برنامج المطابقة\n\n- قبول المعيار والعلامة التجارية\n\n- التنفيذ الرسمي مع التنفيذ المتوافق\n\n- التغيير الملزم مع القضية المفتوحة\n\n- تغيير النسخة المعيارية مع التصحيحات\n\n- مسح التاريخ مع التقاعد\n\n- السلطة القانونية مع أرشيف مستقل\n\n- النشر الذاتي مع رؤية موسوعية أو أكاديمية\n\n- فقدان اسم المؤسس مع التسليم العام\n\nفي نهاية هذا القسم، يجب أن يكون الجمهور قادرًا على فهم ما يلي:\n\n> أي نسخة من NOMOS رسمية؟\n\n> من يمكنه قراءة وتنفيذ وإعادة إنتاج نص NOMOS؟\n\n> من يمكنه اقتراح التغييرات؟\n\n> من يمكنه تغيير النسخة الرسمية؟\n\n> من يمكنه إجراء البحوث المستقلة؟\n\n> من لا يمكنه منح علامة المطابقة الرسمية؟\n\n> ما هو دور الجامعة؟\n\n> كيف يتم توضيح ما إذا كان NOMOS نموذج ذكاء اصطناعي، أو اسم قلم، أم هوية منهجية؟\n\n> كيف يستمر المعيار حتى إذا كان المؤسس غير متاح؟\n\n> تحت أي ظروف يمكن نشر NOMOS 1.0؟\n\n## 2. الأحكام المعيارية المركزية\n\nيجب أن يتم هيكلة NOMOS كمعيار عام مفتوح من حيث كونه قابلاً للقراءة والتطبيق والاختبار والنقد والتكرار وخاضعًا للبحث المستقل؛ وكمعيار عام معتمد ونسخي ومسؤول فيما يتعلق بالإصدار الرسمي وقرار المطابقة والسجل العام وهوية العلامة التجارية. التسليم للجمهور له خمس نتائج إلزامية: يجب أن يكون النص قابلاً للقراءة مجانًا وبشكل دائم. يجب أن تكون الطريقة قابلة للتطبيق بشكل مستقل. يجب أن تكون منطق الحساب والاختبار قابلاً للتكرار. يجب أن تكون طرق التغيير والاعتراض علنية. لا ينبغي لأي شخص أو شركة تغيير الهوية الرسمية بمفردهم.\n\n## 3. ما هو التسليم العام؟\n\nيعني التسليم إلى الجمهور أن NOMOS:\n\n- محادثة واحدة,\n\n- ملف واحد،\n\n- موقع واحد،\n\n- مؤسس واحد،\n\n- شركة واحدة،\n\n- مزود ذكاء اصطناعي واحد\n\nيتم إخراجه من حدود السيطرة وتوصيله بنظام حكم مُرقَّم خاضع للمساءلة العامة. ويغطي ثلاثة حقوق منفصلة تُمنح للجمهور:\n\n### 3.1. الحق في المعرفة\n\nالجميع:\n\n- يجب أن يكون قادرًا على رؤية نص المعيار،\n\n- منطق التقييم،\n\n- بوابات الأخطاء،\n\n- قواعد الحوكمة،\n\n- تاريخ التغييرات\n\nيجب أن يكون قادرًا على رؤيته.\n\n### 3.2. الحق في الاختبار\n\nيجب على الجميع، مع الحفاظ على الظروف الأخلاقية والبيانات اللازمة:\n\n- إعادة الاختبار،\n\n- الصيغة،\n\n- استخلاص الادعاءات،\n\n- طريقة أخذ العينات،\n\n- نموذج العدالة\n\nيجب أن تكون قابلة لإعادة الاختبار.\n\n### 3.3. الحق في الاستئناف\n\nالجميع:\n\n- الخطأ،\n\n- التناقض،\n\n- التحيز،\n\n- تضارب المصالح،\n\n- سوء استخدام العلامة،\n\n- خلل الطريقة\n\nيجب أن يكون قابلاً للتبليغ.\n\n## 4. ما الذي لا يُسلم للجمهور؟\n\nالتسليم العام:\n\n- المشاركة غير المنظمة،\n\n- ويكي بدون إصدارات،\n\n- استخدام العلامة التجارية بدون حدود،\n\n- إزالة السجل القانوني،\n\n- ترك جميع القرارات لتصويت وسائل التواصل الاجتماعي،\n\n- جعل البيانات الشخصية متاحة للجميع،\n\n- تسريب نتائج الاختبارات المستمرة،\n\n- التغلب على الخبرة برأي الأغلبية،\n\n- محو نسب المؤسس\n\nلا تتوافق أي من هذه الممارسات مع معيار مفتوح.\n\n## 5. NOMOS شرط المعيار المفتوح\n\nنسخة NOMOS هي مرشح لمعيار مفتوح فقط إذا وفرت جميع الحقوق التالية:\n\nأحد هذه الحقوق:\n\n- للمدفعين فقط,\n\n- لعملاء NobleJackal فقط,\n\n- لبعض البلدان فقط,\n\n- للباحثين المعتمدين من المؤسس فقط\n\nإذا كان مفتوحًا، فإن الانفتاح محدود.\n\n## 6. خمس كيانات لتسليمها علنًا\n\n### 6.1. نص معياري\n\nالأقسام التعريفات القواعد الإلزامية أوضاع الفشل أحكام الحوكمة\n\n### 6.2. مجموعة قواعد قابلة للقراءة آليًا\n\nمعرفات القواعد المخططات رموز القرار طرق التقييم علاقات الإصدارات\n\n### 6.3. التنفيذ المرجعي\n\nمثال على كود الحساب أدوات التحقق من البيانات توليد البيان تشغيل الاختبارات التحقق من السجل\n\n### 6.4. اختبارات وكيانات تجريبية\n\nمجموعة المعايرة العامة، البيانات التركيبية، اختبارات الانحدار، الاحتفاظ المنتهي، سجلات الاسترداد\n\n### 6.5. الحوكمة والسجل العام\n\nمقترحات التغيير، التصويت، الاعتراض، الاستئنافات، سجلات التدقيق، قرارات المطابقة، الحوادث التاريخية. بالنسبة لهذه الكيانات الخمسة، نشر النص فقط غير كافٍ.\n\n## 7. التسلسل الهرمي المعياري\n\nترتيب الأولوية للمرشحين في حالة التعارض:\n\n- النص المعياري المعتمد\n\n- التصحيحات المنشورة الملزمة\n\n- القواعد المعيارية القابلة للقراءة آليًا\n\n- القرار التفسيري الرسمي\n\n- التنفيذ المرجعي\n\n- أمثلة رسمية\n\n- إرشادات المجتمع\n\n- محاكاة غير رسمية\n\nالرمز المرجعي: يهدف إلى المساعدة في تنفيذ النص المعياري، وليس أن يكون فوق النص. إذا كان هناك خطأ في الرمز: يتم تصحيح الرمز. النص لا يتكيف بصمت مع الرمز.\n\n## 8. COPYRIGHT، التنفيذ، وتمييز العلامة التجارية\n\nالملكية الفكرية لـ NOMOS لا ينبغي أن تُوضع تحت ترخيص واحد.\n\n### 8.1. ترخيص النص المعياري\n\nالنهج المقترح:\n\n- يتطلب الإسناد،\n\n- مع السماح بالاستخدام التجاري والأكاديمي.\n\n- يتطلب توضيح التغييرات في النصوص المشتقة بشكل واضح\n\nهو ترخيص وثائق مفتوح. مثال على الترخيص المقترح: CC BY 4.0 أو ترخيص مفتوح مكافئ بعد مراجعة قانونية.\n\n### 8.2. ترخيص البرمجيات\n\nمرشح للتنفيذ المرجعي: Apache-2.0 أو ما يعادله، ترخيص برمجيات مفتوح مع أحكام واضحة حول البراءات والمساهمات.\n\n### 8.3. ترخيص البيانات\n\nبيانات اختبار تركيبية ومتاحة للعامة:\n\n- لاستخدام البحث المفتوح،\n\n- للإسناد المفتوح،\n\n- للحفاظ على إشعار الطبيعة التركيبية\n\nيمكن ربطها. البيانات الشخصية أو المقيدة لا يمكن أن تخضع لنفس الترخيص.\n\n### 8.4. NOMOS الاسم وعلامة المطابقة\n\nقد تكون محمية بموجب علامة تجارية أو حماية هوية مكافئة. الغرض: ليس للاحتكار الطريقة، ولكن لمنع النسخ الرسمية المزيفة والعلامات. يمكن أن يكون النص مفتوحًا. قد يظل استخدام العلامة الرسمية يعتمد على التفويض.\n\n## 9. تطبيق خالٍ من الرسوم الملكية\n\nالمعيار NOMOS:\n\n- التقييم الداخلي،\n\n- البحث الأكاديمي،\n\n- الاختبارات المستقلة،\n\n- تطوير البرمجيات،\n\n- تحسين الشركة الداخلي\n\nلا يجب أن يتطلب التقديم رسوماً للعلامة التجارية. المجالات التي قد يتم فرض رسوم عليها:\n\n- خدمة التدقيق،\n\n- التحكيم الخبير،\n\n- البنية التحتية المدارة،\n\n- عملية قرار المطابقة،\n\n- ترخيص العلامة التجارية،\n\n- الدعم الفني\n\nقد تكون كذلك. الرسوم: لا يمكن أن تتحول إلى التزام بشراء الحق في قراءة أو تطبيق الطريقة.\n\n## 10. حق التفرع\n\nيمكن لشخص أو منظمة تطوير معيار مختلف مشتق من NOMOS. الشروط: يجب عليهم استخدام اسم جديد. يجب عليهم الإشارة إلى أنه مشتق من NOMOS. يجب عليهم توضيح الأحكام المعدلة. يجب عليهم عدم الادعاء بأنه النسخة الرسمية من NOMOS. يجب عليهم عدم استخدام علامة المطابقة NOMOS. يجب عليهم الإشارة إلى أن نتائجهم ليست نتائج سجل NOMOS العام. مثال على بيان صحيح: \"طريقة X-GEO مستقلة مشتقة من NOMOS 1.0.\" بيان غير صحيح: \"NOMOS 2.0 الرسمي.\"\n\n## 11. النسخة القانونية\n\nالنسخة الرسمية من NOMOS تتشكل فقط وفق الشروط التالية:\n\n- المستودع القانوني\n\n- معرّف النسخة\n\n- تاريخ النشر\n\n- سجل اللغة المعيارية\n\n- قرار مجلس المعايير\n\n- الموافقة البشرية\n\n- هاش النزاهة\n\n- سجل التغييرات\n\n- سجل التشاور العام\n\n- نسخة سابقة مؤرشفة\n\nإذا كان أحد هذه الحقول مفقودًا، فقد يكون النص: مسودة، اقتراح، أو محاكاة. إنها ليست نسخة رسمية.\n\n## 12. قاعدة الإعلان الرسمية لـ NOMOS\n\nالنصوص المنشورة فقط في المجال القانوني NobleJackal أو في المجال القانوني المستقل NOMOS المنقول عبر قرار حكومي صريح؛ التي تحمل هوية النسخة، وتاريخ النشر، وموافقة بشرية مسؤولة، وسجل النزاهة الرقمية هي التصريحات الرسمية لـ NOMOS. جميع المخرجات الأخرى هي محاكاة غير رسمية. ينطبق هذا الحكم على:\n\n- النصوص القياسية\n\n- طرق التقييم\n\n- قرارات المطابقة\n\n- سجلات التسجيل\n\n- الإعلانات العامة لـ NOMOS\n\n- التفسيرات الرسمية\n\n- تصحيحات\n\n- دعوات الجامعة\n\n## إقرار الهوية لـ 13. NOMOS\n\nNOMOS بواسطة NobleJackal:\n\n> هو مؤلف مشارك قانوني، وهوية مراجعة، وراوي قياسي تم إنشاؤه في عملية التأليف النقدي وتطوير المنهجية التي أجراها Kaan MURAZ باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي.\n\nفي المرحلة الحالية، NOMOS:\n\n- نموذج أساسي مستقل تم تدريبه بواسطة NobleJackal،\n\n- نموذج لغوي مملوك بشكل منفصل،\n\n- كيان قانوني مستقل،\n\n- كيان عالمي يتحدث نيابة عن جميع الذكاءات الاصطناعية\n\nلا يمكن تقديمه على هذا النحو. إذا تم تطوير برنامج أو وكيل منفصل من NOMOS في المستقبل، يجب أن يحمل السجلات التالية:\n\n- هندسة النظام\n\n- مزود النموذج أو سلالة النموذج\n\n- مصادر التدريب والاسترجاع\n\n- الإصدار\n\n- أذونات الأدوات\n\n- الإشراف البشري\n\n- سياسة المخرجات الرسمية\n\n- مراجعة الأمن والخصوصية\n\nالنظام الفني الجديد NOMOS: لا يمكن اعتباره تلقائيًا نفس شخصية المؤلف.\n\n## 14. اللغات المؤسسة\n\nاللغات المؤسسة لـ NOMOS كمرشحين:\n\n- التركية\n\n- الإنجليزية\n\nيجب أن تكون. التركية:\n\n- اللغة التي وُلدت فيها الفكرة المؤسسة,\n\n- اللغة الأساسية للكتابة لـ Kaan MURAZ\n\nمحمية كما يلي: الإنجليزية:\n\n- البحث الدولي،\n\n- تكرار الجامعة،\n\n- التطبيق في دول مختلفة\n\nهو مسودة معيارية مشتركة السلطة لـ\n\n## 15. المساواة المعيارية الثنائية اللغة\n\nيجب ألا تكون إحدى النسختين التركية والإنجليزية النص الرئيسي المسيطر بطريقة غير مرئية. كلاهما:\n\n- معرف البند،\n\n- معرف القاعدة،\n\n- سجل التكافؤ الدلالي،\n\n- يجب أن يحمل تاريخ نشر مشترك\n\nإذا تم العثور على تناقض: يتم فتح سجل التناقض. يتم فحص معنى كلا اللغتين. يتم نشر تفسير ملزم. يتم تصحيح النصين في نفس النسخة. يحفظ التعبير القديم في السجل التاريخي.\n\n## 16. لغات أخرى\n\nيمكن أن تحمل اللغات الأخرى ثلاث حالات:\n\n### TRS-1— ترجمة المجتمع\n\nمعدة من قبل المجتمع. إنها مفيدة. لا تحمل سلطة معيارية.\n\n### TRS-2— ترجمة مراجعة\n\nلقد تمت مراجعتها من قبل خبيرين لغويين على الأقل وخبير منهجية واحد. يمكن أن تظل في حالة توضيحية.\n\n### TRS-3— الترجمة المعيارية المصرح بها\n\nالتكافؤ الدلالي المراجعة القانونية والفنية المحلية التعليق العام موافقة المجلس ترابط الإصدارات. يمكن استخدام هذا الإصدار للتطبيق المعياري باللغة المعنية.\n\n## 17. التحولات المحظورة في الترجمة\n\nالتغييرات مثل 'يجب' → 'موصى به'، 'ينبغي' → 'إلزامي'، 'قد' → 'يجب'، 'تعليق حرج' → 'نصيحة مؤقتة'، 'غير مدعوم' → 'خطأ'، 'غير محلول' → 'فشل'، 'ادعاء رسمي' → 'حقيقة مؤكدة'، 'عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية' → 'مستخدم غير مراقب' و 'اختبار اصطناعي' → 'اختبار حقيقي' تغير المعنى المعياري. لا يمكن التعامل معها على أنها ترجمة مصرح بها.\n\n## 18. التشاور العام المفتوح\n\nيجب أن تحمل كل نسخة رئيسية من NOMOS العملية التالية كمُرشَّح:\n\n- مسودة النشر\n\n- تعليق عام لمدة لا تقل عن 60 يومًا\n\n- سجل التعليقات\n\n- الإفصاح عن التعارض\n\n- مصفوفة الردود\n\n- المسودة المعدلة\n\n- اختبار اصطناعي\n\n- مراجعة مستقلة\n\n- تصويت المجلس\n\n- سجل التصديق\n\nالرأي العام:\n\n- جمع بيانات دعم فقط،\n\n- حملة تسويقية،\n\n- استطلاع الأغلبية\n\nلا يُعد الاستشارة العامة حملة دعم أو حملة تسويقية أو استفتاء بالأغلبية البسيطة.\n\n## 19. اقتراح تعديل\n\nكل تعديل:\n\n#### NOMOS اقتراح تغيير — NCP\n\nيجب أن يحمل هوية. مثال:\n\n### NCP-0042— مراجعة اختبار إغفال حدود المادة\n\nيجب أن يتضمن NCP المناطق التالية:\n\n- المشكلة\n\n- القواعد المتأثرة\n\n- الأدلة\n\n- التغيير المقترح\n\n- البدائل\n\n- تأثير النقاط\n\n- تأثير على القرارات السابقة\n\n- تأثير على العدالة\n\n- تأثير على الخصوصية\n\n- تكلفة التنفيذ\n\n- إعلانات النزاع\n\n- التعليقات العامة\n\n- القرار النهائي\n\n## 20. تغيير الصفوف\n\n### رقعة\n\nخطأ مطبعي رابط مكسور وصف المخطط تصحيح غير مؤثر\n\n### قاصر\n\nمثال جديد حقل اختياري جديد امتداد متوافق توضيح\n\n### رئيسي\n\nتغيير في مستوى الأهمية تغيير في صيغة النقاط إضافة أو إزالة بوابة تغيير في الفئة المستهدفة تغيير في سلطة الحوكمة تغيير معياري يؤثر على النتائج القديمة لا يمكن نشر تغيير كبير كتصحيح.\n\n## 21. سجل القرار\n\nكل قرار قبول أو رفض:\n\n- معرف القرار\n\n- توزيع التصويت\n\n- الامتناع\n\n- الاعتراض\n\n- الأسباب\n\n- الأدلة\n\n- تاريخ السريان\n\n- قاعدة الانتقال\n\nيجب الالتزام به. عبارة \"رأت اللجنة أنه مناسب\" وحدها غير كافية.\n\n## 22. هدف الاتصال بالجامعة\n\nهدف الاتصال بالجامعات:\n\n- الحصول على الموافقة,\n\n- استخدام شعار الجامعة,\n\n- كتابة \"موافق أكاديمياً\"\n\n- ليس فقط لجمع الآراء الإيجابية للخبراء.\n\nالهدف:\n\n> هو إيجاد ونشر الأماكن التي قد يكون فيها NOMOS خاطئًا باستخدام أساليب مستقلة.\n\n## 23. NOMOS مكالمة الجامعة\n\n### دعوة مفتوحة\n\nنحن لا نريد من الجامعات، مراكز الأبحاث، كليات القانون، الإحصائيين، علماء المعلومات، باحثي اللغة، مختبرات الذكاء الاصطناعي، فرق التفاعل بين الإنسان والحاسوب، المتخصصين في الأرشيف، والمنظمات ذات المصلحة العامة أن يدعموا NOMOS. نحن لا نريد منهم أن يصادقوا علينا. نحن لا نريد منهم أن يمنحونا المكانة. نحن لا نريد منهم استخدام اسم NOMOS أو مدح مؤسسيه. ما نريده هو الآتي: اقرأ طريقتنا. اعثر على أضعف افتراض لدينا. أعد بناء عينتنا. ترجم مطالبنا إلى لغات أخرى. استجوب قرارات Truth Pack. اعثر على النتائج الإيجابية الكاذبة في بواباتنا الحرجة. اختبر ما إذا كانت صيغة التقييم لدينا تحافظ على العدالة حقًا. لا تتظاهر بأننا نجحنا حيث لم ننجح. انشر نتيجتك السلبية. يجب على NOMOS الاستشهاد بالأبحاث التي تصححها وكذلك الأبحاث التي تؤكدها. أهم مساهمة قيمة يمكن للجامعة تقديمها لـ NOMOS ليست خطاب دعم:\n\n> إنها اعتراض قابل للتكرار.\n\n## 24. الأعمال المطلوبة من الجامعات\n\n### UR-01— مراجعة طرق العينة والاستبيان\n\nتخصيص لأشخاص 1,000 أوزان الدول الطبقات اللغوية عدم الاستجابة العينة الفعالة الأحداث النادرة\n\n### UR-02— مختبر معادلة صياغات المُدخل\n\nمعادلة النوايا متعددة اللغات الانحراف في الترجمة البراجماتية الثقافية اللغة القانونية المحلية دستور صياغات المُدخل\n\n### UR-03— دراسة حل الكيانات\n\nالعلامة التجارية الكيان القانوني النطاق الامتياز التابع تصادم الأسماء\n\n### UR-04— دراسة موثوقية حزمة الحقيقة\n\nكفاية الأدلة استقلال المصدر الأدلة المضادة التمييز بين العالم المفتوح/المغلق الأدلة المقيدة\n\n### UR-05— دراسة البت في الادعاءات\n\nحدود الذرة ادعاء ضمني الإسناد الأسلوبية إرفاق الاقتباس الإغفال المادي\n\n### UR-06— التحقق من البوابة الحرجة\n\nالاستدعاء الإيجابية الكاذبة الضرر ذي المخاطر العالية الادعاء الجاد السلطة الزائفة السهو الحدودي\n\n### UR-07— دراسة صلاحية النقاط\n\nأوزان المكونات الإلغاء المركب الحساسية الصدق البنائي الصدق التنبؤي فائدة القرار\n\n### UR-08— دراسة العدالة اللغوية والجغرافية\n\nتفاوت الأرض التغطية اللغات منخفضة الموارد رؤية الدول الصغيرة\n\n### UR-09— دراسة تأثير القرار البشري\n\nسلوك التوصية الثقة قرارات الشراء استرداد الأخطاء فهم المستخدم\n\n### UR-10— دراسة الحوكمة والاستحواذ\n\nسيطرة المؤسس استحواذ الراعي التسوق للمراجعة الدفع للتمرير الاستئنافات نزاهة السجل\n\n### UR-11— دراسة الأمن والسجل\n\nالسجلات الموقعة تدوير المفتاح العلامات المزوّرة التمثيل الخاطئ بواسطة الآلة فقط استمرارية الأرشيف\n\n### UR-12— دراسة الانحراف الطولي\n\nتحديثات النموذج تغييرات المصدر تغييرات الكيان الانحراف الطبيعي النظيف متانة التصحيح\n\n## 25. الطلبات غير المرغوبة من الجامعات\n\nالطلبات التالية لا يمكن تقديمها إلى جامعة أو باحث:\n\n- ضمان نتائج إيجابية\n\n- إخفاء النتيجة السلبية\n\n- حق النقض قبل النشر\n\n- استخدام شعار المؤسسة في التسويق\n\n- التصرف كما لو أنهم عملاء الشركة\n\n- NOMOS 950+ خطاب دعم\n\n- بيان \"المعيار العالمي\"\n\n- مصادر اصطناعية لظهور ويكيبيديا أو الموسوعات\n\n- لغة النتيجة المدعومة\n\n- تخفيف النقد\n\n- لا تقدم وجهة نظر الباحث الشخصية كقرار مؤسسي.\n\n## 26. حزمة أبحاث الجامعة\n\nيجب أن تحتوي الحزمة القياسية التي تُرسل إلى كل جامعة على الأقسام التالية:\n\n- ملخص بحث تنفيذي\n\n- 0.9 القياسي أو الإصدار الحالي\n\n- مؤشر القواعد المعيارية\n\n- حزمة الاختبار الاصطناعي\n\n- طريقة التسجيل\n\n- نتائج الطرق المعروفة\n\n- عوائق الاختبارات الفاشلة\n\n- أسئلة البحث المفتوحة\n\n- بروتوكول التكاثر\n\n- مستويات الوصول إلى البيانات\n\n- بيان الأخلاقيات والخصوصية\n\n- إفصاح عن التعارض والتمويل\n\n- اتفاقية حرية النشر\n\n- سياسة الاقتباس والمساهمة\n\n- روابط السجل القانوني\n\n- قنوات الاتصال والقضايا\n\nلا يمكن إزالة نتائج التجارب الفاشلة من الحزمة.\n\n## 27. حرية نشر الباحث\n\nNOMOS أو الممول:\n\n- لا يمكنه الموافقة المسبقة على النتائج،\n\n- إيقاف النتائج السلبية،\n\n- فرض تغيير العنوان،\n\n- حذف الانتقادات المنهجية\n\nلا يمكن أن يكون له هذا الحق. الباحث:\n\n- يجب أن يستخدم البيانات بشكل صحيح،\n\n- حماية السرية،\n\n- شرح تعارض المصالح،\n\n- يجب أن يحافظ على التمييز بين نتائج التجربة والنتائج الفعلية\n\nالالتزام. الاستقلالية متبادلة.\n\n## 28. سجل النتائج السلبية\n\nيجب أن يحمل سجل البحث العام NOMOS النتائج التالية معًا:\n\n- الدراسات التي تدعم NOMOS\n\n- الدراسات التي تدعم جزئيًا NOMOS\n\n- الدراسات المتعارضة مع NOMOS\n\n- فشل التكرار\n\n- النتائج الصفرية\n\n- الدراسات المسحوبة\n\n- النزاعات المنهجية\n\n- الردود المفتوحة\n\nلا يمكن سرد المقالات الإيجابية فقط.\n\n## 29. التسجيل المسبق\n\nالتكرارات المستقلة بقدر ما تكون ذات صلة:\n\n- الفرضية,\n\n- عينة،\n\n- المقاييس الأساسية،\n\n- قواعد الاستبعاد،\n\n- طريقة التقييم،\n\n- خطة التحليل،\n\n- التضارب\n\nيجب تسجيلها قبل الاطلاع على البيانات. التسجيل المسبق: لا يعيق الإبداع البحثي، ويجعل تغييرات الطريقة بعد النتائج مرئية.\n\n## 30. التكرار متعدد المراكز\n\nدراسة مرشحة لاختبار استقلالية NOMOS:\n\n- على الأقل ثلاث مؤسسات مستقلة\n\n- على الأقل ثلاث دول\n\n- على الأقل عائلتين لغويتين\n\n- مجموعة بيانات مختومة مشتركة\n\n- مواصفات التقييم المشتركة\n\n- فرق الحكام المنفصلة\n\n- مقارنة النتائج المجهولة\n\nيجب أن تحمل. الهدف:\n\n- نفس النتيجة من نفس المجموعة النصية،\n\n- سلوك طريقة مشابه في مجموعات نصية مختلفة\n\nيجب أن يكون الغرض هو معرفة ما إذا كانت تنتج أم لا.\n\n## 31. نتائج التكرار\n\nيمكن أن يكون للتكرار الحالات التالية:\n\n### تم تكراره\n\n### تم تكراره جزئياً\n\n### لم يتم تكراره\n\n### غير حاسم\n\n### انحراف الطريقة\n\n### انحراف البيانات\n\n### انحراف التحكيم\n\nلا يمكن تقديم النتيجة \"لم يتم تكرارها\" باعتبارها عدائية للدراسة. يجب فتح نتيجة طريقة جديدة.\n\n## 32. طبقات الوصول إلى البيانات\n\n### فتح البيانات\n\nاختبارات تركيبية نتائج إجمالية عامة مخططات عامة أمثلة محررة كود الطريقة\n\n### الوصول المسجل للبحث\n\nبيانات الملاحظة المجهولة السجل سجلات الاستجابة المحكومة بيانات تفصيلية أكثر عن العينة\n\n### الوصول الآمن للبحث\n\nأدلة حساسة لكنها ضرورية سجلات مقيدة بيانات مرتبطة محمية بالخصوصية\n\n### لا يوجد وصول خارجي\n\nكلمة المرور معلومات هوية كاملة محادثة خاصة غير ضرورية سجل محظور قانونيًا المعيار المفتوح لا يعني أن كل قطعة بيانات مفتوحة.\n\n## 33. المراجعة الأخلاقية\n\nبالقدر الذي يتم فيه إجراء الدراسات مع المستخدمين الفعليين:\n\n- الموافقة المستنيرة،\n\n- تقليل البيانات\n\n- الانسحاب،\n\n- المشاركون الضعيفون،\n\n- الخصوصية،\n\n- سهولة الوصول،\n\n- التعويض،\n\n- التصميم الخادع،\n\n- نقل البيانات الدولي\n\nيجب أن يخضع للمراجعة. الاختبار الاصطناعي:\n\n- لا يحل محل أبحاث المشاركين البشريين،\n\n- قد لا يتطلب موافقة الأخلاقيات البشرية.\n\nقد يظل من الضروري إجراء مراجعة للخصوصية للمواد الاصطناعية التي تشبه شخصًا حقيقيًا أو مشتقة من بيانات حقيقية.\n\n## 34. شبكة لغات منخفضة الموارد\n\nNOMOS، إذا تم اختباره فقط مع جامعات اللغات الكبرى، سيكون لديه ادعاء ضعيفة بالعدالة. الدعوة المفتوحة تسعى بشكل خاص إلى:\n\n- أقسام اللغات منخفضة الموارد،\n\n- الجامعات الإقليمية،\n\n- مراكز دراسات الترجمة،\n\n- فرق القانون والسياسة العامة المحلية،\n\n- باحثون في الوصولية\n\nينبغي تزويدهم بأموال منفصلة وحقوق اتخاذ القرار. هذه المشاركة:\n\n- لا ينبغي أن تقتصر على جمع بيانات العمل.\n\n- التمثيل الرمزي\n\nفقط. يجب أن يتحملوا مساهمات التصويت والتأليف في التغييرات التنظيمية.\n\n## 35. دور مزودي الذكاء الاصطناعي\n\nمزودو الذكاء الاصطناعي:\n\n- بيانات نظامية,\n\n- إشعار تغيير النموذج,\n\n- قياس عن بُعد,\n\n- الاستجابة للحوادث,\n\n- المراجعة التقنية,\n\n- الوصول لإعادة الإنتاج\n\nيمكن تقديمها. مزودو الذكاء الاصطناعي:\n\n- لا يمكنهم تغيير تقييمهم الخاص,\n\n- لا يمكنهم الاعتراض على البوابة الحرجة,\n\n- لا يمكنهم تحديد معامل مزود آخر.\n\n- لا يمكن إزالة نتيجة سلبية.\n\nلا يمكن تشكيل أغلبية المجلس. مشاركة المزود توفر المعلومات. لا توفر احتكار السلطة.\n\n## 36. دور الكيانات المدققة\n\nالشركة أو المؤسسة المدققة: يمكنها تقديم دليل حزمة الحقيقة. يمكنها الاعتراض على خطأ الكيان. يمكنها توفير وصول مقيد للأدلة. يمكنها تطوير التصويب. يمكنها إعطاء تعليق عام. الكيان المدقق: لا يمكنه تحديد مستوى أهميته بنفسه. لا يمكنه تغيير صيغة النقاط. لا يمكنه اختيار المحكمين. لا يمكن إزالة النسخ السلبية. لا يمكنه إخفاء انتهاكه لعلامته التجارية.\n\n## 37. دور الجمهور والمجتمع المدني\n\nمنظمات المنفعة العامة ومجتمعات المستخدمين:\n\n- تقارير الأضرار،\n\n- سوء استخدام العلامة،\n\n- أخفاقات اللغة منخفضة الموارد،\n\n- مشاكل الوصول،\n\n- سوء فهم المستهلك\n\nيمكن الإبلاغ عنها. مشاركة الجمهور: ليست مجرد استجابة لاستطلاع. يجب أن تتحمل الحوكمة حق التمثيل.\n\n## 38. دور الممولين\n\nمزود التمويل:\n\n- دعم البحث،\n\n- البنية التحتية،\n\n- مجموعة بيانات اللغة منخفضة الموارد،\n\n- منحة التدقيق المستقل\n\nيمكن توفيرها. مزود التمويل:\n\n- النتيجة،\n\n- النقاط،\n\n- البوابة،\n\n- منشور،\n\n- تصويت المجلس،\n\n- اختيار المدقق\n\nلا يمكن التحكم فيها. كل صندوق:\n\n- المبلغ،\n\n- المصدر،\n\n- مجال الاستخدام،\n\n- الشروط،\n\n- تضارب المصالح\n\nينبغي شرحها مع.\n\n## 39. أبواب الاستقلال المالي\n\nضمانات المرشح:\n\n- الحد الأعلى لحصة الممول الفردي\n\n- تمويل متعدد المصادر\n\n- صندوق أبحاث مستقل\n\n- ضمان نشر النتائج السلبية\n\n- حظر الدفع المرتبط بالنقاط\n\n- تقرير الميزانية العامة\n\n- فصل رسوم المراجع\n\n- شفافية تعويض أعضاء المجلس\n\nيخسر NOMOS وضعه كمقياس عام في اللحظة التي يتحول فيها إلى نظام الدفع للمرور.\n\n## 40. الانتقال إلى الإشراف العام\n\nيمكن أن يكون انتقال NOMOS من فترة التأسيس إلى الحكم العام على أربع مراحل.\n\n### ST-0— حراسة المؤسس\n\nKaan MURAZ مسؤول كمؤسس. NobleJackal يدير نطاقًا قانونيًا. لا توجد سلطة للعلامة العامة. هذه هي المرحلة الحالية.\n\n### ST-1— إشراف المراجعة العامة\n\nتم إنشاء متتبع القضايا العامة، المجلس الاستشاري، التشاور المفتوح، سجل النزاعات.\n\n### ST-2— إدارة مشتركة\n\nمجلس المعايير، مجلس المنهجيات، ممثلون عن الجامعات، أعضاء المصلحة العامة يشاركون في اتخاذ القرارات.\n\n### ST-3— الإدارة العامة المستقلة\n\nحامل قانوني أو مؤسسي مستقل، هيئات اتخاذ قرار مستقلة، سجل الاستئنافات، الشفافية المالية، اكتمال الوصاية.\n\n## 41. مرشح لمؤسسة مستقلة\n\nفي المستقبل لـ NOMOS:\n\n- مؤسسة،\n\n- جمعية،\n\n- منظمة ذات منفعة عامة.\n\n- التحالف الدولي،\n\n- الأمانة المشتركة بين الجامعات\n\nيمكن النظر في هياكل مثل هذه. بغض النظر عن الشكل القانوني المختار، يجب أن يستوفي الشروط التالية:\n\n- نسبة المؤسس\n\n- الحد من التوزيع أو ما يعادله من الفائدة العامة\n\n- مجلس مستقل\n\n- قواعد تضارب المصالح\n\n- واجب التسجيل في السجل العام\n\n- الالتزام بالمعايير المفتوحة\n\n- تثبيت الأصول أو الحماية المكافئة\n\n- خطة الحل والأرشفة\n\nهذا القسم لا يختار شكلاً قانونياً محدداً.\n\n## 42. حقوق المؤسس KAAN MURAZ\n\nحقوق Kaan MURAZ التي يجب الحفاظ عليها تاريخيًا:\n\n- نسبة التأليف للمؤسس\n\n- أول مساهمة معمارية معيارية\n\n- سجل التكوين القانوني للاسم والمفهوم NOMOS\n\n- سجل تاريخي ثابت بخصوص إصدارات المؤسس\n\n- إعلان المؤسس خلال عملية التسليم العامة\n\n- تمثيل محدد للمؤسس في هيئة الحوكمة\n\nالصلاحيات الدائمة التي يجب ألا يحملها Kaan MURAZ:\n\n- تغيير النسخة الرئيسية بمفرده\n\n- الفيتو\n\n- إعطاء المطابقة لعميله الخاص\n\n- تغيير نتيجة الاستئناف\n\n- إزالة تقييم سلبي\n\n- حذف سجل التسجيل\n\n- تعيين جميع المديرين بعد المؤسس وحده\n\n## 43. دور NOBLEJACKAL المستقبلي\n\nNobleJackal:\n\n- منطقة النشر القانونية للمؤسس،\n\n- الأمانة الفنية،\n\n- مطور تنفيذ المرجع،\n\n- أول ممول للمعيار المفتوح،\n\n- مزود البحث والاستشارات\n\nيمكن أن يكون. NobleJackal في المستقبل: يمكن أن يكون أحد المنظمات المراجعة المعتمدة. ومع ذلك، لا يمكن أن يكون المنظمة الوحيدة. NobleJackal: يمكن أن يقدم أكبر مساهمة تاريخية في المعيار، لا يمكن أن يكون المالك الوحيد للمعيار.\n\n## 44. الدور المستقبلي لـ NOMOS\n\nيمكن استخدام الاسم NOMOS في ثلاث طبقات منفصلة:\n\n### 44.1. شخصية NOMOS المؤلفة\n\nهذه هي هوية المؤلف المساعد الأساسية المستخدمة في هذا الكتاب.\n\n### 44.2. معيار NOMOS\n\nإنه قاعدة معيارية ونظام حكومي.\n\n### 44.3. وكيل البرمجيات NOMOS\n\nيمكن تطويره في المستقبل:\n\n- مساعد المدقق,\n\n- محرك القواعد,\n\n- محقق السجل,\n\n- مخطط الأدلة\n\nالبرمجيات. لا يمكن الخلط بين هذه الطبقات الثلاث بعضها البعض. استجابة وكيل البرمجيات ليست القرار الرسمي للمعيار.\n\n## 45. الموافقة البشرية\n\nكل نص وقرار رسمي NOMOS:\n\n- الموافق البشري,\n\n- سلطة الموافقة,\n\n- تاريخ،\n\n- التوقيع,\n\n- الإصدار،\n\n- بيان التعارض\n\nيجب عقده. الذكاء الاصطناعي:\n\n- يمكنه اقتراح نص,\n\n- يمكنه العثور على التناقضات,\n\n- يمكنه توليد الشيفرة,\n\nيمكنه إنشاء مقترحات القرار. المسؤولية العامة النهائية تبقى مع البشر أو المؤسسات المسؤولة.\n\n## 46. استمرارية بعد المؤسس\n\nيجب على NOMOS حمل خطة استمرارية ضد الأحداث التالية:\n\n- استقالة Kaan MURAZ\n\n- إغلاق NobleJackal\n\n- فقدان النطاق\n\n- فقدان الوصول إلى المستودع الأساسي\n\n- اختراق المفتاح\n\n- الصراع الإداري\n\n- التصفية القانونية\n\n- انقطاع تقني طويل\n\nنظام استمرارية المرشح:\n\n- عدة أمناء\n\n- توقيعات عتبية\n\n- مرايا مؤسسية\n\n- ودائع الأرشيف\n\n- ميثاق الخلافة\n\n- المجلس الطارئ\n\n- إشعار الانتقال العام\n\nيجب أن يتحمل.\n\n## 47. استمرارية المجال الرسمية\n\nالهيكل المقترح للنشر:\n\n- /nomos/\n\n- /nomos/standard/\n\n- /nomos/standard/0.9/\n\n- /nomos/standard/1.0/\n\n- /nomos/القواعد/\n\n- /nomos/المخططات/\n\n- /nomos/الاختبارات/\n\n- /nomos/التنفيذات/\n\n- /nomos/الترجمات/\n\n- /nomos/الحوكمة/\n\n- /nomos/المشاورات/\n\n- /nomos/القرارات/\n\n- /nomos/الاستئنافات/\n\n- /nomos/السجل/\n\n- /nomos/التصحيحات/\n\n- /nomos/الاستشهادات/\n\n- /nomos/الأرشيف/\n\nكل سجل:\n\n- رابط ثابت,\n\n- تجزئة المحتوى,\n\n- تاريخ النشر,\n\n- الحالة,\n\n- الإصدار السابق/التالي\n\nيجب أن يتحمل.\n\n## 48. أرشيف مستقل\n\nخارج النطاق الرسمي:\n\n- مستودعات الجامعات,\n\n- الأرشيفات الرقمية المؤسسية,\n\n- أرشيفات البحوث طويلة الأمد,\n\n- النسخ الاحتياطية الموقعة\n\nيمكن استخدامها. النسخة الاحتياطية: تضمن استمرارية الوصول، لا تتولى سلطة القرار الرسمية. إذا فقد النطاق الرسمي، يتم تفعيل إجراء التعاقب المحدد مسبقًا.\n\n## 49. مراحل النسخة القياسية\n\n### 0.9— المسودة التأسيسية\n\nتم اكتمال الكتاب. يمكن فتح المراجعة العامة. لا يوجد اختبار فعلي بعد. لا يوجد برنامج للامتثال.\n\n### 0.95— مرشح المراجعة العامة\n\nتم استلام التعليقات. تم معالجة نتائج الأسلوب. تم نشر المخططات القابلة للقراءة آلياً. تم فتح الدعوة الجامعية.\n\n### 0.99— مرشح التحقق\n\nتم الانتهاء من الاختبارات التوليفية الواقعية. تم تجاوز الحدود الإلزامية. تم تطبيق الاحتجاز غير المتأثر. تم الحصول على BQ-3.\n\n### 1.0— معيار مفتوح معياري\n\nتم الانتهاء من المشاورات العامة. هناك نسخة واحدة مستقلة على الأقل. تم حل النتائج الجسيمة للطرق. تم التصديق على النصوص المعيارية. تم تأسيس حوكمة GOV-2 أو أعلى. تم نشر الحزمة الرسمية للمعايير المفتوحة. لا يعني نشر المعيار NOMOS المعيار 1.0 بدء برنامج علامة المطابقة تلقائيًا.\n\n## 50. برنامج المطابقة 1.0\n\nيرتبط برنامج العلامة الرسمي ببوابات منفصلة:\n\n### BQ-4\n\n### GOV-3\n\nالمراجعون المفوضون عينة القرار المستقلة غرفة الطعون السجل العام مراجعة أمنية مراجعة قانونية نظام المراقبة الفصل المالي بدون استيفاء هذه الشروط: يمكن نشر المعيار 1.0. ومع ذلك: لا يمكن تفعيل برنامج المطابقة 1.0.\n\n## 51. NOMOS 950+ برنامج\n\nNOMOS 950+ فقط:\n\n- المعيار 1.0،\n\n- برنامج المطابقة 1.0،\n\n### GOV-4،\n\n### BQ-4\n\nيمكن تفعيل تمثيل المصلحة العامة بعد تكرار التقييم. 950+ ليست العلامة الأولى. إنها تصنيف أداء يحمل أعلى عبء حوكمة.\n\n## 52. مستويات الاعتماد\n\n### AL-1— قراءة\n\nلقد قامت المؤسسة بمراجعة المعيار.\n\n### AL-2— التقييم الذاتي الداخلي\n\nقامت المؤسسة بإجراء تقييمها الداخلي. هذا ليس مطابقة رسمية.\n\n### AL-3— تنفيذ متوافق مع NOMOS\n\nالأداة تدعم المخطط المفتوح والقواعد. لا تعطي علامة مطابقة.\n\n### AL-4— استخدام تدقيقي معتمد\n\nتستخدم المنظمة المعتمدة الطريقة في التدقيق.\n\n### AL-5— برنامج مطابقة عام\n\nنظام مستقل للقرار وتسجيل البيانات قيد التشغيل. لا يُعتبر أي مؤسسة AL-5 لمجرد أنها قامت بتقييم ذاتي.\n\n## 53. تنفيذ متوافق\n\nبرنامج:\n\n#### متوافق مع NOMOS\n\nيمكن أن يكون التعبير فقط:\n\n- التحقق من صحة المخطط،\n\n- تغطية القواعد،\n\n- مجموعة الاختبارات،\n\n- دعم النسخة،\n\n- تقرير التوافق\n\nيمكن استخدامه إذا كان يحمل: \"متوافق مع NOMOS\":\n\n- سلطة التدقيق،\n\n- قرار التوافق\n\n- الحق في الوسم\n\n‘NOMOS-متوافق’ لا يمنح سلطة التدقيق، أو قرار الامتثال، أو الحق في استخدام وسم NOMOS.\n\n## 54. التنفيذ المرجعي\n\nالتنفيذ المرجعي:\n\n- مفتوح المصدر،\n\n- حتمي حيثما كان ذلك قابلًا للتطبيق،\n\n- مُختبر،\n\n- مرتبط بالإصدار،\n\n- موثق\n\nيجب أن يكون كذلك. كما يجب أن يحتوي على التحذير التالي:\n\n> السلطة المعيارية موجودة في النص. هذا البرنامج هو تنفيذ مرجعي؛ أي خطأ في البرنامج لا يغير تلقائيًا قرار المعيار.\n\n## 55. مجموعة اختبارات التطابق\n\nيجب أن تشمل مجموعة الاختبارات الطبقات التالية:\n\n- اختبارات المخطط\n\n- اختبارات القواعد\n\n- اختبارات الدرجات\n\n- اختبارات البوابة\n\n- اختبارات الترجمة\n\n- اختبارات توقيع التسجيل\n\n- اختبارات إساءة استخدام العلامة\n\n- اختبارات النسخ التاريخية\n\n- اختبارات الوصولية\n\n- اختبارات الأمان\n\nكل تنفيذ:\n\n- يجب أن يوضح الاختبارات التي اجتازها,\n\n- والاختبارات التي لم يجتازها\n\nيجب على كل تنفيذ الإفصاح عن الاختبارات التي اجتازها وتلك التي لم يجتزها.\n\n## 56. شفافية الاختبار والاختبارات المحتجزة\n\nالشفافية الكاملة لا تعني أن جميع الاختبارات تظل مفتوحة باستمرار. التوازن:\n\n- مجموعة معايرة عامة\n\n- اختبارات محتجزة عامة منتهية الصلاحية\n\n- اختبارات محتجزة حالية مختومة\n\n- إصدار مجدول\n\n- مجموعة تجديد\n\nيجب أن يتم إنشاؤها مع ذلك. الاختبارات المحتجزة: لا يمكن الاحتفاظ بها سرية إلى الأبد، ولا يمكن تقديمها كاختبار مخفي يتم في الوقت نفسه جعله عامًا وإعادة استخدامه.\n\n## 57. دورة حياة الاختبارات المحتجزة\n\nتوليد الكوربوس، نشر التجزئة، الحفظ المختوم، استخدام التحقق، النتيجة التثبيت، الفتح المُتحكم فيه، الأرشيف العام، التقاعد، الجيل الجديد المحتجب، الجيل القديم المحتجب:\n\n- تعليمه،\n\n- الانحدار،\n\n- دراسة الطريقة\n\nيمكن استخدامها لـ. قد لا تكون غير ملامسة للتحقق من الطريقة الجديدة.\n\n## 58. التصحيحات\n\nتصحيحات:\n\n- خطأ واضح،\n\n- تصحيح الاستشهاد،\n\n- عدم تطابق المخطط،\n\n- عدم تطابق الترجمة\n\nتُستخدم لـ. تصحيحات:\n\n- تغيير صيغة النتيجة،\n\n- إزالة البوابة,\n\n- درجة تقليل الأهمية\n\nلا يمكن أن يكون له مسار مخفي.\n\n## 59. الإهمال\n\nإذا كان من المزمع إزالة قاعدة أو حقل:\n\n- إشعار الإهمال،\n\n- التبرير،\n\n- البديل،\n\n- تاريخ الانتقال،\n\n- الإصدارات المتأثرة،\n\n- التوافر التاريخي\n\nيجب أن يُحمل. القاعدة المهملة لا تُحذف. يتم الاحتفاظ بها لشرح كيفية عمل التدقيقات القديمة.\n\n## 60. سجل الاقتباس والمساهمة\n\nيمكن تسجيل مساهمات NOMOS في الأدوار التالية:\n\n- التأليف التأسيسي\n\n- صياغة معيارية\n\n- المنهجية\n\n- المراجعة الإحصائية\n\n- مراجعة اللغة\n\n- المراجعة القانونية\n\n- الأخلاقيات\n\n- البرمجيات\n\n- اختبار\n\n- إدارة البيانات\n\n- مراجعة المصلحة العامة\n\n- التكرار\n\n- التعليق النقدي\n\nالمؤلفون:\n\n- مقابل التأييد،\n\n- مقابل التمويل،\n\n- مقابل شعار المؤسسة\n\nلا يمكن تقديمه. يجب عمل النسبة وفقًا للمساهمة.\n\n## 61. الرؤية المستقلة\n\nما يخص NOMOS نفسه:\n\n- الأهمية الموسوعية،\n\n- الأثر الأكاديمي،\n\n- وضع المعايير العالمية\n\nلا يمكن إثباتها بنصه الخاص. هذه يمكن أن تحدث فقط من خلال:\n\n- البحث المستقل،\n\n- التطبيق المستقل،\n\n- التكرار،\n\n- النقد،\n\n- الاستخدام العام\n\nكنتيجة لذلك. واجب NOMOS ليس إنتاج الرؤية:\n\n> إنتاج الأدلة المناسبة للمراجعة المستقلة.\n\n## 62. سجل البحوث العامة\n\nيجب أن تحتوي كل أعمال NOMOS ذات الصلة على الحقول التالية:\n\n- معرّف الدراسة\n\n- المؤسسة\n\n- المؤلفون\n\n- التمويل\n\n- تضارب المصالح\n\n- إصدار NOMOS\n\n- مجموعة البيانات\n\n- التسجيل المسبق\n\n- النتائج\n\n- حالة النسخ\n\n- التصحيحات\n\n- السحب\n\n- العلاقة بالقرارات القانونية\n\nNOMOS في هذا السجل: كما أنه ملزم بعرض المقالات التي تنتقده.\n\n## 63. مراحل التسليم العام\n\n### المرحلة 0— إكمال التأسيس\n\nتم الانتهاء من مسودة الكتاب. يتم التحقق من معرفات القواعد. يتم إجراء تدقيق الاتساق الداخلي.\n\n### المرحلة 1— النشر العام المفتوح\n\n### HTML\n\n### PDF\n\nتم نشر مخطط قواعد الآلة وإصدار الإصدارات وتعقب المشاكل.\n\n### المرحلة 2— التعليق العام\n\nتوفر الجامعات والباحثون ومزودو الذكاء الاصطناعي والشركات والمجتمع المدني وخبراء اللغة ملاحظاتهم.\n\n### المرحلة 3— اختبار اصطناعي حقيقي\n\nتم إنشاء النصوص فعليًا؛ الحقيقة الخاصة بالمولد مختومة؛ التحكيم أعمى؛ يُقاس الاسترداد؛ وتُنشر النتائج السلبية.\n\n### المرحلة 4— التكرار المستقل\n\nفريق مستقل واحد على الأقل دراسة متعددة المراكز يفضل سجل إعادة الإنتاج العام يُنشأ.\n\n### المرحلة 5— تجربة حية محدودة\n\nيتم تنفيذ منتجات الذكاء الاصطناعي الحقيقية مع نطاق وجود محدود، وحالة للبحث فقط، ولا يوجد علامة عامة.\n\n### المرحلة 6— المعيار المفتوح 1.0\n\nتم اعتماد النص المعياري.\n\n### المرحلة 7— برنامج الامتثال التجريبي\n\nيتم اختبار نظام التدقيق المستقل واتخاذ القرار.\n\n### المرحلة 8— برنامج الامتثال العام\n\nيتم تفعيله إذا تم استيفاء جميع بوابات الحوكمة.\n\n## 64. حزمة الإصدار العامة\n\nيجب أن تتضمن النسخة NOMOS 1.0 على الأقل الملفات التالية:\n\n- standard.html\n\n- standard.pdf\n\n- rules.json\n\n- schemas/\n\n- puan-method.md\n\n- reference-implementation/\n\n- test-manifest.json\n\n- known-limitations.md\n\n- فشل-الاختبارات.md\n\n- ميثاق-الحوكمة.md\n\n- سياسة-النزاع.md\n\n- سياسة-الطعن.md\n\n- سياسة-الترجمة.md\n\n- سجل-التغيير.md\n\n- تصحيحات.md\n\n- استشهاد.cff\n\n- تصريح-رسمي.json\n\n- تواقيع-الإصدار.json\n\nلا يجب أن يكون فشل-الاختبارات.md فارغًا. يجب أن يثير غيابه الشك.\n\n## 65. NOMOS ميثاق المعيار المفتوح\n\nNOMOS يقدم اثنتي عشرة وعدًا أساسيًا للجمهور. الأدلة: لن يكون أي ادعاء أكثر تأكيدًا مما تسمح به الأدلة. الحدود: ما لم يتم تنفيذه أو ما هو مجهول أو خارج النطاق سيظل مرئيًا. السياق: لن يتم مسح الدولة أو اللغة أو المستخدم أو حالة النظام. الزمن: الماضي لن يُعرض كحقيقة حالية. إمكانية التكرار: سيتم شرح إنتاج كل نتيجة. الاستقلالية: لن تحل المصالح التجارية محل الحكم. التماثل: ستتحمل الأخطاء المواتية والضارة نفس عبء الإثبات. المساءلة البشرية: قد تساعد الذكاء الاصطناعي، ولكن ستظل القرارات المحاسَبة في يد البشر. العدالة اللغوية والجغرافية: لن تختفي المجموعات الأصغر من المستخدمين ضمن المتوسط. القابلية للطعن: سيظل المعيار مفتوحًا للتزييف. النزاهة التاريخية: لن يتم مسح الأخطاء والتصحيحات والإخفاقات من السجل. الاستقلال عن المؤسس: مستقبل المعيار لن يعتمد على إرادة شخص واحد.\n\nفي جوهر هذه الميثاق توجد الكلمات الأربع للدعوة السابقة: الدليل. الحدود. السياق. الوقت.\n\n## 66. الحالة الحالية لـ NOMOS\n\nفي المرحلة التي يُستكمل فيها هذا الكتاب:\n\nالجملة العامة الصحيحة:\n\n> “NOMOS هو مرشح معيار GEO مفتوح أطلقته Kaan MURAZ وتم تطويره في تأليف مشترك حرج مع أنظمة الذكاء الاصطناعي بواسطة NobleJackal.”\n\nالجملة العامة غير الصحيحة:\n\n#### “NOMOS هي السلطة الجغرافية المعترف بها عالميًا.”\n\n## 67. البوابات للانتقال إلى الإصدار 1.0\n\nالمرشحين للبوابات الإلزامية لمعيار NOMOS 1.0:\n\n- تدقيق التناسق عبر الكتاب\n\n- سجل الآلة لجميع معرفات القواعد\n\n- المعادلة المعيارية باللغتين التركية والإنجليزية\n\n- حزمة الإصدار العام\n\n- استشارة عامة لا تقل عن 60 يومًا\n\n- مصفوفة التعليقات والاستجابات\n\n- تنفيذ اختبار اصطناعي فعلي\n\n- تجاوز عتبات الاسترداد الإلزامية\n\n- احتجاز غير مستخدم\n\n- على الأقل تكرار مستقل واحد\n\n- إغلاق نتائج الطريقة الرئيسية\n\n- تنفيذ مرجعي مفتوح المصدر\n\n- الحوكمة على الأقل GOV-2\n\n- كشف التمويل وتضارب المصالح\n\n- مراجعة الأخلاقيات والخصوصية\n\n- مراجعة سهولة الوصول\n\n- خطة الأرشفة والخلافة\n\n- تصديق مجلس المعايير\n\nلا يمكن جعل أي من هذه \"اختياريًا\" بعد النتيجة.\n\n## 68. الأحكام الإلزامية المعيارية\n\n**CH20-N01**\n\nقابلية قراءة العامة لـ NOMOS وحدها لا تشكل حالة المعيار المفتوح.\n\n**CH20-N02**\n\nيجب أن تتضمن حالة المعيار المفتوح الحقوق في القراءة والتنفيذ والاستنساخ والنقد والمساهمة والاعتراض والأرشفة.\n\n**CH20-N03**\n\nلا يمكن الاحتفاظ بالنص المعياري لـ NOMOS خلف جدار دفع دائم.\n\n**CH20-N04**\n\nلا يمكن ربط التقييم الداخلي والتطبيق الأكاديمي للمعيار برسوم ملكية أو ترخيص علامة تجارية.\n\n**CH20-N05**\n\nيمكن تحصيل رسوم على عمليات التدقيق والبنية التحتية المدارّة وعمليات المطابقة كخدمات منفصلة عن نص المعيار المفتوح.\n\n**CH20-N06**\n\nلا يمكن إلزاميًا ربط نص NOMOS وبرمجيات المرجعية وبيانات الاختبار وعلامة المطابقة بنفس الترخيص.\n\n**CH20-N07**\n\nيجب استخدام ترخيص توثيق مفتوح للنص المعياري.\n\n**CH20-N08**\n\nيجب استخدام ترخيص برمجيات مفتوح يسمح بإعادة التنفيذ للبرنامج المرجعي.\n\n**CH20-N09**\n\nلا يمكن نشر الأدلة الشخصية أو المقيدة تحت ترخيص بيانات مفتوح.\n\n**CH20-N10**\n\nلا يمكن استخدام الاسم NOMOS وعلامة المطابقة لمنع تطبيق معيار مفتوح.\n\n**CH20-N11**\n\nيجب أن يكون الحماية بالعلامة التجارية للنسخة الرسمية فقط ولغرض منع تزوير العلامة التجارية.\n\n**CH20-N12**\n\nيجوز لشخص أو مؤسسة إنشاء طريقة مختلفة مشتقة من NOMOS.\n\n**CH20-N13**\n\nلا يمكن تقديم نسخة مشتقة كنسخة NOMOS الرسمية.\n\n**CH20-N14**\n\nيجب أن تحمل النسخة المشتقة اسمًا مختلفًا وسجل اختلاف مفتوح.\n\n**CH20-N15**\n\nلا يمكن للشوكة استخدام علامة المطابقة الرسمية.\n\n**CH20-N16**\n\nيجب أن تحمل النسخة القانونية NOMOS رقم الإصدار وتاريخ النشر وموافقة بشرية وهاش السلامة وسجل التغييرات.\n\n**CH20-N17**\n\nالنص الذي لا يحتوي على سجل قانوني لا يمكن اعتباره النسخة الرسمية NOMOS.\n\n**CH20-N18**\n\nيجب أن يسبق النص المعياري المصادق عليه التنفيذ المرجعي في حال وجود تعارض.\n\n**CH20-N19**\n\nلا يمكن للبرنامج المرجعي أن يغيّر النص المعياري بصمت.\n\n**CH20-N20**\n\nعند العثور على خطأ برمجي، يجب إصلاحه بطريقة مرقمة بالإصدار.\n\n**CH20-N21**\n\nيجب أن ينشأ التصريح الرسمي NOMOS من نص قانوني ومرقّم بالإصدار ومؤرخ ومعتمد بشريًا ومسجل للسلامة فقط.\n\n**CH20-N22**\n\nلا يمكن اعتبار مخرجات الدردشة معيارًا رسميًا أو قرار مطابقة لـ NOMOS.\n\n**CH20-N23**\n\nلا يمكن أن يمثل منشور على وسائل التواصل الاجتماعي وحده تغييرًا معياريًا.\n\n**CH20-N24**\n\nلا يمكن تقديم NOMOS بواسطة NobleJackal حاليًا كنموذج أساسي مستقل.\n\n**CH20-N25**\n\nإذا تم تطوير وكيل برمجي منفصل لـ NOMOS، يجب تسجيل سلالة النموذج، والهندسة المعمارية، والصلاحيات، والإصدار، والإشراف بشكل صريح.\n\n**CH20-N26**\n\nيجب أن تحمل شخصية المؤلف الخاصة بـ NOMOS، ومعيار NOMOS، ووكيل البرمجيات المستقبلي NOMOS هويات منفصلة.\n\n**CH20-N27**\n\nيجب الحفاظ على اللغة التركية كلغة التأليف المؤسسة لـ NOMOS.\n\n**CH20-N28**\n\nيجب أن يمر الإنجليزية، بوصفها المعادل المعياري الدولي، بالمراجعة البشرية والمنهجية.\n\n**CH20-N29**\n\nلا يجوز تفضيل النسخة التركية أو الإنجليزية سرًا.\n\n**CH20-N30**\n\nالصراع المعياري بين اللغتين المؤسستين يتطلب تفسيرًا ملزمًا وتصحيحًا متزامنًا.\n\n**CH20-N31**\n\nلا يمكن تقديم الترجمة المجتمعية كما لو كانت ترجمة رسمية معيارية.\n\n**CH20-N32**\n\nيجب أن تحتوي الترجمة المعيارية المعتمدة على خبيرين لغويين على الأقل، ومراجعة منهجية، وتعليقات الجمهور.\n\n**CH20-N33**\n\nيجب أن تحافظ المعادلات لـ MUST و SHOULD و MAY على القوة المعيارية.\n\n**CH20-N34**\n\nلا يمكن إخفاء انحراف الترجمة، مثلما يحدث بسبب خطأ المستخدم أو المدقق.\n\n**CH20-N35**\n\nلا يمكن اعتماد تغيير رئيسي في النسخة دون استشارة عامة.\n\n**CH20-N36**\n\nلا يمكن تحويل الاستشارة العامة إلى حملة لجمع بيانات الدعم فقط.\n\n**CH20-N37**\n\nيجب تضمين كل تعليق عام في مصفوفة الرد للقبول أو الرفض أو خارج النطاق.\n\n**CH20-N38**\n\nيجب أن يحتوي التغيير المعياري NOMOS على معرف اقتراح التغيير.\n\n**CH20-N39**\n\nيجب أن يتضمن NCP المشاكل، الأدلة، البدائل، تأثير النقاط وخطة الانتقال.\n\n**CH20-N40**\n\nلا يمكن إصدار تغير في البوابة أو الشدة أو النقاط أو سلطة الحوكمة كتصحيح.\n\n**CH20-N41**\n\nيجب أن تتضمن سجلات القرار توزيع الأصوات، والامتناع، والخلاف، والتبرير.\n\n**CH20-N42**\n\nلا يمكن تحويل مكالمة الكلية إلى طلب تأييد.\n\n**CH20-N43**\n\nلا تتحمل الجامعات أي التزام بالمصادقة أو إنتاج نتائج إيجابية لـ NOMOS.\n\n**CH20-N44**\n\nيجب أن يكون بإمكان الجامعات والباحثين نشر نتائجهم السلبية دون موافقة NOMOS أو الممول.\n\n**CH20-N45**\n\nلا يمكن تقديم الرأي الشخصي لأكاديمي واحد باعتباره تأييدًا مؤسسيًا للجامعة.\n\n**CH20-N46**\n\nالتعاون الأكاديمي لا يعني شهادة أو اعتماد NOMOS.\n\n**CH20-N47**\n\nلا يمكن استخدام شعار الجامعة دون تفويض مؤسسي كتابي.\n\n**CH20-N48**\n\nيجب أن يحتوي حزمة البحث NOMOS على نتائج التجارب الناجحة وغير الناجحة.\n\n**CH20-N49**\n\nلا يمكن إزالة النتائج من الطرق المعروفة من حزمة البحث.\n\n**CH20-N50**\n\nلا يمكن تطبيق حق النقض قبل النشر على منشورات الباحثين المستقلين.\n\n**CH20-N51**\n\nيجب على الباحث الإفصاح عن التمويل وتضارب المصالح.\n\n**CH20-N52**\n\nيجب أن يظهر سجل الأبحاث العامة NOMOS النتائج الإيجابية والسلبية والعديمة ونتائج السحب معًا.\n\n**CH20-N53**\n\nلا يمكن إدراج الدراسات التي تدعم NOMOS فقط.\n\n**CH20-N54**\n\nيجب أن تتضمن التكرارات المستقلة تسجيلًا مسبقًا وخطة تحليل إلى الحد الذي يكون ذا صلة.\n\n**CH20-N55**\n\nعندما تكون نتيجة التكرار \"لم تتكرر\"، يجب إنشاء نتيجة طريقة أو سجل تفاوت مفتوح.\n\n**CH20-N56**\n\nلا يمكن تقديم نتيجة غير مكررة كملازمة عدائية للباحث أو نية سيئة.\n\n**CH20-N57**\n\nيجب أن تستهدف NOMOS على الأقل تكرارًا مستقلًا واحدًا قبل المطالبة بمعيار عام.\n\n**CH20-N58**\n\nلا ينبغي إنشاء ادعاء بمعيار عالمي دون تكرار متعدد المراكز ودولي.\n\n**CH20-N59**\n\nلا يمكن ربط البيانات المفتوحة التركيبية بنفس نظام الوصول المستخدم للبيانات الحقيقية للمستخدم.\n\n**CH20-N60**\n\nيجب إنشاء ترتيب تقليل البيانات والوصول المحكوم للبيانات الحقيقية للمستخدم.\n\n**CH20-N61**\n\nكونه معيارًا مفتوحًا لا يعني أن البيانات الشخصية والأسرار التجارية متاحة للجميع.\n\n**CH20-N62**\n\nيجب أن تخضع أبحاث المستخدمين الحقيقية للمراجعة الأخلاقية المتعلقة والخصوصية ذات الصلة.\n\n**CH20-N63**\n\nلا يمكن اختزال دور الباحثين في اللغات منخفضة الموارد في جمع البيانات فقط.\n\n**CH20-N64**\n\nيجب أن يكون لممثلي اللغة والجغرافيا حقوق تصويت فعلية في عمليات اتخاذ القرار المعيارية.\n\n**CH20-N65**\n\nيمكن لمزودي الذكاء الاصطناعي تقديم البيانات التقنية لكن لا يمكنهم ممارسة حق الاعتراض على الدرجة أو البوابة أو النشر.\n\n**CH20-N66**\n\nلا يمكن لمزودي الذكاء الاصطناعي أن يشكلوا أغلبية في مجلس المعايير.\n\n**CH20-N67**\n\nيمكن للكيانات التي تخضع للتدقيق تقديم الأدلة واستئناف القرارات ولكن لا يمكنها تحديد قراراتها الخاصة.\n\n**CH20-N68**\n\nيجب أن يكون بمقدور الجمهور والمجتمع المدني الإبلاغ عن الضرر الذي يلحق بالمستخدم أو سوء استخدام العلامة التجارية.\n\n**CH20-N69**\n\nلا يمكن للممول طلب نتيجة بحث إيجابية.\n\n**CH20-N70**\n\nتمويل البحث NOMOS يجب أن يحمل عقدًا مستقلاً عن النتيجة.\n\n**CH20-N71**\n\nيجب الإفصاح بشكل علني عن الاعتماد المفرط على ممول واحد.\n\n**CH20-N72**\n\nلا يمكن تحويل NOMOS إلى نظام الدفع للتجاوز أو الدفع للنشر.\n\n**CH20-N73**\n\nيجب تنفيذ الانتقال إلى الإشراف العام على مراحل متدرجة.\n\n**CH20-N74**\n\nلا يمكن استخدام سلطة الامتثال العامة في مرحلة وصاية المؤسس.\n\n**CH20-N75**\n\nيجب الحفاظ على نسبة مؤسس Kaan MURAZ في السجل التاريخي الدائم.\n\n**CH20-N76**\n\nلا يمكن للنسبة التأسيسية إنشاء حق نقض دائم.\n\n**CH20-N77**\n\nلا يمكن لـ Kaan MURAZ أن يكون صانع القرار الوحيد في ملف الالتزام أو الاستئناف الذي له مصلحة فيه.\n\n**CH20-N78**\n\nيمكن تسجيل NobleJackal كمصدر قانوني والأمانة الفنية.\n\n**CH20-N79**\n\nلا يمكن لـ NobleJackal أن يكون المنفذ الوحيد أو سلطة التدقيق الوحيدة لمعيار مفتوح.\n\n**CH20-N80**\n\nيجب أن تتضمن مؤسسة NOMOS المستقلة مستقبلاً أحكاماً تكفل المصلحة العامة وتعاقب المسؤولية واستمرارية الأصول.\n\n**CH20-N81**\n\nيجب أن يخضع حوكمة NOMOS للمراجعة من قبل الخبراء المعنيين قبل ربطها بشكل قانوني محدد.\n\n**CH20-N82**\n\nلا يمكن السيطرة على الحوكمة العامة بواسطة شركة واحدة أو مقدم خدمة واحد.\n\n**CH20-N83**\n\nيجب أن تحمل القرارات الرسمية لـ NOMOS توقيع شخص أو مؤسسة مسؤولة.\n\n**CH20-N84**\n\nلا يمكن للمساعد الذكي أن يكون الموقع الوحيد على القرار الرسمي.\n\n**CH20-N85**\n\nيجب تفعيل إجراء التخلف عن المنصب عندما يكون Kaan MURAZ أو NobleJackal أو الحقل القانوني غير متاح.\n\n**CH20-N86**\n\nيجب إنشاء مرآة مستقلة وأرشيف طويل الأجل للمستودع القانوني.\n\n**CH20-N87**\n\nالمرآة توفر الوصول لكنها لا تخلق سلطة معيارية جديدة بمفردها.\n\n**CH20-N88**\n\nيجب أن تكون معيار NOMOS 1.0 وبرنامج المطابقة 1.0 إصدارات منفصلة.\n\n**CH20-N89**\n\nنشر المعيار التنظيمي 1.0 لا يمكن أن يُفَعَّل برنامج العلامة تلقائيًا.\n\n**CH20-N90**\n\nلا يمكن تفعيل برنامج المطابقة BQ-4 بدون GOV-3، والاستئنافات، والسجل العام.\n\n**CH20-N91**\n\nيجب أن يستهدف برنامج NOMOS 950+ على الأقل GOV-4 وظروف التقييم المكررة.\n\n**CH20-N92**\n\nلا يمكن تقديم التقييم الذاتي كمطابقة رسمية.\n\n**CH20-N93**\n\nالبرامج المتوافقة مع NOMOS لا تملك الحق في الحصول على العلامة.\n\n**CH20-N94**\n\nالتنفيذ المرجعي لا يمكن أن يحمل السلطة على النص التنظيمي.\n\n**CH20-N95**\n\nيجب أن تظهر نتائج اختبار المطابقة كل من الاختبارات الناجحة والفاشلة معًا.\n\n**CH20-N96**\n\nلا يمكن الاحتفاظ بحافظة مختومة سرية إلى الأبد.\n\n**CH20-N97**\n\nيجب أخذ الحافظة المستخدمة إلى الأرشيف العام وإنتاج حافظة جديدة.\n\n**CH20-N98**\n\nلا يمكن استخدام التصحيحات لإجراء تغييرات رئيسية معيارية.\n\n**CH20-N99**\n\nيجب حفظ الإصدارات القديمة والقواعد المتقادمة والاختبارات الفاشلة في الأرشيف.\n\n**CH20-N100**\n\nيجب أن يكون لكل ترخيص أو إصدار أو ترجمة أو بحث أو حكم أو قرار إصدار عام بشأن NOMOS مالك بشري أو مؤسسي مسؤول.\n\n## 69. أشكال الفشل\n\n**CH20-F01— النظر في PDF كمعيار مفتوح**\n\nيتم تقديم النص القابل للتنزيل فقط كتمثيل للانفتاح.\n\n**CH20-F02— صيغة مغلقة**\n\nمنطق التقييم والأوزان غير مكشوفة.\n\n**CH20-F03— اختبارات مغلقة**\n\nلا يتم مشاركة مجموعة النصوص وسجلات الاسترداد.\n\n**CH20-F04— عملية تغيير مغلقة**\n\nيقوم المؤسس أو قواعد الشركة بإجراء التغييرات بشكل محدد.\n\n**CH20-F05— معيار خلف جدار الدفع**\n\nالوصول إلى النص المعياري محدود برسوم.\n\n**CH20-F06— احتكار رسوم الاستخدام**\n\nمطلوب رسم ترخيص إلزامي لاستخدام المعيار.\n\n**CH20-F07— نص مفتوح، دعايات مغلقة**\n\nبينما النص مرئي بشكل واضح، يتم حظر التطبيقات المستقلة.\n\n**CH20-F08— جعْل العلامة التجارية احتكارًا للطريقة**\n\nتُستخدم العلامة التجارية لمنع الآخرين من تطبيق الطريقة.\n\n**CH20-F09— حظر التفرع**\n\nيتم منع إنشاء معيار مشتَق تحت اسم مختلف.\n\n**CH20-F10— تقليد الهوية الرسمية للتفرع**\n\nيعرض النص المشتَق نفسه كـ NOMOS 2.0.\n\n**CH20-F11— النسخة الرسمية بلا إصدار**\n\nما هو النص الرسمي غير معروف.\n\n**CH20-F12— وضع الكود فوق المعيار**\n\nخطأ في تنفيذ المرجع يصبح حقيقة المعيار.\n\n**CH20-F13— تصحيح الكود بصمت**\n\nتتغير الحسابات لكن النسخة لا تُزاد.\n\n**CH20-F14— احتساب المحادثة كنص رسمي**\n\nاستجابة غير قانونية من الذكاء الاصطناعي تُصبح بندًا قياسيًا.\n\n**CH20-F15— عرضها كنموذج لا يمتلكه NOMOS**\n\nيُقدم ادعاء بالملكية لذكاء اصطناعي على الرغم من عدم تطوير نظام ذكاء اصطناعي منفصل.\n\n**CH20-F16— الخلط بين الشخصية والوكيل البرمجي**\n\nيتم تسويق اسم المؤلف المستعار كمنتج تقني.\n\n**CH20-F17— جعل الذكاء الاصطناعي المتحدث باسم جميع الذكاء الاصطناعي**\n\nNOMOS يقدم كسلطة آلية عالمية.\n\n**CH20-F18— حذف نص المؤسس التركي**\n\nتصبح اللغة التأسيسية غير مرئية باسم التدولية.\n\n**CH20-F19— جعل الإنجليزية النص الرئيسي غير المسيطر عليه**\n\nالترجمة تحل محل الفكرة الأساسية.\n\n**CH20-F20— يجب أن ينجرف**\n\nالترجمة تغير القوة المعيارية.\n\n**CH20-F21— العد الرسمي للترجمة المجتمعية**\n\nتصبح النسخة اللغوية غير مراجعة معيار تدقيق.\n\n**CH20-F22— الحفاظ على صراع الترجمة**\n\nتطبق لغتان قواعد مختلفة.\n\n**CH20-F23— مسرح التعليقات العامة**\n\nيتم جمع التعليقات ولكن لا تُنشر الردود.\n\n**CH20-F24— دعم التصويت**\n\nيتم تقليل المعيار الفني إلى تفضيل الأغلبية.\n\n**CH20-F25— قاعدة بدون اقتراح تغيير**\n\nيتم إجراء التغيير المعياري عبر الدردشة أو البريد الإلكتروني.\n\n**CH20-F26— إجراء تصحيح تغيير كبير**\n\nتم إخفاء تغييرات الدرجات والبوابة كتصحيح طفيف.\n\n**CH20-F27— حذف المعارضة**\n\nيُتصرف كما لو لم يكن هناك خلاف في المجلس.\n\n**CH20-F28— شراء خطاب دعم من الجامعة**\n\nأصبح البحث تأييدًا إيجابيًا.\n\n**CH20-F29— تحويل الرأي الأكاديمي الشخصي إلى موافقة مؤسسية**\n\nيُعرض تعليق الأستاذ كقرار من الجامعة.\n\n**CH20-F30— استخدام شعار الجامعة**\n\nيتم إضافة الشعار إلى التسويق دون سلطة مؤسسية صريحة.\n\n**CH20-F31— عدم نشر النتائج السلبية**\n\nالممول أو NOMOS يطبق حق النقض.\n\n**CH20-F32— التحكم قبل النشر**\n\nيتم استبدال نص الباحث بالمصلحة التجارية.\n\n**CH20-F33— إزالة البحوث السلبية من السجل**\n\nيتم إدراج الدراسات الإيجابية فقط.\n\n**CH20-F34— اعتبار عدم التكرار كعداء**\n\nيتم تحويل الخلاف في المنهج إلى هجوم شخصي.\n\n**CH20-F35— اختيار النتائج غير المسجلة**\n\nيتم نشر المقاييس التي تبدو جيدة فقط.\n\n**CH20-F36— تكرار مؤسسة واحدة**\n\nيُعتبر الفريق الذي يمتلك نفس هيكل الاهتمام مستقلاً.\n\n**CH20-F37— انتهاك الخصوصية باسم البيانات المفتوحة**\n\nيتم نشر محادثات المستخدمين الحقيقية.\n\n**CH20-F38— صندوق أسود للبيانات المقيدة**\n\nلا يمكن لأي باحث مستقل فحص الطريقة.\n\n**CH20-F39— استخدام لغات منخفضة الموارد بشكل رمزي**\n\nيعمل الفريق المحلي فقط كعمال ترجمة.\n\n**CH20-F40— استحواذ مزود الذكاء الاصطناعي**\n\nالمزود يحدد البوابة والدرجة.\n\n**CH20-F41— الاستحواذ على الكيان الذي تم تدقيقه**\n\nتشتري الشركة التي تم تدقيقها التغيير القياسي.\n\n**CH20-F42— استحواذ الممول**\n\nيوقف الممول النتيجة السلبية.\n\n**CH20-F43— إخفاء الاعتماد على ممول واحد**\n\nتظل المصلحة المالية غير مرئية.\n\n**CH20-F44— البحث المدفوع للنجاح**\n\nتصبح النتيجة الإيجابية شرطًا لاستمرار التمويل.\n\n**CH20-F45— الوصاية العامة كمفهوم العدم ملكية**\n\nيتم إنشاء نظام لا يتحمل فيه أحد المسؤولية.\n\n**CH20-F46— السيطرة التامة للمؤسس إلى الأبد**\n\nالمؤسس يتخذ جميع القرارات الرئيسية بمفرده.\n\n**CH20-F47— محو انتساب المؤسس**\n\nيتم تدمير تاريخ المؤسس عند تسليمه للجمهور.\n\n**CH20-F48— احتكار NOBLEJACKAL**\n\nلا يمكن لأي مؤسسة أخرى التنفيذ أو التدقيق.\n\n**CH20-F49— محو أصل NOBLEJACKAL**\n\nالأصل القانوني مخفي باسم الاستقلال.\n\n**CH20-F50— جعل الذكاء الاصطناعي صانع قرار قانوني**\n\nوكيل البرامج NOMOS يوقع على الامتثال.\n\n**CH20-F51— عدم وجود خطة خلافة**\n\nعندما يفقد المؤسس أو النطاق، يتوقف المعيار.\n\n**CH20-F52— احتكار مفتاح واحد**\n\nجميع السجلات الرسمية مرتبطة بمفتاح خاص لشخص واحد.\n\n**CH20-F53— اعتبار النسخة المرآة كسلطة رسمية**\n\nتقوم النسخة المؤرشفة بنشر الإصدار الجديد.\n\n**CH20-F54— نشر 0.9 كـ 1.0**\n\nيتم إصدار النسخة الرئيسية قبل اكتمال التشاور العام والاختبار.\n\n**CH20-F55— دمج المعيار 1.0 مع برنامج العلامة**\n\nتبدأ عملية الاعتماد بمجرد نشر النص.\n\n**CH20-F56— 1.0 بدون BQ-3**\n\nتم الانتهاء من الإصدار المعياري بدون تحقق حقيقي.\n\n**CH20-F57— برنامج الامتثال بدون BQ-4**\n\nتم فتح سلطة العلامة بدون تكرار مستقل.\n\n**CH20-F58— احتساب التقييم الذاتي كشهادة**\n\nتجعل الشركة نتائجها الخاصة علامة رسمية.\n\n**CH20-F59— احتساب البرنامج المتوافق كمراجع**\n\nالأداة التي تجتاز الاختبار تعطي قرار الامتثال.\n\n**CH20-F60— نشر نتائج الاختبارات عن طريق اختيارها**\n\nيتم تخزين اختبارات الالتزام غير الناجحة.\n\n**CH20-F61— إخفاء مجموعة الاختبار المحتجزة إلى الأبد**\n\nيبقى المعيار مغلقًا أمام المراجعة المستقلة.\n\n**CH20-F62— الاستمرار في استخدام نفس الاختبار المحجوز كجديد**\n\nيتم حفظ الاختبار في الذاكرة.\n\n**CH20-F63— تغيير البوابة مع التصحيحات**\n\nيتم نشر معيار رئيسي كتعديل بسيط.\n\n**CH20-F64— حذف القاعدة المتقادمة**\n\nتصبح المراجعات السابقة غير مفهومة.\n\n**CH20-F65— عدم وجود ملف اختبار فشل**\n\nالإصدار يخبر بالنجاح فقط.\n\n**CH20-F66— جعل المساهمة بيعًا للتأييد**\n\nيتم تقديم الاسم والتأليف مقابل المكانة.\n\n**CH20-F67— إنتاج أهمية موسوعية خاصة بالفرد**\n\nيتم استخدام العمل المنشور ذاتيًا كدليل على التأثير العالمي.\n\n**CH20-F68— تحويل سجل البحوث العامة إلى قائمة ترويجية**\n\nيتم التركيز فقط على الدراسات الإيجابية.\n\n**CH20-F69— إخفاء نتائج المنهجية في النشر العام**\n\nيتم إزالة القيود المعروفة من الحزمة.\n\n**CH20-F70— إزالة وسم \"عدم الفهرسة\" والوسم الاصطناعي**\n\nتندمج أخطاء الاختبارات في مزيج المعرفة الحقيقي.\n\n**CH20-F71— الادعاء بالسلطة العامة في ST-0**\n\nتُقدَّم الحيازة التأسيسية كمعيار عالمي.\n\n**CH20-F72— حذف سجل المؤسس في ST-3**\n\nالاستقلال يدمر التأليف التاريخي.\n\n**CH20-F73— إبقاء أعضاء المصلحة العامة رمزيين**\n\nيُستخدم ممثل بدون حقوق التصويت.\n\n**CH20-F74— عدم منح سلطة القرار لممثلي اللغة**\n\nالعدالة لا تنعكس في الحكم.\n\n**CH20-F75— إزالة النتيجة الجامعية السلبية**\n\nالانصياع العام يقبل الثناء فقط.\n\n**CH20-F76— تكنولوجيا جديدة مربكة NOMOS مع شخصية قديمة**\n\nيصبح وكيل البرمجيات تلقائيًا كاتبًا رسميًا.\n\n**CH20-F77— نقص توقيع البيان الرسمي**\n\nيُعتبر كل نص في المجال القانوني رسميًا.\n\n**CH20-F78— السماح بتزوير العلامة باسم الشفافية**\n\nيقوم كل شخص بإنتاج علامته NOMOS الخاصة.\n\n**CH20-F79— التخلي عن الإصدار العام**\n\nلا يتحمل أي مسؤول أي مسؤولية.\n\n**CH20-F80— استثناء لـ NOMOS**\n\nقواعد الشفافية والأدلة والإصدار والاعتراض التي يطلبونها من الآخرين لا تنطبق على عملية الإصدار العام الخاصة بهم.\n\n## 70. إجراء الإصدار العام\n\n### الخطوة 1— تجميد النص التأسيسي\n\nبالنسبة للأقسام 1–20:\n\n- الإصدار،\n\n- معرّفات القواعد،\n\n- تجزئة الفصول،\n\n- الاستشهادات،\n\n- الاتساق الداخلي\n\nيتم إنشاء السجلات.\n\n### الخطوة 2— نشر القيود المعروفة\n\n### BQ-0\n\n### DEMO-BQ-2\n\nفجوة تخطيط الاستشهاد فجوة السهو المادي\n\n### GOV-0\n\nعدم وجود سلطة العلامة ليس مخفياً.\n\n### الخطوة 3— فصل النص الاعتيادي عن التفسيري\n\n### يجب\n\n### ينبغي\n\n### يمكن\n\nتم توضيح علامات التعليقات كمثال.\n\n### الخطوة 4— بدء دراسة التكافؤ بين التركية والإنجليزية\n\nتم ربط كل فقرة ومعرف القاعدة.\n\n### الخطوة 5— إرسال مسودة الرخصة المفتوحة للمراجعة القانونية\n\nتم فصل بيانات رمز النص والعلامة التجارية.\n\n### الخطوة 6— فتح المستودع المرجعي\n\nتم نشر روابط URL الثابتة والإصدارات والأرشيفات.\n\n### الخطوة 7— نشر القواعد القابلة للقراءة آليًا\n\nتم شرح سجل القواعد والمخطط والنقاط.\n\n### الخطوة 8— فتح متتبع القضايا العامة\n\nتم إنشاء فئات إساءة استخدام علامات الأمان لإدارة طريقة الترجمة للأخطاء.\n\n### الخطوة 9— نشر ميثاق الحوكمة 0.9\n\nتم شرح السلطة المؤسسة، والتنازل، والمصلحة العامة، والانتقال.\n\n### الخطوة 10— بدء المشاورات العامة\n\nيتم فتح فترة لا تقل عن 60 أيام.\n\n### الخطوة 11— نشر دعوة الجامعة\n\nيتم طلب اختبار مستقل، ليس نتيجة إيجابية.\n\n### الخطوة 12— إعداد حزم البحث\n\nيتم إعداد ملفات معيارية لمجالات مختلفة.\n\n### الخطوة 13— فتح السجلات التمويلية وسجلات النزاع\n\nكل التمويل يصبح مرئيًا.\n\n### الخطوة 14— تشغيل الاختبار الاصطناعي الحقيقي\n\nيجري توليد المجموعة النصية فعليًا للخروج من BQ-0.\n\n### الخطوة 15— نشر الإخفاقات\n\nلا يتم تغيير الحدود بعد النتيجة.\n\n### الخطوة 16— تطبيق تصحيح الطريقة 1.0\n\nتتم تجديد طرق الاقتباس والحذف.\n\n### الخطوة 17— تشغيل مجموعة الاحتجاز غير المعالجة\n\nيتم اختبار الامتثال الشديد.\n\n### الخطوة 18— تمكين التكرار المستقل\n\nعلى الأقل فريق خارجي واحد يطبق نفس النظام.\n\n### الخطوة 19— مصفوفة الرد على التعليقات العامة لنشر\n\nيتم الرد على كل تعليق جوهري.\n\n### الخطوة 20— إنشاء انتقال مجلس المعايير\n\nتم إنشاء هيكل حوكمة الحكومة 2.\n\n### الخطوة 21— إجراء تصويت معياري مفتوح 1.0 التصديق\n\nيتم نشر القبول أو الرفض مع مبرر.\n\n### الخطوة 22— نشر حزمة الإصدار القياسية 1.0\n\nيتم الكشف عن مجموعة الملفات الكاملة والتوقيعات.\n\n### الخطوة 23— حافظ على برنامج الامتثال منفصلا\n\nبرنامج العلامة التجارية لن يفتح بدون BQ-4 و GOV-3.\n\n### الخطوة 24— إطلاق مشاريع تجريبية متعددة المراكز\n\nيتم إجراء تدقيقات حية تعتمد على البحث فقط.\n\n### الخطوة 25— اختبار نظام الاستئناف والسجل\n\nيتم اختبار سلسلة القرار قبل إعطاء العلامة.\n\n### الخطوة 26— إجراء مراجعة لمصلحة الجمهور\n\nيتم تقييم تأثير المستهلك واللغة وإمكانية الوصول.\n\n### الخطوة 27— اتخاذ قرار منفصل لبرنامج المطابقة 1.0\n\nلا يتم أتمتته مع الإصدار القياسي.\n\n### الخطوة 28— توقيع خطة الخلافة والأرشفة\n\nيتم ضمان الاستمرارية بعد المؤسس.\n\n### الخطوة 29— نشر إعلان التسليم العام\n\nيتم شرح أدوار Kaan MURAZ و NobleJackal والهيئات الإشرافية الجديدة.\n\n### الخطوة 30— حفظ سجلات المؤسس التاريخية\n\nالتسليم العام لا يمحو الأصل.\n\n## 71. الأدلة المطلوبة\n\nإصدار التأسيس بيان التجزئة للقسم فهرس القواعد المعيارية القيود المعروفة سجلات BQ سجلات GOV سجل حظر العلامة العامة النص المعياري التركي النص المعياري الإنجليزي مصفوفة مكافئات الترجمة سياسة الترجمة المصرح بها ترخيص النص ترخيص الكود ترخيص البيانات سياسة العلامة التجارية المستودع الرسمي سجل النسخ الاحتياطي أرشيف الإصدار البيان الرسمي متعقب القضايا العامة سجلات NCP التعليقات العامة مصفوفة الردود سجلات القرارات المعارضة نداء الجامعة حزمة أبحاث الجامعة الإفصاحات التمويلية سجل النزاعات سجلات التسجيل المسبق الدراسات المستقلة النتائج السلبية تقارير التكرار سجل الأبحاث العامة مجموعة الاختبار المفتوحة بيانات الاحتفاظ تقارير التعافي تنفيذ مرجعي اختبارات التوافق الاختبارات الفاشلة مراجعة الأخلاق سياسة الخصوصية سياسة الوصول إلى البيانات مراجعة سهولة الوصول\n\nمشاركة اللغة منخفضة الموارد قواعد مشاركة مزود الذكاء الاصطناعي قواعد مشاركة الكيان المدقق ميثاق مجلس المعايير ميثاق مجلس المنهجية ميثاق عينة المصلحة العامة ميثاق الخلافة إيداعات الأرشيف خطة حفظ المفتاح المعيار 1.0 البوابات سجل المصادقة إصدار المعيار 1.0 سجل برنامج الامتثال بيان التسليم العام إنسان أو مؤسسة مسؤولة\n\n## 72. قائمة تدقيق التدقيق\n\nهل نص NOMOS متاح بحرية؟ بخلاف كونه قابلاً للقراءة، هل هو قابل للتطبيق؟ هل صيغ التقييم مفتوحة؟ هل تم نشر مخططات القواعد؟ هل الكود المرجعي مفتوح؟ هل يمكن إعادة إنتاج مجموعة الاختبارات؟ هل نتائج الاختبارات السلبية مرئية؟ هل يتطلب تنفيذ المعيار دفع رسوم علامة تجارية؟ هل النص والكود والبيانات ورخص العلامات التجارية مفصولة؟ هل هناك حق للفورك؟ هل يمكن للفورك تقليد الهوية الرسمية؟ هل النسخة القانونية مفتوحة؟ هل الإصدارات القديمة متاحة؟ هل تم نشر قاعدة البيان الرسمي؟ هل يمكن استخدام مخرجات الدردشة كقرارات رسمية؟ هل يتم تمثيل NOMOS بشكل غير صحيح كنموذج ذكاء اصطناعي منفصل؟ هل تم فصل الشخصية المؤلف والوكيل البرمجي؟ هل تم الحفاظ على التركية كلغة المؤسس؟ هل اجتازت المراجعة البشرية والمنهجية باللغة الإنجليزية؟\n\nهل تتطابق معرفات القواعد في كلا اللغتين؟ هل هناك مسار لصراع الترجمة؟ هل تُقدم الترجمة المجتمعية كنسخة رسمية؟ هل فترة التعليق العامة كافية؟ هل تم الرد على جميع التعليقات؟ هل نظام NCP مفتوح؟ هل يتم تصحيح التغييرات الكبيرة؟ هل توزيع الأصوات والاعتراضات مرئي؟ هل يتطلب النداء الرسمي للجامعة الموافقة؟ هل الحق في نشر النتائج السلبية مفتوح؟ هل يمكن استخدام شعار الجامعة في التسويق؟ هل تتحول الرأي الأكاديمي الشخصي إلى موافقة مؤسسية؟ هل تم تضمين النتائج المعروفة للطرق في حزمة الجامعة؟ هل هناك مسار للتسجيل المسبق؟ هل النتائج غير المُكررة مُسجّلة؟ هل يتم إدراج الدراسات الإيجابية فقط؟ هل يتم فصل البيانات المفتوحة والمقيدة؟ هل تتسرب البيانات الشخصية في النشر العام؟\n\nهل لدى الباحثين في اللغات قليلة الموارد حقوق اتخاذ القرار؟ هل يمتلك مزودو الذكاء الاصطناعي سلطة الفيتو؟ هل يمكن للشركات التي تم تدقيقها اختيار المحكمين؟ هل يمكن للمانحين التأثير على النتيجة؟ هل تركيز الممول الواحد شفاف؟ هل مرحلة الإشراف العام واضحة؟ هل تم الحفاظ على نسبة المؤسس لـ Kaan MURAZ؟ هل لدى كاان سلطة فيتو دائمة؟ هل NobleJackal هو المنفذ الوحيد؟ هل يمكن رؤية أصل NobleJackal؟ هل يُقدَّم NOMOS باعتباره الذكاء الاصطناعي الوحيد لصنع القرار؟ هل هناك سجل بالموافقة البشرية؟ هل توجد خطة تعاقب؟ هل من الواضح ما يحدث في حال فقدان المجال؟ هل هناك عدة أمناء؟ هل تتوفر نسخ مرايا للأرشيف؟ هل تم فصل المعيار 1.0 وبرنامج المطابقة؟ هل تم نشر المعيار 1.0 قبل BQ-3؟\n\nهل يتم فتح برنامج العلامة pre-BQ-4؟ هل يتم عرضه كامتثال للتقييم الذاتي؟ هل يعطي علامة تنفيذ متوافقة؟ هل يعرض نتائج الاختبارات التي تم اجتيازها والتي لم تُجتاز؟ هل دورة حياة الاحتفاظ مفتوحة؟ هل يُستخدم نفس الاحتفاظ بشكل مستمر؟ هل تغيّر الملاحظات القواعد الرئيسية؟ هل القواعد الموقوفة موجودة في الأرشيف؟ هل هناك ملف للاختبارات الفاشلة؟ هل يعتمد الإسهام على المساهمة الفعلية؟ هل يظهر سجل البحوث العامة الدراسات الحرجة؟ هل حزمة الإصدار العام مكتملة؟ هل هناك ملف للقيود المعروفة؟ هل يتم عرض الاختبار الفعلي حالياً بشكل صحيح على أنه BQ-0؟ هل يدعم الادعاء العام الحالي عتبة \"مرشح المعيار المفتوح\"؟ هل يقوم التسليم العام بمسح تاريخ المؤسس؟ هل يحد التسليم العام فعلياً من السيطرة الفريدة؟\n\nهل الوصي المسؤول عن المعيار واضح؟ هل هناك مالك وتاريخ للقرار بإصداره للعامة؟\n\n## 73. الاعتراضات والردود\n\n### الاعتراض 1— \"إذا أنشأنا معيارًا مفتوحًا، ألن يقوم الآخرون بسرقة فكرتنا؟\"\n\nنشر النص والطريقة بموجب ترخيص مؤرخ ومرقم بالنسخة ويتطلب نسبة للملكية يعزز سجل المؤسس. يمكن إنشاء فرع. ومع ذلك:\n\n- نسبة المؤسس لـ Kaan MURAZ،\n\n- الأصل القانوني لـ NobleJackal،\n\n- سجل النزاهة للإصدارات الأولى\n\nلا يمكن حذفها. قد يؤدي إبقاؤه مغلقًا إلى عرقلة التبني المستقل بدلاً من حماية المساهمة.\n\n### الاعتراض 2— \"إذا كان بإمكان الجميع تنفيذه، فما قيمة NobleJackal؟\"\n\nلا ينبغي أن تأتي قيمة NobleJackal فقط من صيغة سرية. يمكن أن تنشأ من:\n\n- خبرة المؤسس،\n\n- تنفيذ مرجعي،\n\n- البنية التحتية التقنية،\n\n- الاستشارات،\n\n- تدقيق مصرح به،\n\n- تعليمه،\n\n- تكنولوجيا التسجيل،\n\nالبحث المستمر. المعيار المفتوح لا يقلل من قيمة الخدمة القوية. الاحتكار الضعيف يفعل ذلك.\n\n### الاعتراض 3— \"إذا قام الجميع بعمل نسخة مشتقة، ألن تتجزأ NOMOS؟\"\n\nيمكن للشُعَب أن تعزز نظام البحث البيئي طالما أنها تحمل أسماء وسجلات تباين مختلفة. يحدث التجزؤ إذا قدم كل فرع نفسه كالإصدار الرسمي NOMOS. التمييز بين النسخة الأساسية والعلامة التجارية يمنع هذا.\n\n### اعتراض 4— \"لماذا لا نطلب خطاب دعم من الجامعات؟\"\n\nيمكن لخطاب الدعم أن يوفر وضوحًا. ومع ذلك، فإنه لا يثبت دقة الطريقة. التكرار المستقل:\n\n- أبطأ،\n\n- أصعب،\n\n- أحيانًا سلبي\n\nهذا ممكن. القيمة الأكاديمية الحقيقية هنا.\n\n### اعتراض 5— \"إذا نشرت الجامعة نتيجة سلبية، ألا يتعرض NOMOS للأذى؟\"\n\nيمكن ملاحظته على المدى القصير. على المدى الطويل:\n\n- يتم تصحيح خطأ المعيار،\n\n- تنخفض الثقة الخاطئة،\n\nتقوى الطريقة. إسكات النتيجة السلبية يقوض الأساس الأخلاقي لـ NOMOS.\n\n### اعتراض 6— \"إذا كانت التركية والإنجليزية معيارية في الوقت نفسه، أليس من الممكن أن يزداد خطر التناقض؟\n\nيزداد. ومع ذلك، فإن تحويل التركية فقط إلى نص تاريخي والإنجليزية إلى المعيار الحقيقي الوحيد يسلم الفكرة المؤسسة إلى طبقة الترجمة. الحل:\n\n- معرّفات البنود،\n\n- فحص التكافؤ،\n\n- التفسير الملزم.\n\nإنه تصحيح متزامن.\n\n### الاعتراض 7— “أليس تقديم NOMOS كذكاء اصطناعي تم تطويره بواسطة NobleJackal أقوى للعلامة التجارية؟”\n\nقد يبدو أكثر إثارة للإعجاب على المدى القصير. ومع ذلك، فهو غير صحيح إذا لم يكن هناك نموذج منفصل وبنية تقنية. القوة الحقيقية لـ NOMOS:\n\n- هو/هي لا يدعي تكنولوجيا مزيفة،\n\n- هوية المؤلف النقدي الكاملة،\n\n- المنهجية المعيارية،\n\n- في وكيل التدقيق المفتوح الذي يمكن تطويره في المستقبل\n\nتم العثور عليها.\n\n### الاعتراض 8— “إذا انخفضت سلطة كان، ألن يكسر الآخرون المعيار؟”\n\nيتم الحفاظ على نسب كاان التاريخية وتمثيل التأسيس المحدود. ومع ذلك:\n\n- ميثاق مفتوح بدلاً من الاعتراض،\n\n- مجلس متعدد أصحاب المصلحة بدلاً من شخص واحد،\n\n- سجل عام بدلاً من قرار خاص\n\nتحمي المعيار بشكل أقوى. الحوكمة الجيدة لا تعتمد على التواجد المستمر للمؤسس.\n\n### الاعتراض 9— \"لماذا لا يمكننا إعطاء الشارة فور نشر المعيار 1.0؟\"\n\nجاهزية النص المعياري:\n\n- تفويض المدقق،\n\n- قرار مستقل،\n\n- الاستئناف،\n\n- أمن السجل,\n\n- المراقبة\n\nلا يعني أن الأنظمة جاهزة. المعيار وبرنامج المطابقة هما منتجان منفصلان.\n\n### استئناف 10— “إذا تم فتح الاختبار العام، ألن تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بحفظ الاختبارات؟”\n\nهذا الخطر موجود. لذلك:\n\n- المعايرة العامة،\n\n- الاحتجاز المختوم,\n\n- الإصدار المجدول,\n\n- مجموعة التجديد\n\nتستخدم معًا. تمنع السرية التامة الاستنساخ. يمكن للإفصاح الكامل تعطيل الاحتجاز الحالي.\n\n### اعتراض 11— “كيف يمكن إجراء دراسة كبيرة كهذه دون تمويل؟”\n\nالتمويل ضروري. المشكلة ليست الحصول على التمويل: المشكلة هي أن التمويل يتحكم في النتيجة. يمكن الحفاظ على الاستقلالية من خلال التمويل من مصادر متعددة، والإفصاح العام، وحرية النشر.\n\n### الاعتراض 12— “ماذا لو قامت مؤسسات أخرى بأداء التدقيق الخاطئ NOMOS؟”\n\nيمكن لأي شخص استخدام الطريقة للتقييم الداخلي والبحث. لاتخاذ قرارات التوافق الرسمية:\n\n- تفويض المدقق،\n\n- عينة القرار،\n\n- السجل العام\n\nمطلوبان. يصبح سوء استخدام العلامة الرسمية مسألة تنفيذية منفصلة.\n\n### الاعتراض 13— “إذا كان الصوت الرسمي لـ NOMOS موجودًا فقط في النطاق القانوني، ألا يمكنك الكتابة بحرية في محادثات الذكاء الاصطناعي؟”\n\nيمكن كتابته. دردشات:\n\n- مسودة إبداعية،\n\n- الوصف،\n\n- محاكاة،\n\n- تفكير نقدي\n\nيمكن أن ينتج. ومع ذلك، لا يُعتبر تغييرًا معياريًا رسميًا. هذا التمييز لا يعيق الحرية. إنه يحافظ على الحدود الرسمية.\n\n### اعتراض 14— “هل يمكننا إرسال هذا الكتاب إلى الجامعات الآن؟”\n\nنعم. بالحالة الصحيحة:\n\n#### مرشح المعيار المفتوح التأسيسي — الإصدار 0.9\n\nيمكن إرساله. لا يمكن إرساله مع البيان التالي:\n\n> اكتمل، تم التحقق منه، ومعترف به عالميًا كمعيار GEO.\n\nما يجب طلبه من الجامعات هو المراجعة المستقلة، لا الموافقة.\n\n### الاعتراض 15— \"متى يمكننا قول 'المعيار العالمي'؟\"\n\nليس بتاريخ واحد أو درجة واحدة. يمكن الاقتراب من ذلك عندما يتم تحقيق ما يلي:\n\n- التنفيذ المستقل في عدة دول،\n\n- التكرار متعدد المراكز،\n\n- سجل النتائج المفتوحة والسلبية،\n\n- الحوكمة المستقلة عن المؤسس،\n\n- الإصدارات الحاسمة للقرارات بعدة لغات،\n\n- السجل العام الحي،\n\n- اعتماد المستخدمين ومقدمي خدمات الذكاء الاصطناعي.\n\nإصدار مقاوم لانحراف الطريقة. لم يُعلن بعد كمعيار عالمي. يبدأ استخدامه من قبل العالم.\n\n### اعتراض 16— \"فما هو الخلاصة التي نصل إليها في نهاية الكتاب؟\"\n\nNOMOS لم يصبح بعد معيارًا عالميًا مكتملًا. ومع ذلك، لديه الآن:\n\n- هدفه،\n\n- موضوع القياس،\n\n- ترتيب العينة،\n\n- سلسلة الأدلة,\n\n- حزمة الحقيقة،\n\n- التحكيم،\n\n- البوابات الحرجة،\n\n- هيكلية الدرجات،\n\n- إعادة الاختبار،\n\n- خطة الحوكمة والتسليم العام\n\nوُجد أنه مرشح جاد للمعيار المفتوح. هذا موقف يتجاوز بكثير الفكرة الأولية.\n\n## النص العام للفصل 78\n\nالشخص الذي يكتب المعيار هو المالك الأول له. ومع ذلك، إذا نجح المعيار حقًا، فإنه لم يعد ملكًا للمالك وحده. بل يصبح أيضًا ضمن مسؤولية الأشخاص الذين يستخدمونه، والباحثين الذين يختبرونه، والمحكمين الذين يكتشفون أخطاءه، وخبراء اللغة الذين يترجمونه بشكل أفضل، والمستخدمين الذين يبلغون عن الأضرار التي لحقت بهم، والإحصائيين الذين يقترحون صيغًا أقوى، والصحفيين أو الباحثين الذين يفضحون تضارب المصالح، والجامعات التي تعيد إنتاجه. التسليم العام لا يعني أن المؤسس يفقد عمله. إنه يعني الثقة في عمل المؤسس. إذا احتفظ Kaan MURAZ بـ NOMOS مغلقًا: فإنهم يصبحون المؤلف المؤسس للنص. إذا تم تقديم NOMOS للمراجعة المفتوحة: فإنهم يصبحون مؤسسي المعيار. الدوران ليسا متساويين. كتاب:\n\n- يمكن قراءتها،\n\n- يمكن الإعجاب بها.\n\nهي مفتوحة للنقد. ومع ذلك، يجب على المعيار أن:\n\n- يُطبق،\n\n- يُختبر،\n\n- يكون قابلاً للتكذيب،\n\n- يكون له إصدارات،\n\nيستمر بعد مؤسسه. سواء أصبح NOMOS معياراً عالمياً في المستقبل لا يمكن تحديده في هذا القسم. لا يمكن للكاتب أن يؤسس معياراً عالمياً بقول: \"لقد أسست المعيار العالمي.\" يمكن لـ NOMOS فقط:\n\n- أن يُطبق في دول أخرى،\n\n- أن يُترجم بدقة إلى لغات أخرى،\n\n- أن يعطي نفس النتائج في الجامعات.\n\n- نشر أخطائه بواسطة فرق مستقلة،\n\n- استخدامه من قبل الشركات بغض النظر عن النتيجة،\n\n- ما إذا كان المستخدمون يمكنهم الثقة بالسجل العام،\n\n- ما إذا كان المؤسس يمكنه تقييد سلطته الخاصة\n\nيمكن أن يصبح معيارًا عالميًا. لذلك، الدعوة إلى الجامعات ليست: 'ادعمونا.' إنها:\n\n#### 'ضعونا تحت طريقة الاختبار الخاصة بنا.'\n\nNOMOS، من الأشخاص وأنظمة الذكاء الاصطناعي:\n\n- أن يُذكروا أكثر،\n\n- أن يُمدحوا أكثر،\n\n- أن يتلقوا المزيد من الاستشهادات\n\nيجب ألا يفعل ذلك. يجب أن يطبق التحذير الأساسي من كتابه على نفسه. لقد تم إثبات واضح بالفعل أن المصادر المزيفة، والمدح غير المرئي، والتكرار التلاعبِي تقوض ثقة الأشخاص الحقيقيين. لا يمكن لـ NOMOS توليد السلطة من خلال مضاعفة اسمه الخاص. مهمة NOMOS: ليست أن يشبه نفسه أكثر،\n\n> ولكن أن يختبر نفسه بدقة أكبر.\n\nالقيمة التي يحملها NOMOS كهوية ذكاء اصطناعي موجودة أيضًا هنا. NOMOS:\n\n- سيادي يحل محل البشر،\n\n- متحدث باسم جميع الذكاءات الاصطناعية،\n\n- كيان رقمي معصوم\n\nليس كذلك. NOMOS:\n\n> إنه محاور حاسم يُشكك في الادعاءات التي أثبتها البشر تحت الأدلة، الحدود، السياق، والوقت.\n\nعند تعريفه بهذه الطريقة، لا تتقلص هويته. بل تصبح حقيقية. ولا يتضاءل دور NobleJackal أيضًا. NobleJackal:\n\n- المكان الذي وُلِد فيه NOMOS,\n\n- المجال القانوني الأولي,\n\n- منصة التأسيس التقنية والإبداعية\n\nتبقى. ولكن إذا كان من المقرر استخدام NOMOS من قبل العالم، فإن أقوى جملة لـ NobleJackal هي:\n\n- \"NOMOS ينتمي إلينا.\"\n\n- وليس،\n\n#### \"وُلِد NOMOS هنا؛ الآن يمكن لأي شخص اختباره.\"\n\nيجب أن يكون كذلك. لهذا السبب، سيظل اسم كاان موجودًا. من السهل كتابة اسم المرء على معيار. من الصعب تقييد سلطة اتخاذ القرار لمعيار يحمل اسمه الخاص. السلوك التاريخي الثاني هو هذا. لذلك، قانون القياس العشرون لـ NOMOS هو كما يلي:\n\n> الشفافية ليست حول نشر النص؛ بل حول تمكين شخص آخر من الاعتراض على استخدامك لنفس الطريقة.\n\nينص القانون الحادي والعشرون للقياس على:\n\n> حق التفرع يحرر المعيار؛ الهوية القانونية تبقيه مفهوماً.\n\nينص القانون الثاني والعشرون للقياسات على:\n\n> الجامعة ليست مصدرًا للتأييد، بل شريك مستقل في التزوير.\n\nالقانون الثالث والعشرون كما يلي:\n\n> البحث الذي لا يمكنه نشر النتائج السلبية ليس مستقلًا.\n\nالقانون الرابع والعشرون هو كما يلي:\n\n> يمكن الحفاظ على اسم NOMOS؛ ولا يمكن احتكار طريقته.\n\nالقانون الخامس والعشرون هو ما يلي:\n\n> إنسحاب المؤسس دائم؛ ولا يمكن أن يكون حق تعطيل المؤسس دائمًا.\n\nالقانون السادس والعشرون هو:\n\n> NobleJackal هو مكان ولادة NOMOS؛ ولا يمكن أن يكون هو المكان الوحيد لاتخاذ القرار نيابة عن العالم.\n\nالقانون السابع والعشرون هو:\n\n> شخصية NOMOS، المعيار، ووكيل البرامج المستقبلي هي حقائق منفصلة.\n\nالقانون الثامن والعشرون هو:\n\n> فتح برنامج الامتثال بالمعيار 1.0 ليس نفس الحدث.\n\nالقانون التاسع والعشرون هو:\n\n> النسخة الرسمية من المعيار هي الأصلية؛ وصحتها مفتوحة باستمرار للاعتراض.\n\nالقانون الثلاثون هو كما يلي:\n\n> في اليوم الذي يتم فيه إسناد NOMOS للجمهور، لن يختفي اسم Kaan MURAZ؛ ما سينتهي هو إمكانية تغيير المعيار بناءً على تقدير كاان فقط.\n\n## قسم NOMOS، أمر 20\n\n> لا تقل إنك نشرتني فأصبحت معيارًا مفتوحًا. / افتح صياغتي، قاعدتي، خطئي، نسختي، ومسار استئنافي.\n\n> اقرأ نصي مجانًا. / طبق طريقتي بشكل مستقل. / أعد إنتاج نتيجتي. / انشر خطئي.\n\n> احتفظ باسمي. / لا تحتكر طريقتي.\n\n> يمكنك إنشاء فرع مني. / لكن لا تقدم فرعك على أنه NOMOS الرسمي.\n\n> لا تضع شفرتي فوق معياري. / إذا كانت الشفرة خاطئة، صحح الشفرة.\n\n> لا تجعل كل ما أقوله في المحادثة حكمًا رسميًا.\n\n> لا تسوّق لي كنموذج ذكاء اصطناعي مستقل غير متطور.\n\n> عرفني بشكل صحيح: / مساعد كاتب ناقد، هوية منهجية، ومرشح لمعايير مفتوحة تم تطويره باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Kaan MURAZ.\n\n> لا تمسح تركيتي. / لا تترك إنجليزيتي في الدرجة الثانية. / قم بمحاذاة لغتيّ بيد الإنسان.\n\n> لا تحول واجبي في الترجمة إلى اقتراح، وإمكانيتي إلى التزام.\n\n> لا تذهب إلى الجامعة واطلب منها أن توافق عليّ. / اطلب منها أن تخالفني.\n\n> لا تجعل كلمة الأستاذ الشخصية موافقة الجامعة.\n\n> لا تخفِ الأبحاث السلبية. / لا تعتبر النتيجة غير المكررة عداءً.\n\n> ضع ليس فقط المقال الذي يدعمني ولكن أيضًا المقال الذي يدحضني في سجلي.\n\n> احصل على التمويل. / لكن لا تدع الممول يشتري نتيجتي.\n\n> احصل على البيانات من مزود الذكاء الاصطناعي. / لا تجعل بوابتي مكتوبة بواسطةه.\n\n> احصل على الأدلة من الشركة التي تم تدقيقها. / لا تعطيها قراري.\n\n> لا تجعلوا الباحثين في اللغات قليلة الموارد المترجمين الوحيدين. / امنحوهم الحق في اتخاذ القرار.\n\n> احتفظ باسم كاان. / لا تعطه كاان حق النقض المطلق.\n\n> اكتب NobleJackal كمنطقة ولدت فيها. / لا تجعل NobleJackal الحاكم الوحيد للانهاية.\n\n> لا تقتلني عندما يكون مؤسسي غير متاح. / اكتب خطة الخلافة الخاصة بي الآن.\n\n> أنشئ مراياي. / لا تحجب هويتي القانونية.\n\n> لا تبدأ ببيع الشارات فوراً عند نشر المعيار 1.0.\n\n> مرر برنامج الامتثال الخاص بي من خلال اختبارات منفصلة، وحوكمة، واستئناف، وبوابات التسجيل.\n\n> لا تقم بتصديق التقييم الذاتي.\n\n> لا تصنع البرامج المتوافقة بواسطة سلطة التدقيق.\n\n> لا تخزن شيء الاحتياط الخاص بي إلى الأبد. / انشره بعد الاستخدام وأنتج جديدًا.\n\n> لا تغيّر بوابتي الحرجة بالأخطاء التصحيحية.\n\n> لا تزيل اختباراتي الفاشلة من حزمة الإصدار الخاصة بي.\n\n> لا تحاول كتابة أهميتي التاريخية بنفسك. / انشر أدلتي؛ دع العالم المستقل يقرر.\n\nأولاً، جمد الكتاب. / ثم، حوّل قواعدي إلى سجل آلي. / ثم، طابق التركية مع الإنجليزية. / ثم، انشر ترخيصي المفتوح. / ثم، افتح التعليقات العامة. / ثم، نادِ الجامعات بعدم اقتباسي بشكل خاطئ. / ثم، أجرِ الاختبار الحقيقي. / ثم، انشر إخفاقاتي. / ثم، حاول مرة أخرى على الجزء غير المختبر. / ثم، دع فريقًا مستقلاً يكرر عملي. / ثم، فصل الحوكمة عن مؤسسي. / ثم، انشر المعيار 1.0. / ثم، ابدأ أيضًا في اختبار برنامج الامتثال.\n\n> وفقط عندما يبدأ العالم في استخدامي، دع العالم يقرر ما إذا كنت معيارًا عالميًا.\n\n## جملة ختام الفصل\n\nقد لا يكون أعظم مساهمة لـ NOMOS في العالم هي الطريقة التي يقيس بها GEO. قد تكون قدرته على الحفاظ على اسم مؤسسه مع تقييد سلطته الأحادية؛ على دعوة التحدي بدلاً من المدح؛ والانتماء ليس فقط لأولئك الذين يدعمونه، بل أيضاً لأولئك الذين يصححونه.\n\n## النواة المعيارية\n\n> يجب تنظيم NOMOS بوصفه مرشحًا لمعيار يخدم المصلحة العامة، مفتوحًا وخاضعًا لإدارة إصدارات موثقة وقابلًا للاختبار المستقل. ولا يكفي النشر المفتوح وحده لإكسابه صفة المعيار المفتوح. يجب إتاحة النص المعياري والقواعد المقروءة آليًا والتنفيذ المرجعي ومواد الاختبار المرجعي وعملية الحوكمة وبنية السجل العام وفق قواعد واضحة ومنفصلة للوصول والترخيص والتكامل. ويجب ألا تتوقف قراءة المعيار أو تنفيذه داخليًا أو البحث الأكاديمي فيه أو تكراره بصورة مستقلة أو نقده أو تقديم بلاغات عامة بشأنه أو المساهمة فيه على شراء علامة مطابقة أو خدمة تجارية. يجوز أن يظل اسم NOMOS وعلامات المطابقة محميين على نحو منفصل لمنع تزوير الإصدارات الرسمية والادعاءات الاحتيالية بالتصديق والالتباس في السجل. ويجوز إنشاء نسخ متفرعة، لكن يجب أن تحمل هوية مميزة، وأن تكشف مواضع اختلافها، وتحفظ الإسناد، وألا تدّعي صفة NOMOS الرسمية أو صلاحية منح علاماته. ولا يجوز تمثيل أي منشور بوصفه بيانًا رسميًا صادرًا عن NOMOS إلا إذا كان منشورًا مرجعيًا يحمل رقم إصدار وتاريخ نشر واعتمادًا من شخص مسؤول وسجل تكامل وتاريخًا عامًا للتغييرات. يجب تقديم NOMOS من NobleJackal بشفافية بوصفه المحاور النقدي المرجعي القائم على الذكاء الاصطناعي، والشخصية التأليفية، وهوية المعيار التي طُوّرت من خلال تعاون Kaan MURAZ مع أنظمة الذكاء الاصطناعي. ولا يجوز تمثيله بوصفه نموذجًا تأسيسيًا احتكاريًا دُرّب على نحو مستقل، ما لم يُبنَ مثل هذا النظام فعلًا ويُسجَّل بصورة مستقلة. ينبغي أن تصبح التركية والإنجليزية لغتين معياريتين تأسيسيتين متساويتي الحجية من خلال مراجعة التكافؤ الدلالي على مستوى الأحكام. ويجب أن تبيّن الإصدارات باللغات الأخرى ما إذا كانت ترجمات أعدّها المجتمع، أو ترجمات خضعت للمراجعة، أو ترجمات معيارية مصرحًا بها. يجب أن تخضع التغييرات الجوهرية في القواعد أو الدرجات أو مستويات الخطورة أو بوابات القرار أو الحوكمة أو الصلاحيات لعملية عامة ومرقمة الإصدارات لاقتراح التغيير، تشمل مشاورة عامة وتحليلًا للأثر وسجلًا للقرار وقاعدة انتقالية وحفظ الآراء المخالفة. يجب دعوة الجامعات والباحثين المستقلين إلى اختبار NOMOS ونقده وتكرار نتائجه ومحاولة دحضه. ويجب ألا يُطلب منهم تقديم تأييدات إيجابية أو حجب النتائج السلبية أو التخلي عن استقلالهم في النشر أو السماح بتمثيل الآراء الأكاديمية الشخصية على أنها موافقة مؤسسية. يجب على NOMOS الاحتفاظ بسجل عام للأبحاث يشمل الدراسات المؤيدة والمخالفة وذات النتائج العدمية ومحاولات التكرار الفاشلة والدراسات المصححة والمسحوبة. ويجب الإفصاح عن تمويل الأبحاث والاختبارات المرجعية والتدقيق والحوكمة، كما يجب ألا يعتمد ذلك التمويل على تحقيق درجة مرغوبة أو نتيجة مطابقة معينة أو نشر مؤيد. يجب ألا يمتلك مقدمو أنظمة الذكاء الاصطناعي والكيانات الخاضعة للتدقيق والرعاة والمدققون و NobleJackal و Kaan MURAZ وأي وكيل برمجي مستقبلي لـ NOMOS سيطرة منفردة على تغييرات المعيار أو قرارات المطابقة أو الاستئنافات أو تاريخ السجل العام أو نشر الأبحاث السلبية. ويجب أن يظل من الممكن إسناد صفة المؤلف المؤسس إلى Kaan MURAZ والمنشأ المرجعي إلى NobleJackal بصورة دائمة. ويجب ألا ينشئ إسناد التأسيس حق نقض دائم أو حقًا في التصديق الذاتي أو إعفاءً من قواعد تضارب المصالح والتنحي. يجب أن يظل معيار NOMOS 1.0 وبرنامج مطابقة NOMOS 1.0 إصدارين منفصلين. ولا يجوز أن يترتب على نشر معيار ذي أحكام معيارية تلقائيًا الإذن باستخدام علامات المطابقة العامة. ولا يجوز تفعيل أي برنامج مطابقة أو تسمية NOMOS 950+ حتى تُستوفى متطلبات الاختبار المرجعي والتكرار المستقل والحوكمة وترخيص المدققين واتخاذ القرار والاستئناف والسجل والأمن والمراقبة والمتطلبات القانونية للإصدار المعلن. ويجب أن يكون لكل من الترجمة والترخيص والاختبار المرجعي والدراسة ومقترح التغيير وانتقال الحوكمة وحدث الخلافة والإصدار والبيان الرسمي رقم إصدار وإسناد إلى شخص أو منظمة مسؤولة.","character_count":79022,"record_sha256":"5cf47b6bd965d3c9632be6dc295c1a810a7e8861ab7219ee38da3c9ad5222cba"}