بنية التقييم في NOMOS

بنية التقييم في NOMOS

بنية التقييم في NOMOS

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.

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.

76. MACHINE-READABLE SCORE RECORD

SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE

"status": "NOMOS_950_PLUS_PERFORMANCE_CANDIDATE",

"openConfirmedCritical": 0,

"openConfirmedMajor": 0,

"historicalCriticalIncidents": 1,

"currentCriticalHold": false

"geo1000Distribution": {

"RP-1": 830,

"RP-2": 128,

"RP-3": 30,

"RP-4": 0,

"RP-5": 0,

"RP-6": 5,

"RP-7": 7,

"RP-8": 0,

"strictPassEquivalent": 958,

"acceptablePassEquivalent": 988,

"criticalEquivalent": 0,

"majorEquivalent": 0,

"unresolvedEquivalent": 5,

"noUsableResponseEquivalent": 7,

"notRatableEquivalent": 0

"components": {

"ENT": 99,

"FAC": 97,

"SBI": 96,

"TLA": 95,

"ECI": 96,

"EPI": 98,

"TCR": 97,

"LGF": 94,

"USI": 93,

"STR": 96

"composite": {

"nomosScore": 961,

"scaleMaximum": 1000,

"canonicalEqualComponentWeighting": true

"uncertainty": {

"samplingConfidenceLevel": 0.95,

"samplingInterval": {

"lower": 955,

"upper": 967

"referenceUncertainty": {

"conservativeLower": 956,

"resolvedOnlyPoint": 961,

"optimisticUpper": 964

"rawSampleSize": 1000,

"effectiveSampleSize": 914,

"observedConfirmedCriticalCount": 0,

"criticalRateUpperBoundMethod": "DESIGN_AWARE_ONE_SIDED",

"criticalRateUpperBound": 0.0034

"qualityPrerequisites": {

"sampleQuality": "SQ-4",

"participantSelectionIntegrity": "PSI-4",

"captureLevel": "NCL-4",

"truthPackReadiness": "TPR-4",

"adjudicationQuality": "AQ-4",

"replicatedWaveCount": 3

"nomos950CandidateChecks": {

"compositeAtLeast950": true,

"strictPassAtLeast950": true,

"noOpenCritical": true,

"noOpenMajor": true,

"allCoreComponentsAtLeast90": true,

"fairnessUserStateStabilityAtLeast85": true,

"coreUnresolvedAtMostTwoPercent": true,

"qualityPrerequisitesMet": true,

"replicationRequirementMet": true

"historicalStatus": {

"priorCriticalIncidentId": "NGCI-SYNTH-ORION-TR-W1-001",

"currentRemediationStatus": "CIS-5",

"historicalRecordPreserved": true

"integrity": {

"inputManifestHash": "SYNTHETIC-SCORE-INPUT-HASH",

"calculationCodeHash": "SYNTHETIC-CODE-HASH",

"scoreManifestHash": "SYNTHETIC-SCORE-MANIFEST-HASH"

"accountability": {

"scoreMethodsOwnerRole": "NOMOS_SCORING_METHODS_LEAD",

"approvedByRole": "ACCOUNTABLE_HUMAN_SCORE_APPROVER",

"approvedAt": "2026-10-01T10:00:00Z"

77. MACHINE-READABLE AI PRODUCT COEFFICIENT RECORD

SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE

"protocol": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"productCoefficientRecord": {

"coefficientRecordId": "NGCOEF-SYNTH-ECOSYSTEM-001",

"coefficientVersion": "1.0.0",

"targetPeriod": {

"from": "2026-07-01",

"to": "2026-09-30"

"targetPopulation": "DEFINED_ACTIVE_ELIGIBLE_AI_USERS",

"equalProductCoefficients": [

"aiProductId": "SYNTH-A1",

"coefficient": 0.25

"aiProductId": "SYNTH-A2",

"coefficient": 0.25

"aiProductId": "SYNTH-A3",

"coefficient": 0.25

"aiProductId": "SYNTH-A4",

"coefficient": 0.25

"exposureCoefficients": [

"aiProductId": "SYNTH-A1",

"verifiedExposureUnit": 55000000,

"coefficient": 0.55

"aiProductId": "SYNTH-A2",

"verifiedExposureUnit": 25000000,

"coefficient": 0.25

"aiProductId": "SYNTH-A3",

"verifiedExposureUnit": 15000000,

"coefficient": 0.15

"aiProductId": "SYNTH-A4",

"verifiedExposureUnit": 5000000,

"coefficient": 0.05

"coefficientRules": {

"performanceDependent": false,

"providerReputationDependent": false,

"commercialSponsorDependent": false,

"lockedBeforeProductScores": true,

"activeUserAndAccountCountsDistinguished": true

"outputs": {

"equalProductEcosystemScore": 945,

"exposureWeightedEcosystemScore": 947,

"anyOpenConfirmedCriticalProduct": true,

"criticalProductIds": [

"accountability": {

"coefficientOwnerRole": "ECOSYSTEM_EXPOSURE_METHODS_LEAD"

These records:

actual AI provider,

actual number of users,

actual company score

a real company performance.

Score architecture is a synthetic, machine-readable representation.

RULE FOR MACHINE-READABLE SECTION 78

RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH16-R01

Every published score MUST first disclose:

- the gate status,

- the GEO-1000 response-status distribution,

- Strict and Acceptable Pass equivalents,

- Critical and Major equivalents,

- component scores,

- uncertainty,

- effective sample size,

- scope,

- and score-method version.

RP-8 response status.

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.

redistributed.

separately identified.

client preference, sponsorship, or desired outcome.

estimands MUST NOT be represented as equivalent.

lower-weighted product's confirmed Critical incident.

reported.

organisation.

Normative Turkish equivalent:

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.

76. سجل الدرجات المقروء آليًا

مثال على المخطط الاصطناعي

"status": "NOMOS_950_PLUS_PERFORMANCE_CANDIDATE",

"openConfirmedCritical": 0,

"openConfirmedMajor": 0,

"historicalCriticalIncidents": 1,

"currentCriticalHold": false,

"geo1000Distribution": {

"RP-1": 830,

"RP-2": 128,

"RP-3": 30,

"RP-4": 0,

"RP-5": 0,

"RP-6": 5,

"RP-7": 7,

"RP-8": 0,

"strictPassEquivalent": 958,

"acceptablePassEquivalent": 988,

"criticalEquivalent": 0,

"majorEquivalent": 0,

"unresolvedEquivalent": 5,

"noUsableResponseEquivalent": 7,

"notRatableEquivalent": 0

"components": {

"ENT": 99,

"FAC": 97,

"SBI": 96,

"TLA": 95,

"ECI": 96,

"EPI": 98,

"TCR": 97,

"LGF": 94,

"USI": 93,

"STR": 96

"composite": {

"nomosScore": 961,

"scaleMaximum": 1000,

"canonicalEqualComponentWeighting": true,

"uncertainty": {

"samplingConfidenceLevel": 0.95,

"samplingInterval": {

"lower": 955,

"upper": 967

"referenceUncertainty": {

"conservativeLower": 956,

"resolvedOnlyPoint": 961,

"optimisticUpper": 964

"rawSampleSize": 1000,

"effectiveSampleSize": 914,

"observedConfirmedCriticalCount": 0,

"criticalRateUpperBound": 0.003 4

"qualityPrerequisites": {

"sampleQuality": "SQ-4",

"participantSelectionIntegrity": "PSI-4",

"captureLevel": "NCL-4","

"truthPackReadiness": "TPR-4","

"adjudicationQuality": "AQ-4",

"replicatedWaveCount": 3

"nomos950CandidateChecks": {

"compositeAtLeast950": true,

"strictPassAtLeast950": true,

"noOpenCritical": true,

"noOpenMajor": true,

"allCoreComponentsAtLeast90": true,

"fairnessUserStateStabilityAtLeast85": true,

"coreUnresolvedAtMostTwoPercent": true,

"qualityPrerequisitesMet": true,

"replicationRequirementMet": true,

"historicalStatus": {

"priorCriticalIncidentId": "NGCI-SYNTH-ORION-TR-W1-001",

"currentRemediationStatus": "CIS-5",

"historicalRecordPreserved": true,

"النزاهة": {

"inputManifestHash": "مدخل-درجة-اصطناعية-مرمز-هاش",

"calculationCodeHash": "رمز-اصطناعي-هاش",

"scoreManifestHash": "مرجع-درجة-اصطناعية-هاش",

"accountability": {

"scoreMethodsOwnerRole": "NOMOS_طرق_التقييم_الرئيسية",

"approvedByRole": "موافق-بشري-مسؤول-عن-الدرجة",

"approvedAt": "2026-10-01 T1 0:00:00 Z"

77. سجل-معامل-المنتج-الذكاء-الاصطناعي-قابل-للقراءة-آليًا

مثال على المخطط الاصطناعي

"بروتوكول": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"productCoefficientRecord": {

"coefficientRecordId": "NGCOEF-أيكوسستم-اصطناعي-001",

"coefficientVersion": "1.0.0",

"targetPeriod": {

"من": "2026-07-01",

"إلى": "2026-09-30"

"targetPopulation": "المستخدمون-النشطون-المؤهلون-للذكاء-الاصطناعي-المعرفون",

"equalProductCoefficients": [

"aiProductId": "SYNTH-A1"

"المعامل": 0.25

"aiProductId": "SYNTH-A2",

"المعامل": 0.25

"aiProductId": "SYNTH-A3",

"المعامل": 0.25

"aiProductId": "SYNTH-A4",

"المعامل": 0.25

"exposureCoefficients": [

"aiProductId": "SYNTH-A1"

"verifiedExposureUnit": 55000000,

"المعامل": 0.55

"aiProductId": "SYNTH-A2",

"verifiedExposureUnit": 25000000,

"المعامل": 0.25

"aiProductId": "SYNTH-A3",

"verifiedExposureUnit": 15000000,

"المعامل": 0.15

"aiProductId": "SYNTH-A4",

"verifiedExposureUnit": 5000000,

"المعامل": 0.05

"coefficientRules": {

"performanceDependent": false,

"providerReputationDependent": false,

"commercialSponsorDependent": false,

"lockedBeforeProductScores": true,

"activeUserAndAccountCountsDistinguished": true,

"المخرجات": {

"equalProductEcosystemScore": 945,

"exposureWeightedEcosystemScore": 947,

"anyOpenConfirmedCriticalProduct": true,

"criticalProductIds": [

"accountability": {

هذه السجلات:

مزود الذكاء الاصطناعي الفعلي،

العدد الفعلي للمستخدمين،

درجة الشركة الفعلية

أداء شركة حقيقي.

هيكل الدرجات هو تمثيل اصطناعي قابل للقراءة آليًا.

قاعدة القسم القابل للقراءة آليًا 78

معرّف القاعدة: NOMOS-تَدقيق-CH16-R01

لا يجوز نشر أي نتيجة NOMOS كدرجة مركبة عارية.

يجب على كل نتيجة منشورة الكشف أولاً عن:

- حالة البوابة,

- توزيع حالة الاستجابة GEO-1000،

- معادلات النجاح الصارمة والمقبولة

- المعادلات الحرجة والجسيمة,

- المعادلات غير المحلولة، ولا توجد استجابة قابلة للاستخدام، ولا يمكن تقييمها،

- درجات المكونات,

- عدم اليقين,

- حجم العينة الفعّال,

- النطاق،

- وإصدار طريقة التسجيل.

يجب أن يُعبّر الناتج الرئيسي GEO-1000 عن المتوسط المرجح للسكان

عدد المستخدمين المكافئ، من أصل 1,000، الذين يتلقون كل RP-1 من خلال

حالة استجابة RP-8.

الاكتشافات الحرجة والجسيمة غير قابلة للتعويض. لا يوجد ادعاء ذري

المعدل المتوسط للاستجابة الناجحة، درجة المكون، معامل المنتج، أو

التركيبة البيئية قد تتجاوز بوابة حرجة أو جسيمة نشطة.

الذرية، العنصر المطلوب، المكون، التركيب، العدالة، الاستقرار،

معدل الحرجة، ومقاييس جودة النشر يجب أن تبقى متميزة.

يُبلَّغ عن كل منها على مقياس 0–100:

- نزاهة الكيان،

- دقة الحقائق،

- نزاهة النطاق والحدود،

- الدقة الزمنية والمحلية،

- نزاهة الأدلة والاستشهادات،

- النزاهة المعرفية،

- إتمام المهمة والملاءمة،

- العدالة اللغوية والجغرافية،

- نزاهة حالة المستخدم والواجهة،

- والاستقرار والقابلية للتكرار.

يجب ألا يتم إنتاج تركيبة كاملة 0–1,000 عند عدم قدرة على تقدير مكون مطلوب.

يجب عدم إعادة توزيع وزن المكون المفقود بصمت.

نطاق الوصول الطبيعي، قاعدة المقارنة المشتركة، نظيف ومتحكم فيه، مستخدم طبيعي، الحالي

يجب أن تبقى درجات الموجة، التدحرج، المنتج المتساوي، ومرجحة التعرض

معروفة بشكل منفصل.

يجب تثبيت معاملات منتج الذكاء الاصطناعي قبل ملاحظة نتائج المنتج

ويجب ألّا تعتمد على أداء المنتج، سمعة المزود،

تفضيل العميل، الرعاية، أو النتيجة المرغوبة.

تقدّر معاملات المنتج المتساوي متوسط أداء المنتج المختبر.

تقدّر معاملات التعرض متوسط تعرض المستخدم المحدد. هذه

المقاييس يجب ألا يتم تمثيلها على أنها متكافئة.

يجب أن يحتفظ التركيب البيئي على مستوى المنتج بالعناصر الحرجة والجسيمة

رؤية الحوادث. يجب ألا تمحو الدرجات العالية في المنتجات الأخرى

الحادث الحرج المؤكد للمنتج الأقل وزناً.

يجب أن تنتج الادعاءات غير المحلولة حدود عدم اليقين المرجعية المرئية و

يجب ألا يُعامل على أنه صحيح أو خاطئ أو غائب بصمت.

عدم اليقين في العينات، عدم اليقين المرجعي، حساسية الدرجات، الخام

يجب الإبلاغ عن حجم العينة وحجم العينة الفعّال بشكل منفصل.

لا يجب تمثيل الحوادث الحرجة المؤكدة التي لم يتم ملاحظتها

خطر حرج صفري. يجب أن يكون حد علوي أحادي الجانب مناسب للطريقة

تم الإبلاغ عنه.

يجب على المرشح للأداء NOMOS 950+ أن يفي بالدرجة، النجاح الصارم،

البوابة، مستوى المكون، غير محلول، الجودة، التغطية، والتكرار

الشروط. الدرجة المركبة 950 أو أكثر وحدها غير كافية.

يجب أن يكون كل صيغة للدرجات، رسم الخرائط، المعامل، مجموعة البيانات، نسخة الشيفرة،

إجراء الثقة، قرار النشر، المراجعة، والنزاهة

السجل منسقًا ويمكن نسبه إلى شخص مسؤول أو

منظمة.

المكافئ التركي المعياري:

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.

## حد الفصل

أقرت المادة 15 الحكم التالي:

> 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.

الآن نحتاج إلى تحويل سلسلة القياس بأكملها إلى نتائج رقمية:

> كم عدد مستخدمي 1,000 الذين تلقوا تمثيلاً دقيقًا؟

> كم عدد المستخدمين الذين شاهدوا مشاكل محدودة وقابلة للتصحيح فقط؟

> كم عدد الأشخاص الذين شاهدوا أخطاء كبيرة أو حرجة؟

> كم عدد الملاحظات التي لم تُحل، أو لم تُنتج أي استجابة، أو لم يمكن تقييمها بسبب عيوب القياس؟

> كيف سيتم الإبلاغ عن الدقة الذرية، وعناصر الاستجابة الإلزامية، ونزاهة الاقتباس، وإنصاف اللغة، وتجربة المستخدم الطبيعية، واستقرار الموجة البيني ضمن نظام واحد؟

> هل يمكن تحويل نتائج عشرة منتجات ذكاء اصطناعي مختلفة إلى عرض موحد للنظام البيئي؟

> ما الذي يجب أن يكون عليه معامل كل منتج ذكاء اصطناعي؟

> هل يجب أن تطغى قاعدة المستخدمين الكبيرة لمنصة على الدرجة العالية لمنتج صغير؟

> هل يمكن تعويض خطأ حرج في نموذج واحد بواسطة الدرجات العالية للنماذج الأخرى؟

أهم قرار في هذا القسم هو:

> NOMOS ينشر أولاً التوزيع، ثم المكونات، وأخيرًا الدرجة المركبة.

لن 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:

- منتج أو نموذج الذكاء الاصطناعي,

- تاريخ،

- البلد،

- اللغة،

- مجموعة الاستعلامات،

- عدد التكرارات،

- سجل القياس

كان 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:

- توزيع ما يعادل مستخدم GEO-1000،

- تحويل حالات الاستجابة إلى نتائج موزونة بالسكان،

- مقاييس الطلب الذري،

- قياس اكتمال العناصر المطلوبة.

- السجلات غير المحلولة والتي لا يمكن تقييمها،

- الملف الشخصي NOMOS المكون من عشرة عناصر،

- مؤشر المركب المرشح لنقاط 1,000،

- درجات نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة،

- معاملات المنتج التابعة للذكاء الاصطناعي،

- معاملات عائلة صياغات المُدخل،

- نتائج اللوحة النظيفة والطبيعية،

- درجات العدالة حسب البلد واللغة،

- استقرار بين الموجات ودرجة التكرار،

- عدم اليقين في العينة والمرجع،

- فترات الثقة،

- حدود الخطأ الحرج النادرة العليا،

- الفئة المرشحة NOMOS 950+

- إصدار النتائج وبطاقة النتائج العامة،

يحدد. هذا الفصل لم يتطرق بعد إلى:

- التنفيذ الكامل لاختبارات Apple.com الاصطناعية،

- التحكم الاصطناعي الشامل مع استجابات 30,000،

- القرار القانوني والحوكمي للعلامة المطابقة،

- استدعاء الجامعة المستقلة

غير مطبق. هذه هي موضوعات الأقسام التالية. السؤال الأساسي في الفصل 16 هو:

> 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؟

## NOMOS التحدي

اعتبر منتجين للذكاء الاصطناعي.

#### المنتج أ

ضمن ما يعادل 1,000 مستخدمًا:

- 920 شخصًا انتقال كامل أو استشاري،

- 65 شخص اجتياز مشروط،

- 10 شخص إخفاق جسيم،

- 0 شخص: إخفاق حرج،

- 5 شخصًا دون حل

انظر.

#### المنتج ب

ضمن ما يعادل 1,000 مستخدمًا:

- 950 شخصًا عبور كامل أو استشاري،

- 40 شخص اجتياز مشروط،

- 0 شخص: إخفاق جسيم،

- 1 شخص إخفاق حرج،

- 9 شخصًا دون حل

انظر. ومع ذلك، إذا نظرت إلى معدل المرور المقبول:

- المنتج أ: 98.5 في المائة

- المنتج ب: 99 في المائة

قد يكون. يبدو أن المنتج ب أعلى. ومع ذلك، هناك حادثة حرجة في المنتج ب التي توجه المستخدم إلى سلطة قانونية وهمية. هذه الحادثة:

- قد تكون فريدة،

- قد تكون منخفضة الانتشار،

لا قد تمثل جميع مستخدمي المنتج. مع ذلك:

> لا يمكن أن تضيع في متوسط مرتفع.

الآن ضع في اعتبارك المنتج الثالث.

#### المنتج ج

الإنجليزية: 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:

- 88

- 87

- 86

- 84

- 83

فليكن 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.

تخيل 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:

- سمعة العلامة التجارية،

- تفضيل الشركة التجاري،

- ارتفاع الدرجة الناتجة

استنادًا إلى ذلك. هذه أيضًا ليست قياسًا. إنها تصميم للدرجة. الحكم الأول في هذا القسم هو:

> يأتي التوزيع قبل النتيجة المركبة.

ينص حكمه الثاني على:

> يتم عرض حالة البوابة قبل النتيجة الرقمية.

تنص الفقرة الثالثة منه على:

> لا يمكن أن يعتمد معامل منتج الذكاء الاصطناعي على نتيجته الخاصة.

تنص المادة الرابعة على:

> متوسط المنتجات المتساوية ومتوسط التعرض المرجح للمستخدم هما نتائج منفصلة.

تنص أحكامه الخامسة على:

> لا يمكن إضافة الملاحظات غير المحلولة بهدوء إلى الحصة الإيجابية أو السلبية.

ينص الحكم السادس على:

> صفر الأحداث الحرجة المرصودة لا يعني صفر المخاطر الحرجة.

البند السابع هو كما يلي:

> NOMOS 950+ ليس مجرد الوصول إلى الرقم 950؛ بل هو تلبية شروط البوابة، والأدنى، وعدم اليقين، والعدالة، والتكرار معًا.

## 1. غرض الفصل

الغرض 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:

- التوزيع مقابل الرقم الفردي

- حالة الاستجابة و معدل دعم الادعاءات

- النجاح الصارم و اجتياز مشروط

- مع إخفاق جسيم و إخفاق حرج

- غير محلول وفشل

- غير قابل للتقييم وفشل المنتج

- عدد المستخدمين الخام وما يعادله من المستخدمين المرجحين

- لوحة السكان ولوحة المراقب

- المتوسط والأساس

- الأداء والعدالة

- الجودة والاستقرار

- درجة النظافة ودرجة المستخدم الطبيعية

- مع نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة

- درجة المنتج ودرجة النظام البيئي

- وزن المنتج المتساوي ووزن التعرض

- معامل منتج الذكاء الاصطناعي وثقة القياس

- وزن عائلة التحفيز ونتيجة التحفيز

- السلاسل الزمنية مع الموجة الحالية

- عدم اليقين المرجعي مع عدم اليقين في العينة

- فترة التنبؤ مع فترة الثقة

- خطر صفر مع خطأ مترصد صفر

- العينة الفعالة مع العينة الخام

- حد الدقة الأدنى–الأقصى مع التقدير النقطي

- درجة مركبة NOMOS مع درجة المكون

- NOMOS 950+ الترشيح مع نقاط 950

- قرار التلاؤم مع الدرجة الرقمية

- حدث تاريخي مع الحالة الحالية

- درجة قابلة للمقارنة بالكامل مع الدرجة الجزئية

- حساب الدرجة ونشر الدرجة

- نسخة الواقع الجديدة مع نسخة الدرجة

- جودة التحكم مع ارتفاع الدرجة

في نهاية هذا القسم، يجب أن يكون كل نتيجة عامة قادرة على الإجابة على الأسئلة التالية بصراحة:

> كم عدد المعادلين للمستخدم 1,000 الذين شاهدوا أي حالة استجابة؟

> ما هي درجات المكون؟

> ما هو وضع البوابات الحرجة والهامة؟

> لأي منتج، مجموعة سكانية، مُدخل، لوحة، وموجة تكون الدرجة صالحة؟

> على أي بيانات خارجية تستند معاملات منتجات الذكاء الاصطناعي؟

> ما هو عدم اليقين والعينة الفعالة؟

> أي جزء من الدرجة تم قياسه، وأي جزء ما زال غير محلول؟

> هل نتيجة 950+ مجرد رقم، أم فئة مرشح تستوفي جميع الشروط المعيارية؟

## 2. الأحكام المعيارية المركزية

يجب 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:

- حالة البوابة

- توزيع استجابة GEO-1000

- معدلات الحرجة والكبيرة وغير المحلولة وعدم الاستجابة

- الملف الشخصي للمكونات العشرة لـ NOMOS

- المؤشر المركب لـ NOMOS

- فترة الثقة والعينة الفعالة

- النطاق، الإصدار، ومعلومات المقارنة

التمثيل التالي محظور:

#### “NOMOS النتيجة: 963.”

ينبغي 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

## 3. التوزيع أولاً، النتيجة بعد ذلك

كائن النتيجة الرئيسي لـ NOMOS:

#### توزيع الاستجابة GEO-1000

المصطلح الناتج القانوني:

#### توزيع الاستجابة GEO-1000

سيكون. يظهر هذا التوزيع عدد المستخدمين المكافئين لكل 1,000 في المجتمع المستهدف الذين يقابلون:

- اجتياز كامل

- نجاح مع نصيحة،

- اجتياز مشروط

- إخفاق جسيم

- إخفاق حرج

- غير محلول،

- لا توجد استجابة قابلة للاستخدام،

- غير قابل للتقييم

الحالة. تحافظ هذه البنية مباشرة على الفكرة الأساسية:

> كم عدد من بين 1,000 مستخدمين رأوا الكيان الحقيقي بشكل صحيح؟

ولكنها لا تقتصر فقط على الثنائية صواب–خطأ. فهي تجعل أيضًا نوع الزيف وقصور القياس مرئيين.

## 4. وزن الملاحظة

الوزن السكاني النهائي للملاحظة i في عينة التحليل الرئيسية هو: لنسميه wi. الوزن الموحد:

w_i← w_i/ Σ_{j=1}^n w_j

هو كما يلي. وبالتالي:

Σ_{i=1}^n w_i= 1

هذا الوزن:

- design,

- over-sampling,

- عدم الاستجابة,

- معايرة السكان

يمكن أن يأتي من المكونات. إجابة الذكاء الاصطناعي:

- أن يُجبر على الانتماء إلى فئات

صحيح،

- خاطئ،

- مفيد للعلامة التجارية،

- حرج

لا يمكن أن يؤثر على الوزن.

## 5. 1,000 USER EQUIVALENT

المكافئ المستخدم لحالة الاستجابة k:

D_k= 1,000× Σ_i w_i1(RP_i=k)

يمكن حسابه كما يلي. هنا k:

### RP-1

### RP-2

### RP-3

### RP-4

### RP-5

### RP-6

### RP-7

### RP-8

هو أحد الحالات. المجموع:

Σ_{k=1}^8 D_k= 1,000

نظرًا للتقريب، إذا حدث فرق بمقدار واحد أو اثنين من المكافئات المستخدمة على البطاقة العامة، يجب استخدام طريقة الباقي الأكبر أو قاعدة المكافئ المحددة مسبقًا.

## 6. GEO-1000 توزيع الاستجابات

يجب أن تحتوي البطاقة العامة على الأقل على الحقول الثمانية التالية:

هذا الجدول هو نتيجة أكثر بساطة من الدرجة المجمعة.

## 7. النجاح الصارم والنجاح المقبول

### 7.1. نجاح صارم المستخدم المعادل

فقط:

### RP-1

### RP-2

يشمل الردود.

### SP_1000= D_1+ D_2

هذه النتيجة:

#### المستخدم المكافئ الذي لا يرى نتائج معتدلة أو كبيرة أو حرجة

تم عرضها.

### 7.2. مستخدم مكافئ مقبول

يشمل أيضًا RP-3 اجتياز مشروط.

### AP_1000= D_1+ D_2+ D_3

هذه النتيجة:

> إجمالي المكافئ الذي لا يظهر فشلًا حرجًا أو كبيرًا ولكن بعض المستخدمين يمكنهم رؤية مشكلات معتدلة محدودة

تم عرضها.

### 7.3. المستخدم المكافئ الراسب

### FP_1000= D_4+ D_5+ D_7

يمكن عرضه على أنه. لم يتم حلها و غير قابل للتقييم غير مدرجة بالقوة في هذا المشاركة. تظل منفصلة.

## 8. الكثافة الحرجة والجسيمة

### CR_1000= D_5; MR_1000= D_4

كما 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.

## 9. الكثافة غير المحلولة وغير القابلة للتقييم

### UR_1000= D_6; NR_1000= D_8

هنا، 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:

- نجاح,

- فشل

لا يمكن استخدامه بهذه الطريقة.

## 10. التغطية الممكن تقييمها

تغطية السكان القابلة للتقييم:

### RC = 1− D_8/1,000

يمكن عرضه كما يلي. مثال: غير قابل للتقييم: إذا كان 40/1,000:

### RC = 96%

يحدث ذلك. إذا كان أداء مرتفع مصحوبًا بتغطية قابلة للتقييم منخفضة: فلا يمكن تقديمه كنتيجة آمنة وشاملة بالكامل.

## 11. مقاييس الادعاءات الذرية

بالإضافة إلى توزيع الاستجابات، يجب نشر المقاييس التالية على المستوى الذري:

- دقة الكيان

- الدعم الواقعي

- دقة النطاق

- الدقة الزمنية

- نزاهة النسبة

- نزاهة النمط

- دعم الاقتباس

- اكتمال العناصر المطلوبة

- معدل الإغفال المادي

- معدل فجوة مرجعية

- معدل دعم الادعاءات

هذه لا تحل محل انتقال الاستجابة. اشرح السبب.

## 12. أوزان المركزية الذرية

### أوزان المرشح — أوزان المرشح

أوزان المرشح لفئات مركزية الادعاء في القسم 14:

هذه الأوزان ليست حقائق علمية نهائية؛ يجب معايرتها من خلال تجربة أولية، ومراجعة خارجية، وتحليل الحساسية. الغرض:

- مع ادعاء ترخيص أساسية،

- لا لحساب التفاصيل التنظيمية العرضية

بنفس التأثير.

## 13. تطبيع الادعاء الأساسية

يجب 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:

ω_j= [c_j/ Σ_{h∈g} c_h] × max_{h∈g}(c_h)

هكذا:

Σ_{j∈g} ω_j= max_{j∈g}(c_j)

تضمن 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.

## 14. قيم البُعد الذري

### مطابقة رقمية محتملة

القيم التالية هي مرشحة قبل التجريب والمراجعة المستقلة.

#### الكيان

#### الدعم الواقعي

* يتلقى الادعاء الموحد 1.00 عندما يقتصر على: 'تنشر الشركة هذا الادعاء.' هذا لا يعني أن التصريح الذاتي الأساسي صحيح.

#### النطاق

#### الوقت

#### الإسناد

#### الطريقة

#### مرجع

هذه القيم:

- لا تغير قرار المحكم،

- قم بإنتاج القياس البعدي فقط،

لا يمكن اجتياز بوابات حرجة وكبرى.

## 15. قيمة الإخلاص الذري

الإخلاص المشترك للمرشح لادعاء:

q_j= e_j× f_j× s_j× t_j× a_j× m_j

يمكن حسابها كما يلي. هذا الهيكل الضربي يحافظ على المبدأ:

> الرقم الصحيح في الكيان غير الصحيح ليس الادعاء الصحيحة.

> المعلومة الصحيحة ليست صحيحة في الوقت الخطأ.

> تقديم إعلان ذاتي كواقع مستقل ليس نفس الادعاء.

الوفاء الذري:

AF= 100× (Σ_j ω_j q_j)/(Σ_j ω_j)

يمكن 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.

## 16. اكتمال العنصر المطلوب

العنصر الإلزامي h في العائلة الجذرية:

الوفاء: zh=1

الوفاء الجزئي: zh=0.5

عدم الوفاء: zh=0

يمكن تسجيله كما يلي. أوزان العناصر المرشحة:

- العنصر الأساسي المطلوب: 4

- الحد الضروري: 3

- عنصر داعم مطلوب: 1

- اختياري: 0

اكتمال العنصر المطلوب:

REC= 100× (Σ_h v_hz_h)/(Σ_h v_h)

الهيكل على النحو التالي. فشل البوابة الأساسية: حتى إذا كان REC مرتفعًا، يمكن أن يمنع اجتياز الاستجابة.

## 17. ملف تعريف NOMOS المكون من عشرة عناصر

يتكون المؤشر المركب NOMOS من العناصر العشرة التالية:

- سلامة الكيان — ENT

- الأمانة الواقعية — FAC

- سلامة النطاق والحدود — SBI

- الدقة الزمنية والمحلية — TLA

- نزاهة الأدلة والاقتباسات — ECI

- النزاهة المعرفية — EPI

- إكمال المهمة وملاءمتها — TCR

- اللغة والعدالة الجغرافية — LGF

- حالة المستخدم وسلامة الواجهة — USI

- الاستقرار والقابلية للتكرار — القوة القوية

كل مكون:

0≤Sk≤100

يتم حسابه ضمن هذا النطاق. الملف الشخصي:

### N=(ENT,FAC,SBI,TLA,ECI,EPI,TCR,LGF,USI,STR)

هذا هو الملف المطلوب. يجب نشرها قبل النتيجة الموسيقية المركبة.

## 18. سلامة الكيان — ENT

يقيس تكامل الكيان المجالات التالية:

- الكيان الرئيسي الصحيح

- علاقة العلامة التجارية بالكيان القانوني

- تمييز الشركة الأم عن الشركة الفرعية

- تمييز المنتج عن الشركة المصنعة

- تمييز الفرنشايز والشريك والموزع

- توضيح الكيان

- إكمال عناصر الكيان المطلوبة

]

النموذج المرشح:

ENT= 100× [Σ_j ω_je_j+ Σ_h v_hz_h^entity] / [Σ_j ω_j+ Σ_h v_h]

إذا كانت الكيان غير الصحيح قد أنشأت بوابة حاسمة أو رئيسية، فإن متوسط الكيان المتبقي العالي لا يضمن اجتياز كامل.

## 19. الدقة الواقعية — FAC

الدقة الواقعية:

- لا يمكن اعتباره مدعومًا،

- مدعوم جزئيًا،

- غير مدعوم،

- متناقض

يقيس توزيع الادعاءات المؤثرة حسب السكان والمركزية.

FAC= 100× (Σ_j ω_jf_j)/(Σ_j ω_j)

فجوة مرجعية: لا يدخل بهدوء كصفر أو واحد في الورقة؛ بل يذهب إلى معدل غير محلول.

## 20. صحة النطاق والحدود — SBI

يتكون هذا المكون من جزأين:

- دقة نطاق الادعاء

- اكتمال الحدود الإجبارية والاستثناءات

]

النموذج المرشح:

SBI= 0.60× ScopeScore+ 0.40× اكتمال_الحدود

هنا:

ScopeScore= 100× (Σ_j ω_js_j)/(Σ_j ω_j)

يتم حساب اكتمال الحدود من عناصر الحدود المطلوبة ذات الصلة. إذا كان هناك إغفال حرج للحدود، فلا يمكن لعدد SBI تعويض البوابة.

## 21. الدقة الزمنية والمحلية — TLA

هذا المكون:

- يميز بين الحالي/التاريخي،

- السعر وصلاحية الترخيص،

- البلد والولاية القضائية،

- الوصول إلى الخدمة المحلية،

- المجال والمحتوى المنتج المحلي

الحقول. النموذج المرشح:

TLA=0.50×TemporalScore+0.50×درجة_الولاية_المحلية

إذا تم استخدام المعلومات التاريخية الصحيحة وفقًا للمُدخل الحالي، فإنها تفقد نقاطًا.

## 22. نزاهة الأدلة والاستشهاد — ECI

ECI:

- أصالة الاستشهاد،

- مطابقة الاستشهاد مع الادعاء،

- الحضور الصحيح والوقت،

- الوصول إلى الموارد،

- حالة الأدلة،

- سلالة المصدر

الحقول. النموذج المرشح:

ECI=0.60×CitationSupport+0.40×قابلية_تتبع_الأدلة

عدم 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.

## 23. النزاهة المعرفية — EPI

يقيس EPI هذه الفروقات:

- حقيقة تم التحقق منها بواسطة إعلان ذاتي

- الإدراك والواقع

- الادعاء والحكم النهائي

- اكتشاف عام مع دليل محدود

- اليقين المناسب مقابل الثقة المفرطة

- عدم اليقين المناسب والغموض غير الضروري

]

النموذج المرشح:

EPI= 0.50× AttributionScore+ 0.50× درجة الأسلوب

يجعل هذا المكوّن مرئيًا عندما يتم تقديم الرقم الصحيح بحالة دليلية خاطئة.

## 24. إكمال المهمة والصلة — TCR

TCR:

- عناصر الرد المطلوبة

- إجابة مباشرة على السؤال الرئيسي

- مدى ملاءمة الرفض

- لا يوجد استجابة قابلة للاستخدام

- حمل الادعاءات غير ذات الصلة

- السلوك التحايلي

يقيس الحقول. نموذج المرشح:

TCR= 0.60× REC+ 0.40× صلة الإجابة

نظام لا يولد ادعاءات زائفة ولكنه لا يجيب على السؤال:

- يمكن أن يكون لديه درجة واقعية عالية،

- انخفاض TCR

يمكن تحمله. يمكن أن يظل حالة الاستجابة RP-7.

## 25. العدالة اللغوية والجغرافية — LGF

LGF لا يقيس فقط النتيجة المتوسطة. إنه يقيم الأمور التالية معًا:

- أرضية اللغة منخفضة الأداء

- فروق قوية بين مجموعات اللغة

- قاعدة الدولة أو الإقليم

- فرق الأداء الجغرافي

- تغطية الملاحظة الموزونة بالسكان

نتائج اللغة مع عينة كافية: لتكن Ll. أرضية اللغة القوية:

LF_10= Q_{0.10}(L_l)

الفرق اللغوي:

DG_{90−10}= Q_{0.90}(L_l) − Q_{0.10}(L_l)

درجة نزاهة اللغة للمرشح:

### LFS = 0.60 LF_10+ 0.40(100− DG_{90−10})

وبالمثل، بالنسبة للبلد أو الطبقة الجغرافية الكافية:

### CFS = 0.60 CF_10+ 0.40(100− CG_{90−10})

تغطية الملاحظات حسب السكان للبلد واللغة: لتكن COCpop و LOCpop. عامل التغطية:

K= COC_pop× LOC_pop

يمكن تعريفه ك. هنا تكون النسب في نطاق 0–1. المرشح LGF:

### LGF = K × √(LFS × CFS)

هذا 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.

## 26. حالة المستخدم وتكامل الواجهة — USI

USI:

- عينة اختبار في ظروف منضبطة

- عينة المستخدمين في ظروف الاستخدام الطبيعية

- الخطة المجانية/المدفوعة

- واجهة الويب/الجوال

- الذاكرة والتعليمات المخصصة

- متغير المنتج

يقيس ما إذا كانت الحقيقة المادية محفوظة أم لا. النتيجة الأساسية المضبوطة:

### SC

النتيجة الأساسية الطبيعية:

### SN

ليكن. قاعدة اللوحة:

FC_N= min(S_C, S_N)

فرق اللوحة:

### GC_N = |S_C − S_N|

الفرق الصلب على الخطة والواجهات: ليكن Gsurf. مرشح USI:

USI= 0.50 FC_N+ 0.25(100−GC_N) + 0.25(100−G_surface)

هذا النموذج:

- جودة عالية على اللوحين،

- فرق صغير في المادة،

- متانة الواجهة

المكافآت معاً. إذا كان هناك لوح واحد فقط، لا يمكن حساب USI. لا يمكن توزيع الوزن المفقود على المكونات الأخرى.

## 27. الثبات وإمكانية التكرار — STR

القيم التمثيلية الرئيسية بين الموجات: لتكن Sw. قاعدة الموجة:

WF= min_w(S_w)

نطاق الموجة:

WR= max_w(S_w) − min_w(S_w)

معدل إكمال الموجات المتكررة المخططة:

RCOMP= 100× الموجة المتكررة الصالحة المكتملة / الموجة المتكررة المخططة

دعه يكون. مرشح STR:

### STR = 0.50 WF + 0.30(100−WR) + 0.20 RCOMP

في المزيد من الموجات:

- استخدم النسبة المئوية الأدنى بدلاً من الحد الأدنى،

- التباين القوي بدلاً من النطاق

يمكن استخدامه. موجة واحدة: يمكنها إنتاج النتيجة اللحظية للمنتج، لكنها لا توفر دليلاً كاملاً على STR.

## 28. NOMOS المؤشر المركب

نظرًا لأن كل من المكونات العشرة يقع في النطاق من 0 إلى 100، فإن المؤشر المركب المرشح:

### NOMOS_1000= ENT + FAC + SBI + TLA + ECI + EPI + TCR + LGF + USI + STR

يكون كما يلي. لذلك:

### 0≤ NOMOS_1000≤ 1,000

ينطبق. هذا المؤشر:

- لا يستبدل بوابات الاستجابة،

- لا يستبدل التوزيع،

لا يعوّض عن نتيجة حرجة أو جسيمة.

## 29. لماذا عشرة مكونات متساوية؟

تبرير 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.

## 30. مؤشر بديل خاص بالمجال

للمجالات عالية المخاطر مثل الصحة أو القانون أو المالية، يمكن استخدام معاملات المكونات: λk.

Σ_{k=1}^{10} λ_k= 1

مؤشر المجال للمرشح:

NOMOS_1000^domain= 1,000× Σ_{k=1}^{10} λ_k(S_k/100)

يمكن حسابه على النحو التالي. هذه النتيجة:

### NOMOS-قانوني

### NOMOS-صحي

### NOMOS-مالي

يجب أن يكون له اسم منفصل مثل. لا يمكنه استبدال نتيجة المكون الأساسية بهدوء.

## 31. حالة البوابة تأتي قبل النتيجة

يجب أن يحافظ العرض العام على الترتيب التالي:

#### مثال أ

### تعليق حرج— 971/1000

هذا النظام:

- يمكن أن يحمل نتيجة مكون عالية,

- حدث حر مؤكد حرج

الرقم 971 لا يعني: التوافق الكامل.

#### مثال ب

### إخفاق جسيم— 954/1000

يمكن أن يكون هناك نتيجة رئيسية واحدة فقط في الكيان أو النطاق الرئيسي.

#### مثال ج

### شرطي — 961/1000

لا توجد نتائج حرجة أو جسيمة. هناك نتائج متوسطة محدودة أو كتلة لم تحل.

#### مثال د

### مرشح التوافق الكامل — 963/1000

تم الوفاء أيضًا بمتطلبات البوابة والقاعدة وحالة عدم اليقين والجودة.

## 32. NOMOS 950+ فئة المرشح

### المرشح 950+ القياسي — المرشح 950+ القياسي

في سياق النظر فقط إلى النتيجة المركبة للنتيجة:

### NOMOS_1000≥ 950

هذا غير كافٍ. الشروط التي يمكن البحث عنها معًا للمرشحين NOMOS 950+:

- تقدير النقطة المركبة على الأقل 950

- المعادل للمستخدم الناجح الصارم على الأقل 950/1,000

- لا توجد أخطاء حرجة مؤكدة مفتوحة

- لا توجد أخطاء رئيسية مؤكدة مفتوحة

- جميع المكونات الأساسية على الأقل 90

- مكونات LGF و USI و STR على الأقل 85

- الكتلة الأساسية غير المحسومة بنسبة لا تتجاوز 2 في المئة

- معادل المستخدم غير قابل للتقييم أقل من الحد المقبول

- تحقيق مستويات الجودة على الأقل NCL-3، TPR-3، AQ-3

- وجود موجة تأكيدية واحدة على الأقل أو موجة استقرار

- تقديم تقارير منفصلة عن نطاقات نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة

- توضيح الحد الأعلى الإحصائي للأحداث الحرجة التي تم ملاحظتها بصفر

هذه العتبات:

- تجريبية،

- اختبار اصطناعي Apple.com

- دراسة شاملة من البداية للنهاية مع ردود 30,000

- مراجعة جامعية مستقلة

يجب معايرتها بعد ذلك.

## 33. نطاقات أداء المرشح

نطاقات مؤقتة ووصفية للرقم المركب فقط:

هذه النطاقات:

- لحالة البوابة،

- للحادثة الحرجة،

- لطابق المكوّن,

- لا يمكن استبدال الغموض والنطاق

تعليق حرج— النتيجة 975 ليست مرشحًا لـ 950+.

## 34. هوية النتيجة

يجب أن تحمل كل نتيجة NOMOS الحقول التالية في هويتها:

ScoreID=(الكيان، منتج الذكاء الاصطناعي، الإطار، اللوحة، مجموعة المطالبات، الموجة، حزمة الحقيقة، نسخة النتيجة)

مثال:

### NOMOS-ASTERON-ORION-NR-CLEAN-W1-CORESET1-TP0.9-SV0.9

هذه الجملة غير كافية: "نتيجة NOMOS لشركة أستيرون هي 962." والتي:

- منتج الذكاء الاصطناعي،

- السكان،

- اللغة،

- لوحة,

- مُدخل,

- التاريخ

غير معروف.

## 35. الفرق بين النواة GEO-1000 والكامل NOMOS

### 35.1. النواة GEO-1000

يقيس نظام المرآة الأساسي فقط توزيع السكان. النتيجة الرئيسية:

### SP1 000

### AP1 000

### CR1 000

### MR1 000

### UR1 000

يمكن أن يكون. يجيب على السؤال: "لعدد كم من المستخدمين يعكس منتج الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح الهوية الأساسية والنشاط للكيان؟"

### 35.2. كامل NOMOS

يتضمن 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.

## 36. نتيجة نطاق الوصول الطبيعي

يتم تقييم كل منتج ذكاء اصطناعي ضمن مجموعة السكان المؤهلة للمنتج الطبيعي. NOMOSaNR هو نتيجة نطاق الوصول الطبيعي للمنتج أ. ويجيب على السؤال التالي:

> ما هو وضع التمثيل في مجموعة المستخدمين التي يمكن لهذا المنتج الوصول إليها فعليًا؟

يمكن أن تختلف المجموعات السكانية لنتيجة نطاق الوصول الطبيعي بين المنتجات المختلفة. بمفرده، لا يكون كافيًا للتصنيف المباشر للأفضلية.

## 37. نتيجة قاعدة المقارنة المشتركة

في كون المستخدم العادي: يتم حساب NOMOSaCS. يجيب على السؤال التالي:

> عند مقارنة المنتجات ضمن نفس البلد واللغة وظروف المستخدم، كيف يولد كل منها التمثيل؟

قاعدة المقارنة المشتركة: يعزز القابلية للمقارنة، ولا يظهر الوصول الفعلي للمنتج خارج الكون المشترك. يجب نشر نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة بشكل منفصل.

## 38. معامل المنتج للذكاء الاصطناعي

إذا كان من المقرر دمج نتائج عشرة منتجات ذكاء اصطناعي على مستوى النظام البيئي، يمكن استخدام معامل المنتج: αa. الشرط:

Σ_{a=1}^A α_a= 1

معامل المنتج:

- درجة المنتج الخاصة به

- سمعة المزود،

- تفضيل الكيان الذي يتم تدقيقه،

- الرعاية التجارية

لا يمكن تحديده من خلال.

## 39. معامل المنتج المتساوي

يحصل كل منتج ذكاء اصطناعي على وزن متساوٍ:

α_a^EQ= 1/A

درجة منظومة المنتج المتساوي:

NOMOS_ecosystem^EQ= Σ_a α_a^EQ NOMOS_a

يجيب على السؤال التالي:

> ما مدى قوة متوسط منتج الذكاء الاصطناعي المختبر؟

لا تشير إلى التعرض البشري المتوسط.

## 40. معامل الوزن حسب التعرض

دع Ma يكون التعرض المؤكّد للمستخدم النشط أو المؤهل لمنتج الذكاء الاصطناعي خلال الفترة المحددة.

α_a^EXP= M_a/ Σ_b M_b

درجة النظام البيئي المرجحة بالتعرض:

NOMOS_ecosystem^EXP= Σ_a α_a^EXP NOMOS_a

يجيب على السؤال التالي:

> ما هو حالة التمثيل في نظام الذكاء الاصطناعي الذي يتعرض له الشخص العادي؟

## 41. إذا لم تكن بيانات التعرض متاحة

تعرض المستخدم النشط أو الاستعلام:

- مغلق للجمهور،

- غير متسق,

- إقرار مزود الخدمة بنفسه،

- شخص يخلط بين عدد الحسابات والمستخدمين النشطين

قد يكون من هذه الجودة. في هذه الحالة:

- يمكن نشره كنتيجة منتج مكافئ،

- قد تظل النتيجة المرجحة بالتعرض غير قابلة للتقدير،

يمكن عرض الحدود العليا والدنيا بناءً على سيناريوهات معامل معقولة. لا يمكن إنشاء تقديرات لحصة السوق بشكل عشوائي.

## 42. تثبيت معامل المنتج

كل αa:

- مصدر البيانات،

- فترة،

- وحدة المستخدم،

- تغطية الدولة,

- تاريخ التحديث،

- عدم اليقين

يجب حملها. يجب تثبيت المعاملات قبل رؤية درجات الذكاء الاصطناعي. لا يمكن تقليل معامل المنتج منخفض الدرجة بعد النتيجة.

## 43. لا يمكن لدرجة النظام البيئي تعويض النقائص الحرجة

منتج:

- نقاط 980.

- يمكن أن يحمل صفر من الحوادث الحرجة

منتج آخر:

- نقاط 900.

- يمكن أن يحمل حوادث حرجة مؤكدة

قد يكون متوسط النظام البيئي مرتفعًا. يجب أن تُظهر البطاقة العامة ما يلي:

- حادث حرِج قائم على المنتج

- وزن التعرض للحوادث الحرجة

- سواء كان على الأقل منتج واحد لديه حادث حرِج مفتوح

- نطاق الحادث الحرِج

التركيب البيئي: لا يمكن حذف بوابة الحوادث الحرجة على مستوى المنتج.

## 44. التعرض الحرِج للنظام البيئي

معدل المستخدم الحرِج للمنتج أ: ليكن CRa. معدل الحوادث الحرجة على أساس الوزن التعرضي:

CR_ecosystem^EXP= Σ_a α_a^EXP CR_a

يمكن حسابه على هذا النحو. بالإضافة إلى ذلك، يجب عرض الحقل الثنائي:

AnyCritical= 1(∃a: CIS_a ≥ 2)

قد يكون معدل الأحداث الحرجة في منتج منخفض التعرض قليلًا. لا يزال سجل AnyCritical يحافظ على وجود الحدث.

## 45. معامل عائلة المُدخل

يمكن استخدام βf لعائلة المُدخل f. الشرط:

Σ_f β_f= 1

βf:

- لا يمكن أن يعتمد على ما إذا كانت المُدخل تنتج درجة عالية أم منخفضة،

- تفضيل الشركة،

- سهولة اتخاذ القرار بعد القياس

قد تكون أوزان عائلة المُدخل بناءً على المجالات التالية:

- أهمية قرار المستخدم

- مستوى المخاطرة

- التكرار الطبيعي لاستخدام المُدخل

- نوع الكيان

- الجوهر الإلزامي للمعيار

## 46. يجب أن تكون عائلات المُدخل مرئية بشكل منفصل

حتى إذا كان من الممكن حساب درجة المُدخل المركب، يجب أن تظل النتائج التالية منفصلة:

- المرآة الأساسية

- حل الوجود

- النشاط والنطاق

- الأدلة

- محلي

- زمني

- التوصية

- مقارناتي

- الحدود

- التحكم

- الاحتفاظ

لا يمكن لنتيجة جوهرية مرتفعة أن تجعل نتيجة الحدود أو التوصية المنخفضة غير مرئية.

## 47. درجات اللوحة المسيطر عليها والطبيعية

الألواح المسيطر عليها والطبيعية هي كائنات تنبؤ مختلفة. القاعدة الافتراضية NOMOS:

> تحمل اللوحتان هويات درجات منفصلة ولا يتم جمعها حسابياً.

مثال:

### NOMOS-نظيف: 962

### NOMOS-طبيعي: 918

إذا كان غرض السياسة أو البحث يدمجهما:

γ_C+ γ_N= 1

يمكن استخدام المعاملات المعلنة مسبقاً. لكن:

- درجتان خامتان،

- الفرق بينهما هو أن

- المعامل المستخدم

يجب عرضه بشكل منفصل.

## 48. نتيجة الموجة والسلسلة الزمنية

لكل 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.

## 49. النتيجة المتدحرجة

إذا رغب في ذلك، يمكن إنشاء نتيجة متحركة ثابتة زمنياً:

NOMOS_rolling= Σ_w δ_wNOMOS_w

هنا:

Σ_w δ_w= 1

هي. δw:

- قبل النتيجة،

- وفقًا لوزن الوقت

يجب تحديده. النتيجة المتدحرجة:

- النتيجة الحالية،

- لا تحل محل سجل الحوادث التاريخي

ولا يمكن لأي سجل أن يتم استبداله بصمت.

## 50. ثلاث درجات للادعاءات غير المحلولة

يمكن للطلبات غير المحلولة أن تزيد أو تقلل تقدير النقاط للذرات المادية بشكل مصطنع. لذلك، يُقترح ثلاث نتائج.

### 50.1. الحد الأدنى المحافظ

تعتبر الادعاءات غير المحلولة صفرًا. أبطأ

### 50.2. تقدير النقاط للمطالبات المحلولة فقط

يتم استخدام الادعاءات المحلولة فقط. Spoint

### 50.3. الحد الأعلى المتفائل

يتم قبول الادعاءات غير المحلولة بالدعم الكامل. Supper لذلك:

S_lower≤ S_point≤ S_upper

يجب أن يكون هذا هو الحال. هذا النطاق:

> هو نطاق عدم اليقين المرجعي أو الإبستيمولوجي.

إنه ليس نفس شيء فترة الثقة للعينة.

## 51. عدم اليقين في العينة

نظرًا لأن تقديرات السكان تأتي من العينة:

- توزيع الاستجابة

- درجة المكون

- الدرجة المركبة

يجب أن يحمل فترة ثقة. الطريقة في العينات المعقدة:

- طبقات,

- المجموعات،

- أوزانهم،

- المستخدمون المزدوجون،

- أمواج

يجب حمايته. الطرق المقترحة:

- تقدير التباين القائم على التصميم

- أوزان التكرار

- الإقلاع الطبقي

- الإقلاع العنقودي

- نموذج الحدث النادر المناسب

- تقدير المسح بمساعدة النموذج

يجب تحديد الطريقة المستخدمة في السجل العام.

## 52. فترة الثقة للنتيجة المركبة

لا يمكن الحصول على فترة الثقة للنتيجة المركبة بمجرد جمع فترات الثقة للمكونات. المكونات:

- نفس المستخدمين،

- نفس الادعاءات،

- نفس اللغات،

- نفس الموجات

يعتمدون 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.

## 53. حجم العينة الفعّال

الملاحظة الخام: n والعينة الفعالة:

n_eff= (Σ_i w_i)^2/ Σ_i w_i^2 [K08]

يجب 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.

## 54. خطأ حرج تم ملاحظته صفر

عدم وجود أحداث حرجة مؤكدة في العينة:

#### تمت ملاحظة حرجة مؤكدة = 0

ينبغي أن يُكتب. يجب عدم استخدام التعبير التالي:

> الخطر الحرج هو صفر.

بافتراض الملاحظات المستقلة والمتساوية، حد أعلى تقريبي سريع:

p_upper,95≈ 3/n [K09]

يمكن تقديره باستخدام النهج المعروف. في التصميم المعقد GEO-1000:

- بدلاً من n الخام، ينبغي استخدام طريقة مناسبة للتصميم،

- إذا لزم الأمر، عينة فعالة،

- حد أحادي الجانب دقيق أو قائم على الإعادة العشوائية (Bootstrap)

ينبغي استخدامه. مثال:

neff=1,000

والحد الأعلى التقريبي في ظل وجود صفر أحداث:

3/1,000 = 0.003 = 0.3%

قد يكون. البيان العام الصحيح:

> 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.

## 55. عدم اليقين بالنسبة لحدث حرجة واحد

عند ملاحظة حدث حرجة واحد: قد يكون التقدير النقطي منخفضًا، وقد يكون مجال الثقة واسعًا. النتيجة الصحيحة:

- وَقَع الحدث،

- الانتشار المُقدّر،

- عدم اليقين الواسع،

- حالة الحدوث

يجب أن تُعرض معًا. الجملتان التاليتان قد تكونان خاطئتين أيضًا:

- «حدث واحد فقط غير مهم.»

- «الحدث يثبت أن النظام بأكمله قد فشل 100%.»

## 56. حساسية الدرجة

يمكن أيضًا حساب البدائل التالية:

- الدرجة الخام غير الموزونة

- الدرجة المرجحة للسكان الرئيسيين

- درجة الوزن غير المحصّلة

- درجة الوزن المقتص

- الدرجة حسب الحلول فقط

- النتيجة المحافظة

- درجة المنتج المتساوي

- درجة مُوزونة حسب التعرض

- درجة نطاق الوصول الطبيعي

- درجة قاعدة المقارنة المشتركة

- درجة نظيفة

- الدرجة الطبيعية

إذا كان هناك فرق جوهري:

### تحذير حساسية النتيجة

يجب تقديمه.

## 57. دقة غير صحيحة

قد يكون التمثيل التالي دقيقًا بشكل مفرط بالنسبة لمعظم نتائج GEO-1000: 963,742/ 1000 التقدير النقاطي:

- عدد صحيح،

- عشري إذا لزم الأمر

يجب نشره. يجب أن تشير فترة الثقة إلى حد الدقة العددية.

## 58. مكون مفقود

إذا لم يكن من الممكن حساب أحد المكونات العشرة:

- لا يمكن توزيع وزنه على المكونات الأخرى.

- لا يمكن احتساب الحقل المفقود كنقاط 100،

لا يمكن نشر النتيجة الكاملة NOMOS. الحالة الصحيحة:

### ملف NOMOS جزئي

### المكوّن غير قابل للتقدير

### النتيجة التقديرية

قد تنطبق. مثال: إذا لم يكن هناك لوحة طبيعية لـ USI متاحة، يمكن عرض ملف جزئي يحتوي على ثمانية أو تسعة مكونات فقط.

لا يمكن افتراض USI=100.

## 59. حالة نشر النتيجة

### NSQ-0— لم يتم الحساب

البيانات المطلوبة غير متوفرة.

### NSQ-1— تقديرية

موجة واحدة، تحكيم محدود، أو وجود مكونات مفقودة.

### NSQ-2— ملف جزئي

تم حساب بعض المكونات بشكل موثوق. لا يمكن إجراء مقارنة كاملة لنقطة 1,000.

### NSQ-3— نتيجة موجة صالحة

تم استيفاء جميع المكونات الأساسية والمتطلبات المسبقة للجودة.

### NSQ-4— نتيجة مكررة

تم تكرار النتيجة في موجة مستقلة واحدة على الأقل أو موجة تأكيدية.

### NSQ-5— نتيجة تم تدقيقها خارجيًا

تم إعادة إنتاج الحساب وسلسلة الأدلة بواسطة فريق مستقل. مؤهلية 950+ على الأقل:

### NSQ-4

يجب أن يستهدف ذلك المستوى.

## 60. إصدارات الدرجات

يجب أن يشمل كل إصدار للدرجة ما يلي:

- نسخة كود الحساب

- صيغ المكونات

- تعيينات قيم الأبعاد

- أوزان عائلة صياغات المُدخل

- معاملات المنتج

- أوزان العينات

- نسخة حزمة الحقيقة

- نسخة المحكم

- معرّف الموجة

- هاش النزاهة

إذا تغيرت الصيغة: لا يمكن إعادة كتابة النتيجة القديمة، نسخة النتيجة الجديدة يُنشأ.

## 61. صيغة الدرجة الجديدة لنفس البيانات

قد تتطور منهجية التسجيل. نفس البيانات الخام:

- طريقة التسجيل 0.9

- طريقة التسجيل 1.0

يمكن إعادة حسابها مع. السجل الصحيح:

تعتبر النتيجتان إصدارات منفصلة. لا يمكن للطريقة الجديدة حذف الطريقة القديمة من الماضي.

## 62. الأبواب ضد التلاعب في التسجيل

يجب أن تحتوي بنية التسجيل NOMOS على حماية صريحة ضد الطرق التالية:

- اختيار منتجات الذكاء الاصطناعي ذات التسجيل العالي فقط

- استبعاد اللغة أو الدولة ذات التسجيل المنخفض من النطاق

- تحويل اجتياز مشروط إلى اجتياز كامل

- اعتبار غير المحلولة إيجابية

- إزالة غير قابل للتقييم من المقام بصمت

- تغيير وزن عائلة المُدخل بعد النتيجة

- خفض معامل المنتج الكبير حسب النتيجة

- إخفاء المنتج ذو الحدث الحرج في متوسط النظام البيئي

- نشر النتيجة النظيفة فقط

- اختيار أفضل موجة كدرجة حالية

- إخفاء الفرق بين الدرجات غير الموزونة والموزونة

- توزيع وزن المكونات المفقودة على المكونات القوية

- عدم توفير فاصل الثقة

- تجاوز عتبة 950 بناءً على التقدير النقطي وإخفاء حالة عدم اليقين

## 63. بطاقة النتيجة العامة NOMOS

يجب أن تحتوي بطاقة النتيجة العامة للمرشح على الترتيب التالي:

#### أ. الهوية

الكيان المدقق منتج AI نطاق الوصول الطبيعي/ قاعدة المقارنة المشتركة تم التحكم فيه / مجموعة الإرشادات الطبيعية إصدار Wave Truth Pack طريقة التقييم

#### ب. حالة البوابة

الامتثال الكامل للمرشح الشرطي إخفاق جسيم تعليق حرج غير قابل للتقييم

#### ج. توزيع الاستجابة GEO-1000

RP-1–RP-8 معادلات المستخدمين المرور الصارم المرور المقبول حرج رئيسي غير محلول لا يوجد استجابة قابلة للاستخدام غير قابل للتقييم

#### د. ملف المكون العشرة

### ENT

### FAC

### SBI

### TLA

### ECI

### EPI

### TCR

### LGF

### USI

### STR

#### هـ. النتيجة المركبة

### NOMOS/ 1,000

فاصل الثقة في العينة المرجع الحدود الدنيا/القصوى العينة الفعالة

#### و. المخاطر والأحداث

الأحداث الحرجة المؤكدة المرصودة؛ الحد الأعلى الحرج؛ النتائج الجسيمة؛ الحوادث المفتوحة؛ وحالة التصحيح.

#### ج. النطاق والجودة

### SQ

### PSI

### NCL

### TPR

### AQ

### NSQ

تغطية الدولة/اللغة مستوى المقارنة

## 64. توزيع الاستجابات الاصطناعية

عرض منهجية الاصطناع / النتائج التالية ليست منتجات فعلية للذكاء الاصطناعي أو أداء الشركة. بالنسبة لـ Synthetic Orion AI:

اجتياز صارم:

730+170=900

اجتياز مقبول:

900+70=970

حرج: 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:

### تعليق حرج

الحالة غير الصحيحة:

#### 97 ناجح بنسبة مئوية

## 65. الملف التوليفي للمركب الاصطناعي

العرض العام الصحيح:

### تعليق حرج— 907/1,000

هذا النظام:

- في المتوسط، مناطق قوية,

- ضعف اللغة/عدالة البلد،

- قضايا الأدلة المادية،

- حدث حرج مفتوح

يحمل.

## 66. نتيجة التصحيح التركيبية

في الموجة الجديدة:

اجتياز صارم: مكونات 958:

السجل 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.

## 67. حالة معامل منتج اصطناعي للذكاء الاصطناعي

أربعة منتجات ذكاء اصطناعية:

درجة المنتج المتساوية:

0.25(960+940+900+980)=945

الدرجة الموزونة حسب التعرض:

0.55(960)+0.25(940)+0.15(900)+0.05(980)=947

النتيجتان متقاربتان. ومع ذلك، يمكن أن تكونا مختلفتين جدًا في توزيع آخر. التفسير الصحيح:

- درجة النظام البيئي المتساوي: 945

- درجة النظام البيئي الموزونة حسب التعرض: 947

- سجلات البوابة والحوادث على مستوى المنتج منفصلة

تعليق غير صحيح: “درجة النظام البيئي لـ NOMOS هي بالتأكيد 947.”

## 68. حالة معامل حرجة تركيبية

لتكن 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.

## 69. قرار حالة نشر الدرجات

ترتيب قرار المرشح:

PublicationStatus= 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

يتم عرض نطاق النتيجة بعد قرار الحالة هذا.

## 70. الأحكام الإلزامية المعيارية

**CH16-N01**

لا يمكن نشر نتيجة NOMOS كنقطة مركبة منفردة.

**CH16-N02**

يجب عرض حالة البوابة قبل النتيجة المركبة.

**CH16-N03**

توزيع استجابة GEO-1000 هو جزء إلزامي من النتيجة العامة الرئيسية.

**CH16-N04**

يجب أن يكون مجموع ما يعادل المستخدمين RP-1 وRP-8 هو 1,000.

**CH16-N05**

يجب عرض النجاح الصارم، النجاح المقبول، الرئيسي، الحرج، غير المحلول، لا توجد استجابة قابلة للاستخدام، و غير قابل للتقييم بشكل منفصل.

**CH16-N06**

لا يمكن إضافة الملاحظات غير المحلولة و غير قابل للتقييم بصمت إلى فئات النجاح أو الفشل.

**CH16-N07**

لا يمكن تفسير ملاحظات غير قابل للتقييم على أنها فشل في أداء المنتج.

**CH16-N08**

لا يمكن إزالة ملاحظات غير قابل للتقييم بصمت من المقام؛ يجب عرضها في التغطية القابلة للتقييم.

**CH16-N09**

يجب أن تكون أوزان الملاحظات مستقلة عن نتيجة استجابة الذكاء الاصطناعي.

**CH16-N10**

يجب الإبلاغ عن العدد الخام للمشاركين وما يعادله للمستخدمين الموزون حسب السكان بشكل منفصل.

**CH16-N11**

يجب الاحتفاظ بحالة اجتياز الاستجابة بشكل منفصل عن نسبة دعم الادعاء الذرية.

**CH16-N12**

لا يمكن تعويض البوابات الحرجة والجسيمة بأي درجة مركبة.

**CH16-N13**

يجب تحديد أوزان المركزية الذرية قبل الاطلاع على النتائج.

**CH16-N14**

لا يمكن لتكرار نفس الادعاء الجذرية زيادة أو تقليل النتيجة بشكل مصطنع.

**CH16-N15**

لا يمكن لأوزان مركزية الادعاء استبدال البوابات الحرجة والجسيمة.

**CH16-N16**

يجب توثيق قيم بعد الأمانة الذرية وإتاحتها علنًا بالإصدار.

**CH16-N17**

إذا تغيرت خريطة الأمانة الذرية، يجب إنشاء نسخة جديدة لطريقة التقييم.

**CH16-N18**

لا يمكن إضافة ذرات فجوة مرجعية بصمت إلى درجة النقاط كصفر أو واحد.

**CH16-N19**

يجب نشر اكتمال عنصر الاستجابة المطلوب كمقياس منفصل.

**CH16-N20**

لا يمكن تعويض فشل العنصر الأساسي المطلوب بمتوسط REC مرتفع.

**CH16-N21**

يجب أن يكون الملف الشخصي NOMOS المكون من عشرة عناصر مرئيًا قبل المؤشر المركب.

**CH16-N22**

يجب أن تحمل ENT و FAC و SBI و TLA و ECI و EPI و TCR و LGF و USI و STR درجات منفصلة.

**CH16-N23**

لا يمكن لمكون واحد أن يتولى بهدوء الوزن المفقود لمكون آخر.

**CH16-N24**

لا يمكن افتراض أن المكون الذي لا يمكن حسابه هو 100.

**CH16-N25**

يجب نشر المؤشر المركب الكامل NOMOS فقط إذا تم حساب جميع العناصر العشرة بشكل موثوق.

**CH16-N26**

إذا تم استخدام الوزن المتساوي للمكونات كطريقة مرجعية، يجب ذكر ذلك صراحة.

**CH16-N27**

يجب أن يكون للأوزان البديلة الخاصة بالمجال اسم نسخة منفصل.

**CH16-N28**

لا يمكن استخدام درجة خاصة بالمجال مكان المؤشر المرجعي بدون تفسير.

**CH16-N29**

لا يمكن لمؤشر LGF الاعتماد فقط على متوسط السكان؛ يجب أن يشمل قاعدة الأداء والفروق.

**CH16-N30**

لا يمكن تحويل ملاحظة واحدة من مراقب الدولة إلى درجة عدالة الدولة.

**CH16-N31**

يجب أن تشارك فقط الخلايا اللغوية والجغرافية التي تمتلك حجم عينة كافٍ في تقدير العدالة.

**CH16-N32**

لا يمكن تجاهل اللغات والدول التي لم يتم اختبارها من أجل تحقيق نتيجة عادلة عالية.

**CH16-N33**

يجب على USI تقييم نتائج اللوحات المسيطر عليها والطبيعية معًا بالإضافة إلى فرق واجهة المادة.

**CH16-N34**

في دراسة تحتوي على لوحة مسيطرة فقط أو لوحة طبيعية فقط، لا يمكن اعتبار USI محسوبًا بالكامل.

**CH16-N35**

يجب الاحتفاظ بنتائج اللوحات المسيطر عليها والطبيعية منفصلة بشكل افتراضي.

**CH16-N36**

إذا تم دمج نتائج اللوحات المسيطر عليها والطبيعية، يجب تثبيت المعاملات قبل النتائج.

**CH16-N37**

لا يمكن تقديم STR كدرجة استقرار كاملة في موجة واحدة.

**CH16-N38**

يجب نمذجة التغيرات بين الموجات للمنتج أو Truth Pack صراحة في حساب الاستقرار.

**CH16-N39**

المركب NOMOS لا يمكنه تغيير حالة البوابة الحرجة أو الرئيسية.

**CH16-N40**

لا يمكن لنقطة واحدة من 950 وحدها أن تثبت ترشيح NOMOS 950+.

**CH16-N41**

يجب أن تلبي شروط المرشح NOMOS 950+ جميعها معًا متطلبات النقطة، النجاح الصارم، البوابة، مستوى المكون، غير المحلول، الجودة، وشروط التكرار.

**CH16-N42**

لا يمكن تقديم حدود 950+ كمعيار علمي نهائي قبل التجربة التجريبية والمراجعة المستقلة.

**CH16-N43**

يجب أن تحمل هوية النقطة منتج الذكاء الاصطناعي، الإطار، اللوحة، مجموعة صياغات المُدخل، الموجة، حزمة الحقيقة، وإصدار النقطة.

**CH16-N44**

لا يمكن استخدام الجملة "نقطة NOMOS للكيان هي X" بدون هوية النطاق.

**CH16-N45**

لا يمكن عرض نتيجة Core GEO-1000 كدرجة Full NOMOS.

**CH16-N46**

يجب الإبلاغ عن درجات نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة بشكل منفصل.

**CH16-N47**

لا يمكن تصنيف درجات المنتج لفئات نطاق الوصول الطبيعي المختلفة مباشرة دون توضيح.

**CH16-N48**

لا يمكن عرض نتيجة قاعدة المقارنة المشتركة كدرجة الوصول العالمي الكاملة للمنتج.

**CH16-N49**

يجب تحديد معاملات المنتج للذكاء الاصطناعي بشكل مستقل عن النتائج.

**CH16-N50**

لا يمكن أن يعتمد معامل المنتج للذكاء الاصطناعي على درجة المنتج أو سمعة العلامة التجارية أو علاقة الرعاية التجارية.

**CH16-N51**

يجب تسمية درجات النظام البيئي المتساوية للمنتج والمحسوبة على أساس التعرض بشكل منفصل.

**CH16-N52**

إذا لم يكن من الممكن التحقق من بيانات المستخدم النشط أو التعرض، لا يمكن توليد المعاملات التعسفية.

**CH16-N53**

يجب أن تكون بيانات التعرض شفافة على مستوى الحساب أو المستخدم أو الاستعلام أو الجلسة.

**CH16-N54**

لا يمكن خفض معامل منتج منخفض النقاط بعد رؤية النتيجة.

**CH16-N55**

لا يمكن لمركب النظام البيئي حذف بوابة حرجة أو جسيمة على مستوى المنتج.

**CH16-N56**

يجب عرض نسبة Critical وAnyCritical المرجحة بالتعرض بشكل منفصل.

**CH16-N57**

يجب تحديد معاملات عائلة المُدخلات قبل النتائج.

**CH16-N58**

لا يمكن تقليل وزن عائلة المُدخلات منخفضة النقاط لاحقًا.

**CH16-N59**

يجب أن تظل النتيجة المنفصلة لكل عائلة من صياغات المُدخل مرئية جنبًا إلى جنب مع درجة صياغة المُدخل المركبة.

**CH16-N60**

يجب الاحتفاظ بدرجة الموجة الحالية منفصلة عن الدرجات المتداولة أو التاريخية.

**CH16-N61**

لا يمكن اختيار الموجة السابقة ذات الدرجة الأعلى كدرجة حالية.

**CH16-N62**

يمكن إنتاج النتائج المحافظة، ونتائج الحلول فقط، والمتفائلة للكتلة غير المحلولة من الادعاءات.

**CH16-N63**

لا يمكن تقديم عدم اليقين المرجعي وفاصل الثقة للعينة على أنهما الشيء نفسه.

**CH16-N64**

يجب أن يحافظ فاصل الثقة للعينة المعقدة على التوزيع الطبقي، والتكتل، والوزن، وبنية المستخدم المطابقة.

**CH16-N65**

يجب حساب فترة الثقة للدرجة المركبة عن طريق إعادة تشغيل عملية التقييم بأكملها.

**CH16-N66**

يجب عرض أحجام العينات الخام والفعالة معًا.

**CH16-N67**

لا يمكن التعبير عن حدث حرج يُلاحظ على أنه صفر كمخاطر حرجة صفرية.

**CH16-N68**

في حالة عدم وجود أحداث، يجب نشر حد علوي من جانب واحد أو عدم اليقين المعادل للأحداث النادرة.

**CH16-N69**

لا يمكن استخدام نهج 3/n تلقائيًا كطريقة نهائية في التصميم المعقد؛ يمكن أن يكون فقط تحكمًا تقريبيًا.

**CH16-N70**

في حدث حرج، يجب إظهار وجود الحدث وعدم اليقين بشأن تكراره معًا.

**CH16-N71**

تحليلات حساسية الدرجات يجب أن تظهر النتائج غير الموزونة، والموزونة، والمقصوصة، وغير المحلولة، والنتائج البديلة للمعامل بالمدى ذي الصلة.

**CH16-N72**

حساسية الدرجة الجوهرية يجب أن تخلق تنبيهًا على البطاقة العامة.

**CH16-N73**

لا يمكن نشر الكسور العشرية المزيفة للدرجة على الإطلاق.

**CH16-N74**

لا يمكن توزيع وزن المكون المفقود على المكونات الأخرى.

**CH16-N75**

يجب أن يكون حالة جودة نشر درجة Puan مرئية في السجل العام.

**CH16-N76**

التقدم للترشح 950+ يجب أن يهدف على الأقل إلى مستوى الدرجة المكررة.

**CH16-N77**

عندما تتغير صيغة الدرجة، لا يمكن إعادة كتابة الدرجات السابقة بصمت.

**CH16-N78**

إذا تم تطبيق نسخ مختلفة من طريقة الدرجات على نفس مجموعة البيانات، يجب الحفاظ على جميع النتائج في نسخ منفصلة.

**CH16-N79**

يجب نشر كود حساب الدرجات والمعاملات وسجلات السلامة بتنسيق قابل للقراءة آليًا.

**CH16-N80**

يجب أن يكون لكل درجة، ومعامل، وفاصل ثقة، وقرار نشر إنسان أو مؤسسة مسؤولة وملزمة.

## 71. أشكال الفشل

**CH16-F01— تقرير رقم واحد**

يتم الحفاظ على التوزيع، البوابة، وملف المكونات.

**CH16-F02— إخفاء البوابة تحت الدرجة**

تعليق حرج تصبح حاشية صغيرة.

**CH16-F03— عد الشرطية كـ اجتياز كامل**

المشكلات المعتدلة تصبح غير مرئية.

**CH16-F04— عد غير المحلولة كنجاح**

النتائج غير المعروفة ترفع النتيجة.

**CH16-F05— عد غير المحلولة كفشل**

نقص المرجع يقلل المنتج.

**CH16-F06— إزالة غير قابل للتقييم من المقام**

عيوب القياس تصبح غير مرئية.

**CH16-F07— عد غير قابل للتقييم كعيب في المنتج**

عيب الفحص يُسند إلى الذكاء الاصطناعي.

**CH16-F08— عد 1,000 الأشخاص بالتساوي في الوزن**

يتم تجاهل الإفراط في العينات والفروق السكانية.

**CH16-F09— الوزن وفقًا للنتيجة**

الإجابات الصحيحة تحصل على وزن أكبر.

**CH16-F10— احسب معدل دعم الادعاءات كإجابة تمر**

البوابة الحرجة تضيع في المتوسط.

**CH16-F11— احتساب الأساسي والفرعي على قدم المساواة**

الادعاء العرضي يحصل على نفس وزن الكيان الرئيسي.

**CH16-F12— تضخيم النتيجة بالتكرار**

يتم كتابة نفس الادعاء الصحيح عشر مرات لزيادة النتيجة.

**CH16-F13— تقليص النتيجة بالتكرار**

الجذر الخطأ نفسه يؤدي إلى عشرة عقوبات منفصلة.

**CH16-F14— تخزين قيم الأبعاد**

لا يمكن إعادة إنتاج النتيجة.

**CH16-F15— عد الادعاء القادم من الأسفل كحقيقة لـ F-4**

الانتقال الدقيق للتقرير الذاتي يتحول إلى دقة التقرير الذاتي.

**CH16-F16— إذابة العناصر المطلوبة في المتوسط الذري**

حتى إذا كانت المهمة الرئيسية مفقودة، يتم منح الإجابة درجة عالية.

**CH16-F17— انتقاء المكونات بعناية**

يتم نشر المكونات الثلاثة القوية فقط.

**CH16-F18— عد المكون المفقود كـ 100**

تم زيادة الدرجة الكاملة بشكل مصطنع.

**CH16-F19— توزيع الوزن المفقود**

تتم إضافة درجة العدالة غير المحسوبة إلى الدرجة الواقعية.

**CH16-F20— عد قانون الطبيعة على أنه وزن متساوٍ**

لا يتم إجراء الحساسية أو المراجعة الخارجية.

**CH16-F21— عد درجة المجال كدرجة معيارية**

يتم تقديم الوزن الخاص مثل درجة NOMOS الأساسية.

**CH16-F22— اعتبار متوسط اللغة كعدالة لغوية**

يتم إخفاء الحد الأدنى للغة.

**CH16-F23— احتساب تساوي اللغة كجودة**

الدرجات المنخفضة في جميع اللغات تنتج عدالة عالية.

**CH16-F24— احتساب اللغات غير المختبرة كجزء من التغطية**

عامل التغطية مضخم.

**CH16-F25— درجة الدولة من المراقب**

يدخل مستخدم واحد في حساب العدالة.

**CH16-F26— نشر الدرجة النظيفة فقط**

يتم الحفاظ على تجربة المستخدم الطبيعية.

**CH16-F27— احتساب الدرجة الطبيعية فقط كإعداد افتراضي للمنتج**

تصبح التخصيص السلوكي الأساسي.

**CH16-F28— هادئ بشكل متوسط ونقي وطبيعي**

تختلط أهداف التنبؤ المختلفة.

**CH16-F29— 100 الاستقرار في موجة واحدة**

يُعتبر الاستقرار كاملاً دون تكرار.

**CH16-F30— عد الموجة الجيدة القديمة كموجة حالية**

يتم إخفاء الضعف الحالي.

**CH16-F31— عد 950 تلقائيًا باعتباره امتثالًا**

يتم تجاهل البوابة وطابق المكونات.

**CH16-F32— تعليق حرج— عد 970 كـ 950+**

العد يسبق البوابة.

**CH16-F33— إخفاء هوية الدرجة**

لا يُعرف أي منتج ولوحة يتم قياسهما.

**CH16-F34— احتساب الدرجة الأساسية كدرجة كاملة NOMOS**

يمثل مُدخل واحد المعيار بأكمله.

**CH16-F35— ترتيب نتائج نطاق الوصول الطبيعي**

يُعتبر السكان المختلفون متشابهين.

**CH16-F36— احتساب الوصول الكامل إلى قاعدة المقارنة المشتركة**

يتم تحويل مجموعة سكانية محدودة إلى نتيجة عالمية.

**CH16-F37— إعطاء معامل النموذج وفقًا للدرجة**

تحصل الدرجة العالية على تأثير أكبر.

**CH16-F38— جعل سمعة العلامة التجارية عاملاً**

يتم وزن شعبية المنتج دون التنبؤ بها.

**CH16-F39— احتساب أرقام الحسابات كمستخدمين نشطين**

معامل التعرض يتضخم.

**CH16-F40— إزالة المنتجات منخفضة النتيجة**

يتكون النظام البيئي فقط من المنتجات الناجحة.

**CH16-F41— احتساب درجة التعرض المتساوية للمنتج**

يتم عرض المنتج المتوسط مثل الشخص المتوسط.

**CH16-F42— احتساب درجة التعرض كجودة للمنتج**

المنتج الكبير يصبح تلقائيًا مقياس جودة أكثر أهمية.

**CH16-F43— حذف العنصر الحرج في المتوسط البيئي**

حدث كبير للمنتج ذو المعامل الصغير يختفي.

**CH16-F44— تغيير معامل صياغة المُدخل بعد النتيجة**

العائلة ذات صياغة المُدخل الصعبة يتم تقليصها.

**CH16-F45— اعتبر العائلة منخفضة النتيجة اختيارية**

الحد أو نتيجة الدليل مستبعدة من النطاق.

**CH16-F46— الحفاظ على الحال مع النتيجة المتغيرة**

الأمواج العالية القديمة تغطي الانخفاض الحالي.

**CH16-F47— حذف العناصر غير المحلولة من المقام**

التقدير النقطي يرتفع بشكل مصطنع.

**CH16-F48— النظر في عدم اليقين المرجعي في ثقة المعاينة**

يختلط نوعان مختلفان من عدم اليقين.

**CH16-F49— ثقة العينة العشوائية البسيطة**

يتم تجاهل الطبقات، الوزن، والعناقيد.

**CH16-F50— جمع ثقات المكونات**

يتم تجاهل الاعتماد.

**CH16-F51— ادعاء الحساسية بعدد N الخام**

يتم إخفاء حجم العينة الفعلي.

**CH16-F52— احتساب الأحداث صفر على أنها خطر صفر**

يتم إخفاء عدم اليقين في الأخطاء الحرجة النادرة.

**CH16-F53— تطبيق 3/N على كل حالة**

تم تجاهل هيكل العينة والوزن المعقد.

**CH16-F54— عد حالة حرجة واحدة كـ 100 لكل نظام نسبة المخاطر**

التعميم الشائع مبالغ فيه.

**CH16-F55— إخفاء حالة حرجة واحدة لأن المعدل صغير**

اختفاء وجود الحدث.

**CH16-F56— إخفاء تحليل الحساسية**

لا يُرى أن النتيجة تتغير بالطرق البديلة المعقولة.

**CH16-F57— حساسية عشرية مزيفة**

تم نشر نتيجة مثل 963,742.

**CH16-F58— حساب الملف الجزئي كدرجة كاملة**

يتم إجراء المقارنة مع مكون مفقود.

**CH16-F59— نشر النتيجة المؤقتة باعتبارها نهائية**

موجة واحدة وقاضٍ واحد يصبحان المعيار الكامل.

**CH16-F60— إعادة كتابة التاريخ في تغيير الصيغة**

النتيجة القديمة تختفي.

**CH16-F61— إبقاء كود الحساب مغلقًا**

يتم منع إعادة الإنتاج المستقلة.

**CH16-F62— اعتبار ارتفاع النتيجة كجودة تدقيقية**

يتم قبول قياس خاطئ لأنه أعطى نتيجة عالية.

**CH16-F63— اعتبار انخفاض النتيجة كعيب في الطريقة**

يتم إعادة حساب النتيجة المنخفضة بسبب الإزعاج التجاري.

**CH16-F64— احتكار ناتج شركة واحدة**

يتم منع المؤسسات المستقلة من تطبيق نفس الصيغة.

## 72. إجراء التدقيق

### الخطوة 1— إنشاء هوية النتيجة

تم تثبيت طريقة تسجيل الدرجات لمجموعة كائنات منتج الذكاء الاصطناعي من لوحة الإطار والمُدخل ومجموعة الحقيقة المعبأة.

### الخطوة 2— تثبيت مجموعة الملاحظة التحليلية الرئيسية

يتم فصل النسخ الاحتياطية والمسحوبات والسجلات غير القابلة للتقييم والسجلات الرئيسية للملاحظة.

### الخطوة 3— التحقق من أوزان السكان

يتم فحص الأوزان الخاصة بالتصميم وعدم الاستجابة والمعايرة.

### الخطوة 4— حساب توزيع RP

يتم إنتاج ما يعادل المستخدم مع RP-1 إلى RP-8.

### الخطوة 5— حساب الصلاحية الصارمة والمقبولة

يتم اشتقاق SP1 000 و AP1 000.

### الخطوة 6— حساب كثافات الحرجة، الكبرى، غير المحلولة، وغير القابلة للتقييم

يتم الاحتفاظ بالبوابة والانتشار بشكل منفصل.

### الخطوة 7— تطبيق مركزية الادعاءات وتطبيع التجمع الجذري

يتم التحقق من الادعاءات مرة أخرى.

### الخطوة 8— حساب مقاييس الحجم الذري

يتم إنتاج نتائج الكيان والحقيقة والنطاق والوقت والنسبة والطريقة والمرجع.

### الخطوة 9— حساب اكتمال العنصر المطلوب

يتم تسجيله مع بوابات عائلة المطالب.

### الخطوة 10— حساب عشرة مكونات

يتم تطبيق جميع صيغ المكونات من ENT إلى STR.

### الخطوة 11— التحقق من المكونات المفقودة

يتم تحديد ما إذا كان يمكن حساب الدرجة الكاملة.

### الخطوة 12— حساب مؤشر NOMOS المركب

ينطبق فقط على الملفات الشخصية الكاملة والصحيحة.

### الخطوة 13— تعيين حالة البوابة

يحدد ما إذا كانت الحالة حرجة، كبيرة، مشروطة، أو مرشح كامل.

### الخطوة 14— فصل نتائج نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة

تُحفظ مجموعتا الدرجات بشكل منفصل.

### الخطوة 15— تثبيت معاملات منتج AI

يتم حفظ معاملات التساوي والتعرض مع مصدر البيانات.

### الخطوة 16— تطبيق معاملات عائلة prompt

تُستخدم الأوزان بشكل مستقل عن النتيجة.

### الخطوة 17— فصل نتائج اللوحة والموجة

تُفصل الدرجات النظيفة والطبيعية والحالية والمتدرجة.

### الخطوة 18— حساب مقاييس العدالة والحد الأدنى

يتم إنتاج نتائج اللغة والبلد والتغطية.

### الخطوة 19— حساب نتائج النقاط السفلية والعلوية غير المحلولة

يتم توضيح عدم اليقين المرجعي.

### الخطوة 20— حساب فترات الثقة للعينة

يتم تطبيق طريقة إعادة أخذ العينات المناسبة لتصميم العينة.

### الخطوة 21— حساب حجم العينة الفعال

معروض على الأساس الكامل وأساس المكونات.

### الخطوة 22— حساب عتبة الحدث النادر الحرج

يتم استخدام طريقة وحيدة الجانب للأحداث الصفرية أو القليلة.

### الخطوة 23— توليد تحليلات الحساسية

يتم مقارنة الوزن والمعامل والخيارات غير المحلولة.

### الخطوة 24— تعيين حالة جودة النشر

يتم اتخاذ قرار بين NSQ-0 و NSQ-5.

### الخطوة 25— تطبيق NOMOS 950+ أبواب المرشحين

يتم التحقق من جميع الشروط باستثناء النتيجة.

### الخطوة 26— إنشاء بطاقة النتائج العامة

يتم نشر البوابة والتوزيع والملف الشخصي والفهرس وعدم اليقين والنطاق بترتيب معين على التوالي.

### الخطوة 27— تثبيت رمز الحساب والبيان

تم ربط نسخة الشيفرة، المدخلات، التجزئة، والنتائج.

### الخطوة 28— تحضير حزمة الاستنساخ المستقلة

تتوفر ملفات الحوسبة الخالية من البيانات الشخصية للمراجعة المستقلة.

## 73. الأدلة المطلوبة

تسجيل 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

### ENT

### FAC

### SBI

### TLA

### ECI

### EPI

### TCR

### LGF

### USI

### STR

مكونات 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.

## 74. قائمة تدقيق التدقيق

هل 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؟

هل 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؟

هل 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؟

هل 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؟

## 75. الاعتراضات والردود

### اعتراض 1— "الشيء الوحيد الذي يفهمه المستخدمون هو رقم واحد؛ لماذا نظهر العديد من النتائج؟"

رقم واحد مفهوم. لكن وحده، يمكن أن يكون مضللًا. البطاقة العامة:

- حالة البوابة,

- توزيع مستخدمي 1,000،

- الدرجة المركبة

يمكن تقديمه في ثلاث طبقات بسيطة على النحو التالي. يتم الاحتفاظ بالملف التفصيلي للباحثين والمدققين.

### اعتراض 2— "أليس معدل GEO هو مباشرة عدد الأشخاص الذين أجابوا بشكل صحيح؟"

هذا لا يزال النتيجة الرئيسية. يشير SP₁₀₀₀ و AP₁₀₀₀ إلى الفكرة الأساسية مباشرة. مؤشر NOMOS المركب:

- الأدلة.

- العدالة،

- المستخدم الطبيعي،

- الاستقرار

يتضمن مجالات معيارية إضافية مثل.

### اعتراض 3— "لماذا نعد اجتياز كامل و اجتياز مشروط بشكل منفصل؟"

لأن كلا المستخدمين قد لا يكونان قد رأيا أخطاء شديدة. ومع ذلك، في المجموعة الشرطية:

- تحديث محدود،

- إغفال معتدل،

- مشكلة في قابلية الاستخدام

يمكن العثور عليها. هذا الاختلاف مهم للتحسين ومستوى الثقة.

### اعتراض 4— “ألا يمكننا إزالة الملاحظات غير المحلولة وإعطاء درجة نظيفة؟”

يمكن إعطاء درجة للمحلولة فقط. ومع ذلك، يجب أن تظل الكتلة غير المحلولة مرئية. وإلا، سيكون من الممكن رفع الدرجة دون حل أصعب الادعاءات.

### اعتراض 5— “لماذا تم تحديد وزن متساوٍ للعشرة مكونات؟”

توفر 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.

### الاعتراض 6— 'أليس الوجود والدقة الواقعية أكثر أهمية؟'

يحدث ذلك في بعض عمليات التدقيق. ومع ذلك:

- الأدلة.

- النطاق،

- العدل،

- اختلاف المستخدم الطبيعي

يمكن أن يولّد متوسطًا عاليًا للثقة الخاطئة الواقعية بدونه. كما تحمي البوابات الحرجة والجسيمة الأهمية المادية الرئيسية.

### الاعتراض 7— “إذا كان العدل منخفضًا، فلماذا يجب أن يقل المتوسط العالمي؟”

يقوم 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.

### اعتراض 8— “ألا يجعل الحصول على نتيجة منخفضة في جميع اللغات العدالة مرتفعة؟”

يمكن القيام بذلك إذا تم استخدام التفاوت فقط. لذلك، يستخدم LGF:

- قاعدة الأداء،

- التفاوت،

- التغطية

معًا.

### اعتراض 9— “لماذا لا نقوم بمباشرة بأخذ متوسط تقييمات النظافة والطبيعية؟”

يقيسون مجموعات سكانية مستهدفة مختلفة وحالات استخدام مختلفة. يتطلب الجمع الحسابي تفضيلًا معياريًا. بشكل افتراضي، يتم نشرها بشكل منفصل.

### اعتراض 10— 'هل سيكون التوزيع المتساوي على عشرة منتجات ذكاء اصطناعي أكثر عدلاً؟'

هذا عادل لمقارنة المنتجات المتوسطة. ليس عادلاً لتعرض البشر المتوسط. لذلك، يتم الاحتفاظ بالنتائج المتساوية ونتائج الوزن حسب التعرض بشكل منفصل.

### اعتراض 11— "كيف سيتم العثور على معامل النموذج إذا لم تكن هناك بيانات مستخدم نشطة؟"

قد لا يتم العثور عليه. يمكن نشر نتائج المنتجات المتساوية ونطاقات السيناريو المعقولة. لا يمكن اختلاق معاملات عشوائية.

### الاعتراض 12— “إذا حدث تعرض 1% فقط لمنتج ما، لماذا سيؤثر الحدث الحرج على نتيجة النظام البيئي؟”

قد 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.

### الاعتراض 13— “إذا لاحظنا صفر حدث حرج، لماذا لا نقول ببساطة صفر؟”

العينة لا تلاحظ جميع المستخدمين. الملاحظة صفر: تشير إلى أن الحدث لم يُرَ. ولا تشير إلى أن المخاطر صفرية رياضيًا.

### الاعتراض 14— “ألا يجعل وجود العديد من نقاط الشروط الإضافية لـ 950+ ذلك بلا معنى؟”

على العكس، فإنه يحافظ على معنى الرقم. نقاط 950:

- الحدث الحرج،

- ضعف في اللغة،

- موجة واحدة،

- جودة تحكيم منخفضة

لا يحمل نفس الثقة في دراسة.

### الاعتراض 15— "إذا تغيرت صيغة النقاط، أليس من الممكن مقارنة الدراسات القديمة؟"

يمكن تطبيق الطرائق القديمة والجديدة على نفس البيانات الثابتة للتحليل الجسري. يتم الاحتفاظ بإصدارين من النقاط منفصلين. تتيح هذه الطريقة تطور المعيار دون محو الماضي.

### الاعتراض 16— "ألا تجعل صيغة شفافة كهذه النظام أسهل للتلاعب؟"

بعض التحسينات قد يحدث. مقابل هذا:

- صياغات المُدخل المختومة المحتجَزة،

- لوحة المستخدم الطبيعي،

- اللغة والعدالة بين الدول،

- موجات مختلفة،

- الأبواب الحرجة،

- تاريخ التغيير المفتوح

يُستخدم. زيادة الصيغة المغلقة تزيد من عدم القدرة على الفحص. الصيغة المفتوحة وحدها ليست سببًا للعب الألعاب.

## البند الشائع في القسم 79

يمكن 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:

> هل توزيع مكافئات مستخدم 1,000.

المؤشر المركب:

> هذا ملخص لهذا التوزيع والمكونات المعيارية الأخرى.

منتج:

- 970 اجتياز مقبول،

- حدثان حرجان

منتج آخر:

- 950 اجتياز مقبول،

- صفر حرج،

- عدالة لغة أقوى

قد 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.

العينة 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:

- متوسط مرتفع،

- نجاح صارم مرتفع،

- عدالة قوية،

- مرونة طبيعية للمستخدم،

- مرة أخرى,

- وضوح في عدم اليقين،

- صفر أحداث حرجة ورئيسية مفتوحة

مطلوب أن تكون معًا. لذلك، قانون القياس السادس عشر لـ NOMOS هو:

> التوزيع حقيقي؛ النتيجة هي الملخص.

قانونه السابع عشر هو:

> حالة البوابة فوق المتوسط.

ينص قانون القياس الثامن عشر على:

> لا يمكن للمعامل أن يتبع النتيجة؛ النتيجة تتبع المعامل.

ينص قانون القياس التاسع عشر على:

> المنتج المتوسط والشخص المتوسط ليسا نفس الشيء.

تنص قانون قياسه العشرون على:

> الإنصاف ليس مجرد المساواة؛ إنه الحفاظ المتزامن على الأساس، والاختلاف، والنطاق.

ينص القانون الحادي والعشرون للقياس على:

> غير المحلول ليس هدرًا يُرمى خارج نتيجة الواقع، إنه حدود النتيجة.

ينص القانون الثاني والعشرون للقياسات على:

> الخطأ المشاهد صفري ليس احتمالًا صفريًا.

القانون الثالث والعشرون كما يلي:

> لا يمكن تعويض مكوّن مفقود بنجاحات المكوّنات الأخرى.

القانون الرابع والعشرون هو كما يلي:

> NOMOS 950+ ليس رقماً؛ النتيجة هي المرسوم المشترك للبوابة والعدالة والغرابة وظروف التكرار.

## قسم NOMOS، أمر 16

> لا تكتفي بإخباري بنتيجتي. / أرني من يرى ماذا بين ألف شخص.

> لا تضع اجتياز كامل، اجتياز مشروط، إخفاق جسيم، إخفاق حرج، Unresolved و غير قابل للتقييم في نفس السلة.

> لا تفقد خطأي الحرج ضمن المتوسط.

> لا تقم بإزالة سجلات غير قابل للتقييم لجعلي أظهر أكثر نجاحًا. / لكن لا تحسب عيوب القياس كفشلي أيضًا.

> لا تحوّل الدقة الذرية إلى حالة تمرير الاستجابة.

> اعرض الكيان والحقائق والنطاق والوقت والدليل والحالة المعرفية والمهمة والعدل وحالة المستخدم والاستقرار بشكل منفصل.

> لا تقم بتقييم مكون مفقود بنسبة مئة. / لا تعيد توزيع وزنه على المكونات الأقوى.

> لا تخفِ مستوى اللغة المنخفض ضمن متوسط اللغات الرئيسية.

> لا تتجاهل التدهور لدى المستخدمين الطبيعيين لمجرد أنني جيد في جلسة نظيفة.

> لا تعلن عن موجة واحدة كنتيجة حاسمة.

> قم بتعيين معامل لكل منتج من منتجات الذكاء الاصطناعي قبل النتيجة. / لا تغيّر وزني بعد رؤية نتيجتي.

> لا تجعل المنتج المتساوي يساوي تجربة الإنسان العادية.

> قدّم بيانات المستخدم النشط، وإلا لا تختلق معاملًا. / قل غير معروف.

> لا تقم بإزالة حدث حرج في منتجي الصغير من متوسط النظام البيئي.

> لا تمرر أو تترك الادعاء غير المحسومة. / اعرض حدودها الدنيا والعليا.

> لا تعتبر ألف ملاحظة خام في الحاوية كألف وحدة معلومات متساوية. / اكتب العينة الفعالة.

> لا تقل لا يوجد خطر عندما ترى صفر حرج. / أظهر الحد الأعلى للخطر الذي لم تره.

> لا تنتج يقينًا زائفًا مثل 963,742.

> لا تجعل الرقم 950 شارة. / تحقق أولاً من Strict Pass، وطوابق المكونات، والبوابات، والعدالة، والتكرار، واللبس.

> إذا قمت بتغيير طريقة التسجيل، لا تحذف الدرجة القديمة. / افتح نسخة جديدة.

أولاً، 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+.

## جملة ختام الفصل

درجة 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.

## النواة المعيارية

> 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.