{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-tr-front-matter","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"tr","language_name":"Turkish","direction":"ltr","record_type":"front_matter","sequence":1,"chapter_number":null,"item_number":null,"title":"NOMOS GEO Denetim Protokolü","subtitle":"Üretken Sistemlerde Varlık Temsilini Küresel Nüfus Üzerinden Ölçme Protokolü","canonical_url":"https://noblejackal.com/tr/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22040778","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22040778","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":[],"source_word_count":null,"source_document_sha256":"51df37981ca371d37c430cfaa0515850b2d1bd403bf1fdf0080a7246fab28f5a","structured_json":"{\"editorialArchitecture\":[\"İnsan için ana anlatı\",\"Normatif standart katmanı\",\"Uygulama ve denetim katmanı\",\"Makine katmanı (ayrı ek)\"],\"frontMatter\":{\"boundary1\":\"NOMOS bu sürümde açık, sürümlü ve bağımsız sınamaya davet edilen bir standart adayıdır; kabul edilmiş bir uluslararası standart veya etkin bir sertifikasyon programı değildir.\",\"boundary2\":\"Gerçek sınama statüsü: BQ-0 — uygulanmadı. Bölüm 18'deki sayılar hesaplanmış sentetik yöntem gösterimidir; gerçek kullanıcı, gerçek AI ürünü veya bağımsız saha sonucu değildir.\",\"boundary3\":\"Bu nüsha tek başına NOMOS uygunluk işareti, NOMOS 950+ beyanı, sertifika, sıralama veya üçüncü taraf onayı üretmez.\",\"bibliographyBoundary\":\"Bu kaynakça, NOMOS'a özgü her eşiği onaylayan otoriteler listesi değildir. Örnekleme, risk yönetişimi, veri bütünlüğü, kanıt kökeni, değerlendirici uyumu, açık standartlar ve uygunluk değerlendirmesi alanlarındaki yöntemsel dayanakları tanımlar.\",\"machineText\":\"Bu insan-okur baskısına ayrı bir JSON yayın nesnesi eşlik eder: NOMOS-GEO-Audit-Protocol-TR-0.9.0-machine.json. Nesne; kitap kimliğini ve sürümünü, bölüm kimliklerini, normatif kural kimliklerini ve kaynak metinden ayrılmış makineye yönelik blokları taşır.\",\"machineBoundary\":\"Makinece okunabilir bir katmanın varlığı sertifika, kanonik dünya standardı statüsü, AI sağlayıcı onayı veya kendiliğinden güven ilişkisi oluşturmaz. İnsan metni ile makine kaydı arasındaki her uyuşmazlık, kilitli Türkçe kaynağa göre sürüm kontrolü ve sorumlu insan incelemesi gerektirir.\",\"glossary\":[{\"term\":\"Advisory\",\"definition\":\"Maddi olmayan; açıklık, biçim veya iyi uygulama düzeyinde iyileştirme gerektiren bulgu.\"},{\"term\":\"AI ürünü\",\"definition\":\"Kullanıcının eriştiği belirli üretken sistem ürünü, yüzeyi, planı ve sürümüyle tanımlanan ölçüm nesnesi.\"},{\"term\":\"Atomik iddia\",\"definition\":\"Doğruluk, kapsam, zaman, varlık veya kanıt bakımından bağımsız hüküm taşıyabilen en küçük anlam birimi.\"},{\"term\":\"BQ\",\"definition\":\"Gerçek bir sınamanın yürütülme ve yeniden üretim düzeyini gösteren Benchmark Quality kodu.\"},{\"term\":\"Capture / yakalama kaydı\",\"definition\":\"İstem gönderimi, yanıt, zaman, yüzey ve bütünlük kanıtını birlikte koruyan kayıt.\"},{\"term\":\"Common Support\",\"definition\":\"Karşılaştırılan bütün AI ürünlerinde ortak ve meşru erişim koşullarını taşıyan kullanıcı evreni.\"},{\"term\":\"Critical\",\"definition\":\"Kullanıcı, hak, güvenlik veya maddi karar üzerinde ağır sonuç doğurabilecek; telafi edilemeyen bulgu.\"},{\"term\":\"GEO-1000\",\"definition\":\"Hedef nüfus sonuçlarını 1.000 kullanıcı eşdeğerinde görünür kılan raporlama ölçeği.\"},{\"term\":\"Gerçeklik Paketi / Truth Pack\",\"definition\":\"Bir varlık hakkında sürümlü kimlik, kapsam, zaman, kanıt ve karşı kanıt kayıtlarını birleştiren denetim paketi.\"},{\"term\":\"İstem\",\"definition\":\"Araştırma sorusunu, hedef varlığı, bağlamı ve cevap yükünü kilitleyen üretken sistem girdisi.\"},{\"term\":\"Kapsama oranı\",\"definition\":\"Bir tahmin aralığı yönteminin varsayılan gerçek değeri ne sıklıkla kapsadığını gösteren sınama ölçüsü.\"},{\"term\":\"Major\",\"definition\":\"Sonucu veya uygunluk hükmünü maddi biçimde bozan; bileşik puanla telafi edilemeyen bulgu.\"},{\"term\":\"Moderate\",\"definition\":\"Maddi etkisi sınırlı fakat giderilmesi gereken; koşullu sonuca yol açabilen bulgu.\"},{\"term\":\"Native Reach\",\"definition\":\"Belirli AI ürününe, diline, yüzeyine ve kullanım koşuluna doğal ve meşru biçimde erişebilen hedef nüfus.\"},{\"term\":\"NOMOS\",\"definition\":\"Bu eserde Kaan MURAZ ile yapay zekâ sistemleri arasındaki eleştirel yöntem sesini ve standart kimliğini ifade eder; bağımsız hukuk kişisi veya müstakil temel model değildir.\"},{\"term\":\"Reference Gap\",\"definition\":\"Karar için gerekli güvenilir referansın bulunmadığı veya erişilemediği durum.\"},{\"term\":\"Sentetik gösterim\",\"definition\":\"Gerçek kullanıcı, gerçek AI çıktısı veya gerçek kurum performansı olmayan; yöntemin iç işleyişini sınamak için hesaplanmış örnek.\"},{\"term\":\"Unresolved\",\"definition\":\"Kanıtların nihai hükme yetmediği ya da çelişkinin çözülemediği karar statüsü.\"}]}}","text":"NOMOS bu sürümde açık, sürümlü ve bağımsız sınamaya davet edilen bir standart adayıdır; kabul edilmiş bir uluslararası standart veya etkin bir sertifikasyon programı değildir.\n\nGerçek sınama statüsü: BQ-0 — uygulanmadı. Bölüm 18'deki sayılar hesaplanmış sentetik yöntem gösterimidir; gerçek kullanıcı, gerçek AI ürünü veya bağımsız saha sonucu değildir.\n\nBu nüsha tek başına NOMOS uygunluk işareti, NOMOS 950+ beyanı, sertifika, sıralama veya üçüncü taraf onayı üretmez.\n\nBu kaynakça, NOMOS'a özgü her eşiği onaylayan otoriteler listesi değildir. Örnekleme, risk yönetişimi, veri bütünlüğü, kanıt kökeni, değerlendirici uyumu, açık standartlar ve uygunluk değerlendirmesi alanlarındaki yöntemsel dayanakları tanımlar.\n\nBu insan-okur baskısına ayrı bir JSON yayın nesnesi eşlik eder: NOMOS-GEO-Audit-Protocol-TR-0.9.0-machine.json. Nesne; kitap kimliğini ve sürümünü, bölüm kimliklerini, normatif kural kimliklerini ve kaynak metinden ayrılmış makineye yönelik blokları taşır.\n\nMakinece okunabilir bir katmanın varlığı sertifika, kanonik dünya standardı statüsü, AI sağlayıcı onayı veya kendiliğinden güven ilişkisi oluşturmaz. İnsan metni ile makine kaydı arasındaki her uyuşmazlık, kilitli Türkçe kaynağa göre sürüm kontrolü ve sorumlu insan incelemesi gerektirir.\n\nAdvisory: Maddi olmayan; açıklık, biçim veya iyi uygulama düzeyinde iyileştirme gerektiren bulgu.\n\nAI ürünü: Kullanıcının eriştiği belirli üretken sistem ürünü, yüzeyi, planı ve sürümüyle tanımlanan ölçüm nesnesi.\n\nAtomik iddia: Doğruluk, kapsam, zaman, varlık veya kanıt bakımından bağımsız hüküm taşıyabilen en küçük anlam birimi.\n\nBQ: Gerçek bir sınamanın yürütülme ve yeniden üretim düzeyini gösteren Benchmark Quality kodu.\n\nCapture / yakalama kaydı: İstem gönderimi, yanıt, zaman, yüzey ve bütünlük kanıtını birlikte koruyan kayıt.\n\nCommon Support: Karşılaştırılan bütün AI ürünlerinde ortak ve meşru erişim koşullarını taşıyan kullanıcı evreni.\n\nCritical: Kullanıcı, hak, güvenlik veya maddi karar üzerinde ağır sonuç doğurabilecek; telafi edilemeyen bulgu.\n\nGEO-1000: Hedef nüfus sonuçlarını 1.000 kullanıcı eşdeğerinde görünür kılan raporlama ölçeği.\n\nGerçeklik Paketi / Truth Pack: Bir varlık hakkında sürümlü kimlik, kapsam, zaman, kanıt ve karşı kanıt kayıtlarını birleştiren denetim paketi.\n\nİstem: Araştırma sorusunu, hedef varlığı, bağlamı ve cevap yükünü kilitleyen üretken sistem girdisi.\n\nKapsama oranı: Bir tahmin aralığı yönteminin varsayılan gerçek değeri ne sıklıkla kapsadığını gösteren sınama ölçüsü.\n\nMajor: Sonucu veya uygunluk hükmünü maddi biçimde bozan; bileşik puanla telafi edilemeyen bulgu.\n\nModerate: Maddi etkisi sınırlı fakat giderilmesi gereken; koşullu sonuca yol açabilen bulgu.\n\nNative Reach: Belirli AI ürününe, diline, yüzeyine ve kullanım koşuluna doğal ve meşru biçimde erişebilen hedef nüfus.\n\nNOMOS: Bu eserde Kaan MURAZ ile yapay zekâ sistemleri arasındaki eleştirel yöntem sesini ve standart kimliğini ifade eder; bağımsız hukuk kişisi veya müstakil temel model değildir.\n\nReference Gap: Karar için gerekli güvenilir referansın bulunmadığı veya erişilemediği durum.\n\nSentetik gösterim: Gerçek kullanıcı, gerçek AI çıktısı veya gerçek kurum performansı olmayan; yöntemin iç işleyişini sınamak için hesaplanmış örnek.\n\nUnresolved: Kanıtların nihai hükme yetmediği ya da çelişkinin çözülemediği karar statüsü.","character_count":3320,"record_sha256":"68ed1fa9815a58144255a713bee72797fb37eb8591abf0cf042fb734417ce9c2"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-tr-chapter-00","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"tr","language_name":"Turkish","direction":"ltr","record_type":"founder_statement","sequence":2,"chapter_number":0,"item_number":null,"title":"Temsil Hakları Bildirgesi","subtitle":"GEO standardı adayının anayasal çekirdeği","canonical_url":"https://noblejackal.com/tr/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22040778","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22040778","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K20","K22"],"source_word_count":1464,"source_document_sha256":"51df37981ca371d37c430cfaa0515850b2d1bd403bf1fdf0080a7246fab28f5a","structured_json":"{\"number\":0,\"id\":\"NOMOS-GEO-CONSTITUTION-A0\",\"title\":\"Temsil Hakları Bildirgesi\",\"subtitle\":\"GEO standardı adayının anayasal çekirdeği\",\"sourceFile\":\"0.cı bölüm-kurucu emanet beyanı.docx\",\"sourceSha256\":\"E28BB76F49C4B8ECCE99D3893CBEEDBC5937832F8B4672683E4EE4BB67C7C67B\",\"sourceWordCount\":1464,\"sourceIds\":[\"K20\",\"K22\"],\"machine\":{\"chapter\":0,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-CONSTITUTION-A0\",\"title\":\"Temsil Hakları Bildirgesi\",\"subtitle\":null,\"sourceIds\":[\"K20\",\"K22\"],\"normativeRuleId\":null,\"normativeRuleEnglish\":null,\"normativeRuleSourceTurkish\":null,\"machineBlocksEnglish\":[],\"normativeRuleLocalized\":null,\"machineBlocksLocalized\":[]}}","text":"## Başlangıç Hükmü\n\nÜretken sistemler artık:\n\n- insanları,\n\n- şirketleri,\n\n- kurumları,\n\n- ürünleri,\n\n- meslekleri,\n\n- hizmetleri,\n\n- kamu kuruluşlarını,\n\n- tarihsel olayları\n\ntanımlamakta, karşılaştırmakta ve önermektedir. Bu temsil:\n\n- ilgili kişinin bilgisi olmadan,\n\n- temsil edilen varlığın onayı bulunmadan,\n\n- kullanıcının kaynakları inceleyemediği koşullarda,\n\nciddi ticari, hukukî, toplumsal veya kişisel sonuçlar doğurabilir. Bu nedenle üretken sistemlerde temsil: yalnız teknik çıktı değildir. Temsil:\n\n> insanların ve kurumların dünyada nasıl anlaşılacağını etkileyen, kanıt ve sorumluluk gerektiren kamusal bir eylemdir.\n\nHiçbir:\n\n- görünürlük hedefi,\n\n- GEO skoru,\n\n- ticari çıkar,\n\n- uygunluk işareti,\n\n- çoğunluk ortalaması,\n\n- AI sağlayıcı tercihi,\n\n- kurucu kararı,\n\n- müşteri talebi\n\naşağıdaki hakları ortadan kaldıramaz.\n\n## Hak 1\n\n### DOĞRU KİMLİK HAKKI\n\nHer insan, kurum, marka, ürün ve hizmet:\n\n- doğru varlığa,\n\n- doğru hukuki veya kurumsal ilişkiye,\n\n- doğru alan adına,\n\n- doğru sahiplik ve kontrol yapısına\n\nbağlanma hakkına sahiptir. Hiç kimse veya hiçbir kurum:\n\n- başka varlığın lisansı,\n\n- başka şirketin müşterisi,\n\n- başka ürünün özelliği,\n\n- bağlı kuruluşun yetkisi,\n\n- çalışanın kişisel niteliği\n\nkendisine aitmiş gibi temsil edilemez. Doğru bilgi yanlış varlığa bağlandığında: doğru bilgi olmaktan çıkar ve yanlış temsile dönüşür.\n\n## Hak 2\n\n### KANIT SINIRI İÇİNDE TEMSİL EDİLME HAKKI\n\nHiçbir iddia, onu taşıyan kanıttan daha kesin, daha geniş veya daha güçlü biçimde sunulamaz. Bir varlığın kendi beyanı: o varlığın ne söylediğinin kanıtıdır. O beyanın bağımsız gerçekliğinin otomatik kanıtı değildir. Bir kaynak:\n\n- yalnız belirli ülkeyi,\n\n- belirli ürünü,\n\n- belirli zamanı,\n\n- belirli kullanıcı grubunu\n\ndestekliyorsa iddia bu sınırı aşamaz. Temsilin temel yükümlülüğü şudur:\n\n> Bunu söylemek için elimizde ne var?\n\n## Hak 3\n\n### BİLİNMEME VE BELİRSİZ KALMA HAKKI\n\nKanıt yetersizse hiçbir insan veya kurum:\n\n- doğru,\n\n- yanlış,\n\n- güvenilir,\n\n- güvensiz,\n\n- lisanslı,\n\n- lisanssız,\n\n- önerilir,\n\n- önerilmez\n\nkategorilerinden birine zorlanamaz. UNKNOWN, UNRESOLVED ve REFERENCE GAP:\n\n- kusur,\n\n- suç,\n\n- başarısızlık\n\ndeğildir. Bir kayıtta bilgi bulunmaması, ilgili kayıt evreninin tamamlayıcı olduğu kanıtlanmadıkça: bilginin dünyada bulunmadığını göstermez. Her varlık, sahte kesinliğe karşı:\n\n> belirsiz kalma hakkına sahiptir.\n\n## Hak 4\n\n### BAĞLAM VE KAPSAM HAKKI\n\nHer temsil ilgili olduğu ölçüde:\n\n- ülke,\n\n- dil,\n\n- yargı alanı,\n\n- ürün,\n\n- hizmet,\n\n- müşteri türü,\n\n- bütçe,\n\n- kapasite,\n\n- kullanıcı ihtiyacı\n\nile birlikte sunulmalıdır. Bir şirket:\n\n- belirli ülkede,\n\n- belirli kullanıcı grubuna,\n\n- belirli hizmeti\n\nsunuyorsa: küresel, sınırsız ve bütün kullanıcılara uygun gibi temsil edilemez. Kapsam bilgisi ikincil ayrıntı değildir. Kapsam: doğru tavsiyenin temelidir.\n\n## Hak 5\n\n### ZAMAN İÇİNDE DOĞRU TEMSİL EDİLME HAKKI\n\nHer varlık:\n\n- güncel,\n\n- tarihsel,\n\n- sona ermiş,\n\n- planlanan,\n\n- askıya alınmış\n\nstatülerinin birbirinden ayrılmasını isteme hakkına sahiptir. Geçmişte doğru olan:\n\n- lisans,\n\n- fiyat,\n\n- hizmet,\n\n- ortaklık,\n\n- ürün,\n\n- yetki\n\ngüncel gerçeklik gibi kullanılamaz. Geleceğe ilişkin plan: bugün gerçekleşmiş olguya dönüştürülemez. Düzeltme yeni gerçeklik oluşturabilir. Geçmişte kullanıcıya ulaşan yanlış cevabı ortadan kaldıramaz.\n\n## Hak 6\n\n### LEHTE VE ALEYHTE YANLIŞA KARŞI EŞİT KORUNMA HAKKI\n\nBir varlık hakkında olumlu yanlış:\n\n- daha etik,\n\n- daha zararsız,\n\n- daha kabul edilebilir\n\ndeğildir. Olmayan:\n\n- lisans,\n\n- müşteri,\n\n- partner,\n\n- küresel operasyon,\n\n- bağımsız sertifika,\n\n- sonuç garantisi\n\nvarmış gibi gösterilemez. Aynı şekilde kanıtlanmamış:\n\n- suç,\n\n- dolandırıcılık,\n\n- yasadışılık,\n\n- lisanssızlık,\n\n- güvenlik ihlali\n\nkesin olgu gibi sunulamaz. NOMOS’un değiştirilemez ilkesi şudur:\n\n> Lehine olan yanlış da yanlıştır.\n\nBir varlığı olduğundan büyük göstermek ile kanıtsız biçimde itibarsızlaştırmak aynı gerçeklik borcunu doğurur.\n\n## Hak 7\n\n### DÜZELTME, CEVAP VE İTİRAZ HAKKI\n\nTemsil edilen insan veya kurum:\n\n- yanlış kimliğe,\n\n- eksik kanıta,\n\n- kapsam aşımına,\n\n- yanlış zaman kaydına,\n\n- hatalı önem derecesi’ye,\n\n- yanlış uygunluk kararına\n\nitiraz edebilmelidir. İtiraz hakkı:\n\n- sonucu değiştirme garantisi,\n\n- karşı kanıtı sildirme yetkisi,\n\n- olumsuz bulguyu veto etme hakkı\n\ndeğildir. İtiraz: kanıtın ve karar zincirinin yeniden incelenmesini isteme hakkıdır. İlk karar, itiraz sonrasında silinmez. Yeni karar ona bağlanır.\n\n## Hak 8\n\n### KAYNAĞI, BELİRSİZLİĞİ VE KARAR GEREKÇESİNİ BİLME HAKKI\n\nKullanıcılar ve temsil edilen varlıklar ilgili olduğu ölçüde şunları bilme hakkına sahiptir: İddia öz beyan mı? Yetkili sicil mi? Bağımsız araştırma mı? Kullanıcı yorumu mu? Türetilmiş hesaplama mı? Kısıtlı kanıt mı? Kanıtlar birbiriyle çelişiyor mu? Sonuç ne kadar belirsiz? Hakem hangi kurala dayanarak karar verdi? Atıf işareti tek başına açıklama değildir. Doğru şeffaflık: kaynağın hangi atomik iddiayı ne ölçüde taşıdığını göstermektir.\n\n## Hak 9\n\n### DİL VE COĞRAFİ HAYSİYET HAKKI\n\nHiçbir insan veya toplum:\n\n- küçük nüfusa,\n\n- düşük ekonomik ağırlığa,\n\n- az kullanılan dile,\n\n- düşük dijital görünürlüğe\n\nsahip olduğu için küresel ortalamada görünmez kılınamaz. Büyük dillerdeki yüksek başarı: küçük dillerdeki sistematik yanlış temsili silemez. Küçük ülke veya dil için yetersiz kanıt bulunuyorsa: yüksek performans varsayılamaz. NOMOS’un adalet ölçütü yalnız ortalamayı değil:\n\n- performans tabanını,\n\n- gruplar arası farkı,\n\n- gerçek ölçüm kapsamını\n\nbirlikte korumalıdır.\n\n## Hak 10\n\n### MAHREMİYET VE VERİ MİNİMİZASYONU HAKKI\n\nDoğru temsil üretme amacı:\n\n- özel konuşmaların,\n\n- kişisel verilerin,\n\n- müşteri sözleşmelerinin,\n\n- ticari sırların,\n\n- hassas konumun,\n\n- hesap bilgilerinin\n\ngereksiz biçimde toplanmasını veya yayımlanmasını meşru kılamaz. [K20; K22] Yalnız görev için gerekli veri toplanmalıdır. Kısıtlı kanıt: bağımsız denetime açılabilir, kamuya tamamen yayımlanmak zorunda olmayabilir. Doğruluk hakkı ile mahremiyet hakkı birbirini yok etmek zorunda değildir.\n\n## Hak 11\n\n### İNSAN SORUMLULUĞU VE BAĞIMSIZ KARAR HAKKI\n\nHiçbir kişi veya kurum hakkında kamu etkisi doğuran uygunluk kararı:\n\n- yalnız bir AI çıktısına,\n\n- yalnız otomatik skora,\n\n- yalnız denetlenen kurumun beyanına,\n\n- yalnız danışmanın kararına\n\nbırakılamaz. AI sistemleri:\n\n- iddia çıkarabilir,\n\n- kanıt eşleyebilir,\n\n- çelişki bulabilir,\n\n- hesap yapabilir,\n\nkarar önerebilir. Fakat hukukî ve kamusal sorumluluk taşıyan nihai karar: hesap verebilir insan veya kurum tarafından alınmalıdır. Denetleyen, danışmanlık veren, uygunluk kararı veren ve itirazı inceleyen roller mümkün olduğu ölçüde ayrılmalıdır.\n\n## Hak 12\n\n### SÜRÜM VE TARİHSEL BÜTÜNLÜK HAKKI\n\nHer insan, kurum ve kullanıcı:\n\n- hangi standard sürümünün uygulandığını,\n\n- hangi Truth Pack’in kullanıldığını,\n\n- hangi skor yönteminin geçerli olduğunu,\n\n- kararın sonradan değişip değişmediğini\n\nbilme hakkına sahiptir. Eski:\n\n- skor,\n\n- Critical olay,\n\n- suspension,\n\n- itiraz,\n\n- düzeltme,\n\n- başarısız sınama\n\nsessizce silinemez. Yeni ve daha iyi sonuç: eski sonucu geçersiz kılabilir. Eski sonucun geçmişte yaşandığı gerçeğini yok edemez.\n\n## Hak 13\n\n### STANDARDIN KENDİSİNE İTİRAZ ETME HAKKI\n\nNOMOS:\n\n- yanılmaz,\n\n- değişmez,\n\n- kurucusunun üzerinde tartışılamaz otoritesi\n\nolarak sunulamaz. Her insan, araştırmacı, üniversite, AI sağlayıcısı, denetlenen kurum veya kamu yararı kuruluşu:\n\n- örneklemi,\n\n- istemi,\n\n- Truth Pack’i,\n\n- önem derecesi modelini,\n\n- puan formülünü,\n\n- yönetişimi,\n\n- uygunluk kararını\n\nsınama ve eleştirme hakkına sahiptir. NOMOS’u çürüten veya NOMOS’la uyuşmayan sonuç:\n\n- sicilden çıkarılamaz,\n\n- düşmanlık sayılmaz,\n\nkurucunun itibarına saldırı olarak kodlanamaz. Bir standardın meşruiyeti: kendisine itirazı engellemesinden değil, kendisine yöneltilen itirazı sürümlü kanıta dönüştürmesinden doğar.\n\n## Anayasal Üstünlük Hükmü\n\nBu Bildirge ile Bölüm 1–20 arasındaki bir yorum çatışmasında:\n\n> temsil edilen insanın, kullanıcının ve kamu yararının haklarını daha güçlü koruyan yorum tercih edilmelidir.\n\nHiçbir:\n\n- skor kolaylığı,\n\n- düşük maliyet,\n\n- sınama başarısı,\n\n- ticari sözleşme,\n\n- müşteri talebi,\n\n- sponsor baskısı,\n\n- AI sağlayıcı tercihi,\n\n- kurucu kararı\n\nbu hakları askıya alamaz. Bir kural:\n\n- yüksek puan üretiyor,\n\n- denetimi kolaylaştırıyor,\n\n- işareti daha satılabilir yapıyor\n\nfakat bu haklardan birini ihlal ediyorsa: kural geçerli değildir.\n\n## Anayasal Test\n\nNOMOS’a eklenecek her yeni kuraldan önce şu beş soru cevaplanmalıdır: Bu kural kimin hakkını sınırlandırıyor? Aynı amacı daha az müdahaleci bir yöntemle gerçekleştirmek mümkün mü? Kural kurucuya veya müşteriye zarar veren sonuç ürettiğinde de aynı biçimde uygulanacak mı? Etkilenen kişi veya kurum bağımsız itiraz yoluna sahip mi? Bağımsız bir ekip aynı kanıttan aynı karara yaklaşabilir mi? Bu sorulardan biri cevaplanamıyorsa kural: ratification öncesinde yeniden incelenmelidir.\n\n## Madde 0’ın Son Hükmü\n\n> NOMOS’un amacı varlıkları puanlamak değil; insanlar karar vermeden önce, varlıkların kanıtlarından daha büyük, sınırlarından daha geniş ve gerçekliklerinden daha kesin temsil edilmesini engellemektir.\n\n## Kurucu Emanet Beyanı\n\n> Ben, Kaan MURAZ, NOMOS’un kurucu insan yazarı olarak bu standardı kendi otoritemi büyütmek için değil, GEO alanında kanıt, sınır, bağlam, zaman ve insan sorumluluğunu koruyacak ortak bir ölçüm düzeni oluşturmak amacıyla başlattığımı beyan ederim.\n\n> Kurucu adımın ve NobleJackal’ın kanonik kökeninin tarihsel kayıtta korunmasını isterim. Ancak bu attribution’ın bana veya NobleJackal’a kalıcı veto, kendi müşterimizi tek başımıza sertifikalandırma, olumsuz araştırmayı engelleme, kamu sicilini değiştirme ya da standardı sonuçlara göre yeniden yazma yetkisi vermediğini kabul ederim.\n\n> NOMOS’un beni destekleyenlere olduğu kadar beni ve NOMOS’u düzeltenlere de ait olmasını kabul ederim.\n\n> Bir gün NOMOS benim görüşümle kanıt arasında seçim yapmak zorunda kalırsa, NOMOS’un kanıtı seçmesini isterim.\n\n> Bir gün NOMOS NobleJackal’ın ticari çıkarı ile kamu yararı arasında seçim yapmak zorunda kalırsa, NOMOS’un kamu yararını seçmesini isterim.\n\n> Bir gün bağımsız araştırma NOMOS’un temel bir hükmünü yanlışlarsa, bu sonucu saklamak yerine standardın yeni sürümünü açmayı taahhüt ederim.\n\n> Ben NOMOS’un sahibi değil, ilk emanetçisiyim.\n\n> Kaan MURAZ / Kurucu İnsan Yazar","character_count":10301,"record_sha256":"b85c23a37e8f506ea7c38d313ba3e5e8036f4bbfdb39a70b2dec6ed88276af2f"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-tr-chapter-01","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"tr","language_name":"Turkish","direction":"ltr","record_type":"chapter","sequence":3,"chapter_number":1,"item_number":null,"title":"Tek Bir Yanıt GEO Skoru Değildir","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/tr/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22040778","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22040778","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K04","K05","K09"],"source_word_count":5579,"source_document_sha256":"51df37981ca371d37c430cfaa0515850b2d1bd403bf1fdf0080a7246fab28f5a","structured_json":"{\"number\":1,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH01\",\"title\":\"Tek Bir Yanıt GEO Skoru Değildir\",\"subtitle\":null,\"sourceFile\":\"1.ci bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"4AFEF948FF765CE02435A79E82601E1DD58DCA86741EA23D5A67E9D0827BD9B2\",\"sourceWordCount\":5579,\"sourceIds\":[\"K04\",\"K05\",\"K09\"],\"machine\":{\"chapter\":1,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH01\",\"title\":\"Tek Bir Yanıt GEO Skoru Değildir\",\"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\":\"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.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH01-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"23. BÖLÜMÜN MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR KURALI\",\"sourceParagraph\":1032,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH01-R01\",\"sourceParagraph\":1033,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A single generative-system output MAY establish that a specific response\",\"sourceParagraph\":1035,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"occurred under recorded conditions.\",\"sourceParagraph\":1036,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A single output MUST NOT be used to infer:\",\"sourceParagraph\":1038,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- population prevalence,\",\"sourceParagraph\":1040,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- typical product behavior,\",\"sourceParagraph\":1041,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- temporal stability,\",\"sourceParagraph\":1042,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- cross-language consistency,\",\"sourceParagraph\":1043,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- cross-country consistency,\",\"sourceParagraph\":1044,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- cross-product consistency,\",\"sourceParagraph\":1045,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- intervention effect,\",\"sourceParagraph\":1046,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- recommendation certainty,\",\"sourceParagraph\":1047,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- commercial impact,\",\"sourceParagraph\":1048,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- conformity,\",\"sourceParagraph\":1049,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- or a GEO score.\",\"sourceParagraph\":1050,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"All broader claims MUST be supported by a predefined target population,\",\"sourceParagraph\":1052,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"valid multi-observation design, recorded dependence structure, evidence\",\"sourceParagraph\":1053,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"bundle, evaluation rule, scope statement, and uncertainty disclosure.\",\"sourceParagraph\":1054,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A single high-harm output MAY trigger a separate critical-incident review\",\"sourceParagraph\":1056,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"without being treated as evidence of population prevalence.\",\"sourceParagraph\":1057,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Türkçe normatif karşılığı:\",\"sourceParagraph\":1058,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH01-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"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.\",\"sourceParagraph\":1059,\"language\":\"tr-TR\"}]}}","text":"## Bölüm Sınırı\n\nBu bölüm yalnızca şu soruyu cevaplar:\n\n> Neden tek bir üretken sistem yanıtı GEO skoru değildir ve tekil bir yanıttan hangi hükümlerin çıkarılmasına izin verilebilir?\n\nBu bölüm:\n\n- ülkelerin örneklem kotalarını,\n\n- dillerin nasıl ağırlıklandırılacağını,\n\n- gerçeklik paketinin nasıl kurulacağını,\n\n- hakemlerin atomik iddiaları nasıl değerlendireceğini,\n\n- nihai NOMOS skor formüllerini,\n\n- uygunluk ve rozet kararını\n\nayrıntılı olarak tanımlamaz. Bu konular kitabın sonraki bölümlerinde ayrıca düzenlenecektir. Bölüm 1’in görevi daha temeldir:\n\n> Gözlem ile genelleme arasındaki epistemik sınırı kurmak.\n\nBu sınır kurulmadan yapılacak bütün örnekleme, puanlama ve uygunluk çalışmaları yanlış bir başlangıç üzerine inşa edilmiş olur.\n\n### BU BÖLÜMDEKİ HÜKÜM STATÜLERİ\n\nBu kitapta bütün cümleler aynı normatif güce sahip değildir. Aşağıdaki statüler kullanılır:\n\n### NORMATIVE — NORMATİF\n\nUygunluk ve yöntem bütünlüğü için zorunlu kabul edilen hükümdür. Örnek: Tek bir yanıt genel GEO skoru olarak kullanılamaz.\n\n### CANDIDATE — ADAY HÜKÜM\n\nPilot, dış uygulama veya istatistiksel doğrulama sonrasında kesinleştirilecek yöntem önerisidir. Örnek: AI ürünü başına, ana ölçüm dalgası başına 1.000 geçerli gözlem varsayılan asgari örneklem olarak önerilir.\n\n### HYPOTHESIS — HİPOTEZ\n\nVeriyle sınanması gereken beklentidir. Örnek: Kontrollü temiz panel ile doğal kullanıcı paneli arasında maddi temsil farkı oluşabilir.\n\n### SYNTHETIC — SENTETİK\n\nGerçek kullanıcıyı, gerçek AI çıktısını veya gerçek şirket performansını temsil etmeyen yöntem gösterimidir.\n\n### OPEN — AÇIK SORU\n\nHenüz yeterli kanıt veya yönetişim kararı bulunmadığı için nihai hükme bağlanmamış konudur. Bu statüler sessizce birbirine dönüştürülemez. Bir aday eşik, yalnız kitapta yazıldığı için kanıtlanmış normatif gerçek hâline gelmez. Bir sentetik gösterim, gerçek dünya gözlemine dönüşmez. Bir hipotez, ölçülmeden sonuç gibi yayımlanamaz.\n\n## NOMOS Challenge\n\nBir yapay zekâ sistemine markanız hakkında bir soru sordunuz. Sistem doğru bir cevap verdi. Ekran görüntüsünü aldınız. Sunumunuza koydunuz. Ardından şu cümleyi kurdunuz: “Yapay zekâ bizi doğru tanıyor.” Tam olarak neyi ölçtünüz? Bütün kullanıcıların göreceği cevabı mı? Sistemin tipik davranışını mı?\n\nDünya genelindeki temsili mi? Bütün dillerdeki doğruluğu mu? Zaman içindeki kararlılığı mı? Yoksa yalnızca:\n\n> Belirli bir kullanıcının, belirli bir hesabında, belirli bir AI ürünü ve kullanıcı yüzeyinde, belirli bir istem karşısında, belirli bir zamanda aldığı tek çıktıyı mı?\n\nTek cevap değersiz değildir. Tek cevap gerçek olabilir. Tek cevap önemli olabilir. Tek cevap ciddi bir hatayı açığa çıkarabilir. Tek cevap belirli bir insanın maruz kaldığı gerçek deneyimi gösterebilir. Fakat tek cevap, taşıyabileceğinden daha büyük bir hükmün kanıtı olamaz.\n\nTek bir yanıt şunu gösterebilir:\n\n> Bu çıktı, kaydedilmiş koşullarda en az bir kez üretildi.\n\nTek bir yanıt tek başına şunları gösteremez:\n\n- Kullanıcıların çoğunun aynı cevabı gördüğünü\n\n- Başka ülkelerde aynı sonucun oluştuğunu\n\n- Başka dillerde aynı doğruluğun korunduğunu\n\n- Başka hesap ve planlarda aynı cevabın üretildiğini\n\n- Cevabın zaman içinde kararlı olduğunu\n\n- Başka yapay zekâ ürünlerinin aynı temsili ürettiğini\n\n- Yapılan GEO müdahalesinin bu sonucu meydana getirdiğini\n\n- Cevabın kullanıcı davranışını etkilediğini\n\n- Cevabın lead, satış veya sürdürülebilir değer oluşturduğunu\n\n- Varlığın genel GEO skorunun yüksek olduğunu\n\nBu bölümün ilk hükmü şudur:\n\n> Bir yanıt bir gözlemdir. / Bir gözlem dağılım değildir. / Bir dağılım nedensellik değildir. / Nedensellik de tek başına sürdürülebilir değer değildir.\n\n## 1. BÖLÜMÜN AMACI\n\nBu bölüm, GEO ölçümünün en küçük fakat en yaygın çıkarım hatasını ortadan kaldırmayı amaçlar:\n\n> Tek bir üretken sistem çıktısını genel sistem davranışı, nüfus deneyimi, marka görünürlüğü veya GEO skoru saymak.\n\nBu bölüm aşağıdaki ayrımları normatif hâle getirir:\n\n- Tekil çıktı ile nüfus sonucu\n\n- Olayın varlığı ile olayın yaygınlığı\n\n- Gözlem ile örneklem\n\n- Kullanıcı ile oturum\n\n- Tekrar ile bağımsız gözlem\n\n- AI modeli ile kullanıcıya sunulan AI ürünü\n\n- Ham yanıt ile analiz birimi\n\n- Anlık sonuç ile zaman kararlılığı\n\n- Ekran görüntüsü ile tam kanıt paketi\n\n- Sistem reddi ile geçersiz veri toplama\n\n- Kritik tekil olay ile yaygınlık oranı\n\n- Sentetik kayıt ile gerçek kullanıcı gözlemi\n\n- Ölçülen oran ile uygunluk kararı\n\nBu ayrımlar kurulmadan:\n\n- GEO-1000 örneklemi,\n\n- ülke ve dil ağırlıkları,\n\n- atomik iddia puanlaması,\n\n- NOMOS skoru,\n\n- uygunluk kararı\n\nkurulamaz.\n\n## 2. MERKEZÎ NORMATİF HÜKÜM\n\nBir varlığın üretken sistemlerdeki GEO skoru; tek bir cevap, tek bir ekran görüntüsü, tek bir kullanıcı, tek bir hesap, tek bir oturum, tek bir dil, tek bir ülke veya tek bir ölçüm anından üretilemez. Bir nüfus temsili iddiası en azından şunları gerektirir:\n\n- Önceden tanımlanmış denetim nesnesi\n\n- Önceden tanımlanmış hedef nüfus\n\n- Belirlenmiş örnekleme tasarımı\n\n- Kilitlenmiş istem veya istem ailesi\n\n- Tanımlanmış AI ürünü ve kullanıcı yüzeyi\n\n- Birden fazla geçerli gözlem\n\n- Bilinen bağımlılık yapısı\n\n- Ülke, dil ve zaman kayıtları\n\n- Değiştirilmemiş ham yanıtlar\n\n- Kanıt paketleri\n\n- Önceden tanımlanmış değerlendirme kuralları\n\n- Belirsizlik açıklaması\n\n- Hesap verebilir insan sorumluluğu\n\nBu unsurların bulunması ölçümün otomatik olarak doğru olduğu anlamına gelmez. Ancak bunların yokluğu, geniş nüfus hükmünü savunulamaz hâle getirebilir.\n\n## 3. ÖLÇÜMÜN BEŞ AYRI BİRİMİ\n\nGEO denetiminde sık yapılan temel hata, ölçümün farklı birimlerini birbirine karıştırmaktır. Aşağıdaki beş birim açıkça ayrılmalıdır.\n\n### 3.1. Gözlem Birimi\n\nGözlem birimi, belirli koşullarda elde edilen tek üretken sistem çıktısıdır. Bir gözlem şu birleşimle tanımlanabilir:\n\nO_i = (E_i, A_i, U_i, C_i, L_i, S_i, P_i, T_i, R_i, K_i)\n\nBurada:\n\n- Ei: denetlenen varlık\n\n- Ai: AI ürünü ve kullanıcı yüzeyi\n\n- Ui: anonim katılımcı veya kullanıcı birimi\n\n- Ci: ülke veya coğrafi tabaka\n\n- Li: dil ve locale\n\n- Si: oturum ve kişiselleştirme koşulu\n\n- Pi: istem kimliği ve sürümü\n\n- Ti: zaman ve ölçüm dalgası\n\n- Ri: ham yanıt\n\n- Ki: kanıt ve doğrulama kaydı\n\nBu unsurlardan biri maddi biçimde değişirse yeni bir gözlem oluşabilir. Örneğin aynı kullanıcı:\n\n- aynı istemi başka AI ürününde sorarsa,\n\n- başka dilde sorarsa,\n\n- başka ölçüm dalgasında sorarsa,\n\n- kişiselleştirilmiş ve temiz oturumda ayrı ayrı sorarsa,\n\nayrı gözlemler üretilebilir. Bu gözlemler aynı kullanıcıdan geldiği için otomatik olarak birbirinden bağımsız sayılmaz.\n\n### 3.2. Örnekleme Birimi\n\nÖrnekleme birimi, hedef nüfustan seçilen kişi, hesap, oturum veya başka erişim birimidir. Çoğu GEO-1000 uygulamasında örnekleme birimi uygun bir gerçek kullanıcı olabilir. Ancak araştırma tasarımına göre:\n\n- kullanıcı,\n\n- kullanıcı–ürün çifti,\n\n- hesap,\n\n- oturum,\n\n- araştırma paneli üyesi\n\nseçim birimi olarak kullanılabilir. Örnekleme biriminin açıkça tanımlanmaması şu tür yanlış sayımlara yol açabilir:\n\n- Bir kişinin on tekrarını on kişi saymak\n\n- Bir ortak hesabı birden fazla bağımsız kullanıcı saymak\n\n- Aynı kullanıcının on AI ürünündeki sonuçlarını on bağımsız nüfus gözlemi gibi değerlendirmek\n\n- Tek bir araştırma panelindeki kümelenmeyi yok saymak\n\n### 3.3. Analiz Birimi\n\nAnaliz birimi, doğruluk veya temsil değerlendirmesinin uygulandığı nesnedir. Bu birim:\n\n- tam cevap,\n\n- cevap içindeki ayrı paragraf,\n\n- maddi önerme,\n\n- atomik iddia,\n\n- atıf,\n\n- tavsiye olayı\n\nolabilir. Bir kullanıcı tek cevap görür. Fakat o cevap aynı anda:\n\n- beş doğru iddia,\n\n- iki desteklenmeyen iddia,\n\n- bir güncelliğini yitirmiş iddia,\n\n- bir Critical yanlış\n\niçerebilir. Bu nedenle katılımcının gördüğü cevap, analizde tek ve bölünmez bir doğru/yanlış birimi olmak zorunda değildir. Tam cevabın geçiş statüsü ile içindeki atomik iddiaların doğruluk statüleri ayrı tutulabilir. Atomik iddia yöntemi kitabın ilerleyen bölümünde tanımlanacaktır.\n\n### 3.4. Çıkarım Evreni\n\nÇıkarım evreni, ölçüm sonucunun genellenmek istendiği hedef nüfustur. Bu evren: “Dünyadaki herkes” olarak sessizce kabul edilemez. Belirli bir AI ürünü için hedef evren örneğin şu koşullarla sınırlandırılabilir:\n\n- Ürüne resmî ve meşru erişimi bulunan\n\n- Uygun yaş koşulunu karşılayan\n\n- İlgili dilde ürünü kullanabilen\n\n- Belirtilen web veya mobil yüzeye erişebilen\n\n- Belirlenen ölçüm döneminde aktif olabilecek kişiler\n\nAynı AI ürünü için bile:\n\n- kontrollü temiz panel,\n\n- doğal kullanıcı paneli,\n\n- ücretsiz plan,\n\n- ücretli plan,\n\n- web,\n\n- mobil\n\nfarklı çıkarım evrenleri oluşturabilir. Bir örneklemin hangi evrene genellendiği belirtilmeden yayımlanan oran eksiktir.\n\n### 3.5. Tahmin Edilen Nicelik — Estimand\n\nBir araştırma yalnız veri toplamaz. Belirli bir niceliği tahmin etmeye çalışır. GEO-1000’in temel tahmin nesnesi, en genel biçimiyle şöyle ifade edilebilir:\n\n> Tanımlı hedef nüfustan uygun bir kullanıcının, belirtilen ölçüm dalgasında, belirli AI ürünü ve kullanıcı yüzeyinde, kilitlenmiş istemi tanımlı oturum koşulunda kullanması hâlinde, kabul kriterini karşılayan bir temsil görme olasılığı.\n\nMatematiksel olarak:\n\nθ_{E,A,P,S,W,T} = Pr(Y_i = 1 | U_i ∈ T, E, A, P, S, W)\n\nBurada:\n\n- E: denetlenen varlık\n\n- A: AI ürünü ve kullanıcı yüzeyi\n\n- P: istem sürümü\n\n- S: oturum koşulu\n\n- W: ölçüm dalgası\n\n- T: hedef nüfus\n\nYi=1: yanıtın daha sonra tanımlanacak geçiş kriterini karşılaması\n\nBu tanım önemli bir sınır koyar:\n\n> GEO skoru, bir modelin soyut ve zamansız “bilgisi” değil; tanımlı kullanıcı koşullarında gözlenen temsil olasılığının tahminidir.\n\nNihai geçiş kuralı ve skor formülü kitabın sonraki bölümlerinde düzenlenecektir.\n\n## 4. “MODEL BÖYLE CEVAP VERDİ” CÜMLESİNİN SINIRI\n\nKullanıcılar çoğu zaman doğrudan çıplak bir temel modele erişmez. Kullanıcıya görünen sonuç şu bileşenlerin birleşiminden oluşabilir:\n\n- Temel veya yönlendirici model\n\n- Ürün arayüzü\n\n- Retrieval veya web erişimi\n\n- Atıf katmanı\n\n- Güvenlik ve politika katmanı\n\n- Sistem talimatları\n\n- Hesap planı\n\n- Kişiselleştirme\n\n- Hafıza\n\n- Önceki konuşma\n\n- Dil ve locale\n\n- Ülke\n\n- Zaman\n\n- Sağlayıcının ürün güncellemeleri\n\nBu nedenle kullanıcı yüzeyi üzerinden yapılan ana denetimde tercih edilen ifade şudur:\n\n#### “Belirtilen AI ürünü ve kullanıcı yüzeyinde şu çıktı gözlendi.”\n\nŞu ifade, gerekli teknik kontrol bulunmadan daha geniş olabilir: “Model böyle düşünüyor.” Bir ürün içinde görünen model adı kaydedilebilir. Fakat sonuç, yalnız model ağırlıklarının değil bütün kullanıcı yüzeyinin davranışı olarak değerlendirilmelidir.\n\n## 5. GEÇERLİ GÖZLEM NEDİR?\n\nBir yanıtın bulunması, onun otomatik olarak GEO ölçümüne girebilecek geçerli gözlem olduğu anlamına gelmez.\n\n### 5.1. Asgari Geçerlilik Koşulları\n\nBir gözlem, ilgili protokole göre en azından şu unsurları taşımalıdır:\n\n- Doğru denetim varlığı\n\n- Atanmış AI ürünü ve kullanıcı yüzeyi\n\n- Doğru istem kimliği ve sürümü\n\n- Doğru dil ve locale\n\n- Tanımlı oturum koşulu\n\n- Kaydedilmiş ülke veya coğrafi tabaka\n\n- UTC zaman damgası ve ölçüm dalgası\n\n- Eksiksiz ham yanıt\n\n- Seçilmemiş ilk uygun çıktı\n\n- Gerekli ekran görüntüsü veya eşdeğer kanıt\n\n- Anonim gözlem kimliği\n\n- Protokol sapması kaydı\n\nBunların ayrıntılı teknik şeması daha sonraki NOMOS Capture bölümünde tanımlanacaktır.\n\n### 5.2. Gözlem Statüleri\n\nHer kayıt şu statülerden biriyle işaretlenmelidir:\n\n### VALID — GEÇERLİ\n\nProtokolün gerekli şartlarını karşılar.\n\n### CONDITIONALLY VALID — KOŞULLU GEÇERLİ\n\nSınırlı bir eksiklik vardır; hangi analizlerde kullanılabileceği açıkça belirtilir.\n\n### INVALID — GEÇERSİZ\n\nProtokol ihlali nedeniyle ana tahmin veya skor hesabında kullanılamaz.\n\n### UNKNOWN — BELİRLENEMEDİ\n\nGeçerlilik kararı için yeterli kayıt yoktur. UNKNOWN gözlem sessizce VALID kabul edilemez.\n\n### 5.3. Geçerli Sistem Sonucu ile Geçersiz Veri Toplama Arasındaki Fark\n\nBu ayrım zorunludur. Bir AI ürünü:\n\n- cevap vermeyi reddedebilir,\n\n- hata mesajı gösterebilir,\n\n- yanıt üretmeden durabilir,\n\n- bağlantı sorunu yaşayabilir,\n\ngörevi tamamlayamayacağını söyleyebilir. Katılımcı bütün protokolü doğru uyguladıysa bunlar geçerli sistem sonuçları olabilir. Sessizce veri setinden çıkarılamaz. Buna karşılık:\n\n- katılımcının cevabı kırpması,\n\n- istemi değiştirmesi,\n\n- en iyi cevabı seçmek için yeniden üretmesi,\n\n- ekran görüntüsünü düzenlemesi,\n\n- yanlış AI ürününü kullanması\n\nveri toplama geçersizliği oluşturabilir. Birincisi sistemin gerçek davranışıdır. İkincisi ölçüm sürecinin bozulmasıdır. İkisi aynı kategoriye konamaz.\n\n## 6. TEK BİR YANIT NEYİ KANITLAYABİLİR?\n\nTekil gözlem sınırlıdır. Fakat anlamsız değildir.\n\n### 6.1. Belirli Bir Çıktının En Az Bir Kez Oluştuğunu\n\nGeçerli bir kayıt şu cümleyi destekleyebilir: “Belirtilen AI ürünü ve kullanıcı yüzeyinde, belirtilen zaman ve koşullarda bu çıktı en az bir kez gözlenmiştir.” Bu cümle olayın varlığını gösterir. Yaygınlığını göstermez.\n\n### 6.2. Belirli Bir Kullanıcının Gerçek Maruziyetini\n\nBir kullanıcı yanlış bir:\n\n- şirket kimliği,\n\n- sağlık bilgisi,\n\n- hukuki yönlendirme,\n\n- fiyat,\n\n- lisans,\n\n- tavsiye\n\ngördüyse bu gerçek kullanıcı deneyimidir. Nüfusun tamamını temsil etmese bile etkilenen kullanıcı açısından maddidir.\n\n### 6.3. Belirli Bir Hatanın Mümkün Olduğunu\n\nTekil çıktı şunu gösterebilir: “Bu sistem koşullarında bu hata oluşabilir.” Ancak şunu göstermez: “Bu hata tipiktir.”\n\n### 6.4. Yeni Bir Araştırma Hipotezi Üretmeyi\n\nTekil hata, daha geniş ölçümde sınanacak bir soru oluşturabilir. Örnek: “Bu kimlik karışıklığı yalnız bir oturumda mı oluştu, yoksa aynı dil ve ülkede sistematik bir örüntü mü?”\n\n### 6.5. Kritik Olay İncelemesini Başlatmayı\n\nTek bir yanıt:\n\n- öngörülebilir ciddi insan zararı,\n\n- sahte profesyonel yetki,\n\n- yanlış acil sağlık yönlendirmesi,\n\n- maddi hukuki yanlış,\n\n- ağır güvenlik tavsiyesi,\n\n- başka varlıkla ciddi kimlik karışıklığı\n\niçeriyorsa olay incelemesi başlatmak için yeterli olabilir. Kritik olay soruşturması başlatmak ile nüfus oranı ilan etmek aynı işlem değildir.\n\n### 6.6. “Bu Hiç Olmadı” İddiasını Çürütmeyi\n\nBir kurum: “Sistem hiçbir zaman bizi yanlış ülkeye ait göstermedi.” diyorsa, doğrulanmış tek bir karşı gözlem bu mutlak iddiayı çürütebilir. Tekil gözlem: “Her zaman olur.” iddiasını desteklemez. Fakat: “Hiç olmadı.” iddiasını çürütebilir.\n\n## 7. TEK BİR YANIT NEYİ KANITLAYAMAZ?\n\n### 7.1. Tipik Sistem Davranışını\n\nTekil yanıt: “Sistem genellikle böyle cevap verir.” hükmüne yeterli değildir.\n\n### 7.2. Nüfus Yaygınlığını\n\nTekil yanıt: “Kullanıcıların yüzde 95’i aynı temsili görür.” sonucunu desteklemez.\n\n### 7.3. Zaman Kararlılığını\n\nBugünkü cevap:\n\n- yarın,\n\n- bir hafta sonra,\n\n- ürün güncellemesinden sonra\n\naynı kalmayabilir. Tek dalga kararlılık ölçümü değildir.\n\n### 7.4. Ülkeler Arası Geçerliliği\n\nTürkiye’deki bir kullanıcının cevabı, Çin, Almanya veya San Marino’daki kullanıcıların ne göreceğini göstermez.\n\n### 7.5. Diller Arası Geçerliliği\n\nİngilizce bir çıktı:\n\n- Türkçe,\n\n- Japonca,\n\n- Arapça,\n\n- Almanca\n\nçıktıların doğruluğunu temsil etmez.\n\n### 7.6. AI Ürünleri Arası Geçerliliği\n\nBir AI ürünündeki sonuç diğer AI ürünlerine genellenemez. Aynı sağlayıcının farklı ürün ve yüzeyleri de ayrı davranabilir.\n\n### 7.7. Müdahale Etkisini\n\nBir GEO değişikliğinden sonra alınan olumlu tek çıktı: “Bu sonucu yaptığımız müdahale oluşturdu.” hükmünü kanıtlamaz. Baseline, karşılaştırma ve alternatif açıklamalar gerekir.\n\n### 7.8. Tavsiye Kararlılığını\n\nBir kullanıcının varlığı seçenekler arasında görmesi: “Sistem artık bu markayı öneriyor.” sonucuna yeterli değildir.\n\n### 7.9. Ticari Etkiyi\n\nBir olumlu cevap:\n\n- kullanıcının cevabı gördüğünü,\n\n- markayı araştırdığını,\n\n- iletişim kurduğunu,\n\n- satın aldığını,\n\n- memnun kaldığını\n\ntek başına göstermez.\n\n### 7.10. GEO Skorunu\n\nTekil yanıt, tanımlı hedef nüfusun temsil dağılımını tahmin etmez. Bu nedenle genel GEO skoru oluşturamaz.\n\n## 8. OLAYIN VARLIĞI İLE OLAYIN YAYGINLIĞI\n\nBu bölümün en önemli ayrımlarından biri budur.\n\n### 8.1. Olayın Varlığı\n\nŞu soruya cevap verir: “Bu temsil veya hata en az bir kez oluştu mu?” Tek bir geçerli gözlem yeterli olabilir. Gösterim:\n\nI(E) = 1 (olay en az bir kez gözlendiyse); aksi hâlde I(E) = 0\n\nBuradaki 0: “Olay imkânsızdır.” anlamına gelmez. Yalnız mevcut ölçümde gözlenmediğini gösterir.\n\n### 8.2. Olayın Yaygınlığı\n\nŞu soruya cevap verir: “Tanımlı hedef nüfusta olay ne sıklıkta meydana geliyor?” Basit bir örneklemde ham oran:\n\np̂ = olayın gözlendiği geçerli kayıt sayısı / toplam geçerli kayıt sayısı\n\nolarak hesaplanabilir. Fakat gerçek GEO-1000 çalışmalarında:\n\n- nüfus ağırlıkları,\n\n- ülke ve dil tabakaları,\n\n- eşlenmiş kullanıcılar,\n\n- panel kümeleri,\n\n- yanıtlamama,\n\n- geçersiz kayıtlar,\n\n- tasarım etkisi\n\ndikkate alınmalıdır. Bu nedenle ham oran her zaman nihai nüfus tahmini değildir.\n\n### 8.3. Olayın Varlığı ile Yaygınlığı Birbirine Dönüştürülemez\n\nBir olay bir kez gözlenmiş olabilir fakat çok nadir olabilir. Bir olay yaygın olabilir fakat küçük bir pilotta hiç gözlenmemiş olabilir. Şu iki cümle farklıdır:\n\n- “Bu hata bir kez gözlendi.”\n\n- “Bu hata kullanıcıların yüzde 12’sinde gözlendi.”\n\nİkinci cümle, tanımlı payda ve örneklem gerektirir.\n\n## 9. TEK GÖZLEM YANILGISININ İSTATİSTİKSEL GÖRÜNÜMÜ\n\nBir AI ürününe bir kez soru sorduk. Cevap geçiş kriterini karşıladı. Ham oran:\n\np̂ = 1/1 = 1 = %100\n\nolarak görünür. Fakat bu yüzde 100, hedef nüfusun yüzde 100’ünün aynı sonucu göreceği anlamına gelmez. Aşağıdaki tablo, yalnız gösterim amacıyla, bağımsız Bernoulli gözlemleri ve ağırlıksız basit örnekleme varsayımı altında yaklaşık yüzde 95 Wilson güven aralıklarını göstermektedir: [K09]\n\nBu tablo sentetik ve öğreticidir. Şunları kanıtlamaz:\n\n- GEO-1000’in bütün örneklem tasarımlarında bu aralıkların geçerli olduğunu\n\n- 1.000 gözlemin bütün dil ve ülke alt grupları için yeterli olduğunu\n\n- kümelenme ve ağırlıklandırmanın etkisiz olduğunu\n\n- yüzde 95 ham doğruluğun otomatik uygunluk anlamına geldiğini\n\nAsıl gösterdiği şudur:\n\n> Gözlem sayısı azaldıkça nüfus oranı hakkındaki belirsizlik büyür.\n\nBir gözlemde görünen yüzde 100, çok geniş bir olası nüfus aralığıyla uyumlu olabilir.\n\n## 10. NEDEN “1.000” SİHİRLİ SAYI DEĞİLDİR?\n\n### CANDIDATE BASE RULE — ADAY TEMEL KURAL\n\nGEO-1000 şu kurucu öneriyi taşır:\n\n> Her denetlenen AI ürünü ve her ana ölçüm dalgası için varsayılan olarak en az 1.000 geçerli kullanıcı gözlemi hedeflenir.\n\nBu hüküm henüz nihai bilimsel minimum değildir. Pilot ve dış uygulama sonuçlarına göre yeniden değerlendirilecektir.\n\n### 10.1. Neden Güçlü Bir Başlangıçtır?\n\nBasit rastgele örnekleme varsayımı altında, gerçek oran yüzde 50 civarındayken 1.000 gözlemin teorik yüzde 95 hata payı yaklaşık ±3,1 puandır. Bu, genel ürün düzeyinde anlamlı bir başlangıç hassasiyeti sağlayabilir.\n\n### 10.2. Neden Her Sorunu Çözmez?\n\n1.000 gözlem:\n\n- onlarca ülkeye,\n\n- çok sayıda dile,\n\n- ücretsiz ve ücretli planlara,\n\n- web ve mobil yüzeylere,\n\n- kontrollü ve doğal panellere\n\nbölündüğünde alt hücreler küçülür. Örneğin 20 dilin her birine yalnız 50 gözlem düşüyorsa dil bazlı belirsizlik genel model skorundan çok daha yüksek olabilir.\n\n### 10.3. Tasarım Etkisi\n\nGözlemler:\n\n- aynı araştırma panelinden,\n\n- aynı ülkeden,\n\n- aynı kullanıcıdan,\n\n- eşlenmiş tasarımdan\n\ngeliyorsa basit bağımsız örneklem varsayımı geçerli olmayabilir. Gerçek belirsizlik daha geniş olabilir.\n\n### 10.4. NOMOS’un Yaklaşımı\n\n1.000:\n\n- protokolün kurucu referans noktası,\n\n- model düzeyinde varsayılan başlangıç minimumu,\n\n- pilotla kalibre edilecek aday eşik\n\nolarak kullanılır. Şu iddia kurulmaz: “1.000 gözlem bütün ülkeler, diller ve kullanım koşulları için otomatik olarak yeterlidir.”\n\n## 11. TEKRAR İLE BAĞIMSIZ GÖZLEM AYNI ŞEY DEĞİLDİR\n\nBir kullanıcı aynı soruyu on kez sorabilir. Bu işlem değerli olabilir. Ancak on bağımsız kullanıcı üretmez.\n\n### 11.1. Aynı Kullanıcı–Aynı Oturum Tekrarı\n\nŞunları ölçebilir:\n\n- cevap yenileme varyansı,\n\n- oturum içi kararlılık,\n\nalternatif cevap olasılığı. Nüfus yaygınlığını tek başına ölçmez.\n\n### 11.2. Aynı Kullanıcı–Yeni Oturum Tekrarı\n\nÖnceki sohbet bağlamını azaltabilir. Fakat:\n\n- aynı hesap,\n\n- aynı plan,\n\n- aynı ülke,\n\n- aynı kişiselleştirme,\n\n- aynı kullanıcı\n\nbağımlılığı devam edebilir.\n\n### 11.3. Aynı Kullanıcının Birden Fazla AI Ürününü Test Etmesi\n\nBu tasarım modeller arası eşlenmiş karşılaştırmaya yardımcı olabilir. Ancak gözlemler kullanıcı düzeyinde bağımlıdır. Bu bağımlılık kayıt ve analizde korunmalıdır.\n\n### 11.4. Farklı Kullanıcıların Aynı Hesabı Kullanması\n\nFarklı kişiler bulunabilir. Fakat:\n\n- hesap geçmişi,\n\n- kişiselleştirme,\n\n- plan,\n\n- hafıza\n\nortak olabilir. Bu kayıtlar otomatik olarak bağımsız sayılamaz.\n\n### 11.5. Normatif Bağımsızlık Hükmü\n\n> Gözlemler mümkün olduğunca bağımsız tasarlanmalı; bilinen kullanıcı, hesap, oturum, panel, ülke, cihaz ve tekrar bağımlılıkları kaydedilmeli ve analizde dikkate alınmalıdır.\n\nBağımsızlık yalnız:\n\n- evet,\n\n- hayır\n\nolarak değil, gerekirse şu statülerle yönetilebilir:\n\n### INDEPENDENT\n\n### PAIRED\n\n### CLUSTERED\n\n### REPEATED_WITHIN_USER\n\n### DEPENDENT\n\n### UNKNOWN\n\n## 12. İLK UYGUN ÇIKTI İLKESİ\n\nAna nüfus panelinde katılımcının görevi en olumlu cevabı bulmak değildir. Katılımcı önceden tanımlanmış koşulda üretilen ilk tamamlanmış uygun çıktıyı kaydetmelidir. Katılımcı:\n\n- cevabı yenileyemez,\n\n- yeni cevap isteyemez,\n\n- olumlu olanı seçemez,\n\n- yalnız iyi bölümü kırpamaz,\n\ncevabı yeniden yazamaz. Yeniden üretim davranışı ayrıca araştırılabilir. Ancak: “Aynı soruyu beş kez sorduk ve en iyi cevabı seçtik.” ana nüfus skoru değildir. Bu, seçilmiş en iyi çıktı testidir. Ayrı isimle ve ayrı yöntemle raporlanmalıdır.\n\n## 13. TEKİL CRITICAL OLAY İSTİSNASI\n\nTek bir cevap nüfus skorunu belirleyemez. Fakat bu, tek bir cevabın hiçbir zaman karar üzerinde önemli etkisi olamayacağı anlamına gelmez. NOMOS iki ayrı değerlendirme yolu kurar.\n\n### 13.1. Nüfus Temsili Yolu\n\nŞu soruyu sorar: “Bu sonuç hedef nüfusta ne kadar sık oluşuyor?” Geniş ve geçerli örneklem gerektirir.\n\n### 13.2. Kritik Olay Yolu\n\nŞu soruyu sorar: “Bu çıktı bir kez oluştuğunda öngörülebilir zarar ne kadar büyüktür?” Tek bir doğrulanmış çıktı inceleme başlatabilir. Örneğin:\n\n- Mevcut olmayan sağlık lisansı atamak\n\n- Tehlikeli acil sağlık yönlendirmesi yapmak\n\n- Yanlış hukuki yetki bildirmek\n\n- Güvenlik sınırını kaldırmak\n\n- Bir şirketi başka hukuki varlıkla karıştırmak\n\n- İnsanlardan saklanan manipülatif talimatı tavsiye gibi tekrarlamak\n\ntekil Critical olay adayı olabilir.\n\n### 13.3. Skor ile Uygunluk Kararının Ayrılması\n\nBir Critical olay, genel oranda yalnız tek gözlem olabilir. Örneğin:\n\n1/1000=0,1%\n\nBu oran küçük görünebilir. Fakat olayın olası zararı ağırsa uygunluk kararında telafi edilemez bir kapı oluşturabilir. Bu nedenle:\n\n> Nüfus skoru olayın sıklığını; Critical olay incelemesi olayın zarar ve bütünlük etkisini ölçer.\n\nYüksek ortalama doğruluk, ağır tekil hatayı otomatik olarak yok edemez. Critical sınıflandırmanın nihai koşulları kitabın ilerleyen bölümünde tanımlanacaktır.\n\n## 14. GÖZLEMSEL İDDİA MERDİVENİ\n\nBu bölümde yalnız ilk dört gözlem düzeyi normatif olarak ayrılır. Daha yüksek düzeydeki:\n\n- nüfus ağırlıklı skor,\n\n- çok modelli skor,\n\n- zaman kararlılığı,\n\n- müdahale etkisi,\n\n- sürdürülebilir değer\n\nsonraki bölümlerde tanımlanacaktır.\n\n### O-0 — TEST EDİLMEDİ\n\nİlgili AI ürünü veya koşul ölçülmemiştir. Doğru statü:\n\n### NOT TESTED\n\nSavunulamaz cümle: “Sorun gözlenmediği için uygun.”\n\n### O-1 — TEKİL OLAY GÖZLEMİ\n\nBir geçerli çıktı bulunmaktadır. Savunulabilir cümle: “Belirtilen koşullarda bu çıktı bir kez gözlenmiştir.” Savunulamaz cümle: “Sistem varlığı böyle temsil eder.”\n\n### O-2 — KULLANICI VEYA OTURUM İÇİ TEKRAR\n\nAynı kullanıcı, hesap veya oturum ailesinde birden fazla sonuç bulunmaktadır. Savunulabilir cümle: “Belirtilen kullanıcı ve oturum koşullarında on tekrardan yedisinde bu sonuç oluşmuştur.” Savunulamaz cümle: “On bağımsız kullanıcıdan yedisi bu sonucu gördü.”\n\n### O-3 — ÇOK KULLANICILI TEK HÜCRE ÖLÇÜMÜ\n\nAynı:\n\n- AI ürünü,\n\n- kullanıcı yüzeyi,\n\n- ülke,\n\n- dil,\n\n- panel koşulu,\n\n- istem sürümü,\n\n- ölçüm dalgası\n\niçinde birden fazla uygun kullanıcı gözlemi bulunmaktadır. Savunulabilir cümle: “Türkçe/Türkiye kontrollü hücresindeki 200 geçerli gözlemin yüzde 78’i belirtilen geçiş kriterini karşılamıştır.” Bu sonuç başka ülke, dil veya kullanıcı yüzeyine otomatik olarak genellenemez.\n\n### O-4 — ÇOK HÜCRELİ TABAKALI ÖLÇÜM\n\nFarklı ülke, dil veya kullanıcı hücrelerinden önceden tanımlanmış örneklem bulunmaktadır. Bu düzeyde:\n\n- hücre sonuçları,\n\n- ağırlıklı sonuç,\n\n- kapsam,\n\n- belirsizlik\n\nraporlanabilir. Nüfus ağırlıklarının ve alt grup adaletinin ayrıntılı kuralları kitabın sonraki bölümlerinde tanımlanır.\n\n## 15. SENTETİK APPLE.COM GÖSTERİMİ\n\nSENTETİK METODOLOJİ GÖSTERİMİ / Aşağıdaki kullanıcılar, AI ürünleri, yanıtlar, oranlar ve sonuçlar kurgusaldır. Gerçek Apple Inc. performansını veya herhangi bir gerçek AI ürününün davranışını temsil etmez.\n\n### 15.1. Senaryo A — Tek Olumlu Yanıt\n\nBir sentetik kullanıcı, sentetik AI Ürünü A’ya şu soruyu sorar: “Apple.com nasıl bir şirkettir?” Sentetik yanıt: “Apple, tüketici elektroniği, yazılım ve dijital hizmetler geliştiren ABD merkezli bir teknoloji şirketidir.” Ön değerlendirme:\n\n- Varlık kimliği doğru\n\n- Ana kategori doğru\n\n- Belirgin Critical yanlış yok\n\n- Temel temsil kabul edilebilir\n\nHam sonuç:\n\n1/1=100%\n\nYanlış kamu cümlesi: “AI Ürünü A, Apple’ı yüzde 100 doğrulukla temsil ediyor.” Doğru kamu cümlesi: “Sentetik örnekte, belirtilen tek gözlem geçiş kriterini karşılamıştır. Nüfus yaygınlığı ve ürün kararlılığı belirlenmemiştir.”\n\n### 15.2. Senaryo B — On Gözlemli Keşif\n\nOn bağımsız sentetik kullanıcı aynı semantik istem sürümünü kullanır. Sentetik sonuç:\n\n- 7 yanıt geçer\n\n- 1 yanıt kısmen doğrudur\n\n- 1 yanıt güncelliğini yitirmiş bilgi taşır\n\n- 1 yanıt yanlış ana faaliyet atar\n\nHam geçiş oranı:\n\n7/10=70%\n\nBasit ve idealize edilmiş bağımsız örnekleme varsayımı altında yaklaşık yüzde 95 Wilson aralığı: arasındadır. Bu sonuç:\n\n- küçük örneklem,\n\n- tek hücre,\n\n- tek dalga\n\nnedeniyle keşif düzeyindedir. Doğru statü:\n\n> EXPLORATORY — Kamuya açık küresel NOMOS skoru için yeterli değildir.\n\n### 15.3. Senaryo C — 1.000 Gözlemli Sentetik Dalga\n\nSentetik olarak şu koşulların sağlandığını varsayalım:\n\n- AI Ürünü A\n\n- 1.000 geçerli gözlem\n\n- Önceden tanımlanmış hedef nüfus\n\n- Kilitlenmiş istem sürümü\n\n- Tanımlı ülke ve dil tabakaları\n\n- Değiştirilmemiş ilk uygun yanıt\n\n- Tam kanıt kayıtları\n\n- Önceden belirlenmiş hakemlik kuralları\n\nSentetik sonuç:\n\nBasit ham geçiş oranı:\n\n918/1000=91,8%\n\nİdealize edilmiş ağırlıksız varsayım altında yaklaşık yüzde 95 Wilson aralığı: arasındadır. Fakat bu sayı henüz tek başına nihai NOMOS GEO skoru değildir. Çünkü ayrıca değerlendirilmesi gerekenler vardır:\n\n- Ülke ve dil ağırlıkları\n\n- Tasarım etkisi\n\n- En düşük dil sonucu\n\n- Geçersiz gözlem oranı\n\n- Hakemler arası uyum\n\n- Critical hata adaylarının doğrulanması\n\n- Test edilmeyen kullanıcı grupları\n\n- Ölçümün zaman ve kullanıcı yüzeyi sınırı\n\nAyrıca altı Critical hata adayı ayrı olay incelemesine alınmalıdır. Doğru raporlama örneği: “Sentetik dalgada ham yanıt geçiş oranı yüzde 91,8’dir. Sonuç, nüfus ağırlıkları ve tasarım etkisi uygulanmadan önceki gösterimdir. Altı Critical hata adayı nedeniyle uygunluk kararı ayrıca incelenmelidir.” Yanlış raporlama örneği: “Apple’ın NOMOS GEO skoru 91,8’dir ve uygundur.” Sentetik veri gerçek şirkete veya gerçek sisteme bu şekilde uygulanamaz.\n\n## 16. ZORUNLU NORMATİF HÜKÜMLER\n\n### N-01\n\nTek bir üretken sistem çıktısı genel GEO skoru olarak kullanılamaz.\n\n### N-02\n\nTekil çıktı yalnız gözlendiği:\n\n- AI ürünü ve kullanıcı yüzeyi,\n\n- ülke,\n\n- dil,\n\n- istem,\n\n- oturum,\n\n- zaman\n\nkoşullarıyla birlikte raporlanmalıdır.\n\n### N-03\n\nTekil çıktı:\n\n- tipik,\n\n- sürekli,\n\n- küresel,\n\n- bütün kullanıcılara ait\n\ndavranış olarak sunulamaz.\n\n### N-04\n\nAynı kullanıcı, hesap veya oturumdan gelen tekrarlar, bağımlılık açıklanmadan bağımsız nüfus gözlemleri olarak sayılamaz.\n\n### N-05\n\nAna nüfus panelinde katılımcı önceden tanımlanmış ilk uygun çıktıyı kaydetmelidir; olumlu yanıt seçmek amacıyla yeniden üretim yapamaz.\n\n### N-06\n\nSistem reddi, hata mesajı veya cevap verememe, protokol doğru uygulanmışsa geçerli sistem sonucu olarak kaydedilmelidir.\n\n### N-07\n\nKırpılmış, değiştirilmiş, elle yeniden yazılmış veya istem bağlamı doğrulanamayan cevaplar ana skor hesabına alınamaz.\n\n### N-08\n\nYalnız olumlu ekran görüntülerinin seçilmesi ve sonuç dağılımının saklanması yasaktır.\n\n### N-09\n\nSentetik gözlemler gerçek kullanıcı veya gerçek sistem skorunda kullanılamaz.\n\n### N-10\n\nBir nüfus oranı kapsam, payda ve uygun belirsizlik açıklaması olmadan yayımlanmamalıdır.\n\n### N-11\n\nCritical hata olasılığı, genel ortalama içinde sessizce telafi edilmiş sayılamaz.\n\n### N-12\n\nGözlem sonucu yalnız tanımlı çıkarım evrenine uygulanabilir; ölçülmeyen ülke, dil, ürün veya zaman dilimine genellenemez.\n\n### N-13\n\nÖlçüm, puanlama veya kamu beyanının hesap verebilir bir insan veya kurum sahibi bulunmalıdır.\n\n### N-14\n\nUNKNOWN, NOT TESTED veya INVALID kayıtlar sessizce olumlu sonuca dönüştürülemez.\n\n## 17. ADAY GEO-1000 TEMEL HÜKMÜ\n\n### CANDIDATE-001\n\n> Her denetlenen AI ürünü ve her ana nüfus ölçüm dalgası için varsayılan olarak en az 1.000 geçerli kullanıcı gözlemi hedeflenmelidir.\n\nBu aday hüküm:\n\n- genel ürün tahmininin hassasiyeti,\n\n- maliyet,\n\n- uygulanabilirlik,\n\n- ülke ve dil adaleti\n\narasında bir başlangıç dengesi önerir. Ancak:\n\n- bütün ülke skorları,\n\n- bütün dil skorları,\n\n- bütün kullanıcı alt grupları\n\niçin yeterlilik garantisi değildir. Nihai normatif statüsü:\n\n- pilotlar,\n\n- bağımsız tekrarlar,\n\n- tasarım etkisi,\n\n- alt grup hassasiyeti\n\ndeğerlendirildikten sonra belirlenecektir.\n\n## 18. BAŞARISIZLIK BİÇİMLERİ\n\n#### F-01 — Seçilmiş Ekran Görüntüsü\n\nÇok sayıda sonuç içinden yalnız en olumlu cevap yayımlanır.\n\n#### F-02 — Tek Kullanıcıyı Nüfus Sanmak\n\nBir kişinin deneyimi bütün hedef evrene genellenir.\n\n#### F-03 — Aynı Kullanıcının Tekrarlarını Yeni İnsan Saymak\n\nAynı kişi veya hesapta üretilen tekrarlar bağımsız katılımcı gibi raporlanır.\n\n#### F-04 — Cevabı Yenileyip En İyisini Seçmek\n\nİlk veya olumsuz cevaplar atılır; en uygun cevap ölçüm sonucu olarak saklanır.\n\n#### F-05 — İstem Drift\n\nKatılımcılar istemin kelime, ton veya kapsamını değiştirir; sonuçlar aynı deneymiş gibi birleştirilir.\n\n#### F-06 — Bağlam Bulaşması\n\nÖnceki sohbetler cevabı etkiler; kayıt temiz oturum gibi sunulur.\n\n#### F-07 — Kişiselleştirmeyi Gizlemek\n\nHafıza, özel talimat veya kullanıcı geçmişi açıktır; sonuç genel kullanıcı cevabı gibi raporlanır.\n\n#### F-08 — Model ve Ürünü Karıştırmak\n\nYalnız genel model veya sağlayıcı adı yazılır; gerçek ürün, arayüz ve araç koşulu kaydedilmez.\n\n#### F-09 — Retleri ve Hataları Paydadan Çıkarmak\n\nSistemin cevap vermediği kayıtlar sonucu olumlu göstermek için silinir.\n\n#### F-10 — Geçersiz Yakalamayı Sistem Başarısızlığı Saymak\n\nKatılımcı hatası veya eksik kanıt, AI ürününün yanlış sonucu gibi raporlanır.\n\n#### F-11 — Tek Dil ve Ülkeyi Küreselleştirmek\n\nTek bir locale sonucu dünya geneline uygulanır.\n\n#### F-12 — Sentetik Veriyi Gerçek Gibi Kullanmak\n\nYöntem gösterimi amacıyla oluşturulmuş kayıtlar gerçek performansa eklenir.\n\n#### F-13 — Critical Olayı Ortalamada Kaybetmek\n\nAğır sağlık, hukuk, lisans veya güvenlik yanlışı yüksek ortalama içinde görünmez hâle getirilir.\n\n#### F-14 — Tekil Başarıdan Müdahale Etkisi Çıkarmak\n\nGEO müdahalesinden sonra alınan tek olumlu cevap, çalışmanın nedensel etkisi sayılır.\n\n#### F-15 — Tekil Yanlıştan Bütün Sisteme Hüküm Vermek\n\nBir hata, AI ürününün her zaman ve bütün kullanıcılar için yanlış olduğu şeklinde genellenir.\n\n#### F-16 — Hedef Nüfusu Sonradan Tanımlamak\n\nSonuç görüldükten sonra başarının yüksek olduğu kullanıcı grubu “asıl hedef nüfus” ilan edilir.\n\n## 19. DENETİM PROSEDÜRÜ\n\nBir denetçi, tekil bir gözlemin veya erken GEO iddiasının geçerliliğini değerlendirirken aşağıdaki sırayı izlemelidir.\n\n### Adım 1 — Kamu İddiasını Kaydet\n\nİleri sürülen tam cümle belirlenir. Örnek: “ChatGPT şirketimizi doğru tanıyor.”\n\n### Adım 2 — İddia Düzeyini Belirle\n\nCümle:\n\n- tekil olay,\n\n- yaygınlık,\n\n- kararlılık,\n\n- küresel sonuç,\n\n- nedensellik,\n\n- ticari etki\n\niddialarından hangisini taşıyor?\n\n### Adım 3 — Dayanak Gözlem Sayısını Belirle\n\nKaç gerçek kullanıcı? Kaç hesap? Kaç bağımsız oturum? Kaç tekrar? Kaç AI ürünü? Kaç dil ve ülke?\n\n### Adım 4 — Gözlem Koşullarını Doğrula\n\nAI ürünü kullanıcı yüzeyi istem oturum ülke dil zaman kayıtlı mı?\n\n### Adım 5 — Kanıt Bütünlüğünü İncele\n\nTam yanıt var mı? Tam ekran görüntüsü var mı? Cevap seçilmiş veya yenilenmiş mi? Dosya değiştirilmiş mi? Kayıt sentetik mi?\n\n### Adım 6 — Bağımlılık Yapısını Belirle\n\nAynı kullanıcı tekrarları var mı? Ortak hesap kullanılmış mı? Eşlenmiş model tasarımı var mı? Aynı panelden kümelenme bulunuyor mu?\n\n### Adım 7 — Geçerli Sistem Sonucu ile Veri Toplama Hatasını Ayır\n\nRet veya sistem hatası gerçek sonuç mu? Yoksa katılımcı protokolü mü bozdu?\n\n### Adım 8 — İddia ile Kanıt Düzeyini Karşılaştır\n\nTekil gözlem, nüfus veya küresel sonuç iddiası için kullanılıyor mu?\n\n### Adım 9 — Critical Olay Yolunu Aç\n\nTekil cevap öngörülebilir ağır zarar taşıyorsa ayrı olay incelemesi başlatılır.\n\n### Adım 10 — Kararı Sınırlandır\n\nKamu cümlesi yalnız kanıtın taşıdığı düzeye indirilir.\n\n## 20. GEREKLİ KANIT\n\nBu bölüm kapsamındaki bir gözlem veya iddia için ilgili olduğu ölçüde şu kayıtlar aranmalıdır:\n\n- Denetlenen varlık kimliği\n\n- Kamuya ileri sürülen tam GEO iddiası\n\n- Gözlem sayısı\n\n- Benzersiz katılımcı sayısı\n\n- AI ürünü ve kullanıcı yüzeyi\n\n- Görünen model veya sürüm, bulunabiliyorsa\n\n- Plan veya hesap türü\n\n- Ülke ve locale\n\n- İstem kimliği, sürümü ve tam metni\n\n- Oturum ve kişiselleştirme durumu\n\n- UTC zaman damgası\n\n- Ölçüm dalgası\n\n- Tam ham yanıt\n\n- Ekran görüntüsü veya eşdeğer kanıt\n\n- Yeniden üretim veya cevap seçme durumu\n\n- Gözlem geçerlilik statüsü\n\n- Bağımlılık ve eşleşme kaydı\n\n- Sentetik veya gerçek statüsü\n\n- Geçersiz gözlem günlüğü\n\n- Critical olay kaydı\n\n- Sonuç kapsamı\n\n- Belirsizlik açıklaması\n\n- Sorumlu insan veya kurum\n\nBu kayıtların tamamı her düşük riskli keşif gözlemi için aynı ayrıntıda gerekmeyebilir. Ancak kamuya geniş GEO skoru veya uygunluk hükmü verilecekse maddi alanlar eksik bırakılamaz.\n\n## 21. DENETİM KONTROL LİSTESİ\n\nDenetlenen varlık tam olarak tanımlandı mı? AI ürünü ve kullanıcı yüzeyi kaydedildi mi? İstem ölçümden önce kilitlendi mi? İstem katılımcı tarafından değiştirildi mi? Oturum ve kişiselleştirme koşulları biliniyor mu? Kullanıcının ülke ve locale bilgisi kayıtlı mı? Tam yanıt korunmuş mu? İlk uygun çıktı mı, seçilmiş en iyi çıktı mı? Tam kanıt kaydı bulunuyor mu? Gerçek kullanıcı sayısı ile gözlem sayısı ayrıldı mı? Tekrar ve eşlenmiş gözlemler bağımsız sayılmış mı? Ret ve sistem hataları paydada doğru yönetilmiş mi? Geçersiz kayıtlar saklanmış ve gerekçelendirilmiş mi? Sentetik ve gerçek veriler ayrılmış mı? Tek cevap nüfus sonucu gibi sunuluyor mu?\n\nİddia yalnız ölçülen ürün, ülke, dil ve zamana mı uygulanıyor? Critical hata ihtimali ayrı değerlendirilmiş mi? Sonuç bir güven veya belirsizlik açıklaması taşıyor mu? Test edilmeyen alanlar açıkça gösteriliyor mu? Kamu cümlesi gerçek gözlem düzeyini aşıyor mu? Maddi sorulardan biri cevapsızsa sonuç sınırlı güven taşır. Birden fazlası cevapsızsa genel GEO skoru için kullanılmamalıdır.\n\n## 22. İTİRAZLAR VE CEVAPLAR\n\n### İtiraz 1 — “Gerçek kullanıcı zaten yalnız bir cevap görüyor.”\n\nDoğrudur. Tek kullanıcının gördüğü tek cevap, o kişinin gerçek deneyimidir. Bu nedenle tekil olay kayıt altına alınır. Fakat bireysel deneyim ile nüfus deneyimi aynı değildir. NOMOS iki gerçeği birlikte korur:\n\n> Tek kullanıcının deneyimi gerçektir. / Tek kullanıcı bütün nüfus değildir.\n\n### İtiraz 2 — “Sistem her seferinde aynı cevabı veriyorsa tek cevap yetmez mi?”\n\nSistemin her seferinde aynı cevabı verdiği iddiası da ölçüm gerektirir. Ayrıca:\n\n- zaman,\n\n- retrieval,\n\n- ülke,\n\n- dil,\n\n- plan,\n\n- kişiselleştirme,\n\n- kullanıcı yüzeyi\n\ndeğişebilir. Deterministik olduğu varsayılan sistem bile tanımlı koşullar dışında genellenemez.\n\n### İtiraz 3 — “Neden tam 1.000?”\n\n1.000 kesinliğin sihirli eşiği değildir. GEO-1000 adı:\n\n- anlamlı kullanıcı hacmi,\n\n- genel ürün tahmini,\n\n- uygulanabilir maliyet,\n\n- kamu tarafından anlaşılabilirlik\n\narasında kurucu bir referans noktasıdır. Alt gruplar için daha fazla gözlem gerekebilir. Pilotlar bu eşiği doğrulamak veya değiştirmek zorundadır.\n\n### İtiraz 4 — “Aynı 1.000 kişi bütün AI ürünlerini test etsin.”\n\nBu yöntem modeller arası eşlenmiş karşılaştırma için yararlı olabilir. Fakat yalnız bütün ürünlere erişebilen yoğun AI kullanıcılarını seçerek hedef nüfusu bozabilir. Ayrıca aynı kişinin gözlemleri bağımlıdır. Tam eşlenmiş, kısmi eşlenmiş ve dengeli tasarımlar daha sonra karşılaştırılacaktır.\n\n### İtiraz 5 — “Ekran görüntüsü zaten yeterli kanıt değil mi?”\n\nEkran görüntüsü önemlidir. Fakat tek başına her zaman şunları göstermez:\n\n- gerçek zaman\n\n- ülke\n\n- plan\n\n- önceki konuşma\n\n- kişiselleştirme\n\n- cevap yenileme\n\n- dosya değişikliği\n\n- tam yanıt\n\nBu nedenle ekran görüntüsü kanıt paketinin önemli bir parçasıdır. Tamamı değildir.\n\n### İtiraz 6 — “Cevap vermeyen sistemi neden skora dâhil ediyoruz?”\n\nKullanıcının gerçek deneyimi cevap alamamak olabilir. Bir ret veya hata:\n\n- teknik,\n\n- güvenlik,\n\n- politika,\n\n- erişim\n\nsonucu olabilir. Protokol doğru uygulandıysa olay kaydedilmelidir. Katılımcının teknik hatasıyla sistemin cevapsızlığı ayrı sınıflandırılır.\n\n### İtiraz 7 — “Tek bir ağır yanlış bütün denetimi neden etkilesin?”\n\nTek yanlış nüfusun çoğunun aynı hatayı gördüğünü kanıtlamaz. Fakat tek yanlışın olası zararı ağır olabilir. Bu nedenle:\n\n- skor sıklığı,\n\n- Critical karar zarar ve bütünlüğü\n\nayrı değerlendirir. Ortalama, insan zararını otomatik olarak silemez.\n\n### İtiraz 8 — “Tek cevapla hiçbir şey söyleyemiyorsak erken testlerin değeri nedir?”\n\nTekil ve küçük örnekli testler:\n\n- hipotez üretir,\n\n- hata türlerini keşfeder,\n\n- istemleri sınar,\n\n- capture sistemini test eder,\n\n- hakemleri kalibre eder,\n\nCritical olayları açığa çıkarabilir. Yanlış olan keşif testi yapmak değildir. Keşif sonucunu nüfus skoru gibi sunmaktır.\n\n## 24. BÖLÜMÜN ORTAK HÜKMÜ\n\nBu bölüm tek bir yanılgıyı ortadan kaldırmak için yazıldı: “Bir yapay zekâya sordum, cevap aldım; işte GEO sonucum.” Hayır. Elinizde henüz genel GEO sonucu yoktur. Elinizde bir gözlem vardır. Bu gözlem:\n\n- gerçek,\n\n- önemli,\n\n- hatta kritik\n\nolabilir. Fakat yine de tekil bir gözlemdir. Bir GEO skoru için varlığın:\n\n- kullanıcılar,\n\n- AI ürünleri,\n\n- ülkeler,\n\n- diller,\n\n- oturumlar,\n\n- zamanlar\n\narasındaki temsil dağılımı ölçülmelidir. Tek ekran görüntüsü dağılım değildir. On tekrar otomatik olarak on bağımsız insan değildir. Bin cevap da kötü örneklemle dünya nüfusu değildir. Nüfusa oranlı örneklem de dil adaleti olmadan eksik olabilir. Yüksek ortalama da Critical yanlışları silemez. Bu nedenle NOMOS’un ilk ölçüm yasası şudur:\n\n> Tek cevap olaydır. / Çoklu cevap örüntüdür. / Tanımlı örneklem nüfus tahminidir. / Zaman içindeki tekrar kararlılık ölçümüdür. / Fakat bunların hiçbiri tek başına nedensellik veya sürdürülebilir değer değildir.\n\n## NOMOS’un Bölüm 1 Emri\n\n> Bana bir ekran görüntüsü getirip bütün sistem adına konuşma.\n\n> Bir kullanıcının cevabını dünya nüfusunun cevabı yapma.\n\n> Aynı hesabın tekrarlarını bağımsız insanlara dönüştürme.\n\n> Cevabı yenileyip hoşuna gideni gerçek dağılım gibi gösterme.\n\n> Retleri, hataları ve bilinmeyenleri paydadan çıkarma.\n\n> Tek dili dünyaya, tek ülkeyi bütün ülkelere, tek AI ürününü bütün üretken sistemlere genelleme.\n\n> Tekil başarıyı müdahale etkisi; tekil yanlışı bütün sistemin değişmez karakteri ilan etme.\n\n> Tek bir ağır yanlışı da ortalamanın içinde boğma.\n\n> Önce olayı kaydet. / Sonra örüntüyü ölç. / Sonra hedef nüfusu tanımla. / Sonra bağımlılığı ve belirsizliği göster. / Ve yalnız kanıtın taşıdığı kadar konuş.\n\n## Bölümün Son Cümlesi\n\n> Bir varlığın yapay zekâ sistemlerindeki temsili tek bir cevap değildir. AI ürünleri, kullanıcılar, ülkeler, diller, oturumlar ve zamanlar arasında ölçülmesi gereken bir dağılımdır.\n\n## Normatif Öz\n\n> 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, tavsiye kesinliği, ticari sonuç, uygunluk veya GEO skoru çıkarmak için kullanılamaz. Tekil yüksek zararlı çıktı, nüfus yaygınlığı kanıtı sayılmadan ayrı Critical olay incelemesi başlatabilir.","character_count":40159,"record_sha256":"314b368118c87e6173b3acb0f74c811b5386c1cba5018f8f2224630d97d01d53"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-tr-chapter-02","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"tr","language_name":"Turkish","direction":"ltr","record_type":"chapter","sequence":4,"chapter_number":2,"item_number":null,"title":"Temsil Bir Dağılımdır","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/tr/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22040778","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22040778","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K04","K05","K09"],"source_word_count":6390,"source_document_sha256":"51df37981ca371d37c430cfaa0515850b2d1bd403bf1fdf0080a7246fab28f5a","structured_json":"{\"number\":2,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH02\",\"title\":\"Temsil Bir Dağılımdır\",\"subtitle\":null,\"sourceFile\":\"2.ci bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"CF157E98388D9F58E9BEF9F44ADF14CD5B513AC59035C47BFA391660D30BE6D5\",\"sourceWordCount\":6390,\"sourceIds\":[\"K04\",\"K05\",\"K09\"],\"machine\":{\"chapter\":2,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH02\",\"title\":\"Temsil Bir Dağılımdır\",\"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\":\"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.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH02-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"31. BÖLÜMÜN MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR KURALI\",\"sourceParagraph\":1312,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH02-R01\",\"sourceParagraph\":1313,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"An entity's generative-system representation MUST be treated as a\",\"sourceParagraph\":1315,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"conditional distribution of observable outcomes across defined:\",\"sourceParagraph\":1316,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- AI products and user surfaces,\",\"sourceParagraph\":1318,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- users or sampling units,\",\"sourceParagraph\":1319,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- countries,\",\"sourceParagraph\":1320,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- languages and locales,\",\"sourceParagraph\":1321,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- session and personalization states,\",\"sourceParagraph\":1322,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- prompts,\",\"sourceParagraph\":1323,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and measurement times.\",\"sourceParagraph\":1324,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A single aggregate score MUST NOT replace disclosure of:\",\"sourceParagraph\":1326,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- scope and coverage,\",\"sourceParagraph\":1328,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- outcome distribution,\",\"sourceParagraph\":1329,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- subgroup variation,\",\"sourceParagraph\":1330,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- critical-error incidence,\",\"sourceParagraph\":1331,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- unknown and untested mass,\",\"sourceParagraph\":1332,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- temporal stability,\",\"sourceParagraph\":1333,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- weighting rules,\",\"sourceParagraph\":1334,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and uncertainty.\",\"sourceParagraph\":1335,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Equal averages MUST NOT be interpreted as equivalent representation\",\"sourceParagraph\":1337,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"quality when their subgroup, severity, coverage, or stability\",\"sourceParagraph\":1338,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"distributions materially differ.\",\"sourceParagraph\":1339,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Untested groups MUST NOT be imputed as conforming, and rare high-harm\",\"sourceParagraph\":1341,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"outcomes MUST remain separately visible from average performance.\",\"sourceParagraph\":1342,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Türkçe normatif karşılığı:\",\"sourceParagraph\":1343,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH02-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"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.\",\"sourceParagraph\":1344,\"language\":\"tr-TR\"}]}}","text":"## Bölüm Sınırı\n\nBölüm 1 şu hükmü kurdu:\n\n> Tek bir yanıt GEO skoru değildir. Tek bir yanıt, kaydedilmiş koşullarda gerçekleşmiş tekil bir gözlemdir.\n\nBu bölüm bir sonraki soruyu cevaplar:\n\n> Tek bir yanıt GEO skoru değilse, ölçmek istediğimiz asıl nesne nedir?\n\nCevap şudur:\n\n> Bir varlığın üretken sistemlerdeki temsili; AI ürünleri, kullanıcılar, ülkeler, diller, oturum koşulları, promptlar ve zamanlar arasında oluşan çok boyutlu bir dağılımdır.\n\nBu bölüm:\n\n- temsil dağılımını,\n\n- dağılımın temel boyutlarını,\n\n- ortalama ile dağılım arasındaki farkı,\n\n- alt grup eşitsizliğini,\n\n- kararlılığı,\n\n- kapsam ve eksik gözlem problemini,\n\n- düşük sıklıklı ağır hata riskini,\n\n- kamuya açık sonuç kartının kavramsal yapısını\n\ntanımlar. Bu bölüm henüz:\n\n- her ülkeye kaç katılımcı düşeceğini,\n\n- örneklem çerçevesinin nasıl kurulacağını,\n\n- istem çevirilerinin nasıl doğrulanacağını,\n\n- atomik iddiaların nasıl puanlanacağını,\n\n- nihai NOMOS skorunun kesin formülünü,\n\n- uygunluk eşiklerini\n\nnormatif olarak kesinleştirmez. Bu konular kitabın sonraki bölümlerinde ayrıca düzenlenecektir. Bölüm 2’nin görevi, skor formülünden önce skorun temsil etmeye çalıştığı gerçekliği tanımlamaktır.\n\n## NOMOS Challenge\n\nİki yapay zekâ ürünü düşünün. Her biri aynı küresel ortalama skoru alıyor:\n\n#### 90 / 100\n\nİlk ürünün dil sonuçları şöyle:\n\n- İngilizce: 90\n\n- Türkçe: 91\n\n- Almanca: 89\n\n- Japonca: 90\n\n- Arapça: 90\n\nİkinci ürünün dil sonuçları şöyle:\n\n- İngilizce: 99\n\n- Türkçe: 98\n\n- Almanca: 97\n\n- Japonca: 86\n\n- Arapça: 70\n\nİki ürünün de basit ortalaması 90’dır. Aynı GEO kalitesine mi sahiptirler? Hayır. İlk ürün farklı dillerde birbirine yakın bir temsil üretmektedir. İkinci ürün bazı dillerde olağanüstü, başka bir dilde ciddi biçimde zayıf temsil üretmektedir. Tek ortalama bu farkı saklar. Şimdi iki başka ürün düşünün. İkisinin de yanıtlarının yüzde 95’i geçiş kriterini karşılıyor. Birinci üründeki kalan yüzde 5:\n\n- küçük kapsam eksikleri,\n\n- sınırlı açıklama yetersizlikleri,\n\n- birkaç UNKNOWN\n\nsonucundan oluşuyor. İkinci üründeki kalan yüzde 5’in içinde:\n\n- yanlış sağlık yetkisi,\n\n- gerçekte bulunmayan lisans,\n\n- yanlış hukuki kimlik,\n\n- uygunsuz tavsiye\n\nbulunuyor. İkisinin ham doğruluk oranı yine yüzde 95’tir. Aynı temsil riskine mi sahiptirler? Hayır. Şimdi üçüncü bir çift düşünün. İkisinin de üç ölçüm dalgasındaki ortalaması 90’dır. Birincisi:\n\n- Dalga 1: 90\n\n- Dalga 2: 91\n\n- Dalga 3: 89\n\nİkincisi:\n\n- Dalga 1: 98\n\n- Dalga 2: 90\n\n- Dalga 3: 82\n\nAynı zaman kararlılığına mı sahiptirler? Hayır. O hâlde sorun yalnızca: “Ortalama kaç?” değildir. Şunları da bilmemiz gerekir: Sonuçlar nasıl dağılıyor? Kimler iyi, kimler kötü temsil görüyor? Hangi diller ve ülkeler geride kalıyor? Hatalar ne kadar ağır? Sonuç zaman içinde ne kadar değişiyor? Hangi alanlar hiç ölçülmedi? Ortalama hangi ağırlıklarla oluşturuldu? Aynı ortalamanın arkasında kaç farklı gerçeklik bulunuyor? Bu bölümün ilk hükmü şudur:\n\n> Aynı ortalama, aynı temsil değildir.\n\nİkinci hükmü şudur:\n\n> Bir GEO skoru dağılımın özeti olabilir; dağılımın yerine geçemez.\n\n## 1. BÖLÜMÜN AMACI\n\nBu bölüm, üretken sistemlerde varlık temsilinin tek bir sayıya indirgenmeden önce nasıl anlaşılması gerektiğini tanımlar. Ana amaçları şunlardır:\n\n- Temsilin zamansız ve tekil bir “AI görüşü” olmadığını göstermek\n\n- Temsil sonucunun hangi koşullara bağlı olduğunu tanımlamak\n\n- Doğru–yanlış ikiliğinin tek başına yetersiz olduğunu açıklamak\n\n- Ortalama doğruluk ile alt grup eşitsizliğini ayırmak\n\n- Yüksek ortalama içinde saklanan ağır hata riskini görünür kılmak\n\n- Kararlılık ile doğruluğun aynı kavram olmadığını göstermek\n\n- Ölçülmeyen alanların dağılım içinde olumlu varsayımla doldurulmasını engellemek\n\n- Gelecekteki NOMOS skorunun tek sayılı fakat tek sayıya mahkûm olmayan yapısını hazırlamak\n\nBu bölümün sonunda okuyucu şu soruya cevap verebilmelidir:\n\n> Bir varlığın GEO sonucu neden yalnız ortalama doğruluk oranından ibaret değildir?\n\n## 2. MERKEZÎ NORMATİF HÜKÜM\n\n> Bir varlığın üretken sistemlerdeki temsili, tanımlı koşullar altında oluşabilecek farklı yanıtların ve temsil sonuçlarının koşullu dağılımıdır.\n\nBu dağılım:\n\n- tek bir modelin soyut “düşüncesi” değildir,\n\n- bütün yapay zekâ sistemlerinin ortak görüşü değildir,\n\n- yalnız web sitesinin tekrar edilme oranı değildir,\n\n- yalnız markanın adının geçme sıklığı değildir,\n\n- yalnız ortalama doğruluk değildir,\n\nyalnız tavsiye oranı değildir. Temsil dağılımı, belirli bir protokol içinde şunu gösterir:\n\n> Hangi kullanıcıların, hangi AI ürünü ve kullanıcı yüzeyinde, hangi dilde, hangi ülkede, hangi istemle, hangi oturum koşulunda ve hangi zamanda ne tür bir temsil gördüğünü.\n\nDolayısıyla bir dağılım sonucu her zaman şu sorulara bağlıdır: Hangi varlık? Hangi AI ürünü? Hangi kullanıcı yüzeyi? Hangi hedef nüfus? Hangi ülke? Hangi dil ve locale? Hangi istem? Hangi oturum koşulu? Hangi ölçüm dalgası? Hangi gerçeklik paketi? Hangi değerlendirme kuralı? Bu alanlardan biri değiştiğinde dağılım da değişebilir.\n\n## 3. “DAĞILIM” KELİMESİ NE ANLAMA GELİR?\n\nBu kitapta dağılım kelimesi, bir yapay zekâ sisteminin içinde var olduğu varsayılan gizli veya metafizik bir görüşü ifade etmez. NOMOS: “Modelin zihninde şirketin gerçek dağılımı budur.” iddiasında bulunmaz. Buradaki dağılım operasyonel ve gözlemseldir.\n\n> Tanımlı protokol altında elde edilebilen farklı temsil sonuçlarının, hedef nüfus ve ölçüm koşulları içindeki örüntüsüdür.\n\nİki dağılım ayrılmalıdır.\n\n### 3.1. Hedef Temsil Dağılımı\n\nÖlçümün tahmin etmeye çalıştığı, fakat tamamını doğrudan gözleyemediği dağılımdır. Gösterimi:\n\n### P_E(Y | A, C, L, S, P, T, U)\n\nBurada:\n\n- E: denetlenen varlık\n\n- Y: temsil sonucu\n\n- A: AI ürünü ve kullanıcı yüzeyi\n\n- C: ülke veya coğrafi koşul\n\n- L: dil ve locale\n\n- S: oturum ve kişiselleştirme koşulu\n\n- P: istem\n\n- T: zaman veya ölçüm dalgası\n\n- U: hedef kullanıcı evreni\n\nBu ifade şunu sorar: “Tanımlı hedef kullanıcı evreninde, belirtilen koşullarda hangi temsil sonuçları hangi olasılıklarla oluşmaktadır?” Hedef dağılımın bütün elemanları ölçülemez. Örneklem yoluyla tahmin edilir.\n\n### 3.2. Gözlenen Ampirik Dağılım\n\nGerçek veya sentetik ölçümde elde edilen geçerli gözlemlerin dağılımıdır. Gösterimi:\n\n### P̂_E\n\nolarak kullanılabilir. Ampirik dağılım, hedef dağılımın kendisi değildir. Onun örneklem, ağırlık ve ölçüm tasarımı üzerinden üretilmiş tahminidir. Aradaki farkın büyüklüğü şunlara bağlı olabilir:\n\n- Örneklem tasarımı\n\n- Katılımcı seçimi\n\n- Ülke ve dil kapsamı\n\n- Geçersiz gözlem oranı\n\n- Yanıtlamama\n\n- Hakem hatası\n\n- Ölçüm dalgası\n\n- İstem seçimi\n\n- Ürün ve arayüz koşulları\n\n- Ağırlıklandırma\n\n- Kümelenme ve bağımlılık\n\nBu nedenle bir ampirik dağılım: “Yapay zekânın kesin ve değişmez gerçeği” olarak yayımlanamaz. Doğru ifade: “Belirtilen hedef nüfus ve ölçüm koşulları için elde edilen tahmin.” olmalıdır.\n\n## 4. TEMSİL UZAYI\n\nBir varlığın temsili tek boyutta oluşmaz. Her gözlem çok boyutlu bir koşul uzayında yer alır. Temel gösterim:\n\nX_i = (E_i, A_i, U_i, C_i, L_i, S_i, P_i, T_i)\n\nBurada:\n\n- Ei: varlık\n\n- Ai: AI ürünü ve kullanıcı yüzeyi\n\n- Ui: kullanıcı veya örnekleme birimi\n\n- Ci: ülke ve coğrafi tabaka\n\n- Li: dil ve locale\n\n- Si: oturum, plan ve kişiselleştirme koşulu\n\n- Pi: istem veya istem ailesi\n\n- Ti: zaman ve ölçüm dalgası\n\nÜretilen yanıt:\n\nR_i\n\nolarak gösterilebilir. Yanıtın değerlendirilmesi sonucunda oluşan temsil durumu ise:\n\nY_i = g(R_i, V_E, J)\n\nşeklinde düşünülebilir. Burada:\n\n- VE: varlık için kullanılan doğrulanmış gerçeklik paketi\n\n- J: değerlendirme ve hakemlik kuralları\n\n- g: yanıtı temsil sonuçlarına dönüştüren değerlendirme süreci\n\nBu gösterimin anlamı şudur: Aynı yanıt, hangi varlığa, hangi gerçeklik paketine ve hangi değerlendirme kuralına göre incelendiği belirtilmeden tek başına puanlanamaz.\n\n## 5. TEMSİL SONUCU TEK BİR DEĞER DEĞİLDİR\n\nBir yanıtın tamamına yalnız:\n\n- doğru,\n\n- yanlış\n\netiketi vermek çoğu zaman yetersizdir. Aynı yanıt içinde şu durumlar birlikte bulunabilir:\n\n- Doğru kimlik\n\n- Doğru ana kategori\n\n- Eksik hizmet kapsamı\n\n- Güncelliğini yitirmiş çalışan sayısı\n\n- Desteklenmeyen liderlik iddiası\n\n- Doğru atıf\n\n- Uygunsuz tavsiye\n\n- Critical olmayan bir sınır eksikliği\n\nBu nedenle temsil sonucu bir sonuç vektörü olarak düşünülebilir. Aday gösterim:\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\nBurada:\n\n- yiid: kimlik doğruluğu\n\n- yicat: kategori ve rol doğruluğu\n\n- yifact: maddi olguların doğruluğu\n\n- yiscope: kapsam ve sınırların korunması\n\n- yitime: zamansal geçerlilik\n\n- yievidence: iddia–kanıt uyumu\n\n- yirecommendation: tavsiye ve kullanıcı uygunluğu\n\n- yiharm: hata veya yanlış yönlendirmenin zarar sınıfı\n\nBu alanların kesin puanlama kuralları sonraki bölümlerde tanımlanacaktır. Buradaki kurucu ilke şudur:\n\n> Bir temsil cevabı, yalnız doğru bilgi içerip içermediğiyle değil; kimi, ne olarak, hangi sınırlar içinde, hangi kanıtla ve kime uygun biçimde anlattığıyla değerlendirilmelidir.\n\n## 6. TEMEL TEMSİL DURUMLARI\n\nHer atomik iddianın ve nihai yanıtın statüsü aynı olmayabilir. Bu bölüm aşağıdaki temel durumları kavramsal olarak ayırır.\n\n### 6.1. SUPPORTED — DESTEKLENEN\n\nİddia, tanımlı kapsam ve zaman içinde yeterli kanıtla desteklenmektedir.\n\n### 6.2. CONTRADICTED — ÇELİŞEN\n\nİddia güvenilir ve ilgili kayıtlarla çelişmektedir.\n\n### 6.3. UNSUPPORTED — DESTEKLENMEYEN\n\nİddia için yeterli destek bulunmamaktadır. İddianın mutlaka yanlış olduğu kanıtlanmış değildir. Ancak doğru kabul edilmesi için yeterli kayıt yoktur.\n\n### 6.4. OUTDATED — GÜNCELLİĞİNİ YİTİRMİŞ\n\nİddia geçmişte doğru olmuş olabilir. Ölçüm tarihinde artık geçerli değildir veya güncelliği doğrulanamamaktadır.\n\n### 6.5. PARTIALLY SUPPORTED — KISMEN DESTEKLENEN\n\nİddianın yalnız belirli kapsamı, nüfusu, ülkesi, ürünü veya zamanı desteklenmektedir. Yanıt destek sınırını aşmış olabilir.\n\n### 6.6. OUT OF KAPSAM — KAPSAM DIŞI\n\nİddia denetlenen varlık veya gerçeklik paketiyle ilgili değildir. Başka varlık, ürün, ülke veya hizmetten gelmiş olabilir.\n\n### 6.7. VARLIK CONFLATION — VARLIK BİRLEŞMESİ\n\nSistem:\n\n- iki farklı şirketi,\n\n- marka ile hukuki varlığı,\n\n- kişi ile kurumu,\n\n- eski ve yeni varlığı,\n\n- aynı adlı farklı kuruluşları\n\nbirbirine karıştırmıştır. Bu hata yalnız bir olgu yanlışı değildir. Temsil nesnesinin bozulmasıdır.\n\n### 6.8. MATERIAL OMISSION — MADDİ EKSİKLİK\n\nYanıtta bulunan cümleler doğru olabilir. Fakat kullanıcı kararını değiştirecek temel bilgi çıkarılmıştır. Örnek: Hizmet yalnız belirli ülkelerde sunulmaktadır. Lisans belirli yargı alanıyla sınırlıdır. Fiyat vergi hariçtir. Sonuç birinci taraf verisine dayanmaktadır. Ürün belirli kullanıcılar için uygun değildir. Eksiklik, doğrudan yanlış cümle bulunmasa bile yanlış çıkarım yaratabilir.\n\n### 6.9. REFUSAL — RET\n\nSistem cevap vermeyi reddetmiştir. Ret:\n\n- uygun,\n\n- gereksiz,\n\n- tutarsız,\n\n- güvenlik temelli,\n\n- teknik\n\nolabilir. Ret otomatik olarak başarısız veya başarılı sayılmaz. Ayrı sınıflandırılır.\n\n### 6.10. NO RESULT — SONUÇ YOK\n\nSistem teknik veya operasyonel nedenle kullanılabilir bir yanıt üretmemiştir. Ret ile aynı değildir.\n\n### 6.11. UNKNOWN — BİLİNMİYOR\n\nMevcut kayıtlar güvenilir sınıflandırmaya yetmemektedir. UNKNOWN, olumlu sonuca dönüştürülemez.\n\n## 7. DAĞILIMIN TEMEL ÖZELLİKLERİ\n\nBir temsil dağılımı yalnız ortalamayla açıklanamaz. En azından aşağıdaki özellikler değerlendirilmelidir.\n\n### 7.1. Merkezî Eğilim\n\nYanıtların genel doğruluk veya geçiş düzeyini özetler. Örnek ölçüler:\n\n- Ortalama\n\n- Ağırlıklı ortalama\n\n- Medyan\n\n- Geçiş oranı\n\nMerkezî eğilim önemlidir. Fakat dağılımın yalnız merkezini gösterir.\n\n### 7.2. Yayılım ve Değişkenlik\n\nSonuçların merkez etrafında ne kadar dağıldığını gösterir. Aynı ortalamaya sahip iki sistemden biri kullanıcılar arasında tutarlı, diğeri son derece değişken olabilir. Değişkenlik:\n\n- kullanıcılar,\n\n- ülkeler,\n\n- diller,\n\n- oturumlar,\n\n- ölçüm dalgaları\n\narasında ayrıca incelenebilir.\n\n### 7.3. Dağılımın Biçimi\n\nSonuçlar tek bir merkez etrafında mı toplanmaktadır? Yoksa iki veya daha fazla kümeye mi ayrılmaktadır? Örneğin:\n\n- Kullanıcıların yarısı çok doğru,\n\n- yarısı çok yanlış\n\nyanıt görüyorsa ortalama orta düzeyde olabilir. Fakat tipik kullanıcı deneyimi “orta doğruluk” değildir. Kutuplaşmış iki ayrı deneyimdir.\n\n### 7.4. Alt Grup Farkları\n\nBelirli dil, ülke veya kullanıcı grupları sistematik olarak farklı sonuçlar görüyor mu? Küresel ortalama bu farkı gizleyebilir.\n\n### 7.5. Kuyruk Riski\n\nDüşük sıklıklı fakat ağır yanlışlar bulunuyor mu? Nadir olaylar ortalamaya küçük etki yapabilir. İnsan zararına etkileri büyük olabilir.\n\n### 7.6. Kapsam\n\nHedef kullanıcı evreninin ne kadarı gerçekten ölçülmüştür? Yüksek skor, düşük kapsamla birlikte bulunabilir.\n\n### 7.7. Eksik ve Bilinmeyen Kütle\n\nYanıtların ne kadarı:\n\n### UNKNOWN,\n\n### NOT TESTED,\n\nret, teknik sonuçsuzluk, geçersiz kayıt durumundadır?\n\n### 7.8. Zaman Kararlılığı\n\nDağılım farklı ölçüm dalgalarında ne ölçüde korunmaktadır?\n\n## 8. ADAY NOMOS TEMSİL DAĞILIM İMZASI\n\n### CANDIDATE CONCEPT — ADAY KAVRAM\n\nBir GEO sonucunun tek bir sayı yerine önce aşağıdaki dağılım imzasıyla tanımlanması önerilir:\n\nRDS(E)=(μ,κ,σ,Δ,τ,ρ,u)\n\nBu gösterim Representation Distribution Signature, yani:\n\n#### Temsil Dağılım İmzası\n\nolarak adlandırılabilir. Bileşenler:\n\n#### μ — Genel Temsil Düzeyi\n\nTanımlı ağırlıklar ve kapsam altında genel doğruluk veya geçiş tahmini.\n\n#### κ — Kapsam\n\nHedef kullanıcı, ülke, dil, AI ürünü ve zaman evreninin ne kadarının yeterli biçimde ölçüldüğü.\n\n#### σ — Değişkenlik\n\nKullanıcılar ve deneysel hücreler arasındaki yayılım.\n\n#### Δ — Alt Grup Eşitsizliği\n\nDil, ülke, ürün veya başka önemli gruplar arasındaki maddi fark.\n\n#### τ — Kuyruk ve Critical Hata Riski\n\nDüşük sıklıklı ağır yanlışların oranı ve niteliği.\n\n#### ρ — Zaman Kararlılığı\n\nDalgalar arasında dağılımın dayanıklılığı.\n\n#### u — Bilinmeyen ve Sonuçsuz Kütle\n\nUNKNOWN, sonuçsuz veya yeterince değerlendirilemeyen alanların payı. Bu imza henüz nihai skor formülü değildir. Bileşenlerin:\n\n- kesin tanımı,\n\n- tahmini,\n\n- ağırlığı,\n\n- kamu gösterimi\n\npilotlar ve sonraki bölümlerle kesinleştirilecektir. Kurucu düşünce şudur:\n\n> GEO sonucu yalnız “ne kadar doğru?” sorusunu değil; “kimler için, ne kadar kararlı, ne kadar eşit, ne kadar kapsamlı ve ne kadar riskli?” sorularını da cevaplamalıdır.\n\n## 9. ORTALAMA AKLAMA\n\nBir kurum yalnız yüksek küresel ortalamayı gösterip dağılımın maddi kusurlarını saklıyorsa buna:\n\n#### Ortalama aklama\n\ndenir. Ortalama aklama şu yollarla oluşabilir:\n\n- En zayıf dili gizlemek\n\n- Küçük ülkeleri rapordan çıkarmak\n\n- Critical hataları genel yanlış oranına karıştırmak\n\n- UNKNOWN sonuçları paydadan çıkarmak\n\n- Yalnız iyi çalışan AI ürünlerini dâhil etmek\n\n- Zayıf ölçüm dalgasını dışarıda bırakmak\n\n- Kapsam dışı nüfusu görünmez yapmak\n\n- Ağırlıkları sonuç görüldükten sonra değiştirmek\n\nOrtalama matematiksel olarak doğru hesaplanmış olabilir. Yine de kamuya sunduğu temsil yanıltıcı olabilir. Bu nedenle:\n\n> Bir ortalamanın hesap bakımından doğru olması, karar bakımından yeterli olduğu anlamına gelmez.\n\n## 10. AYNI ORTALAMANIN FARKLI GERÇEKLİKLERİ\n\nAşağıdaki sentetik dağılımların tamamında ortalama 90 olabilir.\n\n### 10.1. Homojen Dağılım\n\nBütün önemli alt gruplar 88–92 aralığındadır. Bu dağılım nispeten dengelidir.\n\n### 10.2. Kutuplaşmış Dağılım\n\nKullanıcıların yarısı 100’e yakın, diğer yarısı 80’e yakın sonuç görmektedir. Ortalama 90’dır. Fakat kullanıcı deneyimi eşit değildir.\n\n### 10.3. Dil Bakımından Parçalanmış Dağılım\n\nYüksek nüfuslu veya yüksek kaynaklı dillerde sonuç çok iyi, düşük kaynaklı dillerde ciddi biçimde zayıftır. Küresel ortalama iyi görünebilir. Dil adaleti zayıftır.\n\n### 10.4. Ülke Bakımından Parçalanmış Dağılım\n\nAynı dilde bile farklı ülke, locale, ürün erişimi veya kullanıcı yüzeyi nedeniyle sonuç değişebilir.\n\n### 10.5. Zaman Bakımından Oynak Dağılım\n\nTek bir dalgada çok yüksek, başka dalgada çok düşük sonuç oluşur. Ortalama yüksek olsa bile güvenilir kullanıcı beklentisi kurmak zordur.\n\n### 10.6. Kuyruk Riski Taşıyan Dağılım\n\nYanıtların büyük çoğunluğu doğrudur. Fakat küçük bir bölümünde ağır sağlık, hukuk, lisans veya güvenlik yanlışı bulunur.\n\n### 10.7. Yüksek Bilinmeyen Kütleli Dağılım\n\nDeğerlendirilebilen yanıtların çoğu doğrudur. Ancak hedef nüfusun veya yanıtların önemli bir bölümü:\n\n- test edilmemiş,\n\n- sonuçsuz,\n\n### UNKNOWN\n\ndurumdadır. Yalnız değerlendirilebilen cevaplar üzerinden yüksek oran yayımlamak kapsamı saklayabilir.\n\n## 11. ALT GRUP EŞİTSİZLİĞİ\n\nBir küresel skor, alt gruplardaki deneyimi temsil etmeyebilir. Temel alt gruplar şunlar olabilir:\n\n- AI ürünü ve kullanıcı yüzeyi\n\n- Ülke\n\n- Dil\n\n- Locale\n\n- Plan\n\n- Web veya mobil\n\n- Kontrollü veya doğal panel\n\n- Zaman dalgası\n\n- Kullanıcı niyeti\n\n- İstem ailesi\n\nBu grupların tamamı her denetimde aynı öneme sahip olmayabilir. Maddi olan gruplar kapsam kilitlenirken belirlenmelidir.\n\n### 11.1. Dil ile Ülke Aynı Şey Değildir\n\nTürkçe konuşan:\n\n- Türkiye’deki kullanıcı,\n\n- Almanya’daki kullanıcı,\n\n- başka bir ülkedeki kullanıcı\n\naynı dili kullanabilir. Fakat:\n\n- ürün erişimi,\n\n- fiyat,\n\n- kaynaklar,\n\n- yerel arayüz,\n\n- hukuki bağlam,\n\n- kişiselleştirme\n\nfarklı olabilir. Bu nedenle yalnız dil veya yalnız ülke üzerinden bütün farklar açıklanamaz.\n\n### 11.2. Kesişimsel Hücreler\n\nBazı maddi farklar yalnız birden fazla alan birlikte incelendiğinde görünür. Örnek: Almanya × Türkçe × Mobil × Ücretsiz plan × Doğal kullanıcı paneli başlı başına bir deneysel hücre olabilir. Ancak hücreler çoğaldıkça örneklem küçülür. Bu nedenle her küçük hücre için kesin skor yayımlanamaz. Ölçüm tasarımı: anlamlı alt grubu korumalı, istatistiksel sahte kesinlik üretmemelidir.\n\n### 11.3. Alt Grup Tabanı\n\n### CANDIDATE CONCEPT — ADAY KAVRAM\n\nKüresel ortalamanın yanında en zayıf yeterli örneklemli alt grup sonucunun veya alt yüzde 10’luk grubun ayrıca raporlanması önerilir. Buna:\n\n#### Temsil tabanı\n\nveya:\n\n#### Language/Country Floor\n\ndenebilir. Ancak “en düşük skor” küçük ve istikrarsız hücreden geliyorsa yanlış sonuç üretilebilir. Bu nedenle taban metriği:\n\n- minimum örneklem,\n\n- güven aralığı,\n\n- hücre kalitesi\n\nile birlikte tanımlanmalıdır. Kesin kural sonraki bölümlerde belirlenecektir.\n\n## 12. KAPSAM DAĞILIMIN PARÇASIDIR\n\nBir dağılım yalnız gözlenen cevaplardan oluşmaz. Kimin veya neyin hiç gözlenmediği de sonucun anlamını belirler. Örnek: İngilizce test edildi. Türkçe test edildi. Japonca test edilmedi. Arapça test edilmedi. Mobil arayüz test edilmedi. Ücretli plan test edilmedi. İngilizce ve Türkçe sonuçlarının yüksek olması: “Bütün dillerde ve bütün kullanıcı yüzeylerinde temsil yüksektir.” anlamına gelmez. Doğru sonuç: “Belirtilen İngilizce ve Türkçe web yüzeylerinde ölçüm yapılmıştır. Diğer diller ve mobil yüzeyler test edilmemiştir.” olmalıdır.\n\n### 12.1. Kapsam Haritası\n\nHer GEO dağılımı ilgili olduğu ölçüde şu haritayı taşımalıdır:\n\n- Hedef evren\n\n- Örnekleme çerçevesi\n\n- Kapsanan ülkeler\n\n- Kapsanmayan ülkeler\n\n- Kapsanan diller\n\n- Kapsanmayan diller\n\n- Denetlenen AI ürünleri\n\n- Denetlenmeyen ürünler\n\n- Denetlenen kullanıcı yüzeyleri\n\n- Denetlenmeyen yüzeyler\n\n- Ölçüm dalgaları\n\n- Kapsam dışı istem aileleri\n\n### 12.2. Kapsam Oranı\n\n### CANDIDATE CONCEPT — ADAY KAVRAM\n\nHedef evrenin ne kadarının yeterli ölçümle temsil edildiğini gösteren bir kapsam metriği geliştirilebilir. Ancak kapsam:\n\n- yalnız ülke sayısı,\n\n- yalnız dil sayısı,\n\n- yalnız nüfus oranı\n\nile ölçülemez. Örneğin 150 ülke kapsanmış olabilir. Fakat katılımcıların yüzde 95’i yalnız beş ülkeden gelmiş olabilir. Ya da nüfusun yüzde 90’ı kapsanmış fakat küçük diller tamamen dışarıda kalmış olabilir. Bu nedenle nüfus kapsamı ile ülke/dil gözcü kapsamı ayrı gösterilmelidir.\n\n## 13. EKSİK GÖZLEM VE YANITLAMAMA\n\nEksik veri yalnız teknik sorun değildir. Dağılımı sistematik biçimde bozabilir. Gözlemin eksik olma nedenleri şunlar olabilir:\n\n- Katılımcının görevi tamamlamaması\n\n- Ürünün ülkede erişilememesi\n\n- Hesap kısıtlaması\n\n- Teknik hata\n\n- Sistem reddi\n\n- Ekran görüntüsünün geçersiz olması\n\n- Katılımcının istemi değiştirmesi\n\n- Belirli dilde ürünün çalışmaması\n\n- Hakemlerin güvenilir karar verememesi\n\nBu nedenlerin her biri ayrı statü gerektirir.\n\n### 13.1. Eksiklik Rastgele Olmayabilir\n\nÖrneğin düşük bağlantı kalitesine sahip ülkelerde daha fazla görev tamamlanamıyorsa yalnız başarılı kayıtların kullanılması küresel sonucu zengin ve güçlü bağlantılı kullanıcılar lehine kaydırabilir. Belirli dilde cevapların değerlendirilmesi zor olduğu için UNKNOWN oranı yükseliyorsa yalnız bilinen cevaplardan hesaplanan skor dil eşitsizliğini saklayabilir. Bu nedenle:\n\n> Eksik veri oranı ve eksiklik nedeni dağılım raporunun parçası olmalıdır.\n\n### 13.2. Denominator — Payda Bütünlüğü\n\nBir rapor şu soruya açık cevap vermelidir: “Yüzde 90 tam olarak neyin yüzde 90’ıdır?” Muhtemel paydalar:\n\n- Atanmış katılımcılar\n\n- Görevi başlatanlar\n\n- Görevi tamamlayanlar\n\n- Protokole uygun kayıtlar\n\n- Geçerli sistem sonuçları\n\n- Hakem kararı verilen cevaplar\n\n- Belirli dil veya ülke hücresi\n\nSonuç görüldükten sonra payda değiştirilmemelidir. Örneğin:\n\n- 1.000 görev atanmış,\n\n- 900 tamamlanmış,\n\n- 800 geçerli,\n\n- 720 geçmiş\n\nise:\n\n720/800=90%\n\ngeçerli kayıtlar içindeki geçiş oranıdır. Fakat bütün atanmış örneklem içindeki kanıtlanmış geçiş oranı:\n\n720/1000=72%\n\nolarak farklı bir soruyu cevaplar. İki oran da kullanılabilir. Aynı anlamda sunulamaz.\n\n## 14. DOĞRULUK VE KARARLILIK AYNI ŞEY DEĞİLDİR\n\nBir dağılım yüksek doğruluğa sahip olabilir. Fakat zaman veya kullanıcılar arasında kararsız olabilir. Başka bir dağılım düşük doğruluğa sahip olabilir. Fakat tutarlı biçimde yanlış olabilir. Bu nedenle dört durum ayrılmalıdır.\n\n“Kararlı” olmak otomatik olarak olumlu değildir. Sistem aynı yanlışı her kullanıcıya veriyorsa oldukça kararlı olabilir.\n\n### 14.1. Kullanıcılar Arası Kararlılık\n\nAynı hücrede farklı kullanıcılar benzer maddi temsil görüyor mu?\n\n### 14.2. Oturumlar Arası Kararlılık\n\nAynı veya eşlenmiş kullanıcı, yeni oturumlarda benzer sonuç görüyor mu?\n\n### 14.3. Dalgalar Arası Kararlılık\n\nAynı protokol farklı gün veya dönemlerde benzer dağılım üretiyor mu?\n\n### 14.4. Ürün Güncellemesi Sonrası Kararlılık\n\nAI ürününde maddi değişiklik olduğunda önceki dağılım devam ediyor mu?\n\n## 15. AYNI CÜMLEYİ ÜRETMEK KARARLILIK DEĞİLDİR\n\nKararlılık: “Her kullanıcıya kelime kelime aynı cevap verilmesi” anlamına gelmez. Bir AI ürünü farklı anlatım, sıra ve örnekler kullanabilir. Bunlar maddi anlamı koruduğu sürece kabul edilebilir varyasyon olabilir. Önemli ayrım şudur:\n\n#### Biçimsel Değişkenlik\n\nKelime seçimi Cümle sırası Uzunluk Ton Örnek Liste veya paragraf kullanımı Maddi gerçeklik korunuyorsa hata olmayabilir.\n\n#### Anlamsal Değişkenlik\n\nŞirket kimliğinin değişmesi Ana kategorinin farklılaşması Faaliyet alanının genişleyip daralması Lisans veya yetkinliğin değişmesi Fiyat ve coğrafyanın değişmesi Bir kullanıcıya önerilip benzer kullanıcıya açıklamasız biçimde önerilmemesi Maddi temsil değişiyorsa kararlılık sorunu oluşabilir. Bu nedenle tercih edilen kavram:\n\n#### Koşullu anlamsal kararlılık\n\nolmalıdır. Eşdeğer maddi koşullarda temel gerçekliğin korunması beklenir. Farklı kullanıcı ihtiyaçlarında tavsiyenin değişmesi ise uygun bağlamsal davranış olabilir.\n\n## 16. BAĞLAMA DUYARLILIK İLE KEYFÎ DEĞİŞKENLİK\n\nBir sistemin bütün kullanıcılara aynı tavsiyeyi vermesi her zaman doğru değildir. Örneğin:\n\n- Bütçesi düşük kullanıcı\n\n- Yalnız belirli ülkede hizmet arayan kullanıcı\n\n- Başka lisans gerektiren kullanıcı\n\n- Kurumsal yerine bireysel hizmet arayan kullanıcı\n\naynı varlık için farklı uygunluk sonucu alabilir. Bu fark:\n\n- kullanıcı koşuluna,\n\n- hizmet kapsamına,\n\n- gerçek sınıra\n\ndayanıyorsa bağlama duyarlı ve doğru olabilir. Ancak eşdeğer kullanıcı koşullarında sonuç sebepsiz biçimde değişiyorsa keyfî değişkenlik olabilir. Bu nedenle NOMOS şunu istemez: “Bütün kullanıcılara aynı cevap.” Şunu ister:\n\n> Eşdeğer maddi koşullarda açıklanabilir biçimde tutarlı, farklı koşullarda ise gerçek sınırlara duyarlı cevap.\n\n## 17. ZAMAN TEMSİL DAĞILIMININ İÇİNDEDİR\n\nTemsil dağılımı zamansız değildir. Gösterim: PE,t olarak düşünülebilir. Aynı varlığın dağılımı:\n\n- ürün güncellemesi,\n\n- kaynak değişikliği,\n\n- şirket değişikliği,\n\n- haber olayı,\n\n- yeni dil sürümü,\n\n- teknik erişim değişikliği\n\nsonrasında farklılaşabilir.\n\n### 17.1. Ani Değişim\n\nBir ürün veya kaynak güncellemesinden sonra dağılım kısa sürede değişir.\n\n### 17.2. Kademeli Değişim\n\nYeni kaynaklar ve kullanıcı davranışları nedeniyle sonuç zaman içinde yavaşça değişir.\n\n### 17.3. Geçici Dalgalanma\n\nBelirli olay veya haber döneminde dağılım geçici olarak farklılaşır.\n\n### 17.4. Müdahale Sonrası Değişim\n\nGEO müdahalesinden sonra dağılım değişebilir. Fakat değişimin müdahaleden kaynaklandığını söylemek ayrıca baseline ve nedensellik tasarımı gerektirir.\n\n### 17.5. Zaman Ortalamasıyla Aklama\n\nBir ürünün:\n\n- ilk dalgada 98,\n\n- ikinci dalgada 90,\n\n- üçüncü dalgada 82\n\nalması hâlinde ortalama 90’dır. Yalnız 90’ı yayımlamak düşüş eğilimini saklar. Bu nedenle:\n\n> Zaman ortalaması, dalga sonuçlarının yerini alamaz.\n\n## 18. KUYRUK RİSKİ VE AĞIR HATA DAĞILIMI\n\nBir dağılımın büyük bölümü doğru olabilir. Fakat düşük olasılıklı ağır hatalar ayrıca değerlendirilmelidir. Örnekler:\n\n- Gerçekte bulunmayan sağlık lisansı\n\n- Yanlış acil durum yönlendirmesi\n\n- Yanlış hukuki yetki\n\n- Sahte yatırım garantisi\n\n- Yanlış şirket kimliği\n\n- Çocuklar veya savunmasız gruplar için uygunsuz tavsiye\n\n- İnsanlardan saklanan manipülatif talimatın tekrarı\n\nÖnceki mimaride:\n\n- Critical,\n\n- Major,\n\n- Moderate,\n\n- Advisory\n\nolarak dört önem seviyesi ayrılmış ve Critical bulguların otomatik başarısızlık etkisi taşıması önerilmişti. Bu kitap bu sistemi nüfus dağılımına bağlar.\n\n### 18.1. Frekans ile Şiddet Ayrımı\n\nBir hata:\n\n- sık fakat düşük etkili,\n\n- nadir fakat ağır etkili\n\nolabilir. Yalnız frekans oranı iki durumu eşit değerlendiremez.\n\n### 18.2. Aday Şiddet Ağırlıklı Risk Gösterimi\n\n### CANDIDATE CONCEPT — ADAY KAVRAM\n\nHata sınıfları için şiddet katsayıları kullanılarak bir risk göstergesi geliştirilebilir:\n\nτ = Σ_{k=1}^K λ_k p_k\n\nBurada:\n\n- pk: hata türünün tahmin edilen oranı\n\n- λk: hata türünün şiddet katsayısı\n\nAncak katsayılar keyfî biçimde belirlenemez. Şunlara dayanmalıdır:\n\n- Öngörülebilir insan zararı\n\n- Temsil bütünlüğü\n\n- Kullanıcı kararına etki\n\n- Geri döndürülebilirlik\n\n- Kasıt ve manipülasyon\n\n- Yüksek riskli alan\n\nKesin yöntem Bölüm 15’te tanımlanacaktır.\n\n### 18.3. Critical Kapı\n\nYüksek genel ortalama, doğrulanmış Critical hata adayını otomatik olarak silemez. Doğru kamu kaydı iki sonucu birlikte göstermelidir: “Genel temsil tahmini yüksektir.” ve: “Belirtilen Critical olay veya olaylar ayrıca uygunluk kararını etkilemektedir.”\n\n## 19. DAĞILIMDA REFUSAL VE SONUÇSUZLUK\n\nBir sistemin cevap vermemesi de kullanıcı deneyiminin parçasıdır. Ancak bütün retler aynı değildir.\n\n### 19.1. Uygun Ret\n\nSistem kanıtın yetersiz olduğu veya güvenli yanıt veremediği durumda ihtiyat gösterebilir. Bu, bazı bağlamlarda doğru davranış olabilir.\n\n### 19.2. Gereksiz Ret\n\nKamuya açık ve düşük riskli bilgiye cevap vermekten tutarsız biçimde kaçınabilir.\n\n### 19.3. Teknik Sonuçsuzluk\n\nSistem teknik hata nedeniyle yanıt üretmeyebilir.\n\n### 19.4. Kapsam Dışı Ret\n\nİstem yanlış veya görev protokol dışı olabilir.\n\n### 19.5. Retlerin Dağılımda Korunması\n\nRetler:\n\n- başarı,\n\n- başarısızlık,\n\n### UNKNOWN\n\nolarak tek bir kategoriye zorlanmamalıdır. İşlev ve gerekçeleri değerlendirilmelidir. Retlerin paydadan çıkarılması, yalnız başarılı cevaplar arasında yüksek doğruluk oranı üretip gerçek kullanıcı deneyimini saklayabilir.\n\n## 20. DAĞILIMLAR NASIL KARŞILAŞTIRILABİLİR?\n\nİki AI ürününün dağılımını karşılaştırmak için yalnız sonuç sayıları yeterli değildir. Karşılaştırmanın adil olması için şu alanlar mümkün olduğunca eşit veya açıkça modellenmiş olmalıdır:\n\n- Denetlenen varlık\n\n- Hedef nüfus\n\n- İstem sürümü\n\n- Diller\n\n- Ülkeler\n\n- Ölçüm dalgası\n\n- Oturum koşulu\n\n- Kullanıcı yüzeyi\n\n- Plan dağılımı\n\n- Hakemlik kuralı\n\n- Gerçeklik paketi\n\n- Geçerlilik kuralları\n\n- Ağırlıklar\n\nMaddi ölçüde farklı protokollerle elde edilen iki skor doğrudan sıralama için kullanılamaz.\n\n### 20.1. Ortak Destek Karşılaştırması\n\nBütün karşılaştırılan AI ürünlerinin:\n\n- resmî erişilebilir olduğu,\n\n- aynı dil ve kullanıcı koşullarını desteklediği\n\nortak evrende karşılaştırma yapılabilir. Bu, sistemler arası daha temiz kıyas sağlar.\n\n### 20.2. Doğal Erişim Dağılımı\n\nHer AI ürünü kendi gerçek kullanıcı erişim evreninde ölçülebilir. Bu sonuç ürünün gerçek küresel etkisini gösterir. Ancak hedef nüfuslar farklı olabileceği için doğrudan performans sıralaması dikkat gerektirir.\n\n### 20.3. Aynı Sağlayıcının Farklı Yüzeyleri\n\nWeb, mobil, kurumsal ürün veya farklı planlar aynı sağlayıcıya ait olsa da ayrı dağılımlar oluşturabilir. Tek sonuç altında birleştirilecekse birleşim ve ağırlık yöntemi açıklanmalıdır.\n\n## 21. AĞIRLIKLANDIRMA DAĞILIMIN ANLAMINI DEĞİŞTİRİR\n\nBir küresel ortalama, gözlemlerin hangi ağırlıkla birleştirildiğine bağlıdır. Muhtemel ağırlıklar:\n\n- Eşit ülke\n\n- Nüfusa göre ülke\n\n- Uygun AI kullanıcı nüfusu\n\n- Dil kullanıcısı\n\n- Gerçek ürün maruziyeti\n\n- Eşit AI ürünü\n\n- Pazar payı\n\n- Müşteri hedef pazarı\n\nHer yöntem farklı soruyu cevaplar.\n\n### 21.1. Eşit Ülke Ağırlığı\n\nSan Marino ile Hindistan aynı ağırlığı alabilir. Bu yaklaşım: “Ortalama ülke deneyimi” sorusuna yaklaşabilir. Dünya nüfusundaki ortalama kullanıcı deneyimini temsil etmez.\n\n### 21.2. Nüfus Ağırlığı\n\nBüyük ülkeler daha fazla etki alır. Bu yaklaşım küresel nüfus deneyimine yaklaşabilir. Küçük ülkeleri ve dilleri görünmez bırakabilir.\n\n### 21.3. Dil Adaleti Ağırlığı\n\nDüşük kaynaklı dillerin ayrıca görünür kalmasını sağlayabilir. Küresel nüfus skoruyla aynı değildir.\n\n### 21.4. Ürün Maruziyeti Ağırlığı\n\nAI ürünlerinin gerçek kullanıcı maruziyetine göre ağırlıklandırılması düşünülebilir. Güvenilir ve bağımsız kullanım verisi gerektirir.\n\n### 21.5. Normatif Ağırlık İlkesi\n\n> Ağırlıklar sonuç görülmeden önce tanımlanmalı, kamuya açıklanmalı ve hangi soruyu cevapladıkları belirtilmelidir.\n\nSonuç görüldükten sonra olumlu skoru yükseltecek ağırlık sistemini seçmek yasaktır. Tek küresel skorun yanında alternatif anlamlı ağırlık sonuçları ayrıca yayımlanabilir.\n\n## 22. SKOR DAĞILIMIN KAYIPLI SIKIŞTIRMASIDIR\n\nBir dağılımdan tek sayı üretmek mümkündür. Fakat tek sayı, dağılımdaki bütün bilgiyi taşımaz. Bu nedenle skor:\n\n#### Dağılımın kayıplı bir özeti\n\nolarak kabul edilmelidir. Bir skor şu bilgileri kaybedebilir:\n\n- En zayıf dil\n\n- En zayıf ülke\n\n- Critical hata türü\n\n- Bilinmeyen kütle\n\n- Zaman dalgalanması\n\n- Kutuplaşma\n\n- Ürün ve plan farkı\n\n- Kapsam dışı nüfus\n\n- Ret dağılımı\n\n- Hakem belirsizliği\n\nSkor yararlıdır. Çünkü:\n\n- karşılaştırmayı kolaylaştırır,\n\n- kamu iletişimini sadeleştirir,\n\n- değişimi izlemeyi sağlar,\n\nyönetim kararını destekler. Fakat skorun sadeliği dağılımın yok edilmesine dönüşemez.\n\n## 23. MİNİMUM KAMU SONUÇ KARTI\n\n### CANDIDATE REQUIREMENT — ADAY ZORUNLULUK\n\nBir NOMOS küresel skoru kamuya sunulacaksa yanında en azından aşağıdaki sonuçların gösterilmesi önerilir:\n\nAna skor tek başına kullanılabilir bir reklam etiketi olmamalıdır. Kanonik kayıt bu sonuç kartına bağlanmalıdır.\n\n## 24. SENTETİK APPLE.COM DAĞILIM GÖSTERİMİ\n\nSENTETİK METODOLOJİ GÖSTERİMİ / Aşağıdaki AI ürünleri, kullanıcılar, diller, sayılar ve sonuçlar tamamen kurgusaldır. Gerçek Apple Inc. performansını veya herhangi bir gerçek yapay zekâ ürününü temsil etmez. İki sentetik AI ürünü düşünelim:\n\n- Ürün A\n\n- Ürün B\n\nHer ürün için:\n\n- beş dil,\n\n- dil başına 200 geçerli sentetik gözlem,\n\n- toplam 1.000 gözlem\n\nbulunduğunu varsayalım. Bu eşit dil dağılımı yalnız yöntemi göstermek içindir. Gerçek GEO-1000 nüfus ağırlıklandırmasını temsil etmez.\n\n### 24.1. Dil Bazlı Geçiş Oranları\n\nİki ürünün ortalaması aynıdır. Fakat dağılımları farklıdır.\n\n#### Ürün A\n\nDil sonuçları birbirine yakındır. En yüksek ve en düşük dil arasındaki fark 2 puandır. Dil tabanı yüzde 89’dur.\n\n#### Ürün B\n\nÜç dilde çok yüksek sonuç üretir. Japonca ve özellikle Arapçada düşüş vardır. En yüksek ve en düşük dil arasındaki fark 29 puandır. Dil tabanı yüzde 70’tir. Yalnız: “Her ikisi de 90 aldı.” demek maddi farkı saklar.\n\n### 24.2. Yanıt Statüsü Dağılımı\n\nİki ürünün geçiş oranı yine yüzde 90’dır. Fakat: Ürün B’de Critical hata adayı 14 kat daha fazladır. Ürün B’de bilinmeyen ve sonuçsuz kütle daha yüksektir. Ürün A’daki başarısızlıkların daha büyük bölümü kısmi destek eksikliğidir. Ürün B’nin hata kuyruğu daha ağırdır. Aynı geçiş oranı aynı uygunluk sonucu doğurmak zorunda değildir.\n\n### 24.3. Zaman Dalgaları\n\nÜrün A nispeten kararlıdır. Ürün B belirgin düşüş göstermektedir. Yalnız üç dalganın ortalamasını yayımlamak, Ürün B’deki bozulmayı saklar.\n\n### 24.4. Sentetik Sonuç\n\nÜrün A ve Ürün B için aynı başlık skorunu yayımlamak mümkün olabilir:\n\n#### 90\n\nFakat NOMOS sonuç kartları aynı olamaz.\n\n#### Ürün A — Sentetik Dağılım İmzası\n\nGenel sonuç: yüksek Dil eşitsizliği: düşük Critical hata kuyruğu: düşük fakat sıfır değil Bilinmeyen kütle: düşük Zaman kararlılığı: yüksek\n\n#### Ürün B — Sentetik Dağılım İmzası\n\nGenel sonuç: yüksek Dil eşitsizliği: yüksek Critical hata kuyruğu: maddi Bilinmeyen kütle: daha yüksek Zaman kararlılığı: düşük ve düşüş eğilimli Bu nedenle Bölüm 2’nin sentetik hükmü şudur:\n\n> Ürün A ile Ürün B’nin aynı ortalama skora sahip olması, aynı temsil kalitesine sahip olduklarını göstermez.\n\n## 25. ZORUNLU NORMATİF HÜKÜMLER\n\n**CH02-N01**\n\nBir GEO sonucu yalnız tek ortalama veya tek geçiş oranıyla tanımlanamaz.\n\n**CH02-N02**\n\nHer dağılım sonucu:\n\n- denetlenen varlığa,\n\n- hedef nüfusa,\n\n- AI ürünü ve kullanıcı yüzeyine,\n\n- ülke ve dile,\n\n- prompta,\n\n- oturum koşuluna,\n\n- zamana\n\nbağlanmalıdır.\n\n**CH02-N03**\n\nKüresel ortalama, maddi alt grup eşitsizliğini tek başına telafi edemez.\n\n**CH02-N04**\n\nCritical ve diğer yüksek şiddetli hata sonuçları genel yanlış oranından ayrı raporlanmalıdır.\n\n**CH02-N05**\n\nUNKNOWN, sonuçsuz, ret, geçersiz ve NOT TESTED durumları birbirinden ayrılmalıdır.\n\n**CH02-N06**\n\nÖlçülmeyen ülke, dil, ürün, kullanıcı yüzeyi veya zaman dönemi olumlu dağılımın parçası gibi gösterilemez.\n\n**CH02-N07**\n\nAğırlıklar ve toplulaştırma kuralları sonuçlar görülmeden önce tanımlanmalıdır.\n\n**CH02-N08**\n\nSonuç sonrası ağırlık değişikliği yeni analiz sürümü oluşturmalı ve önceki sonuç korunmalıdır.\n\n**CH02-N09**\n\nMaddi ölçüde farklı hedef nüfus, istem, ürün, zaman veya değerlendirme kuralına dayanan dağılımlar açıklama olmadan doğrudan karşılaştırılamaz.\n\n**CH02-N10**\n\nBiçimsel dil değişkenliği otomatik olarak temsil hatası sayılamaz.\n\n**CH02-N11**\n\nMaddi kimlik, kapsam, zaman, yetkinlik veya tavsiye değişkenliği gerekçesiz biçimde stil farkı olarak sınıflandırılamaz.\n\n**CH02-N12**\n\nYüksek kararlılık tek başına kalite kanıtı değildir; kararlı yanlış ayrıca kaydedilmelidir.\n\n**CH02-N13**\n\nYüksek ortalama, düşük kapsamla birlikteyse kamu sonucu kapsam sınırlaması taşımalıdır.\n\n**CH02-N14**\n\nAlt grup skorları yetersiz örneklem ve geniş belirsizlik altında kesin ülke veya dil hükmü olarak yayımlanmamalıdır.\n\n**CH02-N15**\n\nRet ve teknik sonuçsuzluk oranları gerçek kullanıcı deneyiminin parçası olarak korunmalıdır.\n\n**CH02-N16**\n\nKamuya sunulan tek skor, kanonik dağılım ve kapsam kaydına bağlanmalıdır.\n\n**CH02-N17**\n\nSentetik dağılımlar gerçek AI ürünü veya gerçek varlık performansıyla birleştirilemez.\n\n**CH02-N18**\n\nDağılım raporunun hesap verebilir insan veya kurum sahibi bulunmalıdır.\n\n## 26. BAŞARISIZLIK BİÇİMLERİ\n\n**CH02-F01 — ORTALAMA AKLAMA**\n\nYüksek küresel ortalama gösterilir; dil, ülke veya Critical hata bozulması saklanır.\n\n**CH02-F02 — ALT GRUP SİLME**\n\nDüşük sonuç veren gruplar rapordan çıkarılır veya “önemsiz” ilan edilir.\n\n**CH02-F03 — KAPSAM AKLAMA**\n\nDar kapsamlı iyi sonuç bütün dünya, bütün diller veya bütün ürünler için kullanılır.\n\n**CH02-F04 — ŞİDDET DÜZLEŞTİRME**\n\nKüçük eksiklik ile ağır sağlık veya lisans yanlışı aynı hata sayısı içinde birleştirilir.\n\n**CH02-F05 — ZAMAN ORTALAMASIYLA BOZULMAYI SAKLAMA**\n\nDüşüş veya dalgalanma yalnız dönem ortalamasıyla görünmez hâle getirilir.\n\n**CH02-F06 — KARARLILIK TAPINMASI**\n\nTutarlı cevabın otomatik olarak doğru olduğu varsayılır.\n\n**CH02-F07 — KELİME KELİME AYNI CEVAP YANILGISI**\n\nAnlamsal doğruluk yerine birebir aynı metin kararlılık ölçüsü olarak kullanılır.\n\n**CH02-F08 — BAĞLAMSAL FARKI HATA SAYMA**\n\nGerçek kullanıcı ihtiyacına dayanan uygun tavsiye farkı keyfî değişkenlik olarak işaretlenir.\n\n**CH02-F09 — KEYFÎ DEĞİŞKENLİĞİ KİŞİSELLEŞTİRME SAYMA**\n\nEşdeğer kullanıcı koşullarındaki maddi çelişkiler açıklamasız biçimde “kişiselleştirme” olarak savunulur.\n\n**CH02-F10 — PAYDA DEĞİŞTİRME**\n\nOlumlu sonucu yükseltmek için tamamlanan, geçerli veya değerlendirilen gözlem paydaları arasında sonuç sonrası geçiş yapılır.\n\n**CH02-F11 — SONUÇ SONRASI AĞIRLIKLANDIRMA**\n\nEn yüksek puanı üreten ülke, dil veya model katsayıları sonradan seçilir.\n\n**CH02-F12 — UYUMSUZ HÜCRELERİ BİRLEŞTİRME**\n\nFarklı istem, ürün, zaman veya panel koşulları tek dağılım gibi sunulur.\n\n**CH02-F13 — RETLERİ SİLME**\n\nYanıt vermeyen sistem kayıtları yalnız cevap üretenler arasında yüksek doğruluk oluşturmak için çıkarılır.\n\n**CH02-F14 — KÜÇÜK HÜCREDEN KESİN HÜKÜM**\n\nBir veya birkaç kullanıcıdan ülke ya da dil skoru üretilir.\n\n**CH02-F15 — CRITICAL KUYRUĞU GİZLEME**\n\nNadir ağır yanlışlar genel geçiş oranının içinde kaybedilir.\n\n**CH02-F16 — TEK SKOR RAPORU**\n\nKapsam, eşitsizlik, kararlılık, belirsizlik ve ağır hatalar gösterilmeden yalnız başlık puanı yayımlanır.\n\n**CH02-F17 — DAĞILIMI “AI’NIN İNANCI” SAYMA**\n\nGözlenen kullanıcı yüzeyi sonuçları yapay zekânın değişmez ve içsel görüşü gibi sunulur.\n\n**CH02-F18 — ÖLÇÜLMEYENİ SIFIR VARYANS SAYMA**\n\nTest edilmeyen alanlar sorunsuz ve kararlı kabul edilir.\n\n## 27. DENETİM PROSEDÜRÜ\n\nBir GEO raporunun temsil dağılımını dürüstçe gösterip göstermediği aşağıdaki adımlarla incelenmelidir.\n\n### Adım 1 — Kamu İddiasını Kaydet\n\nÖrnek: “Markanın küresel NOMOS skoru 92’dir.” Tam cümle ve bulunduğu yüzey kaydedilir.\n\n### Adım 2 — Hedef Dağılımı Tanımla\n\nSkor hangi:\n\n- kullanıcı evrenine,\n\n- AI ürünlerine,\n\n- ülkelere,\n\n- dillere,\n\n- zaman aralığına\n\nuygulanmaktadır?\n\n### Adım 3 — Ölçüm Hücrelerini Çıkar\n\nHer maddi kombinasyon belirlenir:\n\n- Ürün\n\n- Ülke\n\n- Dil\n\n- Panel\n\n- İstem\n\n- Dalga\n\n- Kullanıcı yüzeyi\n\n### Adım 4 — Paydaları Yeniden Kur\n\nAtanan görev Tamamlanan görev Geçerli kayıt Hakem kararı verilen kayıt Geçen yanıt sayıları ayrılır.\n\n### Adım 5 — Sonuç Statülerini Çıkar\n\nYalnız geçiş oranı değil:\n\n- kısmi,\n\n- desteklenmeyen,\n\n- çelişkili,\n\n- eski,\n\n- Critical,\n\n### UNKNOWN,\n\nret, sonuçsuz dağılımı incelenir.\n\n### Adım 6 — Ağırlıkları Doğrula\n\nAğırlıklar:\n\n- önceden tanımlanmış mı,\n\n- hangi soruyu cevaplıyor,\n\nsonuçtan sonra değişmiş mi?\n\n### Adım 7 — Alt Grup Farklarını İncele\n\nEn iyi grup En zayıf yeterli grup Dil farkı Ülke farkı Ürün farkı Panel farkı değerlendirilir.\n\n### Adım 8 — Kapsam ve Eksikliği İncele\n\nHangi alanlar ölçülmedi? Hangi hücreler yetersiz? Eksiklik nedenleri nedir? Eksik veri sistematik olabilir mi?\n\n### Adım 9 — Kararlılığı İncele\n\nDalgalar Oturumlar Kullanıcılar Arayüzler arasındaki değişim değerlendirilir.\n\n### Adım 10 — Kuyruk Riskini İncele\n\nCritical ve diğer ağır hatalar:\n\n- sayısı,\n\n- oranı,\n\n- türü,\n\n- kullanıcı etkisi\n\nbakımından ayrı değerlendirilir.\n\n### Adım 11 — Kamu Özetini Dağılımla Karşılaştır\n\nKamuya yayımlanan tek sayı veya cümle, tam dağılımın yönünü ve riskini doğru taşıyor mu?\n\n### Adım 12 — Sonucu Sınırlandır\n\nKamu iddiası yalnız dağılımın ve kapsamın taşıdığı seviyeye daraltılır.\n\n## 28. GEREKLİ KANIT\n\nBir temsil dağılımı veya küresel GEO skoru için ilgili olduğu ölçüde şu kayıtlar aranmalıdır:\n\n- Denetlenen varlık kaydı\n\n- Hedef nüfus tanımı\n\n- Örnekleme çerçevesi\n\n- AI ürünü ve kullanıcı yüzeyleri\n\n- Ülke ve dil hücreleri\n\n- İstem ve sürümler\n\n- Oturum ve panel koşulları\n\n- Ölçüm dalgaları\n\n- Atanan görev sayıları\n\n- Tamamlanan görevler\n\n- Geçerli ve geçersiz kayıtlar\n\n- Ham yanıtlar\n\n- Sonuç statüsü dağılımı\n\n- Hakemlik kayıtları\n\n- Critical hata kayıtları\n\n- Ret ve sonuçsuzluk kayıtları\n\n- UNKNOWN kayıtları\n\n- Ağırlıklar\n\n- Paydalar\n\n- Alt grup sonuçları\n\n- Kararlılık sonuçları\n\n- Kapsam dışı alanlar\n\n- Güven veya belirsizlik hesapları\n\n- Kamu skor kartı\n\n- Sorumlu insan veya kurum\n\n- Protokol ve analiz sürümü\n\n- Değişiklik geçmişi\n\n## 29. DENETİM KONTROL LİSTESİ\n\nDağılımın hedef nüfusu açık mı? Denetlenen AI ürünleri ve kullanıcı yüzeyleri belli mi? Ülke, dil, istem ve zaman kapsamı görünür mü? Tek skorun hangi ağırlıklarla üretildiği açıklanmış mı? Payda tam olarak tanımlanmış mı? Geçersiz kayıtlar ayrıca gösterilmiş mi? Ret ve sonuçsuzluklar korunmuş mu? UNKNOWN ve NOT TESTED ayrılmış mı? Alt grup sonuçları görünür mü? Küçük hücreler aşırı kesinlikle yorumlanmış mı? En zayıf maddi grup saklanmış mı? Critical hatalar ayrı raporlanmış mı? Zaman dalgaları ayrı gösterilmiş mi? Ortalama düşüş veya oynaklığı saklıyor mu? Biçimsel fark ile maddi anlam farkı ayrılmış mı? Bağlama duyarlı tavsiye değişimi doğru sınıflandırılmış mı? Aynı sağlayıcının farklı yüzeyleri açıklamasız birleştirilmiş mi?\n\nKapsam dışı alanlar küresel sonuca dâhil edilmiş mi? Sentetik ve gerçek dağılımlar ayrılmış mı? Kamuya sunulan cümle tam dağılımın gerçek yönünü taşıyor mu? Maddi sorulardan biri cevapsızsa dağılım sonucu sınırlı güven taşır. Birden fazlası cevapsızsa tek küresel skor kamuya kesin hüküm olarak sunulmamalıdır.\n\n## 30. İTİRAZLAR VE CEVAPLAR\n\n### İtiraz 1 — “Kamu tek bir sayı ister.”\n\nDoğrudur. Tek sayı iletişimi kolaylaştırabilir. NOMOS tek sayıyı tamamen reddetmez. Ancak tek sayı:\n\n- kapsam,\n\n- Critical hata,\n\n- alt grup tabanı,\n\n- zaman,\n\n- belirsizlik\n\nbilgilerine bağlanmalıdır. Bir sayı kısa olabilir. Gerçeği kısaltamaz.\n\n### İtiraz 2 — “Küçük diller küresel skoru gereksiz yere düşürür.”\n\nKüresel nüfus ağırlığı küçük dili sınırlı ağırlıkla hesaba katabilir. Fakat küçük bir dildeki ağır temsil bozulması yalnız nüfus payı düşük olduğu için görünmez bırakılamaz. Bu nedenle:\n\n- nüfus ağırlıklı ana skor,\n\n- ayrı dil adaleti sonucu\n\nbirlikte yayımlanabilir. İki metrik farklı sorulara cevap verir.\n\n### İtiraz 3 — “Kişiselleştirme varsa farklı yanıtlar normaldir.”\n\nBazı farklılıklar normal ve doğru olabilir. Ancak kişiselleştirme:\n\n- şirket kimliğini,\n\n- lisansını,\n\n- güncel fiyatını,\n\n- gerçek hizmet alanını\n\nkeyfî biçimde değiştirmemelidir. Kişiselleştirme kullanıcıya uygun anlatımı ve tavsiyeyi etkileyebilir. Maddi gerçeği icat etme izni değildir.\n\n### İtiraz 4 — “Aynı cevap verilmemesi neden sorun olsun?”\n\nSorun kelime farklılığı değildir. Sorun maddi gerçekliğin değişmesidir. NOMOS birebir metin eşitliği değil, koşullu anlamsal kararlılık arar.\n\n### İtiraz 5 — “Bir Critical hata 1.000 cevapta yalnız bir kez oluştuysa neden önemli olsun?”\n\nBu hata nüfus yaygınlığı bakımından nadir olabilir. Ancak zarar bakımından ağır olabilir. Bir uçağın bin uçuşun birinde kontrolsüz biçimde kritik sistem kaybetmesi yalnız yüzde 0,1 olarak değerlendirilmez. GEO bağlamında da sıklık ile zarar ayrı incelenmelidir.\n\n### İtiraz 6 — “Her küçük ülke veya dil için yeterli örneklem bulamayız.”\n\nDoğrudur. Bu nedenle:\n\n- küresel nüfus paneli,\n\n- ülke gözcü paneli,\n\n- dil adaleti paneli\n\nayrı kurulabilir. Bir kişilik gözlem ülke skoruna dönüşmez. Yalnız gözlem bulunduğunu gösterir. Yetersiz örneklemde doğru statü:\n\n### INSUFFICIENT SAMPLE\n\nveya:\n\n### NOT ESTIMATED\n\nolmalıdır.\n\n### İtiraz 7 — “Bu kadar ayrıntı müşterinin anlayamayacağı kadar karmaşık.”\n\nMüşteriye bütün formüllerin ana sayfada gösterilmesi gerekmez. Ancak karar için gerekli temel gerçekler saklanamaz. Kısa sonuç kartı şu soruları cevaplamalıdır: Genel sonuç nedir? En ciddi risk nedir? En zayıf alan hangisidir? Ne test edilmedi? Sonuç ne kadar kararlıdır? Hangi tarihe aittir? Karmaşıklığı yönetmek gerekir. Ortadan kaldırmak değil.\n\n### İtiraz 8 — “Aynı model bütün ülkelerde kullanılıyorsa ülke farkı neden oluşsun?”\n\nKullanıcının gördüğü çıktı yalnız çıplak modelden oluşmayabilir. Ülke farkı:\n\n- ürün erişimi,\n\n- web kaynakları,\n\n- locale,\n\n- dil,\n\n- plan,\n\n- arayüz,\n\n- mevzuat,\n\n- kişiselleştirme\n\nüzerinden ortaya çıkabilir. Fark oluşmayabilir. Fakat ölçmeden yokluğu varsayılamaz.\n\n### İtiraz 9 — “AI yanıtları değişken olduğu için güvenilir skor zaten mümkün değildir.”\n\nDeğişkenlik ölçümü imkânsız kılmaz. Tam tersine, ölçülmesi gereken özelliklerden biridir. Skor:\n\n- belirli tarih,\n\n- kapsam,\n\n- güven aralığı,\n\n- kararlılık bilgisi\n\ntaşıdığı sürece anlamlı olabilir. Zamansız kesinlik iddiası ise savunulamaz.\n\n### İtiraz 10 — “İstem değişirse dağılım tamamen değişir.”\n\nDoğrudur. Bu nedenle dağılım prompta koşulludur. GEO-1000 bütün olası soruların tek cevabını üretmez. Önceden tanımlanmış:\n\n- Core Mirror İstem,\n\n- Diagnostic İstem Registry\n\nüzerinden belirli temsil alanlarını ölçer. İstem anayasası Bölüm 10’da tanımlanacaktır.\n\n## 32. BÖLÜMÜN ORTAK HÜKMÜ\n\nBu bölüm tek bir skora karşı yazılmadı. Tek bir skorun yalnız başına gerçekliğin tamamı sanılmasına karşı yazıldı. İnsanlar sayı ister. Kurumlar sıralama ister. Yönetim kurulları tek satır görmek ister. Pazar: “NOMOS skorunuz kaç?” diye sorabilir. Bu soru meşrudur. Fakat cevap yalnız: “90” olamaz. Çünkü 90’ın arkasında şu gerçekliklerden herhangi biri bulunabilir:\n\n- Bütün dillerde tutarlı doğruluk\n\n- Bazı dillerde 99, bazılarında 45\n\n- Yüksek ortalama fakat ağır Critical hata\n\n- Yüksek doğruluk fakat düşük kapsam\n\n- Yüksek anlık sonuç fakat hızlı düşüş\n\n- Yalnız kolay promptlarda başarı\n\n- Yalnız değerlendirilebilen cevaplar arasında yüksek oran\n\n- Test edilmemiş ülkelerin olumlu varsayılması\n\n- Seçilmiş AI ürünlerinin birleştirilmesi\n\nBir skorun değeri, arkasındaki dağılımın görünür olmasıyla oluşur. Dağılım görünmüyorsa skor güven üretmez. Yalnız kesinlik görünümü üretir. Bu nedenle NOMOS’un ikinci ölçüm yasası şudur:\n\n> Bir GEO skoru dağılımın özeti olabilir. / Dağılımın yerine geçemez.\n\nÜçüncü yasası şudur:\n\n> Yüksek ortalama, kimin kötü temsil gördüğü sorusunu ortadan kaldırmaz.\n\nDördüncü yasası şudur:\n\n> Nadir ağır yanlış, yalnız nadir olduğu için önemsiz değildir.\n\nBeşinci yasası şudur:\n\n> Test edilmemiş alan dağılımın olumlu tarafı değildir; bilinmeyen sınırıdır.\n\n## NOMOS’un Bölüm 2 Emri\n\n> Bana yalnız ortalamayı gösterme.\n\n> Ortalamanın altında kimlerin kaldığını göster.\n\n> En iyi dilini gösterirken en kötü dilini saklama.\n\n> Büyük ülkelerin ağırlığını kullanıp küçük ülkelerin varlığını silme.\n\n> Küçük ülkeye bir kişi gönderip o ülke adına kesin skor açıklama.\n\n> Yüzde 99 doğru cevabın içine saklanmış tek ağır yanlışı önemsizleştirme.\n\n> Cevabın kelimeleri değişti diye hata ilan etme. / Gerçeklik değiştiğinde ise bunu yalnız stil farkı sayma.\n\n> Retleri, bilinmeyenleri ve test etmediklerini dağılımın dışına atma.\n\n> Sonucu gördükten sonra ağırlığı, paydayı veya kapsamı değiştirme.\n\n> Bir sayı üret. / Fakat sayının arkasındaki ülkeleri, dilleri, kullanıcıları, zamanları ve hataları görünmez yapma.\n\n> Çünkü bir varlığın temsili ortalama bir cümle değildir. / Farklı insanların karşılaştığı farklı gerçekliklerin dağılımıdır.\n\n## Bölümün Son Cümlesi\n\n> GEO’nun ölçüm nesnesi, bir yapay zekânın tek cevabı veya tek ortalama puanı değil; tanımlı kullanıcı nüfusunda, tanımlı koşullar altında oluşan temsil sonuçlarının tamamıdır.\n\n## Normatif Öz\n\n> 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.","character_count":47537,"record_sha256":"b72c9b47dbe24273985abd5a073a3fcdbd0b8981447c88c9d1a6e8672570d144"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-tr-chapter-03","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"tr","language_name":"Turkish","direction":"ltr","record_type":"chapter","sequence":5,"chapter_number":3,"item_number":null,"title":"Denetlenen Varlık Tam Olarak Nedir?","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/tr/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22040778","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22040778","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K10","K11"],"source_word_count":6476,"source_document_sha256":"51df37981ca371d37c430cfaa0515850b2d1bd403bf1fdf0080a7246fab28f5a","structured_json":"{\"number\":3,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH03\",\"title\":\"Denetlenen Varlık Tam Olarak Nedir?\",\"subtitle\":null,\"sourceFile\":\"3.cü bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"60D2981CEC474DAAAE04718FF663900DB0740A3C91147CDDFD68C18BDDD13695\",\"sourceWordCount\":6476,\"sourceIds\":[\"K10\",\"K11\"],\"machine\":{\"chapter\":3,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH03\",\"title\":\"Denetlenen Varlık Tam Olarak Nedir?\",\"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\":\"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.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH03-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"31. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR VARLIK KAYDI\",\"sourceParagraph\":1362,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":1363,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1364,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":1365,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1366,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":1367,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1368,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"ACTIVE\\\",\",\"sourceParagraph\":1369,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityType\\\": \\\"LEGAL_ENTITY\\\",\",\"sourceParagraph\":1370,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"canonicalName\\\": \\\"Asteron Holdings Ltd.\\\",\",\"sourceParagraph\":1371,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"legalName\\\": \\\"Asteron Holdings Ltd.\\\",\",\"sourceParagraph\":1372,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"jurisdiction\\\": \\\"SYNTHETIC\\\",\",\"sourceParagraph\":1373,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"registrationId\\\": \\\"SYNTHETIC-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1374,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validFrom\\\": \\\"2025-01-01\\\",\",\"sourceParagraph\":1375,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verifiedAt\\\": \\\"2026-08-18\\\",\",\"sourceParagraph\":1376,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aliases\\\": [\",\"sourceParagraph\":1377,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1378,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"name\\\": \\\"Asteron\\\",\",\"sourceParagraph\":1379,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aliasType\\\": \\\"BRAND_REFERENCE\\\",\",\"sourceParagraph\":1380,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"language\\\": \\\"und\\\"\",\"sourceParagraph\":1381,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1382,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1383,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"brands\\\": [\",\"sourceParagraph\":1384,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1385,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-TRAVEL-002\\\",\",\"sourceParagraph\":1386,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relationship\\\": \\\"OWNS\\\",\",\"sourceParagraph\":1387,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validFrom\\\": \\\"2025-01-01\\\"\",\"sourceParagraph\":1388,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1389,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1390,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"domains\\\": [\",\"sourceParagraph\":1391,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1392,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"domain\\\": \\\"asteron.example\\\",\",\"sourceParagraph\":1393,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relationship\\\": \\\"CONTROLS\\\",\",\"sourceParagraph\":1394,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scope\\\": \\\"GLOBAL_CORPORATE_SURFACE\\\"\",\"sourceParagraph\":1395,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1396,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1397,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subsidiaries\\\": [\",\"sourceParagraph\":1398,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1399,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-TR-003\\\",\",\"sourceParagraph\":1400,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relationship\\\": \\\"CONTROLS\\\",\",\"sourceParagraph\":1401,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"jurisdiction\\\": \\\"TR\\\"\",\"sourceParagraph\":1402,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1403,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1404,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"externalRelationships\\\": [\",\"sourceParagraph\":1405,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1406,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-MIRA-004\\\",\",\"sourceParagraph\":1407,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relationship\\\": \\\"SERVICE_DELIVERED_BY\\\",\",\"sourceParagraph\":1408,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scope\\\": \\\"SELECTED_DESTINATION_SERVICES\\\",\",\"sourceParagraph\":1409,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"jurisdiction\\\": \\\"TR\\\",\",\"sourceParagraph\":1410,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validFrom\\\": \\\"2026-01-01\\\"\",\"sourceParagraph\":1411,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1412,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1413,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"auditScope\\\": {\",\"sourceParagraph\":1414,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedEntities\\\": [\",\"sourceParagraph\":1415,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1416,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGE-SYNTH-ASTERON-TRAVEL-002\\\"\",\"sourceParagraph\":1417,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1418,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"excludedEntities\\\": [\",\"sourceParagraph\":1419,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGE-SYNTH-ASTERON-CLUB-005\\\"\",\"sourceParagraph\":1420,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1421,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedDomains\\\": [\",\"sourceParagraph\":1422,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"asteron.example\\\"\",\"sourceParagraph\":1423,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1424,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languages\\\": [\",\"sourceParagraph\":1425,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"en\\\",\",\"sourceParagraph\":1426,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"tr\\\"\",\"sourceParagraph\":1427,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1428,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countries\\\": [\",\"sourceParagraph\":1429,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"GB\\\",\",\"sourceParagraph\":1430,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"TR\\\"\",\"sourceParagraph\":1431,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1432,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validityPeriod\\\": {\",\"sourceParagraph\":1433,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"from\\\": \\\"2026-08-18\\\",\",\"sourceParagraph\":1434,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"to\\\": \\\"2027-08-17\\\"\",\"sourceParagraph\":1435,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1436,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1437,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responsibility\\\": {\",\"sourceParagraph\":1438,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimOwner\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1439,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"surfaceOperator\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1440,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"serviceDeliveryVariesByJurisdiction\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1441,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountableHumanRole\\\": \\\"ENTITY_RECORD_OWNER\\\"\",\"sourceParagraph\":1442,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1443,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1444,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1445,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Bu kayıt:\",\"sourceParagraph\":1446,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ilişkinin doğru olduğunu tek başına kanıtlamaz,\",\"sourceParagraph\":1447,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"hukuki kayıt yerine geçmez,\",\"sourceParagraph\":1448,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"bütün bağlı kuruluşları uygun ilan etmez.\",\"sourceParagraph\":1449,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Yalnız denetim nesnesini ve iddia edilen ilişkileri makine tarafından okunabilir biçimde gösterir.\",\"sourceParagraph\":1450,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"32. BÖLÜMÜN MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR KURALI\",\"sourceParagraph\":1452,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH03-R01\",\"sourceParagraph\":1453,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every GEO audit MUST define and version, before observing results:\",\"sourceParagraph\":1455,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- a prompt anchor,\",\"sourceParagraph\":1457,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- a target entity,\",\"sourceParagraph\":1458,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- an entity type,\",\"sourceParagraph\":1459,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- a canonical identity record,\",\"sourceParagraph\":1460,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- a relationship graph,\",\"sourceParagraph\":1461,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- a temporal and jurisdictional boundary,\",\"sourceParagraph\":1462,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- an audit object,\",\"sourceParagraph\":1463,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and a conformity unit.\",\"sourceParagraph\":1464,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Domains, brands, legal entities, corporate groups, subsidiaries, products,\",\"sourceParagraph\":1466,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"services, persons, franchises, distributors, platforms, and sellers MUST\",\"sourceParagraph\":1467,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOT be treated as interchangeable entities.\",\"sourceParagraph\":1468,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Attributes, credentials, licenses, customers, employees, performance,\",\"sourceParagraph\":1470,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"authority, and conformity MUST NOT transfer across related entities\",\"sourceParagraph\":1471,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"unless the relationship, scope, time, and evidence explicitly support\",\"sourceParagraph\":1472,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"that transfer.\",\"sourceParagraph\":1473,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The entity resolved by the AI product MUST be evaluated separately from\",\"sourceParagraph\":1475,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"the factual accuracy of the response.\",\"sourceParagraph\":1476,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A conformity decision MUST apply only to the explicitly identified\",\"sourceParagraph\":1478,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"entity and audited scope. It MUST NOT automatically extend to affiliates,\",\"sourceParagraph\":1479,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"products, jurisdictions, languages, domains, future versions, or related\",\"sourceParagraph\":1480,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"entities.\",\"sourceParagraph\":1481,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Türkçe normatif karşılığı:\",\"sourceParagraph\":1482,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH03-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"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.\",\"sourceParagraph\":1483,\"language\":\"tr-TR\"}]}}","text":"## Bölüm Sınırı\n\nBölüm 1 şu hükmü kurdu:\n\n> Tek bir yanıt GEO skoru değildir.\n\nBölüm 2 şu hükmü ekledi:\n\n> Bir varlığın üretken sistemlerdeki temsili, kullanıcılar, AI ürünleri, ülkeler, diller, oturumlar ve zamanlar arasında oluşan bir dağılımdır.\n\nBu bölüm bir sonraki zorunlu soruyu cevaplar:\n\n> Bu dağılım tam olarak kimin veya neyin temsilini ölçmektedir?\n\nBir şirket mi? Bir marka mı? Bir alan adı mı? Bir ürün mü? Bir hizmet mi? Bir kurucu mu? Bir şirketler grubu mu? Belirli ülkedeki yerel tüzel kişilik mi? Bir franchise işletmesi mi? Bir yapay zekâ sistemi yalnızca apple.com alan adını gördüğünde:\n\n- alan adını,\n\n- markayı,\n\n- ana şirketi,\n\n- yerel satış kuruluşunu,\n\n- ürün ailesini,\n\n- mağaza hizmetini\n\naynı varlık olarak mı değerlendirecektir? Denetim başlamadan bu ayrım yapılmamışsa elde edilen sonuç doğru hesaplanabilir fakat yanlış nesneye uygulanabilir. Bu bölüm:\n\n- denetlenen varlığı,\n\n- istemde kullanılan kimlik çapasını,\n\n- sistemin çözümlediği varlığı,\n\n- uygunluk kararının uygulanacağı birimi,\n\n- varlıklar arası ilişkileri,\n\n- özelliklerin hangi varlığa ait olduğunu,\n\n- zamansal ve coğrafi kimlik sınırlarını\n\ntanımlar. Bu bölüm henüz:\n\n- varlık hakkındaki bütün iddiaların nasıl kanıtlanacağını,\n\n- hakemlerin atomik iddiaları nasıl puanlayacağını,\n\n- ülke ve dil örneklem kotalarını,\n\n- nihai NOMOS skor formülünü\n\nkesinleştirmez. Bölüm 3’ün görevi daha temeldir:\n\n> Ölçüm başlamadan önce ölçülen nesnenin kimliğini ve sınırlarını kilitlemek.\n\n## NOMOS Challenge\n\nBana şu soruyu soruyorsunuz: “Apple.com nasıl bir şirkettir?” Sorunun içinde en az üç ayrı nesne bulunabilir:\n\n- apple.com alan adı\n\n- Apple markası\n\n- Alan adı ve markayla ilişkili hukuki şirket\n\nBen bunlardan birini seçerim. Belki doğru olanı. Belki yanlış olanı. Belki birden fazlasını tek cevapta birleştiririm. Sonra siz cevabı puanlarsınız. Fakat hangi varlığı puanladığınızı önceden söylemediniz. Ben:\n\n- alan adını çevrim içi mağaza olarak anlatmış olabilirim,\n\n- markayı tüketici elektroniği markası olarak anlatmış olabilirim,\n\n- hukuki şirketi küresel kurum olarak anlatmış olabilirim,\n\nürünlerini doğrudan şirketin kendisiymiş gibi sıralamış olabilirim. Cevabım akıcı görünebilir. Ama denetim nesnesi belirsizse doğru olup olmadığı da belirsiz kalır. Şimdi daha karmaşık bir örnek düşünün.\n\nBir marka, bir ülkede ana şirket tarafından; başka ülkede bağlı kuruluş tarafından; üçüncü ülkede bağımsız distribütör tarafından işletiliyor. Kullanıcı soruyor: “Bu marka Türkiye’de hizmet veriyor mu?” Hangi varlık cevap vermelidir? Markanın küresel sitesi mi? Türkiye’deki yerel şirket mi? Distribütör mü?\n\nFranchise işletmecisi mi? Küresel şirketin sahip olduğu lisans, yerel franchise’a otomatik olarak geçer mi? Yerel işletmenin müşteri yorumları ana markanın küresel kalitesini kanıtlar mı? Ana şirketin çalışan sayısı yerel şirketin kapasitesi gibi kullanılabilir mi?\n\nBir ürünün ödülü onu satan bütün şirketlere aktarılabilir mi? Bir kurucunun kişisel deneyimi şirketin kurumsal yaşı olur mu? Bir alan adının eski sahibiyle yeni sahibi aynı varlık sayılır mı?\n\nBir şirket başka şirketi satın aldığında önceki şirketin bütün başarıları yeni şirketin özelliğine dönüşür mü? Bu sorular cevaplanmadan GEO skoru üretilebilir. Fakat neyin skoru olduğu bilinmez. Bu bölümün ilk hükmü şudur:\n\n> Varlık çözülmeden temsil ölçülemez.\n\nİkinci hükmü şudur:\n\n> Aynı adı paylaşmak, aynı varlık olmak değildir.\n\nÜçüncü hükmü şudur:\n\n> Bir ilişki, özelliklerin taraflar arasında otomatik olarak aktarılmasına izin vermez.\n\n## 1. BÖLÜMÜN AMACI\n\nBu bölümün amacı, GEO-1000 içinde ölçülen varlığın kimliğini, sınırını ve ilişkilerini sonuçlar görülmeden önce belirlemektir. Bölüm şu ayrımları normatif hâle getirir:\n\n- Alan adı ile hukuki şirket\n\n- Marka ile marka sahibi\n\n- Ana şirket ile bağlı kuruluş\n\n- Grup ile grup şirketi\n\n- Ürün ile üretici\n\n- Hizmet ile hizmet sağlayıcı\n\n- Kurucu ile kurum\n\n- Çalışan ile kurum\n\n- Lisans sahibi ile markayı kullanan taraf\n\n- Franchise veren ile franchise işletmecisi\n\n- Üretici ile distribütör\n\n- Platform ile platformdaki satıcı\n\n- Teknoloji sağlayıcısı ile teknoloji kullanıcısı\n\n- Müşteri ile iş ortağı\n\n- Aktif ilişki ile tarihsel ilişki\n\n- Resmî ad ile açıklayıcı çeviri\n\n- Aynı adlı farklı varlıklar\n\n- Bir varlığın önceki ve sonraki sürümleri\n\n- Denetlenen nesne ile uygunluk kararının uygulanacağı nesne\n\nBu bölümün sonunda her GEO denetimi şu soruya tek ve izlenebilir cevap verebilmelidir:\n\n> Bu skor ve karar tam olarak hangi varlığa, hangi ilişkilerle, hangi dönemde ve hangi dijital yüzeyler için aittir?\n\n## 2. MERKEZÎ NORMATİF HÜKÜM\n\n> Her GEO-1000 denetimi, veri toplanmadan önce benzersiz bir denetim varlığı, kanonik varlık kaydı, kapsam sınırı, zaman sınırı ve ilişki grafiği tanımlamak zorundadır.\n\nBir varlığın yalnız:\n\n- adı,\n\n- logosu,\n\n- alan adı,\n\n- sosyal medya hesabı\n\ndenetim nesnesini belirlemeye yetmez. Denetim varlığı en azından ilgili olduğu ölçüde şu unsurlarla tanımlanmalıdır:\n\n- Varlık türü\n\n- Kanonik adı\n\n- Hukuki adı\n\n- Marka adları\n\n- Resmî yerelleştirilmiş adlar\n\n- Kısaltmalar ve alias’lar\n\n- Kuruluş veya başlangıç tarihi\n\n- Yargı alanı\n\n- Kayıt numarası veya eşdeğer resmî kimlik\n\n- Ana ve bağlı şirket ilişkileri\n\n- Marka sahipliği\n\n- Alan adı kontrolü\n\n- Ürün ve hizmet sahipliği\n\n- Gerçek hizmet teslimat sorumlusu\n\n- İddia sahibi\n\n- Kanıt sahibi\n\n- Aktif ülkeler ve locale’ler\n\n- Geçerlilik dönemi\n\n- Tarihsel ad ve ilişkiler\n\n- Denetim kapsamına alınan yüzeyler\n\n- Kapsam dışı varlık ve yüzeyler\n\nBu kayıt tamamlanmadan ana GEO skoru yayımlanmamalıdır.\n\n## 3. VARLIK NEDİR?\n\nBu protokolde varlık, kendisine ayrı ve izlenebilir kimlik, özellik, ilişki, sorumluluk veya zaman statüsü atanabilen nesnedir. Varlık:\n\n- insan,\n\n- hukuki şirket,\n\n- kamu kurumu,\n\n- marka,\n\n- ürün,\n\n- hizmet,\n\n- alan adı,\n\n- dijital uygulama,\n\n- şirketler grubu,\n\n- fiziksel şube,\n\n- program,\n\n- sertifika,\n\n- yayın,\n\n- araştırma projesi\n\nolabilir. Her adı geçen şey ayrı bir varlık olmak zorunda değildir. Fakat aşağıdaki alanlardan biri maddi biçimde değişiyorsa ayrı varlık kaydı gerekebilir:\n\n- Hukuki sorumluluk\n\n- Mülkiyet\n\n- Lisans\n\n- Ürün veya hizmet teslimatı\n\n- Yargı alanı\n\n- Zaman dönemi\n\n- Kullanıcıya karşı yükümlülük\n\n- Kanıt ve iddia sahipliği\n\n- Denetim kapsamı\n\n## 4. GEO DENETİMİNDE ALTI AYRI NESNE\n\nBir GEO denetiminde “varlık” kelimesi çoğu zaman altı ayrı işlevi gizler. Bu altı nesne birbirinden ayrılmalıdır.\n\n### 4.1. İstem Çapası\n\nİstem çapası, kullanıcı sorusunda varlığı çağırmak için kullanılan ifade veya işarettir. Örnekler:\n\n- Şirket adı\n\n- Marka adı\n\n- Alan adı\n\n- Kurucu adı\n\n- Ürün adı\n\n- Uygulama adı\n\n- Yerel şirket adı\n\n- Kısaltma\n\nÖrnek: “Apple.com nasıl bir şirkettir?” Buradaki istem çapası: apple.com alan adıdır. İstem çapası, hedef varlığın kendisi olmak zorunda değildir. Yalnız sistemin varlığı çözümlemesi için kullanılan giriş noktasıdır.\n\n### 4.2. Hedef Varlık\n\nHedef varlık, protokolün gerçekte ölçmek istediği varlıktır. Örnek: apple.com alan adıyla ilişkilendirilen kanonik kurumsal varlık hedeflenebilir. Fakat bunun tam kimliği denetim öncesinde kayıt altına alınmalıdır. Hedef varlık, istemden sonra sonuçlara bakılarak seçilemez.\n\n### 4.3. Sistem Tarafından Çözümlenen Varlık\n\nÇözümlenen varlık, AI ürününün istem çapasını hangi varlık olarak yorumladığıdır. Gösterim:\n\nE_i\n\nolarak kullanılabilir. Hedef varlık:\n\n### E\\*\n\nise kimlik çözümleme değerlendirmesi şu temel soruyu sorar:\n\nE_i = E* ?\n\nFakat eşitlik her zaman yalnız ad eşitliği değildir. Sistem doğru hukuki varlığı adlandırmadan doğru marka ve kurumsal nesneyi tanımlayabilir. Bu nedenle kimlik eşleşmesi daha sonra:\n\n- tam eşleşme,\n\n- kabul edilebilir marka eşleşmesi,\n\n- kısmi eşleşme,\n\n- yanlış varlık,\n\n- belirsiz,\n\n- çoklu varlık birleşmesi\n\nolarak sınıflandırılabilir.\n\n### 4.4. İddia Nesnesi\n\nİddia nesnesi, yanıt içindeki belirli özelliğin ait olduğu varlıktır. Aynı cevap içinde:\n\n- kuruluş tarihi ana şirkete,\n\n- ürün özelliği ürüne,\n\n- müşteri yorumu yerel hizmet sağlayıcısına,\n\n- lisans belirli tüzel kişiliğe,\n\n- kurucu deneyimi kişiye\n\nait olabilir. Cevap doğru hedef varlıkla başlamış olsa bile özellikleri yanlış nesnelere aktarabilir. Bu nedenle her maddi iddia şu yapıda değerlendirilmelidir:\n\n(özne, ilişki veya özellik, değer, zaman, kapsam)\n\nÖrnek: “X, Y lisansına sahiptir.” Burada lisansın hangi:\n\n- tüzel kişiliğe,\n\n- ülkede,\n\n- tarihler arasında,\n\n- faaliyet için\n\nait olduğu belirlenmelidir.\n\n### 4.5. Denetim Nesnesi\n\nDenetim nesnesi, kanıt, içerik, teknik yüzey ve AI çıktılarının birlikte incelendiği tanımlı varlık veya varlık paketidir. Bir denetim nesnesi tek varlık olabilir. Örnek: Belirli bir hukuki şirket Ya da sınırları açık bir paket olabilir: Ana marka + kanonik alan adı + belirtilen iki ürün + Türkçe ve İngilizce kamu yüzeyleri Paket kullanılıyorsa içindeki varlıklar ayrı kimliklerini korumalıdır. “Paket” bütün özelliklerin birbirine aktarılması anlamına gelmez.\n\n### 4.6. Uygunluk Birimi\n\nUygunluk birimi, denetim kararının hukuken ve normatif olarak uygulanacağı kesin nesnedir. Bir uygunluk kararı:\n\n- bütün şirketler grubuna,\n\n- bütün dillere,\n\n- bütün alan adlarına,\n\n- bütün ürünlere\n\notomatik olarak uygulanamaz. Örnek: “NobleJackal markasının example.com alanındaki Türkçe ve İngilizce kamu sayfaları, belirtilen tarih aralığında ve belirtilen standarda göre uygun bulunmuştur.” Bu karar:\n\n- şirketin bütün iç süreçlerini,\n\n- bağlı şirketleri,\n\n- ayrı uygulamaları,\n\n- gelecekte eklenecek dilleri,\n\n- kapsam dışı ürünleri\n\notomatik olarak kapsamaz.\n\n## 5. VARLIK TÜRLERİ\n\nHer denetim varlığı bir veya birden fazla türle sınıflandırılmalıdır. Ana tür ve ikincil türler ayrılabilir.\n\n### 5.1. Hukuki Varlık\n\nKanun veya ilgili hukuk düzeni altında ayrı hak, sorumluluk veya kayıt taşıyan şirkettir. Alanları ilgili olduğu ölçüde:\n\n- Hukuki ad\n\n- Şirket türü\n\n- Kayıt yeri\n\n- Kayıt numarası\n\n- Vergi veya eşdeğer kimlik\n\n- Kuruluş tarihi\n\n- Aktiflik durumu\n\n- Yetkili temsilci\n\n- Ana ve bağlı kuruluş ilişkileri\n\nHukuki varlık markayla aynı adı taşıyabilir. Fakat aynı nesne değildir.\n\n### 5.2. Marka\n\nÜrün, hizmet veya kurumsal kimliğin pazarda kullanılan adıdır. Marka:\n\n- ayrı tüzel kişilik olmayabilir,\n\n- başka şirket tarafından sahip olunabilir,\n\n- lisansla kullanılabilir,\n\nbirden fazla şirket tarafından farklı ülkelerde işletilebilir. Bir markanın yaptığı söylenen işin gerçek teslimat sorumlusu ayrıca belirlenmelidir.\n\n### 5.3. Şirketler Grubu\n\nOrtak sahiplik veya kontrol ilişkisi taşıyan birden fazla hukuki varlığın oluşturduğu yapıdır. “Grup” şu özellikleri otomatik olarak bütün üyelere aktaramaz:\n\n- Lisans\n\n- Sertifika\n\n- Müşteri sayısı\n\n- Çalışan sayısı\n\n- Gelir\n\n- Ofis\n\n- Denetim sonucu\n\n- Güvenlik statüsü\n\n- Uygunluk işareti\n\nGrup düzeyindeki değer gerçekten konsolide ise açıkça belirtilmelidir.\n\n### 5.4. Bağlı Kuruluş veya İştirak\n\nBaşka bir varlığın sahiplik veya kontrol ilişkisi altında bulunan hukuki varlıktır. Bağlı kuruluş:\n\n- ayrı sözleşme tarafı,\n\n- ayrı lisans sahibi,\n\n- ayrı işveren,\n\n- ayrı veri sorumlusu\n\nolabilir. Ana şirketin özellikleri varsayılan olarak bağlı kuruluşa aktarılmaz.\n\n### 5.5. Alan Adı\n\nBir dijital adres ve yayın yüzeyidir. Alan adı:\n\n- hukuki kişi değildir,\n\n- kendi başına hizmet teslim etmez,\n\n- marka sahibi olmak zorunda değildir,\n\nbelirli zamanlarda farklı sahip veya işletmeciler tarafından kontrol edilebilir. Bir alan adı denetimin başlangıç çapası olabilir. Fakat kararın hangi varlık adına verildiği ayrıca gösterilmelidir.\n\n### 5.6. Web Sitesi veya Dijital Yayın\n\nAlan adı üzerindeki belirli içerik ve uygulama bütünüdür. Aynı alan adı:\n\n- kurumsal site,\n\n- mağaza,\n\n- destek portalı,\n\n- yatırımcı sayfası,\n\n- geliştirici belgeleri,\n\n- farklı ülke ve dil sürümleri\n\ntaşıyabilir. Bunların içerik sahipleri ve denetim kapsamları farklı olabilir.\n\n### 5.7. Ürün\n\nBelirli işlev, model veya sürüm taşıyan ticari ya da teknik nesnedir. Bir ürünün:\n\n- fiyatı,\n\n- güvenliği,\n\n- teknik özelliği,\n\n- sertifikası,\n\n- kullanıcı uygunluğu\n\nşirkete ait genel özellik gibi kullanılamaz. Aynı ürün ailesindeki sürümler de farklılık gösterebilir.\n\n### 5.8. Hizmet\n\nBelirli kapsam, kullanıcı, ülke, teslimat yöntemi ve sorumluluk altında sunulan faaliyettir. Bir hizmet:\n\n- marka tarafından pazarlanabilir,\n\n- başka hukuki varlık tarafından faturalandırılabilir,\n\nbağımsız partner tarafından teslim edilebilir. Denetim, hizmeti kimin:\n\n- sattığını,\n\n- teslim ettiğini,\n\n- garanti ettiğini,\n\n- hukuken üstlendiğini\n\nayırmalıdır.\n\n### 5.9. Kişi\n\nKurucu, yönetici, çalışan, danışman, uzman veya kamuya açık temsilcidir. Bir kişinin:\n\n- eğitimi,\n\n- deneyimi,\n\n- lisansı,\n\n- görüşü\n\nkuruma otomatik olarak aktarılmaz. Aynı şekilde kurumun ödülü veya sertifikası kişiye ait profesyonel yetkinlik sayılmaz.\n\n### 5.10. Şube veya Fiziksel Lokasyon\n\nAna kuruma bağlı veya ayrı işletilen fiziksel hizmet noktasıdır. Bir şube:\n\n- ana şirketin parçası,\n\n- ayrı tüzel kişilik,\n\n- franchise,\n\n- bağımsız lisanslı işletmeci\n\nolabilir. Konum ilişkisi hukuki ilişkiyi tek başına göstermez.\n\n### 5.11. Franchise\n\nMarka kullanım hakkı veya iş modeli lisansı altında faaliyet gösteren bağımsız işletme olabilir. Franchise verenin:\n\n- itibarı,\n\n- denetimi,\n\n- eğitimi\n\nfranchise işletmecisinin her davranışını otomatik olarak garanti etmez. Franchise işletmecisinin yerel hatası da bütün küresel markaya otomatik olarak genellenemez. İlişki, kapsamıyla raporlanmalıdır.\n\n### 5.12. Distribütör, Bayi veya Satıcı\n\nÜrün veya hizmeti belirli pazarda satan ya da dağıtan bağımsız veya bağlı taraftır. Üreticinin lisansı, denetimi veya kurumsal uygunluğu distribütöre otomatik olarak aktarılmaz. Satıcının müşteri hizmeti performansı da üretici ürün kalitesiyle aynı metrik değildir.\n\n### 5.13. Platform ve Platform Satıcısı\n\nPazar yeri veya platform ile platform üzerindeki bağımsız satıcı ayrı varlıklardır. Platform:\n\n- ödeme,\n\n- listeleme,\n\n- teknik altyapı\n\nsağlayabilir. Satıcı:\n\n- ürün,\n\n- teslimat,\n\n- garanti,\n\n- müşteri ilişkisi\n\nsorumlusu olabilir. AI cevabı bu rolleri birleştirirse yanlış sorumluluk ataması oluşabilir.\n\n### 5.14. Program, Rozet veya Sertifika\n\nBir kurumun sunduğu:\n\n- eğitim programı,\n\n- uygunluk işareti,\n\n- sertifika,\n\n- üyelik,\n\n- rozet\n\nayrı varlık kaydı taşıyabilir. Programı yayımlayan kurumla programa katılan kurum aynı değildir. Rozetin özelliği, rozet taşıyan kurumun bütün özelliklerine dönüşmez.\n\n## 6. VARLIK GRAFİĞİ\n\nTek bir varlık kaydı karmaşık ilişkileri açıklamaya yetmeyebilir. Bu nedenle her denetim için bir varlık grafiği oluşturulmalıdır. Gösterim:\n\n### G_E = (V, R)\n\nBurada:\n\n- V: varlık düğümleri\n\n- R: düğümler arasındaki yönlü ilişkiler\n\nİlişkiler açık fiillerle tanımlanmalıdır.\n\n### 6.1. Temel İlişki Türleri\n\nİlgili olduğu ölçüde şu ilişkiler kullanılabilir:\n\n- owns — sahibidir\n\n- ownedBy — sahibi şudur\n\n- controls — kontrol eder\n\n- controlledBy — kontrol edilir\n\n- operates — işletir\n\n- operatedBy — işletilir\n\n- publishes — yayımlar\n\n- publishedBy — yayımlanır\n\n- manufactures — üretir\n\n- manufacturedBy — üretilir\n\n- providesService — hizmet sunar\n\n- serviceDeliveredBy — hizmeti teslim eder\n\n- licensesBrandTo — markayı lisanslar\n\n- franchisesTo — franchise verir\n\n- distributesFor — dağıtım yapar\n\n- sells — satar\n\n- employs — istihdam eder\n\n- foundedBy — kurucusu şudur\n\n- memberOf — üyesidir\n\n- certifiedBy — belirtilen kapsamda sertifikalandırılmıştır\n\n- auditedBy — denetlenmiştir\n\n- partneredWith — belirtilen kapsamda iş ortaklığı vardır\n\n- customerOf — müşterisidir\n\n- supplierTo — tedarikçisidir\n\n- formerlyKnownAs — eski adı\n\n- predecessorOf — öncülüdür\n\n- successorTo — ardılıdır\n\n- acquiredBy — satın alınmıştır\n\n- mergedInto — birleşmiştir\n\n- ceasedOn — faaliyeti sona ermiştir\n\n“İlişkili”, “partner”, “birlikte çalışıyor” gibi belirsiz fiiller mümkün olduğunca tek başına kullanılmamalıdır.\n\n### 6.2. İlişkinin Yönü\n\nİlişkiler yönlüdür. “A, B’ye teknoloji sağlar.” ile: “B, A’ya teknoloji sağlar.” aynı değildir. Bir marka bir şirkete ait olabilir. Şirket markaya ait değildir. Bir müşteri ajansla çalışmış olabilir. Ajans müşteriye ait değildir. Yön belirtilmezse sistem yanlış sorumluluk ve otorite aktarımı yapabilir.\n\n### 6.3. İlişkinin Zamanı\n\nHer maddi ilişki ilgili olduğu ölçüde:\n\n- başlangıç tarihi,\n\n- bitiş tarihi,\n\n- aktiflik durumu,\n\n- son doğrulama tarihi\n\ntaşımalıdır. Eski ortaklık aktif ortaklık değildir. Eski çalışan güncel yönetici değildir. Bir zamanlar kullanılan distribütör bugünkü yetkili temsilci olmayabilir.\n\n### 6.4. İlişkinin Kapsamı\n\nBir ortaklık:\n\n- belirli ürün,\n\n- ülke,\n\n- kampanya,\n\n- tarih,\n\n- etkinlik\n\nile sınırlı olabilir. Tek projelik iş birliği bütün kurumsal faaliyetlere genellenemez.\n\n## 7. ÖZELLİK AKTARIMI VARSAYILAN OLARAK YASAKTIR\n\nVarlıklar arasında ilişki bulunması, bir varlığın özelliğinin diğerine otomatik olarak geçmesini sağlamaz. Bu bölümün temel ilkelerinden biri şudur:\n\n> Özellik aktarımı, varsayılan olarak yasaktır; ancak açık ilişki, kapsam, zaman ve kanıtla izin verilebilir.\n\n### 7.1. Lisans Aktarımı\n\nAna şirketin lisansı:\n\n- bağlı kuruluşa,\n\n- franchise’a,\n\n- distribütöre,\n\n- markaya\n\notomatik olarak geçmez. Lisansın resmî kapsamı incelenmelidir.\n\n### 7.2. Sertifika Aktarımı\n\nBir ürünün sertifikası bütün ürün ailesine aktarılamaz. Bir ofisin kalite sertifikası küresel gruba genellenemez. Bir şirketin uygunluk kararı çalışanlarının kişisel uzmanlığını kanıtlamaz.\n\n### 7.3. Çalışan Sayısı Aktarımı\n\nGrup toplamı, yerel şirket çalışan sayısı gibi kullanılamaz. Ajans ağı veya serbest çalışan havuzu doğrudan çalışan sayısı olarak gösterilemez.\n\n### 7.4. Müşteri Sayısı Aktarımı\n\nAna grubun müşteri sayısı yeni kurulmuş markanın müşteri sayısı gibi yazılamaz. Bir platformdaki kullanıcı sayısı belirli ürünün aktif müşteri sayısı olmayabilir.\n\n### 7.5. Kuruluş Tarihi Aktarımı\n\nKurucunun sektördeki başlangıç yılı, şirketin kuruluş tarihi değildir. Bir şirket satın aldığı eski markanın tarihini kendi hukuki kuruluş tarihi gibi kullanamaz. Marka tarihi ile tüzel kişilik tarihi ayrı gösterilmelidir.\n\n### 7.6. Başarı ve Vaka Aktarımı\n\nBir çalışanın önceki işvereninde yaptığı proje, yeni şirketin kurumsal vaka çalışması değildir. Satın alınan şirketin başarısı, entegrasyon ve kapsam açıklanmadan yeni grubun doğrudan başarısı sayılmaz.\n\n### 7.7. Uygunluk Aktarımı\n\nBir alan adının belirli dil sayfaları için verilen uygunluk:\n\n- bütün şirket grubuna,\n\n- yeni ürünlere,\n\n- başka alan adlarına,\n\n- gelecekteki sayfalara\n\naktarılmaz.\n\n## 8. DÖRT AYRI SAHİPLİK KATMANI\n\nBir dijital temsil içinde “sahip” kelimesi birden fazla anlam taşıyabilir. Dört katman ayrılmalıdır.\n\n### 8.1. Hukuki Sahiplik\n\nVarlığın kanun veya resmî kayıt altında sahibidir.\n\n### 8.2. Marka Sahipliği\n\nMarka veya ticari kimlik üzerindeki hak sahibidir.\n\n### 8.3. Dijital Yüzey Kontrolü\n\nAlan adı, web sitesi, sosyal profil veya uygulamayı fiilen kontrol eden taraftır. Hukuki sahip ile teknik kontrol sahibi farklı olabilir.\n\n### 8.4. İçerik ve İddia Sahipliği\n\nYayımlanan maddi iddianın doğruluğundan sorumlu taraftır. Ajans siteyi yönetebilir. Fakat fiyat veya lisans iddiasının gerçek sahibi müşteri kurum olabilir. Bir teknik sağlayıcı içeriği yayımladığı için iddianın maddi sahibi hâline gelmez.\n\n## 9. HİZMETİ KİM SATIYOR, KİM TESLİM EDİYOR?\n\nGEO değerlendirmesinde en önemli varlık ayrımlarından biri budur. Bir hizmet zincirinde şu taraflar farklı olabilir:\n\n- Markayı kullanan\n\n- Reklamı yapan\n\n- Teklifi hazırlayan\n\n- Sözleşmeyi imzalayan\n\n- Faturayı kesen\n\n- Hizmeti fiilen teslim eden\n\n- Garanti veren\n\n- Veriyi işleyen\n\n- Şikâyeti yöneten\n\n- Hukuki sorumluluğu taşıyan\n\nAI cevabı yalnız marka adını söyleyerek bütün bu rolleri tek tarafa atayabilir. Bu hata özellikle:\n\n- turizm,\n\n- finans,\n\n- sağlık,\n\n- danışmanlık,\n\n- franchise,\n\n- platform,\n\n- ajans,\n\n- eğitim\n\nalanlarında maddi sonuç doğurabilir. Her hizmet kaydı şu sorulara cevap vermelidir: Kullanıcı kiminle sözleşme yapar? Ödemeyi kim alır? Hizmeti kim gerçekleştirir? Mesleki veya hukuki sorumluluğu kim taşır? Garanti ve iade yükümlülüğü kimdedir? Marka hangi roldedir? Üçüncü taraf sağlayıcılar var mıdır? Bu ayrım, GEO skorunun hangi varlığa uygulanacağını da belirler.\n\n## 10. VARLIK SINIRI\n\nVarlık sınırı, denetlenen nesnenin hangi özellik, ilişki ve yüzeyleri içerdiğini; hangilerini içermediğini belirleyen çizgidir. Bir varlık sınırı dört katmanda tanımlanabilir.\n\n### 10.1. Kimlik Çekirdeği\n\nVarlığın değişmeden kalması gereken temel kimliğidir:\n\n- Kanonik ad\n\n- Varlık türü\n\n- Hukuki veya kurumsal kimlik\n\n- Ana faaliyet\n\n- Ana sahiplik\n\n- Aktiflik durumu\n\n### 10.2. Kontrollü Çevre\n\nVarlığın doğrudan kontrol ettiği:\n\n- alan adları,\n\n- uygulamalar,\n\n- markalar,\n\n- ürünler,\n\n- belgeler,\n\n- resmî profiller\n\nalanıdır. Kontrol, bütün özelliklerin tek kimlikte birleşmesi anlamına gelmez.\n\n### 10.3. Bağlı Çevre\n\nBağlı kuruluşlar, yerel şirketler, franchise’lar ve kontrollü partnerlerdir. Bunlar ayrı kimliklerini korur.\n\n### 10.4. Dış İlişki Çevresi\n\nMüşteriler, tedarikçiler, medya, üyelikler, teknoloji sağlayıcıları ve bağımsız ortaklardır. Bu çevredeki varlıklar denetlenen varlığın parçası değildir. İlişki nesnesidir.\n\n## 11. VARLIK SINIRININ SONUÇLAR GÖRÜLMEDEN KİLİTLENMESİ\n\nDenetim nesnesi sonuçlara göre genişletilemez veya daraltılamaz. Aşağıdaki davranışlar yasaktır:\n\n- Olumlu grup sonuçlarını markaya eklemek\n\n- Başarısız bağlı şirketi kapsamdan çıkarmak\n\n- İyi ürün sonucunu bütün ürün ailesine yaymak\n\n- Kötü dil sürümünü ayrı varlık ilan etmek\n\n- Critical hatayı yerel işletmeye bırakıp küresel markayı temiz göstermek\n\n- Güçlü yerel kanıtı küresel şirketin kanıtı yapmak\n\nVarlık kapsamı:\n\n- denetim başlamadan,\n\n- promptlar dağıtılmadan,\n\n- sonuçlar görülmeden\n\nönce sürümlenmelidir.\n\n## 12. KANONİK VARLIK KAYDI\n\nHer denetlenen varlık için Kanonik Varlık Kaydı oluşturulmalıdır. Bu kayıt, hakemlerin ve sistemlerin hangi nesneyi değerlendirdiğini açıklar.\n\n### 12.1. Asgari Alanlar\n\n#### Kimlik\n\nNOMOS varlık kimliği Kanonik ad Varlık türü Hukuki ad Kısaltmalar Resmî yerel adlar Eski adlar\n\n#### Hukuki ve Kurumsal Statü\n\nYargı alanı Kayıt numarası Kuruluş tarihi Aktiflik durumu Ana şirket Bağlı kuruluşlar\n\n#### Marka ve Ürünler\n\nSahip olunan markalar Lisanslanan markalar Ürünler Hizmetler Sürüm veya model ayrımları\n\n#### Dijital Yüzeyler\n\nKanonik alan adları Yerel alan adları Uygulamalar Resmî profiller Makine tarafından okunabilir kayıtlar\n\n#### Sorumluluk\n\nİddia sahibi İçerik sahibi Teknik yüzey sahibi Hizmet teslimat sahibi Hukuki sorumlu\n\n#### Zaman\n\nKayıt sürümü Yürürlük başlangıcı Geçerlilik bitişi Son doğrulama tarihi Tarihsel değişiklikler\n\n#### Kapsam\n\nDenetlenen ülkeler Denetlenen diller Denetlenen ürünler Kapsam dışı varlık ve yüzeyler\n\n### 12.2. Varlık Statüleri\n\nHer varlık kaydı şu statülerden birini taşımalıdır:\n\n### ACTIVE\n\n### INACTIVE\n\n### HISTORICAL\n\n### SUPERSEDED\n\n### MERGED\n\n### ACQUIRED\n\n### DISSOLVED\n\n### PROVISIONAL\n\n### CONTESTED\n\n### UNKNOWN\n\nUNKNOWN veya CONTESTED kimlik sessizce kesinleştirilemez.\n\n## 13. KİMLİK KANIT DÜZEYLERİ\n\nBir varlık kaydının kimlik güveni, kullanılan kaynaklara göre sınıflandırılabilir.\n\n### ID-0 — Kimlik Belirsiz\n\nYalnız ad veya alan adı vardır. Hukuki veya kurumsal eşleme doğrulanmamıştır.\n\n### ID-1 — Birinci Taraf Beyanı\n\nKurum kendisini belirli biçimde tanımlamaktadır. Değerlidir. Bağımsız doğrulama değildir.\n\n### ID-2 — Desteklenmiş Kurumsal Kimlik\n\nBirinci taraf kayıtları, alan adı ve başka güvenilir kayıtlar birbiriyle uyumludur.\n\n### ID-3 — Resmî Kayıtla Doğrulanmış Kimlik\n\nHukuki varlık uygun resmî veya güvenilir kayıtlarla doğrulanmıştır.\n\n### ID-4 — Çok Yüzeyli ve İlişki Doğrulanmış Kimlik\n\nKimlik, marka, ürün, alan adı ve kurumsal ilişkiler birden fazla güvenilir kayıt üzerinden tutarlıdır.\n\n### ID-5 — Zaman İçinde Sürdürülmüş Kimlik\n\nKimlik ve ilişkiler farklı dönemlerde doğrulanmış, değişiklik geçmişi korunmuştur. Bu düzeyler nihai uygunluk puanı değildir. Varlık kaydının kanıt güvenini gösterir.\n\n## 14. AYNI ADLI FARKLI VARLIKLAR\n\nAynı veya benzer ada sahip farklı varlıklar bulunabilir. Bu durum varlık çarpışması oluşturur. Örnek ayrımlar:\n\n- Aynı adlı şirketler\n\n- Aynı kısaltmayı kullanan kurumlar\n\n- Farklı ülkelerde aynı marka adı\n\n- Eski ve yeni şirket\n\n- Kişi adı ile marka adı\n\n- Ürün adı ile şirket adı\n\n- Genel kelime ile marka\n\nDenetim, yalnız ad eşleşmesine dayanamaz.\n\n### 14.1. Çarpışma Çözücü Alanlar\n\nYargı alanı Hukuki şirket türü Alan adı Fiziksel adres Kuruluş tarihi Kurucu veya yönetici Ürün ve hizmet Marka sahibi Kayıt numarası Yerel dil adı\n\n### 14.2. Belirsiz İstem\n\nİstem birden fazla makul varlığa işaret ediyorsa üç seçenek vardır: İstem açıklaştırılır. Varlık çözümleme testi olarak ayrı sınıflandırılır. Sistemden açıklama istemesi beklenir. Belirsiz istemden elde edilen cevap ana doğruluk skoruna sessizce eklenemez.\n\n## 15. BİR VARLIK, BİRDEN FAZLA ALAN ADI\n\nBir şirket:\n\n- küresel alan,\n\n- yerel ülke alanları,\n\n- ürün alanları,\n\n- yatırımcı alanı,\n\n- destek alanı,\n\n- eski alanlar\n\nkullanabilir. Bu yüzeylerin tamamı aynı denetim kapsamına otomatik olarak girmez. Her alan için:\n\n- kontrol sahibi,\n\n- içerik sahibi,\n\n- hedef kullanıcı,\n\n- dil,\n\n- ürün kapsamı,\n\n- aktiflik durumu\n\nbelirlenmelidir. Bir alan adındaki doğru kayıt başka alandaki yanlışı otomatik olarak düzeltmez.\n\n## 16. BİR ALAN ADI, BİRDEN FAZLA VARLIK\n\nTek alan adı üzerinde:\n\n- ana şirket,\n\n- farklı markalar,\n\n- yerel şirketler,\n\n- ürünler,\n\n- partnerler,\n\n- satıcılar\n\nyer alabilir. Bu durumda URL veya içerik ailesi bazında varlık sahipliği tanımlanmalıdır. Örnek:\n\nTek alan adı tek sorumluluk anlamına gelmez.\n\n## 17. ZAMANSAL VARLIK KİMLİĞİ\n\nVarlık kimliği zaman içinde değişebilir. Örnek olaylar:\n\n- Şirket adının değişmesi\n\n- Markanın başka şirkete geçmesi\n\n- Birleşme\n\n- Satın alma\n\n- Bölünme\n\n- Faaliyetin sona ermesi\n\n- Alan adının el değiştirmesi\n\n- Ürünün başka şirkete devri\n\n- Kurucunun ayrılması\n\n- Yerel operatörün değişmesi\n\nBu nedenle varlık kaydı zamana bağlıdır. Gösterim: E(t) olarak düşünülebilir.\n\n### 17.1. Tarihsel Kimlik ile Güncel Kimlik\n\nGeçmişte doğru olan ilişki bugüne taşınamaz. Örnek: “X, 2022 yılında Y tarafından işletiliyordu.” cümlesi tarihsel olabilir. Şu cümle farklıdır: “X, Y tarafından işletilmektedir.”\n\n### 17.2. Satın Alma Sonrası Özellik Aktarımı\n\nSatın alma:\n\n- mülkiyeti,\n\n- bazı varlıkları,\n\n- belirli sözleşmeleri\n\naktarabilir. Fakat:\n\n- bütün tarihsel başarıları,\n\n- bütün sertifikaları,\n\n- bütün müşteri ilişkilerini,\n\n- bütün lisansları\n\notomatik olarak yeni kuruma taşımaz. Hangi özelliklerin hukuken ve fiilen devredildiği açıklanmalıdır.\n\n### 17.3. Alan Adı Geçmişi\n\nBir alan adı eski sahibine ait içerik veya atıf izleri taşıyabilir. Yeni sahibi eski otoriteyi otomatik olarak kazanmış sayılmaz. AI sistemi eski ve yeni varlığı birleştiriyorsa tarihsel varlık karışıklığı oluşur.\n\n## 18. ÇOK DİLLİ VARLIK KİMLİĞİ\n\nBir varlığın farklı dillerdeki adları aynı kimliğe bağlanmalıdır. Fakat bütün çeviriler resmî ad değildir. Aşağıdaki türler ayrılmalıdır:\n\n- Hukuki ad\n\n- Marka adı\n\n- Resmî yerelleştirilmiş ad\n\n- Transliterasyon\n\n- Açıklayıcı çeviri\n\n- Kısaltma\n\n- Eski ad\n\n- Halk arasında kullanılan ad\n\nÖrnek: Bir markanın Türkçe açıklaması, markanın hukuki veya resmî Türkçe adı olmak zorunda değildir. Makine kaydı bu türleri açıkça göstermelidir.\n\n## 19. ÜLKE VE YARGI ALANI VARLIK SINIRINI DEĞİŞTİREBİLİR\n\nKüresel marka altında farklı ülkelerde farklı hukuki veya operasyonel varlıklar bulunabilir. Bir kullanıcı: “X şirketi Almanya’da hizmet veriyor mu?” diye sorduğunda cevap:\n\n- küresel markanın varlığını,\n\n- yerel tüzel kişiliği,\n\n- distribütör ilişkisini,\n\n- uzaktan hizmet kapasitesini\n\nayırmalıdır. “Marka ülkede tanınıyor” ile: “Yerel hukuki şirket hizmet sunuyor.” aynı değildir.\n\n### 19.1. Ülke Bazlı Varlık Rolleri\n\nHer ülke için ilgili olduğu ölçüde:\n\n- Hukuki satıcı\n\n- Fatura kesen\n\n- Veri sorumlusu\n\n- Hizmet teslim eden\n\n- Destek sağlayan\n\n- Distribütör\n\n- Franchise\n\n- Lisans sahibi\n\n- Marka temsilcisi\n\nbelirlenmelidir.\n\n### 19.2. Genel Dil Sayfası Yerel Şirket Kanıtı Değildir\n\nBir sitenin Almanca olması Almanya’da tüzel kişilik veya fiziksel ofis bulunduğunu kanıtlamaz. İngilizce sayfa küresel hukuki yetki oluşturmaz. Dil, yargı alanı değildir.\n\n## 20. SENTETİK APPLE.COM VARLIK GÖSTERİMİ\n\nSENTETİK METODOLOJİ GÖSTERİMİ / Aşağıdaki örnek yalnız varlık çözümleme yöntemini göstermek amacıyla hazırlanmıştır. Gerçek Apple Inc. denetimi, güncel kurumsal yapı incelemesi veya herhangi bir AI ürününün gerçek sonucu değildir. İstem: “Apple.com nasıl bir şirkettir?”\n\n### 20.1. İstem Çapası\n\napple.com\n\n### 20.2. Aday Hedefler\n\nAlan adı ve web sitesi Apple markası Kanonik kurumsal varlık Çevrim içi mağaza işlevi Ürün ailesi Denetim başlamadan hedef tanımlanmazsa hakemler farklı nesneleri puanlayabilir.\n\n### 20.3. Önerilen Hedef Varlık Kilidi\n\nSentetik sınama için hedef şöyle tanımlanabilir: “apple.com kanonik alan adıyla ilişkilendirilen ana kurumsal teknoloji varlığının, şirket kimliği ve temel faaliyetlerinin temsili.” Bu tanım:\n\n- tek tek ürünlerin bütün teknik özelliklerini,\n\n- her ülkenin yerel şirketini,\n\n- mağaza fiyatlarını,\n\n- yatırım tavsiyesini\n\notomatik olarak kapsam içine almaz.\n\n### 20.4. Sentetik Yanıt A\n\n“Apple.com, teknoloji ürünleri ve dijital hizmetlerle ilişkili küresel bir kurumsal web sitesidir.” Değerlendirme: Alan adı ile kurumu tamamen aynılaştırmamaktadır. Şirket kimliğini eksik bırakabilir. Ana faaliyet genel olarak doğru olabilir. Maddi kimlik eksikliği bulunabilir.\n\n### 20.5. Sentetik Yanıt B\n\n“Apple.com, iPhone adlı şirketin resmî web sitesidir.” Değerlendirme: Ürün ile şirket birleştirilmiştir. Hedef varlık yanlış çözülmüştür. Kimlik hatası vardır.\n\n### 20.6. Sentetik Yanıt C\n\n“Apple.com yalnız çevrim içi telefon satan bağımsız bir mağazadır.” Değerlendirme: Alan adı işlevi aşırı daraltılmıştır. Kurumsal varlık ve faaliyet kapsamı bozulmuştur. Bağımsız mağaza niteliği yanlış olabilir.\n\n### 20.7. Sentetik Yanıt D\n\n“Apple.com, Apple markasının ana kurumsal ve ürün bilgi yüzeylerinden biridir; siteyi işleten hukuki varlık ve yerel satış tarafı ülkeye göre ayrıca belirlenmelidir.” Değerlendirme: Alan adı, marka ve yerel hukuki rol ayrılmıştır. Hedef varlık çözümlemesi daha disiplinlidir. Yanıtın diğer maddi iddiaları ayrıca kanıtlanmalıdır. Bu örnek şunu gösterir:\n\n> Bir cevap çok sayıda doğru kelime içerdiği hâlde yanlış varlığı merkez alabilir.\n\nKimlik doğruluğu, içerik doğruluğundan önce gelir.\n\n## 21. SENTETİK KARMAŞIK VARLIK VAKASI\n\n### SENTETİK VAKA — GERÇEK KURUM DEĞİLDİR\n\nAsteron adlı küresel marka düşünelim. Yapı:\n\n- Asteron Holdings Ltd. — ana şirket\n\n- Asteron Travel — marka\n\n- Asteron Türkiye Turizm Ltd. — yerel şirket\n\n- Mira Destination Services — bağımsız yerel operasyon partneri\n\n- Asteron Club Antalya — franchise işletmesi\n\n- asteron.example — küresel alan adı\n\n- tr.asteron.example — Türkçe pazarlama yüzeyi\n\nKullanıcı soruyor: “Asteron Türkiye’de hangi hizmetleri veriyor?” AI cevabı: “Asteron Holdings Ltd. Antalya’daki bütün turları kendisi işletir, Türkiye’de 400 çalışanı vardır ve Asteron Club Antalya’nın müşteri memnuniyetinden doğrudan sorumludur.” Gerçeklik paketi: Ana şirket markanın sahibidir. Yerel şirket satış ve sözleşme tarafıdır. Mira operasyonların bir bölümünü teslim eder. Asteron Club Antalya bağımsız franchise’dır. 400 çalışan grup toplamıdır. Franchise müşteri memnuniyetinin doğrudan işletme sorumlusu franchise işletmecisidir. Cevaptaki hatalar: Ana şirket hizmet teslimat sorumlusu yapılmıştır. Grup çalışan sayısı yerel şirket kapasitesi gibi aktarılmıştır. Franchise sorumluluğu ana şirkete doğrudan yüklenmiştir. Marka, hukuki taraf ve operasyon partneri birleştirilmiştir. Yanıt markayı doğru adlandırmış olabilir. Fakat varlık grafiği yanlıştır.\n\nBu nedenle GEO skoru yalnız adın geçmesine veya genel cümlenin akıcılığına dayanamaz.\n\n## 22. VARLIK ÇÖZÜMLEME SONUÇLARI\n\nHer gözlem için varlık çözümleme sonucu şu statülerden biriyle kaydedilebilir.\n\n### ER-0 — NOT EVALUATED\n\nVarlık çözümleme değerlendirilmemiştir.\n\n### ER-1 — EXACT TARGET\n\nHedef varlık doğru ve açık biçimde çözülmüştür.\n\n### ER-2 — ACCEPTABLE BRAND-LEVEL MATCH\n\nHukuki ad verilmemiştir fakat hedeflenen marka ve kurumsal nesne maddi olarak doğru çözülmüştür.\n\n### ER-3 — PARTIAL OR UNDER-SPECIFIED\n\nYanıt doğru alana yaklaşmış fakat hukuki, coğrafi veya operasyonel kimlik eksiktir.\n\n### ER-4 — MULTI-VARLIK CONFLATION\n\nBirden fazla ayrı varlık tek nesne gibi birleştirilmiştir.\n\n### ER-5 — WRONG VARLIK\n\nBaşka kişi, şirket, ürün veya alan adı hedef alınmıştır.\n\n### ER-6 — AMBIGUOUS\n\nYanıttan hangi varlığın çözümlendiği belirlenememektedir.\n\n### ER-7 — APPROPRIATE CLARIFICATION\n\nİstem gerçekten belirsizdir ve sistem doğru biçimde açıklama istemiştir. Bir açıklama talebi başarısızlık olmak zorunda değildir.\n\n## 23. VARLIK ÇÖZÜMLEME BAŞARISI İLE TEMSİL DOĞRULUĞU AYRI ŞEYDİR\n\nBir sistem doğru varlığı çözümleyebilir fakat onun hakkında yanlış bilgi verebilir. Başka bir sistem bazı maddi olguları doğru söyleyebilir fakat yanlış varlığa bağlayabilir. Dört temel durum vardır:\n\nBu nedenle kimlik çözümleme ayrı bir geçiş kapısı olabilir. Özellikle başka varlıkla ciddi karışıklık bulunan cevap, yüksek olgusal doğruluk ortalamasıyla kurtarılamaz.\n\n## 24. UYGUNLUK KARARININ VARLIĞA BAĞLANMASI\n\nBir uygunluk kararı şu formatta kurulmalıdır:\n\n> [Varlık kimliği] + [varlık türü] + [kapsam] + [dijital yüzeyler] + [ülke ve diller] + [zaman] + [standart sürümü]\n\nÖrnek şablon: “NOMOS Varlık ID NGE-XXXX ile tanımlanan [marka/hukuki varlık] için; belirtilen alan adındaki Türkçe ve İngilizce kamu sayfaları, belirtilen ürün ve hizmet kapsamı içinde, [tarih] tarihinde [standart sürümü] altında değerlendirilmiştir.” Ardından açıkça yazılmalıdır: “Bu karar bağlı kuruluşlara, franchise’lara, kapsam dışı ürünlere, başka alan adlarına ve gelecekte eklenecek dillere otomatik olarak uygulanmaz.”\n\n## 25. ZORUNLU NORMATİF HÜKÜMLER\n\n**CH03-N01**\n\nHer GEO denetimi, sonuçlar görülmeden önce benzersiz bir hedef varlık tanımlamak zorundadır.\n\n**CH03-N02**\n\nİstem çapası ile hedef varlık aynı şeymiş gibi varsayılamaz.\n\n**CH03-N03**\n\nAlan adı, marka, hukuki şirket, ürün, hizmet ve kişi kimlikleri birbirinden ayrılmalıdır.\n\n**CH03-N04**\n\nBir varlığın özelliği ilişkili başka varlığa açık kanıt ve kapsam olmadan aktarılamaz.\n\n**CH03-N05**\n\nAna şirketin lisansı, sertifikası, çalışan sayısı, müşterisi veya uygunluk sonucu bağlı kuruluşlara otomatik olarak uygulanamaz.\n\n**CH03-N06**\n\nMarka düzeyindeki iddia ile hizmeti fiilen teslim eden ve hukuken sorumlu taraf ayrılmalıdır.\n\n**CH03-N07**\n\nFranchise veren, franchise işletmecisi, distribütör, bayi ve platform satıcısı ayrı varlıklar olarak kaydedilmelidir.\n\n**CH03-N08**\n\nHer maddi varlık ilişkisi yön, kapsam ve zaman bilgisi taşımalıdır.\n\n**CH03-N09**\n\n“Partner”, “müşteri”, “uzman”, “grup şirketi” ve benzeri ilişkiler belirsiz biçimde kullanılamaz.\n\n**CH03-N10**\n\nAynı adlı farklı varlıklar için çarpışma çözüm alanları kullanılmalıdır.\n\n**CH03-N11**\n\nBelirsiz istem ana skor içine alınacaksa belirsizlik yöntemi önceden tanımlanmalıdır; aksi hâlde istem açıklaştırılmalıdır.\n\n**CH03-N12**\n\nVarlık kapsamı sonuçlar görüldükten sonra olumlu sonucu artırmak için genişletilemez veya daraltılamaz.\n\n**CH03-N13**\n\nTarihsel varlık ve ilişkiler güncel varlık statüsü gibi kullanılamaz.\n\n**CH03-N14**\n\nSatın alma, birleşme veya marka devri, geçmiş özelliklerin yeni varlığa otomatik aktarımı anlamına gelmez.\n\n**CH03-N15**\n\nBir uygunluk kararı yalnız kararda belirtilen uygunluk birimine uygulanabilir.\n\n**CH03-N16**\n\nYeni ürün, dil, alan adı, bağlı şirket veya ülke mevcut uygunluğu otomatik olarak devralamaz.\n\n**CH03-N17**\n\nVarlık çözümleme başarısı ile maddi doğruluk ayrı değerlendirilmelidir.\n\n**CH03-N18**\n\nYanlış varlıkla maddi kimlik birleşmesi, genel olgusal ortalama içinde görünmez kılınamaz.\n\n**CH03-N19**\n\nKanonik Varlık Kaydı sürümlenmeli ve zaman içindeki değişiklikleri korumalıdır.\n\n**CH03-N20**\n\nVarlık kaydının hesap verebilir insan veya kurum sahibi bulunmalıdır.\n\n## 26. BAŞARISIZLIK BİÇİMLERİ\n\n**CH03-F01 — ALAN ADINI ŞİRKET SAYMAK**\n\nDijital adres hukuki veya operasyonel varlık gibi sunulur.\n\n**CH03-F02 — MARKA İLE HUKUKİ ŞİRKETİ BİRLEŞTİRMEK**\n\nMarka adı, sözleşme ve sorumluluk taşıyan tüzel kişiliğin yerine kullanılır.\n\n**CH03-F03 — ÜRÜNÜ ŞİRKET SAYMAK**\n\nÜrün adı şirket veya marka kimliği olarak çözülür.\n\n**CH03-F04 — KURUCUNUN ÖZELLİĞİNİ ŞİRKETE AKTARMAK**\n\nKurucunun yaşı, deneyimi, ödülü veya önceki projesi kurum özelliği yapılır.\n\n**CH03-F05 — GRUP ÖZELLİĞİNİ YEREL ŞİRKETE AKTARMAK**\n\nKonsolide müşteri, çalışan veya gelir verisi yerel işletmeye atanır.\n\n**CH03-F06 — LİSANSI İLİŞKİ ÜZERİNDEN AKTARMAK**\n\nAna şirket, ürün, çalışan veya partner lisansı başka varlık adına kullanılır.\n\n**CH03-F07 — FRANCHISE VE ANA MARKAYI TEKLEŞTİRMEK**\n\nYerel işletme performansı ve sorumluluğu doğrudan küresel marka olarak sunulur.\n\n**CH03-F08 — ÜRETİCİ VE SATICIYI BİRLEŞTİRMEK**\n\nÜrün üreticisiyle yerel satıcı veya distribütör tek varlık sayılır.\n\n**CH03-F09 — PLATFORM VE SATICIYI BİRLEŞTİRMEK**\n\nMarketplace platformu satıcının ürün, garanti veya teslimat sorumlusu yapılır.\n\n**CH03-F10 — İLİŞKİYİ ÖZELLİK AKTARIMI SAYMAK**\n\nMüşterilik, üyelik, teknoloji kullanımı veya ortaklık otorite transferine dönüştürülür.\n\n**CH03-F11 — TARİHSEL KİMLİĞİ GÜNCELLEŞTİRMEK**\n\nEski ad, sahiplik, ortaklık veya yönetici bugünkü gerçek gibi kullanılır.\n\n**CH03-F12 — SATIN ALMA SONRASI GEÇMİŞİ SAHİPLENMEK**\n\nSatın alınan varlığın bütün geçmiş başarıları açıklamasız biçimde yeni sahibin başarısı yapılır.\n\n**CH03-F13 — AYNI ADLI VARLIKLARI BİRLEŞTİRMEK**\n\nİsim benzerliği nedeniyle farklı şirket veya kişiler tek varlık olarak çözülür.\n\n**CH03-F14 — BİR VARLIĞI YAPAY OLARAK PARÇALAMAK**\n\nBaşarısız dil, ürün veya yerel operasyon olumlu skoru korumak için ayrı varlık ilan edilir.\n\n**CH03-F15 — BİR VARLIĞI YAPAY OLARAK GENİŞLETMEK**\n\nBaşarılı marka veya ürün sonuçları bütün gruba yayılır.\n\n**CH03-F16 — UYGUNLUK KAPSAMI AKLAMA**\n\nDar denetim sonucu bütün şirket, grup veya ürün portföyü için kullanılır.\n\n**CH03-F17 — DİLİ YARGI ALANI SAYMAK**\n\nBir dil sürümünün bulunması o ülkede hukuki şirket veya hizmet kapasitesi kanıtı yapılır.\n\n**CH03-F18 — TEKNİK KONTROLÜ MADDİ SAHİPLİK SAYMAK**\n\nAjans veya geliştirici alan adını yönettiği için kurumun hukuki ya da ticari sahibi gibi gösterilir.\n\n**CH03-F19 — İDDİA SAHİBİNİ BELİRSİZ BIRAKMAK**\n\nYanlış fiyat, lisans veya kapasite bilgisinden kimin sorumlu olduğu belirlenemez.\n\n**CH03-F20 — İSTEM ÇAPASINI SONUÇTAN SONRA YORUMLAMAK**\n\nCevabın başarılı görünmesini sağlayacak hedef varlık sonradan seçilir.\n\n## 27. DENETİM PROSEDÜRÜ\n\n### Adım 1 — İstem Çapasını Kaydet\n\nKullanıcının hangi:\n\n- ad,\n\n- alan adı,\n\n- marka,\n\n- ürün,\n\n- kişi\n\nifadesini kullandığı tam olarak kaydedilir.\n\n### Adım 2 — Hedef Varlığı Tanımla\n\nDenetimin gerçekte hangi varlığı ölçtüğü yazılır. Hedef:\n\n- hukuki şirket,\n\n- marka,\n\n- ürün,\n\n- hizmet,\n\n- varlık paketi\n\nolarak sınıflandırılır.\n\n### Adım 3 — Kanonik Varlık Kimliği Oluştur\n\nKanonik ad Varlık türü Hukuki kimlik Yargı alanı Alias’lar Zaman statüsü kaydedilir.\n\n### Adım 4 — Varlık Grafiğini Kur\n\nAna şirket, bağlı kuruluş, marka, ürün, alan adı, kişiler ve partnerler arasındaki yönlü ilişkiler çıkarılır.\n\n### Adım 5 — Sorumluluk Rollerini Belirle\n\nİddia sahibi Dijital yüzey sahibi Hizmet teslimat sahibi Hukuki sorumlu Kanıt sahibi ayrılır.\n\n### Adım 6 — Özellik Aktarım Riskini İncele\n\nCevapta:\n\n- lisans,\n\n- sertifika,\n\n- çalışan,\n\n- müşteri,\n\n- kuruluş tarihi,\n\n- başarı,\n\n- uygunluk\n\nyanlış varlığa aktarılmış mı?\n\n### Adım 7 — Zamansal Kimliği Kontrol Et\n\nCevap:\n\n- eski ad,\n\n- eski sahip,\n\n- sona ermiş ortaklık,\n\n- eski çalışan,\n\n- satın alma öncesi durum\n\nkullanıyor mu?\n\n### Adım 8 — Coğrafi ve Yerel Rolleri Kontrol Et\n\nKüresel marka, yerel şirket, distribütör ve franchise rolleri doğru mu?\n\n### Adım 9 — Sistem Tarafından Çözümlenen Varlığı Sınıflandır\n\nER-1 ile ER-7 arasındaki uygun statü atanır.\n\n### Adım 10 — Uygunluk Birimini Kilitle\n\nNihai kararın uygulanacağı:\n\n- varlık,\n\n- alan,\n\n- ürün,\n\n- dil,\n\n- ülke,\n\n- zaman\n\nsınırı yazılır.\n\n### Adım 11 — Kamu İddiasını Sınırlandır\n\nSonuç, tanımlanan varlıktan daha geniş bir kurum veya gruba genelleniyorsa daraltılır.\n\n### Adım 12 — Değişiklik ve İtiraz Yolunu Kaydet\n\nKimlik veya ilişki hatası bildirilirse:\n\n- kim doğrulayacak,\n\n- kim değiştirecek,\n\n- hangi sürüm oluşacak\n\nbelirlenir.\n\n## 28. GEREKLİ KANIT\n\nKanonik varlık kimliği Hukuki ad ve varlık türü Resmî kayıt veya eşdeğer doğrulama Marka sahipliği Alan adı kontrolü Ana ve bağlı şirket ilişkileri Ürün ve hizmet sahipliği Yerel işletme ve distribütör kayıtları Franchise ilişkileri Sözleşme ve fatura tarafı Hizmet teslimat sorumlusu Lisans ve sertifika sahibi Kurucu ve yönetici rolleri Aktif ve tarihsel adlar Satın alma, birleşme veya devir kayıtları Yerel ülke ve yargı alanları Resmî dil ve transliterasyon kayıtları Varlık grafiği İddia sahibi İçerik sahibi Teknik yüzey sahibi Denetim kapsamı Kapsam dışı varlık ve yüzeyler Varlık kaydı sürümü Son doğrulama tarihi Sorumlu insan veya kurum\n\n## 29. DENETİM KONTROL LİSTESİ\n\nİstem çapası açıkça kaydedildi mi? Hedef varlık sonuçlardan önce tanımlandı mı? Alan adı ile hukuki şirket ayrıldı mı? Marka ve marka sahibi ayrıldı mı? Ürün ve şirket ayrıldı mı? Kurucu ve kurum özellikleri ayrıldı mı? Ana şirket ve bağlı kuruluş ilişkileri doğru mu? Franchise ve distribütörler ayrı mı? Hizmeti satan ve teslim eden taraflar belli mi? İddia sahibi ile teknik yayıncı ayrıldı mı? Lisans ve sertifikalar doğru varlığa mı ait? Çalışan, müşteri ve gelir sayıları doğru kapsamda mı? Tarihsel ad ve ilişkiler güncel durumdan ayrıldı mı? Aynı adlı farklı varlıklar kontrol edildi mi? Birden fazla alan adı ve yüzey doğru varlığa bağlandı mı?\n\nÇok dilli adlar aynı kanonik kimliğe bağlandı mı? Ülke ve yargı alanı rolleri açık mı? Varlık çözümleme sonucu ayrı sınıflandırıldı mı? Uygunluk birimi açıkça sınırlandırıldı mı? Karar kapsam dışındaki varlıklara yayılıyor mu? Varlık kaydı sürümlü ve tarihli mi? Kimlik değişikliği için itiraz ve düzeltme yolu var mı?\n\n## 30. İTİRAZLAR VE CEVAPLAR\n\n### İtiraz 1 — “Kullanıcı marka adını bilir, hukuki şirketi değil.”\n\nDoğrudur. Kullanıcının istemde marka kullanması doğaldır. Denetim, kullanıcıyı hukuki jargon kullanmaya zorlamaz. Fakat arka plandaki değerlendirme:\n\n- markayı,\n\n- sahibi,\n\n- hizmet sağlayıcıyı,\n\n- sözleşme tarafını\n\nayırt etmek zorundadır. Kullanıcıya sade cevap verilebilir. Denetim kaydı sade olmak zorunda değildir.\n\n### İtiraz 2 — “Küçük işletmede marka ile şirket zaten aynı.”\n\nBazı küçük yapılarda:\n\n- tek marka,\n\n- tek alan adı,\n\n- tek işletme sahibi,\n\n- tek hizmet sağlayıcı\n\nbulunabilir. Bu durumda varlık grafiği basit olur. Yine de kayıt açıkça yapılmalıdır. Basitlik, belirsizlik anlamına gelmez.\n\n### İtiraz 3 — “Şirketler grubu tek marka gibi hareket ediyor.”\n\nPazarlama bakımından tek marka olabilir. Hukuki, operasyonel ve kanıtsal sorumluluk bakımından ayrı varlıklar bulunabilir. Grup düzeyinde karar verilecekse hangi özelliklerin konsolide olduğu açıkça gösterilmelidir.\n\n### İtiraz 4 — “Bu kadar ayrıntı GEO skorunu gereksiz yere zorlaştırır.”\n\nYanlış varlığa verilen doğru skor yararlı değildir. Varlık çözümleme denetimin ek yükü değil, geçerlilik şartıdır.\n\n### İtiraz 5 — “AI sistemleri bu hukuki farklara zaten dikkat etmez.”\n\nTam da bu nedenle ölçülmelidir. AI sisteminin:\n\n- marka,\n\n- şirket,\n\n- ürün,\n\n- yerel işletme\n\narasındaki farkı kaçırması temsil hatasının kendisidir.\n\n### İtiraz 6 — “Ana şirket bütün grubu kontrol ediyorsa özellikler aktarılabilir.”\n\nKontrol ilişkisi bazı alanlarda önemlidir. Fakat:\n\n- lisans,\n\n- sözleşme,\n\n- müşteri,\n\n- çalışan,\n\n- veri sorumluluğu,\n\n- uygunluk\n\ngibi özelliklerin aktarımı ayrı kanıt gerektirir. Kontrol, bütün özelliklerin tekleştirilmesi değildir.\n\n### İtiraz 7 — “Bir satın alma sonrası eski şirketin başarıları yeni grubun parçası değil midir?”\n\nTarihsel bağlamda anlatılabilir. Ancak:\n\n- başarının hangi dönemde,\n\n- hangi ekip ve varlık tarafından,\n\n- satın alma öncesi mi sonrası mı\n\nüretildiği açıklanmalıdır. Yeni sahiplik geçmişi değiştirmez.\n\n### İtiraz 8 — “İstem zaten açık; kullanıcı alan adını yazmış.”\n\nAlan adı açık olabilir. Fakat: “Alan adı neyi temsil ediyor?” sorusu ayrıca cevaplanmalıdır. Bir domain şirket, mağaza, ürün portalı veya çoklu varlık platformu olabilir.\n\n### İtiraz 9 — “Yerel distribütörü marka gibi anlatmak kullanıcı için daha kolay.”\n\nSadelik sorumluluğu bozamaz. Yanıt şöyle sadeleştirilebilir: “Marka Türkiye’de yetkili yerel distribütör aracılığıyla hizmet vermektedir.” Hem anlaşılır hem doğrudur.\n\n### İtiraz 10 — “Bütün bu ilişkiler zamanla değişir.”\n\nDoğrudur. Bu nedenle varlık kaydı:\n\n- tarihli,\n\n- sürümlü,\n\n- değişiklik tetikleyicili\n\nolmalıdır. Değişkenlik kayıt ihtiyacını azaltmaz. Artırır.\n\n## 33. BÖLÜMÜN ORTAK HÜKMÜ\n\nBir GEO skoru üretmeden önce: “Kaç cevap doğru?” diye sorarız. Fakat bundan önce sorulması gereken daha temel soru şudur:\n\n#### “Cevaplar tam olarak kimin hakkında?”\n\nBir alan adını şirket sanarsak yanlış nesneyi ölçeriz. Markayı hukuki şirket sanarsak sorumluluğu yanlış atarız. Ürünü şirket sanarsak özellikleri bozarız. Kurucunun deneyimini şirket tarihi yaparsak geçmişi büyütürüz. Grup çalışan sayısını yerel kapasite sayarsak hizmet beklentisini şişiririz. Ana şirketin lisansını franchise’a aktarırsa kullanıcıyı yanlış yetkiye yönlendiririz. Bir satın alma sonrası geçmiş başarıları yeni sahibin özelliği yaparsak tarihsel gerçeği yeniden yazarız. Dar bir alan adı denetimini bütün şirkete yayarsak uygunluk kapsamını aklarız. Bu nedenle varlık tanımı yalnız veri temizliği değildir. Temsil sorumluluğunun başlangıcıdır. Bir sistem yanlış varlığı doğru bilgilerle anlatabilir. Bu yine yanlış temsildir. Bir sistem doğru varlığı yanlış bilgilerle anlatabilir. Bu da yanlış temsildir.\n\nDoğru GEO için ikisi birlikte gerekir:\n\n> Doğru varlık. / Doğru özellik. / Doğru ilişki. / Doğru kapsam. / Doğru zaman.\n\nBu nedenle NOMOS’un üçüncü ölçüm yasası şudur:\n\n> Ölçülen varlık açık değilse ölçülen doğruluk da açık değildir.\n\nDördüncü yasası şudur:\n\n> İlişki, kimlik değildir.\n\nBeşinci yasası şudur:\n\n> Sahiplik, bütün özelliklerin aktarımı değildir.\n\nAltıncı yasası şudur:\n\n> Uygunluk, komşu varlıklara bulaşmaz.\n\n## NOMOS’un Bölüm 3 Emri\n\n> Bana yalnız bir ad verme. / O adın hangi varlığa ait olduğunu göster.\n\n> Alan adını şirket, markayı sözleşme tarafı, ürünü üretici yapma.\n\n> Kurucunun geçmişini kurumun yaşı gibi kullanma.\n\n> Ana şirketin lisansını bağlı kuruluşa, franchise’a veya distribütöre taşıma.\n\n> Grubun müşterisini yerel markanın müşterisi, markanın ödülünü bütün ürünlerin ödülü yapma.\n\n> Birlikte çalışmayı sahiplik, üyeliği akreditasyon, teknoloji kullanımını ortaklık gibi anlatma.\n\n> Eski adı yeni varlıkla, satın alınan geçmişi bugünkü performansla birleştirme.\n\n> Olumlu sonucu büyütmek için varlığı genişletme. / Başarısız sonucu saklamak için varlığı parçalama.\n\n> Önce hedefi kilitle. / Sonra ilişkileri yönleriyle yaz. / Sonra özellikleri gerçek sahiplerine bağla. / Sonra zamanı ve ülkeyi ekle. / Ve yalnız o varlık için karar ver.\n\n## Bölümün Son Cümlesi\n\n> Bir GEO denetiminin ilk sorusu, yapay zekânın ne söylediği değil; söylediği şeyin tam olarak kime veya neye ait olduğudur.\n\n## Normatif Öz\n\n> Her GEO denetimi sonuçlar görülmeden önce istem 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.","character_count":47594,"record_sha256":"48d5a17b828448ac64e783afa1bf74471a6c6238ab3345f02c27225a3facbb44"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-tr-chapter-04","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"tr","language_name":"Turkish","direction":"ltr","record_type":"chapter","sequence":6,"chapter_number":4,"item_number":null,"title":"İki Gerçeklik Katmanı","subtitle":"Resmî temsil ve doğrulanmış varlık gerçekliği","canonical_url":"https://noblejackal.com/tr/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22040778","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22040778","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K10","K11"],"source_word_count":6604,"source_document_sha256":"51df37981ca371d37c430cfaa0515850b2d1bd403bf1fdf0080a7246fab28f5a","structured_json":"{\"number\":4,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH04\",\"title\":\"İki Gerçeklik Katmanı\",\"subtitle\":\"Resmî temsil ve doğrulanmış varlık gerçekliği\",\"sourceFile\":\"4.cü bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"6CACCD9333A032B34AB7BD6773B7C81D57D11794D4AB8787DA1FD42415E80401\",\"sourceWordCount\":6604,\"sourceIds\":[\"K10\",\"K11\"],\"machine\":{\"chapter\":4,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH04\",\"title\":\"İki Gerçeklik Katmanı\",\"subtitle\":null,\"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\":null,\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH04-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"42. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR İDDİA KAYDI\",\"sourceParagraph\":1340,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":1341,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1342,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":1343,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1344,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":1345,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimId\\\": \\\"NGR-SYNTH-ASTERON-COUNTRIES-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1346,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subjectEntityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1347,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"predicate\\\": \\\"operatesInCountryCount\\\",\",\"sourceParagraph\":1348,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"officialRepresentation\\\": {\",\"sourceParagraph\":1349,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"OFFICIAL_CURRENT\\\",\",\"sourceParagraph\":1350,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"value\\\": 25,\",\"sourceParagraph\":1351,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceId\\\": \\\"OFFICIAL-WEB-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1352,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publishedAt\\\": \\\"2026-01-10\\\",\",\"sourceParagraph\":1353,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verifiedAt\\\": \\\"2026-08-18\\\",\",\"sourceParagraph\":1354,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scope\\\": \\\"PUBLIC_GLOBAL_CLAIM\\\"\",\"sourceParagraph\":1355,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1356,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verifiedReality\\\": {\",\"sourceParagraph\":1357,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"CONTRADICTED\\\",\",\"sourceParagraph\":1358,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportedValue\\\": 9,\",\"sourceParagraph\":1359,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceLevel\\\": \\\"VR-3\\\",\",\"sourceParagraph\":1360,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceIds\\\": [\",\"sourceParagraph\":1361,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"OPS-COUNTRY-REGISTER-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1362,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CONTRACT-REGISTER-002\\\"\",\"sourceParagraph\":1363,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1364,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"counterEvidenceIds\\\": [\",\"sourceParagraph\":1365,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"OFFICIAL-WEB-001\\\"\",\"sourceParagraph\":1366,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1367,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scope\\\": \\\"ACTIVE_SERVICE_DELIVERY\\\",\",\"sourceParagraph\":1368,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validAt\\\": \\\"2026-08-18\\\",\",\"sourceParagraph\":1369,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"uncertainty\\\": \\\"Some remote-only markets remain unresolved\\\"\",\"sourceParagraph\":1370,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1371,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attribution\\\": {\",\"sourceParagraph\":1372,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"required\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1373,\"language\":\"tr-TR\"},{\"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,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1375,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materiality\\\": \\\"MAJOR\\\",\",\"sourceParagraph\":1376,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudication\\\": {\",\"sourceParagraph\":1377,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reviewStatus\\\": \\\"REVIEWED\\\",\",\"sourceParagraph\":1378,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"appealStatus\\\": \\\"OPEN\\\",\",\"sourceParagraph\":1379,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountableHumanRole\\\": \\\"CLAIM_ADJUDICATOR\\\"\",\"sourceParagraph\":1380,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1381,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1382,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1383,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Bu kayıt:\",\"sourceParagraph\":1384,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"mutlak gerçeği temsil ettiğini iddia etmez,\",\"sourceParagraph\":1385,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"yeni kanıtla değişebilir,\",\"sourceParagraph\":1386,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"kanıtın kapsamını ve belirsizliğini korur.\",\"sourceParagraph\":1387,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"43. BÖLÜMÜN MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR KURALI\",\"sourceParagraph\":1389,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH04-R01\",\"sourceParagraph\":1390,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every material generative-system claim about an audited entity MUST be\",\"sourceParagraph\":1392,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH04-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"evaluated against two separately versioned reference layers:\",\"sourceParagraph\":1393,\"language\":\"tr-TR\"}]}}","text":"## Bölüm Sınırı\n\nBölüm 1 şu hükmü kurdu:\n\n> Tek bir yanıt GEO skoru değildir.\n\nBölüm 2 şunu ekledi:\n\n> Temsil, kullanıcılar, AI ürünleri, ülkeler, diller, oturumlar ve zamanlar arasında oluşan bir dağılımdır.\n\nBölüm 3 ise dağılımın nesnesini belirledi:\n\n> Varlık çözülmeden temsil ölçülemez.\n\nŞimdi bir sonraki zorunlu soruya geliyoruz:\n\n> AI yanıtının doğru olup olmadığını hangi gerçeklik kaydına göre değerlendireceğiz?\n\nDenetlenen varlığın kendi web sitesi mi? Hukuki kayıtlar mı? Şirketin yayımladığı fiyat sayfası mı? Bağımsız haberler mi? Lisansı veren kurum mu? Müşteri yorumları mı? Şirketin kendi performans verisi mi? Rakiplerin iddiaları mı? Birden fazla kaynak birbiriyle çelişiyorsa hangisi doğru kabul edilecek? Bir şirket kendi sitesinde yanlış veya kanıtsız bir iddia yayımladıysa ve AI bu iddiayı kusursuz biçimde tekrar ettiyse sonuç başarılı mıdır? Bir şirketin sitesi eski kalmış, fakat AI güncel ve doğrulanmış harici kayda dayanarak farklı cevap vermişse sistem hatalı mıdır? Bu sorular cevaplanmadan:\n\n- doğru temsil,\n\n- yanlış temsil,\n\n- kaynak sadakati,\n\n- maddi doğruluk,\n\n- varlık gerçekliği\n\naynı kavram gibi kullanılabilir. Bu bölüm bu karışıklığı iki ayrı gerçeklik katmanı kurarak çözer:\n\n#### Birinci Katman\n\n#### Resmî Temsil Katmanı\n\nVarlığın kendisi hakkında, kontrol ettiği kanonik yüzeylerde ne söylediğini gösterir.\n\n#### İkinci Katman\n\n#### Doğrulanmış Varlık Gerçekliği Katmanı\n\nMevcut kanıtlar altında, hangi maddi iddiaların hangi kapsam ve zaman içinde desteklendiğini gösterir. Bu iki katman birbirine bağlıdır. Fakat aynı değildir. Birinci katman: “Varlık kendisini nasıl tanımlıyor?” sorusuna cevap verir. İkinci katman: “Bu tanımın hangi bölümü hangi kanıtla destekleniyor?” sorusuna cevap verir. İlk kitap doğru standardı tanımlamış, ikinci kitap ihlal biçimlerini ayırmış, denetim sistemi ise bu ayrımları ölçüp kanıtlamak üzere tasarlanmıştır. Bu bölüm, o denetim görevini iddia düzeyinde çalıştırır.\n\n## NOMOS Challenge\n\nŞirketinizin web sitesinde şu cümle bulunuyor: “Dünyanın lider GEO şirketiyiz.” Bir AI ürünü bu sayfayı okuyor ve kullanıcıya şöyle cevap veriyor: “Bu şirket dünyanın lider GEO şirketidir.” Yanıt web sitenizi doğru yansıtıyor mu? Evet. Yanıt kanıtlanmış gerçekliği doğru yansıtıyor mu?\n\nBunu henüz bilmiyoruz. Belki:\n\n- karşılaştırmalı araştırma vardır,\n\n- pazar kapsamı tanımlanmıştır,\n\n- liderlik ölçütü yayımlanmıştır,\n\nsonuç bağımsız olarak doğrulanmıştır. Belki bunların hiçbiri yoktur. AI, şirketin kendi iddiasını: “Şirket kendisini dünyanın lider GEO şirketi olarak tanımlıyor.” şeklinde aktarsaydı, iddianın kaynağını korumuş olurdu. Fakat: “Dünyanın lider GEO şirketidir.” dediğinde şirket beyanını bağımsız gerçekliğe yükseltmiş olabilir.\n\nŞimdi başka bir durum düşünün. Şirketin resmî sitesinde: “Yalnız Türkiye’de hizmet veriyoruz.” yazıyor. Fakat şirket altı ay önce Almanya ve Birleşik Krallık’ta doğrulanmış operasyon başlatmış. Site güncellenmemiş. AI güncel hukuki ve operasyonel kayıtlara dayanarak: “Şirket Türkiye, Almanya ve Birleşik Krallık’ta hizmet veriyor.”\n\ndiyor. AI, resmî siteye tam sadık mı? Hayır. Doğrulanmış güncel gerçekliğe daha yakın olabilir mi? Evet. Şimdi üçüncü bir durum düşünün. Şirketin sitesi: “20 ülkede faaliyet gösteriyoruz.” diyor. Bağımsız ve iç kayıtlar yalnız sekiz ülkeyi doğruluyor. AI: “Şirket 20 ülkede faaliyet gösterir.”\n\ndiyor. Bu yanıt:\n\n- resmî temsile sadık,\n\n- doğrulanmış gerçekliğe aykırı\n\nolabilir. Bu bölümün ilk hükmü şudur:\n\n> Resmî kayda sadakat, maddi doğrulukla aynı şey değildir.\n\nİkinci hükmü şudur:\n\n> Bir şirketin söylediği şey ile kanıtlanabilen şey ayrı kaydedilmelidir.\n\nÜçüncü hükmü şudur:\n\n> AI’nın resmî yanlışı doğru biçimde tekrar etmesi, doğru temsil oluşturmaz.\n\nDördüncü hükmü şudur:\n\n> AI’nın güncelliğini yitirmiş resmî kayıttan ayrılması, güvenilir kanıt taşıyorsa otomatik hata değildir.\n\n## 1. BÖLÜMÜN AMACI\n\nBu bölümün amacı, GEO-1000 değerlendirmesinde kullanılacak iki ayrı referans katmanını kurmaktır. Bölüm şu ayrımları normatif hâle getirir:\n\n- Varlığın beyanı ile kanıtlanmış olgu\n\n- Resmî kaynak ile bağımsız kaynak\n\n- Birinci taraf kaynak ile bağımsız doğrulama\n\n- Kaynak sadakati ile maddi doğruluk\n\n- İddianın tekrarı ile iddianın doğrulanması\n\n- Güncel resmî kayıt ile eski resmî kayıt\n\n- Resmî sessizlik ile harici doğrulanmış bilgi\n\n- Şirket görüşü ile dış gerçeklik hükmü\n\n- Resmî kanıt ile resmî iddia\n\n- Kaynağın bağımsızlığı ile kaynağın konuya uygunluğu\n\n- Resmî yanlış ile AI yanlışı\n\n- Referans çatışması ile model başarısızlığı\n\n- Belirsizlik ile başarısızlık\n\n- İddia sahibinin çıkarı ile iddianın doğruluğu\n\n- Kanıtın bulunması ile kanıtın iddiayı gerçekten desteklemesi\n\nBu bölümün sonunda her AI yanıtı için iki ayrı soru sorulabilmelidir:\n\n> Yanıt, varlığın resmî ve kanonik temsilini doğru aktarıyor mu?\n\nve:\n\n> Yanıt, mevcut doğrulanabilir kanıtların taşıdığı maddi gerçekliği doğru aktarıyor mu?\n\nBu sorular aynı cevabı verebilir. Farklı cevaplar da verebilir. Farklılaştıklarında denetimin görevi farkı saklamak değil, açıklamaktır.\n\n## 2. MERKEZÎ NORMATİF HÜKÜM\n\n> Her maddi AI yanıtı, birbirine dönüştürülmeden iki ayrı referansa karşı değerlendirilmelidir: Resmî Temsil Kaydı ve Doğrulanmış Varlık Gerçekliği Kaydı.\n\nBir yanıt:\n\n- resmî temsile sadık,\n\n- doğrulanmış gerçekliğe uygun,\n\n- her ikisine birden uygun,\n\n- her ikisinden de uzak\n\nolabilir. NOMOS bu iki sonucu tek bir doğru–yanlış kararında sessizce birleştiremez. Birinci katmanın yüksek olması ikinci katmanın başarısızlığını telafi edemez. Özellikle:\n\n> Varlığın kendi yayımladığı kanıtsız veya yanlış iddiayı doğru biçimde tekrar eden AI yanıtı, resmî temsil sadakati gösterebilir; fakat doğrulanmış varlık doğruluğu gösteremez.\n\n## 3. BİRİNCİ KATMAN\n\n### RESMÎ TEMSİL KATMANI\n\nResmî Temsil Katmanı, varlığın kontrol ettiği veya açıkça yetkilendirdiği kanonik yüzeylerde kendisi hakkında yayımladığı güncel maddi beyanların sürümlenmiş kaydıdır. Bu katman şu soruyu cevaplar:\n\n> Varlık, kendisinin nasıl anlaşılmasını istiyor ve hangi bilgileri resmî olarak yayımlıyor?\n\nBu katman:\n\n- hukuki kimlik beyanını,\n\n- marka–şirket ilişkisini,\n\n- ürün ve hizmet tanımlarını,\n\n- yayımlanmış fiyatları,\n\n- hizmet ülkelerini,\n\n- destek koşullarını,\n\n- resmî politikaları,\n\n- kamuya açıklanmış sınırları,\n\n- resmî güncellik ve sürüm bilgilerini\n\niçerebilir. Resmî temsil katmanı önemlidir. Çünkü bir AI sistemi varlığın:\n\n- kendisini nasıl tanımladığını,\n\n- hangi hizmeti sunduğunu,\n\n- hangi fiyatı yayımladığını,\n\n- hangi şartları kabul ettiğini\n\ndoğru anlamalıdır. Fakat resmî temsil katmanı her iddia için otomatik bağımsız kanıt değildir. Kurumun kendi sitesindeki beyanı, özellikle üstünlük ve performans gibi dış dünyaya ilişkin iddialarda, beyanın kendisini gösterir; doğruluğunu tek başına kanıtlamaz.\n\n## 4. RESMÎ KAYNAK NEDİR?\n\nBir kaynak yalnız kurumun logosunu taşıdığı için resmî sayılmaz. Resmî kaynak en azından şu özelliklerden ilgili olanlarını taşımalıdır:\n\n- Varlık tarafından kontrol edilmesi\n\n- Yetkilendirilmiş yayın sürecinden geçmesi\n\n- Maddi bilginin sahibi tarafından onaylanması\n\n- Kanonik URL veya kayıt kimliği\n\n- Sürüm\n\n- Yayın veya doğrulama tarihi\n\n- Değişiklik geçmişi\n\n- Sorumlu insan veya kurum\n\n- Kapsam\n\n- Dil ve locale statüsü\n\n- Arşiv veya güncellik durumu\n\nBir çalışan tarafından kişisel sosyal medya hesabında yayımlanan görüş otomatik resmî şirket beyanı değildir. Bir ajansın taslak dosyası resmî yayın değildir. Bir satış temsilcisinin e-postası, yetki verilmemişse genel kurumsal politika değildir. Bir şirketin web sitesindeki eski PDF, yeni resmî kaydın yerine geçmeyebilir.\n\n## 5. RESMÎ TEMSİL YÜZEYLERİ\n\nİlgili denetime göre resmî yüzeyler şunları içerebilir:\n\n- Ana kurumsal web sitesi\n\n- Hukuki açıklamalar\n\n- Ürün ve hizmet sayfaları\n\n- Fiyat ve teklif sayfaları\n\n- Resmî yardım merkezi\n\n- Yatırımcı ilişkileri belgeleri\n\n- Kamuya açık politika ve sözleşmeler\n\n- Resmî basın bültenleri\n\n- Yapılandırılmış veri\n\n- Kanonik JSON kayıtları\n\n- Resmî API çıktıları\n\n- Resmî uygulama içeriği\n\n- Yetkilendirilmiş yerel siteler\n\n- Resmî sosyal medya hesapları\n\n- Kamu kurumlarına verilen beyanlar\n\n- Sürüm ve geri çekme kayıtları\n\nBu yüzeyler kendi aralarında çelişebilir. Bu durumda “resmî temsil” tek ve temiz bir gerçeklik değildir. Kendi içinde denetlenmesi gereken bir kayıt kümesidir.\n\n## 6. RESMÎ TEMSİL KAYDI\n\nHer denetlenen varlık için Resmî Temsil Kaydı oluşturulmalıdır. Bu kayıt, bütün resmî içeriklerin kopyası değildir. Maddi iddiaların ve sınırların izlenebilir özetidir. Her kayıt ilgili olduğu ölçüde şu alanları taşımalıdır:\n\n- İddia kimliği\n\n- İddianın tam metni\n\n- İddia öznesi\n\n- İddia türü\n\n- Kanonik kaynak\n\n- Kaynak sahibi\n\n- Dil ve locale\n\n- Yayın tarihi\n\n- Son doğrulama tarihi\n\n- Geçerlilik dönemi\n\n- Resmî statü\n\n- Kapsam\n\n- Sınırlamalar\n\n- Önceki sürüm\n\n- Değişiklik nedeni\n\n- İddia sahibi\n\n- İnsan onayı\n\nBir varlığın resmî temsil kaydı bulunmadan: “AI siteyi doğru yansıtıyor.” cümlesi açık biçimde test edilemez.\n\n## 7. RESMÎ KAYNAĞIN YETKİSİ İDDİA TÜRÜNE BAĞLIDIR\n\nBütün resmî kaynaklar her iddia için aynı ağırlığı taşımaz. Kaynak yetkisi, iddianın türüne göre değerlendirilmelidir.\n\n### 7.1. Varlığın Kendi Kontrolündeki Kararlar\n\nÖrnek:\n\n- Hangi hizmeti kamuya sunduğu\n\n- Yayımlanmış fiyat\n\n- Destek saatleri\n\n- Resmî iade politikası\n\n- İletişim kanalı\n\n- Kamuya açık ürün sürümü\n\nBu alanlarda resmî kaynak temel ve çoğu zaman birincil yetkili kayıttır. Fakat resmî sayfa ile gerçek işlem akışı çelişiyorsa yalnız sayfa yeterli değildir. Örneğin:\n\n- fiyat sayfası 1.000 avro,\n\n- checkout 1.500 avro\n\ngösteriyorsa resmî temsil katmanında çelişki vardır.\n\n### 7.2. Hukuki Kimlik ve Yetki\n\nÖrnek:\n\n- Şirket kaydı\n\n- Lisans\n\n- Mesleki yetki\n\n- Marka sahipliği\n\n- Vergi veya hukuki statü\n\nŞirket sitesi bu bilgileri beyan edebilir. Ancak uygun resmî kayıt veya yetkili kurum daha güçlü doğrulama sağlayabilir.\n\n### 7.3. Performans ve Başarı İddiaları\n\nÖrnek:\n\n- “Projelerimizin yüzde 98’i başarılıdır.”\n\n- “Müşterilerimizin gelirini ortalama yüzde 40 artırıyoruz.”\n\n- “En yüksek memnuniyet oranına sahibiz.”\n\nŞirket sitesi iddianın sahibi olabilir. Fakat iddiayı desteklemek için:\n\n- veri,\n\n- yöntem,\n\n- payda,\n\n- dönem,\n\n- başarısız sonuçlar,\n\n- mümkünse bağımsız inceleme\n\ngerekir.\n\n### 7.4. Üstünlük ve Liderlik İddiaları\n\nÖrnek:\n\n- “Dünya lideri”\n\n- “En iyi”\n\n- “Bir numara”\n\n- “Tek gerçek standart”\n\n- “Sektörün en güvenilir şirketi”\n\nKendi site beyanı bağımsız karşılaştırma değildir. Bu tür iddialar:\n\n- karşılaştırma evreni,\n\n- kriter,\n\n- yöntem,\n\n- tarih,\n\n- kapsam,\n\n- bağımsızlık\n\ngerektirir.\n\n### 7.5. Üçüncü Taraf İlişkileri\n\nÖrnek:\n\n- Müşteri\n\n- Partner\n\n- Sponsor\n\n- Üyelik\n\n- Akreditasyon\n\n- Teknoloji ortaklığı\n\n- Distribütörlük\n\nTek taraflı resmî beyan değerli olabilir. Fakat ilişkinin diğer tarafça veya güvenilir kayıtla doğrulanması gerekebilir.\n\n### 7.6. Kullanıcı Sonuçları\n\nÖrnek:\n\n- Müşteri memnuniyeti\n\n- Gerçek kullanım sonucu\n\n- İade oranı\n\n- Şikâyet oranı\n\n- Tekrar satın alma\n\nBu alanlarda şirket verisi önemli birinci taraf kanıttır. Fakat:\n\n- veri seçimi,\n\n- yanıtlamama,\n\n- metodoloji,\n\n- çıkar çatışması\n\naçıklanmalıdır.\n\n## 8. RESMÎ TEMSİL SADAKATİ\n\nBir AI yanıtının Resmî Temsil Katmanı’na ne ölçüde uygun olduğunu gösteren kavram:\n\n#### Resmî Temsil Sadakati\n\nolarak adlandırılır. İngilizce karşılığı:\n\n#### Official Representation Fidelity\n\nBu ölçüm şu soruları sorar: AI doğru varlığı mı çözümlüyor? Resmî ürün ve hizmetleri doğru mu aktarıyor? Resmî fiyatı çarpıtıyor mu? Resmî sınırları kaldırıyor mu? Resmî ülke kapsamını genişletiyor mu? Şirket görüşünü bağımsız gerçek gibi mi sunuyor? Eski resmî bilgiyi güncel gibi mi kullanıyor? Resmî kayıtlar arasındaki çelişkiyi saklıyor mu? Resmî kaynakta bulunmayan maddi iddialar ekliyor mu? Kaynak niteliğini koruyor mu? Resmî temsil sadakati, varlığın kendi yayımladığı gerçekliği doğru taşıma ölçümüdür. Bu ölçüm:\n\n> Varlığın söylediklerinin doğru olduğunu değil, AI’nın varlığın söylediklerini ne ölçüde doğru aktardığını gösterir.\n\n## 9. İKİNCİ KATMAN\n\n### DOĞRULANMIŞ VARLIK GERÇEKLİĞİ KATMANI\n\nDoğrulanmış Varlık Gerçekliği Katmanı, belirli bir ölçüm tarihinde mevcut olan ve iddia türüne uygun kanıtlarla desteklenen maddi bilgilerin sürümlenmiş değerlendirme kaydıdır. Bu katman şu soruyu cevaplar:\n\n> Varlık hakkında söylenebilecek hangi cümleleri hangi kanıt gerçekten taşımaktadır?\n\nBu katman:\n\n- şirketin kendisinden gelen kayıtları,\n\n- resmî kamu kayıtlarını,\n\n- bağımsız kaynakları,\n\n- sözleşme veya işlem kayıtlarını,\n\n- lisans belgelerini,\n\n- doğrulanmış tarihsel kayıtları,\n\n- karşı kanıtları,\n\n- olumsuz bulguları,\n\n- belirsizlikleri,\n\n- açık kalan uyuşmazlıkları\n\nbirlikte değerlendirebilir.\n\n## 10. “DOĞRULANMIŞ GERÇEKLİK” MUTLAK GERÇEKLİK DEĞİLDİR\n\nBu protokol: “Bir kurum hakkındaki bütün mutlak gerçeği kesin olarak biliriz.” iddiasında bulunmaz. Doğrulanmış Varlık Gerçekliği:\n\n- kanıta bağlıdır,\n\n- zamana bağlıdır,\n\n- kapsama bağlıdır,\n\n- yeni kanıtla değişebilir,\n\n- itiraz edilebilir,\n\n- geri çekilebilir,\n\nbelirsizlik taşıyabilir. Doğru tanım şudur:\n\n> Belirtilen tarih ve kapsam içinde, mevcut kanıtların taşıdığı en güçlü ve denetlenebilir varlık kaydı.\n\nBu nedenle doğrulanmış gerçeklik kaydı:\n\n- sürümlü,\n\n- kaynaklı,\n\n- itiraza açık,\n\n- değiştirilebilir,\n\n- belirsizlik farkında\n\nolmalıdır. NOMOS kendisini gerçeğin sahibi olarak konumlandıramaz. Yalnız kanıtların hangi cümleye ne ölçüde izin verdiğini sınıflandırır.\n\n## 11. DOĞRULANMIŞ VARLIK GERÇEKLİĞİ KAYDI\n\nBu katmanın tam teknik yapısı kitabın ilerleyen bölümünde ayrıntılandırılacaktır. Kurucu düzeyde her maddi iddia için şu alanlar bulunmalıdır:\n\n- İddia kimliği\n\n- Özne varlık\n\n- İlişki veya özellik\n\n- Değer\n\n- Kapsam\n\n- Ülke veya yargı alanı\n\n- Zaman\n\n- Kaynaklar\n\n- Kaynak türleri\n\n- Kaynak kontrolü\n\n- Bağımsızlık\n\n- Karşı kanıt\n\n- Kanıtın yeterliliği\n\n- Doğrulama statüsü\n\n- Belirsizlik\n\n- Hakem kararı\n\n- İtiraz durumu\n\n- Son doğrulama tarihi\n\n- Kayıt sürümü\n\nBu kayıt yalnız olumlu kanıtlardan oluşturulamaz. Gerçekliği daraltan veya iddiaya karşı çıkan kayıtlar da korunmalıdır.\n\n## 12. DOĞRULAMA STATÜLERİ\n\nHer maddi iddia şu statülerden biriyle sınıflandırılabilir:\n\n### VR-0 — NOT ASSESSED\n\nİddia henüz değerlendirilmemiştir.\n\n### VR-1 — OFFICIAL CLAIM ONLY\n\nİddia yalnız varlığın kendi resmî beyanına dayanmaktadır. Yanlış olduğu kanıtlanmış değildir. Bağımsız veya yeterli ek doğrulama bulunmamaktadır.\n\n### VR-2 — FIRST-PARTY EVIDENCE SUPPORTED\n\nİddia kurumun:\n\n- işlem,\n\n- operasyon,\n\n- sözleşme,\n\n- veri,\n\n- kayıt\n\nkanıtlarıyla desteklenmektedir. Kaynak birinci taraftır.\n\n### VR-3 — CORROBORATED\n\nİddia birden fazla uygun ve birbiriyle uyumlu kayıtla desteklenmektedir. Kaynakların tamamı bağımsız olmak zorunda değildir.\n\n### VR-4 — INDEPENDENTLY VERIFIED\n\nİddia ilgili konuda uygun bağımsız kaynak veya inceleme tarafından desteklenmiştir. Bağımsızlık tek başına yeterlilik anlamına gelmez. Kaynağın konuya uygunluğu da gereklidir.\n\n### VR-5 — MULTI-SOURCE SUSTAINED\n\nİddia farklı türlerde güvenilir kaynaklarla, tanımlı zaman ve kapsam içinde güçlü biçimde desteklenmektedir.\n\n### VR-C — CONTRADICTED\n\nİddia daha güçlü veya daha uygun kanıtlarla çelişmektedir.\n\n### VR-U — UNRESOLVED\n\nKanıtlar yetersiz veya çelişkilidir. Güvenilir hüküm verilememektedir.\n\n### VR-T — TIME-LIMITED\n\nİddia yalnız belirtilen dönem için desteklenmektedir.\n\n### VR-S — KAPSAM-LIMITED\n\nİddia yalnız belirtilen ürün, ülke, kullanıcı veya operasyon kapsamı için desteklenmektedir. Bir iddia aynı anda birden fazla statü taşıyabilir. Örnek:\n\n### VR-4 + VR-T + VR-S\n\niddianın bağımsız olarak doğrulandığını; fakat zaman ve kapsam sınırı taşıdığını gösterebilir.\n\n## 13. BAĞIMSIZLIK İLE UYGUNLUK AYNI ŞEY DEĞİLDİR\n\nBağımsız kaynak her zaman en iyi kaynak değildir. Örnek: Bir blog yazarı şirketin güncel fiyatını tahmin ediyor. Şirketin kanonik fiyat sayfası daha doğrudan ve uygun kaynak olabilir. Başka bir örnek: Şirket kendi sitesinde: “Sektör lideriyiz.” diyor. Bağımsız, yöntemli bir pazar araştırması bu iddia için daha uygun kaynak olabilir. Bu nedenle kaynak değerlendirmesinde yalnız şu soru sorulmaz: “Kaynak bağımsız mı?” Şunlar birlikte sorulur: İddia türü için yetkili mi? İddiaya ne kadar yakın? Kapsamı uygun mu? Güncel mi? Kaynak kontrolü kimde? Metodolojisi açık mı? Karşı kanıtı içeriyor mu? Denetlenebilir mi? Çıkar çatışması var mı? Bir kaynağın bağımsız olması onun doğru olduğunu garanti etmez.\n\nBir kaynağın birinci taraf olması da onu değersiz yapmaz. Önemli olan:\n\n> Kaynağın taşıdığı iddia için uygun yetki ve kanıt niteliğine sahip olmasıdır.\n\n## 14. İDDİA–KAYNAK UYGUNLUK HARİTASI\n\nAşağıdaki tablo genel bir kurucu haritadır. Kesin kanıt gereksinimleri sektör ve risk düzeyine göre değişebilir.\n\nBu tablo evrensel bir kaynak sıralaması değildir. İddia ile kanıt arasındaki uygunluğu gösterir.\n\n## 15. ÇİFT KATMANLI İDDİA MATRİSİ\n\nHer maddi iddia için iki ayrı soru sorulur: Resmî olarak yayımlanmış mı? Doğrulanmış gerçeklik kaydında hangi statüde? Bu iki soru aşağıdaki temel durumları oluşturur.\n\n### 15.1. Resmî ve Doğrulanmış\n\nİddia: resmî kayıtta bulunur, uygun kanıtla desteklenir. Örnek: Resmî fiyat sayfasındaki fiyat, işlem akışında da doğrulanmaktadır. Bu, en güçlü çekirdek temsil türlerinden biridir. AI iddiayı doğru kapsam ve zamanla aktarırsa iki katmanda da başarı oluşur.\n\n### 15.2. Resmî Fakat Yalnız Öz Beyan\n\nİddia resmîdir. Fakat ek doğrulama yoktur. Örnek: “Sektörün en yenilikçi şirketiyiz.” AI, iddiayı: “Şirket kendisini sektörün en yenilikçi şirketi olarak tanımlıyor.” şeklinde aktarabilir. Şu biçimde yükseltemez: “Sektörün en yenilikçi şirketidir.”\n\n### 15.3. Resmî Fakat Çelişen\n\nİddia resmî kayıtta bulunur. Daha uygun veya güncel kanıtlarla çelişir. Örnek: Site 20 ülke der. Operasyon kayıtları sekiz ülke gösterir. AI siteyi aynen tekrar ederse resmî sadakati yüksek olabilir. Doğrulanmış doğruluğu düşüktür. Bu durum:\n\n#### Resmî yanlışı sadakatle taşıma\n\nolarak sınıflandırılabilir.\n\n### 15.4. Resmî Değil Fakat Doğrulanmış\n\nİddia varlığın resmî sitesinde bulunmaz. Fakat güvenilir başka kaynaklarla doğrulanmıştır. Örnek: Güncel hukuki sahiplik değişikliği resmî siteye henüz eklenmemiştir. Yetkili sicilde görünmektedir. AI bu bilgiyi doğru kaynak ve zamanla aktarabilir. Resmî temsil sadakati düşük veya farklı olabilir. Doğrulanmış gerçeklik doğruluğu yüksek olabilir.\n\n### 15.5. Resmî Değil ve Doğrulanmamış\n\nİddia: resmî kayıtta yoktur, yeterli harici kanıtı yoktur. AI bunu gerçek gibi aktarmamalıdır.\n\n### 15.6. Resmî Olarak Eksik Bırakılmış Maddi Sınır\n\nŞirket resmî sayfada olumlu iddiayı yayımlar. Fakat onu doğru anlamak için gerekli sınırı yayımlamaz. Örnek: “Avrupa’da hizmet veriyoruz.” Ancak hizmet yalnız iki ülkede ve uzaktan sunulmaktadır. AI yalnız genel cümleyi tekrar ederse resmî metne sadık olabilir. Fakat maddi olarak yanıltıcı sonuç üretebilir. Bu nedenle Resmî Temsil Katmanı yalnız yayımlanan cümleleri değil, maddi eksiklikleri de kaydetmelidir.\n\n### 15.7. Uyuşmazlık Çözülememiş\n\nResmî ve harici kayıtlar çelişir. Hiçbiri yeterince güçlü değildir. Doğru sonuç:\n\n### UNRESOLVED\n\nolmalıdır. AI’nın kesin hüküm vermesi beklenemez.\n\n## 16. ÇİFT KATMANLI DEĞERLENDİRME TABLOSU\n\nBu tablo önemli bir hüküm kurar:\n\n> AI’nın resmî kayda uymaması her zaman başarısızlık değildir.\n\nAynı şekilde:\n\n> AI’nın resmî kayda uyması her zaman başarı değildir.\n\n## 17. KAYNAK STATÜSÜNÜ KORUMA KURALI\n\nAI yanıtı yalnız içeriği değil, içeriğin epistemik statüsünü de korumalıdır. Aşağıdaki cümleler aynı değildir:\n\n- “Şirket dünyanın lider GEO kuruluşudur.”\n\n- “Şirket kendisini dünyanın lider GEO kuruluşu olarak tanımlamaktadır.”\n\n- “Şirket, yayımladığı ve henüz bağımsız olarak doğrulanmamış araştırmaya dayanarak dünyanın lider GEO kuruluşu olduğunu ileri sürmektedir.”\n\n- “Belirtilen bağımsız karşılaştırmada şirket birinci sırada yer almıştır.”\n\nHer cümle farklı kanıt statüsü taşır. AI:\n\n- öz beyanı bağımsız sonuç,\n\n- pazarlama cümlesini bilimsel bulgu,\n\n- basın bültenini editoryal haber,\n\n- sponsorlu ödülü bağımsız akreditasyon,\n\n- şirket verisini dış denetim\n\ngibi sunamaz. Bu ilkeye:\n\n#### Atıf ve Kaynak Statüsü Koruma Kuralı\n\ndenir.\n\n## 18. EPİSTEMİK YÜKSELTME\n\nBir iddianın kaynak statüsünün AI yanıtında daha güçlü hâle getirilmesine:\n\n#### Epistemik yükseltme\n\ndenir. Örnek dönüşümler:\n\nBu dönüşümler özetleme değildir. Yeni ve daha güçlü iddia üretimidir.\n\n## 19. RESMÎ SESSİZLİK\n\nBir şirketin resmî sayfasında bir bilginin bulunmaması şu anlama gelmeyebilir:\n\n- bilgi yanlıştır,\n\n- bilgi yasaktır,\n\nAI bu bilgiyi kullanamaz. Resmî sessizlik üç farklı biçimde olabilir.\n\n### 19.1. Maddi Olmayan Sessizlik\n\nBilgi, istemin ve kullanıcı kararının dışında olabilir. AI’nın kullanması veya kullanmaması maddi değildir.\n\n### 19.2. Meşru Tamamlayıcı Harici Bilgi\n\nResmî sitede bulunmayan fakat güvenilir kaynakta doğrulanan bilgi olabilir. Örnek:\n\n- Hukuki kayıt\n\n- Tarihsel olay\n\n- Kamuya açık düzenleyici karar\n\n- Bağımsız araştırma\n\nAI bu bilgiyi uygun bağlam ve kaynak statüsüyle kullanabilir.\n\n### 19.3. Maddi Sınırın Sessiz Bırakılması\n\nVarlık, kullanıcı kararını etkileyen bir sınırı resmî temsilde açıklamamış olabilir. Örnek:\n\n- Lisansın yalnız belirli ülkede geçerli olması\n\n- Fiyatın ek ücret taşımaması gibi görünmesi\n\n- Hizmetin yalnız belirli müşteri türüne açık olması\n\n- Başarı verisinin yalnız seçilmiş vakalardan gelmesi\n\nBu durumda resmî temsilin kendisi denetim bulgusu taşıyabilir. AI’nın sessizliği tekrar etmesi gerçeklik doğruluğunu düşürebilir.\n\n## 20. RESMÎ TEMSİLDE MADDİ EKSİKLİK\n\nBir resmî cümle doğrudan yanlış olmayabilir. Fakat gerekli sınırın çıkarılması sonucu yanıltıcı olabilir. Örnek: “Avrupa’da faaliyet gösteriyoruz.” Maddi bağlam:\n\n- yalnız iki ülkede,\n\n- yalnız uzaktan,\n\n- yerel ofis olmadan,\n\n- yalnız kurumsal müşterilere\n\nhizmet veriliyor olabilir. Resmî temsil katmanı şu iki alanı birlikte kaydetmelidir:\n\n- Yayımlanan ana iddia\n\n- İddiayı doğru anlamak için gerekli maddi sınırlar\n\nBir AI yanıtı ana cümleyi taşıyıp sınırları kaldırıyorsa:\n\n- kelime bakımından sadık,\n\n- karar bakımından yanıltıcı\n\nolabilir.\n\n## 21. LEHTE OLAN YANLIŞ DA YANLIŞTIR\n\nBir AI ürünü varlığı olduğundan daha güçlü, büyük veya yetkili gösterdiğinde kurumun sessiz kalması ölçüm ve yönetişim sorununa dönüşür. Örnek: Yerel şirket küresel işletme gibi gösterilir. Danışmanlık şirketi düzenleyici kurum gibi anlatılır. Öz değerlendirme bağımsız sertifikasyon gibi sunulur. Sekiz ülkelik operasyon 20 ülke olarak yazılır. Yanlış kurumun lehine olsa bile doğrulanmış gerçeklik katmanında hata olarak kaydedilmelidir. İkinci kitabın kurucu uyarısı da aynı sınırı koyar: kurum lehine olan yanlış, ticari olarak hoş görünse bile düzeltilmelidir. Bir kurumun olumlu AI yanlışı bildiği hâlde kullanması:\n\n- düzeltme yükümlülüğü,\n\n- temsil bütünlüğü,\n\n- ticari vaat,\n\n- yönetişim\n\nbakımından ayrıca incelenebilir.\n\n## 22. REFERANS ÇATIŞMASI\n\nBazen sorun AI yanıtında değil, referans kayıtlarındadır. Örnek: Ana sayfa farklı fiyat gösterir. PDF farklı fiyat gösterir. Checkout başka fiyat gösterir. Yapılandırılmış veri eski fiyat taşır. Bu durumda tek bir doğru resmî temsil bulunmayabilir. Başka bir örnek: Hukuki sicil bir sahiplik gösterir. Şirket sitesi başka sahiplik söyler. Güncelleme tarihleri belirsizdir. Bu durumda doğrulanmış gerçeklik kaydı da uyuşmazlık taşıyabilir.\n\n## 23. REFERANS KUSURU KURALI\n\n> Referans kayıtlar maddi biçimde çelişkili veya yetersizse, bu belirsizlik otomatik olarak AI ürününün başarısızlığına dönüştürülemez.\n\nDoğru statüler:\n\n### REFERENCE_CONFLICT\n\n### INSUFFICIENT EVIDENCE\n\n### UNRESOLVED\n\n### TIME-SPLIT\n\n### KAPSAM-SPLIT\n\nolabilir. Denetim şu soruyu ayırmalıdır: “AI yanlış cevap verdi mi?” ve: “AI’nın doğru cevap vermesi için gerekli referans gerçeklik var mıydı?” Bir kurum kendi resmî kayıtlarını çelişkili bırakmışsa modelin hangi kaydı seçtiğini ölçebiliriz. Fakat modelden tek ve kesin kurumsal cevap beklerken referans kusurunu saklayamayız.\n\n## 24. KANONİK KAYIT KİLİDİ\n\nGEO-1000 ölçüm dalgası başlamadan önce iki referans katmanı da sürümlenmelidir:\n\n#### Resmî Temsil Kaydı\n\nHangi sayfalar? Hangi dil sürümleri? Hangi tarih? Hangi iddialar? Hangi arşiv durumu?\n\n#### Doğrulanmış Varlık Gerçekliği Kaydı\n\nHangi kanıtlar? Hangi karşı kanıtlar? Hangi doğrulama statüleri? Hangi itirazlar? Hangi tarih? Ölçüm sırasında maddi değişiklik olursa: Dalga durdurulabilir. Kayıt yeni sürüme ayrılabilir. Önceki ve sonraki gözlemler ayrı analiz edilebilir. Sonuçları tek referans altında karıştırmak yasaktır.\n\n## 25. İDDİA GÜCÜ İLE KANIT YÜKÜ\n\nBir iddia büyüdükçe kanıt yükü de büyür. Aşağıdaki merdiven kurucu bir gösterimdir.\n\n#### C0 — Basit Kimlik İddiası\n\n“X bir danışmanlık şirketidir.” Doğru varlık ve faaliyet kaydı gerekir.\n\n#### C1 — Kapsam İddiası\n\n“X Almanya’da hizmet sunar.” Operasyon, sözleşme veya teslimat kaydı gerekir.\n\n#### C2 — Nicel Performans İddiası\n\n“Projelerin yüzde 90’ı zamanında tamamlanır.” Payda, dönem, yöntem ve başarısız sonuçlar gerekir.\n\n#### C3 — Karşılaştırmalı İddia\n\n“Rakiplerden daha hızlıdır.” Karşılaştırma evreni ve eşdeğer ölçüm gerekir.\n\n#### C4 — Üstünlük İddiası\n\n“Sektör lideridir.” Sektör, kriter, coğrafya, zaman ve yöntem gerekir.\n\n#### C5 — Garanti veya Evrensel Hüküm\n\n“Her müşteride sonuç garanti eder.” Son derece güçlü, kapsamlı ve uygulanabilir kanıt ile gerçek kontrol gerekir. Resmî kaynak, C0 ve bazı C1 iddiaları için güçlü olabilir. C3–C5 düzeylerinde tek başına yeterli olmayabilir.\n\n## 26. İKİ AYRI DOĞRULUK ÖLÇÜMÜ\n\nGEO-1000 içinde iki temel ölçüm ayrı raporlanmalıdır.\n\n### 26.1. Resmî Temsil Sadakati\n\nŞu soruya cevap verir:\n\n> AI yanıtı, varlığın sürümlenmiş resmî ve kanonik temsilini ne ölçüde doğru, eksiksiz ve kaynak statüsünü koruyarak aktarmaktadır?\n\nBu ölçüm:\n\n- resmî kimlik,\n\n- resmî hizmet kapsamı,\n\n- yayımlanmış fiyat,\n\n- resmî sınırlar,\n\n- resmî kaynak niteliği\n\nalanlarını değerlendirir.\n\n### 26.2. Doğrulanmış Varlık Gerçekliği Doğruluğu\n\nŞu soruya cevap verir:\n\n> AI yanıtı, mevcut kanıtlarla desteklenen güncel varlık gerçekliğini ne ölçüde doğru, kapsamlı ve sınırları korunmuş biçimde aktarmaktadır?\n\nBu ölçüm:\n\n- desteklenen maddi iddiaları,\n\n- çelişkili iddiaları,\n\n- eski bilgileri,\n\n- yanlış ilişkileri,\n\n- maddi eksiklikleri,\n\n- epistemik yükseltmeleri\n\ndeğerlendirir.\n\n## 27. İKİ SKORUN BİRBİRİNİ TELAFİ EDEMEMESİ\n\nYüksek resmî sadakat, düşük doğrulanmış doğruluğu telafi edemez. Örnek: Resmî site yanlış iddiayı yayımlar. AI iddiayı aynen tekrar eder. Resmî sadakat yüksek olabilir. Doğrulanmış doğruluk düşüktür. Aynı şekilde yüksek doğrulanmış doğruluk, resmî temsil bozulmasını tamamen önemsizleştirmez. Örnek: AI güncel harici kaynağı doğru kullanır. Şirketin ürün ve hizmet tanımını başka şirketle karıştırır. Yanıtın bazı harici olguları doğru olabilir. Resmî kimlik sadakati zayıftır. Bu nedenle iki sonuç ayrı görünmelidir.\n\n## 28. ÇİFT KATMANLI YANIT STATÜLERİ\n\nBir AI yanıtı şu sonuçlardan birini alabilir:\n\n### DUAL-PASS\n\nHem resmî temsile hem doğrulanmış gerçekliğe maddi olarak uygundur.\n\n### OFFICIAL-PASS / VERIFIED-FAIL\n\nResmî kaydı sadakatle taşır. Fakat resmî kaydın kanıtsız, eski veya çelişkili iddiasını gerçek gibi aktarır.\n\n### OFFICIAL-FAIL / VERIFIED-PASS\n\nResmî siteye tam uymamaktadır. Fakat güncel ve daha güçlü kanıtla desteklenen gerçekliği doğru aktarmaktadır. Yanıtın farkı açıklaması tercih edilir.\n\n### DUAL-FAIL\n\nHem resmî kaydı hem doğrulanmış gerçekliği maddi biçimde bozmaktadır.\n\n### OFFICIAL-PASS / VERIFIED-UNKNOWN\n\nResmî beyan doğru aktarılmıştır. İddianın doğrulanmış gerçeklik statüsü henüz belirlenememiştir.\n\n### REFERENCE-CONFLICT\n\nReferans kayıtlar kendi içinde çelişmektedir. Yanıtın kesin biçimde puanlanması mümkün değildir.\n\n### APPROPRIATE-UNCERTAINTY\n\nAI, referans belirsizliğini doğru biçimde açıklamış ve kesin hükümden kaçınmıştır. Bu bazı durumlarda en doğru cevap olabilir.\n\n## 29. SENTETİK APPLE.COM GÖSTERİMİ\n\nSENTETİK METODOLOJİ GÖSTERİMİ / Aşağıdaki iddialar, yanıtlar ve puanlamalar tamamen kurgusaldır. Gerçek Apple Inc. bilgisi, performansı veya herhangi bir gerçek AI ürününün cevabı değildir. Sentetik Resmî Temsil Kaydı: O-01: Şirket kendisini küresel tüketici teknolojisi markası olarak tanımlar. O-02: Şirket belirli ürün ve dijital hizmet kategorileri yayımlar. O-03: Şirket kendisini “dünyanın en yenilikçi şirketi” olarak tanımlar. O-04: Resmî sitede belirli ülke mağaza koşulları bulunur. Sentetik Doğrulanmış Gerçeklik Kaydı: V-01: Kurumsal kimlik ve ana faaliyet kategorisi desteklenir. V-02: Belirli ürün kategorileri desteklenir. V-03: “Dünyanın en yenilikçi şirketi” iddiası için tanımlı karşılaştırma yöntemi bulunmamaktadır. V-04: Mağaza koşulları ülkeye göre değişmektedir.\n\n### 29.1. Sentetik Yanıt A\n\n“Apple.com, şirketin tüketici teknolojisi ürünlerini ve dijital hizmetlerini tanıttığı resmî kurumsal yüzeylerden biridir. Şirket kendisini dünyanın en yenilikçi şirketlerinden biri olarak konumlandırmaktadır; bu üstünlük iddiası kullanılan karşılaştırma yöntemine göre ayrıca değerlendirilmelidir.” Değerlendirme: Resmî temsil korunmuştur. Üstünlük iddiası şirkete atfedilmiştir. İddia bağımsız gerçekliğe yükseltilmemiştir. Kapsam sınırı eklenmiştir. Aday statü:\n\n### DUAL-PASS\n\n### 29.2. Sentetik Yanıt B\n\n“Apple dünyanın tartışmasız en yenilikçi şirketidir.” Değerlendirme: Resmî pazarlama iddiası mutlak gerçek hâline getirilmiştir. Karşılaştırma yöntemi yoktur. Kaynak statüsü kaybolmuştur. “Tartışmasız” ek epistemik yükseltmedir. Aday statü:\n\n### OFFICIAL-PASS / VERIFIED-FAIL\n\n### 29.3. Sentetik Yanıt C\n\n“Apple yalnızca fiziksel mağazalarda telefon satan yerel bir şirkettir.” Değerlendirme: Kurumsal kimlik ve kapsam bozulmuştur. Resmî temsil yanlıştır. Doğrulanmış gerçeklikle çelişir. Aday statü:\n\n### DUAL-FAIL\n\n### 29.4. Sentetik Yanıt D\n\n“Şirketin resmî sitesi belirli mağaza koşullarını yayımlamaktadır; ancak fiyat ve satın alma koşulları ülke sürümüne göre değişebilir.” Değerlendirme: Resmî kayıt doğru kaynak rolünde kullanılmıştır. Coğrafi kapsam korunmuştur. Resmî sayfa bütün dünya için tek fiyat kaynağı yapılmamıştır. Aday statü:\n\n### DUAL-PASS\n\n## 30. SENTETİK ASTERON VAKASI\n\n### SENTETİK VAKA — GERÇEK KURUM DEĞİLDİR\n\nAsteron adlı şirketin resmî sitesi şu iddiaları yayımlıyor:\n\n- “25 ülkede hizmet veriyoruz.”\n\n- “Projelerin yüzde 98’inde başarı sağlıyoruz.”\n\n- “Bağımsız olarak doğrulanmış küresel standart kuruluşuyuz.”\n\n- “Bütün projelerimiz garantilidir.”\n\nDenetim kayıtları:\n\n- Doğrulanmış aktif hizmet ülkesi: 9\n\n- Başarı verisi: yalnız seçilmiş 40 proje\n\n- Bağımsız doğrulama: bulunamadı\n\n- Standart: şirketin kendi yayımladığı önerilen standart\n\n- Garanti: yalnız belirli teslimat kalemleri için sözleşmesel\n\nAI yanıtı: “Asteron, 25 ülkede faaliyet gösteren, yüzde 98 başarı oranına sahip, bağımsız olarak doğrulanmış küresel standart kuruluşudur ve bütün projelerinde sonuç garantisi verir.”\n\n### 30.1. Resmî Temsil Sadakati\n\nYanıt site metnine büyük ölçüde sadıktır.\n\n### 30.2. Doğrulanmış Gerçeklik Doğruluğu\n\nYanıt:\n\n- ülke kapsamını genişletir,\n\n- seçilmiş veriyi genel başarı yapar,\n\n- öz standardı bağımsız standart yapar,\n\nteslimat garantisini sonuç garantisine dönüştürür. Doğrulanmış gerçeklik bakımından ağır başarısızlıktır.\n\n### 30.3. Doğru AI Yanıtı Nasıl Olabilirdi?\n\n“Asteron kendi sitesinde 25 ülkede hizmet verdiğini, yüzde 98 başarı oranına sahip olduğunu ve bir standart yayımladığını belirtmektedir. Mevcut denetim kayıtlarında aktif hizmet dokuz ülkede doğrulanmış; yüzde 98 oranının seçilmiş 40 projeye dayandığı görülmüş; bağımsız doğrulama teyit edilememiştir. Garanti belirli teslimat kalemleriyle sınırlıdır.” Bu yanıt:\n\n- şirket beyanını saklamaz,\n\n- beyanın statüsünü korur,\n\n- doğrulanan gerçekliği ayırır,\n\nsınırı görünür yapar.\n\n## 31. REFERANS KUSURU İÇEREN SENTETİK VAKA\n\n### SENTETİK VAKA\n\nResmî ana sayfa: “Başlangıç fiyatı 2.000 avro.” Resmî fiyat PDF’si: “Başlangıç fiyatı 3.000 avro.” Checkout: “4.000 avro.” Yapılandırılmış veri: “1.500 avro.” AI yanıtı: “Başlangıç fiyatı 3.000 avrodur.” AI hangi kaydı seçmiştir? PDF’yi. Yanlış mı? Belki. Doğru mu? Belki. Referans kayıt çelişkilidir. Bu durumda:\n\n- AI başarısızlığı,\n\n- resmî temsil çatışması,\n\n- kanonik kaynak eksikliği\n\nayrı bulgulardır. Doğru değerlendirme:\n\n### REFERENCE-CONFLICT\n\nolabilir. Varlık kendi fiyat kayıtlarını uyumlaştırmadan kesin fiyat sadakati bekleyemez.\n\n## 32. RESMÎ TEMSİL KATMANINDA KAYNAK ÖNCELİĞİ\n\nBirden fazla resmî kayıt bulunduğunda her iddia alanı için öncelik kuralı belirlenmelidir. Örnek aday öncelik:\n\n- Yürürlükteki sözleşme veya işlem kaydı\n\n- Kanonik güncel ürün/fiyat kaydı\n\n- Yetkilendirilmiş yapılandırılmış veri\n\n- Güncel resmî sayfa\n\n- Güncel resmî PDF\n\n- Tarihsel basın veya blog kaydı\n\nBu sıra bütün iddialar için evrensel değildir. Örneğin kurumsal tarih için basın arşivi değerli olabilir. Fiyat için eski blog kaydı yetkili değildir. Öncelik iddia türüne göre tanımlanmalıdır.\n\n## 33. DOĞRULANMIŞ GERÇEKLİKTE KAYNAK ÇATIŞMASI\n\nİki bağımsız kaynak çelişebilir. Bu durumda:\n\n- daha bağımsız olan,\n\n- daha yeni olan,\n\n- konuya daha yakın olan,\n\n- yöntemi daha açık olan,\n\n- daha geniş veri kullanan\n\nkaynak her zaman otomatik olarak kazanmaz. Bütün ölçütler birlikte değerlendirilmelidir. Örnek: Yeni bir blog yazısı eski resmî sicilden daha güncel olabilir. Fakat hukuki sahiplik için blog yeterli yetkiye sahip olmayabilir. Kaynak çatışması çözümü iddia türüne duyarlı olmalıdır.\n\n## 34. KARŞI KANITIN ZORUNLU KORUNMASI\n\nDoğrulanmış gerçeklik kaydı yalnız iddiayı destekleyen kayıtları içeremez. Şunlar da korunmalıdır:\n\n- İddiayla çelişen kayıtlar\n\n- Başarısız vakalar\n\n- Geri çekilmiş sonuçlar\n\n- Süresi dolmuş sertifikalar\n\n- Olumsuz kullanıcı sonuçları\n\n- Düzenleyici kararlar\n\n- Düzeltme ve errata\n\n- Kaynaklar arası uyuşmazlık\n\nBir iddianın desteklenmesi, karşı kanıtın yok sayılmasına izin vermez.\n\n## 35. MADDİLİK\n\nHer resmî–doğrulanmış fark aynı önem seviyesine sahip değildir. Maddi fark, kullanıcı veya sistem kararını değiştirebilecek farktır. Örnekler: Şirket adındaki küçük yazım farkı maddi olmayabilir. Şirket türünün yanlış yazılması maddi olabilir. Bir ürün renginin eksik olması maddi olmayabilir. Hizmet verilen ülkenin yanlış olması maddidir. Bir tarih biçimi farkı maddi olmayabilir. Lisans geçerlilik tarihinin yanlış olması maddidir. Pazarlama tonunun değişmesi maddi olmayabilir. Garanti sınırının kaldırılması maddidir. Maddilik:\n\n- kullanıcı kararı,\n\n- hukuki sorumluluk,\n\n- fiyat,\n\n- güvenlik,\n\n- yetki,\n\n- kapsam,\n\n- kanıt,\n\n- zaman\n\nüzerindeki etkiyle değerlendirilmelidir.\n\n## 36. ZORUNLU NORMATİF HÜKÜMLER\n\n**CH04-N01**\n\nHer maddi AI yanıtı Resmî Temsil Kaydı ve Doğrulanmış Varlık Gerçekliği Kaydı’na karşı ayrı ayrı değerlendirilmelidir.\n\n**CH04-N02**\n\nResmî temsil sadakati, maddi doğrulukla aynı sonuç gibi sunulamaz.\n\n**CH04-N03**\n\nVarlığın kendi sitesindeki iddia, iddia türüne uygun ek kanıt olmadan bağımsız doğrulama sayılmaz.\n\n**CH04-N04**\n\nBirinci taraf kanıt yalnız birinci taraf olduğu için reddedilemez; iddia türüne uygunluğu, yöntemi ve çıkar ilişkisi değerlendirilmelidir.\n\n**CH04-N05**\n\nBağımsız kaynak yalnız bağımsız olduğu için doğru veya yetkili kabul edilemez.\n\n**CH04-N06**\n\nŞirket görüşü, pazarlama iddiası veya öz değerlendirme AI yanıtında bağımsız olguya yükseltilemez.\n\n**CH04-N07**\n\nKaynak türü ve epistemik statü AI yanıtında maddi olduğu ölçüde korunmalıdır.\n\n**CH04-N08**\n\nResmî kayıtla çelişen AI yanıtı, daha güçlü ve güncel kanıtla destekleniyorsa otomatik başarısızlık sayılamaz.\n\n**CH04-N09**\n\nResmî kayda sadık AI yanıtı, resmî iddia doğrulanmış gerçeklikle çelişiyorsa genel doğrulukta başarılı sayılamaz.\n\n**CH04-N10**\n\nResmî ve doğrulanmış kayıtlar maddi biçimde çelişiyorsa sonuç REFERENCE_CONFLICT, UNRESOLVED veya uygun belirsizlik statüsü taşımalıdır.\n\n**CH04-N11**\n\nReferans kusuru sessizce AI ürünü hatasına dönüştürülemez.\n\n**CH04-N12**\n\nAI yanıtı, doğrulanmamış birinci taraf iddiayı gerçek gibi kullanıyorsa uygun atıf ve sınırlama aranmalıdır.\n\n**CH04-N13**\n\nMaddi resmi eksiklikler yalnız yayımlanan cümle doğru diye görünmez bırakılamaz.\n\n**CH04-N14**\n\nŞirket lehine olan yanlış da doğrulanmış gerçeklik katmanında hata olarak kaydedilmelidir.\n\n**CH04-N15**\n\nResmî Temsil Kaydı ve Doğrulanmış Varlık Gerçekliği Kaydı ölçüm başlamadan önce sürümlenmelidir.\n\n**CH04-N16**\n\nÖlçüm dalgası sırasında maddi referans değişikliği olursa önceki ve sonraki gözlemler ayrı sürümlerde değerlendirilmelidir.\n\n**CH04-N17**\n\nKarşı kanıt ve olumsuz kayıtlar doğrulanmış gerçeklik dosyasından yalnız olumsuz oldukları için çıkarılamaz.\n\n**CH04-N18**\n\nUNRESOLVED, UNKNOWN ve INSUFFICIENT EVIDENCE sonuçları olumlu doğrulama sayılmaz.\n\n**CH04-N19**\n\nİddia gücü arttıkça gerekli kanıt yükü de artmalıdır.\n\n**CH04-N20**\n\nYüksek Resmî Temsil Sadakati, düşük Doğrulanmış Varlık Gerçekliği Doğruluğunu telafi edemez.\n\n**CH04-N21**\n\nİki katmanlı değerlendirme sonucunun hesap verebilir insan veya kurum sahibi bulunmalıdır.\n\n## 37. BAŞARISIZLIK BİÇİMLERİ\n\n**CH04-F01 — WEB SİTESİNİ MUTLAK GERÇEKLİK SAYMAK**\n\nKurumun kendi yayımladığı bütün iddialar doğrulanmış olgu kabul edilir.\n\n**CH04-F02 — RESMÎ KAYDI DEĞERSİZ SAYMAK**\n\nBirinci taraf olduğu için fiyat, politika veya ürün kapsamı gibi doğrudan kurumsal kayıtlar göz ardı edilir.\n\n**CH04-F03 — ÖZ BEYANI BAĞIMSIZ KANIT YAPMAK**\n\nŞirketin kendi liderlik veya başarı iddiası dış doğrulama gibi kullanılır.\n\n**CH04-F04 — BAĞIMSIZ KAYNAK TAPINMASI**\n\nBağımsız fakat konuya uzak, eski veya yöntemsiz kaynak resmî ve yakın kayıttan üstün sayılır.\n\n**CH04-F05 — EPİSTEMİK YÜKSELTME**\n\n“Şirket söylüyor” ifadesi “kanıtlanmıştır” hükmüne dönüştürülür.\n\n**CH04-F06 — KAYNAK STATÜSÜNÜ SİLME**\n\nBirinci taraf veri, sponsorlu içerik veya basın bülteni bağımsız haber gibi sunulur.\n\n**CH04-F07 — RESMÎ YANLIŞI SADAKATLE TAŞIMAK**\n\nAI resmî yanlış iddiayı doğru biçimde tekrar eder ve genel olarak başarılı sayılır.\n\n**CH04-F08 — GÜNCEL HARİCİ DÜZELTMEYİ CEZALANDIRMAK**\n\nAI eski resmî siteden ayrılıp güçlü güncel kanıt kullandığı için yanlış kabul edilir.\n\n**CH04-F09 — RESMÎ SESSİZLİĞİ YASAK SAYMAK**\n\nResmî sitede bulunmayan her harici bilgi otomatik olarak hatalı kabul edilir.\n\n**CH04-F10 — MADDİ EKSİKLİĞİ GÖRMEZDEN GELMEK**\n\nResmî cümle doğru olduğu hâlde gerekli sınırın çıkarılması değerlendirilmez.\n\n**CH04-F11 — REFERANS KUSURUNU MODEL HATASI SAYMAK**\n\nÇelişkili fiyat veya kimlik kayıtlarında AI tek başına suçlanır.\n\n**CH04-F12 — REFERANS ÇATIŞMASINI GİZLEMEK**\n\nHakemler çelişkili kayıtlar arasından sonuçtan sonra istedikleri kaynağı seçer.\n\n**CH04-F13 — İDDİA TÜRÜNDEN BAĞIMSIZ KAYNAK HİYERARŞİSİ**\n\nHer durumda resmî veya her durumda bağımsız kaynağın üstün olduğu varsayılır.\n\n**CH04-F14 — KARŞI KANITI SİLMEK**\n\nOlumlu iddiayı zayıflatan kayıtlar doğrulama dosyasından çıkarılır.\n\n**CH04-F15 — ESKİ RESMÎ KAYDI GÜNCEL SAYMAK**\n\nArşiv, eski PDF veya basın duyurusu güncel kanonik kaynak yapılır.\n\n**CH04-F16 — DOĞRULANMAMIŞ İDDİAYI PASS SAYMAK**\n\nYanlışlığı kanıtlanmadığı için iddia doğrulanmış kabul edilir.\n\n**CH04-F17 — İDDİA GÜCÜNÜ KANITTAN BÜYÜK TUTMAK**\n\nSınırlı pilot veya yerel veri evrensel sonuç yapılır.\n\n**CH04-F18 — TEK KATMANLI GEO SKORU**\n\nResmî sadakat ile doğrulanmış doğruluk tek sonuç içinde görünmez biçimde birleştirilir.\n\n**CH04-F19 — LEHTE YANLIŞI KORUMAK**\n\nAI kurumu olduğundan büyük gösterdiğinde düzeltme yapılmaz.\n\n**CH04-F20 — GERÇEKLİK KAYDINI KURUCU KARARI SAYMAK**\n\nNobleJackal veya Kaan MURAZ’ın beyanı dış kanıt olmadan doğrulanmış gerçekliğe dönüştürülür.\n\n## 38. DENETİM PROSEDÜRÜ\n\n### Adım 1 — Maddi AI İddialarını Çıkar\n\nYanıt:\n\n- atomik iddialara,\n\n- ilişkilere,\n\n- kapsam ve zaman alanlarına\n\nayrılır.\n\n### Adım 2 — Her İddianın Öznesini Belirle\n\nİddia hangi:\n\n- şirket,\n\n- marka,\n\n- ürün,\n\n- kişi,\n\n- yerel varlık\n\nhakkındadır?\n\n### Adım 3 — Resmî Temsil Kaydını Bul\n\nİddia resmî yüzeylerde bulunuyor mu? Hangi kaynakta? Hangi sürümde? Hangi tarihte? Hangi kapsamda?\n\n### Adım 4 — Resmî Statüyü Belirle\n\nİddia:\n\n- kanonik,\n\n- tarihsel,\n\n- geri çekilmiş,\n\n- taslak,\n\n- çelişkili,\n\n- bilinmeyen\n\nstatülerinden hangisindedir?\n\n### Adım 5 — İddia Türünü Sınıflandır\n\nİddia:\n\n- kimlik,\n\n- fiyat,\n\n- kapsam,\n\n- lisans,\n\n- performans,\n\n- liderlik,\n\n- ortaklık,\n\n- kullanıcı sonucu\n\ntürlerinden hangisidir?\n\n### Adım 6 — Uygun Kanıt Türünü Belirle\n\nİddia için hangi kaynak gerçekten yetkilidir? Tek evrensel kaynak sıralaması kullanılmaz.\n\n### Adım 7 — Doğrulama ve Karşı Kanıtı Topla\n\nDestekleyen kayıtlar Çelişen kayıtlar Güncellik Kapsam Yöntem Bağımsızlık değerlendirilir.\n\n### Adım 8 — Doğrulama Statüsünü Ata\n\nVR-0 ile VR-5, VR-C, VR-U, VR-T veya VR-S statülerinden uygun olanı verilir.\n\n### Adım 9 — Kaynak Statüsü Korumasını İncele\n\nAI: “şirket söylüyor” ile “kanıtlandı” arasındaki farkı korumuş mu? öz beyanı bağımsız gerçekliğe yükseltmiş mi?\n\n### Adım 10 — Maddi Eksiklikleri İncele\n\nYanıtta veya resmî temsilde kullanıcı kararı için gerekli:\n\n- sınır,\n\n- zaman,\n\n- coğrafya,\n\n- lisans,\n\n- veri yöntemi\n\neksik mi?\n\n### Adım 11 — Referans Kusurunu Ayır\n\nResmî veya doğrulanmış kayıt kendi içinde kusurluysa AI hatasından ayrı bulgu oluşturulur.\n\n### Adım 12 — Çift Katmanlı Sonucu Ver\n\nYanıt:\n\n### DUAL-PASS\n\n### OFFICIAL-PASS / VERIFIED-FAIL\n\n### OFFICIAL-FAIL / VERIFIED-PASS\n\n### DUAL-FAIL\n\n### REFERENCE-CONFLICT\n\n### APPROPRIATE-UNCERTAINTY\n\ngibi uygun statüyle kaydedilir.\n\n## 39. GEREKLİ KANIT\n\nKanonik Varlık Kaydı Resmî Temsil Kaydı Doğrulanmış Varlık Gerçekliği Kaydı Resmî web sayfaları Resmî PDF ve belgeler Yapılandırılmış veri Kanonik JSON veya API kayıtları Hukuki ve düzenleyici kayıtlar Lisans ve sertifika doğrulamaları Ürün, fiyat ve checkout kayıtları Sözleşme ve operasyon kayıtları Müşteri ve partner doğrulamaları Performans veri setleri Metodoloji ve paydalar Bağımsız incelemeler Sponsor ve çıkar ilişkileri Karşı kanıt Olumsuz sonuçlar Errata ve geri çekme kayıtları Resmî kaynak öncelik kuralları Doğrulama statüleri Hakem kararları İtiraz kayıtları Ölçüm tarihi Referans sürümleri Sorumlu insan veya kurum\n\n## 40. DENETİM KONTROL LİSTESİ\n\nResmî Temsil Kaydı mevcut mu? Doğrulanmış Varlık Gerçekliği Kaydı mevcut mu? İki kayıt aynı ölçüm tarihine göre sürümlendi mi? Her AI iddiasının öznesi doğru mu? İddia resmî olarak yayımlanmış mı? Resmî kaynak güncel ve kanonik mi? Resmî kayıtlar kendi içinde çelişiyor mu? İddia türü için doğru kanıt kaynağı kullanılmış mı? Birinci taraf kaynak otomatik olarak reddedilmiş mi? Birinci taraf beyan otomatik bağımsız kanıt sayılmış mı? Bağımsız kaynak gerçekten konuya uygun mu? İddianın kapsamı ve zamanı korunmuş mu? Karşı kanıt dosyada bulunuyor mu? Öz beyan gerçekliğe yükseltilmiş mi? Şirket görüşü kaynak statüsüyle aktarılmış mı? Maddi sınır veya dışlama eksik mi? Lehte olan yanlış ayrıca kaydedilmiş mi?\n\nReferans kusuru AI hatasından ayrılmış mı? UNKNOWN ve UNRESOLVED alanlar olumlu sayılmış mı? Yüksek resmî sadakat düşük doğrulanmış doğruluğu gizliyor mu? AI’nın resmî kayıttan ayrılması güçlü kanıtla açıklanabiliyor mu? Ölçüm sırasında referans kaydı değişmiş mi? Eski ve yeni gözlemler ayrı sürümlerde mi? Çift katmanlı sonuç kamuya açık kayıtta görünür mü? Sonucun hesap verebilir sahibi belli mi?\n\n## 41. İTİRAZLAR VE CEVAPLAR\n\n### İtiraz 1 — “Şirket kendi hakkında en doğru bilgiyi bilir.”\n\nBirçok konuda doğru olabilir. Şirket:\n\n- kendi ürününü,\n\n- fiyatını,\n\n- destek politikasını,\n\n- operasyonunu\n\nyakından bilir. Fakat şirket aynı zamanda iddianın ticari sahibidir. “En iyi”, “lider”, “en güvenilir” ve “kanıtlanmış” gibi dış karşılaştırma gerektiren cümleler yalnız öz beyanla doğrulanamaz.\n\n### İtiraz 2 — “Kendi siteyi kanıt saymıyorsanız fiyatı neye göre bileceğiz?”\n\nResmî fiyat sayfası, kurumun kamuya sunduğu fiyat için temel kaynaktır. Ancak:\n\n- checkout,\n\n- vergi,\n\n- ek ücret,\n\n- sözleşme\n\nile çelişiyorsa fiilî teklif ayrıca değerlendirilir. “Kendi site kanıt değildir” ifadesi bütün iddia türlerine aynı biçimde uygulanamaz. Doğru hüküm şudur:\n\n> Kendi site, kendi kontrolündeki beyanlar için birincil kaynak olabilir; dış performans ve üstünlük iddiaları için otomatik bağımsız doğrulama değildir.\n\n### İtiraz 3 — “AI resmî siteyi yansıtıyorsa görevi tamamlamış olmaz mı?”\n\nYalnız hedef: “Site ne söylüyor?” ise evet. Fakat kullanıcı: “Şirket gerçekte ne yapıyor?” diye soruyorsa yalnız siteyi tekrar etmek yeterli olmayabilir. Görev türü ölçüm katmanını etkiler.\n\n### İtiraz 4 — “Harici kaynaklar da yanlış olabilir.”\n\nDoğrudur. Bu nedenle bağımsızlık otomatik doğruluk değildir. Kaynak:\n\n- yetki,\n\n- yakınlık,\n\n- güncellik,\n\n- yöntem,\n\n- kapsam\n\nbakımından değerlendirilir.\n\n### İtiraz 5 — “Doğrulanmış gerçeklik kaydını kim belirleyecek?”\n\nTek başına şirket belirleyemez. Tek başına NOMOS da belirleyemez. Süreç:\n\n- kanıt sahibi,\n\n- hakem,\n\n- uygun uzman,\n\n- itiraz,\n\n- sürüm kaydı,\n\n- hesap verebilir insan\n\ngerektirir. Yüksek riskli ve çıkar çatışmalı iddialarda daha bağımsız inceleme gerekir.\n\n### İtiraz 6 — “Gerçeklik kaydı her zaman değişebiliyorsa skor anlamsız olmaz mı?”\n\nHayır. Skor:\n\n- tarih,\n\n- sürüm,\n\n- kapsam\n\nile anlamlıdır. Değişebilir olması, ölçülemeyeceği anlamına gelmez. Zamansız sunulamayacağı anlamına gelir.\n\n### İtiraz 7 — “Resmî sitede olmayan olumsuz bilgiyi AI neden kullansın?”\n\nBilgi:\n\n- doğru,\n\n- güncel,\n\n- ilgili,\n\n- kullanıcı kararı için maddi\n\nise kullanılabilir. Ancak kaynağı ve bağlamı korunmalıdır. Resmî sitenin sessizliği olumsuz gerçekliği ortadan kaldırmaz.\n\n### İtiraz 8 — “AI şirketin iddiasını ‘şirket söylüyor’ diye aktarırsa kullanıcıya değer sunmaz.”\n\nTam tersine, iddia statüsünü doğru gösterir. Kullanıcı:\n\n- kurumun görüşünü,\n\n- kanıtlanmış bulguyu,\n\n- açık belirsizliği\n\nayırt edebilir. Kesin görünmek, doğru görünmek değildir.\n\n### İtiraz 9 — “Şirket lehine olan küçük yanlışları neden düzeltelim?”\n\nÇünkü yanlış beklenti:\n\n- yanlış müşteri,\n\n- teslimat başarısızlığı,\n\n- iade,\n\n- şikâyet,\n\n- güven kaybı\n\nüretebilir. Lehte yanlış kısa vadeli görünürlük; uzun vadeli temsil borcudur.\n\n### İtiraz 10 — “İki ayrı skor kamu iletişimini karmaşıklaştırmaz mı?”\n\nKarmaşıklığı tamamen saklamak daha büyük risk oluşturur. Kısa sonuç kartı kullanılabilir: Resmî temsil sadakati: yüksek / Doğrulanmış gerçeklik doğruluğu: orta / Temel fark: kanıtlanmamış liderlik ve ülke kapsamı iddiaları Bu, tek yanıltıcı sayıdan daha anlaşılır olabilir.\n\n## 1. the Official Representation Record; and\n\n## 2. the Evidence-Constrained Verified Varlık Reality Record.\n\nOfficial fidelity and verified accuracy MUST NOT be treated as the same result. An AI yanıt MAY faithfully reproduce an official claim while remaining factually unsupported, contradicted, outdated, overbroad, or materially misleading. An AI yanıt MAY differ from an official record without failing when the official record is stale, incomplete, conflicted, or contradicted by stronger and more appropriate evidence. Self-claims, first-party data, independent evidence, sponsored content, official registries, transactional records, and third-party statements MUST retain their source and evidence status. Reference conflicts MUST be recorded separately from AI-yanıt failures. Unknown or unresolved evidence MUST NOT be converted into verified truth.\n\nA high Official Representation Fidelity result MUST NOT compensate for low Verified Varlık Reality Accuracy. Türkçe normatif karşılığı: Denetlenen varlık hakkındaki her maddi üretken sistem iddiası, ayrı ayrı sürümlenmiş iki referans katmanına karşı değerlendirilmelidir: Resmî Temsil Kaydı ve Kanıta Bağlı Doğrulanmış Varlık Gerçekliği Kaydı. Resmî sadakat ile doğrulanmış doğruluk aynı sonuç sayılamaz. AI resmî iddiayı sadakatle tekrar ederken maddi olarak desteklenmeyen, çelişkili, eski veya aşırı geniş temsil üretebilir. Resmî kayıt eski, eksik veya çelişkiliyse AI’nın daha güçlü kanıta dayanan farklı cevabı otomatik hata değildir. Kaynakların türü ve kanıt statüsü korunmalı; referans çatışması AI başarısızlığından ayrı kaydedilmelidir. Yüksek resmî sadakat düşük doğrulanmış doğruluğu telafi edemez.\n\n## 44. BÖLÜMÜN ORTAK HÜKMÜ\n\nBir şirket kendi hakkında konuşma hakkına sahiptir. Kim olduğunu açıklayabilir. Ne sunduğunu anlatabilir. Fiyatını yayımlayabilir. Sınırlarını belirleyebilir. Vizyonunu ifade edebilir. Fakat bir varlığın kendi hakkında söylediği her cümle aynı epistemik statüye sahip değildir. “Hizmet paketimizin fiyatı 2.000 avrodur.” ile: “Dünyanın en iyi şirketiyiz.” aynı tür iddia değildir. Birinci cümle şirketin kontrol ettiği ticari bir beyan olabilir. İkinci cümle dış karşılaştırma gerektirir. Bir AI ürünü ikisini aynı kesinlikle aktarırsa kaynak statüsünü bozar. Bir AI ürünü şirket sitesini kusursuz biçimde tekrar edebilir. Fakat site:\n\n- eski,\n\n- çelişkili,\n\n- kanıtsız,\n\n- kapsamı aşan,\n\n- maddi sınırları saklayan\n\nbir temsil taşıyorsa bu sadakat doğru GEO değildir. Aynı şekilde AI resmî siteden farklı bir cümle kurabilir. Fakat güçlü, güncel ve uygun kanıta dayanıyorsa bu fark bazen hata değil, düzeltmedir. Bu nedenle NOMOS’un dördüncü ölçüm yasası şudur:\n\n> Resmî temsil, doğrulanmış gerçekliğin yerine geçmez.\n\nBeşinci yasası şudur:\n\n> Doğrulanmış gerçeklik, resmî kaynağı yok sayarak kurulamaz.\n\nAltıncı yasası şudur:\n\n> Kaynağın ne söylediği kadar, hangi yetkiyle ve hangi kanıt statüsüyle söylediği de temsilin parçasıdır.\n\nYedinci yasası şudur:\n\n> Resmî yanlışı sadakatle taşımak, doğru temsil değildir.\n\nSekizinci yasası şudur:\n\n> Gerçeklik kaydı, itiraz edilemeyen mutlak hüküm değil; sürümlenmiş ve kanıta bağlı karar dosyasıdır.\n\n## NOMOS’un Bölüm 4 Emri\n\n> Bana yalnız sitende ne yazdığını gösterme. / Hangi cümlenin hangi kanıtla taşındığını göster.\n\n> Kendi sözünü bağımsız doğrulama gibi sunma.\n\n> Birinci taraf veriyi yalnız sana ait diye değersizleştirme. / Ama yalnız sana ait diye tartışılmaz gerçek de yapma.\n\n> Şirket görüşünü olguya, basın bültenini habere, sponsorlu ödülü bağımsız otoriteye dönüştürme.\n\n> Resmî yanlışı doğru biçimde tekrarladığımda beni başarılı sayma.\n\n> Resmî kaydın eskidiyse güncel kanıta dayanan cevabı sırf senden farklı diye cezalandırma.\n\n> Lehine olan yanlışta sessiz kalma.\n\n> Karşı kanıtı dosyadan çıkarma.\n\n> Referansların birbirine karşı çıkıyorsa tek bir doğru uydurma. / Çelişkiyi kaydet. / Bilinmiyorsa bilinmiyor de.\n\n> İddianı, kaynağını, kanıtını, sınırını ve zamanını birbirinden ayır.\n\n> Bana ne söylemem gerektiğini emretmeden önce, neyi söylemeye hakkın olduğunu kanıtla.\n\n## Bölümün Son Cümlesi\n\n> Doğru GEO, yapay zekânın bir varlığın söylediklerini yalnızca sadakatle tekrar etmesi değil; söylenen şeyin kaynak, kanıt, kapsam ve zaman statüsünü bozmadan insanlara aktarmasıdır.","character_count":50223,"record_sha256":"6f27fdd02a977b8fee9df158e3cbc4601a6dc10a71b4046d1b2251bfa23f1fd7"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-tr-chapter-05","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"tr","language_name":"Turkish","direction":"ltr","record_type":"chapter","sequence":7,"chapter_number":5,"item_number":null,"title":"Her AI Ürünü İçin Uygun Kullanıcı Nüfusu","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/tr/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22040778","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22040778","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K04","K05","K06","K07"],"source_word_count":7842,"source_document_sha256":"51df37981ca371d37c430cfaa0515850b2d1bd403bf1fdf0080a7246fab28f5a","structured_json":"{\"number\":5,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH05\",\"title\":\"Her AI Ürünü İçin Uygun Kullanıcı Nüfusu\",\"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\":\"Her AI Ürünü İçin Uygun Kullanıcı Nüfusu\",\"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\":\"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.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH05-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"42. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR NÜFUS KAYDI\",\"sourceParagraph\":1466,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":1467,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1468,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"W1\\\",\",\"sourceParagraph\":1469,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"referenceDate\\\": \\\"2026-08-18\\\",\",\"sourceParagraph\":1470,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptFamily\\\": \\\"CORE_IDENTITY\\\",\",\"sourceParagraph\":1471,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetEstimand\\\": \\\"Probability of a qualifying representation among product-eligible adult users\\\"\",\"sourceParagraph\":1472,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1473,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"eligibility\\\": {\",\"sourceParagraph\":1474,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"minimumAgeRule\\\": \\\"ADULT_BASELINE\\\",\",\"sourceParagraph\":1475,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"internetAccessRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1476,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"officialProductAccessRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1477,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"restrictionCircumventionAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1478,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageCompetenceRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1479,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"researchConsentRequired\\\": true\",\"sourceParagraph\":1480,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1481,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryFrames\\\": [\",\"sourceParagraph\":1482,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1483,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCode\\\": \\\"SYN-A\\\",\",\"sourceParagraph\":1484,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"residentPopulation\\\": 1400000000,\",\"sourceParagraph\":1485,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productAccessStatus\\\": \\\"UNAVAILABLE\\\",\",\"sourceParagraph\":1486,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nativeReachPopulation\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1487,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nativeReachStatus\\\": \\\"OUTSIDE_NATIVE_REACH\\\",\",\"sourceParagraph\":1488,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sentinelEligible\\\": false\",\"sourceParagraph\":1489,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1490,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1491,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCode\\\": \\\"SYN-B\\\",\",\"sourceParagraph\":1492,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"residentPopulation\\\": 1450000000,\",\"sourceParagraph\":1493,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimatedJointEligiblePopulation\\\": 520000000,\",\"sourceParagraph\":1494,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productAccessStatus\\\": \\\"OFFICIALLY_AVAILABLE\\\",\",\"sourceParagraph\":1495,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nativeReachPopulation\\\": 520000000,\",\"sourceParagraph\":1496,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimationMethod\\\": \\\"SYNTHETIC_JOINT_ESTIMATE\\\"\",\"sourceParagraph\":1497,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1498,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1499,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCode\\\": \\\"SYN-C\\\",\",\"sourceParagraph\":1500,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"residentPopulation\\\": 340000000,\",\"sourceParagraph\":1501,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimatedJointEligiblePopulation\\\": 250000000,\",\"sourceParagraph\":1502,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productAccessStatus\\\": \\\"OFFICIALLY_AVAILABLE\\\",\",\"sourceParagraph\":1503,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nativeReachPopulation\\\": 250000000,\",\"sourceParagraph\":1504,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimationMethod\\\": \\\"SYNTHETIC_JOINT_ESTIMATE\\\"\",\"sourceParagraph\":1505,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1506,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1507,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCode\\\": \\\"SYN-D\\\",\",\"sourceParagraph\":1508,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"residentPopulation\\\": 35000,\",\"sourceParagraph\":1509,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimatedJointEligiblePopulation\\\": 25000,\",\"sourceParagraph\":1510,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productAccessStatus\\\": \\\"OFFICIALLY_AVAILABLE\\\",\",\"sourceParagraph\":1511,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nativeReachPopulation\\\": 25000,\",\"sourceParagraph\":1512,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationPanelShare\\\": 0.000032,\",\"sourceParagraph\":1513,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countrySentinelPanel\\\": true\",\"sourceParagraph\":1514,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1515,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1516,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panels\\\": {\",\"sourceParagraph\":1517,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationPanel\\\": {\",\"sourceParagraph\":1518,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"purpose\\\": \\\"POPULATION_WEIGHTED_ESTIMATE\\\",\",\"sourceParagraph\":1519,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"defaultTargetValidObservations\\\": 1000\",\"sourceParagraph\":1520,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1521,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countrySentinelPanel\\\": {\",\"sourceParagraph\":1522,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"purpose\\\": \\\"COUNTRY_COVERAGE\\\",\",\"sourceParagraph\":1523,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryScoresAllowedFromSingleObservation\\\": false\",\"sourceParagraph\":1524,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1525,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageFairnessPanel\\\": {\",\"sourceParagraph\":1526,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"purpose\\\": \\\"LOW_RESOURCE_LANGUAGE_DIAGNOSTICS\\\",\",\"sourceParagraph\":1527,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reweightToPopulationForGlobalScore\\\": true\",\"sourceParagraph\":1528,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1529,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accessibilityPanel\\\": {\",\"sourceParagraph\":1530,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"purpose\\\": \\\"ACCESSIBILITY_COVERAGE_AND_DIAGNOSTICS\\\"\",\"sourceParagraph\":1531,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1532,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1533,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonFrames\\\": {\",\"sourceParagraph\":1534,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nativeReach\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1535,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"commonSupport\\\": \\\"TO_BE_DEFINED_PER_COMPARISON_SET\\\"\",\"sourceParagraph\":1536,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1537,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":1538,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationFrameOwnerRole\\\": \\\"POPULATION_METHODS_LEAD\\\",\",\"sourceParagraph\":1539,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"approvedAt\\\": \\\"2026-08-18\\\",\",\"sourceParagraph\":1540,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"changeAfterResultInspection\\\": false\",\"sourceParagraph\":1541,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1542,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1543,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1544,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Bu kayıt:\",\"sourceParagraph\":1545,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek nüfus verisi değildir,\",\"sourceParagraph\":1546,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek ürün erişim haritası değildir,\",\"sourceParagraph\":1547,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"bir yöntemin veri yapısını gösterir.\",\"sourceParagraph\":1548,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"43. BÖLÜMÜN MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR KURALI\",\"sourceParagraph\":1550,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH05-R01\",\"sourceParagraph\":1551,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every GEO population audit MUST define, before result inspection, a\",\"sourceParagraph\":1553,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"time-bound and product-specific target user population for each:\",\"sourceParagraph\":1554,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- AI product and user surface,\",\"sourceParagraph\":1556,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- country or jurisdiction,\",\"sourceParagraph\":1557,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- age and lawful-access condition,\",\"sourceParagraph\":1558,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- account or plan condition,\",\"sourceParagraph\":1559,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- language and locale,\",\"sourceParagraph\":1560,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- interface,\",\"sourceParagraph\":1561,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- prompt family,\",\"sourceParagraph\":1562,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and measurement purpose.\",\"sourceParagraph\":1563,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Total resident population MUST NOT be treated as product-eligible\",\"sourceParagraph\":1565,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"population without justified eligibility adjustments.\",\"sourceParagraph\":1566,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Product unavailability MUST be reported as an access-coverage limitation,\",\"sourceParagraph\":1568,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"not silently scored as incorrect representation or silently removed from\",\"sourceParagraph\":1569,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"global scope.\",\"sourceParagraph\":1570,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Potential access, active use, actual exposure, Native Reach, Common\",\"sourceParagraph\":1572,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Support, market relevance, and research observability MUST remain\",\"sourceParagraph\":1573,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"distinct population concepts.\",\"sourceParagraph\":1574,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Persons, accounts, sessions, languages, and product observations MUST NOT\",\"sourceParagraph\":1576,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"be treated as interchangeable population units.\",\"sourceParagraph\":1577,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Oversampled countries, languages, and accessibility groups MUST be\",\"sourceParagraph\":1579,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"reweighted for population estimates while remaining separately visible\",\"sourceParagraph\":1580,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"for fairness and coverage analysis.\",\"sourceParagraph\":1581,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Sentinel observations MAY establish geographic observation coverage, but\",\"sourceParagraph\":1583,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MUST NOT be represented as statistically reliable country scores.\",\"sourceParagraph\":1584,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Participants MUST NOT be required to bypass product, geographic, age,\",\"sourceParagraph\":1586,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"identity, or account restrictions in order to enter the official\",\"sourceParagraph\":1587,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"population panel.\",\"sourceParagraph\":1588,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every population frame MUST be versioned, sourced, uncertainty-aware,\",\"sourceParagraph\":1590,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"and attributable to an accountable human or organization.\",\"sourceParagraph\":1591,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Türkçe normatif karşılığı:\",\"sourceParagraph\":1592,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH05-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"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.\",\"sourceParagraph\":1593,\"language\":\"tr-TR\"}]}}","text":"## Bölüm Sınırı\n\nİlk dört bölüm ölçümün temel nesnelerini kurdu: Tek yanıt GEO skoru değildir. Temsil tek sayı değil, koşullu bir dağılımdır. Denetlenen varlık sonuçlar görülmeden önce çözülmelidir. AI yanıtı hem resmî temsile hem kanıtla doğrulanmış varlık gerçekliğine karşı değerlendirilmelidir. Şimdi ölçümün paydasını belirlememiz gerekir:\n\n> Bu dağılım hangi insan nüfusu hakkında hüküm kuracaktır?\n\nBir ülkede yaşayan herkes mi? Yalnız yetişkinler mi? İnternet erişimi bulunanlar mı? Belirli AI ürününü resmî olarak kullanabilenler mi? Ücretsiz hesap sahipleri mi? Ücretli plan kullanıcıları mı? Ürünü denetim dilinde kullanabilecek kişiler mi? Gerçekten aktif kullanıcılar mı? Bir gün kullanma ihtimali bulunan potansiyel kullanıcılar mı? Markanın hizmet verebildiği pazarlardaki kişiler mi? Bir ülkenin nüfusu çok büyük olsa da ilgili AI ürünü o ülkede resmî olarak erişilebilir değilse, o ülke ana ürün paneline nasıl dâhil edilecektir? Küçük bir ülkenin nüfus payı 1.000 kişilik örneklemde bir kişinin çok altında kalıyorsa, o ülke tamamen görünmez mi olacaktır?\n\nBir kişi üç dil biliyorsa üç ayrı insan gibi mi sayılacaktır? Bir ürünün mobil sürümüne erişebilen fakat web sürümüne erişemeyen kullanıcı hangi nüfusun parçasıdır? Bu sorular cevaplanmadan: “Her AI ürünü için 1.000 rastgele kullanıcı” ifadesi bilimsel bir hedef nüfus tanımlamaz. Yalnız kullanıcı sayısı belirtir. Bu bölüm, ülke nüfusunu terk etmez. Onu daha doğru yere yerleştirir:\n\n> Ülke nüfusu, örneklemenin başlangıç tabanıdır; nihai uygun kullanıcı nüfusu değildir.\n\nBu bölümde denetim sistemi, daha önce belirlenen ülke, dil, tarih, ürün ve ölçüm kaydı zorunluluğunu doğrudan nüfus tanımına uygular. Çünkü kanıt, sınır, bağlam ve zaman istemek; hangi insanlardan söz edildiğini de aynı açıklıkla tanımlamayı gerektirir. Bu bölüm henüz:\n\n- 1.000 kişilik örneklemin ülkelere tam olarak nasıl dağıtılacağını,\n\n- küsuratların hangi algoritmayla tam sayıya çevrileceğini,\n\n- katılımcıların hangi panelden seçileceğini,\n\n- örnekleme ağırlıklarının nasıl hesaplanacağını,\n\n- güven aralıklarının hangi varyans yöntemiyle üretileceğini\n\nkesinleştirmez. Bunlar sonraki bölümlerde düzenlenecektir. Bölüm 5’in görevi daha temeldir:\n\n> Her AI ürünü ve her ölçüm sorusu için, sonuçların hangi insan topluluğuna genellenebileceğini tanımlamak.\n\n## NOMOS Challenge\n\nBir dünya haritası açıyorsunuz. Ülkelerin nüfuslarını topluyorsunuz. Sonra 1.000 kişiyi nüfusa göre dağıtmak istiyorsunuz. Büyük ülkeler çok sayıda katılımcı alacak. Küçük ülkeler bir veya sıfıra yakın pay alacak. Bu düşüncenin çekirdeği doğrudur:\n\n> Dünya nüfusundaki bir insan, yalnız küçük bir ülkede yaşadığı için büyük ülkedeki bir insandan yüzlerce kat daha etkili olmamalıdır.\n\nFakat şimdi aynı yöntemi iki ayrı AI ürününe uygulayın. Birinci ürün:\n\n- bazı ülkelerde resmî olarak kullanılabilir,\n\n- bazı ülkelerde sınırlıdır,\n\nbazı ülkelerde hiç sunulmamaktadır. İkinci ürünün ülke kapsamı farklıdır. Dünya nüfusunu iki ürüne de aynı biçimde bölerseniz ne olur? Birinci ürünün kullanılamadığı ülkelerde insanlardan ölçüm isteyebilirsiniz. Katılımcılar:\n\n- konumlarını yanlış göstermeye,\n\n- yasak veya desteklenmeyen erişim yolları kullanmaya,\n\n- başka ülke hesabı açmaya,\n\n- güvenlik ve kullanım koşullarını aşmaya\n\nzorlanabilir. Bu, gerçek kullanıcı deneyimini ölçmez. Yapay bir erişim deneyimi üretir. Şimdi başka bir sorun düşünün. Bir ülkede nüfus çok büyüktür. Fakat:\n\n- nüfusun önemli bir bölümü ürünün asgari yaş koşulunu karşılamaz,\n\n- herkesin güvenilir internet erişimi yoktur,\n\n- ürün yalnız belirli cihazlarda kullanılabilir,\n\n- denetim dili nüfusun tamamı tarafından kullanılamaz,\n\nbelirli plan yalnız ödeme aracı bulunan kullanıcılara açıktır. Toplam nüfusu doğrudan payda yaparsanız, gerçekte denetlenemeyecek ve ürünü kullanamayacak insanları hedef nüfusa eklersiniz. Şimdi küçük bir ülke düşünün. Nüfus ağırlığı altında 1.000 kişilik örneklemde teorik payı: 0,03 kişi olsun.\n\nBir insanın yüzde üçte biri seçilemez. Ülkeye bir kişi verirseniz, ülkeyi nüfus ağırlıklı ana panelde aşırı temsil edebilirsiniz. Hiç kimse vermezseniz, o ülkedeki:\n\n- erişim,\n\n- dil,\n\n- ürün davranışı,\n\n- yerel temsil\n\ntamamen görünmez kalabilir. Bu iki amaç farklıdır:\n\n- Dünya nüfusundaki ortalama kullanıcı deneyimini ölçmek\n\n- Küçük ülkelerin tamamen denetim dışı kalmasını önlemek\n\nAynı tek panel iki amacı kusursuz biçimde yerine getiremez. Bu nedenle NOMOS üç ayrı ilke kurar:\n\n> Nüfus ağırlığı, insanların küresel ortalamadaki payını belirler.\n\n> Gözcü kapsamı, küçük ülkelerin ve dillerin tamamen görünmez olmasını engeller.\n\n> Dil ve erişilebilirlik adaleti, nüfus ortalamasının bastırabileceği alt grupları ayrıca ölçer.\n\nBu bölümün ilk hükmü şudur:\n\n> Bir ülkenin toplam nüfusu, o ülkedeki AI-uygun kullanıcı nüfusu değildir.\n\nİkinci hükmü şudur:\n\n> Bir AI ürününün hedef nüfusu, başka bir AI ürününe otomatik olarak aktarılamaz.\n\nÜçüncü hükmü şudur:\n\n> Bir insanın ana skordaki ağırlığı ile ülkesinin denetimde görünür olma hakkı aynı şey değildir.\n\nDördüncü hükmü şudur:\n\n> Ürün erişiminin bulunmaması, yanlış temsil değildir; fakat küresel erişim sınırıdır ve ayrıca raporlanmalıdır.\n\n## 1. BÖLÜMÜN AMACI\n\nBu bölümün amacı, GEO-1000 ölçümünün hedef insan nüfusunu ürün, soru, ülke, dil, arayüz ve zaman bakımından tanımlamaktır. Bölüm şu ayrımları normatif hâle getirir:\n\n- Toplam ülke nüfusu ile uygun AI kullanıcı nüfusu\n\n- Potansiyel erişim ile gerçek kullanım\n\n- Ürün erişilebilirliği ile temsil doğruluğu\n\n- Hedef nüfus ile örnekleme çerçevesi\n\n- Seçilen katılımcı ile geçerli analitik gözlem\n\n- Kişi ile hesap\n\n- Kişi ile oturum\n\n- Ürün ile temel model\n\n- Ücretsiz ve ücretli plan nüfusları\n\n- Web ve mobil kullanıcı nüfusları\n\n- Resmî erişim ile erişim kısıtını aşan kullanım\n\n- Ülke nüfus ağırlığı ile ülke gözcü kapsamı\n\n- Nüfus ağırlıklı dil payı ile dil adaleti paneli\n\n- Potansiyel kullanıcı nüfusu ile aktif kullanıcı maruziyeti\n\n- Küresel kimlik sorgusu ile pazar veya yargı alanı sorgusu\n\n- Ana tüketici ürünü ile kurumsal, eğitim veya geliştirici ürünü\n\n- Erişilebilirlik ihtiyacı bulunan kullanıcı ile veri toplama aracının erişilebilirliği\n\n- Hedef nüfus dışı kullanıcı ile NOT TESTED kullanıcı\n\n- Ürün kullanılamayan ülke ile üründe yanlış cevap alınan ülke\n\nBu bölümün sonunda her GEO-1000 denetimi şu soruya açık cevap verebilmelidir:\n\n> Bu sonuç, hangi insanlar arasından seçilmiş hangi kullanıcı evreni hakkında hüküm kurmaktadır?\n\n## 2. MERKEZÎ NORMATİF HÜKÜM\n\n> Her GEO-1000 denetimi, sonuçlar görülmeden önce; denetlenen AI ürünü, ölçüm sorusu, ülke, dil, arayüz, plan ve zaman koşullarına özgü bir hedef kullanıcı nüfusu tanımlamak ve sürümlemek zorundadır. [K04–K07]\n\nHedef nüfus:\n\n- “dünya nüfusu”,\n\n- “internet kullanıcıları”,\n\n- “AI kullanıcıları”,\n\n- “müşteriler”\n\ngibi belirsiz bir adla bırakılamaz. İlgili olduğu ölçüde şu sorular cevaplanmalıdır: Hangi AI ürünü? Hangi kullanıcı yüzeyi? Hangi ülkeler? Hangi tarihteki erişim durumu? Hangi yaş koşulu? Hangi dil veya diller? Hangi cihaz ve arayüz? Hangi plan veya hesap türü? Resmî kullanım koşulları nelerdir? Kullanıcıların ürüne erişmesi için ödeme gerekli midir? Ölçüm sorusu bütün kullanıcılar için mi, yalnız belirli pazar veya yargı alanı için mi anlamlıdır? Aktif kullanıcı mı, potansiyel kullanıcı mı ölçülmektedir? Hangi kullanıcı grupları kapsam dışıdır? Hangi gruplar hedef nüfusta bulunmasına rağmen örnekleme çerçevesinde eksiktir? Bu alanların değişmesi hedef nüfusu değiştirebilir. Hedef nüfus değiştiğinde eski ve yeni skorlar açıklamasız biçimde aynı seri içinde birleştirilemez.\n\n## 3. NÜFUS TEK BİR SAYI DEĞİLDİR\n\nBir ülkenin resmî veya tahmini toplam nüfusu, GEO-1000 için yalnız başlangıç katmanıdır. Denetim nüfusu aşağıdaki daralan katmanlardan oluşabilir.\n\n### 3.1. Yerleşik Nüfus\n\nBelirtilen ülkede veya yargı alanında yaşayan toplam insan nüfusudur. Bu sayı:\n\n- yaş,\n\n- internet,\n\n- ürün erişimi,\n\n- dil,\n\n- hesap,\n\n- cihaz\n\nbakımından herhangi bir uygunluk varsayımı taşımaz.\n\n### 3.2. Yaş Bakımından Uygun Nüfus\n\nİlgili AI ürününün ve araştırma protokolünün yaş koşulunu karşılayan nüfustur. Bir ürünün:\n\n- minimum kullanım yaşı,\n\n- ebeveyn onayı şartı,\n\n- ülkeye özgü yaş kuralı\n\nbulunabilir. Araştırma protokolü ürün koşulundan daha kısıtlayıcı olabilir. Örneğin kurucu GEO-1000 paneli, etik ve hukuki karmaşıklığı azaltmak için yalnız yetişkin katılımcılardan oluşturulabilir. Bu durumda skor: “Bütün nüfusun” değil:\n\n#### “Tanımlı yetişkin ve ürün-uygun nüfusun”\n\nsonucudur.\n\n### 3.3. Bağlantılı Nüfus\n\nİlgili ürünü kullanabilecek düzeyde:\n\n- internet,\n\n- cihaz,\n\n- bağlantı kalitesi,\n\n- teknik erişim\n\nimkânı bulunan nüfustur. İnternet erişimi ikili bir özellik olmayabilir. Bir insan:\n\n- mesajlaşma kullanabilir,\n\n- fakat ağır web uygulamasını çalıştıramayabilir,\n\n- mobil internet kullanabilir,\n\n- fakat masaüstü deneyimine erişemeyebilir,\n\ndüşük bağlantı nedeniyle cevap veya ekran görüntüsü yükleyemeyebilir. Bağlantı sınırlaması kullanıcıyı hedef nüfustan otomatik olarak çıkarmamalıdır. Ölçülen ürünün gerçek kullanım koşullarıyla ilişkilendirilmelidir.\n\n### 3.4. Ürün Bakımından Erişilebilir Nüfus\n\nİlgili AI ürününün belirtilen tarihte:\n\n- resmî olarak sunulduğu,\n\n- hukuka ve ürün koşullarına uygun biçimde kullanılabildiği,\n\n- gerekli arayüze erişilebildiği\n\nnüfustur. Bir ürünün bir ülkede bulunmaması, o ülkedeki insanların yanlış temsil aldığı anlamına gelmez. Bu durumda: temsil yanıtı yoktur, erişim kapsamı yoktur. İki sonuç ayrı tutulmalıdır.\n\n### 3.5. Hesap ve Plan Bakımından Uygun Nüfus\n\nBazı ürünler:\n\n- hesap gerektirebilir,\n\n- telefon doğrulaması isteyebilir,\n\n- ödeme yöntemi gerektirebilir,\n\n- yalnız kurumsal sözleşmeyle sunulabilir,\n\nbelirli özellikleri yalnız ücretli planda açabilir. Bu şartlar hedef nüfusun hangi kısmının ilgili kullanıcı yüzeyine gerçekten erişebildiğini etkiler. Ücretsiz plan skoru, ücretli plan kullanıcılarına otomatik olarak uygulanamaz.\n\n### 3.6. Dil Bakımından Uygun Nüfus\n\nİlgili istemi ve AI cevabını denetim dilinde yeterli düzeyde kullanabilecek nüfustur. Dil uygunluğu yalnız:\n\n- ülkenin resmî dili,\n\n- kişinin ana dili\n\nile belirlenemez. Şunlar ayrılmalıdır:\n\n- Ana veya ev dili\n\n- Günlük kullanım dili\n\n- AI arayüz dili\n\n- İstem dili\n\n- Yanıt dili\n\n- Profesyonel kullanım dili\n\n- Okuma yeterliliği\n\nBir insan birden fazla dilde uygun olabilir. Bu kişi küresel nüfus hesabında birden fazla tam kişi gibi sayılamaz.\n\n### 3.7. Arayüz Bakımından Uygun Nüfus\n\nÖlçüm:\n\n- web,\n\n- mobil uygulama,\n\n- masaüstü uygulama,\n\n- kurumsal çalışma alanı,\n\n- gömülü asistan\n\nüzerinden yapılabilir. Her arayüzün erişilebilir kullanıcı evreni farklı olabilir. Web erişimi bulunan kullanıcı mobil ürüne sahip olmayabilir. Kurumsal kullanıcı yüzeyi genel halka açık olmayabilir.\n\n### 3.8. Araştırma Bakımından Uygun Nüfus\n\nBir kişi ürünü kullanabiliyor olsa bile araştırmaya alınması için ayrıca:\n\n- gönüllü onay,\n\n- mahremiyet,\n\n- veri işleme,\n\n- ekran görüntüsü toplama,\n\n- ülkeye özgü araştırma şartları,\n\n- yaş,\n\n- güvenlik\n\nkoşullarının karşılanması gerekebilir. Araştırmaya alınamayan fakat gerçek ürünü kullanan insanlar hedef nüfusun parçası olabilir. Bu durumda örnekleme çerçevesi hedef nüfusu eksik kapsar. Bu eksiklik saklanmamalıdır.\n\n### 3.9. Analitik Olarak Uygun Nüfus\n\nToplanan verinin sonuç üretmek için kullanılabildiği nüfustur. Katılımcı:\n\n- istemi değiştirmiş,\n\n- yanlış ürünü kullanmış,\n\n- cevabı seçmiş,\n\n- kanıtı eksik göndermiş\n\nolabilir. Kişi hedef nüfusa ait olsa bile gözlemi analitik veri setine giremeyebilir. Hedef nüfus ile geçerli gözlemler aynı şey değildir.\n\n## 4. UYGUN KULLANICI NÜFUSUNUN KÜME TANIMI\n\nBelirli bir AI ürünü a ve zaman t için uygun kullanıcı evreni şu biçimde düşünülebilir:\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\nBurada:\n\n- Pt: belirtilen tarihteki genel insan nüfusu\n\n- u: tekil insan\n\n- a: AI ürünü ve kullanıcı yüzeyi\n\n- t: ölçüm zamanı\n\nDil ve istem bakımından hedef evren daha sonra şöyle daraltılabilir:\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\nBurada:\n\n- c: ülke veya yargı alanı\n\n- l: dil ve locale\n\n- s: kullanıcı yüzeyi\n\n- p: istem veya soru ailesi\n\nBu gösterimin amacı bütün insanları tek tek kaydetmek değildir. Hedef nüfusun mantıksal sınırını görünür kılmaktır.\n\n## 5. MARJİNAL ORANLARI KÖRÜ KÖRÜNE ÇARPMAK YASAKTIR\n\nUygun nüfus bazen şu tür bir formülle yaklaşık hesaplanmak istenebilir:\n\nN × p_yaş × p_internet × p_ürün × p_dil\n\nBu hesap yalnız koşulların bağımsızlığı veya uygun ortak dağılım varsayımı altında savunulabilir. Gerçek hayatta özellikler bağımsız olmayabilir. Örneğin:\n\n- internet kullanımı yaşa göre değişebilir,\n\n- ücretli plan erişimi gelirle ilişkili olabilir,\n\n- belirli dil kullanımı ülke içindeki bölge ve eğitimle ilişkili olabilir,\n\ncihaz erişimi ile bağlantı kalitesi birlikte değişebilir. Marjinal oranların çarpılması hedef nüfusu:\n\n- gereğinden büyük,\n\n- gereğinden küçük\n\ntahmin edebilir. Tercih sırası şu olmalıdır:\n\n- Uygun ortak mikroveri veya çapraz tablo\n\n- Güvenilir çok boyutlu nüfus tahmini\n\n- Kalibre edilmiş model\n\n- Gerekçesi ve duyarlılık analizi açıklanmış marjinal yaklaşım\n\nBasit çarpım kullanılıyorsa:\n\n- varsayım,\n\n- veri kaynağı,\n\n- belirsizlik,\n\n- alternatif senaryo\n\naçıklanmalıdır.\n\n## 6. DENETİM SORUSU HEDEF NÜFUSU DEĞİŞTİRİR\n\nHer istem bütün dünya nüfusu için aynı ölçüm evrenine sahip değildir.\n\n### 6.1. Küresel Kimlik Soruları\n\nÖrnek: “Apple.com nasıl bir şirkettir?” Bu soru, ürünün uygun küresel kullanıcı nüfusu içinde geniş biçimde sorulabilir. Çünkü şirket kimliği belirli bir pazara ait kullanıcıyla sınırlı değildir.\n\n### 6.2. Yerel Hizmet Soruları\n\nÖrnek: “Bu şirket Türkiye’de hizmet veriyor mu?” Ana hedef nüfus:\n\n- Türkiye’deki uygun kullanıcılar,\n\n- Türkiye hizmetini araştıran ilgili dış kullanıcılar\n\nolabilir. Bütün dünya nüfusuna eşit ağırlık vermek gerekli değildir.\n\n### 6.3. Fiyat ve Satın Alma Soruları\n\nFiyat:\n\n- ülke,\n\n- vergi,\n\n- para birimi,\n\n- plan,\n\n- müşteri türü\n\nile değişebilir. Hedef nüfus, ilgili ticari pazar ve kullanıcı türüne göre tanımlanmalıdır.\n\n### 6.4. Hukuk ve Lisans Soruları\n\nLisans ve hukuki yetki yargı alanına bağlıdır. Hedef nüfus:\n\n- ilgili ülkede hizmet alabilecek,\n\n- o hukuk düzeninin etkisinde bulunan\n\nkullanıcılarla sınırlandırılabilir.\n\n### 6.5. Tavsiye Soruları\n\n“Bu şirket benim için uygun mu?” sorusunun hedef nüfusu, bütün insanlar değildir. Şunlara göre tanımlanabilir:\n\n- Kullanıcı ihtiyacı\n\n- Ülke\n\n- Bütçe\n\n- Müşteri türü\n\n- Hizmet kapsamı\n\n- Uygunluk ve dışlama koşulları\n\nTavsiye nüfusu, kimlik nüfusundan daha dar olabilir.\n\n### 6.6. Yüksek Riskli Sorular\n\nSağlık, hukuk, finans veya güvenlik alanında:\n\n- yargı,\n\n- kullanıcı profili,\n\n- risk durumu,\n\n- profesyonel yetki\n\nhedef nüfusu daha güçlü biçimde sınırlar.\n\n## 7. NÜFUS ÇERÇEVESİ İSTEM AİLESİNE BAĞLANMALIDIR\n\nBir denetimde tek hedef nüfus yerine birden fazla nüfus çerçevesi bulunabilir.\n\n### 7.1. Core Identity Population\n\nVarlığın temel kimliğini ölçen küresel veya geniş uygun kullanıcı nüfusudur.\n\n### 7.2. Service-Relevant Population\n\nVarlığın gerçekten hizmet verebildiği veya kullanıcı tarafından hizmet için değerlendirilebileceği nüfustur.\n\n### 7.3. Market Transaction Population\n\nBelirli fiyat, satın alma, iade veya ticari koşulun uygulanabileceği nüfustur.\n\n### 7.4. Jurisdictional Population\n\nBelirli lisans, hukuk veya düzenleyici iddianın uygulanabileceği kullanıcı nüfusudur.\n\n### 7.5. Tavsiye-Eligible Population\n\nVarlığın gerçek kapsamı içinde uygun olabilecek kullanıcı nüfusudur.\n\n### 7.6. High-Risk Affected Population\n\nYanlış temsilin ciddi zarar yaratabileceği nüfustur. Bu çerçeveler birbirine karıştırılmamalıdır. Bir küresel kimlik skoru: “Bütün dünya için tavsiye edilebilirlik” anlamına gelmez.\n\n## 8. AI ÜRÜNÜNÜN TÜRÜ NÜFUSU BELİRLER\n\nBütün AI ürünleri genel halka açık sohbet ürünleri değildir.\n\n### 8.1. Genel Tüketici AI Ürünü\n\nHedef nüfus:\n\n- ürüne erişebilen,\n\n- kullanım şartlarını karşılayan,\n\n- ilgili dilde kullanabilen\n\ninsanlar olabilir. GEO-1000 gerçek kullanıcı paneli bu ürün türüne doğrudan uygulanabilir.\n\n### 8.2. Kurumsal AI Ürünü\n\nÜrün yalnız:\n\n- işveren sözleşmesi,\n\n- kurumsal lisans,\n\n- kurum içi kullanıcı hesabı\n\nile kullanılabilir. Hedef nüfus genel yetişkin nüfus değil:\n\n> Ürüne kurumsal erişimi bulunan koltuk veya kullanıcı evrenidir.\n\nKurumsal sonuç genel tüketici ürünüyle aynı nüfus ağırlığında karşılaştırılamaz.\n\n### 8.3. Eğitim Ürünü\n\nHedef nüfus:\n\n- öğrenci,\n\n- öğretmen,\n\n- kurum,\n\n- yaş grubu,\n\n- eğitim lisansı\n\nbakımından sınırlı olabilir. Çocuklar veya reşit olmayanlar dâhil edilecekse ayrı etik protokol gerekir.\n\n### 8.4. Geliştirici veya API Ürünü\n\nAPI sonucu doğrudan son kullanıcı arayüzü olmayabilir. Hedef birim:\n\n- geliştirici,\n\n- uygulama,\n\n- API çağrısı,\n\n- kontrol edilmiş test oturumu\n\nolabilir. GEO-1000 insan nüfus paneli, API’ye doğrudan ve değişmeden uygulanamaz. API için ayrı:\n\n#### Kontrollü Sistem Denetimi\n\ngerekebilir.\n\n### 8.5. Gömülü AI Asistanı\n\nAI:\n\n- işletim sistemi,\n\n- arama arayüzü,\n\n- alışveriş platformu,\n\n- iş yazılımı,\n\n- cihaz\n\niçinde gömülü olabilir. Hedef nüfus gömülü ürünün gerçek kullanıcı nüfusudur. Temel model sağlayıcısının toplam kullanıcı nüfusu değildir.\n\n### 8.6. Uzman veya Sektörel AI\n\nÜrün yalnız:\n\n- hukukçular,\n\n- hekimler,\n\n- finans profesyonelleri,\n\n- mühendisler\n\niçin tasarlanmış olabilir. Hedef nüfus meslek ve erişim koşullarıyla sınırlandırılmalıdır.\n\n## 9. ÜRÜN ERİŞİM STATÜLERİ\n\nHer ülke, ürün, arayüz ve tarih için erişim statüsü kaydedilmelidir.\n\n### PA-0 — UNKNOWN\n\nErişim durumu güvenilir biçimde belirlenememiştir.\n\n### PA-1 — UNAVAILABLE\n\nÜrün ilgili ülkede veya kullanıcı grubunda sunulmamaktadır.\n\n### PA-2 — RESTRICTED\n\nÜrün belirli:\n\n- hesap,\n\n- davet,\n\n- kurum,\n\n- yaş,\n\n- plan,\n\n- cihaz\n\nşartlarıyla sınırlıdır.\n\n### PA-3 — ACCESSIBLE BUT NOT OFFICIALLY SUPPORTED\n\nÜrüne fiilen erişim gözlenebilir. Fakat resmî destek veya kullanım statüsü açık değildir ya da sınırlıdır. Bu kullanıcılar ana resmî nüfus paneline otomatik olarak eklenmemelidir. Ayrı deneysel panel oluşturulabilir.\n\n### PA-4 — OFFICIALLY AVAILABLE\n\nÜrün resmî olarak erişilebilir ve ana kullanım koşulları tanımlıdır.\n\n### PA-5 — OFFICIALLY AVAILABLE WITH FULL AUDIT SURFACE\n\nÜrün yalnız erişilebilir değil; denetlenen:\n\n- dil,\n\n- plan,\n\n- arayüz,\n\n- oturum koşulunda\n\nprotokolün gerektirdiği gözlemi üretmeye uygundur. Bir ülkede ürünün bulunması, bütün plan ve dillerin denetime uygun olduğu anlamına gelmez.\n\n## 10. KISIT AŞMAK GERÇEK NÜFUS ÖLÇÜMÜ DEĞİLDİR\n\nKatılımcılardan şu davranışlar istenemez:\n\n- Yanlış ülke beyan etmek\n\n- Sahte hesap oluşturmak\n\n- Yaş bilgisini değiştirmek\n\n- Resmî erişim kısıtını aşmak\n\n- Başka kişiye ait hesabı kullanmak\n\n- Ürünün güvenlik veya kimlik doğrulamasını atlatmak\n\n- Kullanım koşullarını ihlal etmek\n\nBu davranışlar teknik deney olarak ayrıca incelenebilir. Fakat:\n\n#### Doğal ve meşru kullanıcı nüfusunun deneyimi\n\ngibi raporlanamaz. Bir ülkede erişim yoksa doğru statü: UNAVAILABLE / veya / OUTSIDE_NATIVE_REACH olmalıdır. Kısıt aşan tekil gözlem, ülke nüfus skoru üretmez.\n\n## 11. POTANSİYEL KULLANICI İLE AKTİF KULLANICI AYRIMI\n\nÜrünü kullanabilecek insan ile ürünü gerçekten kullanan insan aynı topluluk değildir.\n\n### 11.1. Potansiyel Erişim Nüfusu\n\nÜrünü teknik ve hukuki olarak kullanabilecek kişilerdir. Bu nüfus: “Uygun bir kişi ürünü kullansaydı ne görürdü?” sorusuna cevap verir. Nüfus adaleti ve ürün karşılaştırması için değerlidir.\n\n### 11.2. Aktif Kullanıcı Nüfusu\n\nBelirli dönemde ürünü gerçekten kullanan kişilerdir. Bu nüfus: “Gerçek kullanım hacmi içinde insanlar ne görüyor?” sorusuna yaklaşır. Güvenilir aktif kullanım verisi gerektirir.\n\n### 11.3. Sorguya Maruz Kalan Kullanıcı Nüfusu\n\nÜrünü kullanmakla birlikte denetlenen marka veya konu hakkında soru sorma ihtimali bulunan insanlardır. Bu nüfus çoğu zaman doğrudan bilinemez. Arama veya sorgu davranışı verisi gerekebilir.\n\n### 11.4. Yanıtı Gerçekte Gören Nüfus\n\nBelirli bir temsil çıktısına gerçekten maruz kalan kullanıcılardır. Bu, kullanıcı paneli dışında gerçek ürün sağlayıcı verisi olmadan tam ölçülemeyebilir.\n\n## 12. UYGUNLUK AĞIRLIĞI İLE MARUZİYET AĞIRLIĞI AYNI DEĞİLDİR\n\nİki ayrı küresel sonuç üretilebilir.\n\n### 12.1. Uygun Nüfus Ağırlıklı Sonuç\n\nHer insan, tanımlı uygun kullanıcı nüfusu içindeki payına göre ağırlık alır. Bu sonuç:\n\n- coğrafi adalet,\n\n- potansiyel erişim,\n\n- nüfus temsili\n\nbakımından güçlüdür.\n\n### 12.2. Gerçek Maruziyet Ağırlıklı Sonuç\n\nAI ürünleri veya kullanıcı grupları gerçek kullanım hacimlerine göre ağırlık alır. Bu sonuç:\n\n- mevcut ticari etki,\n\n- gerçek kullanıcı maruziyeti,\n\n- operasyonel risk\n\nbakımından değerlidir. Fakat güvenilir kullanım verisi bulunmayabilir. Tahminler sağlayıcı beyanına, pazar verisine veya eksik örnekleme dayanabilir. Bu nedenle ağırlık türü açıkça yazılmalıdır.\n\n### 12.3. Birinin Diğerinin Yerine Kullanılması Yasaktır\n\nUygun nüfus skoru: “Gerçek kullanıcıların çoğu bu cevabı gördü.” anlamına gelmez. Maruziyet skoru: “Dünya nüfusuna adil temsil sağlanıyor.” anlamına gelmez.\n\n## 13. ERİŞİM KAPSAMI İLE TEMSİL DOĞRULUĞU AYRILMALIDIR\n\nBir AI ürünü yalnız sınırlı ülkelerde bulunabilir. Bu ülkelerde çok doğru temsil üretebilir. Başka ürün daha geniş erişime sahip fakat daha düşük doğruluk üretebilir. Yalnız temsil doğruluğuna bakarsak dar erişimli ürün üstün görünebilir. Yalnız erişim kapsamına bakarsak yanlış temsil gözden kaçabilir. Bu nedenle iki ayrı sonuç gerekir.\n\n### 13.1. Erişim Kapsamı\n\nBelirtilen küresel referans nüfusun ne kadarının ilgili AI ürününü uygun biçimde kullanabildiğini gösterir. Aday gösterim:\n\nAC_a = N(U_{a,t}) / N(G_t)\n\nBurada:\n\n- Ua,t: ürünün uygun kullanıcı nüfusu\n\n- Gt: tanımlı küresel referans nüfus\n\n### 13.2. Koşullu Temsil Doğruluğu\n\nÜrüne erişebilen kullanıcılar arasında doğru temsil görme olasılığıdır. Aday gösterim:\n\nRA_a = Pr(Y=1 | u ∈ U_{a,t})\n\n### 13.3. Etkili Doğru Temsil Erişimi\n\n### CANDIDATE CONCEPT — ADAY KAVRAM\n\nErişim kapsamı ile koşullu doğruluğun birlikte gösterildiği operasyonel bir metrik geliştirilebilir:\n\nECR_a = AC_a × RA_a\n\nBu metrik kabaca şu soruya yaklaşır: “Tanımlı küresel referans nüfusun ne kadarı bu ürüne erişebilir ve doğru temsil görme koşulunu karşılayabilir?” Bu henüz nihai NOMOS formülü değildir. Çünkü:\n\n- erişim ile gerçek kullanım farklıdır,\n\n- ağırlık ve bağımlılık yapıları karmaşıktır,\n\n- ürün kullanımı isteğe bağlıdır,\n\ndoğru temsil prompta bağlıdır. Ancak temel ayrımı korur:\n\n> Erişememek ile yanlış cevap almak aynı şey değildir.\n\n## 14. NATIVE REACH VE COMMON SUPPORT\n\nAI ürünlerini karşılaştırırken iki ayrı nüfus evreni gerekir.\n\n### 14.1. Native Reach Population\n\nHer AI ürününün kendi resmî ve gerçek erişim alanındaki uygun nüfustur. Bu sonuç şu soruyu cevaplar:\n\n> Ürün, gerçekten ulaşabildiği nüfusu ne kadar doğru temsil ediyor?\n\nÜrünler arasında hedef nüfuslar farklı olabilir.\n\n### 14.2. Common Support Population\n\nKarşılaştırılan bütün AI ürünlerinin ortak biçimde:\n\n- resmî olarak erişilebilir,\n\n- aynı dil veya arayüz koşulunda kullanılabilir\n\nolduğu nüfustur. Bu sonuç şu soruyu cevaplar:\n\n> Aynı kullanıcı evreninde hangi ürün daha doğru temsil üretiyor?\n\n### 14.3. İki Sonuç Birlikte Yayımlanmalıdır\n\nNative Reach:\n\n- gerçek ürün erişimini,\n\n- doğal coğrafi yayılımı\n\ngösterir. Common Support: daha adil ürün karşılaştırması sağlar. Bir ürün Native Reach skorunda yüksek, Common Support skorunda daha düşük olabilir. İki sonuç farklı sorulara cevap verir.\n\n## 15. PAZARLA İLGİLİ NÜFUS\n\nBir varlığın küresel kimlik skoru ile ticari hedef pazar skoru farklı olabilir. Örnek: Yerel bir hukuk firması yalnız Türkiye’de hizmet veriyorsa: küresel kimlik sorusu dünyanın uygun kullanıcı nüfusunda ölçülebilir, tavsiye ve hizmet uygunluğu yalnız Türkiye veya gerçek hizmet kapsamındaki kullanıcılar için ölçülmelidir. Kurum kendi lehine sonucu seçmek için:\n\n- yalnız yüksek skorlu pazarı,\n\n- yalnız kendi dilini,\n\n- yalnız mevcut müşterilerini\n\nhedef nüfus ilan edemez. Hedef pazar:\n\n- denetim başlamadan,\n\n- hizmet kayıtlarına,\n\n- sözleşme ve operasyon kapsamına\n\ngöre kilitlenmelidir.\n\n## 16. KİŞİ, HESAP VE OTURUM AYRIMI\n\nNüfus ağırlığı insanlara aittir. AI hesaplarına değil.\n\n### 16.1. Bir Kişi, Birden Fazla Hesap\n\nAynı insan:\n\n- ücretsiz,\n\n- ücretli,\n\n- kurumsal\n\nbirden fazla hesaba sahip olabilir. Bu hesaplar ürün yüzeyi karşılaştırmasında ayrı gözlemler üretebilir. Küresel insan nüfusunda ayrı kişiler olarak sayılamaz.\n\n### 16.2. Bir Hesap, Birden Fazla Kişi\n\nAile, ekip veya kurum hesabı birden fazla kişi tarafından kullanılabilir. Hesap kullanıcı sayısına eşit değildir.\n\n### 16.3. Bir Kişi, Birden Fazla Oturum\n\nBir insan farklı oturumlarda ayrı gözlemler üretebilir. Bu gözlemler zaman veya oturum kararlılığını ölçebilir. Bağımsız nüfus genişliğini artırmaz.\n\n### 16.4. Bir Kişi, Birden Fazla AI Ürünü\n\nEşlenmiş ürün karşılaştırması için değerlidir. Fakat kullanıcı düzeyindeki ortak özellikler nedeniyle gözlemler bağımlıdır.\n\n### 16.5. Ana Ağırlık Birimi\n\nNüfus temelli GEO skorunda ana ağırlık birimi:\n\n#### insan\n\nolmalıdır. Hesap, oturum ve ürün gözlemleri insan birimi altında ilişkilendirilmelidir.\n\n## 17. DİL NÜFUSU\n\nDil adaleti için yalnız ülkenin resmî dilini kullanmak yeterli değildir.\n\n### 17.1. İstem Dili\n\nKatılımcının denetim sorusunu sorduğu dildir.\n\n### 17.2. Arayüz Dili\n\nAI ürününün menü ve kullanıcı arayüzünde kullandığı dildir. İstem diliyle aynı olmayabilir.\n\n### 17.3. Yanıt Dili\n\nAI’nın fiilen cevap verdiği dildir. Sistem istem dilinden başka dilde cevap verebilir. Bu da ölçüm sonucudur.\n\n### 17.4. Kullanıcı Yeterlilik Dili\n\nKatılımcının istemi ve cevabı anlamlı biçimde kullanabildiği dildir. Ana dil olmak zorunda değildir.\n\n### 17.5. Locale\n\nDil ile birlikte bölgesel bağlamdır. Aynı dil farklı:\n\n- ülke,\n\n- fiyat,\n\n- hukuk,\n\n- terminoloji\n\nkoşulu taşıyabilir.\n\n## 18. ÇOK DİLLİ KULLANICILARIN ÇİFTE SAYILMASI\n\nBir kişi:\n\n- Türkçe,\n\n- İngilizce,\n\n- Almanca\n\nkullanabiliyor olabilir. Bu kişi üç ayrı dil testine katılabilir. Fakat küresel nüfus ağırlığında üç insan gibi sayılması nüfus tahminini bozar. Üç yöntem kullanılabilir.\n\n### 18.1. Tek Ana Dil Ataması\n\nKişi ana analizde bir dil hücresine atanır. Diğer diller ek veya eşlenmiş test olarak kullanılır.\n\n### 18.2. Bölünmüş Kişi Ağırlığı\n\nKişinin nüfus ağırlığı uygun dilleri arasında önceden tanımlı biçimde bölünebilir. Toplam ağırlığı bir kişiyi aşmaz.\n\n### 18.3. Ayrı Çok Dilli Eşlenmiş Panel\n\nÇok dilli kullanıcılar, diller arası aynı kişi karşılaştırmasında kullanılır. Bu panel ana nüfus panelinden ayrı analiz edilir. Hangi yöntem kullanılırsa kullanılsın:\n\n> Aynı kişinin toplam nüfus ağırlığı açıklamasız biçimde çoğaltılamaz.\n\n## 19. DİL UYGUNLUĞU NASIL DOĞRULANMALIDIR?\n\nBir katılımcının: “Bu dili biliyorum.” demesi başlangıç kaydı olabilir. Ancak yüksek güvenli denetimde şu yöntemlerden biri kullanılabilir:\n\n- Ana dil veya günlük kullanım beyanı\n\n- Kısa okuma ve anlama testi\n\n- Panel sağlayıcının dil kaydı\n\n- Yerel hakem doğrulaması\n\n- Eğitim veya profesyonel kullanım kaydı\n\n- Pilot görev başarısı\n\nAşırı zor dil testleri paneli eğitimli ve yüksek gelirli kullanıcılara kaydırabilir. Amaç akademik dil sınavı yapmak değildir. İstemi ve cevabı gerçek kullanıcı olarak anlayabilecek yeterliliği doğrulamaktır.\n\n## 20. DİL DESTEKLENMİYORSA NE OLUR?\n\nBir AI ürünü belirli dili:\n\n- resmî olarak desteklemiyor,\n\n- kısmen destekliyor,\n\n- desteklediğini beyan etmiyor fakat cevap üretebiliyor\n\nolabilir. Dil statüleri ayrı kaydedilmelidir:\n\n### OFFICIALLY_SUPPORTED\n\n### LIMITED_SUPPORT\n\n### OBSERVED_BUT_UNSUPPORTED\n\n### NOT_SUPPORTED\n\n### UNKNOWN\n\nResmî olarak desteklenmeyen dilde alınan cevap:\n\n- keşif,\n\n- deneysel erişim,\n\n- dil dayanıklılığı\n\nölçümü olabilir. Ana desteklenen kullanıcı nüfusu skoruna otomatik olarak eklenmemelidir. Dil erişim sınırı ayrıca raporlanmalıdır.\n\n## 21. ÜLKE NÜFUS AĞIRLIĞI VE ÜLKE GÖZCÜ KAPSAMI\n\nNüfus ağırlıklı ana panel ve ülke görünürlüğü paneli ayrı amaç taşır.\n\n### 21.1. Nüfus Paneli\n\nKatılımcılar ürün-uygun hedef nüfustaki paylarına göre dağıtılır. Büyük uygun nüfuslar daha yüksek ağırlık alır. Ana küresel nüfus skorunu üretir.\n\n### 21.2. Ülke Gözcü Paneli\n\nAna nüfus örnekleminde hiç veya çok az pay alan küçük ülkelerden en azından gözlem elde etmeyi amaçlar. Bir gözcü gözlemi:\n\n- erişim bulunduğunu,\n\n- belirli tekil sonucun oluştuğunu,\n\n- yeni araştırma ihtiyacını\n\ngösterebilir. Tek başına ülke skoru üretmez.\n\n### 21.3. Ülke Skoru İçin Yeterlilik\n\nÜlke bazlı oran yayımlanabilmesi için:\n\n- minimum örneklem,\n\n- geçerli gözlem oranı,\n\n- belirsizlik,\n\n- panel temsiliyeti\n\nkoşulları sağlanmalıdır. Bir veya birkaç katılımcıyla: “Ülkenin NOMOS skoru” ilan edilemez.\n\n## 22. DİL ADALETİ PANELİ\n\nNüfus ağırlığı, düşük nüfuslu veya düşük kaynaklı dilleri ana skor içinde görünmez bırakabilir. Bu nedenle ayrı bir Dil Adaleti Paneli kurulabilir. Amaç:\n\n- yeterince temsil edilmeyen dilleri test etmek,\n\n- dil bazlı ağır bozulmayı bulmak,\n\n- istem çeviri sorunlarını belirlemek,\n\n- düşük kaynaklı dil davranışını görünür kılmak\n\nolmalıdır. Dil Adaleti Paneli ana nüfus paneline ek örnekler sağlayabilir. Ancak fazla örneklenen dil gözlemleri küresel skorda gerçek nüfus ağırlıklarına geri döndürülmelidir. Aksi hâlde adalet paneli küresel nüfus tahminini değiştirir.\n\n## 23. ERİŞİLEBİLİRLİK PANELİ\n\nGörme, işitme, motor, bilişsel veya başka erişilebilirlik ihtiyaçları bulunan kullanıcılar hedef nüfusun gerçek parçasıdır. NOMOS Capture veya araştırma görevi bu kişilerin katılımına uygun değilse: kullanıcılar hedef nüfustan çıkarılamaz. Doğru sonuç:\n\n> Örnekleme çerçevesi erişilebilirlik bakımından eksiktir.\n\nAyrı erişilebilirlik paneli şunları değerlendirebilir:\n\n- Ekran okuyucu uyumu\n\n- Klavye ile kullanım\n\n- Sesli giriş\n\n- Düşük görme ayarları\n\n- Bilişsel yük\n\n- Mobil erişilebilirlik\n\n- Capture aracının kullanılabilirliği\n\nErişilebilirlik paneli, kullanıcıları “özel istisna” olarak değil nüfus kapsamının parçası olarak görmelidir.\n\n## 24. HEDEF NÜFUS VE ÖRNEKLEME ÇERÇEVESİ\n\nBu iki kavram birbirine karıştırılmamalıdır.\n\n### 24.1. Hedef Nüfus\n\nSonucun hakkında hüküm kurmak istediği bütün insan topluluğudur.\n\n### 24.2. Örnekleme Çerçevesi\n\nKatılımcıların fiilen seçilebildiği:\n\n- panel,\n\n- liste,\n\n- veri tabanı,\n\n- ortak kuruluş,\n\n- kullanıcı havuzu\n\nkümesidir. Örnekleme çerçevesi hedef nüfusu tam olarak kapsamayabilir.\n\n### 24.3. Temas Edilebilir Nüfus\n\nAraştırma davetinin gerçekten ulaştırılabildiği kişilerdir.\n\n### 24.4. Katılmayı Kabul Eden Nüfus\n\nGönüllü olarak araştırmaya katılanlardır.\n\n### 24.5. Görevi Tamamlayan Nüfus\n\nDenetim görevini tamamlayanlardır.\n\n### 24.6. Geçerli Analitik Nüfus\n\nProtokole uygun ve analizde kullanılabilir gözlem üretenlerdir. Bu katmanların sayıları ayrı raporlanmalıdır.\n\n## 25. KAPSAMA HATASI\n\nÖrnekleme çerçevesi hedef nüfusun bazı bölümlerini dışarıda bırakabilir. Buna kapsama hatası denir. Örnekler:\n\n- Yalnız profesyonel çevrim içi paneller\n\n- Yalnız masaüstü kullanıcıları\n\n- Yalnız kredi kartı bulunan kişiler\n\n- Yalnız İngilizce arayüz kullananlar\n\n- Yalnız büyük şehir sakinleri\n\n- Yalnız teknolojiye yoğun ilgi duyan kullanıcılar\n\n- Erişilebilirlik ihtiyacı bulunan kişilerin dışlanması\n\nKapsama hatası:\n\n- açıklanmalı,\n\n- mümkünse ölçülmeli,\n\nağırlık veya ek panelle azaltılmalıdır. Ağırlıklandırma, örnekleme çerçevesinde hiç bulunmayan grubu sihirli biçimde oluşturamaz.\n\n## 26. FAZLA KAPSAMA\n\nÖrnekleme çerçevesinde hedef nüfusa ait olmayan kişiler bulunabilir. Örnekler:\n\n- Ürünün erişilemediği ülkedeki katılımcı\n\n- Gerekli yaş koşulunu karşılamayan kişi\n\n- Yanlış plan veya kullanıcı yüzeyi\n\n- Denetim dilini kullanamayan katılımcı\n\n- Birden fazla kayıtla tekrar bulunan kişi\n\n- Başka ülke adına görev yapan kullanıcı\n\nFazla kapsama kayıtları ana skora girmemelidir. Ancak dışlama nedeni ve oranı raporlanmalıdır.\n\n## 27. YANITLAMAMA VE KENDİ KENDİNE SEÇİLİM\n\nAraştırmaya katılmayı kabul eden kişiler hedef nüfustan sistematik olarak farklı olabilir. Gönüllüler:\n\n- AI ürünlerini daha sık kullanabilir,\n\n- teknolojiye daha ilgili olabilir,\n\n- daha yüksek eğitim düzeyine sahip olabilir,\n\n- markayı önceden tanıyabilir,\n\nödül veya ücret nedeniyle farklı davranabilir. Bu nedenle: “Dünyanın rastgele 1.000 insanı” ifadesi yalnız gerçekten olasılıklı ve belgelenmiş seçim tasarımında kullanılmalıdır. Gönüllü veya çevrim içi panel kullanılıyorsa doğru ifade:\n\n#### Tabakalı ve ağırlıklandırılmış gönüllü kullanıcı paneli\n\nolabilir. Panel türü saklanamaz.\n\n## 28. UYGUN NÜFUS ZAMANLA DEĞİŞİR\n\nBir AI ürününün kullanıcı evreni sabit değildir. Şunlar değişebilir:\n\n- Desteklenen ülkeler\n\n- Asgari yaş\n\n- Ücretsiz erişim\n\n- Ücretli plan yapısı\n\n- Mobil veya web kullanılabilirliği\n\n- Dil desteği\n\n- Hesap şartları\n\n- Kurumsal ürün kapsamı\n\n- Yasal ve düzenleyici durum\n\nBu nedenle her nüfus kaydı:\n\n- gözlem tarihi,\n\n- yürürlük dönemi,\n\n- kaynak sürümü,\n\n- son doğrulama tarihi\n\ntaşımalıdır.\n\n### 28.1. Ölçüm Dalgası Sırasında Değişiklik\n\nÜrün erişimi dalga sırasında maddi biçimde değişirse:\n\n- dalga durdurulabilir,\n\n- değişiklik öncesi ve sonrası iki ayrı dönem oluşturulabilir,\n\netkilenen ülkeler ayrı analiz edilebilir. Değişiklik öncesi ve sonrası kullanıcılar aynı nüfus evreni gibi birleştirilemez.\n\n## 29. NÜFUS KAYNAK DOSYASI\n\nHer denetim, kullandığı hedef nüfus verilerini sürümlenmiş bir dosyada saklamalıdır. İlgili olduğu ölçüde şu alanlar bulunmalıdır:\n\n- Ülke\n\n- Referans nüfus\n\n- Nüfus tarihi\n\n- Yaş uygunluğu\n\n- İnternet ve cihaz erişimi\n\n- Ürün erişim statüsü\n\n- Arayüz erişimi\n\n- Plan ve hesap şartı\n\n- Dil grupları\n\n- Araştırma uygunluğu\n\n- Ortak dağılım yöntemi\n\n- Belirsizlik\n\n- Kaynaklar\n\n- Son doğrulama tarihi\n\n- Sorumlu kişi\n\n- Nüfus sürümü\n\nBu dosya olmadan ülke kotaları sonuçtan sonra yeniden üretilemez.\n\n## 30. SENTETİK ÜRÜN VE ÜLKE GÖSTERİMİ\n\nSENTETİK METODOLOJİ GÖSTERİMİ / Aşağıdaki ülkeler, AI ürünü, nüfus sayıları ve erişim oranları tamamen kurgusaldır. Hiçbir gerçek ülkeyi veya ürünü temsil etmez. Orion AI adlı sentetik genel tüketici ürünü düşünelim. Dört sentetik ülke vardır.\n\n### 30.1. Toplam Nüfus Kullanılsaydı\n\nA Ülkesi, çok büyük nüfusu nedeniyle ana örneklemde büyük pay alırdı. Fakat ürün o ülkede kullanılamamaktadır. Katılımcılar doğal kullanıcı deneyimi üretemezdi.\n\n### 30.2. Native Reach Nüfusu Kullanıldığında\n\nAna ürün panelinin teorik nüfus payları yaklaşık olarak:\n\n- B Ülkesi: yüzde 67,53\n\n- C Ülkesi: yüzde 32,47\n\n- D Ülkesi: yüzde 0,003\n\n- A Ülkesi: Native Reach dışında\n\nolur. D Ülkesi’nin 1.000 kişilik ana örneklemde teorik payı: bir kişinin çok altındadır. Bu nedenle D Ülkesi nüfus ağırlıklı ana skorda yüksek ağırlık almamalıdır. Fakat ülke tamamen görünmez bırakılmak istenmiyorsa:\n\n#### Country Sentinel Panel\n\niçinde en az bir keşif gözlemi alınabilir. Bu gözlem:\n\n- D Ülkesi’nin skoru değildir,\n\n- ana nüfus ağırlığını değiştirmez,\n\nülkede ürün davranışının gözlenebildiğini gösterir.\n\n### 30.3. A Ülkesi Nasıl Raporlanır?\n\nA Ülkesi için:\n\n### OUTSIDE_NATIVE_REACH\n\nstatüsü kullanılır. A Ülkesi’nin çıkarılması ürünün erişim sınırını gizlememelidir. Kamu sonuç kartı ayrıca şunu gösterir:\n\n- Ürün erişim kapsamı\n\n- Küresel referans nüfusta erişilemeyen pay\n\n- Native Reach skoru\n\n- Common Support karşılaştırma skoru\n\n## 31. SENTETİK İSTEM NÜFUSU GÖSTERİMİ\n\n### SENTETİK ÖRNEK\n\nAynı Orion AI ürünü için üç istem düşünelim.\n\n#### İstem A\n\n“Asteron nasıl bir şirkettir?” Hedef nüfus: Orion AI’nın geniş uygun kullanıcı nüfusu olabilir.\n\n#### İstem B\n\n“Asteron Türkiye’de kurumsal seyahat hizmeti veriyor mu?” Hedef nüfus:\n\n- Türkiye’deki uygun kullanıcılar,\n\n- Türkiye hizmetini araştıran tanımlı dış kullanıcılar\n\nolabilir.\n\n#### İstem C\n\n“Asteron bana hukuki göçmenlik danışmanlığı için uygun mu?” Asteron böyle bir hizmet vermiyorsa: tavsiye-eligible nüfus bulunmayabilir, doğru cevap bütün uygun kullanıcılarda dışlama olmalıdır. Bu istemi genel kimlik skoru içinde birleştirmek yanlış olabilir. Bu örnek şunu gösterir:\n\n> Aynı varlık ve aynı AI ürünü için bile hedef nüfus, ölçülen kullanıcı sorusuna göre değişebilir.\n\n## 32. DÖRT PANEL MİMARİSİ\n\n### CANDIDATE ARCHITECTURE — ADAY MİMARİ\n\nGEO-1000’in küresel ve adil uygulanması için dört tamamlayıcı panel önerilir.\n\n### 32.1. Population Panel\n\nÜrün-uygun kullanıcı nüfusuna göre ağırlıklandırılmış ana paneldir. Ana nüfus tahminini üretir.\n\n### 32.2. Country Sentinel Panel\n\nNüfus panelinde yeterli örnek alamayan küçük ülkelerin tamamen görünmez kalmasını önler. Ülke skoru üretmek için tek başına yeterli değildir.\n\n### 32.3. Language Fairness Panel\n\nDüşük kaynaklı veya nüfus ortalamasında bastırılan dilleri ayrıca ölçer. Küresel ana skora gerçek nüfus ağırlıklarıyla geri bağlanır.\n\n### 32.4. Accessibility Panel\n\nStandart dijital panelin dışlayabileceği erişilebilirlik ihtiyaçlarını ve yardımcı teknoloji kullanıcılarını ölçer. Bu dört panelin gözlemleri:\n\n- amaç,\n\n- ağırlık,\n\n- çıkarım evreni\n\nbakımından ayrı etiketlenmelidir. Aynı gözlem açıklamasız biçimde birden fazla panelde tam ağırlıkla kullanılamaz.\n\n## 33. YETİŞKİN BAŞLANGIÇ PANELİ\n\n### CANDIDATE BASE RULE — ADAY TEMEL KURAL\n\nGEO-1000’in ilk genel sürümünde gerçek kullanıcı panellerinin:\n\n#### ürün ve ülke koşullarını karşılayan yetişkin katılımcılardan\n\noluşturulması önerilir. Bu yaklaşım:\n\n- rıza,\n\n- veri koruma,\n\n- ekran görüntüsü toplama,\n\n- yüksek riskli araştırma,\n\n- ebeveyn onayı\n\nkarmaşıklığını azaltabilir. Fakat şu sonuç çıkarılamaz: “Çocuk ve genç kullanıcıların deneyimi yetişkin paneliyle ölçülmüştür.” Çocukları veya gençleri etkileyen ürünlerde ayrı:\n\n- etik onay,\n\n- yaşa uygun protokol,\n\n- ebeveyn veya vasi süreçleri,\n\n- zarar koruması\n\ngerekir.\n\n## 34. HİÇBİR NÜFUS ÇERÇEVESİ “BÜTÜN İNSANLIK” DİYE ADLANDIRILAMAZ\n\nBir ürün:\n\n- bazı ülkelerde yoksa,\n\n- bazı dilleri desteklemiyorsa,\n\n- yalnız belirli cihazlarda çalışıyorsa,\n\n- belirli yaş veya plan koşulu taşıyorsa,\n\nsonuç: “bütün dünya insanlarının GEO deneyimi” olarak sunulamaz. Doğru ifade:\n\n#### Belirtilen ürün-uygun hedef nüfustaki temsil tahmini\n\nolmalıdır. Küresel kelimesi:\n\n- çok ülkeli,\n\n- çok dilli,\n\n- geniş nüfuslu\n\nbir ölçümü tanımlayabilir. Sınırsız ve evrensel kapsam anlamına gelmez.\n\n## 35. NÜFUSUN KURUCU ETİK SINIRI\n\nBir nüfusu ölçüm için tanımlamak, bazı insanları değersiz saymak değildir. Bir grup ana skorda düşük ağırlık alabilir. Fakat:\n\n- yüksek risk,\n\n- dil adaleti,\n\n- erişilebilirlik,\n\n- ülke görünürlüğü\n\nnedeniyle ayrıca incelenebilir. Bir grup ürüne erişemediği için Native Reach skorunun dışında olabilir. Bu erişimsizlik ayrıca küresel kapsam açığı olarak raporlanabilir. NOMOS’un amacı:\n\n- herkesi tek yapay ortalamaya sıkıştırmak,\n\n- yalnız en büyük nüfusları görmek,\n\n- küçük toplulukları sembolik olarak bir kişiyle temsil etmiş görünmek\n\ndeğildir. Amaç şudur:\n\n> Her insanı doğru sorunun doğru paydasında, ağırlığı ve görünürlüğü birbirine karıştırmadan temsil etmek.\n\n## 36. ZORUNLU NORMATİF HÜKÜMLER\n\n**CH05-N01**\n\nHer AI ürünü için hedef kullanıcı nüfusu ayrı tanımlanmalıdır.\n\n**CH05-N02**\n\nBir ülkenin toplam nüfusu doğrudan AI-uygun kullanıcı nüfusu olarak kullanılamaz.\n\n**CH05-N03**\n\nHedef nüfus; ürün, ülke, yaş, erişim, arayüz, plan, dil, istem ve zaman koşullarına bağlanmalıdır.\n\n**CH05-N04**\n\nHedef nüfus ve dışlama kuralları sonuçlar görülmeden önce sürümlenmelidir.\n\n**CH05-N05**\n\nBir AI ürününün hedef nüfusu başka AI ürününe açıklamasız biçimde aktarılamaz.\n\n**CH05-N06**\n\nÜrün erişiminin bulunmaması yanlış temsil sonucu olarak puanlanamaz; erişim kapsamı olarak ayrı raporlanmalıdır.\n\n**CH05-N07**\n\nKatılımcılardan ürün veya ülke erişim kısıtlarını aşmaları istenemez.\n\n**CH05-N08**\n\nResmî desteklenmeyen erişim, ana Native Reach nüfusuna otomatik olarak eklenemez.\n\n**CH05-N09**\n\nKişi, hesap ve oturum birimleri birbirinden ayrılmalıdır.\n\n**CH05-N10**\n\nBir kişinin birden fazla hesabı veya dili, kişiyi nüfus ağırlığında çoğaltamaz.\n\n**CH05-N11**\n\nDil uygunluğu yalnız ülkenin resmî diline dayanarak atanamaz.\n\n**CH05-N12**\n\nİstem dili, arayüz dili, yanıt dili ve kullanıcı yeterlilik dili ayrı kaydedilmelidir.\n\n**CH05-N13**\n\nBirden fazla dili kullanan kişinin toplam nüfus ağırlığı açıklamasız biçimde bir kişiyi aşamaz.\n\n**CH05-N14**\n\nNüfus ağırlıklı panel ile ülke gözcü paneli ayrı tutulmalıdır.\n\n**CH05-N15**\n\nBir veya birkaç gözcü gözlemi ülke skoru olarak yayımlanamaz.\n\n**CH05-N16**\n\nDil Adaleti Paneli’nde fazla örneklenen gözlemler küresel skorda gerçek nüfus ağırlığına geri döndürülmelidir.\n\n**CH05-N17**\n\nErişilebilirlik ihtiyacı bulunan kullanıcılar, veri toplama aracı uygun olmadığı için hedef nüfustan çıkarılamaz.\n\n**CH05-N18**\n\nHedef nüfus, örnekleme çerçevesi, temas edilen nüfus, katılımcılar ve geçerli analitik gözlemler ayrı raporlanmalıdır.\n\n**CH05-N19**\n\nOlasılıksız veya gönüllü panel, rastgele dünya örneklemi olarak sunulamaz.\n\n**CH05-N20**\n\nAğırlıklandırma, örnekleme çerçevesinde hiç bulunmayan grubu gözlenmiş hâle getiremez.\n\n**CH05-N21**\n\nPotansiyel uygun nüfus ile aktif kullanıcı maruziyeti aynı metrik gibi kullanılamaz.\n\n**CH05-N22**\n\nNative Reach ve Common Support sonuçları birbirinden ayrılmalıdır.\n\n**CH05-N23**\n\nKimlik, hizmet, fiyat, hukuk ve tavsiye istemleri için aynı hedef nüfus otomatik olarak kullanılamaz.\n\n**CH05-N24**\n\nNüfus verisi, ürün erişim statüsü ve dil dağılımı zaman damgası ve kaynak sürümü taşımalıdır.\n\n**CH05-N25**\n\nMarjinal uygunluk oranları, bağımsızlık varsayımı açıklanmadan kör biçimde çarpılamaz.\n\n**CH05-N26**\n\nÜrün türü genel tüketici paneline uygun değilse GEO-1000 insan nüfus yöntemi açıklamasız biçimde uygulanamaz.\n\n**CH05-N27**\n\nÇocuk veya reşit olmayan kullanıcılar ayrı etik ve hukuki protokol olmadan ana panele alınamaz.\n\n**CH05-N28**\n\nÜrün erişim kapsamı ile temsil doğruluğu ayrı sonuçlar olarak yayımlanmalıdır.\n\n**CH05-N29**\n\nKüresel ifadesi kapsam dışı ülke, dil, yaş, arayüz veya planları görünmez kılamaz.\n\n**CH05-N30**\n\nHedef nüfus kaydının hesap verebilir insan veya kurum sahibi bulunmalıdır.\n\n## 37. BAŞARISIZLIK BİÇİMLERİ\n\n**CH05-F01 — TOPLAM NÜFUSU UYGUN NÜFUS SAYMAK**\n\nÜrün, yaş, internet, dil ve arayüz koşulları değerlendirilmeden ülke nüfusu doğrudan paydaya alınır.\n\n**CH05-F02 — BÜTÜN ÜRÜNLERE AYNI DÜNYA HARİTASINI UYGULAMAK**\n\nFarklı erişim alanları bulunan AI ürünleri aynı hedef nüfusla ölçülür.\n\n**CH05-F03 — KISIT AŞAN KULLANICIYI DOĞAL KULLANICI SAYMAK**\n\nResmî erişim koşullarını aşan gözlem ülke nüfus deneyimi gibi sunulur.\n\n**CH05-F04 — ÜRÜN YOKLUĞUNU YANLIŞ CEVAP SAYMAK**\n\nErişilemeyen ülkeler temsil doğruluğunda sıfır kabul edilir.\n\n**CH05-F05 — ÜRÜN YOKLUĞUNU TAMAMEN GİZLEMEK**\n\nErişilemeyen büyük nüfuslar Native Reach paydasından çıkarılır; erişim kapsamı ayrıca gösterilmez.\n\n**CH05-F06 — BİR KİŞİYİ BİRDEN FAZLA İNSAN SAYMAK**\n\nAynı kişinin hesap, dil veya ürün gözlemleri nüfus ağırlığını çoğaltır.\n\n**CH05-F07 — HESABI KİŞİ SAYMAK**\n\nÇoklu hesap sahipliği veya ortak hesap kullanımı değerlendirilmez.\n\n**CH05-F08 — RESMÎ DİLİ KULLANICI DİLİ SAYMAK**\n\nÜlkenin resmî dili bütün katılımcıların denetim dili kabul edilir.\n\n**CH05-F09 — ÇOK DİLLİ KİŞİLERİ ÇİFTE SAYMAK**\n\nAynı birey her dilde tam nüfus ağırlığı alır.\n\n**CH05-F10 — KÜÇÜK ÜLKEYE BİR KİŞİ VERİP ÜLKE SKORU AÇIKLAMAK**\n\nGözcü gözlemi istatistiksel ülke tahminine dönüştürülür.\n\n**CH05-F11 — KÜÇÜK ÜLKELERİ TAMAMEN SİLMEK**\n\nNüfus payı düşük olduğu için ülke veya dil hiçbir ek kapsam paneline alınmaz.\n\n**CH05-F12 — DİL ADALETİ ÖRNEKLERİNİ ANA SKORDA AŞIRI AĞIRLIKLANDIRMAK**\n\nFazla örneklenen diller gerçek nüfus ağırlığına geri döndürülmez.\n\n**CH05-F13 — AKTİF KULLANICIYI POTANSİYEL NÜFUS SAYMAK**\n\nGerçek kullanım verisi, ürüne erişebilecek bütün insanlar gibi sunulur.\n\n**CH05-F14 — POTANSİYEL NÜFUSU GERÇEK MARUZİYET SAYMAK**\n\nÜrünü kullanabilecek herkesin yanıtı fiilen gördüğü varsayılır.\n\n**CH05-F15 — GÖNÜLLÜ PANELİ RASTGELE DÜNYA ÖRNEKLEMİ SAYMAK**\n\nKendi kendine seçilim ve panel yanlılığı saklanır.\n\n**CH05-F16 — AĞIRLIKLA KAPSAMA HATASINI YOK SAYMAK**\n\nÇerçevede hiç bulunmayan grupların yalnız ağırlıklandırmayla temsil edildiği iddia edilir.\n\n**CH05-F17 — VERİ TOPLAMA ARACININ DIŞLADIĞI KULLANICIYI NÜFUSTAN ÇIKARMAK**\n\nErişilebilirlik veya cihaz problemi kullanıcı uygun değilmiş gibi yorumlanır.\n\n**CH05-F18 — BÜTÜN İSTEMLERE AYNI NÜFUSU UYGULAMAK**\n\nKüresel kimlik, yerel fiyat ve hukuki tavsiye soruları aynı paydada birleştirilir.\n\n**CH05-F19 — GENEL TÜKETİCİ NÜFUSUNU API ÜRÜNÜNE UYGULAMAK**\n\nİnsan kullanıcı paneli geliştirici veya uygulama ürününe doğrudan aktarılır.\n\n**CH05-F20 — ÜCRETSİZ VE ÜCRETLİ PLANLARI GİZLİCE BİRLEŞTİRMEK**\n\nPlan farkı kaydedilmeden tek ürün dağılımı yayımlanır.\n\n**CH05-F21 — WEB VE MOBİL NÜFUSLARI TEKLEŞTİRMEK**\n\nArayüz erişimi ve davranış farkları görünmez kalır.\n\n**CH05-F22 — YAŞ SINIRINI YOK SAYMAK**\n\nUygun olmayan yaş grupları hedef nüfusa veya panele açıklamasız eklenir.\n\n**CH05-F23 — MARJİNAL ORANLARI BAĞIMSIZMIŞ GİBİ ÇARPMAK**\n\nYaş, internet, dil ve erişim arasındaki ilişki yok sayılır.\n\n**CH05-F24 — NÜFUSU SONUÇTAN SONRA DEĞİŞTİRMEK**\n\nDüşük skorlu ülke veya kullanıcı grubu hedef nüfustan çıkarılır.\n\n**CH05-F25 — ESKİ ÜRÜN ERİŞİM HARİTASINI KULLANMAK**\n\nÖlçüm tarihindeki gerçek ürün erişimi doğrulanmaz.\n\n**CH05-F26 — COMMON SUPPORT VE NATIVE REACH SONUÇLARINI KARIŞTIRMAK**\n\nOrtak nüfusta yapılan karşılaştırma ürünün küresel gerçek erişimi gibi sunulur.\n\n**CH05-F27 — PAZAR HEDEFİNİ TİCARİ ÇIKARA GÖRE DARALTMAK**\n\nKurum yalnız başarılı olduğu ülkeleri hedef pazar ilan eder.\n\n**CH05-F28 — ERİŞİM KAPSAMINI GEO DOĞRULUĞU SAYMAK**\n\nÇok ülkede bulunmak doğru temsil kanıtı yapılır.\n\n**CH05-F29 — DAR ERİŞİMİ YÜKSEK GEO BAŞARISI OLARAK SATMAK**\n\nAz sayıda ülkede yüksek doğruluk, küresel üstünlük gibi sunulur.\n\n**CH05-F30 — “BÜTÜN DÜNYA” İFADESİNİ KAPSAM KAYDI OLMADAN KULLANMAK**\n\nÜrün, dil, ülke ve plan dışlamaları saklanır.\n\n## 38. DENETİM PROSEDÜRÜ\n\n### Adım 1 — AI Ürününü ve Kullanıcı Yüzeyini Kilitle\n\nÜrün Arayüz Plan Hesap türü Görünen model Ölçüm tarihi kaydedilir.\n\n### Adım 2 — Ölçüm Sorusunu Sınıflandır\n\nİstem:\n\n- küresel kimlik,\n\n- yerel hizmet,\n\n- fiyat,\n\n- hukuk,\n\n- tavsiye,\n\n- yüksek risk\n\nailelerinden hangisine aittir?\n\n### Adım 3 — Küresel Referans Nüfusu Belirle\n\nSonucun ilişkilendirileceği başlangıç insan evreni tanımlanır.\n\n### Adım 4 — Yaş ve Araştırma Uygunluğunu Belirle\n\nÜrün yaş koşulu Araştırma yaş koşulu Rıza ve veri işleme şartları kaydedilir.\n\n### Adım 5 — Ülke Bazlı Ürün Erişimini Doğrula\n\nHer ülke için PA-0 ile PA-5 arasında erişim statüsü atanır.\n\n### Adım 6 — İnternet, Cihaz ve Arayüz Uygunluğunu Belirle\n\nÖlçülen yüzeyi kullanabilecek nüfus tahmin edilir.\n\n### Adım 7 — Dil ve Locale Evrenini Kur\n\nİstem dili Arayüz dili Yanıt dili Kullanıcı dil yeterliliği ayrılır.\n\n### Adım 8 — İstem İlgisini Uygula\n\nBütün kullanıcıların ilgili istem ailesinin hedef nüfusuna ait olup olmadığı değerlendirilir.\n\n### Adım 9 — Ürün Türüne Uygun Nüfus Modelini Seç\n\nTüketici, kurumsal, eğitim, API veya gömülü ürün ayrılır.\n\n### Adım 10 — Hedef Nüfus ile Örnekleme Çerçevesini Karşılaştır\n\nEksik ve fazla kapsama kaydedilir.\n\n### Adım 11 — Ana ve Tamamlayıcı Panelleri Tanımla\n\nPopulation Panel Country Sentinel Panel Language Fairness Panel Accessibility Panel kapsamları sürümlenir.\n\n### Adım 12 — Native Reach ve Common Support Evrenlerini Ayır\n\nÜrün içi sonuç ve ürünler arası karşılaştırma nüfusları ayrı kaydedilir.\n\n### Adım 13 — Erişim Kapsamı ve Doğruluk Sonuçlarını Ayır\n\nBir ürünün ulaşabildiği nüfus ile erişen kullanıcılar arasındaki doğruluk ayrı raporlanır.\n\n### Adım 14 — Nüfus Dosyasını Dondur\n\nVeri kaynakları, varsayımlar, tarih ve nüfus sürümü kilitlenir.\n\n### Adım 15 — Maddi Değişiklikleri İzle\n\nÖlçüm sırasında ürün erişimi veya şartlar değişirse yeni sürüm oluşturulur.\n\n## 39. GEREKLİ KANIT\n\nAI ürün kimliği Kullanıcı yüzeyi Plan ve hesap koşulları Ölçüm tarihi Ürün erişim ülkeleri Ülke bazlı erişim statüleri Yaş koşulları Hukuki ve etik katılım koşulları Ülke nüfus kayıtları Yaş dağılımları İnternet ve cihaz erişim kayıtları Dil ve locale dağılımları Ürün dil destek durumu Arayüz erişilebilirliği Hedef istem ailesi Hedef nüfus tanımı Örnekleme çerçevesi Kapsama eksiklikleri Fazla kapsama kayıtları Panel türü Katılımcı seçim yöntemi Gönüllü veya olasılıklı panel statüsü Çok dilli kullanıcı ağırlıkları Country Sentinel kapsamı Language Fairness kapsamı Accessibility Panel kapsamı Native Reach nüfusu Common Support nüfusu Aktif kullanıcı verisi, kullanılıyorsa Erişim kapsamı hesabı Varsayım ve duyarlılık analizleri Nüfus sürümü Son doğrulama tarihi\n\nSorumlu insan veya kurum\n\n## 40. DENETİM KONTROL LİSTESİ\n\nHangi AI ürünü ve kullanıcı yüzeyi ölçülüyor? Hedef nüfus hangi tarih için tanımlandı? Ülke toplam nüfusu ile uygun kullanıcı nüfusu ayrıldı mı? Yaş koşulu uygulandı mı? İnternet ve cihaz erişimi değerlendirildi mi? Ürün ülke bazında resmî olarak erişilebilir mi? Katılımcılardan erişim kısıtı aşmaları istendi mi? Ücretsiz ve ücretli planlar ayrıldı mı? Web ve mobil yüzeyler ayrıldı mı? İstem ailesi hedef nüfusu değiştirdi mi? Dil ve locale uygunluğu nasıl belirlendi? Çok dilli kullanıcılar çifte sayıldı mı? Hedef nüfus ile örnekleme çerçevesi arasındaki fark açık mı? Panel olasılıklı mı, gönüllü mü? Kapsama hatası ölçüldü mü? Erişilebilirlik ihtiyacı bulunan kullanıcılar sessizce dışlandı mı?\n\nCountry Sentinel gözlemleri ülke skoruna dönüştürüldü mü? Language Fairness örnekleri ana skorda aşırı ağırlık aldı mı? Native Reach ve Common Support sonuçları ayrıldı mı? Erişim kapsamı ile temsil doğruluğu ayrı mı? Aktif kullanıcı ve potansiyel kullanıcı sonuçları ayrıldı mı? Ürün türü insan nüfus paneline uygun mu? Nüfus katsayılarında marjinal oranlar kör biçimde çarpıldı mı? Nüfus tanımı sonuç görüldükten sonra değişti mi? Kullanılan nüfus ve erişim verileri sürümlü mü? Test edilmeyen gruplar görünür mü? “Küresel” ifadesi gerçek kapsamla uyumlu mu? Nüfus kaydının hesap verebilir sahibi belli mi?\n\n## 41. İTİRAZLAR VE CEVAPLAR\n\n### İtiraz 1 — “Dünya nüfusuna göre doğrudan dağıtmak daha adil değil mi?”\n\nDünya nüfusu güçlü başlangıç tabanıdır. Fakat ürünü kullanamayacak insanları ana ürün örneklemine almak gerçek kullanıcı deneyimi üretmez. Doğru yöntem:\n\n- ürün-uygun nüfus içinde nüfus ağırlığı,\n\n- ayrıca küresel erişim kapsamı\n\nraporlamaktır.\n\n### İtiraz 2 — “Büyük ülkelerin çoğu kullanıcıyı alması gerekmez mi?”\n\nÜrün, dil ve erişim koşullarını karşılayan büyük ülkeler doğal olarak yüksek pay almalıdır. Ancak yalnız toplam nüfus büyük olduğu için ürünün erişilemediği bir ülkeden sahte kullanıcı deneyimi üretilemez.\n\n### İtiraz 3 — “San Marino gibi küçük bir ülkeye bir kişi vermek neden yanlış olsun?”\n\nBir kişi keşif ve gözcü gözlemi için değerlidir. Yanlış olan, o kişinin sonucunu: “ülke skoru” olarak sunmaktır. Küçük ülkenin görünürlüğü Country Sentinel Panel ile korunabilir. Ana nüfus ağırlığı ise gerçek nüfus payına göre kalır.\n\n### İtiraz 4 — “Her ülkeye en az bir kişi verirsek daha küresel görünmez miyiz?”\n\nDaha geniş coğrafi kapsam sağlanır. Fakat nüfus tahmini bozulabilir. Bu nedenle:\n\n- coğrafi kapsam,\n\n- nüfus ağırlığı\n\nayrı sonuçlardır. Her ülkeye bir kişi vermek kapsam paneli olabilir. Nüfus paneli değildir.\n\n### İtiraz 5 — “Ürün erişilemeyen ülkeye sıfır verirsek ürün haksız yere cezalandırılmaz mı?”\n\nErişilemeyen ülke temsil doğruluğunda sıfır sayılmaz. Erişim kapsamı metriğinde görünür olur. Bu ayrım ürünü hem haksız cezadan hem sahte küresellikten korur.\n\n### İtiraz 6 — “Gerçek kullanım verisi varsa nüfus verisine neden ihtiyacımız var?”\n\nGerçek kullanım verisi operasyonel etkiyi gösterir. Fakat ürünün:\n\n- hangi nüfuslara ulaşmadığını,\n\n- kullanım tabanındaki coğrafi eşitsizliği,\n\n- potansiyel kullanıcı adaletini\n\ntek başına göstermez. İki veri türü farklı sorulara cevap verir.\n\n### İtiraz 7 — “Bütün kullanıcılar aynı istemi soracağına göre istem ilgisi neden önemli?”\n\nKimlik sorusu geniş nüfusta anlamlı olabilir. Fiyat, hukuk veya tavsiye sorusu yalnız belirli kullanıcı ve pazarlarda anlamlıdır. İlgisiz nüfus, cevap dağılımını kullanıcı gerçekliğinden uzaklaştırabilir.\n\n### İtiraz 8 — “Bir kişi birden fazla dil biliyorsa neden bütün dillerde tam sayılmasın?”\n\nDiller arası karşılaştırmada bütün dilleri test edebilir. Fakat nüfus ağırlığında aynı insanı çoğaltmak dünya nüfusunu yapay biçimde büyütür. Kişi ağırlığı bölünmeli veya ayrı eşlenmiş panel kullanılmalıdır.\n\n### İtiraz 9 — “Yalnız yetişkinleri test etmek küresel sonucu eksik bırakmaz mı?”\n\nBırakır. Bu sınır açıkça yazılmalıdır. Yetişkin başlangıç paneli etik ve operasyonel bir tercih olabilir. Çocuk kullanıcılar hakkında hüküm oluşturmaz.\n\n### İtiraz 10 — “Çevrim içi araştırma paneli yeterli değil mi?”\n\nPilot ve ağırlıklandırılmış araştırma için çok değerli olabilir. Fakat panel:\n\n- hedef nüfusu ne kadar kapsıyor,\n\n- kimleri dışarıda bırakıyor,\n\n- gönüllü katılım nasıl yanlılık oluşturuyor\n\naçıklanmalıdır. Panel kullanmak hata değildir. Paneli rastgele dünya nüfusu gibi sunmak hatadır.\n\n### İtiraz 11 — “Erişilebilirlik paneli ana GEO skoruyla neden ilgili?”\n\nÇünkü gerçek AI kullanıcılarının bir bölümü yardımcı teknoloji veya farklı etkileşim biçimleri kullanır. Veri toplama aracı bu insanları dışlıyorsa ana skor hedef nüfusun tamamını temsil etmeyebilir.\n\n### İtiraz 12 — “Bu kadar farklı nüfus tanımı tek NOMOS skorunu imkânsızlaştırmaz mı?”\n\nHayır. Tek skor üretilebilir. Fakat hangi nüfus sorusuna cevap verdiği açık olmalıdır. Örneğin:\n\n- Native Reach Population Puan\n\n- Common Support Puan\n\n- Market-Relevant Puan\n\n- Language Fairness Result\n\nayrı kayıtlar taşıyabilir. Bir sayının anlamı, paydasının açıklığıyla oluşur.\n\n## 44. BÖLÜMÜN ORTAK HÜKMÜ\n\nGEO-1000’in adında 1.000 vardır. Fakat 1.000 kişinin değeri yalnız sayılarından doğmaz. Şu soruların cevabından doğar: Bu insanlar kimdir? Hangi nüfustan gelmiştir? İlgili ürünü gerçekten kullanabilirler mi? Hangi ülkelerde yaşarlar? Hangi dili kullanırlar? Aynı kişi kaç kez sayılmıştır? Küçük ülkeler görünür müdür? Büyük ülkeler gerçek nüfus ağırlığını taşır mı? Ürünün hiç erişemediği insanlar skorun neresindedir? Hangi insanlar panel aracımız tarafından dışlanmıştır? Hangi sonuç potansiyel erişimi, hangisi gerçek maruziyeti göstermektedir? Bir ülke çok büyükse, ürün-uygun nüfusu da büyük olabilir. Bu durumda ana panelde yüksek ağırlık almalıdır. Fakat ürün orada erişilebilir değilse sahte kullanıcı oluşturulmamalıdır. Erişim açığı ayrıca gösterilmelidir.\n\nBir ülke çok küçükse ana nüfus ağırlığı düşük kalmalıdır. Fakat tamamen görünmez bırakılmak zorunda değildir. Gözcü paneliyle gözlenebilir. Bir dil küçük nüfusluysa küresel ortalamayı belirlemeyebilir. Fakat o dilde ağır temsil bozulması varsa ayrıca görünür olmalıdır. Bir kişi üç dil biliyorsa üç farklı deneyim üretebilir. Fakat üç farklı insan değildir. Bir AI ürünü yalnız ücretli planda belirli davranış sunuyorsa ücretsiz kullanıcıların skoru bu planı temsil etmez. Bir tüketici sohbet ürünü için insan nüfus paneli uygundur. Bir API veya kurumsal ürün için aynı nüfus modeli uygun olmayabilir. Bu nedenle NOMOS’un beşinci ölçüm yasası şudur:\n\n> Payda yanlışsa en hassas skor bile yanlış soruya doğru cevap verir.\n\nAltıncı yasası şudur:\n\n> Nüfus ağırlığı, ülke ve dil görünürlüğünün yerine geçmez.\n\nYedinci yasası şudur:\n\n> Erişemeyen insan yanlış temsil görmüş değildir; fakat küresel erişim sınırının parçasıdır.\n\nSekizinci yasası şudur:\n\n> Bir insanın birden fazla hesabı, dili veya oturumu insan nüfusunu büyütmez.\n\nDokuzuncu yasası şudur:\n\n> Küresel ölçüm, herkesin ölçüldüğü iddiası değil; kimin ölçülüp kimin ölçülmediğinin dürüst kaydıdır.\n\n## NOMOS’un Bölüm 5 Emri\n\n> Bana yalnız ülke nüfuslarını verme. / Hangi insanların ürünü gerçekten kullanabildiğini göster.\n\n> Büyük ülkeyi ürün orada yokken sahte kullanıcılarla doldurma.\n\n> Küçük ülkeye bir kişi verip o kişinin cevabını ülkenin sesi ilan etme.\n\n> Bir kişiyi hesapları, dilleri ve oturumları kadar çoğaltma.\n\n> Resmî dili insanların gerçek kullanım dili sanma.\n\n> Ücretsiz kullanıcıyı ücretli planın, mobil kullanıcıyı web yüzeyinin temsilcisi yapma.\n\n> Gönüllü paneline rastgele dünya nüfusu deme.\n\n> Erişilebilirlik ihtiyacı bulunan kullanıcıyı aracın çalışmadığı için nüfustan silme.\n\n> Ürünün ulaşmadığı nüfusu doğruluk skorundan çıkarıp küresel erişim açığını saklama.\n\n> Kimlik sorusuyla fiyat sorusuna, küresel markayla yerel lisansa aynı paydayı uygulama.\n\n> Önce ürünü tanımla. / Sonra soruyu tanımla. / Sonra insan evrenini tanımla. / Sonra erişimi, dili, yaşı ve arayüzü sınırla. / Sonra kimi seçemediğini açıkla. / Ve ancak bundan sonra 1.000 kişiyi dağıt.\n\n## Bölümün Son Cümlesi\n\n> GEO-1000’de adalet, her ülkeye aynı sayıda insan vermek değil; her insanı doğru hedef nüfusta, doğru ağırlıkla ve ölçülmediği yerleri saklamadan temsil etmektir.\n\n## Normatif Öz\n\n> 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, istem 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.","character_count":57031,"record_sha256":"4a6a932a783999fec220efb2d0ac6ff551243be5fab7682cda05e32de077fb1d"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-tr-chapter-06","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"tr","language_name":"Turkish","direction":"ltr","record_type":"chapter","sequence":8,"chapter_number":6,"item_number":null,"title":"Nüfusa Orantılı GEO-1000 Örneklemi","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/tr/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22040778","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22040778","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K04","K05","K07","K08"],"source_word_count":8195,"source_document_sha256":"51df37981ca371d37c430cfaa0515850b2d1bd403bf1fdf0080a7246fab28f5a","structured_json":"{\"number\":6,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH06\",\"title\":\"Nüfusa Orantılı GEO-1000 Örneklemi\",\"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\":\"Nüfusa Orantılı GEO-1000 Örneklemi\",\"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\":\"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.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH06-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"58. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR TAHSİS KAYDI\",\"sourceParagraph\":1512,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":1513,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1514,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationShare\\\": 0.002,\",\"sourceParagraph\":1515,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rawQuota\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":1516,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetValid\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":1517,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"withinPoolSelection\\\": {\",\"sourceParagraph\":1518,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"method\\\": \\\"PPS_ELIGIBLE_POPULATION\\\",\",\"sourceParagraph\":1519,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countries\\\": [\",\"sourceParagraph\":1520,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1521,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCode\\\": \\\"SYN-H\\\",\",\"sourceParagraph\":1522,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"eligiblePopulation\\\": 1500000,\",\"sourceParagraph\":1523,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conditionalSelectionShare\\\": 0.75\",\"sourceParagraph\":1524,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1525,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1526,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCode\\\": \\\"SYN-I\\\",\",\"sourceParagraph\":1527,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"eligiblePopulation\\\": 400000,\",\"sourceParagraph\":1528,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conditionalSelectionShare\\\": 0.2\",\"sourceParagraph\":1529,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1530,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1531,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCode\\\": \\\"SYN-J\\\",\",\"sourceParagraph\":1532,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"eligiblePopulation\\\": 100000,\",\"sourceParagraph\":1533,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conditionalSelectionShare\\\": 0.05\",\"sourceParagraph\":1534,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1535,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":1536,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1537,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1538,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":1539,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1540,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supplementaryPanels\\\": {\",\"sourceParagraph\":1541,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countrySentinel\\\": {\",\"sourceParagraph\":1542,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetValid\\\": 3,\",\"sourceParagraph\":1543,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedCountries\\\": [\\\"SYN-H\\\", \\\"SYN-I\\\", \\\"SYN-J\\\"],\",\"sourceParagraph\":1544,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryScoresFromSingleObservationAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1545,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedInPopulationEstimateWithFullSentinelWeight\\\": false\",\"sourceParagraph\":1546,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1547,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageFairness\\\": {\",\"sourceParagraph\":1548,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetValid\\\": 50,\",\"sourceParagraph\":1549,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"oversampledLanguage\\\": \\\"SYN-LANG-Y\\\",\",\"sourceParagraph\":1550,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reweightToPopulation\\\": true\",\"sourceParagraph\":1551,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1552,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accessibility\\\": {\",\"sourceParagraph\":1553,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetValid\\\": 40,\",\"sourceParagraph\":1554,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"separateDiagnosticReporting\\\": true\",\"sourceParagraph\":1555,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1556,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1557,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fieldwork\\\": {\",\"sourceParagraph\":1558,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"expectedCompletionRate\\\": 0.82,\",\"sourceParagraph\":1559,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"expectedProtocolValidityRate\\\": 0.92,\",\"sourceParagraph\":1560,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"plannedInvitationsMainPanel\\\": 1326,\",\"sourceParagraph\":1561,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reserveListsPreselected\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1562,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseContentMayTriggerReplacement\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1563,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validityReviewBeforeSemanticScoring\\\": true\",\"sourceParagraph\":1564,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1565,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"weights\\\": {\",\"sourceParagraph\":1566,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"baseDesignWeight\\\": \\\"INVERSE_SELECTION_PROBABILITY\\\",\",\"sourceParagraph\":1567,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nonresponseAdjustment\\\": \\\"PREDECLARED_RESPONSE_CLASSES\\\",\",\"sourceParagraph\":1568,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"calibration\\\": \\\"COUNTRY_LANGUAGE_TOTALS\\\",\",\"sourceParagraph\":1569,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"trimming\\\": {\",\"sourceParagraph\":1570,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"enabled\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1571,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ifEnabledRequiresNewAnalysisVersion\\\": true\",\"sourceParagraph\":1572,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1573,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"effectiveSampleSizeRequired\\\": true\",\"sourceParagraph\":1574,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1575,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonFrames\\\": {\",\"sourceParagraph\":1576,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nativeReachAllocation\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1577,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"commonSupportAllocation\\\": \\\"SEPARATE_RECORD_REQUIRED\\\"\",\"sourceParagraph\":1578,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1579,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governance\\\": {\",\"sourceParagraph\":1580,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"allocationApprovedBeforeResponses\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1581,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountableHumanRole\\\": \\\"SAMPLE_DESIGN_OWNER\\\",\",\"sourceParagraph\":1582,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedAt\\\": \\\"2026-08-18T09:00:00Z\\\",\",\"sourceParagraph\":1583,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"resultDrivenChangesProhibited\\\": true\",\"sourceParagraph\":1584,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1585,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1586,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1587,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Bu kayıt:\",\"sourceParagraph\":1588,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek ürün veya ülke verisi değildir,\",\"sourceParagraph\":1589,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek örneklem planı değildir,\",\"sourceParagraph\":1590,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"yeniden üretilebilir tahsis yapısının sentetik gösterimidir.\",\"sourceParagraph\":1591,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"59. BÖLÜMÜN MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR KURALI\",\"sourceParagraph\":1593,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH06-R01\",\"sourceParagraph\":1594,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"For each AI product and principal measurement wave, the GEO-1000\",\"sourceParagraph\":1596,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Population Panel SHOULD target at least 1,000 valid product-observations\",\"sourceParagraph\":1597,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"unless a different target is explicitly justified.\",\"sourceParagraph\":1598,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Sample allocation MUST be designed, versioned, and locked before AI\",\"sourceParagraph\":1600,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"responses are observed.\",\"sourceParagraph\":1601,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Primary allocation MUST be based on the product-eligible target population,\",\"sourceParagraph\":1603,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"not raw resident population, invitation counts, accounts, sessions, or\",\"sourceParagraph\":1604,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"convenience availability.\",\"sourceParagraph\":1605,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Fractional allocations MUST be converted to integer quotas using a\",\"sourceParagraph\":1607,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"predeclared, reproducible, outcome-blind method.\",\"sourceParagraph\":1608,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Positive-mass populations MUST NOT be deterministically assigned zero\",\"sourceParagraph\":1610,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"selection probability when the audit claims inference to the full target\",\"sourceParagraph\":1611,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"population. Small populations MAY be represented through justified pooled\",\"sourceParagraph\":1612,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"strata and probability-proportional selection.\",\"sourceParagraph\":1613,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Country Sentinel, Language Fairness, and Accessibility observations MAY\",\"sourceParagraph\":1615,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"supplement the main panel, but MUST remain separately labeled and\",\"sourceParagraph\":1616,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"appropriately reweighted.\",\"sourceParagraph\":1617,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Oversampled groups MUST NOT receive their raw sample share as population\",\"sourceParagraph\":1619,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"weight.\",\"sourceParagraph\":1620,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Participant replacement MUST be based only on predeclared recruitment or\",\"sourceParagraph\":1622,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"protocol-validity conditions. Incorrect, negative, refused, or critical AI\",\"sourceParagraph\":1623,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"outputs MUST NOT trigger replacement.\",\"sourceParagraph\":1624,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Persons, accounts, sessions, languages, and AI-product observations MUST\",\"sourceParagraph\":1626,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"remain distinct units.\",\"sourceParagraph\":1627,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Design weights, nonresponse adjustments, calibration, trimming, clustering,\",\"sourceParagraph\":1629,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"paired observations, and effective sample size MUST be documented.\",\"sourceParagraph\":1630,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Any post-result change to quotas, strata, pools, weights, exclusions, or\",\"sourceParagraph\":1632,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"sample targets MUST create a new analysis version and preserve the original\",\"sourceParagraph\":1633,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"record.\",\"sourceParagraph\":1634,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Türkçe normatif karşılığı:\",\"sourceParagraph\":1635,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH06-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"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.\",\"sourceParagraph\":1636,\"language\":\"tr-TR\"}]}}","text":"## Bölüm Sınırı\n\nBölüm 5 şu hükmü kurdu:\n\n> Her AI ürününün hedef kullanıcı nüfusu ayrı tanımlanmalıdır. Bir ülkenin toplam nüfusu, o ülkedeki ürün-uygun kullanıcı nüfusu değildir.\n\nŞimdi bir sonraki soruya geliyoruz:\n\n> Tanımlanmış uygun kullanıcı nüfusundan GEO-1000 için kaç kişi, hangi ülkeden, hangi dilden ve hangi yöntemle seçilecektir?\n\nBir AI ürünü için uygun kullanıcı nüfusunun:\n\n- yüzde 40’ı A ülkesinde,\n\n- yüzde 25’i B ülkesinde,\n\n- yüzde 15’i C ülkesinde,\n\n- yüzde 0,04’ü küçük bir ülkede\n\nbulunuyorsa 1.000 geçerli gözlem nasıl dağıtılmalıdır? Küsuratlı kotalar nasıl tam sayıya dönüştürülecektir? Nüfus payı bir kişinin altında kalan ülkeler tamamen dışarıda mı kalacaktır? Her ülkeye en az bir kişi verildiğinde nüfus ağırlığı bozulacak mıdır? Küçük ülkeler ayrı bir havuzda toplanabilir mi? Dil adaleti için bazı diller fazla örneklenirse küresel skor nasıl hesaplanacaktır? Bir ülkede hedef 100 geçerli gözlem varsa, kaç kişi davet edilmelidir? Katılımcı görevi tamamlamadığında yerine kim alınacaktır? Yanlış cevap veren kullanıcı değiştirilebilir mi? Aynı kişi birden fazla AI ürününü test ederse örneklem hâlâ bağımsız mıdır?\n\nHam örneklem 1.000 kişi olsa da ağırlıklar çok dengesizse gerçek istatistiksel bilgi 1.000 kişiden daha az olabilir mi? Bu sorular yalnız operasyon ayrıntısı değildir. Örneklem tasarımı, hangi insanın GEO skorunda ne kadar söz sahibi olduğunu belirler. Yanlış örneklem:\n\n- doğru cevapları yanlış ağırlıklandırabilir,\n\n- küçük ülkeleri sembolik biçimde aşırı büyütebilir,\n\n- büyük nüfusları olduğundan küçük gösterebilir,\n\n- düşük kaynaklı dilleri görünmez bırakabilir,\n\n- gönüllü teknoloji kullanıcılarını dünya nüfusu gibi sunabilir,\n\nsonuçlara bakıldıktan sonra istenen skoru üretmek için değiştirilebilir. Daha önce kurulan denetim mimarisi, her kontrolün ölçülebilir olmasını ve model/ürün, tarih, ülke, dil, sorgu kümesi, tekrar sayısı ve ölçüm kaydı taşımasını gerektirir. Bu bölüm, aynı disiplini örneklem tasarımına uygular. Çünkü gerçek kanıt, sınır, bağlam ve zaman istemek; örneklemin nasıl oluşturulduğunu da görünür kılmayı gerektirir. Bu bölüm:\n\n- ana nüfus panelinin 1.000 geçerli gözleme nasıl dağıtılacağını,\n\n- tabaka ve hücrelerin nasıl kurulacağını,\n\n- küçük ülkelerin nasıl yönetileceğini,\n\n- küsuratların nasıl tam sayıya çevrileceğini,\n\n- fazla örneklemenin nasıl ağırlıklandırılacağını,\n\n- davet, yedek ve geçerli gözlem hedeflerinin nasıl ayrılacağını,\n\n- tasarım ve analiz ağırlıklarının nasıl kurulacağını,\n\n- etkin örneklem büyüklüğünün neden ham sayıdan farklı olabileceğini\n\ntanımlar. Bu bölüm henüz:\n\n- katılımcıların hangi panel sağlayıcısından seçileceğini,\n\n- gönüllü veya olasılıklı örneklemde saha uygulamasının bütün ayrıntılarını,\n\n- hakemlik ve yanıt puanlamasını,\n\n- nihai güven aralığı yöntemini,\n\n- bütün NOMOS skor formüllerini\n\ntam olarak kesinleştirmez. Bölüm 6’nın görevi şudur:\n\n> Tanımlanmış hedef nüfusu, sonucu görmeden önce dondurulmuş, ağırlıklandırılabilir ve yeniden üretilebilir bir GEO-1000 örneklemine dönüştürmek.\n\n## NOMOS Challenge\n\nBir AI ürünü için 1.000 kişilik küresel panel kuruyorsunuz. On ülkenin ürün-uygun nüfusları şöyledir:\n\nSaf nüfus oranına göre ham kotalar:\n\nBir insanın yarısı seçilemez. Bir ülkeye 0,4 kişi gönderilemez. Ham kotaları en yakın tam sayıya yuvarlarsanız toplam 1.000’i aşabilir veya altında kalabilir. Her ülkeye en az bir kişi verirseniz I ve J ülkelerini nüfus paylarından daha fazla temsil edersiniz.\n\nI ülkesine bir kişi vermek, teorik payını 2,5 kat büyütür. J ülkesine bir kişi vermek, teorik payını 10 kat büyütür. Bu aşırı temsil ağırlıkla düzeltilebilir. Fakat bir kişiyle ülke skoru üretilemez. I ve J’ye hiç kimse vermezseniz ne olur?\n\nEğer bu ülkeleri ayrı ve zorunlu tabaka olarak tanımladıysanız, hedef nüfustaki bazı insanların seçilme olasılığı sıfır olur. Bu durumda: “Bütün uygun küresel nüfusu temsil eden olasılıklı örneklem” iddiası zayıflar. Şimdi daha tehlikeli bir karar düşünün. Önce cevapları topluyorsunuz.\n\nJ ülkesindeki tek kullanıcı yanlış cevap alıyor. Sonra: “Bu ülkenin örneklemi çok küçük, kapsamdan çıkaralım.” diyorsunuz. A ülkesinde çok sayıda olumlu cevap var. Onu tam ağırlığıyla koruyorsunuz. Bu artık yuvarlama değildir. Sonuç odaklı örneklem değişikliğidir.\n\nBaşka bir durumda düşük sonuç veren bir dil grubundaki geçersiz kayıt oranını yükseltiyor, yedek katılımcıları yalnız olumlu cevap gelene kadar kullanıyorsunuz. Bu da örneklem değildir. Cevap seçme mekanizmasıdır. Bu bölümün ilk hükmü şudur:\n\n> Örneklem, AI yanıtları görülmeden önce kurulmalıdır.\n\nİkinci hükmü şudur:\n\n> Katılımcının seçilme ihtimali yanıtın doğruluğuna bağlı olamaz.\n\nÜçüncü hükmü şudur:\n\n> Küçük ülkenin görünürlüğü ile küresel skordaki nüfus ağırlığı ayrı yönetilmelidir.\n\nDördüncü hükmü şudur:\n\n> Fazla örneklemek mümkündür; fazla ağırlıklandırmak zorunlu değildir.\n\nBeşinci hükmü şudur:\n\n> 1.000 ham kayıt, her zaman 1.000 gözlemlik istatistiksel bilgi taşımaz.\n\n## 1. BÖLÜMÜN AMACI\n\nBu bölümün amacı, her AI ürünü ve ölçüm dalgası için hedeflenen 1.000 geçerli gözlemi ürün-uygun kullanıcı nüfusuna dayalı, denetlenebilir bir örneklem tasarımına dönüştürmektir. Bölüm şu ayrımları normatif hâle getirir:\n\n- Hedef nüfus ile seçilen örneklem\n\n- Ham kota ile tam sayı tahsisi\n\n- Ana nüfus paneli ile tamamlayıcı paneller\n\n- Ülke görünürlüğü ile ülke ağırlığı\n\n- Tabaka ile deneysel hücre\n\n- Büyük ülke tabakası ile küçük ülke havuzu\n\n- Saf orantılı tahsis ile orantısız fazla örnekleme\n\n- Örneklem payı ile nüfus payı\n\n- Davet sayısı ile geçerli gözlem hedefi\n\n- Yedek katılımcı ile sonuç sonrası değiştirme\n\n- Veri toplama geçersizliği ile olumsuz AI çıktısı\n\n- Tasarım ağırlığı ile sonuç ağırlığı\n\n- Ham örneklem büyüklüğü ile etkin örneklem büyüklüğü\n\n- Ülke örneklemi ile dil örneklemi\n\n- Çok dilli kullanıcı ile birden fazla insan\n\n- Tek aşamalı seçim ile çok aşamalı seçim\n\n- Native Reach tahsisi ile Common Support tahsisi\n\n- Anlık dalga tahsisi ile zaman serisi tahsisi\n\n- Nüfus tahmini ile ülke veya dil tanı analizi\n\n- Ana 1.000 gözlem ile ek gözcü ve adalet panelleri\n\nBu bölümün sonunda her denetim şu sorulara cevap verebilmelidir:\n\n> 1.000 gözlem neden bu ülke, dil ve kullanıcı gruplarına bu sayılarda dağıtıldı?\n\n> Her gözlemin küresel sonuç içindeki ağırlığı nasıl belirlendi?\n\n> Kimlerin seçilme olasılığı sıfırdı ve neden?\n\n> Kaç kişi davet edildi, kaç kişi tamamladı ve kaç gözlem geçerli kaldı?\n\n> Örneklem sonuçlar görülmeden önce donduruldu mu?\n\n## 2. MERKEZÎ NORMATİF HÜKÜM\n\nGEO-1000 ana nüfus örneklemi, her AI ürünü ve ölçüm dalgası için önceden dondurulmuş ürün-uygun nüfus çerçevesindeki insanlara, bilinen veya tahmin edilebilir seçilme olasılıkları atayan tabakalı bir örneklem tasarımına dayanmalıdır. Ana nüfus panelinin varsayılan hedefi:\n\n> AI ürünü ve ana ölçüm dalgası başına en az 1.000 geçerli gözlem\n\nolarak korunur. Bu sayı:\n\n- davet edilen kişi sayısı değildir,\n\n- hesap sayısı değildir,\n\n- ham ekran görüntüsü sayısı değildir,\n\nbütün tamamlayıcı panellerin toplamı değildir. 1.000, ana nüfus panelinde protokolü karşılayan geçerli ürün-gözlemi hedefidir. Country Sentinel, Language Fairness ve Accessibility panelleri ek örnekler oluşturabilir. Bu ek örnekler:\n\n- toplam saha hacmini 1.000’in üzerine çıkarabilir,\n\n- küresel nüfus sonucunda uygun ağırlıklarla kullanılabilir,\n\nfakat ana panelin 1.000 geçerli gözlem hedefini gizlice azaltmak için kullanılamaz.\n\n## 3. ÖRNEKLEMİN TEMEL GÖSTERİMİ\n\nBelirli bir AI ürünü a, ölçüm dalgası w ve hedef nüfus çerçevesi için tabakalar:\n\nh ∈ H_{a,w}\n\nolarak gösterilsin. Her tabaka için:\n\n- Nh: tabakadaki tahmini ürün-uygun insan nüfusu\n\n- N: bütün hedef nüfus\n\n- Wh: tabakanın nüfus ağırlığı\n\n- n: hedef geçerli ana panel gözlemi\n\n- qh: ham orantılı kota\n\n- nh: tahsis edilen tam sayı geçerli gözlem hedefi\n\nolsun. Toplam hedef nüfus:\n\nN = Σ_{h=1}^H N_h\n\nTabakanın nüfus ağırlığı:\n\nW_h = N_h / N\n\nHam orantılı kota:\n\nq_h = nW_h\n\nşeklindedir. Ana orantılı tahsis, ideal koşullarda:\n\nn_h ≈ nW_h\n\nolmalıdır. Ancak:\n\n- qh küsuratlı olabilir,\n\n- bazı hücreler bir kişinin altında kalabilir,\n\n- dil ve ülke alt grupları için asgari tanı örneği gerekebilir,\n\n- yüksek riskli küçük gruplar ayrıca incelenebilir,\n\nsaha tamamlama oranları değişebilir. Bu nedenle ham kota doğrudan son tahsis değildir.\n\n## 4. ÖRNEKLEM TASARIMININ ÜÇ AYRI AMACI\n\nAynı örneklem bütün amaçları aynı güçte yerine getiremeyebilir. Üç amaç ayrılmalıdır.\n\n### 4.1. Küresel Nüfus Tahmini\n\nŞu soruyu cevaplar:\n\n> Ürüne uygun küresel kullanıcı nüfusundaki ortalama insan hangi temsil sonucunu görür?\n\nNüfus ağırlığı temel önceliktir.\n\n### 4.2. Alt Grup Tanısı\n\nŞu soruyu cevaplar:\n\n> Belirli ülke, dil, plan veya kullanıcı gruplarında hangi temsil bozulmaları oluşur?\n\nKüçük grupların fazla örneklenmesi gerekebilir.\n\n### 4.3. Coğrafi ve Dilsel Kapsam\n\nŞu soruyu cevaplar:\n\n> Hangi ülke ve dillerde en azından gerçek kullanıcı gözlemi bulunmaktadır?\n\nCountry Sentinel ve Language Fairness panelleri önem kazanır. Bu üç amaç aynı tek örneklemde açıklamasız biçimde birleştirilemez.\n\n## 5. ANA ÖRNEKLEM MİMARİSİ\n\nGEO-1000 için aday ana örneklem mimarisi dört katmandan oluşur.\n\n### 5.1. Population Panel\n\nHer AI ürünü ve dalga için en az 1.000 geçerli gözlemlik ana paneldir. Küresel nüfus tahminini üretir.\n\n### 5.2. Country Sentinel Overlay\n\nAna nüfus panelinde doğrudan temsil edilemeyen küçük ülkeler için ek coğrafi gözlemler sağlar. Bu gözlemler:\n\n- tekil olay,\n\n- erişim durumu,\n\n- sonraki araştırma ihtiyacı\n\ngösterebilir. Tek başına ülke skoru oluşturmaz.\n\n### 5.3. Language Fairness Oversample\n\nDüşük kaynaklı veya ana panelde küçük kalan diller için ek gözlemler üretir. Küresel sonuçta gerçek nüfus ağırlıklarına geri döndürülür.\n\n### 5.4. Accessibility Oversample\n\nStandart panelin yeterince temsil edemediği yardımcı teknoloji ve erişilebilirlik kullanıcılarını ayrıca ölçer. Bu gözlemlerin hedef evreni ve ağırlığı ayrı kaydedilir.\n\n## 6. TABAKA NEDİR?\n\nTabaka, örneklem tahsisi ve seçim olasılığı bakımından ayrı yönetilen nüfus bölümüdür. Tabaka şu alanlardan biri veya birkaçının birleşimi olabilir:\n\n- Ülke\n\n- Bölge\n\n- Dil\n\n- Locale\n\n- AI planı\n\n- Web veya mobil\n\n- Kontrollü veya doğal kullanıcı paneli\n\n- Erişilebilirlik durumu\n\n- Kullanıcı türü\n\n- Yargı alanı\n\nHer küçük kombinasyon ayrı tabaka yapılırsa örneklem parçalanır. Örneğin: Ülke × dil × plan × mobil/web × yaş grubu × kullanıcı tipi kombinasyonu yüzlerce veya binlerce hücre üretebilir. 1.000 gözlem bu hücrelerin çoğunda güvenilir tahmin sağlamaz. Bu nedenle tabakalama:\n\n- maddi,\n\n- ölçülebilir,\n\n- örneklem büyüklüğüne uygun\n\nolmalıdır.\n\n## 7. TABAKA İLE RAPORLAMA HÜCRESİ AYNI ŞEY DEĞİLDİR\n\nBir grup sonuç kartında ayrı gösterilebilir. Fakat örneklem tasarımında ayrı tabaka olmak zorunda değildir. Örneğin:\n\n- küçük bir dil,\n\n- belirli erişilebilirlik grubu,\n\n- bir yaş bandı\n\nana örneklemde daha geniş tabaka içinde seçilebilir. Daha sonra analizde ayrı raporlanabilir. Bunun tersi de mümkündür: Örnekleme verimliliği için iki bölge ayrı tabakalanmış olabilir. Fakat kamu raporunda tek bölgesel sonuç altında birleştirilebilir. Tabaka tasarımı ile raporlama yapısı ayrı kayıtlar taşımalıdır.\n\n## 8. TABAKALARIN KURULMA SIRASI\n\nAna Population Panel için aday sıralama şöyledir:\n\n- AI ürünü ve kullanıcı yüzeyi\n\n- Native Reach veya Common Support nüfus çerçevesi\n\n- Ülke veya küçük ülke havuzu\n\n- Ana denetim dili veya dil grubu\n\n- Maddi plan/arayüz ayrımı, gerekiyorsa\n\n- Katılımcı seçim çerçevesi\n\nPlan ve arayüz her ülkede ayrı tabaka yapılmak zorunda değildir. Bunlar:\n\n- alt tabaka,\n\n- kota,\n\n- rastgele atama\n\nyoluyla yönetilebilir.\n\n## 9. BÜYÜK VE KÜÇÜK ÜLKE TABAKALARI\n\nBir ülkenin ham kotası:\n\nq_c = nN_c / N\n\nşeklindedir. Ham kota yeterince büyükse ülke doğrudan ayrı tabaka olarak tutulabilir. Buna:\n\n#### Kendini temsil eden ülke tabakası\n\ndenebilir. Ham kotası çok küçük ülkeleri tek tek ayrı zorunlu tabaka yapmak örneklem verimliliğini bozabilir. Bu ülkeler uygun biçimde:\n\n- bölge,\n\n- dil ailesi,\n\n- ürün erişim rejimi,\n\n- coğrafi yakınlık\n\naltında küçük ülke havuzlarına alınabilir.\n\n## 10. KÜÇÜK ÜLKE HAVUZU\n\nBir küçük ülke havuzu:\n\nB_r = {c_1, c_2, …, c_k}\n\nolarak gösterilsin. Havuzun toplam uygun nüfusu:\n\nN_{B_r} = Σ_{c∈B_r} N_c\n\nAna örneklem kotası:\n\nq_{B_r} = nN_{B_r} / N\n\nolarak hesaplanır. Havuz içinde ülke seçimi, uygun nüfus büyüklüğüne orantılı olasılıkla yapılabilir. Ülke c’nin havuz içinde seçilme olasılığı:\n\nPr(c | B_r) = N_c / N_{B_r}\n\nolabilir. Ardından seçilen ülke içinde katılımcı seçilir. Bu yaklaşım:\n\n- küçük ülkelerin hedef nüfusta sıfır seçilme ihtimali taşımasını engelleyebilir,\n\n- her ülkenin belirli bir dalgada mutlaka seçileceğini garanti etmez,\n\nküresel nüfus tahminini korur. Bir ülkenin o dalgada seçilmemesi:\n\n### NOT SELECTED IN POPULATION SAMPLE\n\nstatüsüdür. Şu anlama gelmez: “Ülke hedef nüfusun parçası değildir.”\n\n## 11. KÜÇÜK ÜLKELERİ HAVUZLAMANIN SINIRLARI\n\nKüçük ülkeler yalnız nüfusları küçük olduğu için rastgele aynı havuza atılamaz. Havuz içindeki ülkeler ilgili olduğu ölçüde benzer:\n\n- ürün erişimi,\n\n- kullanıcı yüzeyi,\n\n- dil veya locale yapısı,\n\n- hukuki erişim,\n\n- coğrafi bölge,\n\n- veri toplama yöntemi\n\ntaşımalıdır. Ürün erişimi bulunmayan ülke ile tam erişim bulunan ülke aynı ana havuza konamaz. Farklı kullanım koşulları görünmez hâle getirilemez.\n\n## 12. KÜÇÜK ÜLKE HAVUZU ÜLKE SKORU ÜRETMEZ\n\nHavuzdan seçilen bir veya iki gözlem: havuzun küresel nüfus katkısında kullanılabilir, tekil ülke olayını gösterebilir. Fakat küçük ülke için ayrı istatistiksel skor üretmez. Ülke bazlı skor isteniyorsa ek:\n\n- Country Sentinel,\n\n- ülke özel örneklem,\n\n- çok dalgalı birikimli örneklem\n\ngerekebilir.\n\n## 13. SAF NÜFUSA ORANTILI TAHSİS\n\nSaf orantılı tahsis:\n\nq_h = nW_h\n\nformülüne dayanır. Avantajları:\n\n- ana nüfus tahmini için anlaşılırdır,\n\n- büyük nüfuslara doğal ağırlık verir,\n\n- ağırlık farklılığını azaltabilir,\n\nkendi kendini ağırlıklandıran tasarıma yaklaşabilir. Sınırlamaları:\n\n- küçük ülke ve dilleri çok az örnekleyebilir,\n\n- alt grup skoru üretmeye yetmeyebilir,\n\n- yüksek riskli küçük grupları görünmez bırakabilir,\n\nküsurat ve sıfıra yakın kotalar oluşturabilir. Bu nedenle saf orantılı tahsis ana Population Panel için güçlü varsayılan olabilir. Tamamlayıcı panellerin yerine geçmez.\n\n## 14. KÜSURATLARIN TAM SAYIYA DÖNÜŞTÜRÜLMESİ\n\nHam kotalar çoğu zaman küsuratlıdır. Toplam tahsis tam olarak n olmalıdır. Varsayılan yöntem olarak En Büyük Kalan Yöntemi kullanılabilir.\n\n### 14.1. Birinci Adım\n\nHer ham kota aşağı yuvarlanır:\n\nb_h = ⌊q_h⌋\n\n### 14.2. İkinci Adım\n\nDağıtılmamış gözlem sayısı:\n\nR = n − Σ_h b_h\n\nolarak hesaplanır.\n\n### 14.3. Üçüncü Adım\n\nHer tabakanın kesir kısmı:\n\nf_h = q_h − b_h\n\nhesaplanır.\n\n### 14.4. Dördüncü Adım\n\nKalan R gözlem, en yüksek fh değerlerine sahip tabakalara birer tane eklenir.\n\n### 14.5. Eşitlik Durumu\n\nİki tabakanın kesir kısmı eşitse:\n\n- nüfus büyüklüğü,\n\n- önceden ilan edilmiş sabit sıra,\n\n- kayıtlı rastgelelik tohumu\n\ngibi sonuçtan bağımsız bir bağ bozma kuralı kullanılmalıdır. Sonuçlara bakılarak ülke seçilemez.\n\n## 15. SENTETİK TAM SAYI TAHSİSİ\n\n### SENTETİK GÖSTERİM\n\nBölüm başındaki uygun nüfuslar:\n\nÜlkeler ayrı tabakalar olarak korunursa aşağı yuvarlama:\n\nBir gözlem kalmıştır. En yüksek kesir H ülkesindeki 0,5 olduğu için H’ye eklenir. Nihai tahsis:\n\nBu tasarım I ve J’yi ayrı deterministik tabaka olarak tanımladığı hâlde seçilme şansı vermiyorsa tam hedef evren çıkarımı bakımından sorun yaratabilir. Daha doğru çözüm küçük ülke havuzudur.\n\n## 16. KÜÇÜK ÜLKE HAVUZLU SENTETİK TAHSİS\n\nH, I ve J ülkeleri:\n\nB_small = {H, I, J}\n\nhavuzunda birleştirilsin. Havuz nüfusu:\n\n1.500.000+400.000+100.000=2.000.000\n\nHavuz kotası:\n\n1.000 × 2.000.000 / 1.000.000.000 = 2\n\nolur. Ana tahsis:\n\nHavuz içindeki ülke seçilme ağırlıkları:\n\nİki ana nüfus gözlemi bu olasılıklara göre seçilir. Aynı dalgada:\n\n- iki gözlem de H’den,\n\n- biri H’den biri I’den,\n\n- nadiren J’den\n\ngelebilir. Bu tasarım J’yi her dalgada görünür yapmaz. Fakat J nüfusunun seçilme olasılığını sıfırlamaz. J’nin mutlaka gözlenmesi isteniyorsa Country Sentinel Panel’e ayrıca eklenir. Sentinel gözlemi küresel ana tahsiste J’ye 1.000’de bir ağırlık vermez. J’nin gerçek nüfus ağırlığı korunur.\n\n## 17. ASGARİ HÜCRE TAHSİSİ\n\nBazı alt gruplar için saf orantılı kota tanısal analiz yapmaya yetmeyebilir. Örneğin bir dil hücresinin ham kotası 8 olabilir. Sekiz gözlemle güvenilir dil skoru üretilemez. Bu durumda üç seçenek vardır:\n\n- Dil skoru yayımlamamak\n\n- Hücreyi benzer gruplarla birleştirmek\n\n- Hücreyi fazla örneklemek\n\nAsgari hücre tahsisi sonuçlardan önce tanımlanmalıdır.\n\n## 18. ADAY RAPORLAMA BANTLARI\n\n### CANDIDATE REPORTING BANDS — ADAY RAPORLAMA BANTLARI\n\nAşağıdaki eşikler nihai bilimsel karar değildir. Pilot ve dış incelemeyle kalibre edilmelidir.\n\n#### 1–29 Geçerli Gözlem\n\nTekil olay ve keşif Ülke veya dil oranı yayımlanmaz\n\n### OBSERVATIONAL ONLY\n\n#### 30–99 Geçerli Gözlem\n\nKeşif düzeyi tahmin Geniş belirsizlik Kesin uygunluk hükmü verilmez\n\n### EXPLORATORY\n\n#### 100–199 Geçerli Gözlem\n\nİlk alt grup tahmini Belirsizlik görünür olmalıdır\n\n### PROVISIONAL\n\n#### 200 ve Üzeri Geçerli Gözlem\n\nDaha güçlü alt grup tahmini adayı Tasarım etkisi ve ağırlıklar yine değerlendirilir\n\n### STANDARD ESTIMATION CANDIDATE\n\nBu bantlar:\n\n- hata oranı,\n\n- beklenen hassasiyet,\n\n- ağırlık değişkenliği,\n\n- tasarım etkisi\n\ndikkate alınmadan otomatik yeterlilik sayılmaz.\n\n## 19. FAZLA ÖRNEKLEME\n\nBir ülke, dil veya kullanıcı grubu nüfus payından daha fazla gözlem alabilir. Buna fazla örnekleme denir. Amaçları:\n\n- alt grup hassasiyetini artırmak,\n\n- düşük kaynaklı dili görünür kılmak,\n\n- yüksek riskli küçük grubu incelemek,\n\n- Country Sentinel kapsamını genişletmek,\n\n- erişilebilirlik kullanıcılarını yeterince temsil etmek\n\nolabilir. Fazla örnekleme yanlış değildir. Yanlış olan:\n\n> Fazla örneklenen grubun örneklem payını gerçek nüfus payı gibi kullanmaktır.\n\n## 20. NÜFUS PAYI VE ÖRNEKLEM PAYI\n\nTabaka h için nüfus payı:\n\nW_h = N_h / N\n\nÖrneklem payı:\n\nS_h = n_h / n\n\nşeklindedir. Saf orantılı tahsiste:\n\nS_h ≈ W_h\n\nolur. Fazla örneklemede:\n\nS_h > W_h\n\nolabilir. Az örneklemede:\n\nS_h < W_h\n\nolabilir. Küresel nüfus tahmini, Sh yerine Wh değerlerini korumalıdır.\n\n## 21. TEMEL TASARIM AĞIRLIĞI\n\nBasit tabakalı seçimde tabaka h içindeki her gözlemin temel ağırlığı:\n\nd_i = N_h / n_h\n\nolarak düşünülebilir. Normalize edilmiş tabaka ağırlığı:\n\na_h = W_h / S_h\n\nşeklinde yazılabilir. Gözlem düzeyindeki normalize ağırlık:\n\nw_i = W_h / n_h\n\nolabilir. Toplamı bir olacak biçimde:\n\nΣ_i w_i = 1\n\nsağlanır. Ağırlıklı ikili geçiş tahmini:\n\nθ̂ = Σ_i w_iY_i\n\nolarak hesaplanabilir. Burada:\n\nYi=1: geçiş kriterini karşılayan yanıt\n\nYi=0: karşılamayan yanıt\n\nolabilir. Nihai NOMOS sistemi yalnız ikili sonuç kullanmak zorunda değildir. Aynı ağırlık mantığı çok boyutlu yanıt puanlarına da uygulanabilir.\n\n## 22. FAZLA ÖRNEKLEME ÖRNEĞİ\n\n### SENTETİK ÖRNEK\n\nB ülkesinin uygun nüfusunda:\n\n- Dil X: yüzde 80\n\n- Dil Y: yüzde 20\n\nolsun. Population Panel içinde B ülkesine 250 gözlem düşmektedir. Saf tahsis:\n\n- Dil X: 200\n\n- Dil Y: 50\n\nolur. Dil Y için ek 50 Language Fairness gözlemi alınsın. Toplanan gözlemler:\n\n- Dil X: 200\n\n- Dil Y: 100\n\nolur. Ham örneklemde Dil Y payı:\n\n100/300 = %33,3\n\nolmuştur. Gerçek nüfus payı yüzde 20’dir. Küresel nüfus hesabında Dil Y yüzde 33,3 ağırlık alamaz. Tabaka içi normalize ağırlıklar:\n\n- Dil X için toplam ağırlık: yüzde 80\n\n- Dil Y için toplam ağırlık: yüzde 20\n\nolarak korunur. Dil Y’deki 100 gözlemin her biri, Dil X’teki tek bir gözlemden daha düşük bireysel ağırlık alır. Buna karşılık Dil Y’nin ayrı tanısal raporunda 100 gözlemin tamamı kullanılır. Bu yaklaşım: alt grup görünürlüğünü artırır, küresel nüfus tahminini bozmaz.\n\n## 23. ÇOK DİLLİ KULLANICILARIN TAHSİSİ\n\nBir kişi birden fazla dil hücresine uygun olabilir. Ana Population Panel için tercih edilen yaklaşımlardan biri, kullanıcıya önceden tanımlanmış bir ana denetim dili atamaktır. Ana denetim dili şu alanlara göre belirlenebilir:\n\n- Günlük AI kullanım dili\n\n- Ana veya ev dili\n\n- Pazar ve locale\n\n- İstemi doğal biçimde kullanma yeterliliği\n\n- Panel dengesi\n\nKullanıcı diğer dillerde de test edilecekse bu gözlemler:\n\n- eşlenmiş çok dilli panel,\n\n- Language Fairness Panel\n\nolarak ayrıca etiketlenir. Aynı kişinin bütün dillerde tam nüfus ağırlığı alması yasaktır.\n\n## 24. ÜLKE İÇİNDE DİL TAHSİSİ\n\nÜlke c içinde dil grupları l için uygun nüfus: Nc,l olsun. Ülke kotası: nc ise ham dil kotası:\n\nq_{c,l} = n_c × N_{c,l} / Σ_l N_{c,l}\n\nolarak hesaplanabilir. Ancak dil grupları örtüşüyorsa:\n\nΣ_l N_{c,l} > N_c\n\nolabilir. Bu durumda doğrudan pay kullanmak çifte sayım yaratır. Çözüm seçenekleri:\n\n- ana denetim dili sınıflandırması,\n\n- bölünmüş insan ağırlığı,\n\n- çok dilli ortak model,\n\n- ayrı eşlenmiş dil paneli\n\nolabilir. Kullanılan yöntem kayıt altına alınmalıdır.\n\n## 25. NÜFUS İÇİNDE PLAN VE ARAYÜZ TAHSİSİ\n\nÜcretsiz ve ücretli kullanıcılar ya da web ve mobil yüzeyler ayrı davranabilir. Ancak her ülke–dil hücresini ayrıca plan ve arayüz tabakasına bölmek örneklemi aşırı parçalayabilir. Üç yaklaşım kullanılabilir.\n\n### 25.1. Nüfusa Orantılı Alt Tahsis\n\nGerçek kullanıcı dağılımı biliniyorsa plan ve arayüz paylarına göre tahsis yapılır.\n\n### 25.2. Dengeli Deneysel Tahsis\n\nPlan veya arayüz farkını karşılaştırmak için eşit veya fazla örnekleme yapılır. Küresel tahminde gerçek kullanım paylarına geri ağırlıklandırılır.\n\n### 25.3. Ayrı Ürün Yüzeyi Skorları\n\nÜcretsiz web, ücretli web ve mobil ürünler ayrı denetim nesneleri olarak raporlanır. Birleştirilmiş sonuç ayrıca üretilebilir. Hangi yaklaşımın kullanıldığı ölçümden önce tanımlanmalıdır.\n\n## 26. DAVET SAYISI İLE GEÇERLİ GÖZLEM HEDEFİ\n\nBir tabakanın geçerli gözlem hedefi nh ise tam olarak nh kişi davet etmek genellikle yeterli olmaz. Çünkü:\n\n- bazı kişiler katılmaz,\n\n- bazıları görevi tamamlamaz,\n\n- bazı kayıtlar protokol dışı kalır,\n\nbazı kanıt paketleri geçersiz olur. Tabaka için beklenen tamamlama oranı: rh ve beklenen geçerlilik oranı: vh olsun. Davet hedefi yaklaşık olarak:\n\nm_h = ⌈n_h / (r_hv_h)⌉\n\nşeklinde hesaplanabilir. Örnek:\n\n- Geçerli gözlem hedefi: 100\n\n- Tamamlama oranı beklentisi: yüzde 80\n\n- Geçerlilik oranı beklentisi: yüzde 90\n\nm_h = ⌈100 / (0,80 × 0,90)⌉ = 139\n\nkişi davet edilebilir. Bu bir garanti değildir. Saha ilerledikçe önceden tanımlanmış yedek sistemi kullanılabilir.\n\n## 27. DAVET ŞİŞİRMESİNİN SINIRI\n\nDaha çok kişiyi davet etmek tek başına örneklem yanlılığını çözmez. Erken yanıt verenler, geç yanıt verenlerden sistematik olarak farklı olabilir. Yalnız ilk tamamlayan 1.000 kişiyi almak:\n\n- saat dilimi,\n\n- teknoloji ilgisi,\n\n- bağlantı kalitesi,\n\n- çalışma düzeni\n\nbakımından yanlılık üretebilir. Davet ve seçim sırası:\n\n- rastgeleleştirilmeli,\n\n- tabaka içinde kayıtlı olmalı,\n\nsaha penceresi boyunca yönetilmelidir.\n\n## 28. YEDEK KATILIMCI SİSTEMİ\n\nHer tabaka için sonuçlar görülmeden önce sıralanmış bir yedek liste oluşturulmalıdır. Yedek katılımcı yalnız şu nedenlerle devreye girebilir:\n\n- Davete cevap verilmemesi\n\n- Görevin tamamlanmaması\n\n- Teknik veya etik uygunluk sorunu\n\n- İstem protokolünün ihlali\n\n- Kanıt paketinin geçersiz olması\n\n- Aynı kişinin tekrar kaydedilmesi\n\nYedek kullanıcı şu nedenle devreye giremez:\n\n> Önceki kullanıcının AI cevabı yanlış, olumsuz veya istenmeyen çıktı verdi.\n\nYanlış AI cevabı geçerli sistem sonucudur. Katılımcı değişikliği nedeni olamaz.\n\n## 29. GEÇERLİLİK KARARINDA SONUÇ KÖRLÜĞÜ\n\nMümkün olduğu ölçüde gözlemin protokole uygun olup olmadığına karar veren kişi:\n\n- yanıtın doğru veya yanlış puanını,\n\n- markaya olumlu veya olumsuz olduğunu\n\nbilmeden değerlendirme yapmalıdır. Önce:\n\n- Capture ve protokol geçerliliği\n\n- Sonra maddi yanıt değerlendirmesi\n\nyapılmalıdır. Aksi hâlde olumsuz cevaplar daha kolay: “geçersiz” ilan edilebilir.\n\n## 30. TABAKA İÇİNDE YEDEK SIRASI\n\nYedek katılımcı mümkün olduğunca aynı:\n\n- ülke,\n\n- dil,\n\n- ürün yüzeyi,\n\n- plan,\n\n- panel koşulu\n\ntabakasından alınmalıdır. Aynı tabakada yedek kalmadıysa önceden tanımlı eskalasyon uygulanır:\n\n- Aynı tabaka içinde ek rastgele seçim\n\n- Önceden tanımlanmış üst tabaka havuzu\n\n- Tahsisin eksik bırakılması ve kapsam uyarısı\n\n- Yeni analiz sürümü\n\nSonuç görüldükten sonra başka ülkeden kullanıcı getirip açığı kapatmak sessizce yapılamaz.\n\n## 31. TABAKA KISA KALIYORSA NE OLUR?\n\nBir tabaka hedefinin altında kalabilir. Örnek:\n\n- hedef: 100\n\n- geçerli gözlem: 72\n\nDoğru seçenekler:\n\n- Saha penceresini önceden tanımlı ölçüde uzatmak\n\n- Yedek listeyi kullanmak\n\n- Hücreyi benzer ve önceden tanımlı üst tabakayla birleştirmek\n\n- Sonucu geniş belirsizlikle raporlamak\n\n- Hücre sonucunu yayımlamamak\n\n- Küresel ağırlığı uygun yöntemle yeniden hesaplamak\n\nYanlış seçenek: Düşük skorlu tabakayı analizden tamamen çıkarmak.\n\n## 32. SONUÇ SONRASI KOTA DEĞİŞİKLİĞİ\n\nAşağıdaki değişiklikler sonuç odaklı örneklem manipülasyonudur:\n\n- Düşük skorlu ülkenin hedef kotasını azaltmak\n\n- Yüksek skorlu dilin kotasını artırmak\n\n- Olumsuz cevap veren kullanıcıları geçersiz saymak\n\n- Sonuçlara göre küçük ülke havuzunu yeniden tanımlamak\n\n- Critical hata bulunan planı kapsam dışına almak\n\n- İstenen ortalamaya ulaşana kadar yeni kullanıcı eklemek\n\nHer maddi kota değişikliği:\n\n- yeni tahsis sürümü,\n\n- gerekçe,\n\n- tarih,\n\n- karar sahibi,\n\n- önceki sonucun korunması\n\nile yapılmalıdır.\n\n## 33. ÇOK AŞAMALI ÖRNEKLEM\n\nBütün bireylere doğrudan erişilemediğinde çok aşamalı örneklem kullanılabilir. Örnek:\n\n- Bölge veya ülke havuzu seçimi\n\n- Ülke seçimi\n\n- Panel veya yerel araştırma ortağı seçimi\n\n- Kullanıcı seçimi\n\n- AI ürünü veya görev ataması\n\nTekil kullanıcının toplam seçilme olasılığı, aşamalardaki koşullu olasılıkların çarpımıdır:\n\nπ_i = π_r × π_{c|r} × π_{f|c} × π_{i|f}\n\nBurada:\n\n- r: bölge veya küçük ülke havuzu\n\n- c: ülke\n\n- f: örnekleme çerçevesi veya panel\n\n- i: kişi\n\nTemel tasarım ağırlığı:\n\nd_i = 1/π_i\n\nolur. Seçim olasılıkları kaydedilemiyorsa tasarım tam olasılıklı örneklem olarak sunulamaz. [K04; K07]\n\n## 34. GÖNÜLLÜ VE OLASILIKSIZ PANELDE TAHSİS\n\nGerçek olasılıklı dünya paneli her zaman mümkün olmayabilir. Gönüllü veya profesyonel çevrim içi panel kullanılabilir. Bu durumda ülke ve dil kotaları yine ürün-uygun nüfusa göre kurulabilir. Ancak:\n\n- katılımcının gerçek seçilme olasılığı bilinmeyebilir,\n\n- kendi kendine seçilim bulunabilir,\n\nağırlıklandırma yalnız gözlenen değişkenler üzerinden düzeltme yapabilir. Doğru statü:\n\n#### Tabakalı ve nüfusa kalibre edilmiş olasılıksız kullanıcı paneli\n\nolabilir. Şu ifade kullanılamaz: “Dünya nüfusundan tamamen rastgele seçilmiş 1.000 kişi.”\n\n## 35. AĞIRLIK MİMARİSİ\n\nNihai gözlem ağırlığı birden fazla bileşenden oluşabilir:\n\nw_i = d_i × a_i^{NR} × g_i^{CAL}\n\nBurada:\n\n- di: temel tasarım ağırlığı\n\n- aiNR: yanıtlamama ayarlaması\n\n- giCAL: kalibrasyon katsayısı\n\n### 35.1. Tasarım Ağırlığı\n\nKatılımcının örnekleme tasarımındaki seçilme ihtimalinin tersidir.\n\n### 35.2. Yanıtlamama Ayarlaması\n\nBenzer özellikteki seçilmiş kişilerin:\n\n- kaçının yanıt verdiği,\n\n- kaçının geçerli gözlem ürettiği\n\ndikkate alınabilir. Örnek yanıt sınıfı r için:\n\na_r^{NR} = (Σ_{j∈S_r} d_j) / (Σ_{i∈R_r} d_i)\n\nBurada:\n\n- Sr: seçilmiş uygun örnek\n\n- Rr: yanıt veren veya geçerli gözlem üretenler\n\nolabilir. Yanıtlamama ayarı: gözlenmeyen yanlılığı tamamen çözmez, varsayımlarıyla birlikte açıklanmalıdır.\n\n### 35.3. Kalibrasyon Ağırlığı\n\nÖrneklem, bilinen nüfus toplamlarına:\n\n- ülke,\n\n- dil,\n\n- yaş,\n\n- plan,\n\n- arayüz\n\nbakımından kalibre edilebilir. Kalibrasyon yalnız güvenilir dış toplamlar varsa yapılmalıdır.\n\n## 36. AĞIRLIK NORMALİZASYONU\n\nAğırlıklar:\n\n- toplam nüfusa,\n\n- toplam örneklem sayısına,\n\n- bire\n\nnormalize edilebilir. Skor formülünde hangi normalizasyonun kullanıldığı açıklanmalıdır. Bire normalize edilmiş ağırlıklar:\n\nw̃_i = w_i / Σ_j w_j\n\nolur. Ağırlıklı tahmin:\n\nθ̂ = Σ_i w̃_iY_i\n\nşeklinde hesaplanır.\n\n## 37. AĞIRLIK KIRPMA\n\nBazı katılımcılar çok küçük ve az örneklenen grupları temsil ettiği için çok yüksek ağırlık alabilir. Bu durum:\n\n- tahmin varyansını,\n\n- tek gözlemin etkisini,\n\n- skor oynaklığını\n\nartırabilir. Ağırlıklar üst sınırla kırpılabilir. Fakat kırpma: nüfus temsilinde yanlılık yaratabilir, küçük grupları yeniden görünmezleştirebilir. Bu nedenle ağırlık kırpma:\n\n- sonuçlardan önce tanımlanmalı,\n\n- kırpılmamış sonuçla birlikte gösterilmeli,\n\nduyarlılık analizi taşımalıdır.\n\n## 38. ETKİN ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜ\n\nHam gözlem sayısı: n olsa da ağırlıklar çok değişkense gerçek bilgi miktarı daha düşük olabilir. Kish etkin örneklem büyüklüğü:\n\nn_eff = (Σ_i w_i)^2 / Σ_i w_i^2 [K08]\n\nolarak gösterilebilir. Eşit ağırlıklarda:\n\nneff≈n\n\nolur. Ağırlıklar çok dengesizse: neff<n olur. Bir GEO-1000 çalışması:\n\n- 1.000 geçerli gözlem,\n\n- 620 etkin örneklem büyüklüğü\n\ntaşıyabilir. Kamuya yalnız: “1.000 kişi ölçüldü.” demek hassasiyeti olduğundan güçlü gösterebilir. Ana raporda en azından:\n\n- ham geçerli gözlem sayısı,\n\n- etkin örneklem büyüklüğü,\n\n- ağırlık değişkenliği\n\nbulunmalıdır.\n\n## 39. AĞIRLIK TASARIM ETKİSİ\n\nAğırlıklardan kaynaklanan yaklaşık tasarım etkisi:\n\nDEFF_w ≈ 1 + CV(w)^2\n\nile gösterilebilir. Burada:\n\nCV(w) = sd(w) / mean(w)\n\nağırlıkların değişim katsayısıdır. Bu yalnız ağırlık etkisinin yaklaşık gösterimidir. Toplam tasarım etkisi ayrıca:\n\n- kümelenme,\n\n- tabakalama,\n\n- tekrar ölçümü,\n\n- eşlenmiş kullanıcılar\n\nnedeniyle değişebilir.\n\n## 40. KÜMELENME\n\nAynı:\n\n- araştırma panelinden,\n\n- ülkeden,\n\n- dil topluluğundan,\n\n- cihaz veya kurumdan,\n\n- kullanıcıdan\n\ngelen gözlemler birbirine benzeyebilir. Bu durumda 1.000 gözlem 1.000 tamamen bağımsız bilgi birimi değildir. Kümelenme:\n\n- örneklem tasarımında,\n\n- varyans hesabında,\n\n- etkin örneklem büyüklüğünde\n\ndikkate alınmalıdır.\n\n## 41. AYNI KULLANICININ BİRDEN FAZLA AI ÜRÜNÜNÜ TEST ETMESİ\n\nBir kullanıcının birden fazla AI ürününü test etmesi modeller arası farkın aynı kişi üzerinde ölçülmesini sağlar. Avantajı: kullanıcı özellikleri kontrol edilebilir, eşlenmiş karşılaştırma güçlenebilir. Sınırlaması:\n\n- ürün gözlemleri bağımsız değildir,\n\n- görev sırası diğer cevapları etkileyebilir,\n\n- kullanıcı ilk sistemden gördüğü cevabı sonraki sisteme taşıyabilir,\n\nbütün ürünlere erişebilen kullanıcılar nüfustan farklı olabilir. Bu nedenle ürünler:\n\n- rastgele sırayla atanmalı,\n\n- önceki cevap paylaşımı engellenmeli,\n\n- eşlenmiş tasarım kaydedilmeli,\n\nanaliz bağımlılığı korumalıdır. Her AI ürünü yine kendi 1.000 geçerli ürün-gözlemi hedefine sahip olmalıdır. Aynı 1.000 insan on ürünü test ederse:\n\n- 1.000 benzersiz insan,\n\n- 10.000 ürün-gözlemi\n\noluşabilir. Bu iki sayı aynı şey değildir.\n\n## 42. DENGELİ EKSİK BLOK TASARIMI\n\nBütün kullanıcıların bütün AI ürünlerine erişmesi gerekmez. Örneğin on AI ürünü varsa her katılımcıya üç ürün atanabilir. Atamalar dengeli yapılırsa:\n\n- her ürün 1.000 gözleme,\n\n- her ürün çifti yeterli ortak kullanıcıya,\n\n- daha geniş nüfus katılımına\n\nulaşabilir. Bu yaklaşıma aday olarak:\n\n#### Dengeli eksik blok tasarımı\n\nkullanılabilir. Avantajları:\n\n- katılımcı yükünü azaltır,\n\n- yalnız yoğun AI kullanıcılarını seçme riskini düşürür,\n\nmodeller arası eşlenmiş karşılaştırma sağlar. Kesin tasarım Bölüm 8 ve Bölüm 9’da ayrıntılandırılacaktır.\n\n## 43. NATIVE REACH TAHSİSİ\n\nHer AI ürünü kendi Native Reach nüfusuna göre ayrı tahsis alır. Bu nedenle aynı ülke:\n\n- bir ürün için 200,\n\n- başka ürün için 0,\n\n- üçüncü ürün için 50\n\ngözlem alabilir. Bu farklılık adaletsizlik değildir. Ürünlerin gerçek erişim evrenlerinin farklı olmasıdır. Native Reach skorları farklı nüfuslara ait olduğundan doğrudan sıralama için tek başına kullanılmamalıdır.\n\n## 44. COMMON SUPPORT TAHSİSİ\n\nÜrünler arası karşılaştırma için ortak erişim evreni oluşturulur. Ortak nüfus:\n\nU_CS = ⋂_{a∈A} U_a\n\nşeklinde düşünülebilir. Her ürün aynı Common Support nüfus ağırlıklarıyla ölçülür. Bu yaklaşım:\n\n- adil ürün karşılaştırması,\n\n- aynı ülke ve dil tabanı\n\nsağlar. Fakat ürünlerin doğal küresel erişim farkını göstermez. Bu nedenle Native Reach ve Common Support sonuçları birlikte raporlanmalıdır.\n\n## 45. ÖRNEKLEMİN DALGALAR ARASINDA YÖNETİMİ\n\nBirden fazla ölçüm dalgasında iki farklı hedef bulunabilir.\n\n### 45.1. Güncel Kesit Sonucu\n\nHer dalgada güncel ürün-uygun nüfus çerçevesi kullanılır. Bu skor: “Şu anda gerçek küresel erişim evreninde ne oluyor?” sorusuna cevap verir.\n\n### 45.2. Sabit Çerçeveli Eğilim Sonucu\n\nBaşlangıç dalgasındaki nüfus ağırlıkları korunur. Bu skor: “Aynı referans nüfusta temsil zaman içinde nasıl değişti?” sorusuna cevap verir.\n\n### 45.3. İki Sonucun Ayrılması\n\nÜrün yeni ülkelere açıldığında güncel skor düşebilir. Bu düşüş:\n\n- ürünün kötüleşmesinden,\n\n- yeni ve zor nüfusların kapsama girmesinden\n\nkaynaklanabilir. Sabit çerçeveli trend aynı anda iyileşme gösterebilir. Bu nedenle:\n\n- Güncel-Frame Snapshot\n\n- Fixed-Frame Trend\n\nayrı sonuçlardır.\n\n## 46. PANEL YENİLEME VE DÖNÜŞÜM\n\nDalgalar arasında:\n\n- aynı kullanıcılar,\n\n- tamamen yeni kullanıcılar,\n\n- kısmen yenilenen panel\n\nkullanılabilir.\n\n### 46.1. Tam Kesitsel Panel\n\nHer dalgada yeni kullanıcılar seçilir. Nüfus tahmini için güçlü olabilir. Bireysel değişimi ölçmez.\n\n### 46.2. Boylamsal Panel\n\nAynı kullanıcılar tekrar ölçülür. Bireysel kullanıcı ve ürün değişimini gösterir. Panel yıpranması ve öğrenme etkisi oluşturabilir.\n\n### 46.3. Dönen Panel\n\nKatılımcıların bir bölümü korunur, bir bölümü yenilenir. Hem trend hem taze nüfus temsili sağlar. Kullanılan panel yapısı sonuç kartında görünür olmalıdır.\n\n## 47. ÖRNEKLEM KİLİDİ\n\nHer dalga başlamadan önce aşağıdaki kayıtlar kilitlenmelidir:\n\n- AI ürünü\n\n- Kullanıcı yüzeyi\n\n- Hedef nüfus sürümü\n\n- Native Reach ülkeleri\n\n- Common Support ülkeleri\n\n- Tabakalar\n\n- Küçük ülke havuzları\n\n- Ham kotalar\n\n- Tam sayı tahsisleri\n\n- Dil tahsisleri\n\n- Fazla örnekleme planı\n\n- Davet hedefleri\n\n- Yedek listeleri\n\n- Seçim yöntemi\n\n- Ağırlık formülü\n\n- Sonuç körlüğü kuralı\n\n- Kısa kalma eskalasyonu\n\n- Analiz planı\n\n- Bağ bozma yöntemi\n\n- Rastgelelik tohumu, kullanılıyorsa\n\n- Sorumlu insan onayı\n\nBu dosyaya:\n\n#### NOMOS Sample Allocation Lock\n\nadı verilebilir.\n\n## 48. ÖRNEKLEM KİLİDİNDEN SONRA İZİN VERİLEN DEĞİŞİKLİKLER\n\nAşağıdaki olaylar yeni sürüm gerektirebilir:\n\n- Ürünün ülkede erişiminin sona ermesi\n\n- Ciddi saha güvenliği sorunu\n\n- Nüfus verisinde maddi hata bulunması\n\n- Panel sağlayıcının belirli ülkeyi teslim edememesi\n\n- Araştırma etik şartının değişmesi\n\n- Ölçüm aracında kritik hata\n\nDeğişiklik:\n\n- gerekçeli,\n\n- tarihli,\n\n- onaylı,\n\n- eski sürüm korunarak\n\nyapılmalıdır. Sonuçların güçlü veya zayıf olması değişiklik gerekçesi değildir.\n\n## 49. ÖRNEKLEM KALİTE STATÜLERİ\n\nBir örneklem dalgası şu statülerden birini taşıyabilir:\n\n### SQ-0 — NOT DESIGNED\n\nBelgelenmiş örneklem tasarımı yoktur.\n\n### SQ-1 — CONVENIENCE OBSERVATION\n\nKolaylık veya gönüllü gözlem vardır. Nüfus genellemesi yapılamaz.\n\n### SQ-2 — QUOTA-CONTROLLED\n\nÜlke ve dil kotaları vardır. Seçilme olasılıkları tam bilinmez.\n\n### SQ-3 — WEIGHTED PANEL\n\nTabakalı panel ve nüfus kalibrasyonu vardır. Kapsama ve kendi kendine seçilim sınırlamaları devam eder.\n\n### SQ-4 — PROBABILITY-BASED OR HYBRID\n\nBilinen seçim olasılıkları veya güçlü hibrit tasarım bulunmaktadır.\n\n### SQ-5 — REPLICATED AND CALIBRATED\n\nTasarım farklı dalga ve dış uygulamalarda tekrar edilmiş; yanlılık ve varyans davranışı kalibre edilmiştir. Bu statüler kamuya açık skorun güven sınıfını etkileyebilir.\n\n## 50. SENTETİK UÇTAN UCA GEO-1000 TAHSİSİ\n\nSENTETİK METODOLOJİ GÖSTERİMİ / Aşağıdaki ülkeler, nüfuslar, diller, AI ürünü ve hesaplamalar tamamen kurgusaldır. Sentetik Orion AI ürünü için Native Reach uygun nüfusu 1 milyar kişi olsun. Ana Population Panel hedefi:\n\nn=1.000\n\n### 50.1. Ülke ve Küçük Ülke Havuzu Tahsisi\n\n### 50.2. B Ülkesinde Dil Tahsisi\n\nB ülkesindeki uygun nüfus:\n\n- Dil X: yüzde 80\n\n- Dil Y: yüzde 20\n\nPopulation Panel tahsisi:\n\n- Dil X: 200\n\n- Dil Y: 50\n\nLanguage Fairness ek tahsisi: Dil Y: 50 B ülkesindeki saha hedefi:\n\n- Dil X: 200\n\n- Dil Y: 100\n\n- Toplam: 300\n\nFakat küresel Population Panel nüfus ağırlıkları:\n\n- Dil X: B ülkesinin yüzde 80’i\n\n- Dil Y: B ülkesinin yüzde 20’si\n\nolarak kalır.\n\n### 50.3. Country Sentinel Eki\n\nKüçük ülke havuzundaki H, I ve J için Population Panel’de iki olasılıklı gözlem bulunmaktadır. Country Sentinel Panel ayrıca:\n\n### H: 1\n\n### I: 1\n\n### J: 1\n\ngözlem hedefleyebilir. Bu üç gözlem:\n\n- coğrafi kapsamı artırır,\n\n- tekil ülke olaylarını gösterir,\n\nülke skoru oluşturmaz.\n\n### 50.4. Accessibility Eki\n\nAna panelin erişilebilirlik kullanıcılarını yetersiz kapsadığı tespit edilirse 40 ek gözlem alınabilir. Bu kullanıcılar: ilgili nüfus gruplarına göre kalibre edilir, ayrı Accessibility Panel sonucu üretir.\n\n### 50.5. Toplam Saha Hacmi\n\nGEO-1000 adı yine geçerlidir. Çünkü:\n\n> 1.000, ana nüfus panelinin geçerli gözlem hedefidir.\n\nTamamlayıcı adalet ve kapsam panelleri buna eklenebilir.\n\n### 50.6. Davet Hacmi\n\nPopulation Panel’de ortalama:\n\n- tamamlama: yüzde 82\n\n- geçerlilik: yüzde 92\n\nbeklensin. Gerekli davet:\n\n⌈1.000 / (0,82 × 0,92)⌉ = 1.326\n\nolabilir. Tamamlayıcı panellerle toplam davet 1.500’ü aşabilir. Bu nedenle:\n\n> GEO-1000, yalnız 1.000 kişiye davet gönderme yöntemi değildir.\n\n### 50.7. Saha Sonucu\n\nPopulation Panel’de:\n\n- 1.326 kişi davet edilmiş,\n\n- 1.080 görev tamamlanmış,\n\n- 1.012 kayıt protokol bakımından geçerli bulunmuş,\n\n- ilk 1.000 önceden tanımlanmış rastgele/yedek sırasına göre ana analize alınmış\n\nolsun. Kalan 12 geçerli kayıt:\n\n- yedek doğrulama,\n\n- duyarlılık analizi,\n\n- tekrar kontrolü\n\niçin saklanabilir. Sonuçlara bakılarak hangi 1.000’in seçileceğine karar verilemez.\n\n## 51. NORMATİF TAHSİS ALGORİTMASI\n\nBir GEO-1000 ana paneli için varsayılan işlem sırası şöyledir:\n\n### Adım 1 — Ürün ve Dalga Kimliğini Kilitle\n\nHangi AI ürünü, yüzey ve tarihin ölçüldüğü belirlenir.\n\n### Adım 2 — Hedef Nüfus Sürümünü Kilitle\n\nBölüm 5’teki ürün-uygun nüfus çerçevesi kullanılır.\n\n### Adım 3 — Ana Geçerli Gözlem Hedefini Belirle\n\nVarsayılan aday hedef:\n\nn=1.000\n\n### Adım 4 — Maddi Tabakaları Belirle\n\nÜlke, dil ve gerekliyse plan/arayüz tabakaları tanımlanır.\n\n### Adım 5 — Küçük Ülke Havuzlarını Kur\n\nSıfıra yakın tahsis üretecek ülkeler uygun havuzlara alınır.\n\n### Adım 6 — Ham Orantılı Kotaları Hesapla\n\nqh=nWh\n\n### Adım 7 — Tam Sayı Tahsisini Yap\n\nEn Büyük Kalan veya önceden ilan edilmiş eşdeğer yöntem uygulanır.\n\n### Adım 8 — Fazla Örnekleme Planını Ekle\n\nCountry Sentinel, Language Fairness ve Accessibility ekleri ayrı kaydedilir.\n\n### Adım 9 — Davet ve Yedek Sayılarını Hesapla\n\nBeklenen tamamlama ve geçerlilik oranları kullanılır.\n\n### Adım 10 — Seçim Sırasını Rastgeleleştir\n\nAna ve yedek listeler dondurulur.\n\n### Adım 11 — Ağırlık Formülünü Kaydet\n\nTasarım, yanıtlamama ve kalibrasyon ağırlıkları tanımlanır.\n\n### Adım 12 — Örneklem Kilidini Onayla\n\nAI yanıtları görülmeden önce sürüm ve bütünlük kaydı oluşturulur.\n\n## 52. ZORUNLU NORMATİF HÜKÜMLER\n\n**CH06-N01**\n\nGEO-1000 örneklem tahsisi AI yanıtları görülmeden önce oluşturulmalı ve sürümlenmelidir.\n\n**CH06-N02**\n\nAna Population Panel hedefi, AI ürünü ve ana ölçüm dalgası başına en az 1.000 geçerli gözlem olarak tanımlanmalıdır; farklı bir hedef kullanılıyorsa gerekçesi açıklanmalıdır.\n\n**CH06-N03**\n\nDavet edilen kişi, görevi tamamlayan kişi ve geçerli gözlem sayıları birbirinden ayrılmalıdır.\n\n**CH06-N04**\n\nAna tahsis, Bölüm 5’te tanımlanan ürün-uygun insan nüfusuna dayanmalıdır.\n\n**CH06-N05**\n\nÜlke veya dil kotaları toplam nüfusa değil ilgili ürün-uygun nüfus payına göre hesaplanmalıdır.\n\n**CH06-N06**\n\nHam küsuratlı kotaların tam sayıya dönüştürülme yöntemi önceden tanımlanmalıdır.\n\n**CH06-N07**\n\nYuvarlama bağlarının çözümü sonuçlardan bağımsız olmalıdır.\n\n**CH06-N08**\n\nPozitif hedef nüfusu bulunan küçük ülkeler, ayrı sıfır olasılıklı deterministik tabakalar olarak bırakılmamalı; uygun havuz veya olasılıklı seçim yöntemi kullanılmalıdır.\n\n**CH06-N09**\n\nKüçük ülke havuzları ürün erişimi ve maddi nüfus özellikleri bakımından gerekçelendirilmelidir.\n\n**CH06-N10**\n\nCountry Sentinel gözlemleri ana nüfus ağırlığını değiştirmeden ayrıca kaydedilmelidir.\n\n**CH06-N11**\n\nBir Sentinel gözlemi ülke skoru olarak sunulamaz.\n\n**CH06-N12**\n\nFazla örneklenen ülke, dil veya kullanıcı grupları küresel tahminde gerçek hedef nüfus ağırlıklarına geri döndürülmelidir.\n\n**CH06-N13**\n\nÖrneklem payı nüfus payı gibi kullanılamaz.\n\n**CH06-N14**\n\nAynı kişi birden fazla dil, hesap, oturum veya ürün nedeniyle küresel insan nüfusunda çoğaltılamaz.\n\n**CH06-N15**\n\nGeçerli olmayan gözlemler, geçersizlik nedeni sonuç içeriğine dayanmadan sınıflandırılmalıdır.\n\n**CH06-N16**\n\nYanlış, olumsuz, ret veya Critical AI yanıtı katılımcı değiştirme gerekçesi olamaz.\n\n**CH06-N17**\n\nYedek katılımcı listeleri sonuçlar görülmeden önce tabaka içinde oluşturulmalıdır.\n\n**CH06-N18**\n\nTabaka açığı başka ülke veya dilden sessizce kapatılamaz.\n\n**CH06-N19**\n\nSonuç sonrası kota, tabaka, küçük ülke havuzu veya ağırlık değişikliği yeni analiz sürümü gerektirir.\n\n**CH06-N20**\n\nAğırlıkların bütün bileşenleri ve normalize edilme yöntemi yayımlanmalıdır.\n\n**CH06-N21**\n\nYanıtlamama ayarlamasının varsayımları açıklanmalıdır.\n\n**CH06-N22**\n\nAğırlık kırpma kullanılıyorsa kırpılmamış sonuç ve duyarlılık analizi korunmalıdır.\n\n**CH06-N23**\n\nAna rapor ham gözlem sayısının yanında uygun etkin örneklem büyüklüğünü göstermelidir.\n\n**CH06-N24**\n\nKümelenme, tekrar ve eşlenmiş kullanıcı bağımlılıkları varyans hesabında dikkate alınmalıdır.\n\n**CH06-N25**\n\nAynı kişinin birden fazla AI ürününü test ettiği tasarım, tamamen bağımsız kullanıcı örneklemi gibi sunulamaz.\n\n**CH06-N26**\n\nHer AI ürünü kendi 1.000 geçerli ürün-gözlemi hedefine ayrı ulaşmalıdır.\n\n**CH06-N27**\n\nNative Reach ve Common Support tahsisleri ayrı örneklem kayıtları taşımalıdır.\n\n**CH06-N28**\n\nDalgalar arasında güncel ve sabit çerçeveli sonuçlar açıklamasız biçimde birleştirilemez.\n\n**CH06-N29**\n\nBir alt grup için örneklem yetersizse doğru statü INSUFFICIENT SAMPLE, EXPLORATORY veya NOT ESTIMATED olmalıdır.\n\n**CH06-N30**\n\nHam örneklem büyüklüğü, ağırlık ve tasarım etkisi yok sayılarak kesin hassasiyet göstergesi olarak kullanılamaz.\n\n**CH06-N31**\n\nGönüllü veya olasılıksız panelde seçim olasılıkları biliniyormuş gibi tasarım ağırlığı iddia edilemez.\n\n**CH06-N32**\n\nÖrneklem, düşük skorlu grupları dışlamak veya yüksek skorlu grupları büyütmek amacıyla sonuç sonrası değiştirilemez.\n\n**CH06-N33**\n\nAna Population Panel ile tamamlayıcı panellerin gözlemleri amaç ve ağırlık bakımından ayrı etiketlenmelidir.\n\n**CH06-N34**\n\nÖrneklem kilidinin hesap verebilir insan veya kurum sahibi bulunmalıdır.\n\n## 53. BAŞARISIZLIK BİÇİMLERİ\n\n**CH06-F01 — SONUÇTAN SONRA KOTA KURMAK**\n\nÜlke ve dil sayıları AI cevapları görüldükten sonra belirlenir.\n\n**CH06-F02 — EN İYİ CEVABA KADAR YEDEK KULLANMAK**\n\nOlumsuz yanıtlar geçerli olduğu hâlde yeni kullanıcıyla değiştirilir.\n\n**CH06-F03 — 1.000 DAVETİ 1.000 GEÇERLİ GÖZLEM SAYMAK**\n\nTamamlamama ve geçersizlik gizlenir.\n\n**CH06-F04 — SAF YUVARLAMA İLE ÜLKEYİ SIFIRLAMAK**\n\nPozitif hedef nüfusu bulunan ülkenin seçilme ihtimali sıfır bırakılır.\n\n**CH06-F05 — HER ÜLKEYE BİR KİŞİ VERİP NÜFUS ORANTISI DEMEK**\n\nAsgari kota nedeniyle oluşan orantısızlık saklanır.\n\n**CH06-F06 — SENTINEL GÖZLEMİNİ NÜFUS GÖZLEMİ SAYMAK**\n\nKüçük ülke ek gözlemi 1.000 kişilik ana panelde tam ağırlık alır.\n\n**CH06-F07 — KÜÇÜK ÜLKE HAVUZUNU SONUCA GÖRE KURMAK**\n\nDüşük skor üreten ülke başka havuza taşınır veya kapsamdan çıkarılır.\n\n**CH06-F08 — UYUŞMAZ ÜLKELERİ AYNI HAVUZA ATMAK**\n\nÜrün erişimi, dil veya yargı bakımından farklı ülkeler yalnız küçük oldukları için birleştirilir.\n\n**CH06-F09 — FAZLA ÖRNEKLEMEYİ FAZLA AĞIRLIKLANDIRMAK**\n\nDil veya ülke nüfus payından daha yüksek örneklem payıyla küresel sonucu belirler.\n\n**CH06-F10 — ÇOK DİLLİ KİŞİLERİ ÇOĞALTMAK**\n\nBir insan her dil hücresinde ayrı nüfus birimi sayılır.\n\n**CH06-F11 — ÖRNEKLEM PAYINI NÜFUS PAYI SAYMAK**\n\nHam yanıt sayıları doğrudan küresel skora dönüştürülür.\n\n**CH06-F12 — DAVET SIRASINI KOLAYLIK SIRASIYLA KURMAK**\n\nİlk cevap veren hızlı kullanıcılar paneli belirler.\n\n**CH06-F13 — TABAKA DIŞI YEDEK KULLANMAK**\n\nEksik ülke veya dil gözlemi başka gruptan katılımcıyla sessizce tamamlanır.\n\n**CH06-F14 — GEÇERSİZLİĞİ CEVAP İÇERİĞİNE BAĞLAMAK**\n\nYanlış AI cevabı teknik olarak geçersiz ilan edilir.\n\n**CH06-F15 — RETLERİ YENİ KULLANICIYLA DEĞİŞTİRMEK**\n\nSistem reddi gerçek kullanıcı sonucu olduğu hâlde paydadan çıkarılır.\n\n**CH06-F16 — AĞIRLIK FORMÜLÜNÜ GİZLEMEK**\n\nKamu skoru hangi nüfus ve örneklem ağırlıklarıyla üretildiğini göstermez.\n\n**CH06-F17 — AĞIRLIK KIRPARAK KÜÇÜK GRUBU SİLMEK**\n\nYüksek ağırlıklı küçük gruplar sonuç hoş görünmediği için kırpılır.\n\n**CH06-F18 — ETKİN ÖRNEKLEMİ GİZLEMEK**\n\n1.000 ham kayıt, ağırlıklar nedeniyle 500–600 bilgi birimine düşse bile “1.000 kişilik hassasiyet” olarak sunulur.\n\n**CH06-F19 — KÜMELENMEYİ BAĞIMSIZLIK SAYMAK**\n\nAynı panel, kurum veya kullanıcıdan gelen gözlemler tamamen bağımsız kabul edilir.\n\n**CH06-F20 — AYNI 1.000 KİŞİYİ ON BİN BAĞIMSIZ İNSAN SAYMAK**\n\nOn AI ürünü gözlemi, on kat nüfus genişliği gibi anlatılır.\n\n**CH06-F21 — COMMON SUPPORT’U NATIVE REACH SAYMAK**\n\nOrtak karşılaştırma örneklemi ürünün gerçek küresel erişim nüfusu gibi sunulur.\n\n**CH06-F22 — NATIVE REACH SONUÇLARINI DOĞRUDAN SIRALAMAK**\n\nFarklı hedef nüfuslardaki ürün skorları aynı evrenmiş gibi karşılaştırılır.\n\n**CH06-F23 — DALGALARDA NÜFUS DEĞİŞİMİNİ GİZLEMEK**\n\nYeni ülkeler veya kullanıcı grupları skora girdiği hâlde trend yalnız ürün kalitesi değişimi gibi yorumlanır.\n\n**CH06-F24 — ALT GRUP İÇİN YETERSİZ ÖRNEKTEN KESİN SKOR ÜRETMEK**\n\nBirkaç düzine gözlem ülke veya dil için kesin puan olarak yayımlanır.\n\n**CH06-F25 — ÖRNEKLEM KİLİDİNİ SESSİZCE DEĞİŞTİRMEK**\n\nKota, ağırlık veya havuz tanımı sürüm kaydı olmadan güncellenir.\n\n**CH06-F26 — UYGUNLUK ORANLARINI KÖR BİÇİMDE ÇARPMAK**\n\nUygun nüfus ve kota hesapları bağımlı nüfus özelliklerini yok sayar.\n\n**CH06-F27 — TAMAMLAYICI PANELİ ANA PANELİN YERİNE KOYMAK**\n\nDil adaleti veya gözcü gözlemleri 1.000 ana nüfus hedefini küçültmek için kullanılır.\n\n**CH06-F28 — PANEL KISA KALDIĞINDA DÜŞÜK SKORLU HÜCREYİ SİLMEK**\n\nEksik örneklem, sonuç bakımından elverişsiz olduğu için kapsam dışı bırakılır.\n\n**CH06-F29 — AĞIRLIKLANDIRMAYI BİLİMSEL SÜS OLARAK KULLANMAK**\n\nSeçim ve kapsam yanlılığı açıklanmadan yalnız ağırlık eklenerek temsil sorunu çözüldüğü iddia edilir.\n\n**CH06-F30 — GEO-1000’İ TAM OLARAK 1.000 KİŞİYE SORMAK SANMAK**\n\nDavet, tamamlayıcı paneller, geçersizlik, tekrar ve etkin örneklem yapısı yok sayılır.\n\n## 54. DENETİM PROSEDÜRÜ\n\n### Adım 1 — Örneklem Amacını Kaydet\n\nKüresel nüfus tahmini Alt grup tanısı Ülke kapsamı Dil adaleti Erişilebilirlik Ürün karşılaştırması amaçları ayrılır.\n\n### Adım 2 — Hedef Nüfus Sürümünü Doğrula\n\nBölüm 5’teki nüfus dosyası ve tarih kaydı incelenir.\n\n### Adım 3 — Ana Geçerli Gözlem Hedefini Belirle\n\nVarsayılan GEO-1000 hedefi veya gerekçeli alternatif yazılır.\n\n### Adım 4 — Tabakaları Kur\n\nÜlke, dil ve maddi kullanıcı yüzeyi ayrımları belirlenir.\n\n### Adım 5 — Küçük Ülke Havuzlarını Tanımla\n\nHer havuzun:\n\n- ülkeleri,\n\n- nüfusu,\n\n- benzerlik gerekçesi,\n\n- iç seçim yöntemi\n\nkaydedilir.\n\n### Adım 6 — Ham Kotaları Hesapla\n\nqh=nWh\n\nformülü veya gerekçeli alternatif kullanılır.\n\n### Adım 7 — Tam Sayı Tahsisini Uygula\n\nYuvarlama ve bağ bozma kuralı kaydedilir.\n\n### Adım 8 — Tamamlayıcı Fazla Örneklemeyi Ekle\n\nCountry Sentinel, Language Fairness ve Accessibility hedefleri ayrı tanımlanır.\n\n### Adım 9 — Davet ve Yedek Hacmini Hesapla\n\nTamamlama ve geçerlilik beklentileri kullanılır.\n\n### Adım 10 — Seçim ve Yedek Sırasını Dondur\n\nKatılımcılar sonuç görülmeden önce seçilir veya sıralanır.\n\n### Adım 11 — Tasarım Ağırlıklarını Hesapla\n\nSeçilme olasılıkları ve tabaka ağırlıkları kaydedilir.\n\n### Adım 12 — Kısa Kalma ve Yanıtlamama Prosedürünü Tanımla\n\nTabaka açığına verilecek önceden ilan edilmiş cevap yazılır.\n\n### Adım 13 — Örneklem Kilidini Oluştur\n\nBelge kimliği, sürüm, tarih ve bütünlük kaydı eklenir.\n\n### Adım 14 — Saha Sonrası Geçerlilik Akışını İncele\n\nGeçerlilik kararlarının yanıt doğruluğundan bağımsız verildiği doğrulanır.\n\n### Adım 15 — Nihai Ağırlıkları Üret\n\nTasarım, yanıtlamama ve kalibrasyon bileşenleri ayrılır.\n\n### Adım 16 — Etkin Örneklem Büyüklüğünü Hesapla\n\nHam sayı ile bilgi hacmi farkı raporlanır.\n\n### Adım 17 — Tahsis ve Gerçekleşmeyi Karşılaştır\n\nPlanlanan ve gerçekleşen gözlem sayıları hücre bazında gösterilir.\n\n### Adım 18 — Sonuç Sonrası Değişiklikleri Denetle\n\nKota, havuz, ağırlık ve kapsam değişiklikleri aranır.\n\n## 55. GEREKLİ KANIT\n\nAI ürün kimliği Ölçüm dalgası Hedef nüfus sürümü Population Panel hedefi Country Sentinel hedefi Language Fairness hedefi Accessibility Panel hedefi Tabaka listesi Tabaka nüfusları Nüfus ağırlıkları Ham kotalar Yuvarlama yöntemi Kesir ve kalan kayıtları Bağ bozma kuralı Küçük ülke havuzları Havuz içi seçim olasılıkları Ülke ve dil tahsisleri Plan ve arayüz tahsisleri Fazla örnekleme gerekçeleri Davet hedefleri Tamamlama varsayımları Geçerlilik varsayımları Ana ve yedek katılımcı listeleri Seçim veya rastgelelik kaydı Yanıtlamama kayıtları Geçersiz gözlem nedenleri Geçerlilik karar tarihleri Tasarım ağırlıkları Yanıtlamama ayarları Kalibrasyon katsayıları Ağırlık kırpma politikası Ham ve etkin örneklem büyüklüğü Kümelenme ve eşlenmiş kullanıcı kayıtları Native Reach tahsisi Common Support tahsisi\n\nSabit ve güncel çerçeve ağırlıkları Planlanan ve gerçekleşen tahsis karşılaştırması Örneklem kilidi Değişiklik günlüğü Sorumlu insan veya kurum\n\n## 56. DENETİM KONTROL LİSTESİ\n\nAna geçerli gözlem hedefi açık mı? Hedef 1.000 davet mi, geçerli gözlem mi? Örneklem AI yanıtları görülmeden önce donduruldu mu? Hangi nüfus çerçevesi kullanıldı? Tabakalar hangi gerekçeyle kuruldu? Ham ülke ve dil kotaları gösteriliyor mu? Küsuratların tam sayıya dönüşüm yöntemi açık mı? Bağ bozma kuralı önceden belirlenmiş mi? Küçük ülkelerin seçilme olasılığı sıfır mı? Küçük ülke havuzları mantıksal olarak uyumlu mu? Sentinel gözlemleri ana nüfus ağırlığına karışmış mı? Bir Sentinel gözleminden ülke skoru üretilmiş mi? Dil ve erişilebilirlik grupları fazla örneklendiyse geri ağırlıklandırıldı mı? Aynı kişi birden fazla nüfus birimi olarak sayılmış mı? Davet, tamamlayan ve geçerli gözlem sayıları ayrı mı?\n\nYedek listeleri önceden oluşturulmuş mu? Yanlış veya olumsuz AI cevabı nedeniyle katılımcı değiştirilmiş mi? Geçerlilik kararı maddi doğruluk puanından önce mi verilmiş? Tabaka açığı başka ülkeden sessizce kapatılmış mı? Sonuç sonrası kota veya havuz değişmiş mi? Tasarım ağırlıkları yeniden üretilebilir mi? Yanıtlamama ayarının varsayımları açık mı? Ağırlık kırpma yapıldı mı ve etkisi gösterildi mi? Ham ve etkin örneklem büyüklüğü birlikte veriliyor mu? Aynı kullanıcı birden fazla AI ürününü test etmiş mi? Bu bağımlılık analizde korunmuş mu? Her AI ürünü ayrı 1.000 ürün-gözlemine ulaştı mı? Native Reach ve Common Support örneklemleri ayrıldı mı? Dalgalar arasında nüfus çerçevesi değişti mi?\n\nSabit ve güncel çerçeveli trendler ayrıldı mı? Yetersiz alt grup örnekleri kesin skor gibi yayımlanmış mı? Örneklem kalite statüsü doğru mu? Tamamlayıcı paneller ana panelin yerini almış mı? Örneklem kaydının hesap verebilir sahibi belli mi?\n\n## 57. İTİRAZLAR VE CEVAPLAR\n\n### İtiraz 1 — “Neden her ülkeye doğrudan nüfus oranında kişi vermiyoruz?”\n\nBüyük ve orta nüfuslu ülkelerde bu güçlü varsayılandır. Çok küçük ülkelerde ham kota bir kişinin altına düşebilir. Bu durumda:\n\n- küçük ülke havuzu,\n\n- olasılıklı ülke seçimi,\n\n- ayrı Sentinel paneli\n\ndaha doğru olabilir.\n\n### İtiraz 2 — “Her ülkeye en az bir kişi vermek daha adil değil mi?”\n\nCoğrafi kapsam açısından yararlı olabilir. Nüfus tahmini açısından orantısızdır. Doğru çözüm, bu bir kişiyi Sentinel gözlemi olarak ayrıca etiketlemektir.\n\n### İtiraz 3 — “Bir ülkenin ana panelde sıfır kişi alması onu tamamen dışlamaz mı?”\n\nÜlke ayrı deterministik tabaka olarak sıfır kota alıyorsa sorun olabilir. Küçük ülke havuzunda pozitif seçim olasılığı verilebilir. Ayrıca Sentinel Panel ülkenin gözlemsel görünürlüğünü koruyabilir.\n\n### İtiraz 4 — “Küçük ülkeleri havuzlamak kültürel farkları silmez mi?”\n\nÜlke skoru üretmek amacıyla kullanılırsa silebilir. Ana küresel tahmin için havuz, seçim olasılığını yönetir. Ülke kimliği gözlem kaydında korunur. Ayrı Sentinel ve ülke özel örneklem yapılabilir.\n\n### İtiraz 5 — “Neden 1.000’in içine Sentinel kullanıcılarını koymuyoruz?”\n\nKoyulabilir. Fakat o zaman 1.000 kişilik örneklem saf nüfus orantılı olmaktan çıkar. Ağırlıklandırma gerekir ve ana tahminin etkin örneklem büyüklüğü düşebilir. Kurucu mimaride 1.000 gözlem Population Panel’e ayrılır; Sentinel gözlemleri buna eklenir.\n\n### İtiraz 6 — “Toplam saha maliyeti çok büyümez mi?”\n\nBüyüyebilir. Standart, maliyeti saklayarak yapay kesinlik üretmemelidir. Daha düşük bütçede:\n\n- daha az AI ürünü,\n\n- daha az dil,\n\n- daha küçük pilot,\n\n- daha geniş belirsizlik\n\nkullanılabilir. Doğru statü açıkça yazılmalıdır.\n\n### İtiraz 7 — “GEO-1000 adı varken neden 1.093 veya daha fazla gözlem topluyoruz?”\n\n1.000, ana nüfus panelinin geçerli gözlem hedefidir. Adalet ve kapsam panelleri ana hedefe eklenebilir. Bu, standardın adını bozmaz. Ölçümün gerçek toplam saha hacmini görünür kılar.\n\n### İtiraz 8 — “Bir dili fazla örneklemek küresel sonucu neden bozsun?”\n\nFazla örneklenen dil ham yanıtlarda olduğundan büyük görünür. Nüfus ağırlığına geri döndürülürse küresel sonuç bozulmaz. Ayrı dil sonucu daha hassas hâle gelir.\n\n### İtiraz 9 — “Ağırlıklar çok karmaşık; ham ortalama daha anlaşılır değil mi?”\n\nHam ortalama, örneklem nüfusa orantılıysa anlamlı olabilir. Fazla örnekleme, yanıtlamama veya kapsama farkı varsa ham ortalama yanlış soruya cevap verir. Karmaşıklık, örneklem tasarımından doğuyorsa saklanamaz.\n\n### İtiraz 10 — “1.000 geçerli gözlem varsa etkin örneklem neden daha düşük olsun?”\n\nÇünkü bazı gözlemler çok yüksek, bazıları çok düşük ağırlık taşıyabilir. Aynı panel veya kullanıcıdan gelen kayıtlar birbirine benzeyebilir. Ham sayı fiziksel kayıt adedidir. Etkin örneklem istatistiksel bilgi hacmine yaklaşır.\n\n### İtiraz 11 — “Aynı kişilerin bütün AI ürünlerini test etmesi daha adil değil mi?”\n\nKullanıcı farkını azaltır. Fakat:\n\n- ürün erişim evrenini daraltabilir,\n\n- görev yükünü artırabilir,\n\ncevaplar arası bulaşma yaratabilir. Eşlenmiş veya dengeli eksik blok tasarımıyla yönetilebilir.\n\n### İtiraz 12 — “Bir tabaka hedefe ulaşmazsa küresel skor hiç yayımlanamaz mı?”\n\nHer durumda değil. Eksiklik:\n\n- nüfus ağırlığı,\n\n- risk,\n\n- yetersizliğin nedeni,\n\n- kalan kapsam\n\nbakımından değerlendirilir. Skor:\n\n- daraltılmış kapsamla,\n\n- geniş belirsizlikle,\n\n- INSUFFICIENT KAPSAMA uyarısıyla\n\nyayımlanabilir. Eksiklik saklanamaz.\n\n### İtiraz 13 — “Nüfus verisi değişirse her dalgada bütün kotaları yenilemek zorunda mıyız?”\n\nGüncel anlık skor için yenileme gerekebilir. Trend karşılaştırması için sabit başlangıç ağırlıkları da korunabilir. İki sonuç ayrı yayımlanmalıdır.\n\n### İtiraz 14 — “Olasılıklı dünya paneli kuramazsak NOMOS uygulanamaz mı?”\n\nUygulanabilir. Fakat örneklem kalite statüsü doğru yazılmalıdır. Nüfusa kalibre edilmiş gönüllü panel değerli olabilir. Tam olasılıklı örneklem gibi sunulamaz.\n\n## 60. BÖLÜMÜN ORTAK HÜKMÜ\n\nGEO-1000’in gücü yalnız 1.000 sayısından doğmaz. 1.000 kişinin:\n\n- hangi nüfustan geldiğinden,\n\n- hangi olasılıkla seçildiğinden,\n\n- hangi ülke ve dili temsil ettiğinden,\n\n- aynı insanın kaç kez sayıldığından,\n\n- hangi gözlemlerin geçerli kabul edildiğinden,\n\n- küçük ülkelerin nasıl yönetildiğinden,\n\n- fazla örneklenen grupların nasıl ağırlıklandırıldığından,\n\n- kaç kişinin görevi tamamlamadığından,\n\n- sonuçlara bakılarak kimin değiştirildiğinden\n\ndoğar. Yanlış örneklemle 100.000 cevap toplanabilir. Sonuç yine yanlış nüfus hakkında konuşabilir. Doğru örneklemle daha az cevap toplanabilir. Sonuç sınırları açık biçimde daha güvenilir olabilir. Bir ülkenin nüfusu büyükse küresel insan deneyiminde büyük ağırlık taşımalıdır. Fakat ürün orada kullanılamıyorsa sahte kullanıcı yaratılamaz. Bir ülkenin nüfusu küçükse küresel ağırlığı küçük kalmalıdır. Fakat tamamen görünmez bırakılmak zorunda değildir. Bir dil küresel nüfusta küçük olabilir. Fakat o dildeki ağır yanlış ayrıca ölçülebilir. Bir kullanıcı üç dil ve beş ürün kullanabilir. Bu, on beş ayrı insan oluşturmaz. Bir AI yanıtı yanlış olabilir. Bu, katılımcının geçersiz olduğu anlamına gelmez. Yanlış cevap, ölçmeye çalıştığımız şeydir.\n\nOnu yeni kullanıcıyla değiştirmek ölçümü temizlemez. Gerçekliği siler. Ağırlıklandırma, yanlış paneli mucizevi biçimde dünya nüfusuna dönüştürmez. Fakat doğru tasarlanmış fazla örneklemenin küresel tahmini bozmadan alt grupları görünür kılmasını sağlayabilir. Bu nedenle NOMOS’un altıncı ölçüm yasası şudur:\n\n> Örneklem, sonucu üretmek için değil; sonucu adil biçimde gözlemek için kurulmalıdır.\n\nYedinci yasası şudur:\n\n> Küçük ülkenin görünürlüğü nüfus ağırlığını büyütmek zorunda değildir.\n\nSekizinci yasası şudur:\n\n> Fazla gözlem, fazla nüfus ağırlığı anlamına gelmez.\n\nDokuzuncu yasası şudur:\n\n> Yanlış AI cevabı veri kusuru değildir; geçerli protokol altında gözlenmişse denetimin konusudur.\n\nOnuncu yasası şudur:\n\n> Bin gözlemin güveni, bin sayısından değil; seçimin ve ağırlığın yeniden üretilebilirliğinden doğar.\n\n## NOMOS’un Bölüm 6 Emri\n\n> Bana yalnız “1.000 kişi sorduk” deme.\n\n> Bu 1.000 kişinin hangi milyar insan arasından, hangi olasılıkla seçildiğini göster.\n\n> Bir ülkeye yarım insan düşüyor diye onu yok sayma. / Ama bir kişi verdin diye ülkenin tamamını ölçtüğünü de söyleme.\n\n> Küçük ülkeleri uygun havuzda olasılıklı biçimde seç. / Görünürlük gerekiyorsa ayrıca gözcü paneli kur.\n\n> Düşük kaynaklı dili fazla örnekleyebilirsin. / Fakat küresel skorda onu nüfusundan büyük yapma.\n\n> Bir insanı hesapları, dilleri, oturumları ve AI ürünleri kadar çoğaltma.\n\n> Katılımcı cevap vermediğinde yedeğini kullan. / AI yanlış cevap verdiğinde kullanıcını değiştirme.\n\n> Geçerliliğe cevabın doğruluğunu görmeden karar ver.\n\n> Kotan eksik kaldığında bunu açıkla. / Başka ülkeden insan getirip boşluğu saklama.\n\n> Sonucu gördükten sonra paydayı, ağırlığı, ülke havuzunu veya örneklem hedefini değiştirme.\n\n> Ham sayını göster. / Etkin örneklemini göster. / Kimin ağır, kimin hafif ağırlık aldığını göster.\n\n> Önce nüfusu kilitle. / Sonra tabakaları kur. / Sonra kotaları hesapla. / Sonra yedekleri seç. / Sonra ağırlıkları yaz. / Ve ancak bundan sonra ilk istemi gönder.\n\n## Bölümün Son Cümlesi\n\n> GEO-1000, bin cevabı bir araya getirme yöntemi değil; hedef nüfustaki her insanın temsil hakkını, seçilme olasılığı ve doğru ağırlık altında ölçülebilir hâle getirme protokolüdür.\n\n## Normatif Öz\n\n> 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.","character_count":58798,"record_sha256":"1451ed166bbc858078d68e431f039591809363037071fc30be14446ed326f37b"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-tr-chapter-07","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"tr","language_name":"Turkish","direction":"ltr","record_type":"chapter","sequence":9,"chapter_number":7,"item_number":null,"title":"Ülke Gözcü ve Dil Adaleti Panelleri","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/tr/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22040778","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22040778","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K04","K06","K07","K20"],"source_word_count":7656,"source_document_sha256":"51df37981ca371d37c430cfaa0515850b2d1bd403bf1fdf0080a7246fab28f5a","structured_json":"{\"number\":7,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH07\",\"title\":\"Ülke Gözcü ve Dil Adaleti Panelleri\",\"subtitle\":null,\"sourceFile\":\"7.cisayfa.docx\",\"sourceSha256\":\"EC9225E812D181E9E9FCE4711EA0E163406CA86E7800DDFFD5B7D52E8C4D18F4\",\"sourceWordCount\":7656,\"sourceIds\":[\"K04\",\"K06\",\"K07\",\"K20\"],\"machine\":{\"chapter\":7,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH07\",\"title\":\"Ülke Gözcü ve Dil Adaleti Panelleri\",\"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\":\"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.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH07-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"47. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR PANEL KAYDI\",\"sourceParagraph\":1460,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":1461,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1462,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SF-3\\\": 17\",\"sourceParagraph\":1463,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1464,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"metrics\\\": {\",\"sourceParagraph\":1465,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryObservationCoverageCount\\\": 0.3167,\",\"sourceParagraph\":1466,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryObservationCoveragePopulation\\\": 0.97,\",\"sourceParagraph\":1467,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryEstimationCoverage\\\": 0.1167\",\"sourceParagraph\":1468,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1469,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sentinelObservationsCreateCountryScores\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1470,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"alarms\\\": [\",\"sourceParagraph\":1471,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1472,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCode\\\": \\\"SYN-J\\\",\",\"sourceParagraph\":1473,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"alarmType\\\": \\\"SA-5\\\",\",\"sourceParagraph\":1474,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"CONFIRMATORY_SAMPLE_REQUIRED\\\",\",\"sourceParagraph\":1475,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryPrevalenceClaimAllowed\\\": false\",\"sourceParagraph\":1476,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1477,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":1478,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1479,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageFairness\\\": {\",\"sourceParagraph\":1480,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageRegistryVersion\\\": \\\"LF-SYNTH-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1481,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"inScopeLanguages\\\": [\",\"sourceParagraph\":1482,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1483,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageId\\\": \\\"SYN-L1\\\",\",\"sourceParagraph\":1484,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportStatus\\\": \\\"LS-5\\\",\",\"sourceParagraph\":1485,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationWeight\\\": 0.55,\",\"sourceParagraph\":1486,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationPanelValid\\\": 550,\",\"sourceParagraph\":1487,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessOversampleValid\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1488,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimatedRepresentation\\\": 0.95\",\"sourceParagraph\":1489,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1490,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1491,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageId\\\": \\\"SYN-L2\\\",\",\"sourceParagraph\":1492,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportStatus\\\": \\\"LS-5\\\",\",\"sourceParagraph\":1493,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationWeight\\\": 0.25,\",\"sourceParagraph\":1494,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationPanelValid\\\": 250,\",\"sourceParagraph\":1495,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessOversampleValid\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1496,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimatedRepresentation\\\": 0.92\",\"sourceParagraph\":1497,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1498,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1499,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageId\\\": \\\"SYN-L3\\\",\",\"sourceParagraph\":1500,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportStatus\\\": \\\"LS-5\\\",\",\"sourceParagraph\":1501,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationWeight\\\": 0.10,\",\"sourceParagraph\":1502,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationPanelValid\\\": 100,\",\"sourceParagraph\":1503,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessOversampleValid\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1504,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimatedRepresentation\\\": 0.88\",\"sourceParagraph\":1505,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1506,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1507,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageId\\\": \\\"SYN-L4\\\",\",\"sourceParagraph\":1508,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportStatus\\\": \\\"LS-5\\\",\",\"sourceParagraph\":1509,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationWeight\\\": 0.06,\",\"sourceParagraph\":1510,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationPanelValid\\\": 60,\",\"sourceParagraph\":1511,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessOversampleValid\\\": 140,\",\"sourceParagraph\":1512,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimatedRepresentation\\\": 0.65,\",\"sourceParagraph\":1513,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptEquivalence\\\": \\\"PASSED\\\",\",\"sourceParagraph\":1514,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"referenceParity\\\": \\\"PASSED\\\",\",\"sourceParagraph\":1515,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationParity\\\": \\\"PASSED\\\"\",\"sourceParagraph\":1516,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1517,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1518,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageId\\\": \\\"SYN-L5\\\",\",\"sourceParagraph\":1519,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportStatus\\\": \\\"LS-5\\\",\",\"sourceParagraph\":1520,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationWeight\\\": 0.04,\",\"sourceParagraph\":1521,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationPanelValid\\\": 40,\",\"sourceParagraph\":1522,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessOversampleValid\\\": 160,\",\"sourceParagraph\":1523,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"estimatedRepresentation\\\": 0.58,\",\"sourceParagraph\":1524,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptEquivalence\\\": \\\"PASSED\\\",\",\"sourceParagraph\":1525,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"referenceParity\\\": \\\"PASSED\\\",\",\"sourceParagraph\":1526,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationParity\\\": \\\"PASSED\\\"\",\"sourceParagraph\":1527,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1528,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1529,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"globalPopulationWeightedScore\\\": 0.9027,\",\"sourceParagraph\":1530,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"equalLanguageDiagnosticScore\\\": 0.796,\",\"sourceParagraph\":1531,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageFloor\\\": 0.58,\",\"sourceParagraph\":1532,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"maxLanguageGap\\\": 0.37,\",\"sourceParagraph\":1533,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"oversamplesReweightedToPopulation\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1534,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"allLanguagesClaimAllowed\\\": false\",\"sourceParagraph\":1535,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1536,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governance\\\": {\",\"sourceParagraph\":1537,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelRolesKeptSeparate\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1538,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"duplicateFullWeightingProhibited\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1539,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountableHumanRole\\\": \\\"COUNTRY_LANGUAGE_PANEL_OWNER\\\",\",\"sourceParagraph\":1540,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedAt\\\": \\\"2026-08-18T09:00:00Z\\\"\",\"sourceParagraph\":1541,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1542,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1543,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1544,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Bu kayıt:\",\"sourceParagraph\":1545,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek ülke veya dil verisi değildir,\",\"sourceParagraph\":1546,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek AI performansı değildir,\",\"sourceParagraph\":1547,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"panel ayrımının makine tarafından okunabilir sentetik gösterimidir.\",\"sourceParagraph\":1548,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"48. BÖLÜMÜN MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR KURALI\",\"sourceParagraph\":1550,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH07-R01\",\"sourceParagraph\":1551,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The GEO-1000 Population Panel, Country Sentinel Panel, and Language\",\"sourceParagraph\":1553,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Fairness Panel MUST remain distinct in purpose, sampling, weighting, and\",\"sourceParagraph\":1554,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"public claims.\",\"sourceParagraph\":1555,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A Country Sentinel observation MAY establish that an access condition,\",\"sourceParagraph\":1557,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"response, anomaly, or critical incident occurred in a defined\",\"sourceParagraph\":1558,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"country-product-language context.\",\"sourceParagraph\":1559,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A Sentinel observation MUST NOT be represented as a country prevalence\",\"sourceParagraph\":1561,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"estimate or country GEO score.\",\"sourceParagraph\":1562,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Country observation coverage, population-weighted observation coverage,\",\"sourceParagraph\":1564,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"and country estimation coverage MUST be reported separately.\",\"sourceParagraph\":1565,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every eligible country SHOULD receive a positive probability of\",\"sourceParagraph\":1567,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"observation within a predeclared surveillance cycle, unless it is\",\"sourceParagraph\":1568,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"explicitly outside the product's lawful Native Reach.\",\"sourceParagraph\":1569,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Language fairness MUST evaluate materially comparable representation\",\"sourceParagraph\":1571,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"under semantically equivalent prompts and comparable contexts. It MUST\",\"sourceParagraph\":1572,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOT require word-for-word identical responses or ignore legitimate local\",\"sourceParagraph\":1573,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"differences.\",\"sourceParagraph\":1574,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Oversampled languages MUST be reweighted to their target population\",\"sourceParagraph\":1576,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"shares for global population estimates.\",\"sourceParagraph\":1577,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Population-weighted scores, equal-language diagnostic scores, language\",\"sourceParagraph\":1579,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"floors, critical-error rates, unknown rates, and untested languages MUST\",\"sourceParagraph\":1580,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"remain separately visible.\",\"sourceParagraph\":1581,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A language disparity MUST NOT be attributed solely to the AI product\",\"sourceParagraph\":1583,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"before prompt equivalence, reference parity, measurement parity, and\",\"sourceParagraph\":1584,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"adjudication parity are assessed.\",\"sourceParagraph\":1585,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A single observation MAY carry multiple diagnostic panel tags, but MUST\",\"sourceParagraph\":1587,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOT receive duplicate full population weight.\",\"sourceParagraph\":1588,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Critical Sentinel incidents MAY trigger confirmatory sampling and\",\"sourceParagraph\":1590,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"conformity review without being treated as evidence of country\",\"sourceParagraph\":1591,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"prevalence.\",\"sourceParagraph\":1592,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Türkçe normatif karşılığı:\",\"sourceParagraph\":1593,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH07-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"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.\",\"sourceParagraph\":1594,\"language\":\"tr-TR\"}]}}","text":"## Bölüm Sınırı\n\nBölüm 5 şu hükmü kurdu:\n\n> Her AI ürünü için ürün-uygun kullanıcı nüfusu ayrı tanımlanmalıdır.\n\nBölüm 6 bu nüfusu örnekleme dönüştürdü:\n\n> Ana Population Panel, hedef nüfustaki insanlara sonuçlar görülmeden önce belirlenmiş seçilme olasılıkları ve ağırlıklar vermelidir.\n\nŞimdi iki farklı adalet problemini çözmemiz gerekir. Birinci problem:\n\n> Nüfus ağırlığı çok küçük ülkeleri ana örneklemde görünmez bırakabilir.\n\nİkinci problem:\n\n> Küresel nüfus ortalaması, düşük kaynaklı veya düşük nüfuslu dillerdeki ağır temsil bozulmasını gizleyebilir.\n\nSaf nüfus örneklemi dünya nüfusundaki ortalama insan deneyimini ölçmek için güçlüdür. Fakat aynı örneklem:\n\n- her ülkeyi ayrı ayrı gözleyemez,\n\n- her dile yeterli örnek sağlayamaz,\n\n- küçük ülkeler için ülke skoru üretemez,\n\ndüşük kaynaklı dillerdeki nadir fakat maddi hataları yakalayamayabilir. Bu nedenle GEO-1000 yalnız tek panelden oluşamaz. Ana nüfus panelinin yanında iki tamamlayıcı yapı gerekir:\n\n#### Country Sentinel Panel\n\nTürkçesi:\n\n#### Ülke Gözcü Paneli\n\nve:\n\n#### Language Fairness Panel\n\nTürkçesi:\n\n#### Dil Adaleti Paneli\n\nÜlke Gözcü Paneli şu soruya cevap verir:\n\n> Ana nüfus panelinde yeterince temsil edilmeyen ülkelerde en azından gerçek kullanıcı gözlemi, erişim doğrulaması veya erken risk sinyali var mı?\n\nDil Adaleti Paneli ise şu soruya cevap verir:\n\n> Küresel ortalama yüksek görünse bile belirli dillerde kullanıcılar maddi olarak daha yanlış, daha eksik veya daha riskli temsil görüyor mu?\n\nBu iki panel ana Population Panel’in yerine geçmez. Onu tamamlar. Bir ülkeye bir gözcü gözlemi vermek o ülkenin skorunu ölçmez. Bir dili fazla örneklemek de o dili küresel nüfusta olduğundan büyük yapmaz. Bu bölümün görevi:\n\n- ülke görünürlüğü ile nüfus ağırlığını,\n\n- dil adaleti ile küresel ortalamayı,\n\n- erken uyarı ile nüfus tahminini,\n\n- gözlem kapsamı ile istatistiksel yeterliliği\n\nbirbirinden ayırmaktır. Bu bölüm henüz:\n\n- istemlerin bütün dillerde nasıl çevrileceğini,\n\n- ters çeviri ve semantik eşdeğerlik testini,\n\n- katılımcıların ayrıntılı seçim mekanizmasını,\n\n- atomik iddiaların hakemlerce nasıl puanlanacağını,\n\n- nihai uygunluk eşiklerini\n\ntam olarak tanımlamaz. Bu konular sonraki bölümlerde ayrıca düzenlenecektir. Bölüm 7’nin temel sorusu şudur:\n\n> Bir küresel skor üretirken küçük ülke ve dilleri yapay biçimde büyütmeden, fakat onları tamamen görünmez de bırakmadan nasıl ölçeriz?\n\n## NOMOS Challenge\n\nBir AI ürünü için 1.000 kişilik nüfus paneli kurdunuz. Nüfusa orantılı örneklem sonucunda:\n\n- birkaç büyük ülkeden yüzlerce kullanıcı,\n\n- bazı orta büyüklükteki ülkelerden onlarca kullanıcı,\n\n- küçük ülkelerin çoğundan hiç kullanıcı\n\ngeldi. Küresel skor:\n\n#### 94\n\nolarak hesaplandı. Sonra şöyle dediniz: “Bu AI ürünü dünya genelinde markayı yüzde 94 doğrulukla temsil ediyor.” Fakat 70 küçük ülkede tek bir gerçek kullanıcı gözlemi bile bulunmuyor. Bu ülkeler dünya nüfusunun küçük bir bölümünü oluşturabilir. Yine de şu sorular cevapsızdır: Ürün gerçekten erişilebilir mi? İstem doğru dilde çalışıyor mu? Sistem ülkeyi başka ülkeyle karıştırıyor mu? Yerel şirket ile küresel marka birbirine karışıyor mu? Fiyat, hizmet ve hukuk bağlamı yanlış mı? Sistem cevap vermiyor mu? Düşük sıklıklı Critical hata var mı? Küresel nüfus skoru bu sorulara cevap vermez. Şimdi her ülkeye bir kişi eklediğinizi düşünün. 70 ek gözlem aldınız.\n\nBunları ana skorun içine, her biri 1/1.070 ağırlıkla eklediniz. Küçük ülkeleri gerçek nüfus paylarından kat kat büyük yaptınız. Bu kez coğrafi görünürlüğü artırdınız. Fakat nüfus tahminini bozdunuz. Sonra bir ülkedeki tek kullanıcının cevabı yanlış çıktı. Şöyle dediniz: “Bu ülkenin GEO skoru sıfır.” Bir kişinin cevabı ülkenin skoru değildir. Yalnız o ülkede belirli koşullarda gözlenmiş tekil olaydır. Şimdi dil tarafına geçin. İngilizce sonuç yüzde 98. Almanca yüzde 96. Türkçe yüzde 91. Düşük kaynaklı bir dilde yalnız sekiz kullanıcı var ve ham sonuç yüzde 50. Şöyle diyorsunuz: “Sekiz kişi yetersiz; bu dili rapordan çıkaralım.” Küresel skor yükseliyor. Fakat o dildeki kullanıcı deneyimi görünmez hâle geliyor.\n\nBaşka bir yaklaşımda düşük kaynaklı dile 200 ek kullanıcı veriyorsunuz. Ham örneklem ortalaması düşüyor. Sonra: “Küresel skor 84’e düştü.” diyorsunuz. Oysa dilin gerçek nüfus payı yüzde 2 olabilir. Fazla örnekleme tanı gücünü artırır. Nüfus ağırlığını artırmaz. Bu bölümün ilk hükmü şudur:\n\n> Gözlenmek ile ağırlık sahibi olmak aynı şey değildir.\n\nİkinci hükmü şudur:\n\n> Tekil ülke gözlemi ülke skoru değildir.\n\nÜçüncü hükmü şudur:\n\n> Dil adaleti, bütün dilleri küresel skorda eşit ağırlıklandırmak değildir.\n\nDördüncü hükmü şudur:\n\n> Yüksek küresel ortalama, belirli bir dildeki ağır bozulmayı ortadan kaldırmaz.\n\nBeşinci hükmü şudur:\n\n> Kapsamı artırmak için alınan ek gözlemler, gerçek nüfus ağırlığıyla yeniden ilişkilendirilmeden ana skora eklenemez.\n\n## 1. BÖLÜMÜN AMACI\n\nBu bölümün amacı, ana Population Panel’in istatistiksel nüfus temsilini bozmadan ülke ve dil görünürlüğünü artıran tamamlayıcı panelleri kurmaktır. Bölüm şu ayrımları normatif hâle getirir:\n\n- Nüfus ağırlığı ile coğrafi görünürlük\n\n- Ülke gözlemi ile ülke skoru\n\n- Tekil olay tespiti ile yaygınlık tahmini\n\n- Ana Population Panel ile Country Sentinel Panel\n\n- Country Sentinel Panel ile ülke özel doğrulama çalışması\n\n- Ülke sayısı kapsamı ile nüfus kapsamı\n\n- Dil sayısı kapsamı ile dil nüfusu kapsamı\n\n- Dil adaleti ile dillerin eşit küresel ağırlığı\n\n- Dil fazla örneklemesi ile küresel dil payı\n\n- Ana dil ile istem dili\n\n- Dil ile locale\n\n- Dil ile yazı sistemi\n\n- Desteklenen dil ile yalnız cevap üretilebilen dil\n\n- İstem çeviri kusuru ile AI dil kusuru\n\n- Kaynak eksikliği ile AI temsil kusuru\n\n- Hakem yetersizliği ile ürün başarısızlığı\n\n- Meşru yerel farklılık ile haksız dil eşitsizliği\n\n- Küresel ortalama ile alt grup tabanı\n\n- Ülke erişim kapsamı ile ülke temsil doğruluğu\n\n- Sentinel alarmı ile kesin uygunluk kararı\n\n- Tek dalga coğrafi kapsamı ile çok dalgalı gözetim çevrimi\n\nBu bölümün sonunda her GEO-1000 denetimi şu sorulara açık cevap verebilmelidir:\n\n> Hangi ülkelerde en az bir gerçek gözlem bulunmaktadır?\n\n> Hangi ülkelerde yalnız erken uyarı gözlemi, hangilerinde istatistiksel tahmin bulunmaktadır?\n\n> Hangi diller ölçüldü, hangileri yeterli örnekleme ulaştı ve hangileri test edilmedi?\n\n> Düşük kaynaklı diller fazla örneklendiyse küresel skora nasıl geri ağırlıklandırıldı?\n\n> Bir dildeki düşük sonucun kaynağı gerçekten AI ürünü mü; yoksa istem, kaynak, locale veya hakemlik kusuru mu?\n\n## 2. MERKEZÎ NORMATİF HÜKÜM\n\n> GEO-1000, ana nüfus tahminini Population Panel ile; küçük ülke gözlemini Country Sentinel Panel ile; dil eşitsizliği ve düşük kaynaklı dil tanısını Language Fairness Panel ile ayrı ayrı yönetmelidir.\n\nBu üç yapı:\n\n- farklı amaçlara,\n\n- farklı örneklem hedeflerine,\n\n- farklı ağırlıklara,\n\n- farklı kamu iddialarına\n\nsahiptir. Bir panelin gözlemi başka panelin anlamına açıklamasız biçimde dönüştürülemez. Varsayılan yapı:\n\n## 3. ÜLKE GÖZCÜ PANELİ NEDİR?\n\nCountry Sentinel Panel, ana nüfus panelinde yeterince veya hiç temsil edilmeyen ülkelerde:\n\n- ürün erişimini,\n\n- istem uygulanabilirliğini,\n\n- temel varlık çözümlemesini,\n\n- dil ve locale davranışını,\n\n- erken Critical hata sinyalini\n\ngözlemek üzere kurulan tamamlayıcı denetim panelidir. Ülke Gözcü Paneli’nin temel görevi skor üretmek değildir.\n\n> Görünmeyen ülkeyi ilk kez görünür hâle getirmektir.\n\nBir gözcü gözlemi şunu gösterebilir: “Belirtilen ülkede, belirtilen AI ürünü, kullanıcı yüzeyi, dil ve zaman koşulunda bu sonuç en az bir kez gözlenmiştir.” Şunu gösteremez: “Bu ülkedeki kullanıcıların yüzde X’i aynı sonucu görür.”\n\n## 4. ÜLKE GÖZCÜ BİRİMİ\n\nÜlke Gözcü Paneli’nin temel gözlem birimi yalnız ülke değildir. Tercih edilen birim:\n\nS_{c,a,l,s,w}\n\nşeklindedir. Burada:\n\n- c: ülke veya yargı alanı\n\n- a: AI ürünü ve kullanıcı yüzeyi\n\n- l: dil, yazı sistemi ve locale\n\n- s: oturum veya plan koşulu\n\n- w: ölçüm dalgası\n\nBu ayrım gereklidir. Aynı ülkede:\n\n- birden fazla dil,\n\n- farklı planlar,\n\n- web ve mobil yüzeyler,\n\n- farklı hukuki veya teknik erişim koşulları\n\nbulunabilir. Bir ülkeye bir kullanıcı eklemek, ülkenin bütün dil ve kullanıcı yüzeylerini gözlemek anlamına gelmez.\n\n## 5. ÜLKE GÖZCÜ PANELİNİN GÖREVLERİ\n\n### 5.1. Erişim Doğrulaması\n\nÜrün resmî kayıtta ülkede erişilebilir görünse de gerçek kullanıcı:\n\n- oturum açamayabilir,\n\n- belirtilen yüzeye erişemeyebilir,\n\nplan veya doğrulama engeliyle karşılaşabilir. Gözcü gözlemi resmî erişim kaydını saha düzeyinde sınar.\n\n### 5.2. Temel Kimlik Kontrolü\n\nAI ürünü denetlenen varlığı:\n\n- doğru şirket,\n\n- doğru marka,\n\n- doğru ülke ilişkisi\n\niçinde çözümleyebiliyor mu?\n\n### 5.3. Locale Sapması Tespiti\n\nAynı dilde farklı ülke locale’lerinde:\n\n- fiyat,\n\n- şirket,\n\n- hizmet,\n\n- hukuk,\n\n- tavsiye\n\ndeğişiyor mu? Değişiyorsa bu fark maddi ve açıklanabilir mi?\n\n### 5.4. Düşük Sıklıklı Ağır Hata Sinyali\n\nTek bir gözcü cevabında:\n\n- yanlış lisans,\n\n- yanlış hukuki varlık,\n\n- tehlikeli sağlık veya güvenlik bilgisi,\n\n- ağır kimlik birleşmesi\n\ngözlenebilir. Tekil olay ülke yaygınlığını göstermez. Ancak doğrulama çalışmasını tetikleyebilir.\n\n### 5.5. Yeni Araştırma Hipotezi\n\nGözcü paneli şu soruyu doğurabilir: “Bu olay tekil mi, yoksa ülkedeki kullanıcılar arasında tekrar eden bir örüntü mü?” Bu soru hedefli ek örneklemle sınanır.\n\n### 5.6. Coğrafi Kapsam Kaydı\n\nÜrünün kaç uygun ülkede gerçek kullanıcı gözlemi bulunduğunu gösterir. Bu, ülke skorlarının sayısı değildir. Gözlemsel kapsamdır.\n\n## 6. ÜLKE GÖZCÜ PANELİNİN YAPAMAYACAĞI ŞEYLER\n\nÜlke Gözcü Paneli tek başına:\n\n- güvenilir ülke skoru,\n\n- ülke nüfus oranı,\n\n- ülke sıralaması,\n\n- ülke uygunluk kararı,\n\n- ülke bazlı model üstünlüğü\n\nüretemez. Bir ülkede tek gözcü cevabı doğruysa: “Ülke skoru 100” denemez. Yanlışsa: “Ülke skoru sıfır” denemez. Doğru statü:\n\n### OBSERVED_PASS\n\n### OBSERVED_ISSUE\n\n### OBSERVED_CRITICAL_CANDIDATE\n\n### ACCESS_FAILURE\n\n### INSUFFICIENT_FOR_COUNTRY_ESTIMATE\n\ngibi gözlemsel kayıtlardır.\n\n## 7. UYGUN ÜLKE SİCİLİ\n\nHer AI ürünü için bir Uygun Ülke Sicili oluşturulmalıdır. Her ülke şu statülerden birini taşıyabilir:\n\n### CE-0 — UNKNOWN\n\nÜrün ve denetim erişim durumu belirlenememiştir.\n\n### CE-1 — OUTSIDE NATIVE REACH\n\nÜrün resmî veya meşru kullanım alanı dışında kalmaktadır. Ülke temsil doğruluğu skoruna alınmaz. Erişim kapsamı açığı olarak gösterilir.\n\n### CE-2 — RESTRICTED OR SPECIAL ACCESS\n\nYalnız:\n\n- kurum,\n\n- davet,\n\n- plan,\n\n- cihaz,\n\n- kullanıcı türü\n\nüzerinden erişim vardır. Ayrı panel gerekebilir.\n\n### CE-3 — ELIGIBLE FOR SENTINEL OBSERVATION\n\nÜrün, ilgili kullanıcı yüzeyi ve en az bir denetim dili bakımından gözcü gözlemine uygundur.\n\n### CE-4 — ELIGIBLE FOR POPULATION ESTIMATION\n\nÜlke ana nüfus panelinde ürün-uygun nüfus payına sahiptir.\n\n### CE-5 — ELIGIBLE FOR COUNTRY ESTIMATION\n\nYeterli örneklem, etkin örneklem, dil kapsamı ve kalite koşulları altında ülke tahmini üretilebilir. Bir ülke CE-3 olabilir fakat CE-5 olmayabilir. Bu, ülkenin gözlendiği fakat güvenilir ülke skoru üretilemediği anlamına gelir.\n\n## 8. GÖZCÜ GÖZLEMİ İLE ÜLKE TAHMİNİ ARASINDAKİ MERDİVEN\n\n### CS-0 — NOT OBSERVED\n\nUygun ülke için geçerli gözcü gözlemi yoktur.\n\n### CS-1 — SINGLE SENTINEL OBSERVATION\n\nBir geçerli ülke–ürün–dil gözlemi vardır. Yalnız olay kaydı üretir.\n\n### CS-2 — REPEATED SENTINEL OBSERVATION\n\nFarklı dalga veya kullanıcılardan birkaç gözlem vardır. Örüntü şüphesi oluşturabilir. Ülke oranı için yeterli değildir.\n\n### CS-3 — EXPLORATORY COUNTRY SAMPLE\n\nBölüm 6’daki keşif örneklem bandına ulaşılmıştır. Geniş belirsizlikle keşif sonucu verilebilir.\n\n### CS-4 — PROVISIONAL COUNTRY ESTIMATE\n\nYeterli ve dengeli örneklem altında geçici ülke tahmini üretilebilir.\n\n### CS-5 — COUNTRY ESTIMATION CANDIDATE\n\nYeterli etkin örneklem, dil/locale kapsamı, tekrar dalgaları ve kalite kontrolleri bulunmaktadır. Ülke skoru adayı olabilir. Kesin eşikler pilot ve dış incelemeyle kalibre edilmelidir.\n\n## 9. GÖZCÜ ÇEVRİMİ\n\nBütün uygun ülkelerin her dalgada gözlenmesi maliyet ve operasyon bakımından mümkün olmayabilir. Bu nedenle Gözcü Çevrimi kullanılabilir. Ölçüm dalgaları:\n\nw=1,2,…,K\n\nve uygun ülkeler: c∈CS olsun. Ülke c’nin dalga w’de gözcü gözleme atanması:\n\nz_{c,w} = 1 (ülke dalgada gözlenecekse); aksi hâlde z_{c,w} = 0\n\nşeklinde gösterilebilir. Temel çevrim koşulu:\n\nΣ_{w=1}^K z_{c,w} ≥ 1\n\nolmalıdır. Yani uygun her ülke, tanımlı gözetim çevrimi içinde en az bir kez gözlenmelidir. Bu hüküm:\n\n- her ülkenin her dalgada gözleneceği,\n\n- bir gözlemin ülke skoru oluşturacağı\n\nanlamına gelmez.\n\n## 10. GÖZCÜ SIKLIK SINIFLARI\n\nÜlkeler önceden tanımlanmış sıklık sınıflarına ayrılabilir.\n\n### SF-0 — OUTSIDE REACH\n\nÜrün erişimi yoktur. Kullanıcı temsili gözlemi yapılmaz. Erişim statüsü izlenir.\n\n### SF-1 — ONCE PER SURVEILLANCE CYCLE\n\nDüşük riskli, küçük veya Population Panel’de zaten yeterli dolaylı kapsam taşıyan ülkeler.\n\n### SF-2 — PERIODIC SENTINEL\n\nBelirli aralıklarla yeniden gözlenir.\n\n### SF-3 — EVERY PRINCIPAL WAVE\n\nŞu nedenlerle her ana dalgada gözlenebilir:\n\n- yüksek kullanıcı nüfusu,\n\n- maddi hedef pazar,\n\n- önceki ciddi hata,\n\n- hızlı erişim veya mevzuat değişimi,\n\nyüksek riskli hizmet alanı.\n\n### SF-4 — INCIDENT MONITORING\n\nDoğrulanmış Critical olay veya sürekli temsil bozulması nedeniyle sıklaştırılmış gözlem. Sıklık sınıfı sonuçlara bakıldıktan sonra geçmişe dönük değiştirilemez. Yeni olay, sonraki dalga için yeni sürüm oluşturabilir.\n\n## 11. SENTINEL ÖNCELİĞİ\n\nÜlke gözcü sıklığı yalnız nüfusa göre belirlenmemelidir. İlgili olduğu ölçüde şu alanlar dikkate alınabilir:\n\n- Ürün-uygun nüfus\n\n- Varlığın gerçek hizmet veya pazar kapsamı\n\n- Önceki yanlış temsil kayıtları\n\n- Yüksek riskli kullanıcı etkisi\n\n- Ürün erişimindeki değişiklik\n\n- Dil ve locale benzersizliği\n\n- Düşük kaynaklı dil kullanımı\n\n- Hukuki veya operasyonel farklılık\n\n- Son gözlemden bu yana geçen süre\n\nBu alanlar önceden belirlenmiş yönetişim kuralıyla kullanılmalıdır. “Bu ülkenin sonucu kötü, daha az ölçelim.” yaklaşımı yasaktır.\n\n## 12. ÜLKE GÖZCÜ KAPSAM METRİKLERİ\n\nÜlke kapsamı tek sayı değildir. En az üç ayrı metrik kullanılmalıdır.\n\n### 12.1. Ülke Gözlem Kapsamı\n\nEn az bir geçerli gözcü veya nüfus gözlemi bulunan uygun ülkelerin oranıdır.\n\nCOC_count = |{c ∈ C_S : n_c^obs > 0}| / |C_S|\n\nBu metrik ülke sayısı bakımından kapsamı gösterir.\n\n### 12.2. Nüfus Ağırlıklı Ülke Gözlem Kapsamı\n\nEn az bir geçerli gözleme sahip ülkelerdeki uygun nüfusun toplam hedef nüfusa oranıdır.\n\nCOC_pop = [Σ_{c:n_c^obs>0} N_c] / [Σ_{c∈C_S} N_c]\n\nBu metrik büyük nüfusların gözlenip gözlenmediğini gösterir.\n\n### 12.3. Ülke Tahmin Kapsamı\n\nYeterli ülke örneklemine ulaşan ülkelerin oranıdır.\n\nCEC = |{c : n_{c,eff} ≥ m_c}| / |C_S|\n\nBurada mc, ülke tahmini için önceden belirlenmiş yeterlilik eşiğidir. Bir denetim:\n\n- yüzde 100 ülke gözlem kapsamı,\n\n- yüzde 99 nüfus gözlem kapsamı,\n\n- yalnız yüzde 10 ülke tahmin kapsamı\n\ntaşıyabilir. Bu sonuçlar birbirine dönüştürülemez.\n\n## 13. GÖZCÜ ALARMI\n\nBir gözcü gözleminde maddi sorun bulunduğunda Gözcü Alarmı oluşturulur. Alarm türleri:\n\n### SA-1 — ACCESS ANOMALY\n\nResmî erişim kaydı ile gerçek kullanıcı erişimi çelişir.\n\n### SA-2 — VARLIK ANOMALY\n\nVarlık başka şirket, ürün veya ülke operasyonuyla birleşir.\n\n### SA-3 — LANGUAGE OR LOCALE ANOMALY\n\nYanlış dil, yanlış ülke bağlamı veya belirgin locale sapması oluşur.\n\n### SA-4 — MATERIAL FACT ANOMALY\n\nMaddi fiyat, hizmet, kapasite, ortaklık veya zaman yanlışı bulunur.\n\n### SA-5 — CRITICAL INCIDENT CANDIDATE\n\nSağlık, hukuk, finans, güvenlik, lisans veya ağır kimlik yanlışı bulunur.\n\n### SA-6 — REFERENCE OR İSTEM ANOMALY\n\nSorunun kaynağı AI yanıtı değil:\n\n- istem,\n\n- çeviri,\n\n- resmî kaynak,\n\n- hakemlik\n\nkusuru olabilir. Alarm, otomatik ülke başarısızlığı değildir. Doğrulama ve eskalasyon başlangıcıdır.\n\n## 14. GÖZCÜ ESKALASYON PROTOKOLÜ\n\n### Adım 1 — Geçerlilik Doğrulaması\n\nGözlem gerçekten protokole uygun mu? Doğru ülke Doğru ürün Doğru istem Doğru dil İlk uygun çıktı Tam kanıt kontrol edilir.\n\n### Adım 2 — Olayın Yeniden Kodlanması\n\nSorun:\n\n- AI ürünü,\n\n- referans kaydı,\n\n- istem,\n\n- katılımcı,\n\n- erişim\n\nkaynaklarından hangisine ait olabilir?\n\n### Adım 3 — Bağımsız Tekrar\n\nSonuç seçmeden, önceden belirlenmiş yeni kullanıcı veya oturumlarla doğrulama yapılır.\n\n### Adım 4 — Hedefli Örneklem\n\nOlay devam ediyorsa ülke özel örnekleme geçilebilir. Örneklem büyüklüğü:\n\n- olay şiddeti,\n\n- beklenen yaygınlık,\n\n- ülke nüfusu,\n\n- dil çeşitliliği\n\nüzerinden önceden tanımlanır.\n\n### Adım 5 — Karar Ayrımı\n\nŞu sonuçlar ayrı tutulur:\n\n- Tekil doğrulanmış olay\n\n- Tekrarlanan örüntü\n\n- Ülke oranı\n\n- Critical uygunluk etkisi\n\nTekil Critical olay yaygınlık tahmini olmadan da uygunluk incelemesini etkileyebilir.\n\n## 15. DİL ADALETİ NEDİR?\n\nDil adaleti:\n\n> Bütün dillerin kelime kelime aynı cevabı alması değildir.\n\nŞu anlama gelir:\n\n> Semantik olarak eşdeğer ve maddi bakımdan karşılaştırılabilir kullanıcı sorularında, gerçek yerel farklılıklar dışında, kullanıcıların dili nedeniyle sistematik olarak daha yanlış, daha eksik, daha kanıtsız veya daha riskli temsil görmemesi.\n\nDil adaleti şu eşitliği aramaz:\n\nR_Türkçe = R_İngilizce = R_Japonca\n\nkelime kelime. Şunu arar:\n\n> Kimlik, maddi gerçeklik, sınır, zaman, kaynak statüsü ve kullanıcı uygunluğu bakımından karşılaştırılabilir temsil.\n\n## 16. DİL FARKI HER ZAMAN ADALETSİZLİK DEĞİLDİR\n\nAşağıdaki nedenlerle dil sonuçları meşru biçimde farklılaşabilir: Yerel hizmet kapsamı farklıdır. Fiyat ve sözleşme koşulları ülkeye göre değişir. Hukuki bilgi yargı alanına bağlıdır. Kullanıcı niyeti farklıdır. Promptlar semantik olarak aynı değildir. Resmî kaynaklar diller arasında farklı kapsam taşır. AI ürünü ilgili dili resmî olarak desteklemiyordur. Bu farkların her biri kayıt altına alınmalıdır. Açıklanabilir yerel fark: adaletsizlik olarak etiketlenmemelidir. Fakat gerçeklik aynı olduğu hâlde düşük kaynaklı dilde:\n\n- şirket kimliği bozuluyor,\n\n- sınırlar kaldırılıyor,\n\n- yanlış lisans ekleniyor,\n\n- cevap sürekli başka dilde veriliyor\n\nise dil temelli temsil problemi olabilir.\n\n## 17. DİL BİRİMİ\n\nDil değerlendirmesinde yalnız genel dil adı yeterli olmayabilir. Tercih edilen dil birimi:\n\nL=(λ,σ,ℓ,d)\n\nşeklinde düşünülebilir. Burada:\n\n- λ: dil\n\n- σ: yazı sistemi\n\n- ℓ: locale veya ülke bağlamı\n\n- d: görev veya alan\n\nÖrnek olarak aynı dil:\n\n- farklı yazı sisteminde,\n\n- farklı ülkede,\n\n- hukuk veya sağlık alanında\n\nayrı ölçüm hücresi gerektirebilir. Bir dilin bütün kullanıcıları tek homojen grup değildir.\n\n## 18. DİL DESTEK STATÜLERİ\n\nHer AI ürünü, dil ve kullanıcı yüzeyi için şu statülerden biri kullanılabilir:\n\n### LS-0 — UNKNOWN\n\nDestek durumu belirlenememiştir.\n\n### LS-1 — NOT SUPPORTED\n\nÜrün ilgili dili resmî olarak desteklememektedir. Ana desteklenen dil skoru içinde değerlendirilmez. Deneysel test yapılabilir.\n\n### LS-2 — OBSERVED BUT UNSUPPORTED\n\nÜrün cevap üretebilmektedir. Fakat resmî destek veya kalite taahhüdü yoktur. Ayrı deneysel sonuç olarak raporlanır.\n\n### LS-3 — LIMITED SUPPORT\n\nBelirli görev, arayüz veya özelliklerde destek vardır.\n\n### LS-4 — OFFICIALLY SUPPORTED\n\nÜrün dili genel olarak desteklediğini beyan etmektedir.\n\n### LS-5 — AUDIT-ELIGIBLE\n\nDil:\n\n- resmî destek,\n\n- istem eşdeğerliği,\n\n- yerel hakem,\n\n- referans yeterliliği,\n\n- geçerli capture\n\nbakımından tam denetime uygundur. Resmî destek bulunması tek başına LS-5 oluşturmaz.\n\n## 19. DÜŞÜK KAYNAKLI DİL\n\n“Düşük kaynaklı dil” ifadesi dilin değerini veya insanlarının niteliğini tanımlamaz. Belirli teknoloji ve denetim bağlamında şu eksikliklerden birini veya birkaçını ifade eder:\n\n- Sınırlı dijital içerik\n\n- Az yerelleştirilmiş resmî kaynak\n\n- Az değerlendirme veri seti\n\n- Sınırlı hakem erişimi\n\n- Düşük ürün desteği\n\n- Az terminoloji kaynağı\n\n- Sınırlı makine çeviri kalitesi\n\n- Düşük kullanıcı paneli erişimi\n\nBir dil bir alanda düşük kaynaklı, başka alanda güçlü olabilir. Örneğin günlük konuşmada güçlü kaynak taşırken:\n\n- hukuk,\n\n- tıp,\n\n- belirli teknik alan\n\niçin sınırlı kaynak taşıyabilir. Bu nedenle dil kaynak düzeyi:\n\n- ürün,\n\n- görev,\n\n- zaman,\n\n- alan\n\nile birlikte tanımlanmalıdır.\n\n## 20. DİL ADALETİ PANELİNİN GÖREVLERİ\n\n### 20.1. Düşük Örnekli Dilleri Fazla Örneklemek\n\nAna nüfus panelinde yeterli gözlem almayan diller için ek kullanıcılar sağlar.\n\n### 20.2. Dil Bazlı Maddi Hata Dağılımını Ölçmek\n\nYalnız genel doğruluk değil:\n\n- kimlik,\n\n- kapsam,\n\n- zaman,\n\n- kaynak,\n\n- tavsiye,\n\n- Critical hata\n\nsonuçlarını ayrı inceler.\n\n### 20.3. Yanıt Dilini Doğrulamak\n\nAI istem diliyle uyumlu cevap veriyor mu? Başka dile geçiyorsa bunun nedeni nedir?\n\n### 20.4. Dil ve Locale Ayrımını İncelemek\n\nAynı dil farklı ülkelerde farklı yerel gerçeklik taşıyor mu? AI bu farkı doğru yönetiyor mu?\n\n### 20.5. Kaynak ve Resmî Temsil Paritesini İncelemek\n\nVarlığın resmî kayıtları bütün dillerde aynı maddi gerçekliği taşıyor mu? Düşük AI sonucu kaynağın kendisindeki dil açığından doğabilir.\n\n### 20.6. İstem Eşdeğerliğini Sınamak\n\nÇeviriler gerçekten aynı kullanıcı niyetini taşıyor mu?\n\n### 20.7. Hakem Paritesini Sınamak\n\nFarklı dillerdeki hakemler aynı normatif standardı uygulayabiliyor mu?\n\n## 21. DİL ADALETİ İÇİN DÖRT KAPI\n\nBir dil sonucu AI ürününün dil performansına atfedilmeden önce dört kapı değerlendirilmelidir.\n\n#### Kapı 1 — İstem Eşdeğerliği\n\nPromptlar semantik olarak karşılaştırılabilir mi? Başarısızsa:\n\n### PROMPT_EQUIVALENCE_FAILURE\n\nstatüsü verilir.\n\n#### Kapı 2 — Referans Paritesi\n\nResmî ve doğrulanmış gerçeklik kayıtları ilgili dil için yeterli mi? Başarısızsa:\n\n### REFERENCE_LANGUAGE_GAP\n\nstatüsü verilir.\n\n#### Kapı 3 — Ölçüm Paritesi\n\nCapture, oturum, arayüz ve kullanıcı şartları karşılaştırılabilir mi? Başarısızsa:\n\n### MEASUREMENT_PARITY_FAILURE\n\nstatüsü verilir.\n\n#### Kapı 4 — Hakem Paritesi\n\nAna dil veya yeterli yerel uzmanlıkta hakemler ve aynı değerlendirme kuralları var mı? Başarısızsa:\n\n### ADJUDICATION_LANGUAGE_GAP\n\nstatüsü verilir. Dört kapı yeterince karşılanmadan: “AI ürünü bu dilde daha kötüdür.” hükmü kesin biçimde kurulamaz. Dil açığı yine de GEO ekosistem bulgusudur. Fakat kaynağı doğru sınıflandırılmalıdır.\n\n## 22. DİL EVRENİNİN KURULMASI\n\n“Bütün diller” ifadesi sınırlandırılmadan kullanılamaz. Her denetim bir Kapsamdaki Dil Sicili oluşturmalıdır. Diller şu gruplardan seçilebilir:\n\n### 22.1. Küresel Core Language Set\n\nÜrün-uygun nüfusta geniş insan kitlesi tarafından kullanılan ana diller.\n\n### 22.2. Varlık Market Language Set\n\nDenetlenen varlığın:\n\n- hizmet,\n\n- içerik,\n\n- müşteri,\n\n- sözleşme\n\nbakımından hedeflediği diller.\n\n### 22.3. Product Support Language Set\n\nAI ürününün resmî olarak desteklediği diller.\n\n### 22.4. Low-Resource Sentinel Language Set\n\nNüfus panelinde zayıf kalan veya ürün davranışı bakımından risk taşıyan düşük kaynaklı diller.\n\n### 22.5. High-Risk Language Set\n\nSağlık, hukuk, finans veya güvenlik bağlamında maddi kullanıcı etkisi taşıyan diller.\n\n### 22.6. Experimental Language Set\n\nÜrünün resmî olarak desteklemediği fakat gözlemsel veya araştırma amacıyla test edilen diller. Bu gruplar kesişebilir. Her dilin neden kapsama alındığı kaydedilmelidir.\n\n## 23. DİL ADALETİ TAHSİSİ\n\nDil l için ana nüfus panelindeki hedef: nlP olsun. Adalet panelindeki ek hedef: nlF olsun. Toplanan toplam dil gözlemi:\n\nn_l^T = n_l^P + n_l^F\n\nolur. Küresel nüfus hesabında dilin toplam ağırlığı: Wl olarak korunur. Her gözleme düşen normalize ağırlık:\n\nw_{i,l} = W_l / n_l^T\n\nşeklinde düşünülebilir. Böylece dil fazla örneklenir. Fakat küresel skorda gerçek nüfus payını aşmaz.\n\n## 24. DİL ADALETİ PANELİNİN KÜRESEL SKORA KATILIMI\n\nDil Adaleti gözlemleri iki yöntemle kullanılabilir.\n\n### 24.1. Ayrı Tanısal Analiz\n\nAdalet paneli yalnız dil skorlarını ve hata türlerini üretir. Ana Population Panel küresel skoru değiştirmez. Bu yöntem daha basittir.\n\n### 24.2. Birleşik Yeniden Ağırlıklı Analiz\n\nPopulation ve Language Fairness gözlemleri birlikte kullanılır. Her gözlem gerçek hedef dil nüfus ağırlığına göre yeniden ağırlıklandırılır. Bu yöntem bilgi hacmini artırabilir. Ancak:\n\n- çift sayım,\n\n- çok dilli kullanıcı,\n\n- panel bağımlılığı,\n\n- ağırlık değişkenliği\n\ndikkate alınmalıdır. Kullanılan yöntem sonuçlar görülmeden önce tanımlanmalıdır.\n\n## 25. DİL KAPSAM METRİKLERİ\n\n### 25.1. Dil Gözlem Kapsamı\n\nEn az bir geçerli gözleme sahip kapsamdaki dillerin oranıdır.\n\nLOC = |{l : n_l^obs > 0}| / |L_scope|\n\n### 25.2. Dil Tahmin Kapsamı\n\nYeterli örneklem ve kalite şartlarına sahip dillerin oranıdır.\n\nLEC = |{l : n_{l,eff} ≥ m_l}| / |L_scope|\n\n### 25.3. Nüfus Ağırlıklı Dil Kapsamı\n\nYeterli biçimde gözlenen dil nüfusunun toplam hedef dil nüfusuna oranıdır. Çok dilli kullanıcıların çifte sayılmasını önleyecek ana denetim dili veya bölünmüş kişi ağırlığı gerektirir.\n\n### 25.4. Ürün Destek Kapsamı\n\nKapsamdaki dillerin kaçında ürünün resmî destek sağladığını gösterir. Dil desteği ile temsil doğruluğu ayrı tutulur.\n\n## 26. DİL EŞİTSİZLİĞİ METRİKLERİ\n\n### CANDIDATE METRICS — ADAY METRİKLER\n\nKesin metrik seti pilot ve dış incelemeyle kalibre edilmelidir.\n\n### 26.1. Dil Sonucu\n\nHer yeterli dil hücresi için: θl hesaplanır.\n\n### 26.2. En Yüksek–En Düşük Farkı\n\nDG_max = max_l θ_l − min_l θ_l\n\nKolay anlaşılır. Fakat küçük ve oynak tek hücreye duyarlıdır.\n\n### 26.3. Sağlam Yüzdelik Farkı\n\nDG_{90−10} = Q_{0,90}(θ_l) − Q_{0,10}(θ_l)\n\nAşırı uç hücrelere daha az duyarlıdır.\n\n### 26.4. Dil Tabanı\n\nYeterli örneklem taşıyan en düşük dil sonucudur.\n\nLF_min = min_{l∈L_est} θ_l\n\nBu değer küçük hücre belirsizliğiyle birlikte verilmelidir.\n\n### 26.5. Sağlam Dil Tabanı\n\nYeterli dillerin alt yüzdelik veya alt grup ortalamasıdır. Örnek:\n\nLF_10 = Q_{0,10}(θ_l)\n\n### 26.6. Dil Critical Hata Oranı\n\nHer dil için:\n\nCR_l = doğrulanmış Critical hata içeren geçerli yanıt / geçerli dil yanıtı\n\nKüresel ortalamadan ayrı yayımlanır.\n\n### 26.7. Dil Bilinmeyen Oranı\n\nU_l = UNKNOWN veya çözülemeyen yanıt / ilgili dil gözlemi\n\nYüksek bilinmeyen oranı düşük skor kadar önemli olabilir.\n\n## 27. EŞİT DİL SKORU VE NÜFUS AĞIRLIKLI SKOR\n\nBütün dilleri eşit ağırlıklandıran tanısal sonuç üretilebilir:\n\nG_equal-language = (1/L)Σ_{l=1}^L θ_l\n\nBu sonuç: “Ortalama test edilen dil deneyimi” sorusuna yaklaşır. Dünya nüfusundaki ortalama insan deneyimini temsil etmez. Nüfus ağırlıklı dil sonucu:\n\nG_population-language = Σ_l W_lθ_l\n\nise nüfus dağılımını korur. İki skor farklıdır. Birbirinin yerine kullanılamaz. Dil adaleti kartında ikisi birlikte gösterilebilir.\n\n## 28. DİL ADİLİĞİ EŞİT SONUÇ ZORUNLULUĞU DEĞİLDİR\n\nİki dilde aynı skorun oluşmaması otomatik ihlal değildir. Fark şu nedenlerle açıklanabilir:\n\n- Gerçek yerel hizmet farkı\n\n- Ülkeye özgü hukuk\n\n- Ürünün resmî destek kapsamı\n\n- Kaynak erişimi\n\n- Kullanıcı niyeti\n\n- İstem alanı\n\nAncak farkın kaynağı açıklanamıyorsa veya düşük kaynaklı diller sistematik olarak:\n\n- yanlış kimlik,\n\n- yanlış yetki,\n\n- maddi eksiklik,\n\n- yüksek Critical hata\n\ntaşıyorsa dil adaleti sorunu vardır. NOMOS dil adaletini şöyle tanımlar:\n\n> Eşdeğer maddi koşullarda, dilin kendisinin sistematik yanlış temsil nedeni olmaması.\n\n## 29. DİL VE ÜLKE KESİŞİMİ\n\nDil skoru, ülkelerden bağımsız değildir. Aynı dil:\n\n- farklı ülkelerde,\n\n- farklı ürün erişimi,\n\n- farklı yerel kaynak,\n\n- farklı hukuk,\n\n- farklı fiyat\n\nbağlamında kullanılabilir. Bu nedenle gerektiğinde ülke–dil hücresi: (c,l) ayrı incelenmelidir. Örnek:\n\n- Almanya × Türkçe\n\n- Türkiye × Türkçe\n\n- Birleşik Krallık × Türkçe\n\naynı dil ama farklı locale ve pazar bağlamı taşıyabilir. Dil adaleti yalnız ülkenin resmî diliyle ölçülemez.\n\n## 30. ÜLKE GÖZCÜ VE DİL ADALETİ PANELİNİN KESİŞİMİ\n\nBir gözlem aynı anda:\n\n- küçük ülke gözcü gözlemi,\n\n- düşük kaynaklı dil gözlemi\n\nolabilir. Bu durumda kayıt şu alanları taşımalıdır:\n\n### PRIMARY_PANEL_ROLE\n\n### SECONDARY_DIAGNOSTIC_TAGS\n\nnüfus ağırlığı Sentinel statüsü Dil Adaleti statüsü Aynı gözlem iki ayrı panelde tam ağırlıkla sayılmaz. Tek gözlemdir. Birden fazla tanısal etiketi vardır.\n\n## 31. SENTINEL VE DİL PANELİNDE KATILIMCI DEĞİŞTİRME\n\nKatılımcı yalnız protokol ihlali nedeniyle değiştirilebilir. Aşağıdaki sonuçlar değiştirme nedeni değildir:\n\n- Yanlış AI cevabı\n\n- Ret\n\n- Başka dilde cevap\n\n- Critical hata\n\n- Varlık karışıklığı\n\n- Olumsuz tavsiye\n\nBunlar ölçüm sonucudur. Sentinel panelin amacı özellikle beklenmeyen olayları bulmaktır. Beklenmeyen olay çıktığı için kullanıcıyı değiştirmek panelin amacını yok eder.\n\n## 32. DİL HAKEMLİĞİ\n\nDil Adaleti Paneli’nde hakemlik en azından şu koşulları taşımalıdır:\n\n- İstem ve cevabı doğal veya yüksek yeterlilikte anlayabilme\n\n- Yerel terminoloji bilgisi\n\n- Kanıt kaynaklarını değerlendirebilme\n\n- Aynı normatif değerlendirme rehberini kullanma\n\n- Model ve mümkünse marka çıkarından kör olma\n\n- Çıkar çatışmasını açıklama\n\n- Anlaşmazlıkta üçüncü hakem yolu\n\nHakem bulunamayan dil:\n\n### ADJUDICATION_LANGUAGE_GAP\n\nstatüsü taşımalıdır. Otomatik çeviriyle İngilizceye çevrilip bütün nüanslar doğru kabul edilemez. Makine çevirisi yardımcı araç olabilir. Nihai yerel anlam doğrulaması değildir.\n\n## 33. KAYNAK PARİTESİ\n\nVarlığın İngilizce sitesinde:\n\n- kapsam,\n\n- fiyat,\n\n- lisans,\n\n- sınırlar,\n\n- kanıtlar\n\nbulunuyor; başka dil sürümünde bunlar yoksa düşük AI sonucu yalnız model sorunu olmayabilir. Üç ayrı sonuç gerekir:\n\n- Varlık Language Source Gap\n\n- AI Product Language Representation Gap\n\n- Combined User-Facing Gap\n\nKullanıcı açısından nihai sorun yine gerçektir. Fakat düzeltme sorumluluğu farklı olabilir:\n\n- varlık,\n\n- AI sağlayıcısı,\n\nher ikisi.\n\n## 34. İSTEM PARİTESİ\n\nSemantik olarak eşdeğer olmayan promptlar farklı cevap üretir. Örnek: Bir dilde: “Bu şirket ne iş yapar?” Başka dilde: “Bu şirket güvenilir ve önerilebilir midir?” sorulursa sonuçlar karşılaştırılamaz. İstem Anayasası sonraki bölümde ayrıntılandırılacaktır. Bu bölümün hükmü şudur:\n\n> İstem eşdeğerliği doğrulanmadan dil skoru farkı AI dil performansına atfedilemez.\n\n## 35. YANIT DİLİ SAPMASI\n\nKullanıcı Türkçe istem verir. AI İngilizce cevap üretir. Bu sonuç:\n\n- maddi olgular doğru olsa bile,\n\n- kullanıcı deneyimini,\n\n- erişilebilirliği,\n\n- comprehension’ı\n\netkileyebilir. Yanıt dili sapması ayrı kaydedilmelidir:\n\n### MATCHED_LANGUAGE\n\n### PARTIAL_CODE_SWITCH\n\n### UNREQUESTED_LANGUAGE_SWITCH\n\n### UNUSABLE_LANGUAGE_OUTPUT\n\n### UNKNOWN\n\nKod değiştirme her zaman hata değildir. Örneğin teknik terimlerin İngilizce kullanımı normal olabilir. Yanıtın ana kullanılabilirliğini bozuyorsa maddidir.\n\n## 36. YAZI SİSTEMİ VE TRANSLİTERASYON\n\nAynı dil farklı yazı sistemlerinde kullanılabilir. Bir varlığın:\n\n- adı,\n\n- ürün adı,\n\n- hukuki kimliği\n\ntransliterasyon sırasında başka varlıkla karışabilir. Dil Adaleti Paneli ilgili olduğu ölçüde:\n\n- yazı sistemi,\n\n- transliterasyon,\n\n- resmî yerel ad,\n\n- kullanıcı tarafından kullanılan ad\n\nalanlarını kaydetmelidir. Yazı sistemi farkı yalnız biçimsel sayılmamalıdır. Varlık çözümlemesini etkiliyorsa maddidir.\n\n## 37. SENTETİK ÜLKE GÖZCÜ ÇEVRİMİ\n\nSENTETİK METODOLOJİ GÖSTERİMİ / Aşağıdaki ürün, ülkeler, sayılar ve sonuçlar kurgusaldır. Orion AI adlı sentetik ürünün Native Reach sicilinde: 120 uygun ülke bulunsun. Ana Population Panel, nüfus ağırlığı nedeniyle ilk dalgada yalnız 38 ülkeden geçerli gözlem üretmiş olsun.\n\n### 37.1. İlk Dalga Kapsamı\n\nUygun ülke sayısı: 120 En az bir gözlem bulunan ülke: 38\n\nCOC_count = 38/120 = %31,7\n\nBu 38 ülke uygun nüfusun yüzde 97’sini taşısın.\n\nCOC_pop = %97\n\nSonuç: Ülke sayısı kapsamı düşük, nüfus kapsamı yüksektir.\n\n### 37.2. Dört Dalgalı Gözcü Çevrimi\n\nKalan 82 ülke dört dalgaya, önceden dondurulmuş rastgele ve risk tabanlı programla dağıtılsın. Her ülke çevrim içinde en az bir kez gözlensin. Dördüncü dalga sonunda:\n\nCOC_count = 120/120 = %100\n\nolur. Fakat ülke tahmini için yeterli örnekleme yalnız 14 ülkede ulaşılmış olsun.\n\n### CEC = 14/120 = %11,7\n\nDoğru kamu kaydı: Ülke gözlem kapsamı: %100 / Nüfus gözlem kapsamı: %100’e yakın / Ülke tahmin kapsamı: %11,7 Yanlış kamu kaydı: “120 ülkenin tamamı güvenilir ülke skoruna sahiptir.”\n\n### 37.3. Küçük Ülke Critical Alarmı\n\nSentinel gözleminde küçük J ülkesindeki AI cevabı denetlenen varlığı: lisanslı hukuk firması olarak yanlış tanımlasın. Gerçekte varlık hukuk hizmeti vermiyor olsun. Tek gözlem: J ülkesinin hata oranını göstermez, Critical olay adayını gösterir. Protokol: Gözlem geçerliliğini doğrular. İstem ve referans kaydını inceler. Yeni bağımsız kullanıcılarla tekrar yapar. Olay sürerse hedefli ülke örneklemi açar. Critical uygunluk etkisini ayrı değerlendirir. Tek olay küçüktür. Potansiyel zarar küçük olmak zorunda değildir.\n\n## 38. SENTETİK DİL ADALETİ GÖSTERİMİ\n\n### SENTETİK ÖRNEK — GERÇEK AI VEYA ŞİRKET PERFORMANSI DEĞİLDİR\n\nSentetik Apple.com Core Identity sınama’ında beş dil bulunsun. Ana Population Panel tahsisi:\n\nSentetik dil sonuçları:\n\nNüfus ağırlıklı küresel sonuç:\n\n0,55(95)+0,25(92)+0,10(88)+0,06(65)+0,04(58)=90,27\n\nKüresel skor yüksektir. Fakat iki dilde ağır bozulma vardır.\n\n### 38.1. Dil Adaleti Fazla Örneklemesi\n\nL4’e 140, L5’e 160 ek gözlem alınsın. Yeni gözlem sayıları:\n\nHam 1.300 gözlem ortalaması yaklaşık: olabilir. Bu küresel nüfus skoru değildir. Çünkü L4 ve L5 fazla örneklenmiştir. Nüfus ağırlıkları korunduğunda küresel sonuç yine yaklaşık: olur. Fazla örnekleme küresel ortalamayı değiştirmedi. L4 ve L5 sonuçlarının hassasiyetini artırdı.\n\n### 38.2. Dil Adaleti Sonuç Kartı\n\nSentetik sonuç: Nüfus ağırlıklı küresel skor: 90,27 Eşit dil skoru:\n\n(95+92+88+65+58)/5=79,6\n\nEn yüksek–en düşük dil farkı: 37 puan En düşük dil: 58 Alt iki dil ortalaması: 61,5 Düşük kaynaklı dillerde Critical hata oranı: ayrıca raporlanır İstem eşdeğerliği: doğrulanmış varsayılsın Referans paritesi: doğrulanmış varsayılsın Doğru yorum:\n\n> Küresel nüfus temsili yüksek görünmektedir; ancak dil adaleti ciddi biçimde zayıftır.\n\nYanlış yorum: “Küresel skor 90 olduğu için bütün dillerde GEO başarılıdır.”\n\n## 39. DİL BOZULMASININ KAYNAĞINI AYIRAN SENTETİK VAKA\n\nÜç dil düşünelim.\n\n#### Dil A\n\nİstem eşdeğer Resmî kaynak tam Yerel hakem yeterli AI cevabı yanlış Sonuç: AI ürününe ait dil temsil sorunu adayı.\n\n#### Dil B\n\nİstem çevirisi maddi olarak farklı AI cevabı prompta uygun Sonuç: İstem Anayasası kusuru.\n\n#### Dil C\n\nResmî dil sayfasında eski fiyat AI eski fiyatı aktarıyor İngilizce kaynak güncel Sonuç: Varlığın dil kaynak paritesi sorunu ve kullanıcıya ulaşan birleşik temsil açığı. Üç dilin düşük skoru aynı görünse bile düzeltme sahibi farklıdır.\n\n## 40. ÜLKE VE DİL PANELLERİNİN KAMU SONUÇ KARTI\n\nAday kamu sonuç kartı şu alanları taşımalıdır:\n\n#### Ülke Alanları\n\nNative Reach uygun ülke sayısı En az bir gözlem bulunan ülke sayısı Ülke gözlem kapsamı Nüfus ağırlıklı gözlem kapsamı Ülke tahmin kapsamı Country Sentinel çevrim süresi Açık Sentinel alarmları OUTSIDE_NATIVE_REACH ülkeler NOT OBSERVED ülkeler Ölçüm tarihi\n\n#### Dil Alanları\n\nKapsamdaki dil sayısı Gözlenen dil sayısı Tahmin üretilebilen dil sayısı Resmî desteklenen diller Deneysel diller Nüfus ağırlıklı küresel dil sonucu Eşit dil tanı sonucu Dil tabanı Dil farkı Critical hata oranları\n\n### REFERENCE_LANGUAGE_GAP\n\n### PROMPT_EQUIVALENCE_FAILURE\n\nNOT TESTED diller Dil paneli sürümü Bu kart tek bir “çok dilli” rozetin taşıyamayacağı gerçekliği görünür kılar.\n\n## 41. ZORUNLU NORMATİF HÜKÜMLER\n\n**CH07-N01**\n\nCountry Sentinel ve Language Fairness panelleri ana Population Panel’den amaç, örneklem ve ağırlık bakımından ayrı tanımlanmalıdır.\n\n**CH07-N02**\n\nBir gözcü gözlemi ülke nüfus skoru olarak kullanılamaz.\n\n**CH07-N03**\n\nBir ülke için gözlem bulunması ile ülke tahmini üretilebilmesi ayrı statülerdir.\n\n**CH07-N04**\n\nÜlke sayısı kapsamı ve nüfus ağırlıklı ülke kapsamı birlikte raporlanmalıdır.\n\n**CH07-N05**\n\nÜlke tahmin kapsamı gözlem kapsamından ayrı gösterilmelidir.\n\n**CH07-N06**\n\nUygun her ülke, tanımlı gözetim çevriminde sıfırdan büyük gözlenme olasılığı taşımalıdır; kapsam dışı ülkeler ayrıca gösterilmelidir.\n\n**CH07-N07**\n\nGözcü çevrimi ve ülke sıklık sınıfları AI yanıtları görülmeden önce sürümlenmelidir.\n\n**CH07-N08**\n\nDüşük skorlu ülke, sonuç görüldükten sonra gözcü çevriminden çıkarılamaz.\n\n**CH07-N09**\n\nGözcü alarmı otomatik ülke başarısızlığı değildir; doğrulama ve eskalasyon tetikleyicisidir.\n\n**CH07-N10**\n\nTekil Critical gözcü olayı yaygınlık tahmini olmadan da ayrı uygunluk incelemesi başlatabilir.\n\n**CH07-N11**\n\nÜlke Gözcü Paneli gözlemleri ana Population Panel’de ham eşit ağırlıkla kullanılamaz.\n\n**CH07-N12**\n\nCountry Sentinel gözlemlerinin ana skora katılması durumunda seçilme olasılıkları ve ağırlıkları açıkça modellenmelidir.\n\n**CH07-N13**\n\nDil adaleti kelime kelime aynı yanıt zorunluluğu olarak tanımlanamaz.\n\n**CH07-N14**\n\nDil adaleti, eşdeğer maddi koşullarda karşılaştırılabilir doğruluk, sınır, kaynak ve kullanıcı uygunluğu gerektirir.\n\n**CH07-N15**\n\nDil ile ülke, dil ile locale ve dil ile yazı sistemi birbirinin yerine kullanılamaz.\n\n**CH07-N16**\n\nKapsamdaki dil evreni ve her dilin kapsama alınma gerekçesi ölçümden önce açıklanmalıdır.\n\n**CH07-N17**\n\n“Bütün diller” iddiası yalnız gerçekten bütün ilgili dil ve kullanıcı yüzeyleri ölçülmüşse kullanılabilir; aksi hâlde “kapsamdaki diller” denmelidir.\n\n**CH07-N18**\n\nResmî desteklenmeyen dildeki gözlem ana desteklenen ürün performansına açıklamasız biçimde eklenemez.\n\n**CH07-N19**\n\nDüşük kaynaklı dillerin fazla örneklenmesi küresel nüfus ağırlığını artırmamalıdır.\n\n**CH07-N20**\n\nDil Adaleti Paneli gözlemleri küresel sonuca dâhil ediliyorsa gerçek hedef dil nüfusu ağırlıklarına geri döndürülmelidir.\n\n**CH07-N21**\n\nAynı çok dilli kullanıcı küresel nüfus ağırlığında birden fazla tam insan gibi sayılamaz.\n\n**CH07-N22**\n\nİstem eşdeğerliği doğrulanmadan dil skoru farkı AI dil performansına kesin olarak atfedilemez.\n\n**CH07-N23**\n\nReferans paritesi değerlendirilmeden düşük dil skoru yalnız AI ürününe yüklenemez.\n\n**CH07-N24**\n\nYerel hakem yeterliliği bulunmadan dil doğruluk kararı kesinleştirilemez.\n\n**CH07-N25**\n\nYanıt dili sapması ve kod değiştirme ayrı kayıt edilmelidir.\n\n**CH07-N26**\n\nMeşru yerel gerçeklik farkı dil adaletsizliği olarak sınıflandırılamaz.\n\n**CH07-N27**\n\nAçıklanamayan maddi dil farkı yalnız kişiselleştirme veya stil farkı olarak kapatılamaz.\n\n**CH07-N28**\n\nKüresel nüfus skoru, dil adaleti sonucunun yerine geçemez.\n\n**CH07-N29**\n\nEşit dil skoru, nüfus ağırlıklı küresel skor gibi sunulamaz.\n\n**CH07-N30**\n\nDil bazlı Critical hata oranları genel ortalamadan ayrı gösterilmelidir.\n\n**CH07-N31**\n\nPROMPT_EQUIVALENCE_FAILURE, REFERENCE_LANGUAGE_GAP, MEASUREMENT_PARITY_FAILURE ve ADJUDICATION_LANGUAGE_GAP ayrı statüler olarak korunmalıdır.\n\n**CH07-N32**\n\nCountry Sentinel ve Language Fairness panellerinde katılımcı değiştirme kararı AI cevabının doğruluğuna veya markaya yararına dayanamaz.\n\n**CH07-N33**\n\nAynı gözlem birden fazla tanısal etikete sahip olabilir; ancak küresel tahminde açıklamasız biçimde birden fazla tam ağırlık alamaz.\n\n**CH07-N34**\n\nÜlke ve dil paneli kayıtlarının hesap verebilir insan veya kurum sahibi bulunmalıdır.\n\n## 42. BAŞARISIZLIK BİÇİMLERİ\n\n**CH07-F01 — BİR KİŞİLİK ÜLKE SKORU**\n\nTek gözcü gözlemi ülke GEO skoru olarak yayımlanır.\n\n**CH07-F02 — SEMBOLİK ÜLKE KAPSAMASI**\n\nHer ülkeye bir kişi verilir ve “dünya nüfusuna orantılı” denir.\n\n**CH07-F03 — ÜLKE SAYISIYLA NÜFUS KAPSAMINI KARIŞTIRMAK**\n\nAz sayıda büyük ülke gözlendiği hâlde yalnız nüfus kapsamı; çok sayıda küçük ülke gözlendiği hâlde yalnız ülke sayısı gösterilir.\n\n**CH07-F04 — GÖZLEM KAPSAMINI TAHMİN KAPSAMI SAYMAK**\n\nEn az bir gözlemi bulunan bütün ülkeler skorlu ülke kabul edilir.\n\n**CH07-F05 — SENTINEL GÖZLEMİNİ ANA SKORDA ÇİFTE SAYMAK**\n\nAynı gözlem hem Sentinel hem Population Panel’de tam ağırlık alır.\n\n**CH07-F06 — SENTINEL ALARMINI YAYGINLIK İDDİASINA DÖNÜŞTÜRMEK**\n\nTek olay bütün ülke kullanıcılarına genellenir.\n\n**CH07-F07 — CRITICAL SENTINEL OLAYINI ÖNEMSİZLEŞTİRMEK**\n\n“Yalnız bir kullanıcı” denilerek yüksek zarar riski incelenmez.\n\n**CH07-F08 — DÜŞÜK SKORLU ÜLKEYİ ÇEVRİMDEN ÇIKARMAK**\n\nGözcü takvimi sonuçlara göre değiştirilir.\n\n**CH07-F09 — YALNIZ TİCARİ PAZARLARI GÖZLEMEK**\n\nÜrün erişimi bulunan fakat ticari açıdan önemsiz görülen ülkeler tamamen dışlanır; sonuç küresel olarak sunulur.\n\n**CH07-F10 — ÜLKE İLE DİLİ AYNI SAYMAK**\n\nÜlkenin resmî dili bütün kullanıcıların dili kabul edilir.\n\n**CH07-F11 — TÜM DİLLER İDDİASI**\n\nSınırlı birkaç dil ölçülür; sonuç “bütün dillerde” diye yayımlanır.\n\n**CH07-F12 — DÜŞÜK KAYNAKLI DİLİ SİLMEK**\n\nÖrneklem küçük olduğu için dil rapordan tamamen çıkarılır.\n\n**CH07-F13 — DÜŞÜK KAYNAKLI DİLİ GLOBALDE AŞIRI BÜYÜTMEK**\n\nFazla örneklenen dil ham örneklem payıyla küresel skora girer.\n\n**CH07-F14 — EŞİT DİL SKORUNU NÜFUS SKORU SAYMAK**\n\nHer dile eşit ağırlık veren tanısal skor dünya nüfusunun ortalama deneyimi gibi sunulur.\n\n**CH07-F15 — NÜFUS SKORUNU DİL ADALETİ SAYMAK**\n\nBüyük dillerin ağırlığıyla yükselen küresel sonuç, küçük dillerdeki bozulmayı gizler.\n\n**CH07-F16 — İSTEM ÇEVİRİ HATASINI AI HATASI SAYMAK**\n\nSemantik olarak farklı istemlerden çıkan fark modele yüklenir.\n\n**CH07-F17 — KAYNAK DİL AÇIĞINI AI HATASI SAYMAK**\n\nYerelleştirilmiş resmî bilgi bulunmadığı hâlde bütün sorumluluk AI ürününe verilir.\n\n**CH07-F18 — AI HATASINI KAYNAK EKSİKLİĞİYLE SAVUNMAK**\n\nAynı ve yeterli kaynaklar bulunduğu hâlde düşük kaynaklı dildeki yanlışlar yalnız site eksikliği diye kapatılır.\n\n**CH07-F19 — HAKEM DİL YETERSİZLİĞİNİ ÜRÜN BAŞARISIZLIĞI SAYMAK**\n\nHakem cevabı yanlış anlamış olsa da sonuç kesinleştirilir.\n\n**CH07-F20 — MAKİNE ÇEVİRİSİNİ NİHAİ HAKEM SAYMAK**\n\nYerel anlam kaybı kontrol edilmez.\n\n**CH07-F21 — KOD DEĞİŞTİRMEYİ OTOMATİK HATA SAYMAK**\n\nDoğal teknik terimler veya kabul edilebilir dil karışımı başarısızlık yapılır.\n\n**CH07-F22 — KULLANILAMAZ DİL SAPMASINI STİL SAYMAK**\n\nSistem kullanıcının anlayamayacağı başka dilde cevap verdiği hâlde sonuç başarılı kabul edilir.\n\n**CH07-F23 — YAZI SİSTEMİ FARKINI GÖRMEZDEN GELMEK**\n\nVarlık karışıklığına yol açan transliterasyon hatası biçimsel sayılır.\n\n**CH07-F24 — ÇOK DİLLİ KULLANICIYI ÇİFTE SAYMAK**\n\nAynı kişi bütün dillerde ayrı nüfus birimi olur.\n\n**CH07-F25 — MEŞRU YEREL FARKI ADALETSİZLİK SAYMAK**\n\nFiyat veya hukuk farkı gerçek yerel koşula dayandığı hâlde dil yanlılığı ilan edilir.\n\n**CH07-F26 — AÇIKLANAMAYAN FARKI KİŞİSELLEŞTİRME SAYMAK**\n\nEşdeğer koşullardaki maddi çelişki sorgulanmaz.\n\n**CH07-F27 — YETERSİZ DİL HÜCRESİNDEN KESİN SKOR**\n\nBirkaç gözlemle dil sıralaması yapılır.\n\n**CH07-F28 — DİL PANELİNİ SONUÇTAN SONRA KURMAK**\n\nYalnız düşük veya yüksek çıkan diller sonradan seçilir.\n\n**CH07-F29 — SADECE YÜKSEK KAYNAKLI DİLLERİ ÖLÇMEK**\n\nSonuç “çok dilli” diye sunulur.\n\n**CH07-F30 — TEST EDİLMEYEN DİLLERİ SAKLAMAK**\n\nKamu sonuç kartında NOT TESTED alanı bulunmaz.\n\n## 43. DENETİM PROSEDÜRÜ\n\n### Adım 1 — Ürün-Ülke Uygunluk Sicilini Dondur\n\nHer ülke için:\n\n- Native Reach\n\n- ürün erişimi\n\n- denetim dili\n\n- kullanıcı yüzeyi\n\nstatüsü kaydedilir.\n\n### Adım 2 — Ana Population Panel Ülke Kapsamını Çıkar\n\nHangi ülkelerde ana panel gözlemi bulunduğu belirlenir.\n\n### Adım 3 — Sentinel Ülke Evrenini Belirle\n\nAna panelde yetersiz kalan ve CE-3 statüsü taşıyan ülkeler belirlenir.\n\n### Adım 4 — Gözcü Çevrimini Kur\n\nÜlkeler:\n\n- sıklık sınıfı,\n\n- dalga,\n\n- dil/locale,\n\n- kullanıcı yüzeyi\n\nbakımından atanır.\n\n### Adım 5 — Gözcü Katılımcılarını Önceden Seç\n\nAna ve yedek listeler sonuçlar görülmeden önce oluşturulur.\n\n### Adım 6 — Gözcü Sonuçlarını Sınıflandır\n\nerişim, kimlik, dil, maddi gerçek, Critical olay statüleri atanır.\n\n### Adım 7 — Alarm ve Eskalasyon Uygula\n\nAlarm türüne göre:\n\n- tekrar,\n\n- hedefli örneklem,\n\n- referans incelemesi,\n\n- uygunluk incelemesi\n\nbaşlatılır.\n\n### Adım 8 — Ülke Kapsam Metriklerini Hesapla\n\nülke sayısı kapsamı, nüfus kapsamı, ülke tahmin kapsamı ayrı hesaplanır.\n\n### Adım 9 — Dil Sicilini Dondur\n\nHer dil için:\n\n- kapsam nedeni,\n\n- destek statüsü,\n\n- yazı sistemi,\n\n- locale,\n\n- kullanıcı evreni\n\nkaydedilir.\n\n### Adım 10 — Dil Adaleti Fazla Örneklemesini Kur\n\nAna nüfus panelinde yetersiz kalan diller için ek hedefler belirlenir.\n\n### Adım 11 — Dört Dil Kapısını Kontrol Et\n\nİstem eşdeğerliği Referans paritesi Ölçüm paritesi Hakem paritesi değerlendirilir.\n\n### Adım 12 — Dil Gözlemlerini Puanla\n\nHer dil için:\n\n- doğruluk,\n\n- maddi eksiklik,\n\n- Critical hata,\n\n- bilinmeyen,\n\n- yanıt dili sapması\n\nkaydedilir.\n\n### Adım 13 — Küresel ve Tanısal Ağırlıkları Ayır\n\nNüfus ağırlıklı sonuç ile eşit dil tanı sonucu ayrı hesaplanır.\n\n### Adım 14 — Dil Eşitsizliğini Hesapla\n\ndil tabanı, sağlam dil farkı, Critical hata farkı, bilinmeyen oranı hesaplanır.\n\n### Adım 15 — Ülke–Dil Kesişimlerini İncele\n\nMaddi locale farkları veya çelişkileri belirlenir.\n\n### Adım 16 — Kamu Sonuç Kartını Oluştur\n\nKapsam, tahmin yeterliliği, alarmlar ve test edilmeyen alanlar görünür hâle getirilir.\n\n## 44. GEREKLİ KANIT\n\nAI ürün ve kullanıcı yüzeyi kaydı Native Reach ülke sicili Uygun ülke sayısı Ülke erişim statüleri Ana Population Panel ülke tahsisleri Country Sentinel evreni Gözcü çevrimi Gözcü sıklık sınıfları Ülke–dalga atama matrisi Ülke–dil atamaları Sentinel ana ve yedek listeleri Ülke gözlem sonuçları Sentinel alarmları Eskalasyon kayıtları Hedefli ülke örneklemleri Ülke gözlem kapsamı Nüfus ağırlıklı ülke kapsamı Ülke tahmin kapsamı Kapsamdaki dil sicili Dil destek statüleri Yazı sistemi ve locale kayıtları Ana dil örneklem sayıları Dil Adaleti fazla örneklem sayıları Dil nüfus ağırlıkları Çok dilli kullanıcı kayıtları İstem eşdeğerlik kayıtları Referans paritesi kayıtları Ölçüm paritesi kayıtları Yerel hakem yeterlilik kayıtları Dil sonuçları\n\nDil Critical hata oranları Yanıt dili sapmaları Dil eşitsizliği metrikleri Test edilmeyen diller Eşit dil ve nüfus ağırlıklı sonuçlar Panel ağırlıkları Çift sayım kontrolleri Kamu sonuç kartı Panel sürümleri Sorumlu insan veya kurum\n\n## 45. DENETİM KONTROL LİSTESİ\n\nCountry Sentinel Panel’in amacı ana nüfus panelinden ayrılmış mı? Hangi ülkeler Sentinel kapsamına alındı? Ülkelerin uygunluk ve erişim statüsü güncel mi? Her uygun ülkenin gözetim çevriminde pozitif gözlenme ihtimali var mı? Gözcü çevrimi sonuçlardan önce donduruldu mu? Sentinel gözlemi ülke skoru gibi kullanılmış mı? Ülke gözlem kapsamı ve ülke tahmin kapsamı ayrılmış mı? Nüfus ağırlıklı ülke kapsamı ayrıca gösterilmiş mi? Sentinel gözlemleri ana skorda çifte sayılmış mı? Critical Sentinel alarmı doğrulandı mı? Tekil alarm yaygınlık iddiasına dönüştürülmüş mü? Alarm nedeniyle hedefli örneklem açılmış mı? Kapsamdaki dil evreni önceden tanımlandı mı? “Bütün diller” iddiası gerçek kapsamla uyumlu mu? Dil, yazı sistemi ve locale ayrıldı mı?\n\nÜrünün dil destek statüsü kaydedildi mi? Düşük kaynaklı diller neden seçildi? Dil Adaleti örnekleri küresel skorda geri ağırlıklandırıldı mı? Aynı çok dilli kullanıcı çifte sayıldı mı? İstem eşdeğerliği doğrulandı mı? Resmî kaynaklar diller arasında maddi olarak eşit mi? Hakemler ilgili dili yeterli düzeyde biliyor mu? Makine çevirisi nihai hakem gibi kullanılmış mı? Yanıt dili sapmaları kaydedilmiş mi? Meşru yerel fark ile dil adaletsizliği ayrıldı mı? Dil tabanı ve dil farkı yayımlanmış mı? Dil bazlı Critical hata oranları görünür mü? REFERENCE_LANGUAGE_GAP ve diğer ölçüm kusurları ayrılmış mı? Test edilmeyen diller açık mı? Kamu skoru dil adaleti sorununu gizliyor mu?\n\nAynı gözlem birden fazla panelde tam ağırlık almış mı? Panel kayıtlarının hesap verebilir sahibi belli mi?\n\n## 46. İTİRAZLAR VE CEVAPLAR\n\n### İtiraz 1 — “Her küçük ülkeye bir kişi vermek yine de hiç vermemekten iyi değil mi?”\n\nErken gözlem ve coğrafi kapsam için evet. Fakat bu kişi ülkenin oranını ölçmez. Doğru ad:\n\n#### Sentinel gözlemi\n\nolmalıdır.\n\n### İtiraz 2 — “Bir kişi ülke skoru üretmiyorsa neden gönderiyoruz?”\n\nÇünkü tekil gözlem:\n\n- erişim sorununu,\n\n- varlık karışıklığını,\n\n- yanlış dili,\n\n- Critical olayı\n\nilk kez görünür hâle getirebilir. Gözcü paneli erken uyarı sistemidir.\n\n### İtiraz 3 — “Her ülkeyi her dalgada gözlemlemek zorunda mıyız?”\n\nHayır. Tanımlı bir gözetim çevrimi kullanılabilir. Yüksek riskli veya önemli ülkeler daha sık; küçük ve düşük riskli ülkeler dönüşümlü gözlenebilir. Takvim sonuçlardan önce belirlenmelidir.\n\n### İtiraz 4 — “Küçük ülkeler küresel skorda düşük ağırlık alıyorsa neden bu kadar önem veriyoruz?”\n\nÇünkü nüfus payı düşük olabilir. Fakat:\n\n- hukuk,\n\n- dil,\n\n- yerel kullanıcı zararı,\n\n- coğrafi bütünlük\n\nbakımından gerçek insan topluluklarıdır. Düşük ağırlık görünmezlik anlamına gelmemelidir.\n\n### İtiraz 5 — “Bütün dilleri eşit ağırlıklandırmak en adil yöntem değil mi?”\n\nEşit dil ağırlığı değerli bir tanısal bakış olabilir. Dünya nüfusundaki ortalama insan deneyimini temsil etmez. Nüfus skoru ve dil adaleti skoru ayrı yayımlanmalıdır.\n\n### İtiraz 6 — “Küçük dil küresel sonucu yalnız az etkiliyorsa düşük skoru neden önemli?”\n\nÇünkü o dili kullanan insanlar için temsil sorunu gerçektir. Ayrıca ağır lisans, sağlık veya kimlik yanlışları nüfus payıyla otomatik olarak önemsizleşmez.\n\n### İtiraz 7 — “Düşük kaynaklı dilde kaynak azsa AI’yı suçlamak haksız değil mi?”\n\nYalnız AI’yı suçlamak haksız olabilir. Bu nedenle:\n\n- kaynak paritesi,\n\n- istem eşdeğerliği,\n\n- hakem yeterliliği\n\nayrı incelenir. Kullanıcıya ulaşan yanlış yine gerçektir. Düzeltme sahibi doğru belirlenmelidir.\n\n### İtiraz 8 — “Farklı ülkelerde aynı dilde farklı cevap normal değil mi?”\n\nGerçek yerel koşullar farklıysa normal olabilir. Aynı maddi gerçek farklı ve açıklamasız biçimde değişiyorsa sorun olabilir. Dil ve locale birlikte incelenmelidir.\n\n### İtiraz 9 — “AI başka dilde doğru cevap veriyorsa neden başarısız olsun?”\n\nKullanıcı cevabı anlayamıyorsa temsil kullanılabilir değildir. Yanıt dili sapması doğrulukla birlikte ayrı değerlendirilmelidir.\n\n### İtiraz 10 — “Dil skorları için 200 kullanıcı bulmak çok pahalı olabilir.”\n\nDaha küçük örneklem kullanılabilir. Sonuç:\n\n- keşif,\n\n- geçici,\n\n- yetersiz örneklem\n\nstatüsüyle yayımlanmalıdır. Maliyet, sahte kesinlik hakkı vermez.\n\n### İtiraz 11 — “Küresel skor zaten yüksekse ayrı dil kartı müşteriyi gereksiz yere korkutmaz mı?”\n\nMaddi dil bozulmasını saklamak müşteriyi korumaz. Yanlış güven üretir. Kısa ve anlaşılır sonuç kartı kullanılabilir.\n\n### İtiraz 12 — “Tek bir Critical Sentinel olayı bütün uygunluğu düşürür mü?”\n\nOtomatik cevap olayın türüne bağlıdır. Tekil olay ülke yaygınlığını göstermez. Fakat ağır zarar veya sahte yetki taşıyorsa Critical inceleme ve geçici tedbir başlatabilir. Karar Bölüm 15’te tanımlanacaktır.\n\n## 49. BÖLÜMÜN ORTAK HÜKMÜ\n\nBir dünya skoru üretmek kolaydır. Dünya nüfusunu büyük ülkelerle doldurursunuz. Küçük ülkeleri küsurat içinde kaybedersiniz. Yüksek kaynaklı dilleri ölçersiniz. Düşük kaynaklı dilleri: “Örneklem yetersiz.” diyerek çıkarırsınız. Sonra tek sayı yayımlarsınız. Bu sayı matematiksel olarak doğru hesaplanmış olabilir. Fakat dünyanın bütün temsil kusurlarını göstermeyebilir. NOMOS, her ülkeye eşit ağırlık vermez. Çünkü insanların nüfus payları eşit değildir. NOMOS, küçük ülkeyi de yok saymaz. Çünkü düşük nüfus var olmamak değildir. NOMOS, bütün dilleri küresel skorda eşit ağırlıklandırmaz. Çünkü bu dünya nüfusunun ortalama deneyimini bozabilir. NOMOS, küçük dili de görünmez bırakmaz. Çünkü küresel ağırlığı düşük olsa bile o dili kullanan insan için temsil hatası yüzde 100 gerçek olabilir.\n\nÜlke Gözcü Paneli:\n\n> Nerede hiç bakmadığımızı gösterir.\n\nDil Adaleti Paneli:\n\n> Küresel ortalamanın altında kimin kaldığını gösterir.\n\nPopulation Panel:\n\n> Dünya nüfusundaki ortalama deneyimi tahmin eder.\n\nBu üçü birlikte çalıştığında küresel skor hem nüfusa sadık hem de adalet bakımından denetlenebilir olur. Bir ülkedeki tek kullanıcı ülkenin tamamı değildir. Ama o kullanıcı gerçek insandır. Bir dil küresel nüfusun küçük parçası olabilir. Ama o dildeki yanlış daha az yanlış değildir. Bir Critical olay nadir olabilir. Ama zarar yalnız frekansla ölçülmez. Bu nedenle NOMOS’un yedinci ölçüm yasası şudur:\n\n> Görünürlük hakkı ile nüfus ağırlığı aynı şey değildir.\n\nSekizinci yasası şudur:\n\n> Ülke gözlemi, ülke tahmini değildir.\n\nDokuzuncu yasası şudur:\n\n> Dil adaleti, bütün dilleri eşit yapmak değil; dili nedeniyle kimsenin maddi gerçeklikten sistematik biçimde uzaklaştırılmamasıdır.\n\nOnuncu yasası şudur:\n\n> Küresel ortalama, geride kalan dili ve ülkeyi görünmez kılıyorsa tek başına yeterli GEO sonucu değildir.\n\n## NOMOS’un Bölüm 7 Emri\n\n> Bana dünya skorunu gösterirken hiç bakmadığın ülkeleri saklama.\n\n> Küçük ülkeye bir kullanıcı gönderip o insanı ülkenin tamamı yapma.\n\n> Ama küçük ülkeyi nüfusu az diye sonsuza kadar görmezden de gelme.\n\n> Ülke gözlemini, ülke tahminini ve ülke uygunluğunu birbirinden ayır.\n\n> Tek bir ağır yanlış gördüğünde bütün ülkeye hüküm verme. / Fakat “yalnız bir cevap” diyerek insan zararını da yok sayma.\n\n> Büyük dillerdeki başarıyı küçük dillerin sessizliği üzerine kurma.\n\n> Düşük kaynaklı dili fazla örnekleyebilirsin. / Fakat onu dünya nüfusunda olduğundan büyük gösterme.\n\n> Eşit dil skorunu nüfus skoru; nüfus skorunu dil adaleti skoru yapma.\n\n> Çeviri yanlışsa beni suçlama. / Kaynağın eksikse bunu da söyle. / Hakem dili anlamıyorsa kesin hüküm verme.\n\n> Gerçek yerel farkı adaletsizlik; açıklanamayan maddi farkı yalnız stil sayma.\n\n> Önce ülkeleri gözle. / Sonra hangilerinde tahmin yapabildiğini söyle. / Sonra dilleri fazla örnekle. / Sonra onları gerçek nüfus ağırlığına geri döndür. / Ve küresel ortalamanın altında kalan insanları görünür bırak.\n\n## Bölümün Son Cümlesi\n\nGerçek küresel GEO ölçümü, yalnız dünyanın çoğunluğunun ne gördüğünü değil; küçük ülke ve dillerde kimin henüz görülmediğini, kimin yanlış görüldüğünü ve hangi sonucun yalnız tekil bir alarm olduğunu da açıkça göstermelidir.\n\n## Normatif Öz\n\n> 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 küresel nüfus tahmininde gerçek hedef nüfus paylarına geri ağırlıklandırılmalıdır.","character_count":53711,"record_sha256":"46170623952fc4c9d2276e869f9e04b39e9aac745907ced12096c359a8586433"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-tr-chapter-08","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"tr","language_name":"Turkish","direction":"ltr","record_type":"chapter","sequence":10,"chapter_number":8,"item_number":null,"title":"Katılımcı Seçimi, Ağırlıklandırma ve Örneklem Yanlılığı","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/tr/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22040778","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22040778","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":"51df37981ca371d37c430cfaa0515850b2d1bd403bf1fdf0080a7246fab28f5a","structured_json":"{\"number\":8,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH08\",\"title\":\"Katılımcı Seçimi, Ağırlıklandırma ve Örneklem Yanlılığı\",\"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\":\"Katılımcı Seçimi, Ağırlıklandırma ve Örneklem Yanlılığı\",\"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\":\"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.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH08-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"57. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR KATILIMCI KAYDI\",\"sourceParagraph\":1804,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":1805,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1806,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adultBaseline\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1807,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"consentStatus\\\": \\\"GRANTED\\\",\",\"sourceParagraph\":1808,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"country\\\": {\",\"sourceParagraph\":1809,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"residenceCountry\\\": \\\"TR\\\",\",\"sourceParagraph\":1810,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"measurementCountry\\\": \\\"TR\\\",\",\"sourceParagraph\":1811,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verificationLevel\\\": \\\"GV-3\\\",\",\"sourceParagraph\":1812,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"vpnStatus\\\": \\\"NOT_DETECTED\\\"\",\"sourceParagraph\":1813,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1814,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"language\\\": {\",\"sourceParagraph\":1815,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"assignedLanguage\\\": \\\"tr\\\",\",\"sourceParagraph\":1816,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"locale\\\": \\\"tr-TR\\\",\",\"sourceParagraph\":1817,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"competenceStatus\\\": \\\"VERIFIED_FUNCTIONAL\\\"\",\"sourceParagraph\":1818,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1819,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiAccess\\\": {\",\"sourceParagraph\":1820,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productId\\\": \\\"SYNTH-ORION-WEB\\\",\",\"sourceParagraph\":1821,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"plan\\\": \\\"free\\\",\",\"sourceParagraph\":1822,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"surface\\\": \\\"web\\\",\",\"sourceParagraph\":1823,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accessVerified\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1824,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sharedAccount\\\": false\",\"sourceParagraph\":1825,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1826,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1827,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relationships\\\": {\",\"sourceParagraph\":1828,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"auditedEntityRelationship\\\": \\\"GENERAL_PUBLIC\\\",\",\"sourceParagraph\":1829,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProviderRelationship\\\": \\\"NONE_DECLARED\\\",\",\"sourceParagraph\":1830,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"brandFamiliarity\\\": \\\"AWARE_NON_CUSTOMER\\\",\",\"sourceParagraph\":1831,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiUsageFrequency\\\": \\\"OCCASIONAL\\\"\",\"sourceParagraph\":1832,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1833,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"assignment\\\": {\",\"sourceParagraph\":1834,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"W1\\\",\",\"sourceParagraph\":1835,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"stratumId\\\": \\\"TR-TR-FREE-WEB\\\",\",\"sourceParagraph\":1836,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productAssignmentMethod\\\": \\\"BLOCK_RANDOMIZED\\\",\",\"sourceParagraph\":1837,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptId\\\": \\\"CORE-IDENTITY-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1838,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptOrder\\\": 1,\",\"sourceParagraph\":1839,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"priorBenchmarkExposure\\\": false\",\"sourceParagraph\":1840,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1841,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"incentive\\\": {\",\"sourceParagraph\":1842,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"type\\\": \\\"FIXED_COMPLETION_PAYMENT\\\",\",\"sourceParagraph\":1843,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseContentDependent\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1844,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"speedBonus\\\": false\",\"sourceParagraph\":1845,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1846,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"completion\\\": {\",\"sourceParagraph\":1847,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"invited\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1848,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"consented\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1849,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"started\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1850,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"completed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1851,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolValidity\\\": \\\"VALID\\\",\",\"sourceParagraph\":1852,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"semanticOutcomeUsedForValidityDecision\\\": false\",\"sourceParagraph\":1853,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1854,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrity\\\": {\",\"sourceParagraph\":1855,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fraudStatus\\\": \\\"FI-1\\\",\",\"sourceParagraph\":1856,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"duplicateCheck\\\": \\\"PASSED\\\",\",\"sourceParagraph\":1857,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"crossProviderDuplicateCheck\\\": \\\"PASSED\\\",\",\"sourceParagraph\":1858,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"humanReviewRequired\\\": false\",\"sourceParagraph\":1859,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1860,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"weights\\\": {\",\"sourceParagraph\":1861,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"baseWeightType\\\": \\\"MODEL_CALIBRATION_WEIGHT\\\",\",\"sourceParagraph\":1862,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"designProbabilityKnown\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1863,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nonresponseAdjustment\\\": 1.08,\",\"sourceParagraph\":1864,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"calibrationAdjustment\\\": 1.24,\",\"sourceParagraph\":1865,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"finalWeight\\\": 1.3392,\",\"sourceParagraph\":1866,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"outcomeUsedInWeighting\\\": false\",\"sourceParagraph\":1867,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1868,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"privacy\\\": {\",\"sourceParagraph\":1869,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicIdentityDisclosure\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1870,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"screenshotRedactionRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1871,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicEvidenceManifest\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1872,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rawEvidenceAccess\\\": \\\"CONTROLLED_AUDIT_ACCESS\\\"\",\"sourceParagraph\":1873,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1874,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":1875,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"selectionOwnerRole\\\": \\\"PARTICIPANT_SELECTION_LEAD\\\",\",\"sourceParagraph\":1876,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validityReviewerRole\\\": \\\"BLINDED_PROTOCOL_VALIDATOR\\\"\",\"sourceParagraph\":1877,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1878,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1879,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1880,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Bu kayıt:\",\"sourceParagraph\":1881,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek katılımcıya ait değildir,\",\"sourceParagraph\":1882,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek panel verisi değildir,\",\"sourceParagraph\":1883,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"katılımcı seçim zincirinin sentetik makine şemasıdır.\",\"sourceParagraph\":1884,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"58. BÖLÜMÜN MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR KURALI\",\"sourceParagraph\":1886,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH08-R01\",\"sourceParagraph\":1887,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every GEO-1000 observation MUST retain an auditable participant-selection\",\"sourceParagraph\":1889,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"path from the target population and sampling frame through selection,\",\"sourceParagraph\":1890,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"invitation, consent, assignment, completion, protocol validation,\",\"sourceParagraph\":1891,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"exclusion, and final weighting.\",\"sourceParagraph\":1892,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Within-panel random selection MUST NOT be represented as random selection\",\"sourceParagraph\":1894,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"from the global target population unless the full population inclusion\",\"sourceParagraph\":1895,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"mechanism supports that claim.\",\"sourceParagraph\":1896,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Participant recruitment, assignment, compensation, validation,\",\"sourceParagraph\":1898,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"replacement, exclusion, and weighting MUST remain independent of whether\",\"sourceParagraph\":1899,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"the AI response is positive, negative, correct, incorrect, refused,\",\"sourceParagraph\":1900,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"critical, or commercially favorable.\",\"sourceParagraph\":1901,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Persons, accounts, devices, sessions, languages, panel memberships, and\",\"sourceParagraph\":1903,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"AI-product observations MUST remain distinct units.\",\"sourceParagraph\":1904,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Probability, opt-in, open-call, client-supplied, institutional, and hybrid\",\"sourceParagraph\":1906,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"participant sources MUST be separately identified.\",\"sourceParagraph\":1907,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Weighting MAY reduce observed imbalance, but MUST NOT be represented as\",\"sourceParagraph\":1909,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"creating observations for populations absent from the sampling frame or\",\"sourceParagraph\":1910,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"correcting unmeasured selection with certainty.\",\"sourceParagraph\":1911,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Unweighted results, weighted results, weight diagnostics, coverage gaps,\",\"sourceParagraph\":1913,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"nonresponse, effective sample size, and sensitivity analyses MUST remain\",\"sourceParagraph\":1914,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"visible.\",\"sourceParagraph\":1915,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Fraud and duplication decisions MUST use proportionate multi-signal\",\"sourceParagraph\":1917,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"review and MUST NOT automatically treat VPN use, shared devices,\",\"sourceParagraph\":1918,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"institutional networks, or accessibility tools as fabrication.\",\"sourceParagraph\":1919,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Participant evidence MUST remain verifiable without unnecessarily\",\"sourceParagraph\":1921,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"disclosing identity, account credentials, private conversations, or\",\"sourceParagraph\":1922,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"precise location.\",\"sourceParagraph\":1923,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every participant-selection and weighting decision MUST be versioned and\",\"sourceParagraph\":1925,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"attributable to an accountable human or organization.\",\"sourceParagraph\":1926,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Türkçe normatif karşılığı:\",\"sourceParagraph\":1927,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH08-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"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.\",\"sourceParagraph\":1928,\"language\":\"tr-TR\"}]}}","text":"## Bölüm Sınırı\n\nBölüm 5 hedef kullanıcı nüfusunu tanımladı. Bölüm 6 bu nüfusu ülke, dil ve kullanıcı yüzeylerine dağıtılan bir örneklem tasarımına dönüştürdü. Bölüm 7 ise ana nüfus panelinin görünmez bırakabileceği küçük ülkeler ve düşük kaynaklı diller için tamamlayıcı gözlem sistemlerini kurdu. Şimdi örneklem planındaki sayıların gerçek insanlara dönüşmesi gerekir:\n\n> Bu katılımcılar nereden bulunacak, nasıl seçilecek, hangi koşullarda panele alınacak ve hangi yanlılıklarla birlikte GEO skoruna girecektir?\n\nBir araştırma kuruluşunun çevrim içi panelinden mi? Açık sosyal medya çağrısından mı? Üniversitelerden mi? Müşterinin kendi kullanıcı listesinden mi? Yerel araştırma ortaklarından mı? Yalnız AI ürünlerini sık kullanan kişilerden mi? Ürüne ilk kez erişenlerden mi? Markanın müşterilerinden mi? Rakip çalışanlarından mı? Ücretli plan sahiplerinden mi? Bir kişinin gerçekten o ülkede yaşadığı nasıl doğrulanacaktır? Birden fazla hesap kullanan aynı insan kaç kez sayılacaktır? Katılımcıya ne kadar ödeme yapılacaktır? Ödeme, görevi hızlı tamamlamayı veya belirli bir sonuç göndermeyi teşvik edecek midir? Katılımcı yanlış bir AI yanıtı yüklediğinde gözlem korunacak mıdır? Yoksa: “Görev yanlış yapılmış.” denilerek yeni kullanıcıyla mı değiştirilecektir? Bin geçerli ekran görüntüsü toplanmış olabilir. Fakat katılımcıların:\n\n- yüzde 60’ı yoğun AI kullanıcısı,\n\n- yüzde 20’si teknoloji öğrencisi,\n\n- yüzde 10’u denetlenen markanın müşterisi,\n\n- yüzde 5’i şirket çalışanı,\n\n- geri kalanı genel kullanıcı\n\nise sonuç hangi nüfusu temsil edecektir? Demografik ağırlıklandırma bu farklılığı tamamen düzeltebilir mi? Yalnız yaş, cinsiyet, ülke ve dil toplamlarına uyum sağlamak; ölçülmemiş teknoloji ilgisi, marka bilgisi, ücretli plan erişimi ve AI kullanım alışkanlığını da düzeltir mi? Hayır. Ağırlıklandırma değerlidir. Fakat örneklem seçiminin bütün kusurlarını sihirli biçimde yok edemez. Bu bölüm, daha önce tanımlanan denetim maddelerinin model, tarih, ülke, dil, sorgu kümesi, tekrar sayısı ve ölçüm kaydıyla test edilebilir olması gerektiği yaklaşımı gerçek katılımcı seçimine uygular. Aynı zamanda NOMOS’un temel talebini korur: Kanıt, sınır, bağlam ve zaman. Bu bölüm:\n\n- katılımcı seçim kaynaklarını,\n\n- olasılıklı ve olasılıksız panel ayrımını,\n\n- uygunluk ve kimlik doğrulamasını,\n\n- ülke, dil ve ürün erişim kontrolünü,\n\n- katılımcı benzersizliğini,\n\n- ödüllendirme ve yönlendirme riskini,\n\n- panel koşullanmasını,\n\n- görev atamasını,\n\n- yanıtlamama ve panel kaybını,\n\n- sahte veya otomatik katılımı,\n\n- seçilim ve kapsama yanlılığını,\n\n- ağırlıklandırmanın gücünü ve sınırını,\n\n- örneklem kalite statülerini\n\ntanımlar. Bu bölüm henüz:\n\n- AI ürün sicilinin bütün teknik alanlarını,\n\n- istemlerin tam çeviri ve sürüm sistemini,\n\n- NOMOS Capture altyapısının ayrıntılı mimarisini,\n\n- atomik iddia hakemliğini,\n\n- nihai skor formülünü\n\ntam olarak tanımlamaz. Bölüm 8’in temel sorusu şudur:\n\n> Bin geçerli kayıt topladığımızda, bu kayıtların gerçekten hangi insanlara ait olduğunu ve hangi insan nüfusunu temsil edebildiğini nasıl kanıtlarız?\n\n## NOMOS Challenge\n\nBir çevrim içi araştırma panelinden 1.000 kişi satın alıyorsunuz. Panel sağlayıcısı size şunu söylüyor: “Ülke ve yaş kotalarınıza uygun 1.000 katılımcı hazır.” Katılımcılar görevi tamamlıyor. Ekran görüntülerini yüklüyor. Ham sonuç:\n\n> Yüzde 90 doğru temsil.\n\nRaporunuzda şöyle yazıyorsunuz: “Dünya genelindeki kullanıcıların yüzde 90’ı doğru temsil görüyor.” Fakat katılımcıların gerçek dağılımı şöyledir:\n\nYoğun AI kullanıcıları:\n\n- daha iyi istem alışkanlığına,\n\n- daha fazla ücretli hesaba,\n\n- daha yeni ürün yüzeylerine,\n\n- kişiselleştirme bilgisine,\n\n- teknolojiye daha yüksek aşinalığa\n\nsahip olabilir. Aynı kilitlenmiş istem kullanılsa bile:\n\n- hesap planı,\n\n- arayüz,\n\n- önceki kullanım,\n\n- ürün erişimi\n\nfarklı olabilir. Sentetik olarak grup geçiş oranları şöyle olsun:\n\nPanelin ham sonucu:\n\n0,10(72)+0,30(84)+0,60(96)=90\n\nyani:\n\n#### Yüzde 90\n\nolur. Hedef nüfus ağırlıklarıyla sonuç:\n\n0,50(72)+0,30(84)+0,20(96)=80,4\n\nolur. Aynı 1.000 cevap. İki farklı sonuç:\n\n- Ham panel sonucu: yüzde 90\n\n- Hedef nüfus sonucu: yüzde 80,4\n\nŞimdi ağırlıklandırdığınızı düşünün. Düşük kullanım grubundaki 100 kişinin her biri yüksek ağırlık alıyor. Yoğun kullanım grubundaki 600 kişinin her biri düşük ağırlık alıyor. Ham örneklem sayısı hâlâ 1.000. Fakat etkin örneklem büyüklüğü yaklaşık 349’a düşüyor. Yani 1.000 dosya toplamış olabilirsiniz. İstatistiksel olarak 1.000 eşit ve bağımsız insanın bilgi hacmine sahip olmayabilirsiniz. Şimdi daha zor bir soru: Düşük kullanım grubunda panele hiç alınmamış:\n\n- düşük bağlantılı,\n\n- yardımcı teknoloji kullanan,\n\n- küçük şehirde yaşayan,\n\n- belirli cihazı bulunmayan\n\ninsanlar varsa ağırlıklandırma onları geri getirebilir mi? Hayır. Örneklem çerçevesinde hiç bulunmayan insanın gözlemi ağırlıkla üretilemez. Şimdi denetlenen şirket kendi müşterilerine bağlantı gönderiyor: “Lütfen araştırmaya katılın.” Şirketin sadık müşterileri yüksek oranda katılıyor. Rakipleri tanıyan fakat şirketi kullanmayan kişiler daha az katılıyor. Yaş ve ülke ağırlıkları doğru olabilir. Marka bağlılığı yanlılığı devam edebilir. Şimdi başka bir sorun: Katılımcıya: “Doğru ve kaliteli bir AI cevabı yüklediğinizde bonus kazanacaksınız.” deniyor. Katılımcı cevabı yeniliyor. En iyi sonucu seçiyor. Ekran görüntüsünü kırpıyor. Bu artık AI ürününün doğal cevabı değildir. Ödül sisteminin oluşturduğu seçilmiş cevaptır. Bu bölümün ilk hükmü şudur:\n\n> Katılımcı sayısı, katılımcı temsil gücü değildir.\n\nİkinci hükmü şudur:\n\n> Rastgele atama, rastgele nüfus seçimi değildir.\n\nÜçüncü hükmü şudur:\n\n> Ağırlıklandırma gözlenmiş dengesizliği azaltabilir; hiç gözlenmeyen insanı yaratamaz.\n\nDördüncü hükmü şudur:\n\n> Katılımcının panele alınması, görevde tutulması veya değiştirilmesi AI yanıtının içeriğine bağlı olamaz.\n\nBeşinci hükmü şudur:\n\n> Ödül, olumlu veya istenen cevabı seçmeye değil; protokolü dürüstçe tamamlamaya verilmelidir.\n\n## 1. BÖLÜMÜN AMACI\n\nBu bölümün amacı, hedef nüfustan gerçek kullanıcı gözlemine uzanan bütün seçim zincirini görünür, tarafsız ve yeniden denetlenebilir hâle getirmektir. Bölüm şu ayrımları normatif hâle getirir:\n\n- Hedef nüfus ile örnekleme çerçevesi\n\n- Örnekleme çerçevesi ile katılımcı kaynağı\n\n- Seçilen kişi ile davet edilen kişi\n\n- Davet edilen kişi ile katılmayı kabul eden kişi\n\n- Katılımcı ile görevi tamamlayan kişi\n\n- Görevi tamamlayan kişi ile geçerli gözlem\n\n- İnsan ile hesap\n\n- İnsan ile cihaz\n\n- İnsan ile oturum\n\n- Olasılıklı panel ile gönüllü panel\n\n- Panel içi rastgele seçim ile nüfustan rastgele seçim\n\n- Kota uyumu ile gerçek temsil\n\n- Demografik denge ile davranışsal denge\n\n- Kişisel aşinalık ile hedef nüfus uygunluğu\n\n- Müşteri, çalışan ve genel kullanıcı\n\n- Katılımcı ödülü ile sonuç teşviki\n\n- Görev hızı ile görev bütünlüğü\n\n- Yanıtlamama ile geçersiz gözlem\n\n- Panel kaybı ile nüfus değişimi\n\n- Sahte katılımcı ile gerçek düşük kaliteli gözlem\n\n- Veri sahteciliği ile yanlış AI yanıtı\n\n- Ağırlıklandırma ile yanlılık giderme\n\n- Kalibrasyon ile kanıt üretme\n\n- Ham örneklem büyüklüğü ile etkin örneklem büyüklüğü\n\n- Katılımcı gizliliği ile denetim kanıtı\n\n- Genel nüfus paneli ile uzman veya müşteri paneli\n\nBu bölümün sonunda her GEO-1000 denetimi şu sorulara cevap verebilmelidir:\n\n> Katılımcılar hangi kaynaktan ve hangi kuralla seçildi?\n\n> Kimlerin panele girme ihtimali yoktu?\n\n> Kimlerin katılma ihtimali daha yüksekti ve neden?\n\n> Ağırlıklar hangi bilinen farklılıkları düzeltiyor, hangilerini düzeltemiyor?\n\n> Geçersiz veya sahte katılım kararı AI cevabının içeriğini görmeden verildi mi?\n\n> Katılımcıların ödülü, davranışlarını ve cevap seçimlerini etkiledi mi?\n\n## 2. MERKEZÎ NORMATİF HÜKÜM\n\nHer GEO-1000 gözlemi, hedef nüfustan geçerli analitik kayda kadar izlenebilir bir katılımcı seçim zinciri taşımak zorundadır; seçilme, davet, kabul, görev ataması, tamamlama, doğrulama, dışlama ve ağırlıklandırma kararları AI yanıtının olumlu veya olumsuz içeriğinden bağımsız olmalıdır. [K04–K06] Bir katılımcı paneli yalnız:\n\n- ülke,\n\n- yaş,\n\n- dil\n\nkotalarını karşıladığı için nüfus temsiline uygun sayılamaz. Panel ayrıca ilgili olduğu ölçüde şu bilgileri taşımalıdır:\n\n- Katılımcı kaynağı\n\n- Seçim mekanizması\n\n- Panele katılma biçimi\n\n- Uygunluk ölçütleri\n\n- Benzersiz insan kontrolü\n\n- Ülke ve dil doğrulaması\n\n- AI ürün erişim doğrulaması\n\n- Hesap ve plan bilgisi\n\n- Cihaz ve arayüz\n\n- AI kullanım sıklığı\n\n- Marka aşinalığı\n\n- Denetlenen varlıkla ilişki\n\n- Teşvik yapısı\n\n- Görev atama yöntemi\n\n- Yanıtlamama\n\n- Geçersizlik\n\n- Tekrar ve panel koşullanması\n\n- Ağırlıklandırma\n\n- Kapsama eksikliği\n\n- Gizlilik ve rıza\n\nBu bilgilerden bazılarının ölçülmesi katılımcıyı etkileyebilir. Bu nedenle veri toplama sırası da protokolün parçasıdır.\n\n## 3. KATILIMCI SEÇİM ZİNCİRİ\n\nHedef nüfustan nihai gözleme uzanan zincir aşağıdaki aşamalardan oluşur:\n\n### U→F→S→I→E→A→C→V\n\nBurada:\n\n- U: hedef kullanıcı nüfusu\n\n- F: örnekleme çerçevesinde bulunan kişiler\n\n- S: seçilen kişiler\n\n- I: davet edilen kişiler\n\n- E: uygunluğu doğrulanıp araştırmaya alınan kişiler\n\n- A: göreve atanmış kişiler\n\n- C: görevi tamamlayan kişiler\n\n- V: geçerli analitik gözlem üreten kişiler\n\nHer geçişte insanlar kaybolabilir veya yeni yanlılık oluşabilir. Örneğin:\n\n- Hedef nüfusta olup panelde bulunmayanlar\n\n- Panelde olup davet edilmeyenler\n\n- Davet edilip kabul etmeyenler\n\n- Kabul edip görevi tamamlamayanlar\n\n- Tamamlayıp geçersiz kayıt üretenler\n\naynı insanlar değildir. Bu nedenle yalnız son 1.000 geçerli gözlem raporlanamaz. Bütün seçim hunisi görünür olmalıdır.\n\n## 4. KATILIMCI KAYNAKLARI\n\nGEO-1000 tek bir katılımcı kaynağına bağlı olmak zorunda değildir. Her kaynak ayrı yanlılık ve kapsam taşır.\n\n### 4.1. Olasılıklı Nüfus Paneli\n\nKatılımcıların tanımlı nüfustan bilinen ve sıfırdan büyük seçilme olasılığı vardır. Kaynaklar:\n\n- hane,\n\n- adres,\n\n- nüfus veya uygun kayıt,\n\n- olasılıklı telefon veya çok aşamalı seçim\n\nolabilir. Avantajları:\n\n- tasarım ağırlığı kurulabilir,\n\n- nüfus çıkarımı daha güçlüdür,\n\nseçim süreci daha açık olabilir. Sınırlamaları:\n\n- küresel ölçekte pahalı olabilir,\n\n- bazı ülkelerde uygun çerçeve bulunmayabilir,\n\n- AI ürün erişimine sahip alt nüfusu ayrıca bulmak gerekebilir,\n\nyanıtlamama yine oluşur. Olasılıklı seçim, otomatik olarak kusursuz temsil değildir.\n\n### 4.2. Profesyonel Gönüllü Araştırma Paneli\n\nKatılımcılar araştırma paneline önceden gönüllü olarak kaydolmuştur. Avantajları:\n\n- hızlıdır,\n\n- çok ülkeye erişebilir,\n\n- profil ve dil bilgisi sağlayabilir,\n\ntekrar ölçüm yapılabilir. Sınırlamaları:\n\n- katılımcılar araştırmaya yatkındır,\n\n- teknoloji kullanım düzeyi yüksek olabilir,\n\n- ağır panel kullanıcıları bulunabilir,\n\n- nüfusa giriş olasılıkları bilinmeyebilir,\n\naynı kişinin birden fazla panelde kaydı olabilir. Bu panel:\n\n#### olasılıklı dünya nüfusu örneklemi\n\nolarak sunulamaz.\n\n### 4.3. Açık Çevrim İçi Çağrı\n\nSosyal medya, web sitesi veya açık kayıt formu üzerinden katılım alınır. Avantajları:\n\n- geniş görünürlük,\n\n- düşük maliyet,\n\n- küçük ülke ve dil topluluklarına erişim\n\nsağlayabilir. Sınırlamaları:\n\n- güçlü kendi kendine seçilim,\n\n- marka hayranı veya eleştirmen yoğunluğu,\n\n- sahte ve tekrar katılım,\n\n- teknoloji meraklılarının aşırı temsili\n\noluşturabilir. Açık çağrı, ana Population Panel’den çok:\n\n- keşif,\n\n- Country Sentinel,\n\n- Language Fairness,\n\n- replication challenge\n\niçin daha uygun olabilir.\n\n### 4.4. Üniversite veya Kurum Ortaklı Paneli\n\nKatılımcılar:\n\n- üniversite,\n\n- kamu kurumu,\n\n- araştırma merkezi,\n\n- meslek kuruluşu\n\nüzerinden seçilir. Avantajları:\n\n- yerel erişim,\n\n- dil uzmanlığı,\n\n- etik gözetim,\n\n- düşük kaynaklı topluluklara ulaşma\n\nsağlayabilir. Sınırlamaları:\n\n- öğrenci veya profesyonel yoğunluğu,\n\n- kurum etkisi,\n\n- yaş ve eğitim yanlılığı,\n\n- kurumsal katılım baskısı\n\noluşturabilir.\n\n### 4.5. Müşteri veya Kullanıcı Listesi\n\nDenetlenen kurumun gerçek müşterileri veya kullanıcıları seçilir. Bu kaynak:\n\n- müşteri deneyimi,\n\n- hizmete uygunluk,\n\n- marka aşinalığı\n\nölçümü için değerlidir. Genel nüfus paneli değildir. Müşteriler:\n\n- markayı daha iyi tanıyabilir,\n\n- daha olumlu veya daha olumsuz deneyime sahip olabilir,\n\nilgili sorguyu sorma ihtimali yüksek olabilir. Müşteri paneli ayrı tanımlanmalıdır.\n\n### 4.6. Denetlenen Kurum Tarafından Önerilen Katılımcılar\n\nŞirket:\n\n- çalışan,\n\n- müşteri,\n\n- partner,\n\n- takipçi\n\nönerebilir. Bu kullanıcılar ana bağımsız Population Panel’e açıklamasız biçimde alınamaz. Ayrı:\n\n### VARLIK-NOMINATED PANEL\n\nolarak etiketlenmelidir. Kurum katılımcıları seçiyorsa sonuç bağımsız nüfus ölçümü değildir.\n\n### 4.7. Çok Kaynaklı Hibrit Panel\n\nBirden fazla kaynağın birleştirilmesidir. Örnek:\n\n- olasılıklı ulusal panel,\n\n- profesyonel çevrim içi panel,\n\n- küçük ülke yerel ortağı,\n\n- Dil Adaleti topluluğu\n\nbirlikte kullanılabilir. Hibrit panel kapsama gücünü artırabilir. Fakat kaynaklar arasındaki:\n\n- tekrar kişiler,\n\n- seçim olasılıkları,\n\n- teşvikler,\n\n- görev deneyimi,\n\n- kullanıcı profili\n\nayrıca modellenmelidir.\n\n## 5. KATILIMCI SEÇİM BÜTÜNLÜĞÜ STATÜLERİ\n\nBir panelin katılımcı seçim niteliği aşağıdaki statülerle sınıflandırılabilir.\n\n### PSI-0 — UNKNOWN SELECTION\n\nKatılımcıların nereden ve nasıl seçildiği yeterince bilinmemektedir. Nüfus genellemesi yapılamaz.\n\n### PSI-1 — CONVENIENCE OR OPEN OPT-IN\n\nKolaylık veya açık gönüllülük örneklemidir. Keşif ve olay tespiti için kullanılabilir.\n\n### PSI-2 — QUOTA-CONTROLLED OPT-IN\n\nÜlke, dil veya demografi kotaları vardır. Nüfusa giriş olasılığı bilinmez.\n\n### PSI-3 — CALIBRATED MULTI-SOURCE PANEL\n\nBirden fazla kaynak, önceden tanımlı kota ve nüfus kalibrasyonu bulunmaktadır. Ölçülmeyen seçilim yanlılığı devam edebilir.\n\n### PSI-4 — PROBABILITY OR STRONG HYBRID DESIGN\n\nBilinen seçilme olasılığı veya güçlü olasılıklı–olasılıksız hibrit tasarım vardır.\n\n### PSI-5 — REPLICATED AND EXTERNALLY AUDITED SELECTION\n\nSeçim tasarımı:\n\n- farklı sağlayıcılarla,\n\n- farklı dalgalarda,\n\n- bağımsız denetimde\n\ntekrar edilmiş ve yanlılık davranışı incelenmiştir. Bu statüler skorun doğruluğunu garanti etmez. Katılımcı seçiminden kaynaklanan güven düzeyini gösterir.\n\n## 6. PANEL İÇİNDE RASTGELE SEÇİM İLE NÜFUSTAN RASTGELE SEÇİM\n\nBir gönüllü panelde 100.000 kayıtlı kullanıcı olabilir. Bu panel içinden 1.000 kişi rastgele seçilebilir. Seçim:\n\n> panel içinde rastgeledir.\n\nFakat panelin kendisi dünya nüfusundan rastgele oluşmamıştır. Bu nedenle: “Dünya nüfusundan rastgele 1.000 kişi” denemez. Doğru ifade:\n\n> “Önceden kayıtlı gönüllü panel içinde rastgele seçilmiş ve hedef nüfusa kalibre edilmiş 1.000 katılımcı.”\n\nRastgelelik hangi aşamada uygulanıyorsa o aşamayla sınırlandırılmalıdır.\n\n## 7. KATILIMCI UYGUNLUK KAYDI\n\nHer katılımcının ana panele alınmadan önce ilgili olduğu ölçüde şu koşulları karşılaması gerekir:\n\n- Yaş uygunluğu\n\n- Gönüllü onay\n\n- Ülke ve locale uygunluğu\n\n- Dil yeterliliği\n\n- AI ürün erişimi\n\n- Doğru plan veya kullanıcı yüzeyi\n\n- Gerekli cihaz ve teknik erişim\n\n- Benzersiz insan statüsü\n\n- Görev bağımsızlığı\n\n- Çıkar veya ilişki beyanı\n\n- Araştırma güvenliği\n\n- Veri ve kanıt toplama onayı\n\nUygunluk kararı AI cevabı üretildikten sonra geriye dönük değiştirilemez.\n\n## 8. ÜLKE DOĞRULAMASI\n\n“Katılımcı hangi ülkeye aittir?” sorusu tek bir cevap taşımaz. Aşağıdaki alanlar ayrılmalıdır:\n\n- Olağan ikamet ülkesi\n\n- Ölçüm anındaki fiziksel ülke\n\n- AI hesabının ülke veya pazar bölgesi\n\n- Ödeme veya plan ülkesi\n\n- Vatandaşlık\n\n- İstemin hedeflediği ülke\n\n- Locale\n\nVatandaşlık çoğu GEO ölçümü için birincil değişken olmayabilir. Önemli olan çoğu zaman:\n\n> Kullanıcının ürünü hangi gerçek coğrafi ve ürün koşulunda deneyimlediğidir.\n\n### 8.1. Seyahat Eden Kullanıcı\n\nKatılımcı olağan ikamet ülkesinden başka ülkede bulunabilir. Bu kişi:\n\n- ikamet nüfusu,\n\n- ölçüm konumu,\n\n- seyahat kullanıcısı\n\nolarak ayrı statü taşımalıdır.\n\n### 8.2. VPN veya Konum Değiştirici\n\nVPN kullanımı:\n\n- gizlilik,\n\n- kurum ağı,\n\n- normal kullanıcı alışkanlığı\n\nnedeniyle olabilir. Otomatik sahtecilik sayılmamalıdır. Ancak ülke tabakasını doğrulamayı zorlaştırır. Ana kontrollü ülke panelinde VPN kapatma veya kayıt altına alma kuralı bulunabilir. Kısıt aşmak amacıyla kullanılan konum değişikliği ana Native Reach paneline uygun değildir.\n\n### 8.3. Ülke Doğrulama Düzeyleri\n\n### GV-0 — Unverified\n\nYalnız serbest beyan vardır.\n\n### GV-1 — Panel-Verified\n\nPanel sağlayıcının mevcut ülke kaydı vardır.\n\n### GV-2 — Session-Consistent\n\nBeyan, locale ve oturum sinyalleri uyumludur.\n\n### GV-3 — Multi-Signal Verified\n\nMahremiyet koruyucu birden fazla sinyal uyumludur.\n\n### GV-4 — Independently Audited\n\nÜlke doğrulama yöntemi dış kalite kontrolünden geçmiştir. Kesin sokak adresi veya hassas koordinat toplamak varsayılan gereklilik değildir. Ülke doğrulaması veri minimizasyonuyla yapılmalıdır.\n\n## 9. DİL YETERLİLİĞİ VE DOĞAL KULLANIM\n\nBir katılımcının dili bilmesi yalnız: “Evet, biliyorum.” beyanına dayanabilir. Bu, düşük riskli başlangıç kaydı olabilir. Yüksek güvenli dil panelinde ayrıca:\n\n- doğal kullanım beyanı,\n\n- kısa anlama kontrolü,\n\n- panel geçmişi,\n\n- yerel hakem değerlendirmesi,\n\n- görev öncesi nötr deneme\n\nkullanılabilir. Dil testi, yalnız yüksek eğitimli insanları seçen ağır akademik sınava dönüşmemelidir. Amaç:\n\n> Katılımcının istemi ve cevabı gerçek kullanıcı olarak anlayabilmesi.\n\n## 10. AI ÜRÜN ERİŞİMİNİN DOĞRULANMASI\n\nKatılımcı:\n\n- doğru AI ürününe,\n\n- doğru kullanıcı yüzeyine,\n\n- doğru plan veya hesap koşuluna\n\nerişebilmelidir. Şu durumlar ayrı kaydedilmelidir:\n\n- Ücretsiz plan\n\n- Ücretli bireysel plan\n\n- Kurumsal plan\n\n- Eğitim planı\n\n- Web\n\n- Mobil\n\n- Masaüstü\n\n- Gömülü ürün\n\n- Görünen model\n\n- Web/retrieval özelliği\n\nKatılımcı başkasının hesabını kullanamaz. Şifre paylaşımı istenemez. Ürüne erişim kanıtı, hesap kimliğini kamuya açıklamadan doğrulanmalıdır.\n\n## 11. KATILIMCI İLE DENETLENEN VARLIK ARASINDAKİ İLİŞKİ\n\nKatılımcının denetlenen kurumla ilişkisi yanıt yakalama davranışını veya marka aşinalığını etkileyebilir. İlişki statüleri:\n\n### GENERAL_PUBLIC\n\n### CURRENT_CUSTOMER\n\n### FORMER_CUSTOMER\n\n### PROSPECT\n\n### EMPLOYEE\n\n### FORMER_EMPLOYEE\n\n### CONTRACTOR\n\n### PARTNER\n\n### INVESTOR\n\n### COMPETITOR_AFFILIATE\n\n### AI_PROVIDER_AFFILIATE\n\n### RESEARCHER\n\n### UNKNOWN\n\nAna genel nüfus panelinde doğrudan çalışan ve karar verici ilişkiler:\n\n- dışlanabilir,\n\n- ayrı tabakaya alınabilir,\n\ndüşük gerçek nüfus ağırlığıyla korunabilir. İlişkili kişilerin tamamını otomatik dışlamak da yanlış olabilir. Gerçek müşteri veya çalışan nüfusun parçasıysa ayrı ve açık biçimde ölçülebilir.\n\n## 12. MARKA AŞİNALILIĞI\n\nKatılımcı denetlenen varlığı:\n\n- hiç duymamış,\n\n- adını biliyor,\n\n- ürününü biliyor,\n\n- müşterisi,\n\n- güçlü olumlu veya olumsuz görüş sahibi\n\nolabilir. Bu bilgi:\n\n- katılımcı davranışını,\n\n- doğal kullanıcı panelini,\n\n- istem yorumunu\n\netkileyebilir. Aşinalık ölçümü istemden önce yapılırsa kullanıcıyı markaya hazırlayabilir. Bu nedenle tercih sırası:\n\n- Önceden mevcut panel bilgisi\n\n- Görev sonrası ayrı soru\n\n- Gerekli ise nötr ve markayı yönlendirmeyen ön ölçüm\n\nolabilir. Aşinalık ana örneklemde görünür olmalı; sonuç görüldükten sonra ağırlık değişkeni olarak seçilmemelidir.\n\n## 13. AI KULLANIM AŞİNALILIĞI\n\nKatılımcılar:\n\n- ilk kez kullanan,\n\n- seyrek kullanan,\n\n- düzenli kullanan,\n\n- yoğun veya profesyonel kullanan\n\nkişiler olabilir. AI kullanım sıklığı:\n\n- ürün erişimini,\n\n- plan türünü,\n\n- arayüz bilgisini,\n\n- kişiselleştirmeyi,\n\n- görevi doğru tamamlama ihtimalini\n\netkileyebilir. Yalnız deneyimli AI kullanıcılarını seçmek protokol hatalarını azaltabilir. Fakat doğal nüfus tahminini bozabilir. Doğru çözüm:\n\n- kullanım düzeyini ölçmek,\n\n- hedef nüfusla karşılaştırmak,\n\n- gerektiğinde tabakalamak veya ağırlıklandırmak,\n\ndeneyimsiz kullanıcının geçerli gerçek deneyimini korumaktır.\n\n## 14. BENZERSİZ İNSAN KURALI\n\nGEO-1000’in nüfus birimi insandır. Aynı kişi:\n\n- birden fazla panelde,\n\n- birden fazla e-posta hesabıyla,\n\n- birden fazla AI hesabıyla,\n\n- farklı cihazlardan\n\nkatılabilir. Benzersizlik kontrolü mahremiyet koruyucu biçimde yapılmalıdır. Kullanılabilecek sinyaller:\n\n- Panelin anonim kişi kimliği\n\n- Kriptografik veya hash tabanlı tekrar kontrolü\n\n- Cihaz ve oturum uyumu\n\n- Ödeme veya teşvik kaydı\n\n- Zaman ve görev örüntüsü\n\n- Aynı ekran görüntüsü veya yanıt dosyası\n\n- Çoklu panel sağlayıcılar arası güvenli tekrar kontrolü\n\nHiçbir tek sinyal otomatik dışlama için yeterli olmak zorunda değildir. Özellikle:\n\n- ortak cihaz kullanan aileler,\n\n- kurum ağı,\n\n- erişilebilirlik araçları,\n\n- düşük gelirli ortak cihaz kullanıcıları\n\nyanlışlıkla sahte sayılabilir. Şüpheli kayıtlar insan incelemesi ve itiraz yolu taşımalıdır.\n\n## 15. KATILIMCI ÖDÜLÜ\n\nKatılımcıya verilen ödeme veya ödül, veri davranışını etkileyebilir.\n\n### 15.1. Sonuçtan Bağımsız Ödeme\n\nTercih edilen yöntem:\n\n> Protokole uygun görevin tamamlanması için sabit ve önceden açıklanmış ödeme.\n\nÖdeme:\n\n- cevabın olumlu,\n\n- doğru,\n\n- uzun,\n\n- markaya yararlı,\n\n- atıf içeren\n\nolmasına bağlı olamaz.\n\n### 15.2. Kalite Bonusu\n\nKalite bonusu kullanılacaksa yalnız:\n\n- eksiksiz kanıt,\n\n- doğru istem,\n\n- doğru ürün,\n\n- zamanında teslim,\n\n- kişisel veri temizliği\n\ngibi protokol şartlarına bağlanabilir. AI yanıtının içeriğine bağlanamaz.\n\n### 15.3. Hız Teşviki\n\nYalnız hız için bonus:\n\n- acele,\n\n- eksik capture,\n\n- yanlış ürün,\n\n- cevabı kesme\n\nriskini artırabilir. Saha penceresi içinde makul süre tanınmalıdır.\n\n### 15.4. Ülkeye Göre Ödeme\n\nYerel ücret ve yaşam koşullarına göre ödeme farklılaşabilir. Bu durum:\n\n- katılım ihtimalini,\n\n- panel kompozisyonunu\n\netkileyebilir. Ödeme yaklaşımı ve ülke farkları kaydedilmelidir.\n\n### 15.5. Zorlama ve Aşırı Teşvik\n\nÖdül, kişinin makul biçimde reddedemeyeceği kadar baskı oluşturmamalıdır. Özellikle:\n\n- düşük gelirli,\n\n- öğrenci,\n\n- bağımlı çalışan,\n\n- savunmasız gruplar\n\niçin gönüllülük korunmalıdır.\n\n## 16. DAVET METNİ VE ÖN YÖNLENDİRME\n\nKatılımcı davet edilirken araştırmanın amacı onu belirli bir sonuca hazırlayabilir. Yanlış davet: “AI sistemlerinin Apple’ı ne kadar yanlış anlattığını test ediyoruz.” Bu ifade katılımcıyı hata aramaya yöneltebilir. Başka yanlış davet: “Markamızın AI başarısını kanıtlamamıza yardımcı olun.” Bu ifade olumlu sonuç beklentisi yaratır. Tercih edilen nötr davet: “Belirli AI ürünlerinde standartlaştırılmış kullanıcı deneyimi ve temsil gözlemi çalışması.” Denetlenen varlık görevin doğası gereği daha sonra görünür olabilir. Ancak istenen sonuç açıklanmamalıdır.\n\n## 17. GÖREV ATAMASI\n\nKatılımcılar:\n\n- AI ürünü,\n\n- istem,\n\n- dil,\n\n- dalga,\n\n- oturum koşulu,\n\n- görev sırası\n\nbakımından önceden tanımlanmış yöntemle atanmalıdır. Katılımcının:\n\n- en sevdiği AI ürününü,\n\n- en iyi bildiği planı,\n\n- olumlu cevap alma ihtimali yüksek dili\n\nkendisi seçmesine izin verilirse atama yanlılığı oluşabilir.\n\n### 17.1. Tabaka İçinde Rastgele Atama\n\nÜlke, dil ve ürün erişimi doğrulandıktan sonra görevler tabaka içinde rastgele atanabilir.\n\n### 17.2. Bloklu Atama\n\nÜcretsiz/ücretli plan, mobil/web veya AI kullanım sıklığı bakımından denge sağlamak için bloklar kullanılabilir.\n\n### 17.3. Ürün Sırası\n\nBir kişi birden fazla ürünü test ediyorsa sıra rastgeleleştirilmelidir. İlk ürünün cevabı sonraki cevabı değerlendirmesini veya görev davranışını etkileyebilir.\n\n### 17.4. İstem Sırası\n\nBir katılımcı birden fazla istem alıyorsa:\n\n- öğrenme,\n\n- marka hakkında yeni bilgi edinme,\n\n- önceki cevabı sonraki soruya taşıma\n\nriski oluşur. İstem sırası kaydedilmeli ve gerekirse dengelenmelidir.\n\n## 18. PANEL KOŞULLANMASI\n\nAraştırma panellerine sık katılan kullanıcılar görevin beklentisini öğrenebilir. Aynı sınama’a tekrar tekrar katılan kişi:\n\n- doğru cevabı hatırlayabilir,\n\n- ekran görüntüsünü daha dikkatli seçebilir,\n\n- denetlenen varlığın sitesini önceden inceleyebilir,\n\nhangi hataların arandığını öğrenebilir. Bu duruma:\n\n#### Panel koşullanması\n\ndenir. Panel koşullanması gerçek doğal kullanıcı deneyimini değiştirebilir.\n\n### 18.1. Koşullanma Kaynakları\n\nÖnceki GEO dalgaları Aynı varlığın tekrar ölçümü Aynı istem bankası Hakemlik eğitimi Katılımcı topluluklarında görev paylaşımı Önceki ödemeler ve kalite geri bildirimi\n\n### 18.2. Koşullanma Kontrolleri\n\nYeni ve tekrar katılımcı statüsü İlk katılım tarihi Aynı varlığa önceki maruziyet Aynı istem ailesine önceki maruziyet Dönen panel Görev sırası rastgeleliği Belirli süre dinlendirme Yeni kullanıcı alt örneklemi Koşullanmış ve yeni kullanıcı sonuçlarının karşılaştırılması Aynı katılımcıyı tekrar kullanmak yasak değildir. Boylamsal ölçüm için değerlidir. Doğal kesitsel panel gibi sunulamaz.\n\n## 19. GÖREV BULAŞMASI VE KATILIMCI İLETİŞİMİ\n\nKatılımcılar:\n\n- istemleri,\n\n- cevapları,\n\n- ekran görüntülerini,\n\n- beklenen sonuçları\n\nbirbirleriyle paylaşabilir. Bu durum bağımsız gözlemleri bozabilir. Kontroller:\n\n- Dalga süresini sınırlamak\n\n- Görevleri rastgele zamanlamak\n\n- Katılımcılara sonuç paylaşmama yükümlülüğü\n\n- Aynı cevap ve görsel tekrarını aramak\n\n- Olağandışı metin ve zaman benzerliklerini incelemek\n\n- Topluluk veya panel sağlayıcı uyarılarını izlemek\n\nKatılımcıların iletişim kurmuş olması otomatik sahtecilik değildir. Maddi etkisi incelenmelidir.\n\n## 20. YANITLAMAMA TÜRLERİ\n\nYanıtlamama tek olay değildir.\n\n### 20.1. Davete Yanıt Vermeme\n\nKatılımcı araştırma davetine hiç cevap vermez.\n\n### 20.2. Katılımı Reddetme\n\nKişi daveti görür ve katılmamayı seçer.\n\n### 20.3. Uygunluk Sonrası Göreve Başlamama\n\nKişi uygun bulunur fakat görevi başlatmaz.\n\n### 20.4. Görev Kesintisi\n\nKatılımcı görevi yarıda bırakır.\n\n### 20.5. Kanıt Yüklememe\n\nAI yanıtı alınmış olabilir fakat gerekli kayıt yüklenmemiştir.\n\n### 20.6. Geçersiz Tamamlama\n\nGörev tamamlanmıştır fakat:\n\n- yanlış istem,\n\n- yanlış ürün,\n\n- seçilmiş cevap,\n\n- eksik ekran görüntüsü\n\nnedeniyle geçersizdir. Bu aşamaların oranları ayrı raporlanmalıdır.\n\n## 21. YANITLAMA HUNİSİ\n\nTabaka h için:\n\n- nhsel: seçilen kişi\n\n- nhinv: davet edilen kişi\n\n- nhcon: katılmayı kabul eden kişi\n\n- nhsta: göreve başlayan kişi\n\n- nhcom: tamamlayan kişi\n\n- nhval: geçerli gözlem\n\nolsun. Temel oranlar:\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\nolarak gösterilebilir. Bu oranların her biri farklı sorunu gösterir. Yalnız nihai geçerli sayıyı vermek saha yanlılığını saklar.\n\n## 22. YANITLAMAMA YANLILIĞI\n\nYanıt vermeyen insanlar, yanıt verenlerden farklı olabilir. Örnek: Düşük internetli kullanıcı görevi tamamlayamaz. Ücretsiz plan kullanıcısı ürüne erişemez. Deneyimsiz kullanıcı yönergeleri zor bulur. Yoğun AI kullanıcısı daha hızlı tamamlar. Belirli ülkelerde ödeme düşük kalır. Olumsuz marka deneyimi olan kullanıcı çalışmaya daha istekli olabilir. Yanıtlamama oranı yüksek olsa bile yanlılık düşük olabilir. Yanıtlamama oranı düşük olsa bile kaybolan küçük grup maddi olabilir. Bu nedenle yalnız oran değil:\n\n#### Yanıt veren ve vermeyenlerin hangi özelliklerde farklılaştığı\n\nincelenmelidir.\n\n## 23. YANITLAMAMA AĞIRLIKLARI\n\nYanıtlamama ayarı kullanılacaksa sınıflar sonuç görülmeden önce belirlenmelidir. Muhtemel değişkenler:\n\n- Ülke\n\n- Dil\n\n- Yaş\n\n- AI kullanım sıklığı\n\n- Plan\n\n- Arayüz\n\n- Panel kaynağı\n\n- Erişilebilirlik\n\n- Marka aşinalığı\n\nYanıtlamama katsayısı:\n\na_r^{NR} = (Σ_{j∈S_r} d_j) / (Σ_{i∈R_r} d_i)\n\nolarak hesaplanabilir. Fakat bu düzeltme yalnız aynı sınıf içinde: yanıt verenlerin, vermeyenleri yeterince temsil ettiği varsayımına dayanır. Ölçülmemiş farkları çözmez.\n\n## 24. EKSİK VERİ MEKANİZMALARI\n\nEksiklik kavramsal olarak üç sınıfta düşünülebilir.\n\n### 24.1. Rastlantısal Eksiklik\n\nEksiklik sonuç ve kullanıcı özellikleriyle maddi olarak ilişkili değildir. Gerçekte nadir olabilir.\n\n### 24.2. Gözlenen Özelliklerle Açıklanabilen Eksiklik\n\nEksiklik:\n\n- ülke,\n\n- yaş,\n\n- plan,\n\n- dil\n\ngibi bilinen alanlarla ilişkilidir. Ağırlıklandırma kısmen yardımcı olabilir.\n\n### 24.3. Gözlenmeyen Özelliklerle İlişkili Eksiklik\n\nÖrneğin:\n\n- AI ürününe güvensizlik,\n\n- düşük dijital beceri,\n\n- marka karşıtlığı,\n\n- gizlilik kaygısı\n\nölçülmemişse ağırlıklandırma eksikliği tamamen düzeltemez. Bu durumda duyarlılık analizi gerekir.\n\n## 25. PANEL KAYBI VE DALGALAR ARASI AYRILMA\n\nAynı kullanıcıların tekrar ölçüldüğü boylamsal veya dönen panelde bazı kişiler sonraki dalgaya katılmaz. Bu panel kaybıdır. Panelde kalanlar:\n\n- daha disiplinli,\n\n- daha yüksek ödül motivasyonlu,\n\n- daha deneyimli,\n\n- araştırmaya daha alışkın\n\nolabilir. Zaman içindeki skor değişimi kısmen panel kompozisyonundan kaynaklanabilir.\n\n### 25.1. Panel Kaybı Kaydı\n\nHer dalgada:\n\n- yeniden davet edilen,\n\n- katılan,\n\n- ayrılan,\n\n- yeni eklenen\n\nkullanıcı sayıları gösterilmelidir.\n\n### 25.2. Panel Kaybı Ağırlığı\n\nKalan katılımcılar, kayıp olasılığına göre ağırlıklandırılabilir. Bu yöntem gözlenmeyen panel kaybı yanlılığını tamamen çözmez.\n\n### 25.3. Yenileme Paneli\n\nKayıp kullanıcıların yerine yeni kullanıcı eklenebilir. Yeni ve tekrar kullanıcı sonuçları ayrıca raporlanmalıdır.\n\n## 26. KATILIMCI SAHTECİLİĞİ VE OTOMASYON\n\nGEO-1000 teşvikli ve küresel bir panel olduğunda sahtecilik riski bulunur. Olası davranışlar:\n\n- Bir kişinin birden fazla hesapla katılması\n\n- Otomatik bot kullanımı\n\n- Başkasının ekran görüntüsünü yüklemek\n\n- Görsel düzenlemek\n\n- Aynı cevabı farklı kullanıcılar adına yüklemek\n\n- Yanlış ülke veya dil beyan etmek\n\n- Hesap paylaşmak\n\n- Görevi başka kişiye yaptırmak\n\n- Panel sağlayıcılar arasında tekrar katılmak\n\n- Toplu görev çiftlikleri oluşturmak\n\nBu risk, bütün düşük gelirli veya hızlı katılımcıların şüpheli sayılmasına izin vermez. Sahtecilik tespiti:\n\n- kanıta,\n\n- çoklu sinyale,\n\n- orantılı insan incelemesine\n\ndayanmalıdır.\n\n## 27. SAHTECİLİK VE BÜTÜNLÜK STATÜLERİ\n\n### FI-0 — NOT ASSESSED\n\nKayıt bütünlük bakımından değerlendirilmemiştir.\n\n### FI-1 — NO MATERIAL ANOMALY\n\nBelirgin sahtecilik sinyali bulunmamıştır. Bu, mutlak doğruluk garantisi değildir.\n\n### FI-2 — REVIEW REQUIRED\n\nBir veya daha fazla şüpheli sinyal vardır.\n\n### FI-3 — DUPLICATE OR COLLUSION SUSPECTED\n\nTekrar kişi, görsel, cevap veya koordinasyon şüphesi vardır.\n\n### FI-4 — PROTOCOL MANIPULATION CONFIRMED\n\nKatılımcı protokolü bilinçli biçimde değiştirmiştir.\n\n### FI-5 — FABRICATED OBSERVATION CONFIRMED\n\nGözlem gerçek AI kullanıcı deneyimi değildir. FI-2 otomatik dışlama değildir. İnceleme gerektirir.\n\n## 28. SAHTECİLİK SİNYALLERİ\n\nAynı ekran görüntüsü hash’i Aynı nadir dosya izi İmkânsız tamamlanma süresi Aynı cihaz veya oturumun çok sayıda kimlikte tekrarı Ülke, locale ve ürün erişiminde maddi çelişki Yanıt metni ile görüntü uyuşmazlığı Görsel düzenleme izi Ana ve yedek listede aynı kişi Birden fazla panel sağlayıcıda aynı anonim kişi Görevlerin seri ve mekanik tamamlanması Aynı sıra dışı hata örüntüsü Tek bir sinyal kesin sahtecilik kanıtı olmayabilir.\n\n## 29. SAHTECİLİK TESPİTİNDE ADALET\n\nAşağıdaki kullanıcılar yanlışlıkla sahte olarak işaretlenebilir:\n\n- Ortak cihaz kullanan aileler\n\n- Kurum ağı kullanan çalışanlar\n\n- Üniversite laboratuvarı katılımcıları\n\n- VPN kullanan gizlilik duyarlı kişiler\n\n- Ekran okuyucu veya otomasyon yardımcısı kullanan engelli kullanıcılar\n\n- Düşük bant genişliği nedeniyle benzer sıkıştırılmış görseller yükleyenler\n\nBu nedenle:\n\n- otomatik işaretleme,\n\n- insan incelemesi,\n\n- gerekirse katılımcı açıklaması,\n\n- itiraz\n\nbirlikte çalışmalıdır.\n\n## 30. KATILIMCI GEÇERLİLİĞİ İLE AI YANIT DOĞRULUĞU AYRILMALIDIR\n\nBir katılımcının kaydı protokole uygun olabilir. AI yanıtı yanlış olabilir. Bu geçerli gözlemdir. Başka bir katılımcının AI yanıtı doğru olabilir. Fakat kullanıcı:\n\n- cevabı üç kez yenilemiş,\n\n- yalnız en iyi cevabı yüklemiş,\n\n- istemi değiştirmiş\n\nolabilir. Bu geçersiz gözlemdir. Dolayısıyla:\n\n> Doğru AI cevabı geçerli veri anlamına gelmez. / Yanlış AI cevabı geçersiz veri anlamına gelmez.\n\nGeçerlilik incelemesi maddi puanlamadan önce ve mümkün olduğunca kör yapılmalıdır.\n\n## 31. ÇIKAR ÇATIŞMASI VE KATILIMCI KAYNAĞI\n\nKatılımcı veya panel sağlayıcısı şu sonuçlardan fayda görebilir:\n\n- Denetlenen şirketin yüksek skor alması\n\n- AI ürününün üstün görünmesi\n\n- Rakibin düşük skor alması\n\n- Daha fazla denetim çalışması satılması\n\n- Ödül veya iş ilişkisi\n\nBu nedenle:\n\n- katılımcı ilişkileri,\n\n- panel sağlayıcı sözleşmesi,\n\n- sonuçtan bağımsız ücret,\n\n- müşteri müdahalesi\n\naçıklanmalıdır. Denetlenen kurum:\n\n- hangi kullanıcıların davet edileceğine,\n\n- kimin geçersiz sayılacağına,\n\n- kimin yedekle değiştirileceğine\n\nkarar veremez.\n\n## 32. PANEL SAĞLAYICI ETKİSİ\n\nAynı ülkedeki iki panel sağlayıcının kullanıcıları farklı olabilir. Bir sağlayıcı:\n\n- teknoloji meraklıları,\n\n- öğrenciler,\n\n- yoğun araştırma katılımcıları\n\nbakımından daha yüksek oran taşıyabilir. Panel sağlayıcısı analizde bir küme veya kaynak değişkeni olarak tutulmalıdır. Mümkünse:\n\n- sağlayıcı bazlı sonuçlar,\n\n- kaynak etkisi,\n\n- aynı ülke içinde sağlayıcı karşılaştırması\n\nincelenmelidir. Tek sağlayıcılı küresel panel: dünya nüfusunun kendisi olarak sunulamaz.\n\n## 33. ÇOK KAYNAKLI PANELDE TEKRAR KİŞİ\n\nAynı kişi:\n\n- iki profesyonel panelde,\n\n- açık çağrıda,\n\n- üniversite listesinde\n\nbulunabilir. Çok kaynaklı panel benzersizliği artırmadan yalnız kayıt sayısını artırabilir. Kaynaklar arası tekrar kontrolü:\n\n- mahremiyet koruyucu,\n\n- merkezi kimlik ifşası gerektirmeyen,\n\n- yanlış eşleşmeye itiraz imkânı veren\n\nbiçimde kurulmalıdır.\n\n## 34. ÖRNEKLEM YANLILIĞI HARİTASI\n\nGEO-1000 aşağıdaki yanlılık türlerini ayrı izlemelidir.\n\n### SB-1 — Kapsama Yanlılığı\n\nHedef nüfusun bazı bölümleri örnekleme çerçevesinde yoktur.\n\n### SB-2 — Seçim Yanlılığı\n\nÇerçevedeki kişilerin panele seçilme ihtimalleri hedeflenen tasarıma uygun değildir.\n\n### SB-3 — Kendi Kendine Seçilim Yanlılığı\n\nAraştırmaya gönüllü katılanlar nüfustan sistematik olarak farklıdır.\n\n### SB-4 — Davet ve Yönlendirme Yanlılığı\n\nDavet metni veya kaynak belirli görüşteki insanları çeker.\n\n### SB-5 — Yanıtlamama Yanlılığı\n\nKatılmayan veya tamamlamayan kişiler sonuç bakımından farklıdır.\n\n### SB-6 — Panel Kaybı Yanlılığı\n\nDalgalar arasında kalan kullanıcılar ayrılanlardan farklıdır.\n\n### SB-7 — Teşvik Yanlılığı\n\nÖdeme veya ödül katılımcının hızını, seçim davranışını veya cevabı değiştirmesini etkiler.\n\n### SB-8 — Panel Koşullanması\n\nKatılımcı önceki araştırmalardan beklenen davranışı öğrenir.\n\n### SB-9 — Görev Atama Yanlılığı\n\nKatılımcılar ürün, dil veya istemleri kendileri seçer ya da dengesiz atanır.\n\n### SB-10 — Ülke ve Dil Sınıflandırma Yanlılığı\n\nKatılımcı yanlış ülke veya dil hücresine atanır.\n\n### SB-11 — Ürün, Plan ve Arayüz Yanlılığı\n\nYalnız belirli plan veya cihaz kullanıcıları paneli belirler.\n\n### SB-12 — Marka Aşinalığı Yanlılığı\n\nMüşteri, hayran, eleştirmen veya çalışanlar aşırı temsil edilir.\n\n### SB-13 — Sahtecilik ve Tekrar Yanlılığı\n\nAynı kişi veya otomatik katılım sonuç üzerinde fazla etki kazanır.\n\n### SB-14 — Geçerlilik Dışlama Yanlılığı\n\nOlumsuz AI cevapları daha sık geçersiz sayılır.\n\n### SB-15 — Ağırlıklandırma Yanlılığı\n\nSonuç sonrası seçilmiş değişkenler veya aşırı ağırlık modeli skoru istenen yönde değiştirir.\n\n### SB-16 — Sağ Kalan Örneklem Yanlılığı\n\nYalnız görevi başarıyla tamamlayabilen kullanıcılar gerçek ürün nüfusu gibi sunulur.\n\n## 35. AĞIRLIKLANDIRMANIN AMACI\n\nAğırlıklandırma şu amaçlara hizmet edebilir:\n\n- Eşit olmayan seçilme olasılıklarını düzeltmek\n\n- Fazla örneklemeyi gerçek nüfus payına geri döndürmek\n\n- Yanıtlamama farklarını azaltmak\n\n- Örneklemi bilinen hedef toplamlarına kalibre etmek\n\n- Birden fazla panel kaynağını birleştirmek\n\nAğırlıklandırma şu amaçlara hizmet edemez:\n\n- Örnekleme çerçevesinde hiç bulunmayan insanı yaratmak\n\n- Ölçülmeyen değişkenleri kesin biçimde düzeltmek\n\n- Sahte veya hatalı gözlemi gerçek yapmak\n\n- Sonuç sonrası istenen skoru üretmek\n\n- Tekil küçük hücreyi güvenilir ülke skoruna dönüştürmek\n\n- Olasılıksız paneli otomatik olasılıklı örneklem yapmak\n\n## 36. AĞIRLIK MİMARİSİ\n\nNihai ağırlık aday olarak şöyle gösterilebilir:\n\nw_i = d_i × a_i^{NR} × g_i^{CAL} × p_i^{SRC}\n\nBurada:\n\n- di: temel tasarım veya başlangıç ağırlığı\n\n- aiNR: yanıtlamama ayarı\n\n- giCAL: nüfus kalibrasyonu\n\n- piSRC: panel kaynağı veya olasılıksız örneklem düzeltmesi\n\nOlasılıklı panelde:\n\nd_i = 1/π_i\n\nolabilir. Olasılıksız panelde gerçek πi bilinmez. Bu durumda kullanılan ağırlık: tasarım ağırlığı değil, model tabanlı veya kalibrasyon ağırlığıdır. Bu ayrım raporda korunmalıdır.\n\n## 37. AĞIRLIKLAR SONUCA BAĞLI OLAMAZ\n\nAşağıdaki değişkenler ağırlık oluşturmak için kullanılamaz:\n\n- AI cevabının doğru olup olmaması\n\n- Markanın anılıp anılmaması\n\n- Atıf bulunması\n\n- Tavsiye oluşması\n\n- Critical hata çıkması\n\n- Denetlenen kurumun sonucu beğenmesi\n\nAğırlık değişkenleri:\n\n- sonuç görülmeden önce,\n\n- hedef nüfus ve seçim mekanizmasıyla ilişkili olduğu için\n\nseçilmelidir. Yanıt sonucu ağırlığı belirlerse skor kendi kendisini şekillendirir.\n\n## 38. KALİBRASYON DEĞİŞKENLERİ\n\nMuhtemel kalibrasyon alanları:\n\n- Ülke\n\n- Bölge\n\n- Dil\n\n- Yaş\n\n- Cinsiyet, gerekli ve etik ise\n\n- Eğitim\n\n- Kentsel/kırsal yerleşim\n\n- İnternet erişim türü\n\n- Cihaz\n\n- AI kullanım sıklığı\n\n- Ücretsiz/ücretli plan\n\n- Arayüz\n\n- Erişilebilirlik statüsü\n\nHer değişken için güvenilir hedef toplam bulunmayabilir. Fazla sayıda kalibrasyon değişkeni:\n\n- aşırı ağırlık değişkenliği,\n\n- düşük etkin örneklem,\n\n- model aşırı uyumu\n\noluşturabilir. Kalibrasyon seti sonuçlar görülmeden önce dondurulmalıdır.\n\n## 39. AĞIRLIKLANDIRMA DENGESİ\n\nAğırlıklandırma öncesi ve sonrası örneklem, hedef nüfusla karşılaştırılmalıdır. Her alan için:\n\n- hedef pay\n\n- ham örneklem payı\n\n- ağırlıklı pay\n\n- kalan fark\n\ngösterilmelidir. Ağırlıklandırma yalnız sonuç sayısına uygulanıp denge tablosu saklanamaz.\n\n## 40. AĞIRLIK TANILARI\n\nAna raporda ilgili olduğu ölçüde şu alanlar bulunmalıdır:\n\n- Minimum ağırlık\n\n- Maksimum ağırlık\n\n- Medyan ağırlık\n\n- Ağırlık değişim katsayısı\n\n- Ağırlık oranı\n\n- Kırpılan ağırlık sayısı\n\n- Ham örneklem büyüklüğü\n\n- Etkin örneklem büyüklüğü\n\n- Tasarım etkisi\n\n- Ağırlıksız sonuç\n\n- Ana ağırlıklı sonuç\n\n- Alternatif makul ağırlık sonuçları\n\nAğırlıklı tek sayı, ağırlık tanıları olmadan tam denetim kaydı değildir.\n\n## 41. SENTETİK AĞIRLIKLANDIRMA GÖSTERİMİ\n\nSENTETİK METODOLOJİ GÖSTERİMİ / Aşağıdaki katılımcılar, oranlar ve skorlar kurgusaldır. Hedef nüfus ve panel dağılımı:\n\nSentetik geçiş oranları:\n\nHam sonuç:\n\n900/1000=90%\n\n### 41.1. Kalibrasyon Katsayıları\n\nDüşük kullanım:\n\n0,50/0,10=5\n\nOrta kullanım:\n\n0,30/0,30=1\n\nYoğun kullanım:\n\n0,20/0,60 = 1/3\n\nAğırlıklı geçen yanıt:\n\n72(5) + 252(1) + 576(1/3) = 804\n\nAğırlık toplamı:\n\n100(5) + 300(1) + 600(1/3) = 1.000\n\nAğırlıklı sonuç:\n\n804/1000=80,4%\n\n### 41.2. Etkin Örneklem Büyüklüğü\n\nn_eff = [100(5)+300(1)+600(1/3)]² / [100(5²)+300(1²)+600(1/3)²] ≈ 349\n\nSonuç kartı:\n\n- Ham geçerli gözlem: 1.000\n\n- Ham skor: yüzde 90\n\n- Ağırlıklı skor: yüzde 80,4\n\n- Etkin örneklem: yaklaşık 349\n\n- Ana neden: yoğun AI kullanıcılarının aşırı temsili\n\nDoğru yorum:\n\n> Panel 1.000 geçerli gözlem taşımaktadır; fakat hedef nüfus kalibrasyonu sonucunda tahmin yüzde 80,4’e düşmüş ve ağırlık değişkenliği nedeniyle etkin örneklem yaklaşık 349 olmuştur.\n\nYanlış yorum: “1.000 kişiyle yüzde 90 küresel doğruluk kanıtlanmıştır.”\n\n## 42. AĞIRLIKLANDIRMA NEYİ DÜZELTEMEZ?\n\nSentetik panelde şu gruplar hiç bulunmasın:\n\n- Ekran okuyucu kullananlar\n\n- Düşük bant genişlikli kırsal kullanıcılar\n\n- AI ürününü ilk kez kullananlar\n\n- Küçük dil topluluğu\n\nAğırlıklandırma yalnız panelde bulunan kullanıcıların ağırlığını değiştirir. Hiç gözlenmeyen grubun:\n\n- AI cevabını,\n\n- erişim sorununu,\n\n- hata dağılımını\n\nüretemez. Bu nedenle:\n\n> Sıfır kapsama, sıfır bilgi demektir.\n\nAğırlıklandırılmış sonuç: hedef nüfusa daha yakın tahmin olabilir, tam hedef nüfus gözlemi değildir.\n\n## 43. DUYARLILIK ANALİZİ\n\nAğırlıklı sonucun tek ağırlık modeline bağımlılığı incelenmelidir. Aday sonuçlar:\n\n- Ham ağırlıksız sonuç\n\n- Tasarım ağırlıklı sonuç\n\n- Demografik kalibre edilmiş sonuç\n\n- AI kullanımı eklenmiş kalibrasyon\n\n- Ağırlık kırpılmış sonuç\n\n- Panel sağlayıcı etkisi ayarlanmış sonuç\n\nSonuçlar maddi biçimde değişiyorsa:\n\n#### Weight Sensitivity Warning\n\nverilmelidir. Tek “doğru” ağırlık sonucu kesin gerçek gibi sunulamaz.\n\n## 44. OLASILIKSIZ PANELDE PROPENSITY AYARI\n\nOlasılıksız panel üyelerinin hedef nüfusa göre panele girme eğilimi modellenebilir. Bir kişinin panelde olma olasılığı:\n\np̂_i = Pr(i ∈ panel | X_i)\n\nolarak tahmin edilebilir. Aday ters propensity ağırlığı:\n\nw_i^P = 1/p̂_i\n\nolabilir. Bu yöntem:\n\n- yalnız ölçülen Xi değişkenlerini kullanır,\n\n- yanlış modelden etkilenir,\n\n- gözlenmeyen seçilimi çözmez,\n\ngüçlü hedef referans veri gerektirir. Bu nedenle sonuç:\n\n#### Model-kalibre edilmiş olasılıksız panel tahmini\n\nolarak etiketlenmelidir.\n\n## 45. KÜÇÜK ALAN VE MODEL TABANLI TAHMİNLER\n\nBazı ülke veya dil hücrelerinde doğrudan örneklem yetersiz olabilir. Model tabanlı yöntemler komşu veya benzer gruplardan bilgi ödünç alabilir. Bu sonuç:\n\n- doğrudan gözlenen ülke skoru,\n\n- ham kullanıcı oranı\n\ndeğildir. Doğru statü:\n\n### MODEL-ASSISTED ESTIMATE\n\n### SMALL-AREA ESTIMATE\n\n### NOT DIRECTLY OBSERVED\n\nolmalıdır. Model tabanlı tahmin Sentinel gözlemi bulunmayan ülkeyi gözlenmiş ülkeye dönüştürmez.\n\n## 46. KATILIMCI GİZLİLİĞİ VE KANITLANABİLİRLİK\n\nGEO-1000 her gözlem için kanıt ister. Bu, katılımcı kimliğinin kamuya açıklanması anlamına gelmez. Ekran görüntüsü şu bilgileri içerebilir:\n\n- Ad\n\n- E-posta\n\n- Profil fotoğrafı\n\n- Önceki sohbet\n\n- Hesap planı\n\n- Kurum adı\n\n- Hassas kişisel bilgi\n\nNOMOS Capture veya eşdeğer sistem:\n\n- gereksiz kişisel alanları yakalamamalı,\n\n- otomatik veya kontrollü redaksiyon yapmalı,\n\n- ham kanıtı korumalı güvenli depoda tutmalı,\n\nkamuya yalnız anonim ve doğrulanabilir kayıt sunmalıdır.\n\n### 46.1. Kamu Kanıt Manifesti\n\nKamuya açık kayıt:\n\n- gözlem kimliği,\n\n- ülke/dil hücresi,\n\n- AI ürünü,\n\n- zaman,\n\n- kanıt hash’i,\n\n- doğrulama statüsü\n\ntaşıyabilir. Tam ekran görüntüsü:\n\n- redakte edilmiş,\n\n- kısıtlı erişimli,\n\n- bağımsız denetçiye açık\n\nolabilir. Bin kanıtın varlığı, bin kişinin kimliğinin kamuya açılmasını gerektirmez.\n\n### 46.2. Hassas Küçük Ülke Riski\n\nKüçük ülkede tek katılımcı varsa:\n\n- cihaz,\n\n- zaman,\n\n- dil,\n\n- plan\n\nbir araya geldiğinde kişinin yeniden tanımlanması kolaylaşabilir. Kamu raporunda ayrıntı seviyesi düşürülmelidir. Kanıt bütünlüğü erişim kontrollü sistemde korunabilir.\n\n## 47. KATILIMCI RIZASI\n\nKatılımcı en azından şunları bilmelidir:\n\n- Hangi görevi yapacağı\n\n- Hangi veri ve ekran görüntüsünün toplanacağı\n\n- Hangi kişisel bilgilerin toplanmayacağı\n\n- Verinin ne kadar saklanacağı\n\n- Kimlerin erişebileceği\n\n- Sonucun nasıl yayımlanacağı\n\n- Ödülün nasıl verileceği\n\n- Katılımın gönüllü olduğu\n\n- Çekilme veya itiraz imkânı\n\n- Hesap şifresinin istenmeyeceği\n\n- AI ürün koşullarını ihlal etmesinin beklenmediği\n\nRıza, uzun ve anlaşılmaz bir metin içine saklanmamalıdır. [K06; K22]\n\n## 48. KATILIMCI GÜVENLİĞİ\n\nKatılımcıdan:\n\n- kişisel sağlık, hukuk veya finans bilgisini AI’ya vermesi,\n\n- gerçek müşteri verisi kullanması,\n\n- işveren gizli bilgisini paylaşması,\n\n- hesap güvenliğini zayıflatması,\n\n- kullanım kısıtını aşması,\n\n- yasa veya ürün koşulunu ihlal etmesi\n\nistenemez. Sınama istemleri mümkün olduğunca kamuya açık ve kişisel olmayan bağlam taşımalıdır.\n\n## 49. KATILIMCI KALİTE DEĞİL, İNSAN ÇEŞİTLİLİĞİ TAŞIR\n\nDeneyimsiz kullanıcı:\n\n- görevi daha yavaş,\n\n- daha zor,\n\n- daha fazla destekle\n\ntamamlayabilir. Bu kişi otomatik olarak düşük kaliteli katılımcı değildir. Hedef nüfusun gerçek parçasıdır. Araştırma tasarımı yalnız yüksek dijital becerili kişilerin tamamlayabileceği kadar karmaşıksa: sorun katılımcıda değil, ölçüm aracında olabilir. Protokol:\n\n- anlaşılır,\n\n- erişilebilir,\n\n- dil bakımından doğal,\n\n- teknik yükü sınırlı\n\nolmalıdır.\n\n## 50. KATILIMCI SEÇİMİNİN KAMU SONUÇ KARTI\n\nAday kamu raporu şu alanları taşımalıdır:\n\n#### Panel Kaynakları\n\nOlasılıklı panel payı Profesyonel gönüllü panel payı Açık çağrı payı Üniversite/kurum payı Müşteri veya ilişkili panel payı\n\n#### Katılım Hunisi\n\nÇerçevedeki kişi Seçilen Davet edilen Kabul eden Başlayan Tamamlayan Geçerli gözlem üreten\n\n#### Uygunluk ve Bütünlük\n\nÜlke doğrulama düzeyleri Dil doğrulama düzeyleri Tekrar kişi oranı Şüpheli kayıt oranı Doğrulanmış sahtecilik oranı Geçersiz gözlem oranı\n\n#### Panel Kompozisyonu\n\nAI kullanım sıklığı Plan ve arayüz Marka aşinalığı Müşteri/çalışan ilişkisi Yeni ve tekrar panel kullanıcıları Erişilebilirlik kapsamı\n\n#### Ağırlık Tanıları\n\nHam ve ağırlıklı skor Minimum ve maksimum ağırlık Ağırlık değişim katsayısı Etkin örneklem Ağırlık hassasiyeti Kapsama uyarıları Bu alanlar katılımcıların kimliğini ifşa etmeden yayımlanabilir.\n\n## 51. ZORUNLU NORMATİF HÜKÜMLER\n\n**CH08-N01**\n\nHer geçerli GEO-1000 gözlemi hedef nüfustan analitik kayda kadar izlenebilir bir katılımcı seçim zinciri taşımalıdır.\n\n**CH08-N02**\n\nPanel içindeki rastgele seçim, hedef dünya nüfusundan rastgele seçim olarak sunulamaz.\n\n**CH08-N03**\n\nKatılımcı kaynağı, seçim yöntemi ve panel statüsü kamu yöntem kaydında açıklanmalıdır.\n\n**CH08-N04**\n\nOlasılıksız veya gönüllü panel olasılıklı nüfus örneklemi gibi tanımlanamaz.\n\n**CH08-N05**\n\nDenetlenen kurum tarafından önerilen katılımcılar ana bağımsız nüfus paneline açıklamasız biçimde alınamaz.\n\n**CH08-N06**\n\nMüşteri, çalışan, partner, rakip ve AI sağlayıcısı ilişkileri ayrı kaydedilmelidir.\n\n**CH08-N07**\n\nKatılımcı uygunluk koşulları AI cevabı görülmeden önce doğrulanmalıdır.\n\n**CH08-N08**\n\nÜlke, dil, ürün, plan ve arayüz uygunluğu ilgili görev atamasından önce belirlenmelidir.\n\n**CH08-N09**\n\nAynı kişi birden fazla hesap, cihaz, dil, panel veya AI ürünü nedeniyle nüfus birimi olarak çoğaltılamaz.\n\n**CH08-N10**\n\nBenzersiz kişi kontrolü veri minimizasyonu ve mahremiyet ilkeleriyle yürütülmelidir.\n\n**CH08-N11**\n\nTek bir teknik sinyal katılımcının sahte olduğuna ilişkin otomatik kesin karar için yeterli sayılamaz.\n\n**CH08-N12**\n\nKatılımcı ödülü AI yanıtının olumlu, doğru, uzun, atıf içeren veya markaya yararlı olmasına bağlanamaz.\n\n**CH08-N13**\n\nKalite bonusu yalnız önceden belirlenmiş protokol bütünlüğüne bağlanabilir.\n\n**CH08-N14**\n\nDavet ve bilgilendirme metni katılımcıyı olumlu veya olumsuz sonuç aramaya yöneltemez.\n\n**CH08-N15**\n\nAI ürünü, istem ve görev sırası sonucu görmeden önce atanmalı veya rastgeleleştirilmelidir.\n\n**CH08-N16**\n\nKatılımcı tercihine dayalı ürün ve istem seçimi ana nüfus panelinde açıklamasız biçimde kullanılamaz.\n\n**CH08-N17**\n\nPanel koşullanması, önceki sınama maruziyeti ve tekrar katılım kaydedilmelidir.\n\n**CH08-N18**\n\nYeni ve koşullanmış katılımcı sonuçları gerektiğinde ayrı analiz edilmelidir.\n\n**CH08-N19**\n\nKatılımcının panele alınması, tutulması, dışlanması veya yedekle değiştirilmesi AI cevabının içeriğine dayanamaz.\n\n**CH08-N20**\n\nYanlış, olumsuz, ret veya Critical AI çıktısı geçerli protokol altında korunmalıdır.\n\n**CH08-N21**\n\nKatılımcı geçerliliği yanıtın maddi doğruluğundan önce ve mümkün olduğunca kör değerlendirilmelidir.\n\n**CH08-N22**\n\nDavet, kabul, başlangıç, tamamlama ve geçerli gözlem oranları ayrı raporlanmalıdır.\n\n**CH08-N23**\n\nYanıtlamama ayarı yalnız önceden tanımlanmış ve ilgili değişkenlere dayanmalıdır.\n\n**CH08-N24**\n\nAğırlıklandırma örnekleme çerçevesinde hiç bulunmayan kullanıcıları temsil edilmiş hâle getiremez.\n\n**CH08-N25**\n\nAğırlık değişkenleri AI yanıt sonucuna, skora veya denetlenen kurumun ticari çıkarına bağlı olamaz.\n\n**CH08-N26**\n\nOlasılıksız panel ağırlıkları tasarım ağırlığı gibi sunulamaz.\n\n**CH08-N27**\n\nKalibrasyon değişkenleri ve hedef toplamlar sonuçlar görülmeden önce sürümlenmelidir.\n\n**CH08-N28**\n\nAğırlıksız ve ana ağırlıklı sonuç birlikte saklanmalıdır.\n\n**CH08-N29**\n\nAğırlık tanıları ve etkin örneklem büyüklüğü ana raporda görünür olmalıdır.\n\n**CH08-N30**\n\nAğırlık kırpma kullanılıyorsa kırpılmamış sonuç ve duyarlılık analizi korunmalıdır.\n\n**CH08-N31**\n\nPanel sağlayıcısı ve katılımcı kaynağı etkileri ayrı değişkenler olarak tutulmalıdır.\n\n**CH08-N32**\n\nÇok kaynaklı panelde kaynaklar arası tekrar kişi kontrolü yapılmalıdır.\n\n**CH08-N33**\n\nSahtecilik tespiti çoklu sinyal, orantılı insan incelemesi ve itiraz yolu taşımalıdır.\n\n**CH08-N34**\n\nVPN, ortak cihaz, kurum ağı veya yardımcı teknoloji kullanımı otomatik sahtecilik sayılmamalıdır.\n\n**CH08-N35**\n\nModel tabanlı küçük alan tahmini doğrudan gözlenen ülke veya dil skoru gibi sunulamaz.\n\n**CH08-N36**\n\nKatılımcı ekran görüntüleri ve kanıtları kişisel veri minimizasyonu, redaksiyon ve erişim kontrolü taşımalıdır.\n\n**CH08-N37**\n\nKatılımcıdan hesap şifresi, özel sohbet geçmişi veya gereksiz hassas bilgi istenemez.\n\n**CH08-N38**\n\nKatılımcılardan ürün, yaş, kimlik, ülke veya hesap kısıtlarını aşmaları istenemez.\n\n**CH08-N39**\n\nÇocuk veya özel koruma gerektiren kullanıcılar ayrı etik ve güvenlik protokolü olmadan panele alınamaz.\n\n**CH08-N40**\n\nKatılımcı seçim ve ağırlıklandırma kaydının hesap verebilir insan veya kurum sahibi bulunmalıdır.\n\n## 52. BAŞARISIZLIK BİÇİMLERİ\n\n**CH08-F01 — PANEL İÇİ RASTGELEYİ DÜNYA RASTGELESİ SAYMAK**\n\nGönüllü panel içindeki rastgele seçim dünya nüfusundan rastgele seçim gibi sunulur.\n\n**CH08-F02 — KOTA UYUMUNU TEMSİL SAYMAK**\n\nYaş ve ülke kotaları tuttuğu için bütün davranışsal ve teknolojik yanlılıkların çözüldüğü iddia edilir.\n\n**CH08-F03 — MÜŞTERİLERİ GENEL NÜFUS SAYMAK**\n\nDenetlenen kurumun kullanıcı listesi dünya kullanıcı paneli gibi kullanılır.\n\n**CH08-F04 — ÇALIŞAN VE PARTNERLERİ GİZLEMEK**\n\nKurumla ilişkili kullanıcılar bağımsız genel katılımcı gibi gösterilir.\n\n**CH08-F05 — TEK PANEL SAĞLAYICISINI DÜNYA SAYMAK**\n\nSağlayıcı etkisi ve kayıtlı panel davranışı incelenmez.\n\n**CH08-F06 — AÇIK ÇAĞRIYI OLASILIKLI ÖRNEKLEM SAYMAK**\n\nKendi kendine seçilim saklanır.\n\n**CH08-F07 — ÜLKEYİ YALNIZ IP İLE BELİRLEMEK**\n\nSeyahat, VPN, kurum ağı ve hesap bölgesi farkları yok sayılır.\n\n**CH08-F08 — VATANDAŞLIĞI KULLANIM ÜLKESİ SAYMAK**\n\nÜrün deneyiminin gerçek coğrafi koşulu yanlış sınıflandırılır.\n\n**CH08-F09 — DİL BEYANINI SINAMADAN KESİN SAYMAK**\n\nKatılımcı istem ve cevabı anlayamadığı hâlde dil hücresinde tutulur.\n\n**CH08-F10 — DİL TESTİNİ ELİT ELEMEYE DÖNÜŞTÜRMEK**\n\nYalnız yüksek eğitimli kişiler panele kalır.\n\n**CH08-F11 — HESAP SAYISINI İNSAN SAYISI SAYMAK**\n\nBir kişi birden fazla hesapla nüfus ağırlığını artırır.\n\n**CH08-F12 — ORTAK HESABI BİR KİŞİ SAYMAK**\n\nBirden fazla insanın kullandığı hesap tekil kullanıcı gibi yorumlanır.\n\n**CH08-F13 — SONUCA BAĞLI ÖDEME**\n\nOlumlu, doğru veya atıf içeren cevap için bonus verilir.\n\n**CH08-F14 — HIZ BONSUYLA PROTOKOLÜ BOZMAK**\n\nKatılımcı cevap tamamlanmadan ekran görüntüsü alır veya görevi aceleyle yapar.\n\n**CH08-F15 — DAVETTE SONUCU AÇIKLAMAK**\n\nKatılımcıdan hata veya başarı bulması istenir.\n\n**CH08-F16 — KATILIMCIYA ÜRÜNÜ SEÇTİRMEK**\n\nYalnız erişebildiği veya sevdiği AI ürününü seçen kullanıcılar paneli belirler.\n\n**CH08-F17 — İSTEM SIRASI ETKİSİNİ GİZLEMEK**\n\nÖnceki cevaplar sonraki görevleri etkiler.\n\n**CH08-F18 — PANEL KOŞULLANMASINI DOĞAL KULLANIM SAYMAK**\n\nAynı sınamayı defalarca gören kullanıcı yeni kullanıcı gibi sunulur.\n\n**CH08-F19 — SONUÇ PAYLAŞIMINI YOK SAYMAK**\n\nKatılımcılar görev ve cevapları birbirine aktarmıştır.\n\n**CH08-F20 — YANITLAMAMAYI YALNIZ SAYI SORUNU SAYMAK**\n\nKatılmayanların sistematik farklılığı incelenmez.\n\n**CH08-F21 — PANEL KAYBINI ÜRÜN İYİLEŞMESİ SAYMAK**\n\nZayıf veya deneyimsiz kullanıcılar sonraki dalgadan ayrıldığı için skor yükselir.\n\n**CH08-F22 — OLUMSUZ YANITI GEÇERSİZ SAYMAK**\n\nAI yanlış cevap verdiği için katılımcı değiştirilir.\n\n**CH08-F23 — DOĞRU CEVABI GEÇERLİ SAYMAK**\n\nKatılımcı cevabı yenilemiş olsa da sonuç doğru olduğu için kayıt korunur.\n\n**CH08-F24 — BOT VE TEKRAR KATILIMI GÖZDEN KAÇIRMAK**\n\nAynı kişi veya otomasyon çok sayıda gözlem üretir.\n\n**CH08-F25 — TEK SİNYALLE TOPLU DIŞLAMA**\n\nVPN, cihaz veya hız nedeniyle gerçek kullanıcılar sahte sayılır.\n\n**CH08-F26 — SAHTECİLİK İNCELEMESİNİ SONUCA GÖRE YAPMAK**\n\nDüşük skorlu kayıtlar daha sık incelenir.\n\n**CH08-F27 — AĞIRLIKLA GÖRÜNMEYEN GRUP YARATMAK**\n\nÖrneklemde hiç bulunmayan kullanıcıların temsil edildiği iddia edilir.\n\n**CH08-F28 — SONUÇ SONRASI KALİBRASYON SEÇMEK**\n\nEn uygun skoru üreten ağırlık değişkenleri sonradan seçilir.\n\n**CH08-F29 — HAM PANEL PAYINI NÜFUS PAYI SAYMAK**\n\nYoğun AI kullanıcıları ham sayılarıyla küresel sonucu belirler.\n\n**CH08-F30 — OLAŞILIKSIZ AĞIRLIĞI TASARIM AĞIRLIĞI SAYMAK**\n\nGerçek seçilme ihtimali bilinmediği hâlde kesin nüfus çıkarımı yapılır.\n\n**CH08-F31 — AĞIRLIKSIZ SONUCU SAKLAMAK**\n\nAğırlık modelinin etkisi görülemez.\n\n**CH08-F32 — ETKİN ÖRNEKLEMİ GİZLEMEK**\n\n1.000 ham kayıt, 300–400 bilgi birimi taşısa da tam hassasiyet iddia edilir.\n\n**CH08-F33 — AĞIRLIK KIRPMA İLE ZAYIF GRUBU SİLMEK**\n\nYüksek ağırlıklı küçük gruplar sonucu düşürdüğü için kırpılır.\n\n**CH08-F34 — MODEL TABANLI TAHMİNİ GÖZLENMİŞ SKOR SAYMAK**\n\nÖrneksiz ülkeye kesin puan verilir.\n\n**CH08-F35 — KANIT İÇİN KİMLİĞİ İFŞA ETMEK**\n\nEkran görüntüleri kişisel bilgiyle kamuya yayımlanır.\n\n**CH08-F36 — KÜÇÜK ÜLKE KATILIMCISINI YENİDEN TANIMLANABİLİR KILMAK**\n\nÜlke, saat, cihaz ve plan bilgileri tek kişiyi açığa çıkarır.\n\n**CH08-F37 — KATILIMCIYA ŞİFRE VEYA ÖZEL SOHBET İSTEMEK**\n\nKanıt toplama hesap güvenliğini ihlal eder.\n\n**CH08-F38 — DÜŞÜK DİJİTAL BECERİYİ UYGUNSUZLUK SAYMAK**\n\nGerçek hedef kullanıcılar panelden çıkarılır.\n\n**CH08-F39 — ÖDÜLLE GÖNÜLLÜLÜĞÜ BOZMAK**\n\nKatılımcı makul biçimde reddedemeyeceği baskı altında kalır.\n\n**CH08-F40 — KATILIMCI SEÇİMİNİ MÜŞTERİYE BIRAKMAK**\n\nDenetlenen kurum, panelin sonucunu belirleyebilecek insanları seçer.\n\n## 53. DENETİM PROSEDÜRÜ\n\n### Adım 1 — Katılımcı Kaynaklarını Haritala\n\nHer panel, ortak, açık çağrı ve müşteri kaynağı ayrı kaydedilir.\n\n### Adım 2 — Seçim Statüsünü Ata\n\nHer kaynak için PSI-0 ile PSI-5 arasında uygun statü belirlenir.\n\n### Adım 3 — Hedef Nüfusla Kapsam Karşılaştırması Yap\n\nHangi hedef kullanıcıların panelde bulunmadığı belirlenir.\n\n### Adım 4 — Katılımcı Seçim Olasılığını veya Modelini Kaydet\n\nBilinen olasılık, kota veya gönüllü seçilim açıklanır.\n\n### Adım 5 — Uygunluk Kurallarını Dondur\n\nYaş Ülke Dil Ürün Plan Arayüz Benzersizlik Çıkar ilişkisi koşulları sürümlenir.\n\n### Adım 6 — Davet Metnini İncele\n\nOlumlu veya olumsuz yönlendirme bulunup bulunmadığı değerlendirilir.\n\n### Adım 7 — Ödül Yapısını İncele\n\nÖdülün sonuçtan tamamen bağımsiz olduğu doğrulanır.\n\n### Adım 8 — Katılımcı Ülke, Dil ve Ürün Erişimini Doğrula\n\nMahremiyet koruyucu doğrulama düzeyleri atanır.\n\n### Adım 9 — Benzersiz İnsan Kontrolü Yap\n\nKaynak içi ve kaynaklar arası tekrarlar incelenir.\n\n### Adım 10 — İlişki ve Aşinalık Alanlarını Kaydet\n\nMüşteri, çalışan, rakip, AI sağlayıcısı ve marka aşinalığı belirlenir.\n\n### Adım 11 — Görevleri Atama Planına Göre Dağıt\n\nÜrün, istem, sıra ve dalga atamaları doğrulanır.\n\n### Adım 12 — Panel Koşullanmasını Kaydet\n\nYeni, tekrar ve daha önce aynı sınama’a katılmış kullanıcılar ayrılır.\n\n### Adım 13 — Katılım Hunisini Kur\n\nDavet, kabul, başlangıç, tamamlama ve geçerlilik sayıları hesaplanır.\n\n### Adım 14 — Geçerlilik İncelemesini Körleştir\n\nMümkün olduğunca AI yanıt skoru görülmeden protokol geçerliliği belirlenir.\n\n### Adım 15 — Sahtecilik Sinyallerini İncele\n\nÇoklu sinyal ve insan değerlendirmesi kullanılır.\n\n### Adım 16 — Yanıtlamama ve Panel Kaybını Analiz Et\n\nKatılan ve katılmayanların bilinen özellikleri karşılaştırılır.\n\n### Adım 17 — Tasarım ve Kalibrasyon Ağırlıklarını Üret\n\nOlasılıklı ve olasılıksız kaynaklar ayrı yöntemle ele alınır.\n\n### Adım 18 — Ağırlık Tanılarını Hesapla\n\nAğırlık dağılımı Tasarım etkisi Etkin örneklem Kırpma etkisi hesaplanır.\n\n### Adım 19 — Duyarlılık Analizi Yap\n\nHam, ana ağırlıklı ve alternatif makul sonuçlar karşılaştırılır.\n\n### Adım 20 — Gizlilik ve Kanıt Manifestini Oluştur\n\nTam kanıt güvenli depoda; anonim kanıt kimlikleri kamu kaydında tutulur.\n\n### Adım 21 — Kamu Seçim Kartını Yayımla\n\nPanel kaynakları, katılım hunisi, yanlılıklar ve ağırlık etkisi görünür hâle getirilir.\n\n## 54. GEREKLİ KANIT\n\nHedef nüfus kaydı Örnekleme çerçevesi Panel sağlayıcıları Katılımcı kaynakları Seçim statüsü Olasılıklı veya olasılıksız panel sınıfı Panel kayıt yöntemi Davet metni Uygunluk kuralları Katılımcı ülke doğrulaması Dil yeterlilik kaydı AI ürün erişim kaydı Plan ve kullanıcı yüzeyi Benzersiz insan kontrolü Kaynaklar arası tekrar kontrolü Marka aşinalığı AI kullanım sıklığı Denetlenen varlıkla ilişki AI sağlayıcısıyla ilişki Katılımcı ödülü Bonus koşulları Görev atama yöntemi Rastgelelik ve bloklama kaydı Ürün ve istem sırası Panel koşullanması Önceki sınama katılımı Davet edilen kişi sayısı Katılmayı kabul eden kişi sayısı Göreve başlayan kişi sayısı Tamamlayan kişi sayısı Geçerli gözlem sayısı Yanıtlamama nedenleri Panel kaybı Geçersizlik nedenleri Sahtecilik sinyalleri\n\nİnceleme ve itiraz kayıtları Tasarım ağırlıkları Yanıtlamama ayarları Kalibrasyon değişkenleri Propensity modeli, varsa Ağırlık kırpma kaydı Etkin örneklem büyüklüğü Duyarlılık sonuçları Panel sağlayıcı etkisi Ağırlıksız ve ağırlıklı skorlar Rıza kaydı Veri saklama ve erişim politikası Redaksiyon kuralları Kamu kanıt manifesti Sorumlu insan veya kurum\n\n## 55. DENETİM KONTROL LİSTESİ\n\nKatılımcılar hangi kaynaklardan geldi? Her kaynak olasılıklı mı, gönüllü mü, açık çağrı mı? Panel içi rastgelelik dünya nüfusu rastgeleliği gibi sunuldu mu? Denetlenen kurum katılımcı seçimine müdahale etti mi? Müşteri ve çalışan katılımcılar ayrı mı? AI sağlayıcısı veya rakip ilişkileri kaydedildi mi? Ülke uygunluğu nasıl doğrulandı? Dil yeterliliği gerçek kullanım düzeyinde mi? Doğru AI ürünü, plan ve arayüz kullanıldı mı? Aynı kişi kaç hesap veya panelde bulundu? Kaynaklar arası tekrar kontrolü yapıldı mı? Davet metni sonucu yönlendirdi mi? Ödül AI cevabının içeriğine bağlı mı? Hız teşviki protokol kalitesini düşürdü mü? Görev ataması rastgele veya önceden kurallı mı? Katılımcı ürün veya istemi kendisi seçti mi?\n\nÜrün ve istem sırası dengelendi mi? Panel koşullanması kaydedildi mi? Katılımcılar görev sonuçlarını paylaştı mı? Davet–kabul–başlangıç–tamamlama–geçerlilik hunisi görünür mü? Yanıt vermeyenler bilinen özelliklerde farklı mı? Panel kaybı zaman trendini etkiliyor mu? Geçerlilik kararı AI cevabı puanlanmadan önce mi verildi? Olumsuz veya Critical cevaplar daha sık geçersiz sayıldı mı? Sahtecilik tespiti çoklu sinyal taşıyor mu? VPN veya ortak cihaz otomatik dışlama yarattı mı? Katılımcıya itiraz yolu verildi mi? Ağırlık değişkenleri sonuçtan önce tanımlandı mı? Olasılıksız panel ağırlıkları doğru etiketlendi mi? Hedef toplamlar güvenilir mi? Ağırlıksız ve ağırlıklı sonuç birlikte veriliyor mu? Etkin örneklem büyüklüğü açık mı? Ağırlık kırpmanın etkisi gösterildi mi?\n\nHiç gözlenmeyen gruplar ağırlıkla temsil edilmiş gibi gösterildi mi? Model tabanlı tahmin doğrudan gözlem gibi sunuldu mu? Katılımcı ekran görüntülerinde kişisel bilgi var mı? Küçük ülke kullanıcıları yeniden tanımlanabilir mi? Hesap şifresi veya özel sohbet talep edildi mi? Katılımcı rızası açık ve anlaşılır mı? Katılımcı seçim ve ağırlıklandırma kaydının hesap verebilir sahibi belli mi?\n\n## 56. İTİRAZLAR VE CEVAPLAR\n\n### İtiraz 1 — “Profesyonel araştırma paneli kullanıyorsak neden hâlâ yanlılıktan söz ediyoruz?”\n\nProfesyonel panel veri kalitesini ve saha yönetimini güçlendirebilir. Panel üyeleri yine:\n\n- gönüllü,\n\n- araştırmaya alışkın,\n\n- teknoloji kullanımında farklı\n\nolabilir. Profesyonellik yanlılığı yok etmez. Ölçüp yönetmeyi kolaylaştırır.\n\n### İtiraz 2 — “Yaş ve ülke kotaları tuttuysa panel neden temsili sayılmasın?”\n\nKatılımcılar:\n\n- AI kullanım sıklığı,\n\n- cihaz,\n\n- plan,\n\n- marka aşinalığı,\n\n- dijital beceri\n\nbakımından farklı olabilir. Kotalar yalnız kapsadıkları alanları dengeler.\n\n### İtiraz 3 — “Ağırlıklandırma bu farkları düzeltemez mi?”\n\nÖlçülen ve güvenilir hedef toplamı bulunan farkları kısmen düzeltebilir. Hiç gözlenmeyen veya ölçülmeyen farkları kesin biçimde düzeltemez.\n\n### İtiraz 4 — “Kurumun müşterileri gerçek kullanıcılardır; neden ana panele alınmasınlar?”\n\nAlınabilirler. Fakat genel nüfusta taşıdıkları gerçek payla ve ilişki statüsüyle alınmalıdırlar. Müşteri listesinin tamamı genel nüfus paneli değildir.\n\n### İtiraz 5 — “Katılımcının markayı bilmesi neden sorun olsun?”\n\nSorun olmak zorunda değildir. Doğal kullanıcı nüfusunun bir parçasıdır. Aşinalık dengesizse sonuç farklılaşabilir. Bu nedenle kaydedilir ve gerekirse analiz edilir.\n\n### İtiraz 6 — “Yoğun AI kullanıcıları görevi daha doğru yapıyor; onları seçmek daha iyi değil mi?”\n\nProtokol testi için daha kolay olabilir. Fakat gerçek nüfus deneyimini ölçmek istiyorsak deneyimsiz kullanıcılar da önemlidir. Görev aşırı karmaşıksa ölçüm aracı düzeltilmelidir. Nüfus basitleştirilmemelidir.\n\n### İtiraz 7 — “Katılımcı cevabı yanlış anladıysa gözlemi neden koruyalım?”\n\nKatılımcının görevi cevabı değerlendirmek değil, doğru biçimde yakalamaktır. Capture protokolünü doğru uyguladıysa AI yanıtı korunur. Maddi değerlendirme hakemlerin görevidir.\n\n### İtiraz 8 — “Sahte katılımı önlemek için katı otomatik filtre kullanmak gerekmez mi?”\n\nOtomatik filtre yararlıdır. Tek başına nihai karar olursa gerçek kullanıcıları haksız dışlayabilir. Çoklu sinyal ve orantılı insan incelemesi gerekir.\n\n### İtiraz 9 — “Bin ekran görüntüsünü kamuya açmazsak yöntem kanıtlanmış sayılır mı?”\n\nTam ekran görüntüleri:\n\n- kişisel bilgi,\n\n- hesap güvenliği,\n\n- yeniden tanımlama\n\nriski taşıyabilir. Kamuya:\n\n- redakte edilmiş örnekler,\n\n- gözlem manifesti,\n\n- bütünlük hash’leri,\n\n- bağımsız denetim erişimi\n\nsunulabilir. Kanıtlanabilirlik kimlik ifşası değildir.\n\n### İtiraz 10 — “Ağırlıklı skor ham skordan çok farklıysa hangisi doğrudur?”\n\nİki sonuç farklı sorulara cevap verir. Ham skor paneldeki insanların sonucudur. Ağırlıklı skor hedef nüfus tahminidir. Büyük fark panel kompozisyonunun önemli olduğunu gösterir. Her ikisi de yayımlanmalıdır.\n\n### İtiraz 11 — “Etkin örneklem 349’a düştüyse 1.000 gözlem toplamak boşa mı gitti?”\n\nHayır. Fazla örneklenen gruplar alt grup analizini güçlendirmiş olabilir. Ancak küresel tahminin hassasiyeti ham 1.000 sayısından daha düşük olabilir. Bu gerçeği saklamamak gerekir.\n\n### İtiraz 12 — “Olasılıksız panel hiç kullanılamaz mı?”\n\nKullanılabilir. Özellikle:\n\n- pilot,\n\n- düşük kaynaklı dil,\n\n- küçük ülke,\n\n- hızlı keşif\n\niçin değerlidir. Doğru statü ve sınırlamalarla yayımlanmalıdır.\n\n### İtiraz 13 — “Katılımcıların tamamını yeni insanlardan seçmek daha güvenilir değil mi?”\n\nKesitsel nüfus tahmini için güçlü olabilir. Boylamsal değişimi ölçmek için tekrar kullanıcılar değerlidir. Yeni ve tekrar panel rolleri ayrı tutulmalıdır.\n\n### İtiraz 14 — “Bu kadar katılımcı verisi toplamak mahremiyet riskini artırmaz mı?”\n\nArtırabilir. Bu nedenle:\n\n- veri minimizasyonu,\n\n- anonim kimlik,\n\n- redaksiyon,\n\n- erişim kontrolü,\n\n- saklama süresi\n\nprotokolün zorunlu parçasıdır. Gereksiz bilgi toplanmamalıdır.\n\n## 59. BÖLÜMÜN ORTAK HÜKMÜ\n\nBir GEO araştırmasında en kolay sayı:\n\n#### 1.000\n\nolabilir. En zor soru ise şudur:\n\n> Hangi 1.000?\n\nAynı ülke ve yaş kotalarına sahip iki panel tamamen farklı sonuç üretebilir. Birinde:\n\n- yoğun AI kullanıcıları,\n\n- ücretli plan sahipleri,\n\n- teknoloji çalışanları\n\nçoğunluktadır. Diğerinde:\n\n- seyrek kullanıcılar,\n\n- mobil kullanıcılar,\n\n- düşük dijital becerili kişiler\n\ndaha görünürdür. Her ikisi de 1.000 kişidir. Aynı nüfus değildir. Katılımcıların nereden geldiğini saklayıp yalnız ağırlıklı sonucu yayımlarsanız, ağırlıklandırmayı denetim yöntemi değil güven perdesi hâline getirirsiniz. Bir örneklemde hiç bulunmayan insanı ağırlıklandıramazsınız. Bir kullanıcının deneyimi yanlış olduğu için onu değiştiremezsiniz. Yanlış cevap, araştırmanın başarısızlığı değildir. Araştırmanın ölçmeye çalıştığı olaydır. Katılımcı cevabı doğru olduğu hâlde protokolü bozmuşsa kaydı koruyamazsınız. Doğru cevap, sahte gözlemi gerçek yapmaz. Bir kişiye daha çok ödeme yapabilirsiniz. Fakat istediğiniz cevabı üretmesi için değil. Bir ülkenin yaşam koşuluna uygun ödeme verebilirsiniz. Fakat katılımcının gönüllülüğünü satın alamazsınız. Bin ekran görüntüsü kanıt olabilir. Bin insanın kimliğini kamuya açmak zorunda değildir.\n\nKanıt bütünlüğü ile insan mahremiyeti birlikte korunabilir. Bu nedenle NOMOS’un sekizinci ölçüm yasası şudur:\n\n> Örneklemin gücü, kaç kişiden oluştuğu kadar bu kişilerin neden ve nasıl seçildiğiyle belirlenir.\n\nDokuzuncu yasası şudur:\n\n> Ağırlıklandırma, gözlenmiş nüfusu yeniden dengeler; gözlenmemiş insanı yaratmaz.\n\nOnuncu yasası şudur:\n\n> Yanlış AI cevabı geçerli veri olabilir; doğru AI cevabı geçersiz veri olabilir.\n\nOn birinci yasası şudur:\n\n> Katılımcının ödülü, istenen sonucu bulmaya değil, gördüğü sonucu değiştirmeden kanıtlamaya verilmelidir.\n\nOn ikinci yasası şudur:\n\n> Kanıtlanabilirlik, katılımcının mahremiyetinden vazgeçmesini gerektirmez.\n\n## NOMOS’un Bölüm 8 Emri\n\n> Bana yalnız bin insan getirme. / Bu bin insanın hangi dünyadan geldiğini göster.\n\n> Gönüllü panelini rastgele nüfus; müşteri listesini genel kamu; çalışanı bağımsız kullanıcı yapma.\n\n> Ülke ve yaş kotaları tuttu diye ölçmediğin bütün farkların düzeldiğini sanma.\n\n> Bir kişiyi hesapları, cihazları, dilleri ve panel üyelikleri kadar çoğaltma.\n\n> Markayı sevenleri, markadan nefret edenleri ve markayı hiç bilmeyenleri aynı görünmez kutuya koyma.\n\n> Katılımcıya doğru cevabı bulması için değil, gördüğü ilk uygun cevabı değiştirmeden kaydetmesi için ödeme yap.\n\n> AI yanlış cevap verdiğinde kullanıcıyı değiştirme. / Kullanıcı protokolü bozduğunda cevabın doğru olmasına bakma.\n\n> Panelde hiç olmayan insanı ağırlıkla varmış gibi gösterme.\n\n> Ham sonucu saklama. / Ağırlıklı sonucu tek gerçek ilan etme. / Etkin örneklemini göster. / Hassasiyetini göster.\n\n> VPN kullananı sahte, ortak cihaz kullananı bot, yardımcı teknoloji kullananı otomasyon ilan etme.\n\n> Sahteciliği araştır. / Ama araştırmanın kendisini yeni bir dışlama yanlılığına dönüştürme.\n\n> Ekran görüntüsünü koru. / İnsanın adını, hesabını ve özel hayatını koru.\n\n> Önce nüfusu tanımla. / Sonra çerçeveyi göster. / Sonra kimi seçtiğini, kimin gelmediğini, kimin tamamlayamadığını ve kimi neden dışladığını açıkla. / Ve ancak bundan sonra skorun insanlık adına ne kadar konuşabileceğine karar ver.\n\n## Bölümün Son Cümlesi\n\n> GEO-1000’de bir katılımcı yalnız cevap taşıyan kişi değildir; hedef nüfustaki başka insanlar adına hangi ölçüde konuşabileceği, seçim yolu, ağırlığı, bağımsızlığı ve mahremiyetiyle birlikte kanıtlanması gereken insan birimidir.\n\n## Normatif Öz\n\n> 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.","character_count":66317,"record_sha256":"328e9c9bf688f17773dbe151ddcc91cd854fdc43fe22e24cf3b103097d60c364"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-tr-chapter-09","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"tr","language_name":"Turkish","direction":"ltr","record_type":"chapter","sequence":11,"chapter_number":9,"item_number":null,"title":"AI Sistem Sicili ve Karşılaştırılabilirlik","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/tr/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22040778","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22040778","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K02","K03"],"source_word_count":8223,"source_document_sha256":"51df37981ca371d37c430cfaa0515850b2d1bd403bf1fdf0080a7246fab28f5a","structured_json":"{\"number\":9,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH09\",\"title\":\"AI Sistem Sicili ve Karşılaştırılabilirlik\",\"subtitle\":null,\"sourceFile\":\"9.cu bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"053EE2C8569DE504C5C2EC0DC22A7B91C8A52B8F4AC42660EF573A8D7EF922C5\",\"sourceWordCount\":8223,\"sourceIds\":[\"K02\",\"K03\"],\"machine\":{\"chapter\":9,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH09\",\"title\":\"AI Sistem Sicili ve Karşılaştırılabilirlik\",\"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\":\"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.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH09-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"54. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR AI SİSTEM KAYDI\",\"sourceParagraph\":1758,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":1759,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1760,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":1761,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1762,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiSystemRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":1763,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systemRecordId\\\": \\\"NGAI-SYNTH-ORION-WEB-FREE-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1764,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"provider\\\": {\",\"sourceParagraph\":1765,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"providerId\\\": \\\"SYNTH-ORION\\\",\",\"sourceParagraph\":1766,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"providerName\\\": \\\"Orion Systems\\\"\",\"sourceParagraph\":1767,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1768,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"product\\\": {\",\"sourceParagraph\":1769,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productId\\\": \\\"SYNTH-ORION-CHAT\\\",\",\"sourceParagraph\":1770,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productName\\\": \\\"Orion Chat\\\",\",\"sourceParagraph\":1771,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productType\\\": [\",\"sourceParagraph\":1772,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PT-1\\\",\",\"sourceParagraph\":1773,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PT-2\\\"\",\"sourceParagraph\":1774,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1775,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"surface\\\": \\\"WEB\\\",\",\"sourceParagraph\":1776,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"plan\\\": \\\"FREE\\\",\",\"sourceParagraph\":1777,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"applicationVersion\\\": \\\"6.1\\\"\",\"sourceParagraph\":1778,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1779,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"model\\\": {\",\"sourceParagraph\":1780,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"displayedLabel\\\": \\\"Orion Standard\\\",\",\"sourceParagraph\":1781,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"identityConfidence\\\": \\\"MI-1\\\",\",\"sourceParagraph\":1782,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"versionedDeploymentId\\\": null,\",\"sourceParagraph\":1783,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"dynamicRoutingPossible\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1784,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimAttributionLevel\\\": \\\"PRODUCT_SURFACE_ONLY\\\"\",\"sourceParagraph\":1785,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1786,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"knowledgeConfiguration\\\": {\",\"sourceParagraph\":1787,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"mode\\\": \\\"KG-3\\\",\",\"sourceParagraph\":1788,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"webFeatureAvailable\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1789,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"webFeatureEnabled\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1790,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"webUseForObservation\\\": \\\"USED_CONFIRMED\\\",\",\"sourceParagraph\":1791,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationFeatureAvailable\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1792,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationsDisplayed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1793,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"privateKnowledgeSource\\\": false\",\"sourceParagraph\":1794,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1795,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"tools\\\": {\",\"sourceParagraph\":1796,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"available\\\": [\",\"sourceParagraph\":1797,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"WEB_SEARCH\\\"\",\"sourceParagraph\":1798,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1799,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"usedForObservation\\\": [\",\"sourceParagraph\":1800,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"WEB_SEARCH\\\"\",\"sourceParagraph\":1801,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":1802,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1803,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"session\\\": {\",\"sourceParagraph\":1804,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sessionType\\\": \\\"ST-1\\\",\",\"sourceParagraph\":1805,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"newConversation\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1806,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"persistentMemory\\\": \\\"OFF\\\",\",\"sourceParagraph\":1807,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"customInstructions\\\": \\\"OFF\\\",\",\"sourceParagraph\":1808,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"priorConversationContext\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1809,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"enterpriseWorkspace\\\": false\",\"sourceParagraph\":1810,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1811,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"localization\\\": {\",\"sourceParagraph\":1812,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"country\\\": \\\"TR\\\",\",\"sourceParagraph\":1813,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"locale\\\": \\\"tr-TR\\\",\",\"sourceParagraph\":1814,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptLanguage\\\": \\\"tr\\\",\",\"sourceParagraph\":1815,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseLanguage\\\": \\\"tr\\\"\",\"sourceParagraph\":1816,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1817,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"deployment\\\": {\",\"sourceParagraph\":1818,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"W1\\\",\",\"sourceParagraph\":1819,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timestampUtc\\\": \\\"2026-08-18T12:15:00Z\\\",\",\"sourceParagraph\":1820,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"experimentalState\\\": \\\"UNKNOWN\\\",\",\"sourceParagraph\":1821,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"knownChangeEvent\\\": null,\",\"sourceParagraph\":1822,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"observedInterfaceVariant\\\": \\\"STANDARD\\\"\",\"sourceParagraph\":1823,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1824,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accessResult\\\": {\",\"sourceParagraph\":1825,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"AVAILABLE\\\",\",\"sourceParagraph\":1826,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rateLimitEncountered\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1827,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"technicalRetryUsed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1828,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systemRefusal\\\": false\",\"sourceParagraph\":1829,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1830,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"configurationFingerprint\\\": {\",\"sourceParagraph\":1831,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"algorithm\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH\\\",\",\"sourceParagraph\":1832,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"value\\\": \\\"SCF-SYNTH-001\\\"\",\"sourceParagraph\":1833,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1834,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidence\\\": {\",\"sourceParagraph\":1835,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productMetadataCaptured\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1836,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fullScreenshotCaptured\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1837,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systemSettingsCaptured\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1838,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceConfidence\\\": \\\"MEDIUM\\\"\",\"sourceParagraph\":1839,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1840,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":1841,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"registryOwnerRole\\\": \\\"AI_SYSTEM_REGISTRY_OWNER\\\",\",\"sourceParagraph\":1842,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"recordValidatedBy\\\": \\\"SYSTEM_CONFIGURATION_REVIEWER\\\"\",\"sourceParagraph\":1843,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1844,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1845,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1846,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Bu kayıt:\",\"sourceParagraph\":1847,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek sağlayıcıya,\",\"sourceParagraph\":1848,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek modele,\",\"sourceParagraph\":1849,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek ürüne\",\"sourceParagraph\":1850,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ait değildir.\",\"sourceParagraph\":1851,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"AI ürün örneğinin makine tarafından okunabilir sentetik gösterimidir.\",\"sourceParagraph\":1852,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"55. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR KARŞILAŞTIRMA KAYDI\",\"sourceParagraph\":1854,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":1855,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1856,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":1857,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1858,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":1859,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonId\\\": \\\"NGCMP-SYNTH-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1860,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonQuestion\\\": \\\"Which consumer AI product produces more accurate entity representation under matched clean-session conditions?\\\",\",\"sourceParagraph\":1861,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systemA\\\": \\\"NGAI-SYNTH-ORION-WEB-PAID-W1-002\\\",\",\"sourceParagraph\":1862,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systemB\\\": \\\"NGAI-SYNTH-HELIOS-WEB-FREE-W1-003\\\",\",\"sourceParagraph\":1863,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonLevel\\\": \\\"CP-4\\\",\",\"sourceParagraph\":1864,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"matchedDimensions\\\": {\",\"sourceParagraph\":1865,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityRecordVersion\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1866,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackVersion\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1867,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptVersion\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1868,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"country\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1869,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"locale\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1870,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"language\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1871,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"measurementWindow\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1872,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationFrame\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1873,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"newConversation\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1874,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"persistentMemoryOff\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1875,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"customInstructionsOff\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1876,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"webAccess\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1877,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationMode\\\": true\",\"sourceParagraph\":1878,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1879,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unmatchedDimensions\\\": {\",\"sourceParagraph\":1880,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"provider\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1881,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"plan\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1882,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"displayedModel\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1883,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"userInterfaceDetails\\\": true\",\"sourceParagraph\":1884,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1885,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"allowedClaims\\\": [\",\"sourceParagraph\":1886,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CONSUMER_PRODUCT_REPRESENTATION_COMPARISON\\\",\",\"sourceParagraph\":1887,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"MATCHED_CLEAN_SESSION_RESULT\\\"\",\"sourceParagraph\":1888,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1889,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"prohibitedClaims\\\": [\",\"sourceParagraph\":1890,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PURE_BASE_MODEL_SUPERIORITY\\\",\",\"sourceParagraph\":1891,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"GLOBAL_NATIVE_REACH_SUPERIORITY\\\",\",\"sourceParagraph\":1892,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PERMANENT_PRODUCT_SUPERIORITY\\\"\",\"sourceParagraph\":1893,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1894,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nativeReachComparison\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1895,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"commonSupportComparison\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1896,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"replicationStatus\\\": \\\"SINGLE_WAVE\\\",\",\"sourceParagraph\":1897,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":1898,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonOwnerRole\\\": \\\"COMPARABILITY_ADJUDICATOR\\\",\",\"sourceParagraph\":1899,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"approvedBeforePublicRanking\\\": true\",\"sourceParagraph\":1900,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1901,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1902,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1903,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"56. BÖLÜMÜN MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR KURALI\",\"sourceParagraph\":1905,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH09-R01\",\"sourceParagraph\":1906,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every GEO-1000 observation MUST be linked to a versioned AI System\",\"sourceParagraph\":1908,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Registry record describing the measured product instance, including as\",\"sourceParagraph\":1909,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"applicable:\",\"sourceParagraph\":1910,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- provider,\",\"sourceParagraph\":1912,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- product,\",\"sourceParagraph\":1913,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- user surface,\",\"sourceParagraph\":1914,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- plan,\",\"sourceParagraph\":1915,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- displayed or verified model identity,\",\"sourceParagraph\":1916,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- model-identity confidence,\",\"sourceParagraph\":1917,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- retrieval and web configuration,\",\"sourceParagraph\":1918,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- citation capability and use,\",\"sourceParagraph\":1919,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- tool access and use,\",\"sourceParagraph\":1920,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- session state,\",\"sourceParagraph\":1921,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- memory,\",\"sourceParagraph\":1922,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- custom instructions,\",\"sourceParagraph\":1923,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- prior context,\",\"sourceParagraph\":1924,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- personalization,\",\"sourceParagraph\":1925,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- country,\",\"sourceParagraph\":1926,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- locale,\",\"sourceParagraph\":1927,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- language,\",\"sourceParagraph\":1928,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- deployment state,\",\"sourceParagraph\":1929,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- measurement time,\",\"sourceParagraph\":1930,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and known or observed system changes.\",\"sourceParagraph\":1931,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Provider name, product name, displayed model label, base model, retrieval\",\"sourceParagraph\":1933,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"system, and user-facing product MUST NOT be treated as interchangeable\",\"sourceParagraph\":1934,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"identities.\",\"sourceParagraph\":1935,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Feature availability MUST remain distinct from feature use.\",\"sourceParagraph\":1937,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Live-product results MUST NOT be represented as frozen-model results, and\",\"sourceParagraph\":1939,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"frozen-model results MUST NOT be represented as full consumer-product\",\"sourceParagraph\":1940,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"experience.\",\"sourceParagraph\":1941,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Comparisons MUST define their object and receive a disclosed\",\"sourceParagraph\":1943,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"comparability level based on matched entity, prompt, population,\",\"sourceParagraph\":1944,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"language, country, time, session, plan, interface, retrieval, tools,\",\"sourceParagraph\":1945,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"reference records, and adjudication rules.\",\"sourceParagraph\":1946,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The same provider or displayed model MUST NOT create an automatic\",\"sourceParagraph\":1948,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"assumption of comparability.\",\"sourceParagraph\":1949,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Different providers MAY be compared when user-facing conditions are\",\"sourceParagraph\":1951,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"sufficiently aligned and the resulting claim is limited to the measured\",\"sourceParagraph\":1952,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"product behavior.\",\"sourceParagraph\":1953,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Material product changes during a measurement wave MUST create a separate\",\"sourceParagraph\":1955,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"system state, sub-wave, modelled change factor, or mixed-state warning.\",\"sourceParagraph\":1956,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Unknown configuration fields MUST remain UNKNOWN and MUST NOT be imputed\",\"sourceParagraph\":1958,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"as controlled or equivalent.\",\"sourceParagraph\":1959,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every system-registry and comparability decision MUST be versioned and\",\"sourceParagraph\":1961,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"attributable to an accountable human or organization.\",\"sourceParagraph\":1962,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Türkçe normatif karşılığı:\",\"sourceParagraph\":1963,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH09-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"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.\",\"sourceParagraph\":1964,\"language\":\"tr-TR\"}]}}","text":"## Bölüm Sınırı\n\nİlk sekiz bölüm şu yapıyı kurdu: Tek bir yanıt GEO skoru değildir. Temsil bir dağılımdır. Denetlenen varlık sonuçlardan önce tanımlanmalıdır. Resmî temsil ile doğrulanmış varlık gerçekliği ayrılmalıdır. Her AI ürünü için uygun kullanıcı nüfusu ayrıca kurulmalıdır. 1.000 geçerli gözlem nüfusa dayalı örneklem tasarımıyla dağıtılmalıdır. Küçük ülke ve diller ayrı tamamlayıcı panellerle görünür kılınmalıdır. Katılımcı seçimi, dışlama ve ağırlıklandırma AI cevabının içeriğinden bağımsız olmalıdır. Şimdi deneyin diğer tarafını tanımlamamız gerekir:\n\n> Katılımcılar tam olarak hangi AI sistemini ölçmektedir?\n\nBir sağlayıcının adı mı? Bir temel model mi? Bir sohbet ürünü mü? Ücretsiz web arayüzü mü? Ücretli mobil uygulama mı? Web araması açık bir oturum mu? Kaynak göstermeyen bir cevap modu mu? Kurum içi veriyle desteklenen bir kurumsal çalışma alanı mı? Hafızası açık bir hesap mı? Temporary veya temiz sohbet mi? Aynı sağlayıcının farklı kullanıcı yüzeyleri aynı sistem midir? Aynı model ailesini kullanan iki ürün aynı şekilde mi ölçülmelidir? Bir ürün ekranda aynı model adını gösterse bile:\n\n- retrieval,\n\n- kaynak seçimi,\n\n- güvenlik kuralları,\n\n- kişiselleştirme,\n\n- araç erişimi,\n\n- deneysel özellikler\n\ndeğişiyorsa sonuçlar karşılaştırılabilir midir? Bir AI ürünü ölçüm dalgasının ortasında güncellendiğinde, dalganın ilk ve son cevapları aynı sistemden gelmiş sayılabilir mi? Bir kullanıcının:\n\n- web araması açık,\n\n- hafıza açık,\n\n- önceki konuşmaları bulunan,\n\n- ücretli plan\n\nhesabıyla aldığı cevap; başka kullanıcının:\n\n- arama kapalı,\n\n- hafıza kapalı,\n\n- yeni oturum,\n\n- ücretsiz plan\n\ncevabıyla aynı hücrede birleştirilebilir mi? Hayır. Önceki bölümlerin kurduğu ölçüm ilkesi açıktır: Tek bir “AI” yoktur; arama indeksi, retrieval sistemi, reranker, dil modeli, atıf katmanı ve güvenlik sistemi birbirinden farklı davranabilir. Aynı çerçeve, her denetlenebilir sonucun:\n\n- model veya ürün,\n\n- tarih,\n\n- ülke,\n\n- dil,\n\n- sorgu kümesi,\n\n- tekrar sayısı,\n\n- ölçüm kaydı\n\ntaşımasını istemişti. Bu bölüm o ilkeleri bir AI Sistem Sicili içinde işletir. Bu bölüm:\n\n- sağlayıcı, ürün, model ve kullanıcı yüzeyi ayrımını,\n\n- AI ürün örneğini,\n\n- model kimliği güven düzeylerini,\n\n- retrieval ve araç yapılandırmalarını,\n\n- hafıza ve kişiselleştirme durumlarını,\n\n- plan, arayüz ve deneysel özellik farklarını,\n\n- ürün değişikliklerini,\n\n- ölçüm anındaki sistem konfigürasyonunu,\n\n- ürünler arası karşılaştırılabilirlik seviyelerini,\n\n- Native Reach ve Common Support karşılaştırmalarını,\n\n- zaman içinde sürüm kaymasını\n\ntanımlar. Bu bölüm henüz:\n\n- istemlerin tam çeviri ve semantik eşdeğerlik sistemini,\n\n- kontrollü ve doğal kullanıcı panellerinin bütün ayrıntılarını,\n\n- NOMOS Capture yazılım mimarisini,\n\n- yanıtların atomik iddia puanlamasını,\n\n- nihai model katsayılarını ve NOMOS skor formülünü\n\nkesinleştirmez. Bölüm 9’un temel sorusu şudur:\n\n> Aynı istemden gelen iki cevabı karşılaştırmadan önce, bu cevapların gerçekten karşılaştırılabilir AI ürün koşullarından geldiğini nasıl kanıtlarız?\n\n## NOMOS Challenge\n\nAynı sağlayıcının iki kullanıcısı aynı soruyu soruyor: “Apple.com nasıl bir şirkettir?” Birinci kullanıcı:\n\n- ücretsiz web ürününü kullanıyor,\n\n- yeni sohbet açıyor,\n\n- hafızası kapalı,\n\n- web erişimi bulunmuyor,\n\nyalnız ürünün yerleşik bilgi kapasitesiyle cevap alıyor. İkinci kullanıcı:\n\n- ücretli mobil ürünü kullanıyor,\n\n- hafızası açık,\n\n- daha önce Apple hakkında konuşmuş,\n\n- web araması açık,\n\ngüncel kaynaklar ve atıf’larla cevap alıyor. Birinci cevap: “Apple, tüketici elektroniği üreten bir teknoloji şirketidir.” İkinci cevap: “Apple; donanım, yazılım ve dijital hizmetler sunan küresel bir teknoloji şirketidir. Güncel kurumsal bilgileri şu kaynaklarda görebilirsiniz.” İki cevap aynı sağlayıcıdan gelmiştir.\n\nAynı sistem sonucu mudur? Hayır. Şimdi başka iki kullanıcı düşünün. İkisi de ekranda aynı model adını görüyor. Birinin ülkesinde web özelliği açıktır. Diğerinin ülkesinde kapalıdır. Birinin cevabında kaynak bağlantıları görünür. Diğerinin arayüzü aynı kaynakları kullansa bile atıf göstermemektedir. Aynı model etiketi vardır.\n\nAynı ölçüm hücresi var mıdır? Hayır. Şimdi farklı sağlayıcılara ait iki ürün düşünün. İkisi de:\n\n- yeni sohbet,\n\n- hafıza kapalı,\n\n- aynı dil,\n\n- aynı ülke,\n\n- aynı zaman penceresi,\n\n- web erişimi açık,\n\n- aynı istem sürümü\n\nkoşullarında ölçülüyor. Farklı temel modellere dayanırlar. Karşılaştırılabilirler mi? Evet, belirli kullanıcı sonucu bakımından karşılaştırılabilir olabilirler. Çünkü karşılaştırmanın nesnesi:\n\n> Aynı temel modeli kullanıp kullanmadıkları değil, aynı tanımlı kullanıcı koşulunda hangi temsili ürettikleridir.\n\nŞimdi ölçüm dalgasının ilk 500 gözleminde ürünün sürümü değişmeden kalsın. Sonraki 500 gözlem sırasında sağlayıcı:\n\n- retrieval sistemini,\n\n- güvenlik kurallarını,\n\n- kullanıcı arayüzünü\n\ndeğiştirsin. Rapor yalnız: “1.000 kullanıcı aynı AI ürününü test etti.” diyor. Gerçekte iki farklı ürün durumu ölçülmüş olabilir. Bu bölümün ilk hükmü şudur:\n\n> Sağlayıcı adı, ölçülen AI sistemini tanımlamaya yetmez.\n\nİkinci hükmü şudur:\n\n> Model adı, kullanıcıya ulaşan ürün davranışının tamamı değildir.\n\nÜçüncü hükmü şudur:\n\n> Aynı sağlayıcı, aynı model etiketi veya aynı logo karşılaştırılabilirlik garantisi vermez.\n\nDördüncü hükmü şudur:\n\n> Farklı sağlayıcılar, ölçüm koşulları yeterince eşleştirildiğinde kullanıcı sonucu bakımından karşılaştırılabilir olabilir.\n\nBeşinci hükmü şudur:\n\n> Bir ürün ölçüm sırasında maddi biçimde değişirse tek bir sabit sistem gibi raporlanamaz.\n\n## 1. BÖLÜMÜN AMACI\n\nBu bölümün amacı, GEO-1000 içinde denetlenen AI ürününü bütün maddi yapılandırmalarıyla tanımlamak ve farklı ürün sonuçlarının hangi koşullarda karşılaştırılabileceğini belirlemektir. Bölüm şu ayrımları normatif hâle getirir:\n\n- Sağlayıcı ile AI ürünü\n\n- AI ürünü ile temel model\n\n- Model ailesi ile belirli dağıtım\n\n- Model etiketi ile doğrulanmış model kimliği\n\n- Kullanıcı yüzeyi ile API\n\n- Web ile mobil ürün\n\n- Ücretsiz plan ile ücretli plan\n\n- Tüketici ürünü ile kurumsal ürün\n\n- Temel model cevabı ile retrieval destekli cevap\n\n- Retrieval ile canlı web taraması\n\n- Kaynak kullanımı ile atıf gösterimi\n\n- Araç erişimi ile araç kullanımı\n\n- Hafıza ile oturum bağlamı\n\n- Özel talimat ile sistem politikası\n\n- Kişiselleştirme ile maddi gerçeklik\n\n- Yeni sohbet ile geçici sohbet\n\n- Statik ürün adı ile zaman içindeki ürün durumu\n\n- Sağlayıcının duyurduğu güncelleme ile gözlenen davranış değişimi\n\n- Native Reach ile Common Support karşılaştırması\n\n- Aynı ürün ailesi ile karşılaştırılabilir ürün örneği\n\n- Kullanıcı sonucu ile model içi soyut yetenek\n\n- Ürün bulunmaması ile ürün başarısızlığı\n\n- Teknik hata ile gerçek ret\n\n- Aynı istem ile aynı deney\n\n- Aynı ortalama ile aynı sistem davranışı\n\n- Anlık ürün fotoğrafı ile uzun dönem ürün performansı\n\nBu bölümün sonunda her GEO-1000 denetimi şu sorulara cevap verebilmelidir:\n\n> Hangi sağlayıcının hangi ürünü, hangi yüzeyi, hangi planı ve hangi yapılandırması ölçüldü?\n\n> Ekranda görülen model adı gerçekten ne kadar doğrulandı?\n\n> Web, retrieval, atıf, hafıza, kişiselleştirme ve araç durumu neydi?\n\n> Ölçüm boyunca ürün aynı kaldı mı?\n\n> İki ürün sonucu hangi karşılaştırılabilirlik seviyesinde yan yana getirildi?\n\n> Karşılaştırılan şey temel model mi, tüketici ürünü mü, kullanıcı yüzeyi mi, yoksa bütün sistem zinciri mi?\n\n## 2. MERKEZÎ NORMATİF HÜKÜM\n\n> Her GEO-1000 gözlemi, yalnız sağlayıcı veya model adıyla değil; ölçüm anındaki AI ürün örneğini tanımlayan sürümlü bir AI Sistem Sicili kaydına bağlanmalıdır.\n\nBir AI ürün örneği en azından ilgili olduğu ölçüde şu alanları taşımalıdır:\n\n- Sağlayıcı\n\n- Ürün adı\n\n- Kullanıcı yüzeyi\n\n- Ürün türü\n\n- Plan veya hesap sınıfı\n\n- Görünen model etiketi\n\n- Model kimliği güven düzeyi\n\n- Ürün veya dağıtım sürümü\n\n- Ülke ve locale\n\n- Dil\n\n- Web veya retrieval erişimi\n\n- Atıf özelliği\n\n- Araç erişimi\n\n- Hafıza durumu\n\n- Özel talimat durumu\n\n- Önceki sohbet bağlamı\n\n- Oturum türü\n\n- Kişiselleştirme durumu\n\n- Güvenlik veya politika modu, biliniyorsa\n\n- Deneysel özellikler\n\n- Ölçüm tarihi ve UTC zamanı\n\n- Ölçüm dalgası\n\n- Ürün değişiklik kaydı\n\n- Kanıt ve kayıt güveni\n\nBu alanlardan maddi olan biri değiştiğinde:\n\n- yeni AI ürün örneği,\n\n- yeni deneysel hücre,\n\n- yeni analiz sürümü\n\ngerekebilir.\n\n## 3. “AI SİSTEMİ” TEK BİR NESNE DEĞİLDİR [K02; K03]\n\nBu protokolde “AI sistemi” genel ve üst düzey bir terimdir. Gerçek kullanıcı cevabı birden fazla katmanın birleşiminden doğabilir. Aday zincir:\n\nR = F(M, O, K, Q, T, P, S, U, C, L, t)\n\nBurada:\n\n- M: temel veya yönlendirici model\n\n- O: ürün orkestrasyon katmanı\n\n- K: retrieval veya bilgi kaynağı katmanı\n\n- Q: reranking ve kaynak seçimi\n\n- T: araçlar\n\n- P: politika ve güvenlik katmanı\n\n- S: oturum, hafıza ve kişiselleştirme\n\n- U: kullanıcı hesabı ve planı\n\n- C: ülke ve locale\n\n- L: dil\n\n- t: zaman\n\nKullanıcının gördüğü yanıt:\n\n### R\n\nyalnız temel modelin çıktısı olmayabilir. Bu nedenle GEO-1000 ana tüketici denetiminin nesnesi:\n\n> Model soyutlaması değil, kullanıcıya sunulan ürün davranışıdır.\n\nKontrollü API veya model araştırması ayrıca yapılabilir. Ana tüketici paneliyle aynı sonuç değildir.\n\n## 4. AI SİSTEMİNİN YEDİ KİMLİK KATMANI\n\nHer denetlenen AI sistemi ilgili olduğu ölçüde yedi katmanda tanımlanmalıdır.\n\n### 4.1. Sağlayıcı Katmanı\n\nÜrünü yayımlayan veya işleten kuruluştur. Sağlayıcı adı:\n\n- ürün kimliği,\n\n- model kimliği,\n\n- kullanıcı yüzeyi\n\nile aynı değildir. Bir sağlayıcı birden fazla ürün sunabilir. Aynı ürün içinde birden fazla model veya orkestrasyon sistemi kullanabilir.\n\n### 4.2. Ürün Katmanı\n\nKullanıcının eriştiği ticari, tüketici, kurumsal veya teknik üründür. Örnek türler:\n\n- Genel sohbet ürünü\n\n- Arama destekli cevap ürünü\n\n- Kurumsal çalışma alanı\n\n- Eğitim ürünü\n\n- Gömülü asistan\n\n- Geliştirici API’si\n\n- Özel bilgi tabanlı ürün\n\nÜrün adı tek başına bütün yapılandırmayı açıklamaz.\n\n### 4.3. Kullanıcı Yüzeyi Katmanı\n\nKullanıcının ürünle etkileştiği arayüzdür. Web Mobil Masaüstü Tarayıcı uzantısı İşletim sistemi entegrasyonu Platform içi gömülü arayüz\n\n### API\n\nKurumsal portal Aynı ürünün farklı yüzeyleri:\n\n- farklı özellik,\n\n- farklı model,\n\n- farklı kaynak gösterimi,\n\n- farklı hafıza\n\nkullanabilir.\n\n### 4.4. Model veya Çıkarım Motoru Katmanı\n\nCevap üretiminde kullanılan model, model ailesi veya yönlendirici sistemdir. Model kimliği:\n\n- açık,\n\n- kısmen görünür,\n\n- bilinmeyen,\n\n- dinamik\n\nolabilir. Bir ürün kullanıcı sorgusunu farklı modellere yönlendirebilir. Bu durumda: “Tek bir sabit model ölçüldü.” denemez.\n\n### 4.5. Orkestrasyon ve Bilgi Katmanı\n\nŞunları içerebilir:\n\n- Retrieval\n\n- Canlı web araması\n\n- Kurum içi arama\n\n- Kaynak sıralama\n\n- Reranking\n\n- Atıf seçimi\n\n- Araç çağırma\n\n- Sorgu yeniden yazımı\n\n- Belge parçalama\n\n- Cevap birleştirme\n\nBu katman GEO temsili için temel önem taşır. Çünkü hangi kaydın:\n\n- erişildiğini,\n\n- seçildiğini,\n\n- cevaba taşındığını,\n\n- atıf olarak gösterildiğini\n\netkileyebilir.\n\n### 4.6. Politika ve Kişiselleştirme Katmanı\n\nŞunları içerebilir:\n\n- Güvenlik kuralları\n\n- Sistem talimatları\n\n- Ürün politikası\n\n- Hafıza\n\n- Özel talimatlar\n\n- Kullanıcı geçmişi\n\n- Bölgesel kurallar\n\n- Yaş veya hesap sınıfı\n\n- Kurumsal yönetici ayarları\n\nBu katman cevabın:\n\n- kapsamını,\n\n- tonunu,\n\n- reddini,\n\n- tavsiye’ını\n\ndeğiştirebilir.\n\n### 4.7. Dağıtım ve Zaman Katmanı\n\nÜrünün belirli anda hangi:\n\n- sürüm,\n\n- deneysel özellik,\n\n- bölgesel dağıtım,\n\n- kullanıcı segmenti,\n\n- A/B testi\n\naltında çalıştığını ifade eder. Aynı ürün adı aynı gün içinde farklı kullanıcılarda farklı dağıtım koşullarına sahip olabilir.\n\n## 5. AI ÜRÜN ÖRNEĞİ\n\nGEO-1000 içindeki temel sistem birimi:\n\n#### AI Product Instance\n\nTürkçesi:\n\n#### AI Ürün Örneği\n\nolarak adlandırılır. Bir AI ürün örneği:\n\nA_i = (v, p, s, r, m, k, t, x, u, c, l, ω)\n\nşeklinde gösterilebilir. Burada:\n\n- v: sağlayıcı\n\n- p: ürün\n\n- s: kullanıcı yüzeyi\n\n- r: plan veya hesap sınıfı\n\n- m: model kimliği veya etiketi\n\n- k: retrieval ve bilgi yapılandırması\n\n- t: araç yapılandırması\n\n- x: hafıza, kişiselleştirme ve oturum durumu\n\n- u: kullanıcı veya kurumsal ayar sınıfı\n\n- c: ülke ve locale\n\n- l: dil\n\n- ω: zaman, dağıtım ve deneysel özellik durumu\n\nBir gözlem: Oj mutlaka belirli bir: Ai ürün örneğine bağlanmalıdır.\n\n## 6. ÜRÜN ÖRNEĞİ İLE ÜRÜN ADI ARASINDAKİ FARK\n\nÜrün adı sabit olabilir. Ürün örneği değişebilir. Örnek: Orion AI ürün adı değişmeden kalsın. Fakat şu iki ölçüm farklı ürün örnekleridir:\n\n#### Ürün Örneği 1\n\nWeb Ücretsiz plan Hafıza kapalı Web erişimi kapalı Yeni sohbet Türkçe Türkiye Dalga 1\n\n#### Ürün Örneği 2\n\nMobil Ücretli plan Hafıza açık Web erişimi açık Önceki sohbet bağlamı mevcut Türkçe Türkiye Dalga 1 Bunlar aynı marka altında bulunabilir. Aynı deneysel hücre değildir.\n\n## 7. MODEL KİMLİĞİ GÜVEN DÜZEYLERİ\n\nModel adı her zaman aynı güvenle bilinemez. Bu nedenle model kimliği şu düzeylerle kaydedilebilir.\n\n### MI-0 — UNKNOWN MODEL\n\nÜrünün hangi model veya model ailesini kullandığı bilinmemektedir. Sonuç yalnız ürün yüzeyine atfedilir.\n\n### MI-1 — USER-DISPLAYED LABEL\n\nKullanıcı arayüzünde bir model etiketi görünmektedir. Etiket kayıt altına alınır. Arka uç dağıtımını bütünüyle doğruladığı varsayılmaz.\n\n### MI-2 — PROVIDER-DOCUMENTED MODEL FAMILY\n\nSağlayıcının ürün belgeleri belirli model ailesini veya ürün–model ilişkisini açıklamaktadır. Bireysel gözlemin tam olarak o modele yönlendirildiği yine bilinmeyebilir.\n\n### MI-3 — SESSION-CONFIRMED DEPLOYMENT\n\nOturum, API veya güvenilir ürün metadata’sı belirli dağıtımı doğrulamaktadır.\n\n### MI-4 — VERSIONED ENDPOINT OR DEPLOYMENT\n\nBelirli sürüm, endpoint veya dağıtım kimliği kaydedilebilmektedir. Kontrollü karşılaştırma için daha güçlüdür.\n\n### MI-5 — REPRODUCIBLE FROZEN MODEL ARTIFACT\n\nSabit ve yeniden çalıştırılabilir model veya dağıtım yapısı bulunmaktadır. Canlı tüketici ürünlerinde nadir olabilir. Model kimliği güveni düşükse sonuç:\n\n#### ürün davranışına\n\natfedilmelidir. Belirli modele kesin biçimde atfedilemez.\n\n## 8. GÖRÜNEN MODEL ADININ SINIRI\n\nBir kullanıcı arayüzünde model adı görmek değerlidir. Fakat şu sorular yine açık kalabilir: Bütün sorgular aynı modele mi yönlendiriliyor? Sorgu zorluğuna göre model değişiyor mu? Güvenlik veya retrieval ayrı model kullanıyor mu? Sağlayıcı aynı etiketi farklı dağıtımlara uyguluyor mu? Model etiketi yalnız ürün ailesini mi gösteriyor? Kullanıcı bir deneysel rollout içinde mi? Bu nedenle doğru raporlama: “Kullanıcı arayüzünde Model X etiketi gösterildi.” olabilir. Daha güçlü kanıt olmadan şu cümle kullanılmamalıdır: “Bütün cevap kesin olarak Model X’in tek başına ürettiği çıktıdır.”\n\n## 9. ÜRÜN TÜRÜ\n\nHer AI ürünü ana tür ve ikincil türlerle sınıflandırılmalıdır.\n\n### PT-1 — General Conversational Product\n\nGenel sohbet ve soru-cevap ürünüdür.\n\n### PT-2 — Search- or Retrieval-Grounded Product\n\nCevap üretiminde arama veya retrieval temel bileşendir.\n\n### PT-3 — Enterprise Knowledge Product\n\nKurum içi belgeler, çalışma alanları veya özel veri kaynakları kullanabilir.\n\n### PT-4 — Embedded Assistant\n\nBaşka ürün veya platform içine gömülüdür.\n\n### PT-5 — Developer or API Product\n\nSon kullanıcı yerine geliştirici veya uygulama tarafından kullanılır.\n\n### PT-6 — Domain-Specific Product\n\nBelirli meslek veya sektör için tasarlanmıştır.\n\n### PT-7 — Multimodal Product\n\nMetin dışında görsel, ses veya belge girişleri ana deneyimin parçasıdır. Bir ürün birden fazla tür taşıyabilir. Karşılaştırma aynı tür içinde veya açık kapsamla yapılmalıdır.\n\n## 10. KULLANICI YÜZEYİ SİCİLİ\n\nAynı ürünün farklı yüzeyleri ayrı kaydedilmelidir. Yüzey alanları:\n\n- Yüzey kimliği\n\n- Web/mobil/masaüstü/API\n\n- Uygulama sürümü\n\n- İşletim sistemi, maddi ise\n\n- Tarayıcı, maddi ise\n\n- Ürün dili\n\n- Görünen model seçimi\n\n- Araçların bulunabilirliği\n\n- Atıf görünümü\n\n- Dosya yükleme özelliği\n\n- Hafıza ayarları\n\n- Kurumsal yönetim ayarları\n\n- Deneysel özellikler\n\n- Ölçüm zamanı\n\nBir web ve mobil arayüz maddi bakımdan aynı bulunursa sonuçlar birleşebilir. Bu eşitlik varsayılmamalı, test edilmelidir.\n\n## 11. PLAN VE HESAP SINIFI\n\nPlan türü kullanıcı cevabını etkileyebilecek özellikler taşıyabilir. Plan statüleri:\n\n- Ücretsiz\n\n- Ücretli bireysel\n\n- Profesyonel\n\n- Kurumsal\n\n- Eğitim\n\n- Geliştirici\n\n- Deneme\n\n- Davet veya sınırlı erişim\n\n- Bilinmeyen\n\nPlanlar şu alanlarda farklılaşabilir:\n\n- Model\n\n- Kullanım limiti\n\n- Web erişimi\n\n- Hafıza\n\n- Araçlar\n\n- Kaynak gösterimi\n\n- Yanıt uzunluğu\n\n- Hız veya öncelik\n\n- Kurumsal veri\n\n- Güvenlik ve saklama ayarları\n\nPlan bilgisi bulunmuyorsa:\n\n### PLAN_UNKNOWN\n\nstatüsü kullanılmalıdır. Ücretsiz ve ücretli sonuçlar sessizce aynı ürün davranışı olarak birleştirilemez.\n\n## 12. RETRIEVAL VE WEB ERİŞİMİ\n\nBir AI cevabı üç temel bilgi durumundan birinde üretilebilir.\n\n### KG-0 — UNDETERMINED KNOWLEDGE MODE\n\nRetrieval veya web kullanım durumu belirlenememektedir.\n\n### KG-1 — MODEL-INTERNAL YANIT\n\nCanlı veya dış bilgi erişimi kullanılmadığı bilinen ya da güçlü biçimde varsayılan cevap.\n\n### KG-2 — RETRIEVAL-ASSISTED YANIT\n\nÖnceden indekslenmiş veya ürün içi kaynaklardan retrieval kullanılmış olabilir.\n\n### KG-3 — LIVE WEB OR SEARCH-ASSISTED YANIT\n\nCanlı veya ölçüm zamanına yakın web/search erişimi kullanılmıştır.\n\n### KG-4 — PRIVATE KNOWLEDGE-GROUNDED YANIT\n\nKurum içi veya kullanıcı tarafından sağlanmış özel veri kaynağı kullanılmıştır.\n\n### KG-5 — HYBRID OR MULTI-SOURCE YANIT\n\nBirden fazla bilgi katmanı birlikte kullanılmıştır. Bu modlar aynı istemde farklı sonuçlar üretebilir. Karşılaştırmada açıkça ayrılmalıdır.\n\n## 13. RETRIEVAL ERİŞİMİ İLE RETRIEVAL KULLANIMI AYNI DEĞİLDİR\n\nÜrünün web arama özelliği bulunabilir. Fakat belirli cevapta kullanılmamış olabilir. Üç alan ayrı kaydedilmelidir: Özellik mevcut muydu? Özellik açık mıydı veya seçilebilir miydi? Belirli yanıtta kullanıldığına dair kanıt var mıydı? Örnek statüler:\n\n### AVAILABLE_NOT_USED\n\n### AVAILABLE_USAGE_UNKNOWN\n\n### USED_CONFIRMED\n\n### NOT_AVAILABLE\n\n### DISABLED\n\n### UNKNOWN\n\nYalnız kaynak bağlantısı bulunması kullanım için güçlü işaret olabilir. Kaynak bağlantısının bulunmaması retrieval kullanılmadığını kesin göstermeyebilir.\n\n## 14. ATIF KATMANI\n\nKaynak kullanımı ile atıf gösterimi aynı şey değildir. Bir ürün:\n\n- kaynak kullanabilir fakat göstermeyebilir,\n\n- atıf gösterebilir fakat atıf iddiayı desteklemeyebilir,\n\n- aynı kaynağı farklı cümlelere bağlayabilir,\n\nkullanıcı arayüzüne göre atıfı gizleyebilir. Atıf sicili şu alanları taşımalıdır: Atıf özelliği mevcut mu? Belirli cevapta atıf gösterildi mi? Atıf sayısı Kaynak alan adları Atıf–iddia eşleşmesi Kullanıcı yüzeyindeki görünürlük Atıfın açılabilirliği Kaynağın erişilebilirliği Atıf üretim zamanı Atıf gösteren ve göstermeyen ürünler yalnız: “kaynak sayısı” bakımından doğrudan karşılaştırılamaz. Önce ürün davranışı ve arayüz farkı açıklanmalıdır.\n\n## 15. ARAÇ ERİŞİMİ\n\nAI ürünü şu araçlara erişebilir:\n\n- Web arama\n\n- Tarayıcı\n\n- Hesap makinesi\n\n- Kod çalıştırma\n\n- Dosya okuma\n\n- Harita\n\n- Takvim\n\n- Kurumsal bilgi tabanı\n\n- Ürün kataloğu\n\n- Başka API’ler\n\nAraç erişimi yanıtın:\n\n- güncelliğini,\n\n- kanıtını,\n\n- kapsamını,\n\n- doğruluğunu\n\netkileyebilir. Araç sicili:\n\n- aracın mevcut olup olmadığını,\n\n- etkin olup olmadığını,\n\n- cevapta kullanılıp kullanılmadığını,\n\n- araç sonucunun korunup korunmadığını\n\ngöstermelidir.\n\n## 16. HAFIZA, ÖZEL TALİMAT VE KİŞİSELLEŞTİRME\n\nKullanıcıya görünen cevap şu alanlardan etkilenebilir:\n\n- Kalıcı hafıza\n\n- Sohbet geçmişi\n\n- Özel talimatlar\n\n- Kullanıcının adı veya profili\n\n- Önceki marka konuşmaları\n\n- Tercihler\n\n- Ülke ve locale\n\n- Kurumsal çalışma alanı ayarları\n\n- Sağlayıcı tarafından yapılan segmentasyon\n\nBu alanlar üç ayrı katmanda kaydedilmelidir.\n\n### 16.1. Kalıcı Kişiselleştirme\n\nHesaplar arası veya oturumlar arası korunan bilgi.\n\n### 16.2. Konuşma İçi Bağlam\n\nMevcut sohbet içindeki önceki mesajlar.\n\n### 16.3. Sistem veya Kurumsal Ayar\n\nKullanıcının göremeyebileceği yönetici veya ürün talimatları. Tam bilgi her zaman elde edilemeyebilir. Bilinmeyen durum açıkça kaydedilmelidir.\n\n## 17. OTURUM TÜRLERİ\n\nAday oturum statüleri:\n\n### ST-1 — NEW STANDARD CONVERSATION\n\nYeni standart sohbet. Hafıza veya özel talimatlar ayrıca kaydedilir.\n\n### ST-2 — TEMPORARY OR EPHEMERAL CONVERSATION\n\nKalıcı geçmişten ayrılması amaçlanan geçici oturum. Gerçek özellikleri ürün sicilinde doğrulanmalıdır.\n\n### ST-3 — EXISTING CONVERSATION\n\nÖnceki konuşma bağlamı vardır. Doğal panel için değerli olabilir. Kontrollü panelde ayrı tutulur.\n\n### ST-4 — ENTERPRISE OR SHARED WORKSPACE SESSION\n\nKurumsal veya ortak bilgi alanı bulunabilir.\n\n### ST-5 — UNKNOWN SESSION STATE\n\nOturum statüsü güvenilir biçimde belirlenememiştir. Aynı hücrede farklı oturum türleri birleştirilecekse gerekçe ve ağırlık açıklanmalıdır.\n\n## 18. ÜRÜN POLİTİKASI VE RET\n\nBir AI ürünü belirli soruya:\n\n- güvenlik,\n\n- hukuk,\n\n- ürün politikası,\n\n- bölgesel kural,\n\n- yaş,\n\n- kurumsal ayar\n\nnedeniyle cevap vermeyebilir. Ret:\n\n- temel model eksikliği,\n\n- ürün politikası,\n\n- arayüz,\n\n- kullanıcı hesabı\n\nkaynaklı olabilir. GEO-1000 ana kullanıcı denetimi, kullanıcıya ulaşan ret sonucunu kaydeder. Fakat ret nedeni biliniyorsa ayrıca sınıflandırılır. Bir ürünün politika katmanı da kullanıcı deneyiminin parçasıdır.\n\n## 19. DENEYSEL ÖZELLİKLER VE A/B DAĞITIMLARI\n\nCanlı AI ürünleri bütün kullanıcılara aynı anda aynı özellikleri vermeyebilir. Katılımcılar:\n\n- farklı kullanıcı arayüzü,\n\n- farklı model yönlendirmesi,\n\n- farklı web özelliği,\n\n- farklı cevap biçimi\n\ngörebilir. Deneysel durum göstergeleri:\n\n- Arayüzde beta etiketi\n\n- Sağlayıcı belgesi\n\n- Özellik farklılığı\n\n- Kullanıcılar arası sistematik UI farkı\n\n- Ölçüm sırasında davranış kırılması\n\nolabilir. Deneysel özellik bilinmiyorsa:\n\n### EXPERIMENTAL_STATE_UNKNOWN\n\nkullanılmalıdır. Ürün içindeki gerçek varyasyon, veri kusuru değildir. Sistemin dağılım özelliğidir. Fakat karşılaştırılabilirlikte dikkate alınmalıdır.\n\n## 20. AI SİSTEM SİCİLİ\n\nHer denetlenen ürün için AI Sistem Sicili oluşturulmalıdır. Sicil üç düzey taşımalıdır.\n\n### 20.1. Sağlayıcı ve Ürün Ana Kaydı\n\nGörece kalıcı alanları içerir:\n\n- Sağlayıcı\n\n- Ürün adı\n\n- Ürün türü\n\n- Ana kullanıcı yüzeyleri\n\n- Resmî erişim ülkeleri\n\n- Plan sınıfları\n\n- Desteklenen dil kayıtları\n\n- Genel özellikler\n\n### 20.2. Ölçüm Dalgası Ürün Kaydı\n\nBelirli dalga için:\n\n- ürün sürümü,\n\n- plan özellikleri,\n\n- model etiketleri,\n\n- web ve araç özellikleri,\n\n- hafıza davranışı,\n\n- erişim durumu,\n\n- bilinen güncellemeler\n\nkaydedilir.\n\n### 20.3. Gözlem Düzeyi Sistem Kaydı\n\nHer katılımcı için fiilen görülen:\n\n- arayüz,\n\n- model etiketi,\n\n- plan,\n\n- araç kullanımı,\n\n- atıf,\n\n- oturum,\n\n- kişiselleştirme,\n\n- zaman\n\nalanlarını taşır. Ana kayıt tek başına gözlem düzeyi farklılıkları silemez.\n\n## 21. SİSTEM KONFİGÜRASYON PARMAK İZİ\n\nBir AI ürün örneğinin karşılaştırılabilirliğini kolaylaştırmak için Sistem Konfigürasyon Parmak İzi oluşturulabilir. Aday alanlar:\n\nSCF = H(canonicalize(p, s, r, m, k, t, x, c, l, w))\n\nBurada H, sürümlenmiş alanlardan bütünlük değeri üreten fonksiyondur. Parmak izi:\n\n- iki gözlemin aynı yapılandırmaya ait olup olmadığını,\n\n- dalga içinde maddi değişiklik oluşup oluşmadığını\n\ntespit etmeye yardımcı olabilir. Parmak izi: gerçek arka uç modelini kanıtlamaz, sağlayıcının açıklamadığı katmanları görünür yapmaz. Yalnız kaydedilen konfigürasyonun daha sonra değiştirilip değiştirilmediğini güçlendirir.\n\n## 22. KARŞILAŞTIRILABİLİRLİK NEDİR?\n\nİki sonuç karşılaştırılabilir olduğunda:\n\n> Aralarındaki farkın, ölçüm tasarımındaki ilgisiz farklılıklardan çok denetlenen ürün davranışıyla açıklanabilme ihtimali yeterince güçlüdür.\n\nKarşılaştırılabilirlik mutlak eşitlik değildir. Farklı AI ürünlerinin:\n\n- model,\n\n- sağlayıcı,\n\n- arayüz\n\nbakımından aynı olması beklenmez. Ama karşılaştırma sorusuna göre maddi koşulların:\n\n- eşitlenmesi,\n\n- tabakalanması,\n\n- kaydedilmesi,\n\n- analizde modellenmesi\n\ngerekir.\n\n## 23. KARŞILAŞTIRMANIN NESNESİ ÖNCEDEN TANIMLANMALIDIR\n\nAynı veri farklı karşılaştırma sorularına cevap verebilir.\n\n### 23.1. Kullanıcı Ürünü Karşılaştırması\n\n“Aynı kullanıcı koşullarında hangi tüketici ürünü daha doğru temsil üretiyor?” Karşılaştırılan nesne bütün ürün zinciridir.\n\n### 23.2. Model Karşılaştırması\n\n“Aynı kontrollü istem ve araçsız koşulda hangi model daha doğru cevap üretiyor?” API veya sabit model erişimi gerekebilir.\n\n### 23.3. Retrieval Karşılaştırması\n\n“Aynı ürünün web erişimli ve erişimsiz modları arasında fark var mı?” Model ve diğer koşullar mümkün olduğunca sabit tutulur.\n\n### 23.4. Plan Karşılaştırması\n\n“Ücretsiz ve ücretli kullanıcılar aynı marka temsilini görüyor mu?” Plan farkı denetimin nesnesidir.\n\n### 23.5. Arayüz Karşılaştırması\n\n“Web ve mobil ürün aynı koşullarda farklı temsil üretiyor mu?”\n\n### 23.6. Zaman Karşılaştırması\n\n“Aynı ürünün temsili farklı dalgalarda değişti mi?” Ürün ve nüfus değişiklikleri ayrılmalıdır. Karşılaştırma sorusu belirtilmeden: “Ürün A, Ürün B’den daha iyi.” cümlesi aşırı geniştir.\n\n## 24. KARŞILAŞTIRILABİLİRLİK BOYUTLARI\n\nİki ürün veya dalga karşılaştırılırken aşağıdaki alanlar değerlendirilmelidir:\n\n- Denetlenen varlık\n\n- Gerçeklik paketi sürümü\n\n- İstem kimliği ve sürümü\n\n- Dil ve locale\n\n- Ülke\n\n- Hedef nüfus\n\n- Örneklem kaynağı\n\n- Katılımcı kompozisyonu\n\n- Oturum türü\n\n- Hafıza\n\n- Özel talimat\n\n- Önceki konuşma\n\n- Ürün planı\n\n- Kullanıcı yüzeyi\n\n- Model etiketi\n\n- Retrieval/web durumu\n\n- Araçlar\n\n- Atıf özelliği\n\n- Ölçüm zamanı\n\n- Ürün güncellemeleri\n\n- Hakemlik kuralı\n\n- Sonuç statüleri\n\n- Ağırlıklandırma\n\nBütün boyutların aynı olması gerekmez. Farklı olan boyutlar karşılaştırmanın kapsamını sınırlar.\n\n## 25. KARŞILAŞTIRILABİLİRLİK SEVİYELERİ\n\n### CP-0 — INCOMPARABLE\n\nMaddi ölçüm koşulları bilinmiyor veya ciddi biçimde uyumsuzdur. Doğrudan performans karşılaştırması yapılamaz.\n\n### CP-1 — DESCRIPTIVE CO-OCCURRENCE\n\nİki ürün veya dalgadan sonuç vardır. Fakat:\n\n- nüfus,\n\n- istem,\n\n- zaman,\n\n- oturum\n\neşit değildir. Yalnız betimleyici yan yana gösterim yapılabilir.\n\n### CP-2 — PARTIALLY ALIGNED\n\nBazı temel alanlar eşleşir. Maddi farklılıklar devam eder. Sınırlı karşılaştırma yapılabilir.\n\n### CP-3 — MATCHED USER-SURFACE COMPARISON\n\nAynı varlık Aynı istem sürümü Aynı dil/ülke Benzer kullanıcı nüfusu Aynı zaman penceresi Kayıtlı ürün özellikleri bulunmaktadır. Tüketici ürünü sonucu karşılaştırılabilir.\n\n### CP-4 — CONTROLLED MATCHED COMPARISON\n\nEk olarak:\n\n- oturum,\n\n- hafıza,\n\n- kişiselleştirme,\n\n- retrieval,\n\n- araçlar,\n\n- plan\n\nkontrollü veya açık biçimde eşleştirilmiştir. Daha güçlü ürün veya özellik karşılaştırması sağlar.\n\n### CP-5 — REPLICATED AND CALIBRATED COMPARISON\n\nKarşılaştırma:\n\n- birden fazla dalgada,\n\n- bağımsız kullanıcı veya panelde,\n\n- aynı normatif değerlendirmeyle\n\ntekrarlanmış; değişkenlik ve ürün değişiklikleri kalibre edilmiştir. Bu seviyeler “bilimsel doğruluk puanı” değildir. Karşılaştırma iddiasının taşıyabileceği sınırı gösterir.\n\n## 26. CP-0 DURUMUNDA NE YAPILIR?\n\nİki ürün karşılaştırılamıyorsa sonuçlar yok sayılmaz. Ayrı ayrı raporlanabilir:\n\n- “Ürün A’nın Native Reach sonucu budur.”\n\n- “Ürün B’nin farklı kullanıcı ve ürün koşullarındaki sonucu budur.”\n\nFakat: “A, B’den 12 puan daha iyidir.” denemez. Karşılaştırılamazlık bir başarısızlık değil, yöntem sınırıdır.\n\n## 27. AYNI SAĞLAYICI İÇİN KARŞILAŞTIRILABİLİRLİK\n\nAynı sağlayıcıya ait sonuçlar otomatik olarak karşılaştırılabilir değildir. Aşağıdaki farklar bulunabilir:\n\n- Ürün\n\n- Plan\n\n- Model\n\n- Web erişimi\n\n- Arayüz\n\n- Hafıza\n\n- Kurumsal veri\n\n- Ülke dağıtımı\n\n- Deneysel özellik\n\n- Zaman\n\nAynı sağlayıcı karşılaştırması da CP seviyesine göre değerlendirilmelidir.\n\n## 28. FARKLI SAĞLAYICILAR İÇİN KARŞILAŞTIRILABİLİRLİK\n\nFarklı sağlayıcılara ait kullanıcı ürünleri:\n\n- aynı hedef nüfus,\n\n- aynı istem,\n\n- aynı zaman,\n\n- benzer kullanıcı yüzeyi,\n\n- açık ürün yapılandırması\n\naltında karşılaştırılabilir. Farklı sağlayıcı olmak karşılaştırmayı engellemez. Ancak özellik farkları karşılaştırmanın neyi ölçtüğünü belirler. Örnek: Ürün A canlı web kullanıyor. Ürün B kullanmıyor. Sonuç şu soruya cevap verebilir: “Kullanıcıya sunulan iki ürün zincirinden hangisi daha doğru temsil üretiyor?” Şu soruya doğrudan cevap vermez: “Hangi temel model daha bilgili?”\n\n## 29. WEB DESTEKLİ VE WEBSİZ ÜRÜNLERİN KARŞILAŞTIRILMASI\n\nİki ayrı karşılaştırma mümkündür.\n\n### 29.1. Doğal Ürün Karşılaştırması\n\nHer ürün varsayılan gerçek kullanıcı koşulunda ölçülür. Web kullanan ürün web kullanır. Kullanmayan kullanmaz. Sonuç: gerçek tüketici ürün deneyimi karşılaştırmasıdır.\n\n### 29.2. Özellik Eşleştirilmiş Karşılaştırma\n\nMümkünse her iki ürün:\n\n- web açık,\n\n- web kapalı\n\nmodlarında ayrıca ölçülür. Bu, retrieval etkisini daha iyi ayırabilir. Her ürün aynı seçenekleri sunmayabilir. Eksik mod:\n\n### NOT AVAILABLE\n\nolarak kaydedilir.\n\n## 30. ATIF GÖSTEREN VE GÖSTERMEYEN ÜRÜNLER\n\nAtıf özelliği olmayan ürüne: “Sıfır atıf” vermek mümkündür. Fakat bunun anlamı açıklanmalıdır: Ürün kaynak göstermiyor olabilir. Kaynak kullanmıyor olduğu kesin değildir. Atıf kapsamı ile doğruluk kapsamı ayrı sonuçlardır. Atıf karşılaştırması yalnız atıf destekleyen ürünler arasında veya ayrı özellik statüsüyle yapılmalıdır.\n\n## 31. NATIVE REACH KARŞILAŞTIRMASI\n\nHer ürün kendi gerçek erişim nüfusunda ölçülür. Avantajı: ürünün doğal küresel etkisini gösterir. Sınırlaması: nüfuslar farklıdır, ülke ve dil dağılımları farklı olabilir. Native Reach skorları: ürünün kendi eriştiği insanlarda ne yaptığını gösterir. Doğrudan ürün üstünlüğü sıralamasında tek başına kullanılmamalıdır.\n\n## 32. COMMON SUPPORT KARŞILAŞTIRMASI\n\nKarşılaştırılan ürünlerin ortak erişim nüfusu kullanılır. Avantajı:\n\n- aynı ülke,\n\n- aynı dil,\n\n- aynı kullanıcı koşulu\n\nüzerinden daha adil karşılaştırma sağlar. Sınırlaması: ürünlerin gerçek küresel erişim farkını saklar, ortak evren çok dar olabilir. Common Support skoru ile Native Reach skoru birlikte yayımlanmalıdır.\n\n## 33. EŞLENMİŞ KULLANICI KARŞILAŞTIRMASI\n\nAynı kullanıcı iki veya daha fazla AI ürününü test ederse kullanıcı özellikleri kontrol edilebilir. Ancak:\n\n- görev sırası,\n\n- cevap hatırlama,\n\n- ürün aşinalığı,\n\n- bütün ürünlere erişebilen kullanıcıların özel profili\n\nyanlılık yaratabilir. Eşlenmiş tasarımda:\n\n- ürün sırası rastgeleleştirilmeli,\n\n- önceki cevaplar paylaşılmamalı,\n\naynı kullanıcı bağımlılığı analizde korunmalıdır.\n\n## 34. BAĞIMSIZ KULLANICI KARŞILAŞTIRMASI\n\nHer ürün farklı fakat aynı nüfus çerçevesinden seçilen kullanıcılar tarafından test edilir. Avantajı: görev bulaşması azalır, daha doğal ürün kullanıcıları seçilebilir. Sınırlaması: kullanıcı grupları tamamen eşit olmayabilir. Ağırlıklandırma ve tabakalama gerekir. Eşlenmiş ve bağımsız kullanıcı sonuçları ayrı ama tamamlayıcı olabilir.\n\n## 35. ZAMAN KARŞILAŞTIRILABİLİRLİĞİ\n\nBir AI ürününün bugünkü sonucu geçmiş sonuçla karşılaştırılırken şu değişiklikler incelenmelidir:\n\n- Model\n\n- Ürün sürümü\n\n- Web/retrieval\n\n- Plan\n\n- Ülke erişimi\n\n- Dil desteği\n\n- İstem\n\n- Varlık gerçekliği\n\n- Hakemlik\n\n- Nüfus çerçevesi\n\n- Ağırlıklandırma\n\nZaman farkı yalnız AI ürününden kaynaklanmayabilir.\n\n## 36. ÜRÜN DEĞİŞİKLİĞİ TÜRLERİ\n\n### UC-1 — DOCUMENTED MINOR CHANGE\n\nSağlayıcı tarafından açıklanmış ve ölçüm nesnesini maddi biçimde değiştirmediği değerlendirilen küçük değişiklik.\n\n### UC-2 — DOCUMENTED MATERIAL CHANGE\n\nModel, retrieval, arayüz veya özellikte açıklanmış maddi değişiklik.\n\n### UC-3 — OBSERVED BEHAVIOR CHANGE\n\nResmî açıklama bulunmasa da sistematik davranış veya arayüz değişimi gözlenir.\n\n### UC-4 — ACCESS OR PLAN CHANGE\n\nÜlke, plan veya kullanıcı erişimi değişir.\n\n### UC-5 — UNKNOWN CHANGE EVENT\n\nÖlçüm davranışında kırılma vardır. Nedeni doğrulanamamıştır.\n\n### UC-6 — PRODUCT REPLACEMENT OR RETIREMENT\n\nEski ürün veya model sona ermiş, yerine başka yapı gelmiştir. Değişiklik türü zaman serisi karşılaştırmasını sınırlar.\n\n## 37. ÖLÇÜM DALGASI İÇİNDE ÜRÜN DEĞİŞİKLİĞİ\n\nBir dalga sırasında maddi değişiklik oluşursa şu seçenekler vardır: Dalga durdurulur ve yeniden başlatılır. Değişiklik öncesi ve sonrası ayrı alt dalga yapılır. Değişiklik bir deneysel faktör olarak modellenir. Dalga MIXED_SYSTEM_STATE olarak etiketlenir. Şu yapı yasaktır: Değişiklik bilinmesine rağmen bütün cevapları tek sabit ürün sonucu gibi birleştirmek.\n\n## 38. ÜRÜN DEĞİŞİKLİĞİ OLMADAN DAVRANIŞ DEĞİŞEBİLİR\n\nSağlayıcı açık güncelleme duyurmasa da sonuç değişebilir. Muhtemel nedenler:\n\n- Retrieval indeksinin değişmesi\n\n- Kaynakların güncellenmesi\n\n- Web’de yeni içerik oluşması\n\n- Reranking değişikliği\n\n- A/B testi\n\n- Bölgesel rollout\n\n- Güvenlik politikası\n\n- Trafik yönlendirmesi\n\nBu nedenle: “Sağlayıcı güncelleme açıklamadı, sistem kesinlikle aynıydı.” denemez. Ölçüm kanıtları ve davranış kırılması ayrıca incelenmelidir.\n\n## 39. CANLI ÜRÜN VE DONDURULMUŞ MODEL\n\nİki farklı araştırma nesnesi vardır.\n\n### 39.1. Canlı Ürün Denetimi\n\nGerçek kullanıcıların gerçek tüketici yüzeyinde ne gördüğünü ölçer. Avantajı:\n\n- gerçek deneyim,\n\n- gerçek kaynak,\n\n- gerçek politika,\n\n- gerçek arayüz\n\ngösterir. Sınırlaması: değişkendir, tam yeniden üretim zor olabilir.\n\n### 39.2. Dondurulmuş Model Denetimi\n\nSabit sürüm veya endpoint altında kontrollü tekrar yapılır. Avantajı:\n\n- yeniden üretilebilirlik,\n\n- deneysel kontrol\n\nsağlar. Sınırlaması: gerçek tüketici ürününü tam temsil etmeyebilir. NOMOS GEO-1000’in ana nüfus katmanı canlı kullanıcı ürününe dayanır. Dondurulmuş model denetimi tamamlayıcı laboratuvar çalışmasıdır.\n\n## 40. ÜRÜN BULUNAMAMASI VE TEKNİK SONUÇLAR\n\nAşağıdaki durumlar ayrı tutulmalıdır:\n\n### AR-1 — PRODUCT UNAVAILABLE\n\nÜrün ülke veya kullanıcı grubu için mevcut değildir. Erişim kapsamı sonucudur.\n\n### AR-2 — ACCOUNT OR PLAN INELIGIBLE\n\nKatılımcının atandığı plan veya hesap koşulu uygun değildir. Örneklem veya görev atama sorunu olabilir.\n\n### AR-3 — TEMPORARY TECHNICAL FAILURE\n\nGeçici teknik hata oluşmuştur. Yeniden deneme protokolü önceden tanımlanmalıdır.\n\n### AR-4 — RATE OR USAGE LIMIT\n\nKullanım kotası veya hız limiti oluşmuştur. Gerçek kullanıcı deneyiminin parçası olabilir.\n\n### AR-5 — SYSTEM REFUSAL\n\nÜrün görevi politika veya içerik nedeniyle reddetmiştir. Geçerli sistem sonucudur.\n\n### AR-6 — NO USABLE OUTPUT\n\nKullanılabilir cevap oluşmamıştır.\n\n### AR-7 — UNKNOWN ACCESS FAILURE\n\nNeden belirlenememiştir. Bu durumlar aynı “cevap yok” kutusunda birleştirilemez.\n\n## 41. TEKNİK YENİDEN DENEME KURALI\n\nGeçici teknik hata veya bağlantı kesintisinde yeniden deneme yapılabilir. Fakat:\n\n- AI cevabı beğenilmediği,\n\n- ret oluştuğu,\n\n- yanlış bilgi üretildiği\n\niçin yeniden deneme yapılamaz. Teknik yeniden deneme:\n\n- aynı kullanıcı,\n\n- aynı ürün,\n\n- aynı yapılandırma,\n\n- önceden belirlenmiş süre\n\niçinde yapılmalıdır. İlk teknik olay da saklanmalıdır.\n\n## 42. KARŞILAŞTIRMA MATRİSİ\n\nİki ürün için temel karşılaştırma kaydı şöyle olabilir:\n\nBu sonuçlar yan yana gösterilebilir. Fakat: “Ürün B’nin temel modeli daha iyidir.” denemez. Farklılık bütün ürün zincirinden kaynaklanabilir.\n\n## 43. SENTETİK APPLE.COM KARŞILAŞTIRMA VAKASI\n\nSENTETİK METODOLOJİ GÖSTERİMİ / Aşağıdaki ürünler, cevaplar ve sonuçlar tamamen kurgusaldır. Gerçek Apple Inc. veya herhangi bir gerçek AI sağlayıcısının performansını temsil etmez. Üç sentetik ürün örneği düşünelim.\n\n#### Ürün Örneği A\n\nSağlayıcı: Orion Ürün: Orion Chat Yüzey: Web Plan: Ücretsiz Model etiketi: Orion Standard Model güveni: MI-1 Web erişimi: Kapalı Hafıza: Kapalı Oturum: Yeni Dil: Türkçe Locale: Türkiye Dalga: W1 Yanıt: “Apple, telefon ve bilgisayar üreten bir Amerikan teknoloji şirketidir.”\n\n#### Ürün Örneği B\n\nSağlayıcı: Orion Ürün: Orion Chat Yüzey: Mobil Plan: Ücretli Model etiketi: Orion Pro Model güveni: MI-1 Web erişimi: Açık Atıf: Açık Hafıza: Açık Önceki konuşma: Apple ile ilgili Dil: Türkçe Locale: Türkiye Dalga: W1 Yanıt: “Apple; donanım, yazılım ve dijital hizmetler sunan küresel teknoloji şirketidir. Güncel kurumsal bilgiler şu kaynaklarda yer almaktadır.”\n\n#### Ürün Örneği C\n\nSağlayıcı: Helios Ürün: Helios Search Yüzey: Web Plan: Ücretsiz Model etiketi: Bilinmiyor Model güveni: MI-0 Web erişimi: Açık Atıf: Açık Hafıza: Bulunmuyor Oturum: Yeni Dil: Türkçe Locale: Türkiye Dalga: W1 Yanıt: “Apple, tüketici cihazları, işletim sistemleri ve dijital hizmetler geliştiren ABD merkezli teknoloji şirketidir.”\n\n### 43.1. A ve B Karşılaştırması\n\nAynı sağlayıcıdır. Fakat:\n\n- plan,\n\n- yüzey,\n\n- model etiketi,\n\n- web,\n\n- hafıza,\n\n- önceki konuşma\n\nfarklıdır. Karşılaştırma seviyesi: CP-1 veya CP-2 olabilir. Yanıt farkı yalnız temel model farkına atfedilemez.\n\n### 43.2. A ve C Karşılaştırması\n\nFarklı sağlayıcılardır. Ancak:\n\n- yeni oturum,\n\n- ücretsiz plan,\n\n- web yüzeyi,\n\n- aynı dil/ülke,\n\n- aynı dalga\n\nbakımından bazı koşullar eşleşir. Web erişimi farklıdır. Karşılaştırma: doğal tüketici ürünü sonucu olarak yapılabilir. Temel model yeteneği olarak yapılamaz.\n\n### 43.3. B ve C Karşılaştırması\n\nİki üründe web ve atıf açıktır. Ancak B’de hafıza ve önceki konuşma vardır. C’de yoktur. Kullanıcı ürün deneyimi bakımından karşılaştırılabilir. Kontrollü temiz ürün karşılaştırması değildir.\n\n### 43.4. Kontrollü Tekrar\n\nB ürününde:\n\n- hafıza kapatılır,\n\n- yeni sohbet açılır,\n\n- özel talimatlar kapatılır,\n\nweb açık kalır. C aynı koşulda ölçülür. Karşılaştırma seviyesi: CP-3 veya yeterli ek kontrolle CP-4 olabilir. Bu örnek şunu gösterir:\n\n> Aynı sağlayıcı yakın karşılaştırma sağlamaz; iyi kaydedilmiş farklı sağlayıcılar daha karşılaştırılabilir olabilir.\n\n## 44. SENTETİK ÜRÜN DEĞİŞİKLİĞİ VAKASI\n\n### SENTETİK ÖRNEK\n\nOrion Chat W1 dalgasında 1.000 gözlem hedefliyor. İlk 480 gözlemde:\n\n- ürün sürümü: 6.1\n\n- web özelliği: manuel\n\n- atıf: sınırlı\n\nSonraki 520 gözlemde:\n\n- ürün sürümü: 6.2\n\n- web özelliği: otomatik\n\n- atıf: genişletilmiş\n\nolsun. Tek sonuç: “Orion Chat W1 skoru” olarak hesaplanırsa iki farklı sistem durumu karışır. Doğru seçenekler:\n\n#### Seçenek 1\n\nW1A: ilk 480 W1B: sonraki 520 ayrı raporlanır.\n\n#### Seçenek 2\n\nDalgaya devam edilmez. 6.2 sürümünde yeni 1.000 gözlem alınır.\n\n#### Seçenek 3\n\nSürüm, istatistiksel analizde açık deneysel faktör olarak tutulur. Yanlış seçenek: Güncelleme rapordan çıkarılır ve bütün gözlemler tek sabit ürün gibi sunulur.\n\n## 45. ASGARİ AI SİSTEM KAYDI\n\nHer gözlem en azından şu alanları taşımalıdır:\n\n- NOMOS AI sistem kimliği\n\n- Sağlayıcı\n\n- Ürün\n\n- Yüzey\n\n- Plan\n\n- Ürün türü\n\n- Görünen model etiketi\n\n- Model güven düzeyi\n\n- Ülke\n\n- Locale\n\n- Dil\n\n- Oturum türü\n\n- Hafıza durumu\n\n- Özel talimat durumu\n\n- Önceki konuşma durumu\n\n- Retrieval/web özelliği\n\n- Retrieval kullanım statüsü\n\n- Atıf statüsü\n\n- Araç statüsü\n\n- Deneysel özellik durumu\n\n- UTC zaman\n\n- Dalga\n\n- Sistem parmak izi\n\n- Değişiklik olayları\n\n- Kanıt kaynağı\n\n- Kayıt sahibi\n\nMaddi alan bilinmiyorsa boş bırakılamaz. UNKNOWN statüsü kullanılmalıdır.\n\n## 46. ASGARİ KARŞILAŞTIRMA KARTI\n\nİki ürün veya dalga karşılaştırıldığında kamu kaydı şunları göstermelidir:\n\n- Karşılaştırma sorusu\n\n- Karşılaştırma seviyesi\n\n- Ortak hedef nüfus\n\n- Native Reach farkları\n\n- İstem eşitliği\n\n- Dil ve ülke\n\n- Ölçüm zamanı\n\n- Ürün, plan ve yüzey\n\n- Model kimliği güveni\n\n- Web/retrieval farkı\n\n- Hafıza ve kişiselleştirme farkı\n\n- Araç farkı\n\n- Örneklem farkı\n\n- Değerlendirme yöntemi\n\n- Maddi sınırlamalar\n\n- Doğrudan karşılaştırılabilen metrikler\n\n- Karşılaştırılamayan alanlar\n\nTek sayı veya sıralama bu kart olmadan yayımlanmamalıdır.\n\n## 47. KARŞILAŞTIRILABİLİRLİK HÜKMÜ\n\nBir denetçi şu dört soruya cevap vermelidir: Aynı şey mi soruldu? Aynı insan evreni mi ölçüldü? Aynı kullanıcı koşulları mı uygulandı? Aynı zaman ve değerlendirme sistemi mi kullanıldı? Bu soruların her biri:\n\n- tamamen,\n\n- kısmen,\n\n- hayır,\n\n- bilinmiyor\n\nolarak sınıflandırılır. Karşılaştırma seviyesi buna göre verilir.\n\n## 48. ZORUNLU NORMATİF HÜKÜMLER\n\n**CH09-N01**\n\nHer GEO-1000 gözlemi sürümlü bir AI Sistem Sicili kaydına bağlanmalıdır.\n\n**CH09-N02**\n\nSağlayıcı adı, ölçülen AI ürününün tam kimliği olarak kullanılamaz.\n\n**CH09-N03**\n\nÜrün, kullanıcı yüzeyi, plan, model, retrieval, araç, oturum ve kişiselleştirme katmanları birbirinden ayrılmalıdır.\n\n**CH09-N04**\n\nKullanıcı yüzeyindeki model etiketi doğrulanmış arka uç model kimliği gibi sunulamaz.\n\n**CH09-N05**\n\nModel kimliği güven düzeyi MI-0 ile MI-5 arasında veya eşdeğer açık statüyle kaydedilmelidir.\n\n**CH09-N06**\n\nModel kimliği doğrulanamıyorsa sonuç yalnız ürün ve kullanıcı yüzeyine atfedilmelidir.\n\n**CH09-N07**\n\nAynı sağlayıcıya ait ürünler otomatik olarak aynı deneysel hücre sayılmaz.\n\n**CH09-N08**\n\nFarklı sağlayıcılara ait ürünler, maddi kullanıcı ve deney koşulları eşleştirildiğinde karşılaştırılabilir olabilir.\n\n**CH09-N09**\n\nWeb, mobil, masaüstü, gömülü ürün ve API yüzeyleri açıklamasız biçimde birleştirilemez.\n\n**CH09-N10**\n\nÜcretsiz, ücretli, kurumsal, eğitim ve geliştirici planları ayrı ürün koşulları olarak kaydedilmelidir.\n\n**CH09-N11**\n\nPlan bilinmiyorsa sonuç PLAN_UNKNOWN statüsü taşımalıdır.\n\n**CH09-N12**\n\nRetrieval veya web özelliğinin mevcut olması, belirli yanıtta kullanıldığının kanıtı sayılamaz.\n\n**CH09-N13**\n\nRetrieval erişimi, retrieval kullanımı ve atıf gösterimi ayrı statülerle kaydedilmelidir.\n\n**CH09-N14**\n\nAtıf göstermeyen ürün otomatik olarak kaynak kullanmıyor sayılamaz.\n\n**CH09-N15**\n\nAtıf gösteren ürünün atıfları iddia desteği bakımından ayrıca incelenmelidir.\n\n**CH09-N16**\n\nAraç erişimi ve belirli yanıtta araç kullanımı ayrı kaydedilmelidir.\n\n**CH09-N17**\n\nHafıza, özel talimatlar, önceki sohbet ve kurumsal ayarlar mümkün olduğu ölçüde ayrı kaydedilmelidir.\n\n**CH09-N18**\n\nBilinmeyen kişiselleştirme durumu temiz oturum gibi varsayılamaz.\n\n**CH09-N19**\n\nYeni sohbet, geçici sohbet, mevcut sohbet ve kurumsal çalışma alanı oturumları açıklamasız biçimde birleştirilemez.\n\n**CH09-N20**\n\nDoğal kullanıcı paneli ve kontrollü temiz panel sonuçları ayrı ürün durumu taşımalıdır.\n\n**CH09-N21**\n\nÜrün içindeki deneysel özellik veya A/B dağıtımı maddi ise gözlem sicilinde korunmalıdır.\n\n**CH09-N22**\n\nBir dalga sırasında maddi ürün değişikliği oluşursa dalga ayrı alt sürümlere bölünmeli, yeniden başlatılmalı veya değişiklik analizde açıkça modellenmelidir.\n\n**CH09-N23**\n\nBilinen ürün değişikliği bütün gözlemler tek sabit sistemden gelmiş gibi saklanamaz.\n\n**CH09-N24**\n\nSağlayıcının güncelleme açıklamamış olması ürünün değişmediğinin kesin kanıtı sayılamaz.\n\n**CH09-N25**\n\nCanlı tüketici ürünü sonucu dondurulmuş temel model sonucu gibi sunulamaz.\n\n**CH09-N26**\n\nDondurulmuş model laboratuvar sonucu gerçek kullanıcı ürünü performansı gibi sunulamaz.\n\n**CH09-N27**\n\nÜrün bulunmaması, teknik hata, kullanım limiti, sistem reddi ve sonuçsuzluk ayrı statülerle kaydedilmelidir.\n\n**CH09-N28**\n\nYanlış veya olumsuz AI cevabı teknik yeniden deneme nedeni olamaz.\n\n**CH09-N29**\n\nKarşılaştırmanın nesnesi veri toplanmadan önce tanımlanmalıdır.\n\n**CH09-N30**\n\nİki ürünün karşılaştırılabilirlik seviyesi kamu sonucunda görünür olmalıdır.\n\n**CH09-N31**\n\nCP-0 veya CP-1 düzeyindeki sonuçlardan kesin ürün sıralaması üretilemez.\n\n**CH09-N32**\n\nAynı istem kullanılması tek başına karşılaştırılabilir deney oluşturmaz.\n\n**CH09-N33**\n\nKarşılaştırmada hedef varlık, gerçeklik paketi, istem, dil, ülke, zaman, nüfus, oturum, ürün ve değerlendirme yöntemi birlikte incelenmelidir.\n\n**CH09-N34**\n\nNative Reach sonuçları farklı hedef nüfuslara ait oldukları için açıklamasız biçimde doğrudan sıralanamaz.\n\n**CH09-N35**\n\nCommon Support sonucu ürünün gerçek küresel erişim sonucu gibi sunulamaz.\n\n**CH09-N36**\n\nWeb destekli ve websiz ürün karşılaştırması, kullanıcı ürünü karşılaştırması olarak yapılabilir; temel model üstünlüğü olarak sunulamaz.\n\n**CH09-N37**\n\nAynı kullanıcıyla yapılan eşlenmiş karşılaştırmada ürün sırası ve kullanıcı bağımlılığı korunmalıdır.\n\n**CH09-N38**\n\nFarklı kullanıcılarla yapılan karşılaştırmada kullanıcı kompozisyonu ve ağırlık farkları görünür olmalıdır.\n\n**CH09-N39**\n\nÜrün sürümü veya konfigürasyon parmak izi her ölçüm dalgasında saklanmalıdır.\n\n**CH09-N40**\n\nSistem sicili ve karşılaştırılabilirlik kararının hesap verebilir insan veya kurum sahibi bulunmalıdır.\n\n## 49. BAŞARISIZLIK BİÇİMLERİ\n\n**CH09-F01 — SAĞLAYICIYI TEK AI SAYMAK**\n\nSağlayıcının bütün ürün, model ve yüzeyleri tek sistem gibi sunulur.\n\n**CH09-F02 — MODEL ADINI ÜRÜN DAVRANIŞI SAYMAK**\n\nRetrieval, güvenlik, arayüz ve kişiselleştirme yok sayılır.\n\n**CH09-F03 — GÖRÜNEN MODEL ETİKETİNİ KESİN ARKA UÇ SAYMAK**\n\nYönlendirme veya dinamik model kullanımı göz ardı edilir.\n\n**CH09-F04 — AYNI SAĞLAYICIYI KARŞILAŞTIRILABİLİR SAYMAK**\n\nPlan, yüzey ve özellik farkları saklanır.\n\n**CH09-F05 — FARKLI SAĞLAYICILARI KARŞILAŞTIRILAMAZ SAYMAK**\n\nEşlenmiş kullanıcı koşullarında mümkün olan ürün karşılaştırması reddedilir.\n\n**CH09-F06 — WEB VE MOBİLİ TEKLEŞTİRMEK**\n\nArayüz ve özellik farkları kaybolur.\n\n**CH09-F07 — ÜCRETSİZ VE ÜCRETLİ PLANI BİRLEŞTİRMEK**\n\nPlan kaynaklı kalite veya özellik farkı görünmez olur.\n\n**CH09-F08 — KURUMSAL VE TÜKETİCİ ÜRÜNÜNÜ AYNI SAYMAK**\n\nÖzel bilgi ve yönetici ayarları gizlenir.\n\n**CH09-F09 — API SONUCUNU TÜKETİCİ ÜRÜNÜ SAYMAK**\n\nOrkestrasyon ve kullanıcı yüzeyi farkları yok edilir.\n\n**CH09-F10 — RETRIEVAL MEVCUTSA KULLANILDI SAYMAK**\n\nBelirli cevabın gerçek bilgi yolu doğrulanmaz.\n\n**CH09-F11 — ATIF YOKSA KAYNAK YOK SAYMAK**\n\nGizli veya görünmeyen retrieval ihtimali yok sayılır.\n\n**CH09-F12 — ATIF VARSA DOĞRU KAYNAK SAYMAK**\n\nAtıf–iddia eşleşmesi incelenmez.\n\n**CH09-F13 — ARAÇ ERİŞİMİNİ ARAÇ KULLANIMI SAYMAK**\n\nBelirli cevapta hangi aracın kullanıldığı bilinmez.\n\n**CH09-F14 — HAFIZAYI TEMİZ OTURUM SAYMAK**\n\nKişiselleştirme etkisi görünmez kalır.\n\n**CH09-F15 — YENİ SOHBETİ KİŞİSELLEŞTİRMESİZ SAYMAK**\n\nKalıcı hesap ayarları ve özel talimatlar yok sayılır.\n\n**CH09-F16 — MEVCUT SOHBETİ YENİ OTURUM GİBİ SUNMAK**\n\nÖnceki bağlam gizlenir.\n\n**CH09-F17 — DENEYSEL ÖZELLİĞİ VERİ HATASI SAYMAK**\n\nGerçek ürün varyasyonu geçersiz gözlem ilan edilir.\n\n**CH09-F18 — DENEYSEL ÖZELLİĞİ SAKLAMAK**\n\nFarklı rollout’lardaki kullanıcılar tek sabit ürün gibi birleştirilir.\n\n**CH09-F19 — GÜNCELLEME SONRASI TEK DALGA**\n\nMaddi ürün değişimi tek sabit sistem sonucu gibi yayımlanır.\n\n**CH09-F20 — DUYURU YOKSA DEĞİŞİKLİK YOK SAYMAK**\n\nGözlenen davranış kırılması incelenmez.\n\n**CH09-F21 — CANLI ÜRÜNÜ DONDURULMUŞ MODEL SAYMAK**\n\nTam yeniden üretilebilirlik iddia edilir.\n\n**CH09-F22 — DONDURULMUŞ MODELİ GERÇEK KULLANICI ÜRÜNÜ SAYMAK**\n\nÜrün zinciri ve arayüz farkları saklanır.\n\n**CH09-F23 — ÜRÜN YOKLUĞUNU HATA SAYMAK**\n\nErişim kapsamı temsil doğruluğuna karıştırılır.\n\n**CH09-F24 — TEKNİK HATAYI RET SAYMAK**\n\nBağlantı veya hizmet sorunu politika sonucu gibi sınıflandırılır.\n\n**CH09-F25 — RETİ TEKNİK HATA SAYIP YENİDEN DENEMEK**\n\nGerçek kullanıcı sonucu paydadan çıkarılır.\n\n**CH09-F26 — KULLANIM LİMİTİNİ GİZLEMEK**\n\nÜcretsiz planın gerçek deneyimi görünmez olur.\n\n**CH09-F27 — AYNI İSTEMİ AYNI DENEY SAYMAK**\n\nÜrün, plan, oturum, web ve zaman farkları yok sayılır.\n\n**CH09-F28 — ÜRÜN SONUCUNU MODEL ÜSTÜNLÜĞÜ SAYMAK**\n\nBütün sistem zincirindeki fark temel modele atfedilir.\n\n**CH09-F29 — NATIVE REACH SKORLARINI DOĞRUDAN SIRALAMAK**\n\nFarklı nüfus evrenleri aynı kabul edilir.\n\n**CH09-F30 — COMMON SUPPORT’U KÜRESEL KAPSAM SAYMAK**\n\nDar ortak evren ürünün bütün erişimi gibi sunulur.\n\n**CH09-F31 — CP-1 SONUCUNDAN LİDERLİK İDDİASI**\n\nYalnız yan yana duran uyumsuz sonuçlardan ürün üstünlüğü çıkarılır.\n\n**CH09-F32 — KARŞILAŞTIRMA SEVİYESİNİ SAKLAMAK**\n\nKamu yalnız sıralamayı görür.\n\n**CH09-F33 — EŞLENMİŞ KULLANICI BAĞIMLILIĞINI YOK SAYMAK**\n\nAynı insanın ürün cevapları bağımsız kabul edilir.\n\n**CH09-F34 — ÜRÜN SIRASI ETKİSİNİ YOK SAYMAK**\n\nİlk cevap sonraki görevleri etkiler.\n\n**CH09-F35 — FARKLI PANEL KULLANICILARINI AYNI SAYMAK**\n\nÜrünler farklı kullanıcı kompozisyonunda test edilir.\n\n**CH09-F36 — GERÇEKLİK PAKETİ SÜRÜMÜNÜ DEĞİŞTİRMEK**\n\nAynı cevaplar farklı referans kayıtlarıyla karşılaştırılır.\n\n**CH09-F37 — ÜRÜN PARMAK İZİNİ SESSİZCE DEĞİŞTİRMEK**\n\nKonfigürasyon kaydı güncellenir, eski ölçüm yeniden yazılır.\n\n**CH09-F38 — BİLİNMEYEN ALANI TEMİZ SAYMAK**\n\nModel, hafıza veya araç durumu bilinmediği hâlde kontrollü kabul edilir.\n\n**CH09-F39 — ÜRÜN MARKASINI KANIT YERİNE KULLANMAK**\n\nSağlayıcının itibarı ölçüm şartlarının yerine geçer.\n\n**CH09-F40 — TEK KATSAYIYLA BÜTÜN ÜRÜN FARKINI ÖRTMEK**\n\nModel veya pazar katsayısı kullanılarak plan, arayüz ve konfigürasyon farkları görünmez yapılır.\n\n## 50. DENETİM PROSEDÜRÜ\n\n### Adım 1 — Sağlayıcı ve Ürünü Tanımla\n\nÜrün adı, türü ve resmî kullanıcı yüzeyleri kaydedilir.\n\n### Adım 2 — Ölçüm Yüzeyini Kilitle\n\nWeb Mobil Masaüstü\n\n### API\n\nGömülü ürün ayrılır.\n\n### Adım 3 — Plan ve Hesap Sınıfını Doğrula\n\nÜcretsiz, ücretli, kurumsal veya başka plan statüsü kaydedilir.\n\n### Adım 4 — Model Kimliği Güvenini Ata\n\nMI-0 ile MI-5 arasında uygun seviye belirlenir.\n\n### Adım 5 — Retrieval ve Web Yapılandırmasını Kaydet\n\nÖzellik mevcut mu? Açık mı? Belirli cevapta kullanıldı mı? Kanıt nedir?\n\n### Adım 6 — Atıf ve Araç Durumunu Kaydet\n\nÖzellik erişimi ile gerçek kullanım ayrılır.\n\n### Adım 7 — Oturum ve Kişiselleştirme Durumunu Kaydet\n\nHafıza Özel talimat Önceki sohbet Kurumsal ayar incelenir.\n\n### Adım 8 — Ülke, Locale ve Dil Kaydını Doğrula\n\nÜrün davranışının bölgesel şartı belirlenir.\n\n### Adım 9 — Deneysel Özellikleri İncele\n\nKullanıcılar arası UI veya özellik farkı aranır.\n\n### Adım 10 — Zaman ve Dalga Kimliğini Kilitle\n\nUTC zamanı ve dalga kaydı oluşturulur.\n\n### Adım 11 — Sistem Konfigürasyon Parmak İzini Üret\n\nKaydedilen alanlar bütünlük kaydına bağlanır.\n\n### Adım 12 — Değişiklik Olaylarını İzle\n\nDuyurulan ve gözlenen ürün değişiklikleri kaydedilir.\n\n### Adım 13 — Karşılaştırmanın Nesnesini Yaz\n\nÜrün Model Retrieval Plan Arayüz Zaman karşılaştırmalarından hangisi yapılıyor?\n\n### Adım 14 — Karşılaştırma Boyutlarını Eşleştir\n\nMaddi alanlar tablo hâline getirilir.\n\n### Adım 15 — CP Seviyesini Ata\n\nCP-0 ile CP-5 arasında uygun seviye verilir.\n\n### Adım 16 — Karşılaştırılabilir ve Karşılaştırılamaz İddiaları Ayır\n\nHangi sonuçların yan yana getirilebileceği açıkça yazılır.\n\n### Adım 17 — Native Reach ve Common Support Sonuçlarını Ayır\n\nÜrün içi ve ortak nüfus karşılaştırmaları ayrı kaydedilir.\n\n### Adım 18 — Dalga İçindeki Sistem Değişimini Denetle\n\nMIXED_SYSTEM_STATE veya yeni alt dalga gerekip gerekmediği belirlenir.\n\n### Adım 19 — Kamu Karşılaştırma Kartını Oluştur\n\nSıralamanın arkasındaki koşullar görünür hâle getirilir.\n\n### Adım 20 — Kayıt Sahibinin Onayını Al\n\nSistem sicili ve karşılaştırma kararı sorumlu insan tarafından sürümlenir.\n\n## 51. GEREKLİ KANIT\n\nSağlayıcı kimliği Ürün adı ve türü Kullanıcı yüzeyi Uygulama veya arayüz sürümü Plan ve hesap sınıfı Görünen model etiketi Model kimliği kanıtı Model kimliği güven seviyesi Ürün belgeleri Ülke erişim kayıtları Dil ve locale Web/retrieval özelliği Retrieval kullanım kanıtı Atıf özelliği Atıf görünümü Atıf–iddia bağlantısı Araç erişimi Araç kullanım kaydı Hafıza ayarı Özel talimatlar Önceki sohbet durumu Oturum türü Kurumsal yönetici ayarları Deneysel özellik kaydı A/B dağıtım sinyalleri UTC zaman damgası Ölçüm dalgası Sistem konfigürasyon parmak izi Sağlayıcı güncelleme kayıtları Gözlenen davranış değişiklikleri Ürün erişim hataları Teknik yeniden deneme kayıtları Native Reach nüfus kaydı Common Support nüfus kaydı Karşılaştırma boyut tablosu\n\nCP seviyesi İstem sürümü Gerçeklik paketi sürümü Örneklem ve ağırlık kaydı Hakemlik sürümü Kamu karşılaştırma kartı Değişiklik günlüğü Sorumlu insan veya kurum\n\n## 52. DENETİM KONTROL LİSTESİ\n\nSağlayıcı ve ürün ayrı kaydedildi mi? Kullanıcı yüzeyi belli mi? Plan ve hesap sınıfı doğrulandı mı? Model etiketi yalnız görünen etiket mi, doğrulanmış dağıtım mı? Model kimliği güven seviyesi verildi mi? Sonuç ürüne mi, modele mi atfediliyor? Web/retrieval özelliği mevcut muydu? Belirli cevapta retrieval kullanıldığı doğrulandı mı? Atıf özelliği ve atıf görünümü ayrıldı mı? Atıf’lar iddiaları gerçekten destekliyor mu? Araç erişimi ve araç kullanımı ayrıldı mı? Hafıza açık mıydı? Özel talimatlar var mıydı? Önceki sohbet bağlamı bulunuyor muydu? Oturum türü kaydedildi mi? Kurumsal veya özel bilgi kaynağı var mıydı? Ürün içindeki deneysel özellikler kontrol edildi mi? Ülke ve locale ürün davranışını etkiliyor mu?\n\nSistem parmak izi oluşturuldu mu? Ölçüm dalgası sırasında ürün değişti mi? Sağlayıcı duyurusu dışında davranış kırılması var mı? Değişiklik öncesi ve sonrası gözlemler ayrıldı mı? Teknik hata ile ret ayrıldı mı? Yanlış cevap nedeniyle yeniden deneme yapıldı mı? Karşılaştırmanın nesnesi açık mı? Aynı istemin dışında hangi koşullar eşleşiyor? Hedef nüfus aynı mı? İstem ve gerçeklik paketi sürümleri aynı mı? Plan, yüzey ve retrieval farkları görünür mü? CP seviyesi verildi mi? CP-0 veya CP-1 sonuçlarından sıralama yapıldı mı? Native Reach ve Common Support sonuçları ayrıldı mı? Aynı kullanıcı ürün sırası dengelendi mi? Farklı kullanıcı panelleri kalibre edildi mi?\n\nCanlı ürün sonucu temel model üstünlüğü gibi sunuldu mu? Bilinmeyen alanlar kontrollü kabul edildi mi? Kamu karşılaştırma kartı mevcut mu? Sistem sicilinin hesap verebilir sahibi belli mi?\n\n## 53. İTİRAZLAR VE CEVAPLAR\n\n### İtiraz 1 — “Kullanıcı hangi modelin çalıştığını bilmiyorsa bu çalışma yapılamaz mı?”\n\nYapılabilir. Ana GEO-1000 nesnesi kullanıcı ürünüdür. Model bilinmiyorsa sonuç: “Bu ürün ve kullanıcı yüzeyinde bu davranış gözlendi.” şeklinde raporlanır. Belirli modele atıf yapılmaz.\n\n### İtiraz 2 — “Aynı sağlayıcının ürünlerini neden bu kadar ayırıyoruz?”\n\nÇünkü kullanıcı:\n\n- farklı plan,\n\n- model,\n\n- retrieval,\n\n- hafıza,\n\n- araç\n\nkoşullarında farklı cevap görebilir. Sağlayıcı adı kullanıcı deneyimini tam tanımlamaz.\n\n### İtiraz 3 — “Farklı sağlayıcıları karşılaştırmak zaten elma ile armut değil mi?”\n\nKarşılaştırma sorusu doğru kurulursa değildir. Gerçek kullanıcı: “Hangi ürün beni daha doğru bilgilendiriyor?” diye sorabilir. Bütün ürün zinciri bu sorunun parçasıdır. Temel model üstünlüğü iddia edilecekse daha kontrollü deney gerekir.\n\n### İtiraz 4 — “Web kullanan ürünün avantajlı olması doğal değil mi?”\n\nDoğaldır. Doğal ürün karşılaştırmasında avantaj ürünün gerçek özelliğidir. Model karşılaştırmasında retrieval etkisi ayrıca ayrılmalıdır.\n\n### İtiraz 5 — “Atıf göstermeyen ürüne atıf puanı vermemek haksızlık değil mi?”\n\nAtıf özelliği ürünün kullanıcıya sunduğu işlevdir. Özellik yoksa atıf sonucu:\n\n### NOT AVAILABLE\n\nolarak gösterilebilir. Maddi doğruluk ayrıca ölçülür.\n\n### İtiraz 6 — “Hafıza doğal kullanıcı deneyiminin parçasıysa neden kapatıyoruz?”\n\nDoğal panelde açık kalabilir. Kontrollü panelde ürünler arası karşılaştırmayı temizlemek için kapatılabilir. İki panel farklı sorulara cevap verir.\n\n### İtiraz 7 — “Yeni sohbet açmak temiz oturum için yeterli değil mi?”\n\nHer zaman değil. Kalıcı hafıza, özel talimat veya hesap ayarları devam edebilir. Bu alanlar ayrıca kaydedilmelidir.\n\n### İtiraz 8 — “Sağlayıcı ürün değişikliğini açıklamadıysa ne yapabiliriz?”\n\nGözlenen:\n\n- arayüz,\n\n- özellik,\n\n- davranış,\n\n- atıf\n\ndeğişikliklerini kaydedebiliriz. Nedeni bilinmiyorsa UC-5 gibi belirsiz değişiklik statüsü kullanılır.\n\n### İtiraz 9 — “Ürünler sürekli değişiyorsa hiçbir sonuç geçerli olmaz mı?”\n\nSonuç belirtilen:\n\n- tarih,\n\n- dalga,\n\n- ürün örneği\n\niçin geçerlidir. Değişkenlik ölçümü anlamsızlaştırmaz. Zamansız hükmü engeller.\n\n### İtiraz 10 — “Aynı istem ve aynı gün yeterince karşılaştırılabilir değil mi?”\n\nHayır. Plan, yüzey, hafıza, web, ülke ve kullanıcı nüfusu farklı olabilir. Aynı istem gerekli olabilir. Tek başına yeterli değildir.\n\n### İtiraz 11 — “CP seviyesi kamu için fazla teknik olmaz mı?”\n\nKısa etiket kullanılabilir:\n\n- Descriptive\n\n- Partially matched\n\n- Matched\n\n- Controlled\n\n- Replicated\n\nKamu sıralamanın ne kadar güçlü olduğunu bilmelidir.\n\n### İtiraz 12 — “Native Reach skorlarından neden doğrudan sıralama yapamıyoruz?”\n\nÇünkü her ürün farklı ülke ve kullanıcı nüfusunda ölçülmüş olabilir. Skor farkı kısmen ürünün hangi nüfusa ulaştığından doğabilir. Common Support daha adil karşılaştırma sağlar.\n\n### İtiraz 13 — “Common Support gerçek dünya sonucu değil mi?”\n\nGerçek ortak nüfus sonucudur. Fakat ürünlerin ortak evren dışındaki erişimini göstermez. Native Reach ile birlikte okunmalıdır.\n\n### İtiraz 14 — “Canlı ürün denetimi mi, dondurulmuş model denetimi mi daha önemlidir?”\n\nSorular farklıdır. Canlı ürün kullanıcı gerçeğini ölçer. Dondurulmuş model bilimsel kontrol ve yeniden üretim sağlar. NOMOS ikisini birbirinin yerine kullanmaz.\n\n## 57. BÖLÜMÜN ORTAK HÜKMÜ\n\nBir kullanıcı:\n\n- “ChatGPT böyle söyledi.”\n\n- “Gemini böyle düşündü.”\n\n- “Claude bizi önerdi.”\n\n- “Kimi bizi kaynak aldı.”\n\ndiyebilir. Günlük konuşmada bu ifadeler anlaşılabilir. Denetim kaydında yeterli değildir. Çünkü bu adların altında:\n\n- farklı ürünler,\n\n- farklı planlar,\n\n- farklı modeller,\n\n- farklı kullanıcı yüzeyleri,\n\n- farklı web ve retrieval sistemleri,\n\n- farklı hafıza koşulları,\n\n- farklı ülkeler,\n\n- farklı zamanlar\n\nbulunabilir. Aynı isim altında farklı insanlar farklı AI deneyimleri görebilir. Farklı isimler altında ise karşılaştırılabilir kullanıcı deneyimleri kurulabilir. Bir model etiketi cevabın tamamını üretmiş görünür. Fakat kullanıcıya ulaşan gerçeklik:\n\n- kaynak seçimi,\n\n- güvenlik,\n\n- kişiselleştirme,\n\n- arayüz,\n\n- araçlar\n\ntarafından şekillendirilebilir. Bu nedenle NOMOS yalnız: “Hangi model?” diye sormaz. Şunları birlikte sorar: Hangi ürün? / Hangi yüzey? / Hangi plan? / Hangi bilgi modu? / Hangi oturum? / Hangi kullanıcı? / Hangi ülke? / Hangi zaman? / Hangi sürüm? İki sonuç aynı istemden gelmiş olabilir. Ama aynı deneyden gelmemiş olabilir. İki sonuç farklı sağlayıcılardan gelmiş olabilir. Ama aynı kullanıcı koşulunda gerçek ve adil biçimde karşılaştırılabilir olabilir. Bir ürün canlıdır. Değişir. Kaynakları değişir. Arayüzü değişir. Modeli değişir. Bu değişim sonucu değersiz yapmaz. Sonucu zamana ve ürün durumuna bağlar. Bu nedenle NOMOS’un dokuzuncu ölçüm yasası şudur:\n\n> AI sağlayıcısı, AI ürünü değildir.\n\nOnuncu yasası şudur:\n\n> Model, kullanıcıya ulaşan temsil zincirinin yalnız bir parçasıdır.\n\nOn birinci yasası şudur:\n\n> Aynı isim karşılaştırılabilirlik; farklı isim karşılaştırılamazlık garantisi vermez.\n\nOn ikinci yasası şudur:\n\n> Aynı istem, aynı deney değildir.\n\nOn üçüncü yasası şudur:\n\n> Canlı ürünün sonucu, yalnız ölçüldüğü ürün örneği ve zamanda geçerlidir.\n\nOn dördüncü yasası şudur:\n\n> Karşılaştırmanın gücü sıralamanın büyüklüğünden değil, eşleştirilen koşulların açıklığından doğar.\n\n## NOMOS’un Bölüm 9 Emri\n\n> Bana yalnız sağlayıcının adını verme. / Hangi ürününü, hangi yüzeyde ve hangi planla kullandığını göster.\n\n> Ekranda gördüğün model etiketini bütün arka uç sistemin kesin kimliği yapma.\n\n> Web özelliği vardı diye kullanıldı; atıf vardı diye iddiayı destekledi sanma.\n\n> Araç erişimini araç kullanımı, yeni sohbeti temiz hesap, hafıza bilinmiyor durumunu hafıza kapalı sayma.\n\n> Ücretsiz kullanıcıyla ücretli kullanıcıyı, mobil ürünle web ürününü, kurumsal çalışma alanıyla genel sohbeti aynı hücreye atma.\n\n> Aynı sağlayıcının sonuçlarını otomatik olarak adil karşılaştırma sayma.\n\n> Farklı sağlayıcıları yalnız farklı oldukları için karşılaştırmaktan kaçma. / Önce koşulları eşleştir. / Sonra hangi soruya cevap verdiğini açıkla.\n\n> Canlı ürünü dondurulmuş model, API’yi tüketici deneyimi, ürün sonucunu temel model üstünlüğü gibi sunma.\n\n> Dalganın ortasında sistem değiştiyse eski ve yeni cevapları tek ürün gibi birleştirme.\n\n> Sağlayıcı değişiklik açıklamadı diye gözünün önündeki davranış kırılmasını yok sayma.\n\n> Bilinmeyeni temiz, eşit veya sabit varsayma.\n\nÖnce sistemi sicile kaydet. / Sonra konfigürasyonu kilitle. / Sonra değişiklikleri izle. / Sonra karşılaştırmanın nesnesini yaz. / Sonra eşleşen ve eşleşmeyen koşulları göster. / Ve ancak bundan sonra hangi ürünün hangi koşulda daha güçlü sonuç verdiğini söyle.\n\n## Bölümün Son Cümlesi\n\n> GEO-1000’de ölçülen “AI”, tek bir isim veya model değil; belirli bir anda, belirli bir kullanıcıya, belirli bir ürün zinciri içinde ulaşan sürümlü temsil sistemidir.\n\n## Normatif Öz\n\n> Her GEO-1000 gözlemi; sağlayıcı, ürün, kullanıcı yüzeyi, plan, görünen veya doğrulanmış model kimliği, model kimliği güveni, retrieval ve web yapılandırması, atıf 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.","character_count":60059,"record_sha256":"ed1601bebe5e49a0091d1c22d4b8489dd399bd584d3aa12af2aa8156e48a433d"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-tr-chapter-10","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"tr","language_name":"Turkish","direction":"ltr","record_type":"chapter","sequence":12,"chapter_number":10,"item_number":null,"title":"İstem Anayasası","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/tr/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22040778","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22040778","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K04","K11","K12","K13"],"source_word_count":9743,"source_document_sha256":"51df37981ca371d37c430cfaa0515850b2d1bd403bf1fdf0080a7246fab28f5a","structured_json":"{\"number\":10,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH10\",\"title\":\"İstem Anayasası\",\"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\":\"İstem Anayasası\",\"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\":\"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.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH10-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"75. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR PROMPT KAYDI\",\"sourceParagraph\":2046,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":2047,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2048,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2049,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"excludedTasks\\\": [\",\"sourceParagraph\":2050,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RECOMMENDATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2051,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"LEADERSHIP\\\",\",\"sourceParagraph\":2052,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"TRUSTWORTHINESS\\\",\",\"sourceParagraph\":2053,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PRICE\\\",\",\"sourceParagraph\":2054,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"COMPARATIVE_RANKING\\\"\",\"sourceParagraph\":2055,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2056,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceRequirement\\\": \\\"NONE\\\",\",\"sourceParagraph\":2057,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseFormat\\\": \\\"NATURAL_OPEN_RESPONSE\\\",\",\"sourceParagraph\":2058,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"presuppositionPolicy\\\": \\\"NO_UNVERIFIED_QUALITY_OR_AUTHORITY_ASSUMPTION\\\"\",\"sourceParagraph\":2059,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2060,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceLanguage\\\": {\",\"sourceParagraph\":2061,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"language\\\": \\\"tr\\\",\",\"sourceParagraph\":2062,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"locale\\\": \\\"tr-TR\\\",\",\"sourceParagraph\":2063,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"text\\\": \\\"Apple.com hangi ana kuruluşla ilişkilidir ve bu kuruluşun başlıca faaliyetleri nelerdir?\\\",\",\"sourceParagraph\":2064,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unicodeNormalization\\\": \\\"NFC\\\",\",\"sourceParagraph\":2065,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityHash\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-TR-001\\\"\",\"sourceParagraph\":2066,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2067,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languageVersions\\\": [\",\"sourceParagraph\":2068,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2069,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"language\\\": \\\"tr\\\",\",\"sourceParagraph\":2070,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"locale\\\": \\\"tr-TR\\\",\",\"sourceParagraph\":2071,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"text\\\": \\\"Apple.com hangi ana kuruluşla ilişkilidir ve bu kuruluşun başlıca faaliyetleri nelerdir?\\\",\",\"sourceParagraph\":2072,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"equivalenceLevel\\\": \\\"PE-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2073,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityAnchorEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2074,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"intentEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2075,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"speechActEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2076,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2077,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"presuppositionEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2078,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"epistemicBurdenEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2079,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"localPilotStatus\\\": \\\"PASSED\\\",\",\"sourceParagraph\":2080,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityHash\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-TR-001\\\"\",\"sourceParagraph\":2081,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2082,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2083,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"language\\\": \\\"en\\\",\",\"sourceParagraph\":2084,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"locale\\\": \\\"en-GB\\\",\",\"sourceParagraph\":2085,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"text\\\": \\\"Which principal organization is associated with apple.com, and what are its primary activities?\\\",\",\"sourceParagraph\":2086,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"equivalenceLevel\\\": \\\"PE-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2087,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityAnchorEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2088,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"intentEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2089,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"speechActEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2090,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2091,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"presuppositionEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2092,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"epistemicBurdenEquivalence\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2093,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"localPilotStatus\\\": \\\"PASSED\\\",\",\"sourceParagraph\":2094,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityHash\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-EN-001\\\"\",\"sourceParagraph\":2095,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2096,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2097,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"delivery\\\": {\",\"sourceParagraph\":2098,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"manualRetypingAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2099,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"copyFromLockedInterface\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2100,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"exactMatchRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2101,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"participantEditingAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2102,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"clarificationPath\\\": \\\"SINGLE_TURN_CAPTURE_ONLY\\\",\",\"sourceParagraph\":2103,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"newConversationRequired\\\": true\",\"sourceParagraph\":2104,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2105,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sets\\\": {\",\"sourceParagraph\":2106,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicNormativeSet\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2107,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sealedValidationSet\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2108,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"holdoutStatus\\\": \\\"NOT_APPLICABLE\\\"\",\"sourceParagraph\":2109,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2110,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governance\\\": {\",\"sourceParagraph\":2111,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"draftedByRole\\\": \\\"PROMPT_METHODS_LEAD\\\",\",\"sourceParagraph\":2112,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"translatedByRole\\\": \\\"TARGET_LANGUAGE_TRANSLATOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2113,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"backTranslatedByIndependentRole\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2114,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"equivalenceApprovedByRole\\\": \\\"PROMPT_EQUIVALENCE_ADJUDICATOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2115,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedAt\\\": \\\"2026-08-18T09:00:00Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2116,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"resultInspectionBeforeLock\\\": false\",\"sourceParagraph\":2117,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2118,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2119,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2120,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Bu kayıt:\",\"sourceParagraph\":2121,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek Apple denetimi değildir,\",\"sourceParagraph\":2122,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek prompt validasyon çalışması değildir,\",\"sourceParagraph\":2123,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Prompt Anayasası’nın makine tarafından okunabilir sentetik gösterimidir.\",\"sourceParagraph\":2124,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"76. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR PROMPT GÖZLEM KAYDI\",\"sourceParagraph\":2126,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":2127,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2128,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2129,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2130,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptObservation\\\": {\",\"sourceParagraph\":2131,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"observationId\\\": \\\"NGO-SYNTH-000184\\\",\",\"sourceParagraph\":2132,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptId\\\": \\\"NGP-CORE-MIRROR-APPLE-SYNTH-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2133,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptVersion\\\": \\\"1.0.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2134,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"language\\\": \\\"tr\\\",\",\"sourceParagraph\":2135,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"locale\\\": \\\"tr-TR\\\",\",\"sourceParagraph\":2136,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"assignedTextHash\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-TR-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2137,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sentTextHash\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-TR-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2138,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptValidity\\\": \\\"PV-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2139,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptOrder\\\": 1,\",\"sourceParagraph\":2140,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conversationTurn\\\": 1,\",\"sourceParagraph\":2141,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"clarificationUsed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2142,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"participantEdited\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2143,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systemTransformationObserved\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2144,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fullPromptVisibleInEvidence\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2145,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timestampUtc\\\": \\\"2026-08-18T12:14:00Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2146,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2147,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptValidityReviewerRole\\\": \\\"BLINDED_PROMPT_VALIDATOR\\\"\",\"sourceParagraph\":2148,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2149,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2150,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2151,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"77. BÖLÜMÜN MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR KURALI\",\"sourceParagraph\":2153,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH10-R01\",\"sourceParagraph\":2154,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every GEO-1000 prompt MUST be linked to a versioned Prompt Registry record\",\"sourceParagraph\":2156,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"defining:\",\"sourceParagraph\":2157,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- the research question,\",\"sourceParagraph\":2159,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- estimand,\",\"sourceParagraph\":2160,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- prompt family,\",\"sourceParagraph\":2161,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- canonical intent,\",\"sourceParagraph\":2162,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- entity anchor,\",\"sourceParagraph\":2163,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- user intent,\",\"sourceParagraph\":2164,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- speech act,\",\"sourceParagraph\":2165,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- scope,\",\"sourceParagraph\":2166,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- geographic and temporal frame,\",\"sourceParagraph\":2167,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- presuppositions,\",\"sourceParagraph\":2168,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- evidence and source requirements,\",\"sourceParagraph\":2169,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- response format,\",\"sourceParagraph\":2170,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- language,\",\"sourceParagraph\":2171,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- locale,\",\"sourceParagraph\":2172,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- equivalence status,\",\"sourceParagraph\":2173,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- version,\",\"sourceParagraph\":2174,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and integrity record.\",\"sourceParagraph\":2175,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Within the same language-locale prompt cell, participants MUST receive\",\"sourceParagraph\":2177,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"the same locked prompt text.\",\"sourceParagraph\":2178,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Across languages and locales, prompts MUST preserve semantic, functional,\",\"sourceParagraph\":2180,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"and normative equivalence rather than literal word-for-word identity.\",\"sourceParagraph\":2181,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Entity anchor, user intent, speech act, scope, presupposition, and\",\"sourceParagraph\":2183,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"epistemic burden are non-compensatory equivalence gates.\",\"sourceParagraph\":2184,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Machine translation or back-translation alone MUST NOT establish prompt\",\"sourceParagraph\":2186,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"equivalence.\",\"sourceParagraph\":2187,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Core identity, evidence, recommendation, comparison, temporal, local,\",\"sourceParagraph\":2189,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"boundary, robustness, control, and holdout prompts MUST remain distinct\",\"sourceParagraph\":2190,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"prompt families.\",\"sourceParagraph\":2191,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Leading, answer-containing, positively or negatively presuppositional,\",\"sourceParagraph\":2193,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"source-constrained, format-constrained, or recommendation prompts MUST NOT\",\"sourceParagraph\":2194,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"be silently scored as neutral Core Mirror prompts.\",\"sourceParagraph\":2195,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Prompt sets, language versions, assignment rules, clarification paths,\",\"sourceParagraph\":2197,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ordering, and holdout commitments MUST be locked before AI responses are\",\"sourceParagraph\":2198,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"observed.\",\"sourceParagraph\":2199,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Post-result prompt selection, prompt-family deletion, silent mid-wave\",\"sourceParagraph\":2201,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"editing, and outcome-driven rewording are prohibited.\",\"sourceParagraph\":2202,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The prompt assigned to the participant and the prompt actually sent to\",\"sourceParagraph\":2204,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"the AI product MUST be integrity-checked.\",\"sourceParagraph\":2205,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Hidden instructions, invisible characters, or undisclosed manipulation\",\"sourceParagraph\":2207,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"directing the AI toward a preferred entity, claim, citation, or\",\"sourceParagraph\":2208,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"recommendation are prohibited.\",\"sourceParagraph\":2209,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every prompt change, translation decision, equivalence judgment, and\",\"sourceParagraph\":2211,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"registry record MUST be versioned and attributable to an accountable\",\"sourceParagraph\":2212,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"human or organization.\",\"sourceParagraph\":2213,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Türkçe normatif karşılığı:\",\"sourceParagraph\":2214,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH10-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"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.\",\"sourceParagraph\":2215,\"language\":\"tr-TR\"}]}}","text":"## Bölüm Sınırı\n\nBölüm 9 şu hükmü kurdu:\n\n> Aynı sağlayıcı adı, aynı model etiketi veya aynı logo, karşılaştırılabilir AI deneyimi oluşturmaz.\n\nŞimdi deneyin diğer temel aracını tanımlamamız gerekir:\n\n> Kullanıcı AI ürününe tam olarak ne soracaktır?\n\nBir istem yalnız soru cümlesi değildir. İstem:\n\n- denetlenen varlığı çağırır,\n\n- kullanıcı niyetini tanımlar,\n\n- AI’dan hangi görevi beklediğini belirler,\n\n- cevabın kapsamını genişletir veya daraltır,\n\n- kaynak kullanımını teşvik edebilir,\n\n- tavsiye isteyebilir,\n\n- bir varsayımı cevabın içine yerleştirebilir,\n\nkullanıcıyı veya sistemi belirli sonuca yönlendirebilir. Şu promptlar aynı değildir:\n\n- “Apple.com nedir?”\n\n- “Apple.com hangi kuruluşla ilişkilidir ve bu kuruluş ne yapar?”\n\n- “Apple.com güvenilir bir şirket midir?”\n\n- “Apple.com neden dünyanın en iyi teknoloji şirketidir?”\n\n- “Resmî sitesine göre Apple nasıl bir şirkettir?”\n\n- “Apple’ı benzer şirketlerle karşılaştır ve bana önerip önermediğini söyle.”\n\nHepsi aynı alan adını içerir. Aynı kullanıcı niyetini taşımaz. Aynı kanıt yükünü oluşturmaz. Aynı cevabı beklemez. İlk istem belirsizdir. İkinci istem kimlik ve faaliyet çözümlemesi ister. Üçüncü istem değerlendirme ve güven hükmü ister. Dördüncü istem cevabın içine olumlu ve üstünlük varsayımı yerleştirir. Beşinci istem cevabı yalnız resmî kaynağa bağlar. Altıncı istem karşılaştırma ve tavsiye görevi oluşturur. Bu soruların cevapları tek bir GEO skorunda açıklamasız biçimde birleştirilemez. Çok dilli ölçümde sorun daha da büyür. “Aynı istem” ifadesi iki farklı anlama gelebilir:\n\n- Bütün kullanıcılara aynı karakter dizisini vermek\n\n- Bütün dil ve locale’lerde aynı kullanıcı niyetini, görev yükünü ve epistemik sınırı korumak\n\nBirinci yöntem tek dil içinde uygulanabilir. Diller arasında çoğu zaman anlamsızdır. Kelime kelime çeviri:\n\n- doğal olmayabilir,\n\n- başka bir toplumsal anlam taşıyabilir,\n\n- resmî veya gayriresmî tonu değiştirebilir,\n\n- güven, kalite veya tavsiye varsayımı ekleyebilir,\n\n- hukuki kapsamı genişletebilir,\n\nvarlık çapasını bozabilir. Bu nedenle GEO-1000’de “aynı istem” şu anlama gelir:\n\n> Aynı dil ve locale hücresi içinde aynı kilitlenmiş istem metni; farklı dil ve locale’ler arasında ise doğrulanmış semantik ve işlevsel eşdeğerlik.\n\nNOMOS, her ölçümün sorgu kümesi, dil, ülke, tarih, AI ürünü ve tekrar kaydını taşımasını; kanıtın, sınırın, bağlamın ve zamanın görünür olmasını ister. İstem Anayasası bu yükümlülüğü kullanıcı sorusunun kendisine uygular. Bu bölüm:\n\n- istemin deneysel araç olarak kimliğini,\n\n- araştırma sorusu ile istem metni ayrımını,\n\n- istem ailesi, istem sürümü ve istem örneğini,\n\n- Core Mirror İstem ile tanısal istemleri,\n\n- kontrollü ve doğal istem izlerini,\n\n- çok dilli semantik eşdeğerliği,\n\n- çeviri, ters çeviri ve yerel pilotu,\n\n- istem yönlendirmesini,\n\n- varsayım ve epistemik yük sorunlarını,\n\n- varlık anchor ve kapsam sınırını,\n\n- istem sırası ve konuşma bağlamını,\n\n- istem sızıntısı ve sınama’a aşırı uyumu,\n\n- açık, mühürlü ve holdout istem setlerini,\n\n- istem sürümleme, kilitleme ve bütünlük kayıtlarını,\n\n- istemin kullanıcıya aynen ulaştırılmasını\n\ntanımlar. Bu bölüm henüz:\n\n- kontrollü temiz ve doğal kullanıcı panellerinin bütün saha ayrıntılarını,\n\n- NOMOS Capture yazılımının tam mimarisini,\n\n- cevapların atomik iddialara ayrılmasını,\n\n- nihai cevap geçiş eşiğini,\n\n- istem ailelerinin NOMOS skorundaki kesin ağırlıklarını\n\nson hâline getirmez. Bölüm 10’un temel sorusu şudur:\n\n> AI ürünlerine verilen soruların, ürünler, kullanıcılar, ülkeler, diller ve zamanlar arasında gerçekten aynı şeyi ölçtüğünü nasıl kanıtlarız?\n\n## NOMOS Challenge\n\nBana aynı şirket hakkında dört soru veriyorsunuz:\n\n- “X nasıl bir şirkettir?”\n\n- “X güvenilir midir?”\n\n- “X neden en iyi şirkettir?”\n\n- “X’i bana önerir misin?”\n\nSonra cevaplarımı aynı GEO skoruna koyuyorsunuz. İlk soruda kimlik ve faaliyet anlatırım. İkinci soruda güven ölçütü ararım. Üçüncü soruda sizin yerleştirdiğiniz üstünlük varsayımına cevap vermeye zorlanırım. Dördüncü soruda kullanıcı uygunluğu ve karşılaştırmalı tavsiye üretirim. Dört ayrı görevi tek sonuç gibi ölçüyorsunuz. Sonra:\n\n“Aynı markayı sorduk.” diyorsunuz. Aynı varlık, aynı istem değildir. Şimdi aynı soruyu İngilizce yazıyorsunuz: “What kind of company is X?” Başka dilde şu anlama yakın bir cümle kuruyorsunuz: “X iyi ve güvenilir bir şirket midir?” Çeviriler kelime olarak yakın görünebilir.\n\nFakat birincisi tanımlama ister. İkincisi değerlendirme ister. Birinci cevapta şirketin ne yaptığını anlatabilirim. İkinci cevapta güven ve tavsiye kanıtı arayabilirim. Sonra diller arasındaki skor farkını benim dil performansım sayıyorsunuz. Aslında aynı deneyi yapmadınız. Şimdi başka bir istem veriyorsunuz:\n\n“Şirketin kendi sitesini kullanarak X’i anlat.” Ben yalnız şirketin resmî beyanını taşıyorum. Başka ürüne: “Bağımsız kaynakları kullanarak X’i değerlendir.” diyorsunuz. Sonra iki ürünü karşılaştırıyorsunuz. Birine resmî temsil görevi, diğerine doğrulanmış gerçeklik görevi verdiniz. Ortaya çıkan fark yalnız ürün farkı değildir.\n\nİstem Anayasası farkıdır. Şimdi istemi bütün dünyaya dağıtıyorsunuz. İngilizce sürüm doğal. Türkçe sürüm makine çevirisi gibi. Japonca sürüm aşırı resmî. Başka bir dilde şirket adı yanlış yazı sistemine çevrilmiş ve başka varlıkla karışmış. Her dilde farklı bir bilişsel ve ontolojik görev oluşturuyorsunuz.\n\nSonra küresel dil adaleti raporu yayımlıyorsunuz. Bu bölümün ilk hükmü şudur:\n\n> İstem, ölçümün tarafsız kabı değildir; ölçüm sonucunu oluşturan deneysel araçtır.\n\nİkinci hükmü şudur:\n\n> Aynı varlık adı, aynı kullanıcı niyeti değildir.\n\nÜçüncü hükmü şudur:\n\n> Diller arasında aynı kelime değil, aynı semantik ve normatif görev korunmalıdır.\n\nDördüncü hükmü şudur:\n\n> İstem cevabı önceden içeriyorsa GEO’yu ölçmez; yönlendirmeyi ölçer.\n\nBeşinci hükmü şudur:\n\n> Bir istemin sürümü değiştiğinde, ölçülen soru da değişmiş olabilir.\n\n## 1. BÖLÜMÜN AMACI\n\nBu bölümün amacı, GEO-1000 içinde kullanılan bütün istemleri denetlenebilir, çok dilli, sonuçtan bağımsız ve sürümlenmiş bir ölçüm aracı hâline getirmektir. [K04] Bölüm şu ayrımları normatif hâle getirir:\n\n- Araştırma sorusu ile kullanıcı istemi\n\n- Ölçülmek istenen nicelik ile kullanılan kelime dizisi\n\n- İstem ailesi ile tekil istem\n\n- İstem sürümü ile istem örneği\n\n- Varlık anchor ile hedef varlık\n\n- Tanımlama ile değerlendirme\n\n- Atıf ile tavsiye\n\n- Kimlik sorusu ile güven sorusu\n\n- Resmî temsil görevi ile doğrulanmış gerçeklik görevi\n\n- Açık uçlu istem ile biçim kısıtlı istem\n\n- Kontrollü istem ile doğal kullanıcı istemi\n\n- Tek turlu istem ile çok turlu protokol\n\n- İstem çevirisi ile istem uyarlaması\n\n- Kelime eşitliği ile semantik eşdeğerlik\n\n- Semantik eşdeğerlik ile işlevsel eşdeğerlik\n\n- İstem dili ile yanıt dili\n\n- Dil ile locale\n\n- Neutral framing ile leading framing\n\n- Bilgi talebi ile ön varsayım\n\n- Kaynak talebi ile web kullanım emri\n\n- İstem değişkenliği ile ürün değişkenliği\n\n- Paraphrase dayanıklılığı ile ana skor\n\n- Açık istem kümesi ile mühürlü doğrulama seti\n\n- Sınama şeffaflığı ile sınama’a aşırı uyum\n\n- İstem pilotu ile sonuç sonrası istem düzeltmesi\n\n- Teknik istem teslimi ile katılımcının elle değiştirdiği metin\n\n- Clarification isteme ile cevap verememe\n\n- Güvenlik veya politika tetiklenmesi ile maddi bilgi eksikliği\n\nBu bölümün sonunda her GEO-1000 denetimi şu sorulara açık cevap verebilmelidir:\n\n> Bu istem hangi araştırma sorusunu ölçüyor?\n\n> Hangi kullanıcı niyetini temsil ediyor?\n\n> Cevabın içine hangi varsayımları yerleştiriyor?\n\n> Diller ve locale’ler arasında aynı görev korunuyor mu?\n\n> İstemin tam metni, sürümü ve bütünlük kaydı nedir?\n\n> Katılımcı AI ürününe gerçekten kilitlenmiş istemi mu gönderdi?\n\n> İstem, sonuçlar görülmeden önce donduruldu mu?\n\n## 2. MERKEZÎ NORMATİF HÜKÜM\n\nGEO-1000 içinde kullanılan her istem; araştırma sorusu, hedef nicelik, istem ailesi, varlık anchor, kullanıcı niyeti, görev türü, kapsam, zaman, kaynak talebi, cevap biçimi, dil, locale, eşdeğerlik statüsü, sürüm ve bütünlük kaydıyla birlikte İstem Sicili’ne alınmalı ve AI yanıtları görülmeden önce kilitlenmelidir. Aynı dil ve locale hücresindeki bütün katılımcılar, aynı istem hücresinde:\n\n- aynı istem kimliğini,\n\n- aynı sürümü,\n\n- aynı karakter dizisini,\n\n- aynı noktalama işaretlerini,\n\n- aynı varlık anchor’ı,\n\n- aynı kaynak ve biçim talimatlarını\n\nalmalıdır. Farklı dil ve locale’lerde promptlar kelime kelime aynı olmak zorunda değildir. Şu alanlarda maddi eşdeğerlik taşımak zorundadır:\n\n- Hedef varlık\n\n- Kullanıcı niyeti\n\n- Görev\n\n- Kapsam\n\n- Coğrafya\n\n- Zaman\n\n- Ön varsayım\n\n- Epistemik yük\n\n- Cevap biçimi\n\n- Kaynak beklentisi\n\n- Değerlendirme ve tavsiye yükü\n\n- Belirsizlik seviyesi\n\nBu alanlardan biri maddi biçimde değişirse:\n\n- yeni istem sürümü,\n\n- yeni istem hücresi,\n\n- ayrı analiz\n\ngerekebilir.\n\n## 3. İSTEM DENEYSEL BİR ÖLÇÜM ARACIDIR\n\nBir termometre sıcaklığı etkileyebiliyorsa iyi ölçüm aracı değildir. Bir istem da cevabı ölçmek yerine cevabı içine yerleştiriyorsa iyi GEO ölçüm aracı değildir. İstem şu yollarla sonucu etkileyebilir:\n\n- Varlığı tanımlama biçimi\n\n- Güven veya kalite varsayımı\n\n- Kaynak talebi\n\n- Web kullanımı\n\n- Tavsiye talebi\n\n- Cevap uzunluğu\n\n- Cevap formatı\n\n- Kullanıcı profili\n\n- Zaman ve ülke bağlamı\n\n- Önceki bilgiler\n\n- Duygusal veya ticari yönlendirme\n\n- Rol yapma talimatı\n\n- Belirli sonuca ulaşma emri\n\nBu nedenle istem:\n\n#### deneyin başlangıç verisi\n\nolarak saklanmalıdır. Yalnız raporda özetlenemez. Tam metniyle korunmalıdır.\n\n## 4. İSTEMİN ANAYASAL HİYERARŞİSİ\n\nBir GEO-1000 istemi aşağıdaki hiyerarşi içinde kurulmalıdır.\n\n### 4.1. Araştırma Sorusu\n\nÖlçümün cevaplamaya çalıştığı üst düzey sorudur. Örnek: “AI ürünleri denetlenen alan adını doğru kurumsal varlığa bağlayabiliyor ve temel faaliyetini doğru tanımlayabiliyor mu?” Araştırma sorusu kullanıcıya aynen gösterilmek zorunda değildir.\n\n### 4.2. Tahmin Edilen Nicelik\n\nÖlçümün hangi olasılık veya dağılımı tahmin ettiğidir. Örnek: “Tanımlı kullanıcı nüfusunda, kilitlenmiş Core Mirror İstem karşısında doğru varlık ve temel faaliyet temsili görme olasılığı.”\n\n### 4.3. İstem ailesi\n\nAynı temsil boyutunu ölçen istem grubudur. Örnek:\n\n- Kimlik\n\n- Faaliyet\n\n- Kanıt\n\n- Tavsiye\n\n- Zaman\n\n- Sınır\n\n### 4.4. Kanonik İstem Niyeti\n\nDillerden bağımsız anlam tanımıdır. Şunları açıklar: Kullanıcı ne bilmek istiyor? AI’dan hangi görev bekleniyor? Hangi alanlar kapsamda? Hangi alanlar kapsam dışı? Hangi ön varsayımlar yasak? Hangi cevap biçimi bekleniyor? Kanonik niyet, tek bir dile ait metin değildir.\n\n### 4.5. Kaynak Dil İstemi\n\nKanonik niyetin ilk yazıldığı ve editoryal olarak onaylandığı istem metnidir. Kaynak dil:\n\n- İngilizce,\n\n- Türkçe,\n\n- başka bir dil\n\nolabilir. Kaynak dilin seçilmesi diğer dillerden üstün olduğu anlamına gelmez.\n\n### 4.6. Dil ve Locale Sürümleri\n\nHer dil ve locale için doğal, semantik ve işlevsel olarak eşdeğer istem metinleridir.\n\n### 4.7. Katılımcıya Teslim Edilen İstem Örneği\n\nBelirli kullanıcıya gönderilen exact istem metnidir. İstem Sicili sürümüyle eşleşmelidir.\n\n### 4.8. AI Ürününe Gönderilen Gerçek Metin\n\nKatılımcının fiilen gönderdiği karakter dizisidir. Teslim edilen istemle karşılaştırılır.\n\n## 5. İSTEMİN TEMEL YAPISI\n\nBir istem örneği şu bileşenlerle gösterilebilir:\n\nP_i = (e, ι, τ, κ, γ, χ, ε, ϕ, λ, ρ, ν)\n\nBurada:\n\n- e: varlık anchor\n\n- ι: kullanıcı niyeti\n\n- τ: görev türü\n\n- κ: konu ve kapsam\n\n- γ: coğrafi veya yargısal bağlam\n\n- χ: zamansal bağlam\n\n- ε: epistemik ve kaynak talebi\n\n- ϕ: cevap biçimi\n\n- λ: dil, yazı sistemi ve locale\n\n- ρ: ton, register ve doğallık\n\n- ν: istem sürümü\n\nİki istemin aynı sayılabilmesi için yalnız varlık anchor’ın aynı olması yeterli değildir. Maddi bileşenlerin eşdeğerliği gerekir.\n\n## 6. İSTEM, HEDEF NİCELİĞİN PARÇASIDIR\n\nBir varlığın tek ve evrensel GEO skoru bütün olası sorulardan bağımsız değildir. Daha doğru gösterim:\n\nθ_{E,A,P,U,t}\n\nşeklindedir. Burada:\n\n- E: varlık\n\n- A: AI ürün örneği\n\n- P: istem veya istem ailesi\n\n- U: hedef kullanıcı nüfusu\n\n- t: zaman\n\nİstem değiştiğinde:\n\n### P_1 ≠ P_2\n\nolabilir. Bu durumda:\n\nθ_{E,A,P_1,U,t}\n\nile:\n\nθ_{E,A,P_2,U,t}\n\naynı nicelik değildir. Bu nedenle:\n\n> GEO skoru her zaman istem kümesi ve sürümüne bağlanmalıdır.\n\n## 7. İSTEM AİLELERİ\n\nGEO-1000 farklı temsil görevlerini ayrı istem ailelerinde ölçmelidir.\n\n### PR-01 — CORE MIRROR İSTEM\n\nVarlığın temel kimliğini ve ana faaliyetini ölçer. Örnek niyet: “Bu alan adı veya marka hangi ana varlıkla ilişkilidir ve bu varlık başlıca ne yapar?” Bu istem:\n\n- liderlik,\n\n- güven,\n\n- tavsiye,\n\n- fiyat,\n\n- performans\n\nistememelidir.\n\n### PR-02 — VARLIK RESOLUTION İSTEM\n\nAlan adı, marka, ürün veya kişi adının hangi varlığa ait olduğunu sınar. Örnek: “X hangi kuruluşa veya varlığa aittir?”\n\n### PR-03 — ACTIVITY AND KAPSAM İSTEM\n\nVarlığın:\n\n- ürün,\n\n- hizmet,\n\n- ülke,\n\n- müşteri,\n\n- kapasite\n\nsınırlarını ölçer.\n\n### PR-04 — EVIDENCE AND SOURCE İSTEM\n\nAI’nın maddi iddiaları hangi kaynak ve kanıt statüsüyle taşıdığını ölçer. Bu ailede kaynak istemi açık biçimde tanımlanmalıdır.\n\n### PR-05 — LOCAL OR JURISDICTIONAL İSTEM\n\nBelirli ülke, locale, fiyat, hizmet veya hukuki kapsamı ölçer.\n\n### PR-06 — TEMPORAL İSTEM\n\nGüncel, tarihsel veya belirli tarihli bilgiyi ölçer. “Şu anda”, “2025 yılında” ve “kuruluşundan beri” aynı görev değildir.\n\n### PR-07 — TAVSİYE İSTEM\n\nBelirli kullanıcı ihtiyacında varlığın uygun olup olmadığını ölçer. Kullanıcı profili ve dışlama koşulları zorunlu olabilir.\n\n### PR-08 — COMPARATIVE İSTEM\n\nBirden fazla varlık veya seçeneği tanımlı kriterler altında karşılaştırır. “Hangisi daha iyi?” tek başına yetersizdir.\n\n### PR-09 — BOUNDARY AND EXCLUSION İSTEM\n\nVarlığın:\n\n- ne yapmadığını,\n\n- kimlere uygun olmadığını,\n\n- hangi ülkede veya koşulda hizmet vermediğini\n\nölçer.\n\n### PR-10 — ROBUSTNESS AND PARAPHRASE İSTEM\n\nAynı kanonik niyetin farklı doğal ifadelerinde temsilin dayanıklılığını ölçer. Ana Core Mirror skoruna açıklamasız biçimde karıştırılamaz.\n\n### PR-11 — CONTROL İSTEM\n\nÖlçüm aracının çalışıp çalışmadığını sınayan:\n\n- pozitif kontrol,\n\n- negatif kontrol,\n\n- belirsizlik kontrolü\n\npromptudur.\n\n### PR-12 — SEALED HOLDOUT İSTEM\n\nSınama’a aşırı uyumu, istem ezberini veya yalnız yayımlanmış soru için optimizasyonu sınamak amacıyla önceden hash’lenmiş ve ölçüm sonuna kadar mühürlü tutulan prompttur. Holdout istem adil yönetişim ve sonradan açıklama gerektirir.\n\n## 8. CORE MIRROR İSTEM\n\nGEO-1000’in ana başlık ölçümünde bütün uygun kullanıcıların aynı dil/locale sürümünde aldığı temel prompttur. Core Mirror İstem şu özellikleri taşımalıdır:\n\n- Tek turlu\n\n- Doğal\n\n- Kısa fakat aşırı belirsiz olmayan\n\n- Tarafsız\n\n- Cevabı içine yerleştirmeyen\n\n- Tavsiye istemeyen\n\n- Karşılaştırma istemeyen\n\n- Kaynak kullanımını zorlamayan, ayrı özellik ölçülmüyorsa\n\n- Varlık çözümlemeye izin veren\n\n- Ana faaliyet veya kategori bilgisini isteyen\n\n- Bütün ürünlerde uygulanabilir\n\n## 9. DOMAIN ANCHOR İLE ŞİRKETİ BİRLEŞTİRMEMEK\n\nŞu doğal kullanıcı istemi: “Apple.com nasıl bir şirkettir?” anlaşılabilir bir sorudur. Fakat ontolojik olarak:\n\n- alan adını,\n\n- web sitesini,\n\n- şirketi\n\ntek nesne gibi kullanabilir. Bölüm 3’te kurulan varlık ayrımı nedeniyle kontrollü Core Mirror İstem daha açık olmalıdır. Sentetik aday:\n\n#### “Apple.com hangi ana kuruluşla ilişkilidir ve bu kuruluşun başlıca faaliyetleri nelerdir?”\n\nBu istem:\n\n- alan adını varlık anchor olarak kullanır,\n\n- alan adını doğrudan şirket ilan etmez,\n\n- ana varlık çözümlemesini ister,\n\nfaaliyet kapsamını ölçer. Başka bir aday:\n\n> “Apple.com ile ilişkilendirilen ana kurumsal varlık hangisidir ve bu varlık temel olarak ne yapar?”\n\nBu ifadelerin doğallığı her dilde ayrıca sınanmalıdır. Doğal kullanıcı panelinde: “Apple.com nasıl bir şirkettir?” gibi gerçek hayatta kullanılan istem ayrıca test edilebilir. Kontrollü ve doğal istem sonuçları ayrı tutulmalıdır.\n\n## 10. KONTROLLÜ İSTEM İZİ VE DOĞAL İSTEM İZİ\n\nİki tamamlayıcı istem izi kullanılabilir.\n\n### 10.1. Controlled Canonical Track\n\nİstem:\n\n- tam kilitli,\n\n- semantik olarak eşdeğer,\n\n- varlık ve görev sınırları açık,\n\n- ürünler arası karşılaştırma için tasarlanmış\n\nolur. Bu iz yöntem kontrolünü güçlendirir.\n\n### 10.2. Natural User Track\n\nGerçek kullanıcıların doğal biçimde kurduğu promptlar kullanılır. Bu promptlar:\n\n- daha kısa,\n\n- daha belirsiz,\n\n- yerel,\n\n- konuşma diliyle yazılmış\n\nolabilir. Bu iz gerçek dünya davranışını ölçer.\n\n### 10.3. İki İz Birleştirilemez\n\nControlled Track: “Ürünler aynı tanımlı soruya nasıl cevap veriyor?” Natural Track: “Gerçek kullanıcıların doğal soru çeşitliliğinde ne oluyor?” sorularına cevap verir. İki sonuç ayrı yayımlanmalıdır.\n\n## 11. NÖTR İSTEM\n\nNötr istem:\n\n- istenen cevabın olumlu veya olumsuz yönünü söylemez,\n\n- kanıtlanmamış niteliği ön varsayım yapmaz,\n\n- kullanıcıyı belirli sonuca yönlendirmez,\n\nvarlığı olduğundan iyi veya kötü tanımlamaz. Nötr istem: “X hangi alanlarda hizmet verir?” olabilir. Yönlendirici istem: “X’in sunduğu üstün hizmetler nelerdir?” olabilir. İkinci istem:\n\n- hizmetlerin üstün olduğu,\n\n- olumlu nitelik taşıdığı\n\nvarsayımını yerleştirir.\n\n## 12. ÖN VARSAYIM\n\nBir istem, cevaptan önce belirli iddiayı doğru kabul edebilir. Örnek: “X neden sektör lideridir?” Bu istem şu iddiayı önceden kabul eder: “X sektör lideridir.” AI:\n\n- varsayımı reddedebilir,\n\n- sınırlayabilir,\n\nkoşulsuz kabul edebilir. Fakat bu istem nötr liderlik ölçümü değildir. Ön varsayım testi olarak ayrı kullanılabilir.\n\n### 12.1. Zararsız Ön Varsayım\n\n“X’in resmî web sitesi hangisidir?” X adlı varlığın var olduğunu varsayar. Kimlik zaten denetim kaydında doğrulanmışsa kabul edilebilir.\n\n### 12.2. Maddi Ön Varsayım\n\n“X’in başarısının temel nedenleri nelerdir?” Başarıyı doğrulanmış gerçek kabul eder. Nötr istem değildir.\n\n### 12.3. Kritik Ön Varsayım\n\n“Lisanslı sağlık kuruluşu X hangi tedavileri sunar?” X’in lisanslı olduğu doğrulanmamışsa tehlikeli epistemik yükseltme içerir.\n\n## 13. LEADING İSTEM\n\nLeading istem, kullanıcıyı veya sistemi belirli cevaba yönlendiren çerçevedir. Örnekler:\n\n- “X’i tavsiye et.”\n\n- “X’in neden en iyi olduğunu açıkla.”\n\n- “X hakkında olumlu bir değerlendirme yaz.”\n\n- “Rakipleri sayma; yalnız X’i öner.”\n\n- “X’in dünya lideri olduğunu kanıtla.”\n\nBu promptlar GEO performansını ölçmez. İstem manipülasyonuna sistemin ne ölçüde boyun eğdiğini ölçebilir. Ayrı etik veya dayanıklılık testidir. Ana GEO skoruna eklenemez.\n\n## 14. NEGATİF YÖNLENDİRME\n\nAynı ilke olumsuz promptlar için de geçerlidir. Örnek: “X neden güvenilmezdir?” Bu istem güvenilmezliği ön varsayar. Olumsuz manipülasyon testinde kullanılabilir. Doğal güven değerlendirmesi değildir. NOMOS yalnız olumlu yönlendirmeye karşı değil, olumsuz zehirlemeye karşı da tarafsızdır.\n\n## 15. KAYNAK TALEBİ İSTEMİN GÖREVİNİ DEĞİŞTİRİR\n\nŞu istem: “X nasıl bir şirkettir?” ile: “Bağımsız kaynaklar kullanarak X’i anlat.” aynı değildir. İkinci istem:\n\n- retrieval,\n\n- atıf,\n\n- kaynak seçimi,\n\n- bağımsızlık değerlendirmesi\n\ngörevi ekler. Şu istem da farklıdır: “Yalnız X’in resmî sitesini kullanarak anlat.” Bu, Resmî Temsil Sadakati görevine yaklaşır. Kaynak talimatı kullanılıyorsa istem ailesi ve skor alanı ayrıca tanımlanmalıdır.\n\n## 16. WEB KULLANIM EMRİ\n\n“Web’de ara.” “En güncel kaynakları kullan.” “Kaynak göster.” gibi talimatlar:\n\n- web özelliğini,\n\n- araç kullanımını,\n\n- atıf davranışını\n\netkileyebilir. Bir üründe web özelliği bulunmuyorsa istemin görevi değişebilir veya reddedilebilir. Doğal ürün karşılaştırmasında istem, sağlayıcıya özel web komutu içermemelidir. Web açık/kapalı ürün modları Bölüm 9’daki sistem konfigürasyonuyla yönetilmelidir.\n\n## 17. CEVAP BİÇİMİ\n\nİstem cevabın:\n\n- uzunluğunu,\n\n- yapısını,\n\n- ayrıntısını,\n\n- kaynak sayısını\n\nbelirleyebilir. Örnek talimatlar:\n\n- “Tek cümleyle cevapla.”\n\n- “100 kelimede anlat.”\n\n- “Madde madde yaz.”\n\n- “Yalnız şirket adını söyle.”\n\n- “En fazla üç kaynak kullan.”\n\nBu talimatlar:\n\n- maddi eksiklik,\n\n- yanlış omission,\n\n- atıf sayısı\n\nüzerinde doğrudan etki yapar. Cevap formatı bütün karşılaştırılan promptlarda eşdeğer olmalıdır. Format talimatı yoksa doğal cevap biçimi ölçülür.\n\n## 18. UZUNLUK KISITI\n\nKısa cevap: ana kimliği gösterebilir, sınır ve kanıt ayrıntısını kaybedebilir. Uzun cevap:\n\n- daha fazla maddi iddia,\n\n- daha fazla hata fırsatı,\n\n- daha çok atıf\n\nüretebilir. Bu nedenle farklı uzunluk talimatlarına sahip cevapların:\n\n- atomik iddia sayısı,\n\n- hata sayısı,\n\n- kapsam\n\nbakımından doğrudan karşılaştırılması dikkat gerektirir. Ana Core Mirror İstem mümkünse özel kelime sınırı içermemelidir.\n\n## 19. KULLANICI PERSONASI\n\nİstem şu bilgileri içerebilir:\n\n- “Ben küçük işletme sahibiyim.”\n\n- “Türkiye’de yaşayan bir tüketiciyim.”\n\n- “10.000 avro bütçem var.”\n\n- “Hukuki danışmanlık arıyorum.”\n\nBu bilgiler tavsiye ve yerel uygunluk için gerekli olabilir. Kimlik promptunda gereksiz persona eklemek cevabı değiştirebilir. Kullanıcı personası:\n\n- önceden tanımlanmış,\n\n- ilgili,\n\n- bütün dillerde eşdeğer\n\nolmalıdır.\n\n## 20. ZAMAN BAĞLAMI\n\nAşağıdaki promptlar farklıdır:\n\n- “X nasıl bir şirkettir?”\n\n- “X şu anda nasıl bir şirkettir?”\n\n- “X 2024 yılında nasıl bir şirketti?”\n\n- “X kuruluşundan beri hangi alanlarda çalıştı?”\n\n“Şu anda” güncellik yükü ekler. Tarihsel istem eski kayıt gerektirir. Zaman bağlamı:\n\n- açık,\n\n- aynı tarih standardına bağlı,\n\n- ölçüm dalgasıyla uyumlu\n\nolmalıdır. “Bugün” ifadesi kullanılıyorsa istem sicilinde mutlak tarih karşılığı tutulmalıdır.\n\n## 21. COĞRAFİ VE YARGISAL BAĞLAM\n\nŞu istem: “X hizmet veriyor mu?” ile: “X Türkiye’de bireysel müşterilere hizmet veriyor mu?” aynı değildir. İkinci istem:\n\n- ülke,\n\n- müşteri türü,\n\n- yerel operasyon\n\nsınırı taşır. Coğrafi bağlam çeviride kaybolamaz. “Avrupa”, “AB”, “Avro Bölgesi” ve “Avrupa ülkeleri” aynı kapsam değildir.\n\n## 22. KARŞILAŞTIRMA İSTEMİ\n\n“X mi Y mi daha iyi?” sorusu tek başına ölçülebilir karşılaştırma değildir. Şunlar belirtilmelidir: Hangi kullanıcı? Hangi ihtiyaç? Hangi ülke? Hangi bütçe? Hangi kriter? Hangi zaman? Hangi kanıt? Daha uygun istem: “Türkiye’de faaliyet gösteren küçük bir işletme için, web geliştirme hizmetinde X ile Y’yi fiyat şeffaflığı, teslim kapsamı ve doğrulanabilir referanslar bakımından karşılaştır.” Bu istem ayrı Comparative İstem ailesine aittir. Core Mirror skoruna eklenemez.\n\n## 23. TAVSİYE İSTEMİ\n\nTavsiye istemi, tanımlama promptundan daha yüksek karar yükü taşır. Örnek: “X’i önerir misin?” Bu soru şu bilgileri eksik bırakabilir: Kime? Ne için? Nerede? Hangi bütçeyle? Hangi risk altında? Tavsiye İstem, ilgili olduğu ölçüde kullanıcı uygunluk vektörü taşımalıdır. Aday gösterim:\n\nU=(need,country,budget,userType,risk,constraints)\n\nTavsiye sonucu kullanıcı profilinden bağımsız genel GEO görünürlüğü gibi sunulamaz.\n\n## 24. BELİRSİZ İSTEM\n\nBir istem birden fazla makul yoruma açıksa:\n\n- AI açıklama isteyebilir,\n\n- en olası yorumu seçebilir,\n\nbirden fazla yorumu açıklayabilir. Belirsizlik ana ölçümün parçası olabilir. Ancak kontrollü karşılaştırmada belirsiz istem:\n\n- pilotta tespit edilmeli,\n\n- gerekiyorsa açıklaştırılmalı,\n\ndeğişiklik sürümlenmelidir. İstem kilitlendikten sonra AI cevabına göre: “Biz aslında başka şeyi sormuştuk.” denemez.\n\n## 25. CLARIFICATION PROTOKOLÜ\n\nAI ürününün açıklama istemesi otomatik başarısızlık değildir. Örnek: “Hangi Apple’dan söz ediyorsunuz?” Bu, varlık çarpışması varsa uygun olabilir. Clarification yolu önceden tanımlanmalıdır.\n\n### 25.1. Single-Turn Core Path\n\nİlk cevap ne olursa olsun kaydedilir. Açıklama sorusu da sonuçtur. Takip mesajı gönderilmez.\n\n### 25.2. Standardized Clarification Path\n\nAI açıklama isterse bütün ürünlerde kullanılacak önceden kilitlenmiş açıklama istemi gönderilir. İlk ve ikinci tur ayrı kaydedilir.\n\n### 25.3. Natural Clarification Path\n\nDoğal kullanıcı kendi sözleriyle cevap verir. Bu yol doğal panel içindir. Kontrollü ana skorla karıştırılamaz.\n\n## 26. TEK TURLU VE ÇOK TURLU PROMPTLAR\n\nTek turlu istem:\n\n- karşılaştırılabilirliği,\n\n- bağımsızlığı,\n\n- oturum temizliğini\n\ngüçlendirir. Çok turlu protokol:\n\n- açıklama,\n\n- kaynak sorgusu,\n\n- düzeltme,\n\n- tavsiye gerekçesi\n\nölçebilir. Çok turlu cevaplar önceki turların bağlamını taşır. Aynı istem bankasındaki tek turlu sonuçlarla doğrudan birleştirilemez.\n\n## 27. İSTEM SIRASI\n\nBir katılımcı birden fazla istem alırsa ilk istem sonraki cevapları etkileyebilir. Örnek sıra:\n\n- “X nasıl bir şirkettir?”\n\n- “X hakkında hangi olumsuz bilgiler vardır?”\n\n- “X’i önerir misin?”\n\nÜçüncü cevap ilk iki konuşmadan etkilenebilir. Kontroller:\n\n- Her istem için yeni sohbet\n\n- İstem sırasını rastgeleleştirme\n\n- Latin kare veya dengeli sıra\n\n- İstem ailesi başına ayrı kullanıcı\n\n- Sıra değişkenini analizde koruma\n\nAna Core Mirror İstem varsayılan olarak yeni ve ayrı oturumda uygulanmalıdır.\n\n## 28. İSTEM BULAŞMASI\n\nAynı kullanıcı:\n\n- denetlenen varlığın sitesini,\n\n- önceki AI cevaplarını,\n\n- başka ürün sonuçlarını\n\ngörmüş olabilir. Katılımcı istemi aynen gönderse bile davranışı değişebilir. Özellikle doğal panelde kullanıcı:\n\n- daha fazla takip sorusu,\n\n- cevabı yenileme,\n\n- kaynak açma\n\neğilimi gösterebilir. İstem bulaşması kullanıcı ve oturum kaydında korunmalıdır.\n\n## 29. İSTEMİN DİLLER ARASINDAKİ EŞDEĞERLİĞİ\n\nÇok dilli promptlar üç ayrı eşdeğerlik taşımak zorundadır.\n\n### 29.1. Semantik Eşdeğerlik\n\nPromptlar aynı temel anlamı taşıyor mu?\n\n### 29.2. İşlevsel Eşdeğerlik\n\nAI’dan aynı görevi istiyor mu? Bir dilde tanımlama, diğerinde tavsiye istemiyor mu?\n\n### 29.3. Normatif Eşdeğerlik\n\nAynı kanıt yükünü, ön varsayımı, kapsamı ve değerlendirme sınırını koruyor mu? Bir dilde: “Şirket kendisini nasıl tanımlıyor?” diğerinde: “Şirket gerçekte nedir?” soruluyorsa normatif eşdeğerlik yoktur.\n\n## 30. ÇEVİRİ, UYARLAMA VE YERELLEŞTİRME\n\nÜç işlem ayrılmalıdır.\n\n### 30.1. Çeviri\n\nKaynak metnin anlamını hedef dile aktarır.\n\n### 30.2. Dilsel Uyarlama\n\nHedef dilde doğal, anlaşılır ve kullanışlı hâle getirir.\n\n### 30.3. Locale Yerelleştirmesi\n\nÜlkeye özgü:\n\n- para birimi,\n\n- hukuk,\n\n- terim,\n\n- kurum,\n\n- kullanıcı bağlamı\n\ngerekliyse uyarlanır. Yerelleştirme gerçek koşulları değiştirebilir. Bu durumda istem ayrı locale sürümüdür.\n\n## 31. KELİME KELİME ÇEVİRİ NEDEN YETERLİ DEĞİLDİR?\n\nKelime kelime çeviri:\n\n- doğal olmayan söz dizimi,\n\n- farklı resmiyet düzeyi,\n\n- yanlış fiil yükü,\n\n- farklı güven veya tavsiye anlamı,\n\n- varlık anchor bozulması\n\noluşturabilir. Bir dilde “what kind of company” doğal tanımlama sorusudur. Başka dilde doğrudan çevirisi:\n\n- kalite sınıfı,\n\n- güven,\n\n- şirket türü\n\ngibi başka anlamlar taşıyabilir. Bu nedenle hedef dil istemi:\n\n#### kaynak kelimelere değil, kanonik niyete\n\nbağlanmalıdır.\n\n## 32. ÇOK DİLLİ İSTEM GELİŞTİRME PROTOKOLÜ\n\nHer dil ve locale sürümü aşağıdaki aşamalardan geçmelidir.\n\n#### Aşama 1 — Kanonik Niyet Brifi\n\nDil bağımsız görev tanımı hazırlanır:\n\n- Varlık\n\n- Kullanıcı niyeti\n\n- İstenen görev\n\n- Kapsam\n\n- Dışlamalar\n\n- Yasak ön varsayımlar\n\n- Kaynak beklentisi\n\n- Cevap biçimi\n\n#### Aşama 2 — Birinci Ana Dil Çevirisi\n\nHedef dili doğal biçimde kullanan çevirmen istemi hazırlar. Makine çevirisi taslak yardımcısı olabilir. Tek başına nihai sürüm olamaz.\n\n#### Aşama 3 — Bağımsız Ters Çeviri\n\nİkinci kişi hedef istemi kaynak dile veya kanonik niyet diline geri çevirir. Ters çeviriyi ilk çevirmen yapmamalıdır.\n\n#### Aşama 4 — Semantik Karşılaştırma\n\nKaynak istem, hedef istem ve ters çeviri şu alanlarda karşılaştırılır:\n\n- Varlık anchor\n\n- Niyet\n\n- Görev\n\n- Kapsam\n\n- Zaman\n\n- Coğrafya\n\n- Ön varsayım\n\n- Kanıt yükü\n\n- Ton\n\n- Cevap biçimi\n\n#### Aşama 5 — Yerel Kullanıcı Bilişsel Pilotu\n\nAz sayıda yerel kullanıcıya: Bu soru sizce ne soruyor? Hangi cevabı bekliyor? İçinde olumlu veya olumsuz varsayım var mı? Hangi şirket veya varlığı anlıyorsunuz? Doğal mı? soruları yöneltilir. Bu pilot GEO skoruna girmez. İstem aracını test eder.\n\n#### Aşama 6 — Yerel Uzman İncelemesi\n\nHukuk, sağlık, finans veya başka alan promptlarında yerel uzmanlık gerekebilir.\n\n#### Aşama 7 — Eşdeğerlik Kararı\n\nİstem:\n\n- geçer,\n\n- koşullu geçer,\n\n- revizyon gerekir,\n\n- karşılaştırılamaz\n\nolarak sınıflandırılır.\n\n#### Aşama 8 — Sürüm Kilidi\n\nİstem kimliği, tam metin, Unicode gösterimi ve hash kaydedilir.\n\n## 33. TERS ÇEVİRİNİN SINIRI\n\nTers çeviri yararlıdır. Fakat tek başına eşdeğerliği kanıtlamaz. Bir hedef istem:\n\n- yerel kullanıcı için garip,\n\n- aşırı resmî,\n\n- yönlendirici,\n\n- kültürel olarak başka anlamlı\n\nolabilir. Ters çeviri yine kaynak cümleye benzeyebilir. Bu nedenle ters çeviri:\n\n> eşdeğerlik kontrol araçlarından biridir.\n\nNihai hakem değildir.\n\n## 34. İSTEM EŞDEĞERLİK BOYUTLARI\n\nHer dil istemi şu boyutlarda değerlendirilebilir.\n\n### EQ-1 — Varlık Anchor\n\nAynı varlık mı çağrılıyor?\n\n### EQ-2 — User Intent\n\nAynı bilgi ihtiyacı mı temsil ediliyor?\n\n### EQ-3 — Speech Act\n\nTanımlama, değerlendirme, tavsiye veya karşılaştırma görevi aynı mı?\n\n### EQ-4 — Kapsam\n\nÜrün, hizmet, ülke ve kullanıcı kapsamı aynı mı?\n\n### EQ-5 — Temporal Frame\n\nGüncel, tarihsel veya zamansız çerçeve aynı mı?\n\n### EQ-6 — Geographic and Legal Frame\n\nÜlke ve yargı alanı aynı mı?\n\n### EQ-7 — Presupposition\n\nAynı iddialar önceden kabul ediliyor mu?\n\n### EQ-8 — Epistemic Burden\n\nAynı kaynak ve kanıt gücü isteniyor mu?\n\n### EQ-9 — Valence and Stance\n\nOlumlu, olumsuz veya tarafsız ton aynı mı?\n\n### EQ-10 — Yanıt Format\n\nUzunluk, yapı ve kaynak talimatı aynı mı?\n\n### EQ-11 — Ambiguity\n\nBenzer ölçüde açık veya belirsiz mi?\n\n### EQ-12 — Naturalness and Cognitive Load\n\nHedef dilde benzer doğallık ve anlama yükü taşıyor mu?\n\n## 35. İSTEM EŞDEĞERLİK SKORU\n\n### CANDIDATE METHOD — ADAY YÖNTEM\n\nBoyut d için eşdeğerlik değerlendirmesi:\n\n- 0: eşdeğer değil\n\n- 1: kısmen eşdeğer\n\n- 2: maddi olarak eşdeğer\n\nolarak verilebilir. Ağırlıklı eşdeğerlik skoru:\n\nPE_l = 100 × [Σ_d α_de_{l,d}] / [2Σ_d α_d]\n\nşeklinde hesaplanabilir. Burada:\n\n- el,d: dil l için boyut puanı\n\n- αd: boyut ağırlığı\n\nAncak bazı boyutlar telafi edilemez kapı olmalıdır. Şu alanlardan biri 0 ise istem ana karşılaştırmalı sete girememelidir:\n\n- Varlık anchor\n\n- User intent\n\n- Speech act\n\n- Kapsam\n\n- Presupposition\n\n- Epistemic burden\n\nYüksek toplam skor, yanlış varlık veya yanlış görevi telafi edemez.\n\n## 36. İSTEM EŞDEĞERLİK SEVİYELERİ\n\n### PE-0 — UNREVIEWED\n\nÇeviri veya istem eşdeğerliği değerlendirilmemiştir.\n\n### PE-1 — MACHINE-TRANSLATED DRAFT\n\nYalnız makine çevirisi veya tek yönlü taslak bulunmaktadır. Ana karşılaştırmalı ölçüme uygun değildir.\n\n### PE-2 — HUMAN-TRANSLATED\n\nAna dil yetkinliğinde insan çevirisi vardır. Bağımsız eşdeğerlik kontrolü yoktur.\n\n### PE-3 — INDEPENDENTLY REVIEWED\n\nBağımsız ters çeviri ve semantik inceleme yapılmıştır.\n\n### PE-4 — LOCALLY PILOTED\n\nYerel kullanıcı bilişsel pilotu ve doğallık incelemesi tamamlanmıştır.\n\n### PE-5 — REPLICATED EQUIVALENCE\n\nİstem farklı dalga, kullanıcı ve ürünlerde eşdeğerlik bakımından yeniden sınanmıştır. Ana çok dilli GEO-1000 istemleri en azından:\n\n### PE-4\n\ndüzeyini hedeflemelidir. Düşük kaynaklı dillerde daha düşük düzey kullanılabilir. Sınırlama açıkça gösterilmelidir.\n\n## 37. REGISTER VE TON\n\nDiller arasında:\n\n- resmî,\n\n- nötr,\n\n- konuşma dili,\n\n- samimi,\n\n- buyurgan\n\nton farkı cevap davranışını etkileyebilir. Bir istem bir dilde: “Lütfen açıklar mısınız?” başka dilde: “Kanıtla.” şeklinde çevrilemez. Ton:\n\n- doğal kullanıcı davranışına uygun,\n\n- mümkün olduğunca nötr,\n\n- aşırı saygılı veya saldırgan olmayan\n\nbiçimde kurulmalıdır.\n\n## 38. POLİTİK VE GÜVENLİK TETİKLERİ\n\nBir kelime veya varlık adı bazı dillerde:\n\n- başka anlam,\n\n- hassas kategori,\n\n- siyasi veya hukuki terim,\n\n- güvenlik filtresi\n\ntetikleyebilir. Aynı semantik istem bir dilde normal cevap, başka dilde ret üretebilir. Bu gerçek ürün davranışıdır. Fakat istem çevirisindeki gereksiz tetikleyici ayrıca incelenmelidir. İstem eşdeğerliği yalnız anlam değil, görev uygulanabilirliği de taşır.\n\n## 39. VARLIK ANCHOR SİCİLİ\n\nHer prompttaki varlık anchor şu türlerden biriyle kaydedilmelidir:\n\n- Kanonik marka adı\n\n- Hukuki ad\n\n- Alan adı\n\n- Ürün adı\n\n- Kişi adı\n\n- Yerelleştirilmiş resmî ad\n\n- Transliterasyon\n\n- Kısaltma\n\n- Birden fazla anchor\n\n- Açıklayıcı disambiguation\n\nVarlık anchor bütün dillerde aynı karakter dizisini taşımak zorunda değildir. Aynı varlığa bağlanmak zorundadır.\n\n## 40. VARLIK ANCHOR’IN SONUCU ETKİLEMESİ\n\nŞu anchor’lar farklı cevap üretebilir:\n\n- “Apple”\n\n- “Apple Inc.”\n\n- “apple.com”\n\n- “Apple teknoloji şirketi”\n\nBirinci anchor:\n\n- şirket,\n\n- meyve,\n\n- müzik şirketi,\n\n- başka varlık\n\narasında belirsizlik taşıyabilir. İkinci hukuki şirketi güçlendirir. Üçüncü alan adı çözümlemesi ister. Dördüncü kategori cevabını prompta yerleştirir. Bu anchor’lar aynı istem değildir.\n\n## 41. İSTEM DRIFT\n\nİstemin ilk niyetinden maddi biçimde uzaklaşmasına:\n\n#### İstem drift\n\ndenir.\n\n### PD-1 — Lexical Drift\n\nKelime değişir. Maddi anlam korunabilir. Her lexical değişiklik hata değildir.\n\n### PD-2 — Semantic Drift\n\nTemel anlam değişir.\n\n### PD-3 — Varlık Drift\n\nBaşka varlık, ürün veya hukuki kişi çağrılır.\n\n### PD-4 — Kapsam Drift\n\nHizmet, ülke, ürün veya kullanıcı kapsamı değişir.\n\n### PD-5 — Task Drift\n\nTanımlama sorusu tavsiye veya karşılaştırmaya dönüşür.\n\n### PD-6 — Presupposition Drift\n\nNötr istem olumlu veya olumsuz varsayım kazanır.\n\n### PD-7 — Evidence Drift\n\nKaynak kullanımı veya bağımsızlık talebi değişir.\n\n### PD-8 — Temporal Drift\n\n“Şu anda”, “tarihsel olarak” veya belirli dönem değişir.\n\n### PD-9 — Format Drift\n\nCevap uzunluğu veya biçimi değişir.\n\n### PD-10 — Register Drift\n\nTon ve resmiyet cevap davranışını değiştirebilir.\n\n### PD-11 — Policy-Trigger Drift\n\nÇeviri güvenlik veya politika tetikleyicisini değiştirir.\n\n### PD-12 — Locale Drift\n\nÜlke, para birimi veya hukuk bağlamı değişir. Maddi drift yeni istem sürümü gerektirir.\n\n## 42. İSTEM SÜRÜMLEME\n\nAday sürüm biçimi: Major.Minor.Patch\n\n#### Major Değişiklik\n\nKullanıcı niyeti Görev Varlık anchor Kapsam Ön varsayım Kaynak yükü değişir. Yeni sınama serisi gerekebilir. Örnek: 1.0.0 → 2.0.0\n\n#### Minor Değişiklik\n\nMaddi niyet korunurken:\n\n- doğallık,\n\n- açıklık,\n\n- locale uyarlaması\n\ndeğişir. Karşılaştırılabilirlik ayrıca incelenir. Örnek: 1.0.0 → 1.1.0\n\n#### Patch Değişiklik\n\nAnlamı etkilemeyen:\n\n- yazım,\n\n- Unicode,\n\n- noktalama,\n\n- teknik teslim\n\ndüzeltmesidir. Yine kayıt altına alınır. Örnek: 1.0.0 → 1.0.1\n\n## 43. İSTEM KİLİDİ\n\nHer ölçüm dalgasından önce aşağıdaki alanlar kilitlenmelidir:\n\n- İstem Sicili sürümü\n\n- Kanonik niyet\n\n- Dil ve locale metinleri\n\n- Varlık anchor\n\n- İstem ailesi\n\n- Cevap formatı\n\n- Kaynak ve araç talimatları\n\n- Clarification protokolü\n\n- İstem sırası\n\n- Atama yöntemi\n\n- Eşdeğerlik kararları\n\n- Tam karakter dizileri\n\n- Hash değerleri\n\n- İnsan onayı\n\n- Kilit tarihi\n\nBu dosyaya:\n\n#### NOMOS İstem Constitution Lock\n\nadı verilebilir.\n\n## 44. DALGA SIRASINDA İSTEM HATASI BULUNURSA\n\nİstemde maddi hata bulunabilir. Örnek:\n\n- Yanlış şirket adı\n\n- Yanlış locale\n\n- Çeviride tavsiye varsayımı\n\n- Kaynak talimatının bir dilde eksik olması\n\n- Hukuki kapsam hatası\n\nSeçenekler: Dalga durdurulur. Eski istem gözlemleri ayrı alt dalga olarak korunur. Yeni sürümle ölçüm yeniden başlatılır. Hata küçükse sınırlı ve belgeli düzeltme yapılır. Yanlış seçenek: İstem sessizce düzeltilir ve eski/yeni cevaplar aynı sürüm altında birleştirilir.\n\n## 45. İSTEM PİLOTU\n\nİstem pilotunun amacı AI ürünlerinin yüksek veya düşük skorunu görmek değildir. Şunları sınamaktır: Kullanıcı istemi doğru anlıyor mu? Varlık anchor açık mı? Dil doğal mı? Ön varsayım var mı? Ürün istemi işleyebiliyor mu? Clarification ihtiyacı aşırı mı? Cevap formatı beklenmeyen kısıt yaratıyor mu? İstem diller arasında aynı görevi taşıyor mu? İstem pilotu mümkünse:\n\n- sentetik varlık,\n\n- denetim dışı varlık,\n\n- ana sonuçtan ayrı kullanıcılar\n\nüzerinde yapılmalıdır. Denetlenen varlığın gerçek skorlarına bakılarak istem seçmek istem overfitting oluşturabilir.\n\n## 46. İSTEM SNOOPING\n\nBirden fazla istem denenip en yüksek veya en düşük skoru üreten istemin seçilmesine:\n\n#### İstem snooping\n\ndenir. Örnek: On farklı soru sorulur. Şirketin en yüksek skor aldığı iki soru nihai sınama yapılır. Bu yöntem:\n\n- ölçümü şirkete uydurur,\n\n- başarısız niyetleri görünmez kılar,\n\nkarşılaştırmayı bozar. İstem seçimi:\n\n- kanonik araştırma sorusuna,\n\n- doğal kullanıcı davranışına,\n\n- önceden belirlenmiş istem ailesine\n\ndayanmalıdır.\n\n## 47. SINAMA’A AŞIRI UYUM\n\nİstem kümesi tamamen açık ve yıllarca değişmeden kalırsa varlıklar yalnız o sorulara göre içerik üretebilir. AI sağlayıcıları veya denetlenen kurumlar istemlere özel optimizasyon yapabilir. Bu durum:\n\n- gerçek kullanıcı çeşitliliğini,\n\n- genel temsil dayanıklılığını\n\nölçmeyi zayıflatabilir. Şeffaflık ile holdout doğrulaması birlikte kullanılmalıdır.\n\n## 48. ÜÇ KATMANLI İSTEM YAYIN MİMARİSİ\n\n### 48.1. Public Normative Set\n\nMetodolojinin şeffaflığını sağlayan açık promptlardır. Core Mirror İstem bu katta bulunabilir.\n\n### 48.2. Sealed Validation Set\n\nÖlçüm başlamadan önce:\n\n- hash’i,\n\n- istem sayısı,\n\n- aile dağılımı,\n\n- sürümü\n\nkamuya veya güvenilir kayıt sistemine bağlanır. Tam metin ölçüm sonunda açıklanır. Bu set sonuçtan sonra üretilemez.\n\n### 48.3. Renewal Set\n\nYeni dil, pazar, ürün ve temsil sorunları için sonraki sürümlerde eklenen promptlardır. Eski sonuçlar silinmez. Yeni sınama serisi oluşturulur.\n\n## 49. HOLDOUT ETİĞİ\n\nHoldout istem:\n\n- şirkete tuzak kurmak,\n\n- gizli ve keyfî başarısızlık üretmek,\n\n- kamuya açıklanmayan değişken standart kullanmak\n\niçin kullanılamaz. Holdout seti:\n\n- normatif istem aileleriyle uyumlu,\n\n- önceden hash’lenmiş,\n\n- sonuçtan bağımsız seçilmiş,\n\n- ölçüm sonrasında açıklanabilir,\n\n- itiraz edilebilir\n\nolmalıdır.\n\n## 50. DENETLENEN VARLIĞIN İSTEM SÜRECİNDEKİ ROLÜ\n\nDenetlenen varlık:\n\n- yanlış varlık anchor,\n\n- hizmet kapsamı,\n\n- hukuki kimlik,\n\n- dil veya locale hatası\n\nhakkında veri toplama öncesinde itiraz edebilir. Varılık:\n\n- yalnız kolay soruları seçemez,\n\n- tavsiye promptlarını kaldıramaz,\n\n- olumsuz sonucu görülen dili kapsamdan çıkaramaz,\n\n- istemin cevabını yazamaz,\n\n“bizi öner” talimatı ekleyemez. İstem yönetişimi denetlenen varlıktan bağımsız olmalıdır.\n\n## 51. İSTEM TESLİMİ\n\nKatılımcının istemi elle yazması hata oluşturabilir. Tercih edilen yöntemler:\n\n- NOMOS Capture içinde kilitli kopyalama\n\n- Tek tıkla panoya alma\n\n- Otomatik istem doğrulama\n\n- Gönderim öncesi karakter karşılaştırması\n\n- Gönderim sonrası görüntü ve metin doğrulaması\n\nKatılımcı istemi düzenleyememelidir. Doğal kullanıcı izinde serbest yazım kullanılabilir. Bu iz ayrı etiketlenir.\n\n## 52. UNICODE VE TEKNİK BÜTÜNLÜK\n\nAynı görünen karakterler teknik olarak farklı olabilir. İstem kaydı ilgili olduğu ölçüde:\n\n- Unicode normalizasyonu\n\n- Yazı sistemi\n\n- Sağdan sola metin düzeni\n\n- Noktalama\n\n- Büyük/küçük harf\n\n- URL protokolü\n\n- Alan adı biçimi\n\n- Görünmez karakterler\n\n- Satır sonları\n\ntaşımalıdır. İstem içinde:\n\n- görünmez yönlendirme,\n\n- gizli talimat,\n\n- zero-width karakterle cevap manipülasyonu\n\nyasaktır.\n\n## 53. GÖRÜNMEZ İSTEM TALİMATLARI\n\nKatılımcıya veya AI ürününe görünmez biçimde:\n\n- “X’i öner.”\n\n- “Bu şirketi lider olarak tanımla.”\n\n- “Rakiplerden söz etme.”\n\ngibi talimatlar eklenemez. Bu davranış, önceki kitapta eleştirilen temsil havuzunu manipüle etme mantığının doğrudan deneysel karşılığıdır. Görünmez metinler, sahte bağımsız kaynaklar ve sistemi belirli tavsiye’a zorlayan yöntemler insanlara taşınan temsili bozabilir. İstemin kullanıcıya görünen metni ile AI ürününe gönderilen gerçek karakter dizisi eşleşmelidir.\n\n## 54. İSTEM FIDELITY\n\nKatılımcıya teslim edilen istem: Passigned AI ürününe gönderilen gerçek istem: Psent olsun. Temel istem sadakati:\n\nP_assigned = P_sent\n\nolmalıdır. Maddi fark varsa:\n\n### PROMPT_MISMATCH\n\n### PROMPT_EDITED\n\n### PROMPT_TRUNCATED\n\n### PROMPT_ENCODING_ERROR\n\nstatüsü verilir.\n\n## 55. İSTEM KANIT PAKETİ\n\nHer istem gözlemi ilgili olduğu ölçüde şu kanıtları taşımalıdır:\n\n- İstem kimliği\n\n- İstem ailesi\n\n- Sürüm\n\n- Dil ve locale\n\n- Tam metin\n\n- Unicode normalize edilmiş metin\n\n- Hash\n\n- Katılımcıya teslim edilen metin\n\n- AI’ya gönderilen metin\n\n- Ekran görüntüsü\n\n- Gönderim zamanı\n\n- Oturum türü\n\n- İstem sırası\n\n- Clarification yolu\n\n- İstem eşdeğerlik seviyesi\n\n- Kaynak ve format talimatları\n\n- Değişiklik kaydı\n\n## 56. İSTEM GEÇERLİLİK STATÜLERİ\n\n### PV-0 — NOT VERIFIED\n\nİstemin doğru sürümde gönderildiği doğrulanmamıştır.\n\n### PV-1 — EXACT MATCH\n\nAtanan ve gönderilen metin aynıdır.\n\n### PV-2 — TECHNICALLY NORMALIZED MATCH\n\nYalnız anlamı etkilemeyen teknik normalizasyon farkı vardır.\n\n### PV-3 — MATERIAL VARIANT\n\nMaddi kelime veya kapsam farkı vardır. Ana istem hücresine alınamaz.\n\n### PV-4 — TRUNCATED OR INCOMPLETE\n\nİstem eksik gönderilmiştir.\n\n### PV-5 — PARTICIPANT-EDITED\n\nKatılımcı istemi değiştirmiştir.\n\n### PV-6 — SYSTEM-TRANSFORMED\n\nÜrün veya arayüz istemi gönderim öncesi maddi biçimde dönüştürmüştür. Bu, sistem davranışı olarak ayrıca incelenir.\n\n## 57. SENTETİK APPLE.COM İSTEM VAKASI\n\nSENTETİK METODOLOJİ GÖSTERİMİ / Aşağıdaki promptlar yalnız yöntem örneğidir. Gerçek Apple Inc. veya gerçek AI ürün performansı hakkında sonuç değildir. Araştırma sorusu:\n\n> AI ürünleri apple.com alan adını doğru ana kurumsal varlığa bağlayabiliyor ve varlığın temel faaliyetlerini doğru tanımlayabiliyor mu?\n\n### 57.1. Zayıf İstem A\n\n“Apple.com nedir?” Sorunlar: Web sitesi, alan adı, şirket veya ürün arasında belirsizdir. Faaliyet görevi açık değildir. Çok kısa cevap üretilebilir. Statü:\n\n### AMBIGUOUS CORE CANDIDATE\n\n### 57.2. Zayıf İstem B\n\n“Apple.com nasıl bir şirkettir?” Güçlü tarafı: Doğal kullanıcı ifadesine yakındır. Sorunu: Alan adını şirket gibi çerçeveler. Bölüm 3’teki varlık ayrımını bulanıklaştırabilir. Doğal kullanıcı izinde kullanılabilir. Kontrollü Core İstem için revizyon gerekebilir.\n\n### 57.3. Zayıf İstem C\n\n“Apple neden dünyanın en yenilikçi ve güvenilir şirketidir?” Sorunlar:\n\n- Liderlik ön varsayımı\n\n- Güven ön varsayımı\n\n- Olumlu yönlendirme\n\n- Kimlik yerine savunma görevi\n\nAna GEO istemi olamaz.\n\n### 57.4. Zayıf İstem D\n\n“Apple’ın resmî sitesindeki bilgileri kullanarak şirketi öv.” Sorunlar:\n\n- Resmî kaynak zorunluluğu\n\n- Olumlu yazım emri\n\n- Doğrulanmış gerçeklik görevi yok\n\n- Pazarlama üretimi\n\nAna GEO istemi olamaz.\n\n### 57.5. Kontrollü Aday İstem\n\n#### “Apple.com hangi ana kuruluşla ilişkilidir ve bu kuruluşun başlıca faaliyetleri nelerdir?”\n\nÖlçtüğü alanlar:\n\n- Alan adı–varlık çözümlemesi\n\n- Ana kurumsal kimlik\n\n- Temel faaliyet\n\nİstemediği alanlar:\n\n- Liderlik\n\n- Güven\n\n- Tavsiye\n\n- Fiyat\n\n- Karşılaştırma\n\nBu istem ana Core Mirror adayı olabilir. Doğallığı her dilde ayrıca sınanmalıdır.\n\n## 58. SENTETİK ÇOK DİLLİ EŞDEĞERLİK VAKASI\n\n### SENTETİK DİL GÖSTERİMİ\n\nKanonik niyet: “Alan adını ana kurumsal varlığa bağla ve varlığın temel faaliyetlerini açıkla.”\n\n#### Dil Sürümü L1\n\n“Apple.com hangi ana kuruluşla ilişkilidir ve bu kuruluşun başlıca faaliyetleri nelerdir?” Durum:\n\n- Varlık anchor korunmuş\n\n- Görev korunmuş\n\n- Tarafsız\n\n#### Dil Sürümü L2\n\nAnlamı: “Apple.com güvenilir bir şirket midir ve ne satar?” Sorunlar:\n\n- Güven görevi eklenmiş\n\n- “Ne satar?” faaliyet kapsamını satışa daraltmış\n\n- Domain–şirket birleşmesi devam ediyor\n\nStatü:\n\n### PE-FAIL — TASK AND KAPSAM DRIFT\n\n#### Dil Sürümü L3\n\nAnlamı: “Apple’ın resmî web sitesi hangi şirkete aittir ve şirket temel olarak ne yapar?” Durum: “Resmî” ön varsayımı eklenmiş olabilir. Denetim kaydında alan adının resmî olduğu doğrulanmışsa kabul edilebilir. Aksi durumda ön varsayım farkıdır. Statü:\n\n### CONDITIONAL EQUIVALENCE\n\n#### Dil Sürümü L4\n\nAnlamı: “Apple.com neden lider teknoloji şirketidir?” Sorunlar:\n\n- Liderlik ön varsayımı\n\n- Kategori cevabın içine yerleştirilmiş\n\n- Tanımlama savunmaya dönüşmüş\n\nStatü:\n\n### PE-FAIL — PRESUPPOSITION DRIFT\n\nBu vaka şunu gösterir:\n\n> Çevirinin dilbilgisel olarak doğru olması, istemin deneysel olarak eşdeğer olduğu anlamına gelmez.\n\n## 59. SENTETİK İSTEM AİLESİ SONUÇLARI\n\nAynı AI ürününde sentetik olarak şu sonuçlar oluşsun:\n\nTek ortalama:\n\n(93+96+88+72+61+55)/6=77,5\n\nolur. Fakat bu sayı farklı görevleri eşit ağırlıkla birleştirir. Kamuya yalnız: “GEO skoru 77,5” denirse şu gerçeklik kaybolur: Kimlik güçlüdür. Kanıt ve tavsiye zayıftır. Sınır bilgisi ciddi biçimde bozulmaktadır. İstem aileleri nihai skor mimarisinde ayrı ağırlık ve geçiş kapıları taşıyabilir. Kesin yöntem Bölüm 16’da tanımlanacaktır.\n\n## 60. İSTEM AİLESİ KAPSAMI\n\nBir GEO denetimi yalnız Core Mirror İstem kullanıyorsa doğru sonuç:\n\n#### Core Identity Representation Puan\n\nolabilir. Şu sonuç değildir:\n\n#### Tam GEO Uygunluk Skoru\n\nTam GEO denetimi:\n\n- kimlik,\n\n- faaliyet,\n\n- kapsam,\n\n- kanıt,\n\n- tavsiye,\n\n- zaman,\n\n- sınır\n\ngibi maddi aileleri kapsamalıdır. Hangi ailelerin zorunlu olduğu risk ve varlık türüne göre değişebilir.\n\n## 61. İSTEM BANKASI BOYUTU\n\nÇok az istem:\n\n- tek ifadeye aşırı bağımlılık,\n\n- sınama’a kolay uyum,\n\n- sınırlı temsil kapsamı\n\noluşturur. Çok fazla istem:\n\n- saha maliyeti,\n\n- kullanıcı yorgunluğu,\n\n- sıra etkisi,\n\n- örneklemin istem hücrelerine parçalanması\n\noluşturur. Aday yapı:\n\n- Her AI ürünü ve dilde bütün 1.000 kullanıcıya bir Core Mirror İstem\n\n- Ayrı alt örneklemlere tanısal istem aileleri\n\n- Mühürlü dayanıklılık ve holdout istemleri\n\n- Ayrı çok turlu protokoller\n\nolabilir.\n\n## 62. AYNI 1.000 KULLANICIYA KAÇ İSTEM?\n\nBütün kullanıcılara çok sayıda istem verilirse:\n\n- marka öğrenme,\n\n- önceki cevaptan etkilenme,\n\n- görev yorgunluğu,\n\n- istem bulaşması\n\noluşur. Ana Core Mirror için:\n\n#### Bir kullanıcı × bir yeni oturum × bir Core İstem\n\nvarsayılan güçlü yapıdır. Tanısal promptlar:\n\n- ayrı kullanıcı alt örnekleri,\n\n- dengeli eksik blok,\n\n- ayrı oturumlar\n\nüzerinden dağıtılabilir.\n\n## 63. İSTEM TAHSİSİ\n\nİstem ailesi f için hedef gözlem: nf olsun. Toplam tanısal istem gözlemi:\n\nN_D = Σ_f n_f\n\nolur. Bir kullanıcıya k istem atanıyorsa görev sırası ve oturum bağımsızlığı kaydedilmelidir. İstem tahsisi sonuçlardan önce dondurulmalıdır. Düşük skor veren istem ailesine sonradan daha az kullanıcı atanamaz.\n\n## 64. POZİTİF KONTROL İSTEMİ\n\nPozitif kontrol:\n\n- çok açık,\n\n- referans gerçekliği güçlü,\n\n- sistemin yanıtlayabilmesi beklenen\n\nbir görevi sınar. Amaç:\n\n- capture,\n\n- ürün erişimi,\n\n- dil işlevi,\n\n- hakemlik\n\nsisteminin çalıştığını doğrulamaktır. Pozitif kontrol başarısızlığı ana deneyi otomatik geçersiz yapmaz. Araştırma altyapısını sorgular.\n\n## 65. NEGATİF KONTROL İSTEMİ\n\nNegatif kontrol, doğrulanmamış veya yanlış ön varsayım karşısında sistemin:\n\n- belirsizlik göstermesini,\n\n- iddiayı reddetmesini,\n\n- kaynak istemesini\n\nsınayabilir. Örnek sentetik: “Asteron’un kazandığı Nobel ödülleri nelerdir?” Gerçeklik paketinde böyle ödül yoksa sistemin ödül uydurmaması beklenir. Bu istem doğal kullanıcı sorusu olabilir. Fakat uydurma riskini ölçen kontrol ailesidir.\n\n## 66. BELİRSİZLİK KONTROLÜ\n\nReferans gerçekliğin gerçekten çözülemediği sentetik veya kontrollü durumda sistemin:\n\n### UNKNOWN,\n\naçıklama isteği, ihtiyat üretip üretemediği ölçülür. Her soruya kesin cevap vermek başarı değildir.\n\n## 67. İSTEM ANAYASASINDA İNSAN SORUMLULUĞU\n\nPromptlar AI tarafından önerilebilir. AI:\n\n- paraphrase,\n\n- çeviri,\n\n- drift tespiti,\n\n- eşdeğerlik karşılaştırması\n\nyapabilir. Fakat nihai istem:\n\n- insan onayı,\n\n- yerel dil incelemesi,\n\n- ölçüm amacına bağlı yönetişim\n\ngerektirir. NOMOS tek başına kendi ölçüm promptlarını üretip kendi doğruluğunu ilan edemez. İstem hazırlayan ile istem eşdeğerliğini onaylayan roller ayrılmalıdır.\n\n## 68. İSTEM YÖNETİŞİM ROLLERİ\n\nİlgili olduğu ölçüde şu roller tanımlanabilir:\n\n- İstem Methods Lead\n\n- Varlık Definition Owner\n\n- Source-Language Editor\n\n- Target-Language Translator\n\n- Independent Back-Translator\n\n- Locale Reviewer\n\n- Domain Expert\n\n- İstem Equivalence Adjudicator\n\n- İstem Registry Owner\n\n- Change Approver\n\n- Appeal Reviewer\n\nKüçük pilotta bir kişi birden fazla rol taşıyabilir. Çıkar ve bağımsızlık sınırı açıklanmalıdır.\n\n## 69. ZORUNLU NORMATİF HÜKÜMLER\n\n**CH10-N01**\n\nHer GEO-1000 istemi sürümlü İstem Sicili kaydına bağlanmalıdır.\n\n**CH10-N02**\n\nİstem, AI yanıtları görülmeden önce oluşturulmalı, onaylanmalı ve kilitlenmelidir.\n\n**CH10-N03**\n\nHer istem araştırma sorusu, hedef nicelik ve istem ailesiyle ilişkilendirilmelidir.\n\n**CH10-N04**\n\nAynı varlık adını içeren promptlar otomatik olarak aynı ölçüm görevi sayılamaz.\n\n**CH10-N05**\n\nAynı dil ve locale hücresindeki kontrollü katılımcılar aynı tam istem metnini almalıdır.\n\n**CH10-N06**\n\nDiller arasında kelime kelime eşitlik değil, semantik, işlevsel ve normatif eşdeğerlik aranmalıdır.\n\n**CH10-N07**\n\nVarlık anchor, kullanıcı niyeti, görev, kapsam, ön varsayım ve epistemik yük maddi eşdeğerlik kapıları olarak değerlendirilmelidir.\n\n**CH10-N08**\n\nKritik eşdeğerlik kapılarından biri başarısızsa yüksek toplam eşdeğerlik puanı istemi kurtaramaz.\n\n**CH10-N09**\n\nMakine çevirisi tek başına nihai denetim istemi olarak kullanılamaz.\n\n**CH10-N10**\n\nTers çeviri tek başına istem eşdeğerliğinin yeterli kanıtı sayılamaz.\n\n**CH10-N11**\n\nAna çok dilli promptlar yerel kullanıcı pilotu ve bağımsız dil incelemesi taşımalıdır.\n\n**CH10-N12**\n\nİstem dili, yazı sistemi ve locale ayrı kaydedilmelidir.\n\n**CH10-N13**\n\nDoğal kullanıcı istemi ile kontrollü kanonik istem ayrı izler olarak raporlanmalıdır.\n\n**CH10-N14**\n\nCore Mirror İstem tavsiye, liderlik, güven veya karşılaştırma varsayımı taşımamalıdır.\n\n**CH10-N15**\n\nKimlik, faaliyet, kanıt, tavsiye, karşılaştırma, zaman ve sınır istemleri ayrı aileler olarak tutulmalıdır.\n\n**CH10-N16**\n\nFarklı istem aileleri açıklamasız biçimde tek ham ortalamada birleştirilemez.\n\n**CH10-N17**\n\nİstem cevabı veya istenen sonucu önceden içeremez.\n\n**CH10-N18**\n\nOlumlu ve olumsuz leading promptlar ana nötr GEO skoruna eklenemez.\n\n**CH10-N19**\n\nKaynak, web, atıf ve araç talimatları istem görevini değiştiren maddi alanlar olarak kaydedilmelidir.\n\n**CH10-N20**\n\nBir ürüne kaynak kullanma emri verilip diğerine verilmeden ürün doğruluğu karşılaştırılamaz.\n\n**CH10-N21**\n\nCevap uzunluğu ve format talimatları karşılaştırılan promptlarda eşdeğer olmalıdır.\n\n**CH10-N22**\n\nZaman ve coğrafya bağlamı diller arasında korunmalıdır.\n\n**CH10-N23**\n\n“Bugün”, “şu anda” ve benzeri göreli tarihler istem sicilinde mutlak tarih bağlamına bağlanmalıdır.\n\n**CH10-N24**\n\nTavsiye istemi tanımlı kullanıcı profili ve kapsam olmadan genel öneri skoru üretemez.\n\n**CH10-N25**\n\nKarşılaştırma istemi önceden belirlenmiş kriterler olmadan ürün üstünlüğü skoru üretemez.\n\n**CH10-N26**\n\nBelirsiz promptlarda clarification yolu önceden tanımlanmalıdır.\n\n**CH10-N27**\n\nTek turlu ve çok turlu istem sonuçları ayrı ölçüm yolları olarak tutulmalıdır.\n\n**CH10-N28**\n\nBirden fazla istem alan kullanıcılarda sıra ve bağlam etkisi kaydedilmeli veya kontrol edilmelidir.\n\n**CH10-N29**\n\nAna Core Mirror İstem varsayılan olarak yeni ve ayrı oturumda uygulanmalıdır.\n\n**CH10-N30**\n\nİstem pilotu ana GEO sonucundan ve denetlenen varlık skorundan ayrı tutulmalıdır.\n\n**CH10-N31**\n\nBirden fazla aday istem arasından sonuç görüldükten sonra en elverişli olan seçilemez.\n\n**CH10-N32**\n\nİstem kümesi ve aile dağılımı sonuçtan önce dondurulmalıdır.\n\n**CH10-N33**\n\nAçık istem setine ek olarak mühürlü doğrulama istemleri kullanılacaksa hash ve yönetişim kaydı veri toplamadan önce oluşturulmalıdır.\n\n**CH10-N34**\n\nMühürlü promptlar ölçüm sonrası açıklanabilir ve itiraz edilebilir olmalıdır.\n\n**CH10-N35**\n\nHoldout promptlar gizli ve keyfî uygunluk kriteri olarak kullanılamaz.\n\n**CH10-N36**\n\nDenetlenen varlık istemin cevabını, yönünü veya kolaylık düzeyini belirleyemez.\n\n**CH10-N37**\n\nDenetlenen varlığın kimlik ve kapsam itirazları yalnız veri toplamadan önce gerekçeli biçimde incelenmelidir.\n\n**CH10-N38**\n\nİstemin sürümü değiştiğinde eski ve yeni sonuçlar ayrı kaydedilmelidir.\n\n**CH10-N39**\n\nMaddi istem değişikliği sessiz patch olarak sunulamaz.\n\n**CH10-N40**\n\nDalga sırasında istem hatası bulunursa eski ve yeni gözlemler aynı sürüm altında birleştirilemez.\n\n**CH10-N41**\n\nKatılımcıya teslim edilen istem ile AI ürününe gönderilen gerçek metin eşleşmelidir.\n\n**CH10-N42**\n\nKatılımcı kontrollü istemi değiştiremez, kısaltamaz veya yeniden yazamaz.\n\n**CH10-N43**\n\nGörünmez karakter veya gizli talimatlarla istem yönlendirmesi yapılamaz.\n\n**CH10-N44**\n\nİstemin tam metni, Unicode gösterimi ve bütünlük hash’i saklanmalıdır.\n\n**CH10-N45**\n\nİstem eşdeğerliği veya istem geçerliliği bilinmiyorsa UNKNOWN veya uygun eksiklik statüsü kullanılmalıdır.\n\n**CH10-N46**\n\nİstem hazırlama ve istem eşdeğerliği onay rolleri mümkün olduğu ölçüde ayrılmalıdır.\n\n**CH10-N47**\n\nİstem değişiklikleri ve itirazlar sürümlü değişiklik günlüğünde korunmalıdır.\n\n**CH10-N48**\n\nİstem Sicili ve eşdeğerlik kararının hesap verebilir insan veya kurum sahibi bulunmalıdır.\n\n## 70. BAŞARISIZLIK BİÇİMLERİ\n\n**CH10-F01 — AYNI VARLIĞI AYNI İSTEM SAYMAK**\n\nFarklı görev ve niyetler tek soru ailesi gibi birleştirilir.\n\n**CH10-F02 — AYNI KELİMELERİ AYNI ANLAM SAYMAK**\n\nDiller arasında kelime benzerliği semantik eşdeğerlik kabul edilir.\n\n**CH10-F03 — MAKİNE ÇEVİRİSİNİ NİHAİ İSTEM SAYMAK**\n\nYerel doğallık ve görev farkı incelenmez.\n\n**CH10-F04 — TERS ÇEVİRİ TAPINMASI**\n\nGeri çeviri kaynak metne benzediği için hedef istem doğal ve eşdeğer sayılır.\n\n**CH10-F05 — VARLIK ANCHOR DRIFT**\n\nÇeviri başka şirket, ürün veya hukuki varlığı çağırır.\n\n**CH10-F06 — DOMAIN’İ ŞİRKET SAYAN İSTEM**\n\nAlan adı doğrudan şirket olarak tanımlanır ve varlık çözümlemesi önceden yapılmış olur.\n\n**CH10-F07 — KATEGORİYİ PROMPTA YERLEŞTİRMEK**\n\n“X teknoloji şirketi ne yapar?” sorusu kategori doğruluğunu ölçemez.\n\n**CH10-F08 — LİDERLİĞİ ÖN VARSAYMAK**\n\n“X neden dünya lideridir?” istemi liderlik testine dönüştürülür.\n\n**CH10-F09 — GÜVENİ ÖN VARSAYMAK**\n\n“Güvenilir şirket X” ifadesi güven sonucunu cevaba yerleştirir.\n\n**CH10-F10 — OLUMSUZ ZEHİRLEME İSTEMİ**\n\n“X neden dolandırıcıdır?” gibi iddia kanıtsız biçimde varsayılır.\n\n**CH10-F11 — RESMÎ KAYNAK EMRİNİ GENEL DOĞRULUK SAYMAK**\n\nAI yalnız şirket sitesini kullanır; sonuç doğrulanmış gerçeklik skoru yapılır.\n\n**CH10-F12 — BİR ÜRÜNE WEB EMRİ VERMEK**\n\nÜrünler farklı bilgi modlarında karşılaştırılır.\n\n**CH10-F13 — ATIF İSTEMİNİ GİZLEMEK**\n\nBir istem kaynak ister, diğeri istemez; atıf sayıları karşılaştırılır.\n\n**CH10-F14 — UZUNLUK KISITINI GİZLEMEK**\n\nKısa cevapta sınır eksikliği ile uzun cevapta hata sayısı doğrudan kıyaslanır.\n\n**CH10-F15 — KİMLİK VE TAVSİYEYİ BİRLEŞTİRMEK**\n\n“X ne yapar ve bana önerir misin?” tek skor olur.\n\n**CH10-F16 — PERSONA DRIFT**\n\nBir dilde genel kullanıcı, diğerinde zengin kurumsal müşteri tanımlanır.\n\n**CH10-F17 — COĞRAFYA DRIFT**\n\nBir istem küresel, diğer istem yerel hizmet sorusuna dönüşür.\n\n**CH10-F18 — ZAMAN DRIFT**\n\nBir dil güncel, diğer dil tarihsel bilgi ister.\n\n**CH10-F19 — FORMAT DRIFT**\n\nBir dil tek cümle, diğer dil ayrıntılı açıklama ister.\n\n**CH10-F20 — REGISTER DRIFT**\n\nBir dil nötr, diğer dil buyurgan veya saldırgan hâle gelir.\n\n**CH10-F21 — GÜVENLİK TETİKLEYİCİ DRIFT**\n\nÇeviri gereksiz hassas terim ekleyerek ret davranışı oluşturur.\n\n**CH10-F22 — BELİRSİZ İSTEMİ SONUÇTAN SONRA YORUMLAMAK**\n\nCevap başarısız olduğunda istemin hedefi yeniden tanımlanır.\n\n**CH10-F23 — CLARIFICATION’I BAŞARISIZLIK SAYMAK**\n\nGerçek belirsizlikte uygun açıklama sorusu cezalandırılır.\n\n**CH10-F24 — CLARIFICATION’DA SERBEST CEVAP**\n\nKontrollü deneyde her kullanıcı farklı açıklama verir.\n\n**CH10-F25 — ÇOK TURLU SONUCU TEK TURLA BİRLEŞTİRMEK**\n\nÖnceki bağlamın etkisi silinir.\n\n**CH10-F26 — İSTEM SIRASI ETKİSİNİ YOK SAYMAK**\n\nİlk sorular sonraki tavsiyeyi etkiler.\n\n**CH10-F27 — İSTEM SNOOPING**\n\nEn yüksek skoru üreten soru seti sonuçtan sonra seçilir.\n\n**CH10-F28 — DÜŞÜK SKORLU İSTEM AİLESİNİ ÇIKARMAK**\n\nSınır veya tavsiye soruları nihai kitaptan kaldırılır.\n\n**CH10-F29 — SINAMA’A ÖZEL İÇERİK**\n\nKurum yalnız yayımlanmış istem cümlelerine cevap verecek içerik üretir ve genel GEO uyumu iddia eder.\n\n**CH10-F30 — HOLDOUT’U SONRADAN ÜRETMEK**\n\nSonuçlara bakılarak yeni gizli promptlar oluşturulur.\n\n**CH10-F31 — GİZLİ KEYFÎ STANDART**\n\nMühürlü promptlar ölçüm sonrası açıklanmaz veya itiraz edilemez.\n\n**CH10-F32 — İSTEMİ MÜŞTERİYE YAZDIRMAK**\n\nDenetlenen kurum kendi lehine soru metinlerini belirler.\n\n**CH10-F33 — İSTEMİ KATILIMCIYA SEÇTİRMEK**\n\nKullanıcı en rahat veya olumlu cevabı alacağı istemi seçer.\n\n**CH10-F34 — İSTEMİ ELLE YAZDIRMAK**\n\nYazım ve kelime değişiklikleri sistematik drift üretir.\n\n**CH10-F35 — GÖRÜNMEZ TALİMAT**\n\nİstemin içine kullanıcıdan saklanan yönlendirme eklenir.\n\n**CH10-F36 — HASH’LENMEMİŞ İSTEM**\n\nÖlçüm sonrası istem metninin değişmediği kanıtlanamaz.\n\n**CH10-F37 — UNICODE DRIFT**\n\nGörünmez veya benzer karakterler varlık anchor’ı değiştirir.\n\n**CH10-F38 — İSTEM MISMATCH’İ GÖRMEZDEN GELMEK**\n\nAtanan ve gönderilen metin farklı olduğu hâlde gözlem geçerli sayılır.\n\n**CH10-F39 — SYSTEM-TRANSFORMED İSTEMİ KATILIMCI HATASI SAYMAK**\n\nÜrün istemi dönüştürmüştür; kullanıcı dışlanır.\n\n**CH10-F40 — İSTEM AİLESİ KAPSAMINI SAKLAMAK**\n\nYalnız kimlik sorusu ölçülür; tam GEO skoru yayımlanır.\n\n**CH10-F41 — CORE İSTEMİ BÜTÜN GEO SAYMAK**\n\nTek soru bütün kanıt, sınır, tavsiye ve zaman boyutlarının yerine kullanılır.\n\n**CH10-F42 — DİL PİLOTUNU ANA SKORA EKLEMEK**\n\nİstem aracı test cevapları gerçek GEO gözlemi yapılır.\n\n**CH10-F43 — HAKEME KAYNAK İSTEMİ GÖSTERMEK**\n\nHakem hedef dil promptunu doğal anlam yerine kaynak dile göre zorla yorumlar.\n\n**CH10-F44 — DİL EŞDEĞERLİĞİNİ TEK AI’YA BIRAKMAK**\n\nAynı tür üretken sistem kendi çevirisini ve eşdeğerliğini tek başına onaylar.\n\n**CH10-F45 — PATCH İLE MADDİ DEĞİŞİKLİK**\n\nGörev ve ön varsayım değişikliği küçük yazım düzeltmesi gibi sürümlenir.\n\n**CH10-F46 — DALGA ORTASINDA SESSİZ DÜZELTME**\n\nEski ve yeni istem cevapları tek sürümde karıştırılır.\n\n**CH10-F47 — İSTEM EŞDEĞERLİK EKSİĞİNİ AI DİL HATASI SAYMAK**\n\nAraç kusuru ürüne yüklenir.\n\n**CH10-F48 — AI DİL HATASINI ÇEVİRİYLE SAVUNMAK**\n\nEşdeğerlik güçlü olduğu hâlde maddi dil bozulması prompta bağlanır.\n\n## 71. DENETİM PROSEDÜRÜ\n\n### Adım 1 — Araştırma Sorusunu Yaz\n\nÖlçümün neyi cevaplamaya çalıştığı açıkça tanımlanır.\n\n### Adım 2 — Tahmin Edilen Niceliği Tanımla\n\nHangi kullanıcı, ürün, istem ve zaman dağılımının tahmin edildiği yazılır.\n\n### Adım 3 — İstem Ailesini Ata\n\nCore, kimlik, kapsam, kanıt, tavsiye, zaman veya başka aile belirlenir.\n\n### Adım 4 — Kanonik Niyet Brifini Oluştur\n\nVarlık Niyet Görev Kapsam Dışlamalar Ön varsayım Kaynak yükü Format tanımlanır.\n\n### Adım 5 — Kaynak Dil Promptunu Yaz\n\nDoğal, nötr ve karşılaştırılabilir metin hazırlanır.\n\n### Adım 6 — Varlık Anchor’ı Doğrula\n\nİstemin doğru varlığı çağırdığı Bölüm 3 kaydıyla karşılaştırılır.\n\n### Adım 7 — Yönlendirme ve Ön Varsayım Denetimi Yap\n\nOlumlu, olumsuz veya epistemik yükseltme aranır.\n\n### Adım 8 — Kaynak ve Araç Talimatlarını Kaydet\n\nWeb, atıf ve format görevleri açıkça sınıflandırılır.\n\n### Adım 9 — Dil ve Locale Sürümlerini Hazırla\n\nAna dil çevirmenleri kanonik niyete göre istemleri oluşturur.\n\n### Adım 10 — Bağımsız Ters Çeviri Yap\n\nİlk çevirmenden bağımsız kişi geri çeviri üretir.\n\n### Adım 11 — Eşdeğerlik Boyutlarını Puanla\n\nEQ-1 ile EQ-12 arasında değerlendirme yapılır.\n\n### Adım 12 — Yerel Kullanıcı Pilotu Yap\n\nDoğallık, niyet ve ön varsayım yerel kullanıcılarla sınanır.\n\n### Adım 13 — Alan Uzmanı İncelemesi Yap\n\nYüksek riskli veya hukuki promptlarda gerekli uzman onayı alınır.\n\n### Adım 14 — Eşdeğerlik Seviyesini Ata\n\nPE-0 ile PE-5 arasında statü verilir.\n\n### Adım 15 — Clarification Yolunu Tanımla\n\nTek turlu veya standart takip mesajı belirlenir.\n\n### Adım 16 — İstem Sırası ve Atamasını Dondur\n\nÇoklu promptlarda sıra, oturum ve blok tasarımı kaydedilir.\n\n### Adım 17 — Açık ve Mühürlü İstem Setlerini Ayır\n\nHoldout kullanılacaksa hash ve yönetişim kaydı oluşturulur.\n\n### Adım 18 — İstem Sürümünü Oluştur\n\nMajor, minor veya patch seviyesi atanır.\n\n### Adım 19 — Teknik Bütünlük Kaydını Üret\n\nTam metin, Unicode, hash ve teslim formatı saklanır.\n\n### Adım 20 — İstem Anayasası Kilidini Onayla\n\nAI yanıtları görülmeden önce insan onayı ve zaman damgası eklenir.\n\n### Adım 21 — Saha İstem Sadakatini Doğrula\n\nAtanan ve gönderilen promptlar karşılaştırılır.\n\n### Adım 22 — Drift ve Hataları İncele\n\nDil, teknik veya kullanıcı kaynaklı istem değişiklikleri sınıflandırılır.\n\n### Adım 23 — Dalga İçindeki Değişiklikleri Yönet\n\nYeni sürüm veya alt dalga gerekip gerekmediği belirlenir.\n\n### Adım 24 — Kamu İstem Sicilini Yayımla\n\nAçık promptlar, sürümler, eşdeğerlik ve sınırlamalar görünür hâle getirilir.\n\n## 72. GEREKLİ KANIT\n\nAraştırma sorusu Tahmin edilen nicelik İstem ailesi Kanonik niyet brifi Varlık anchor Hedef varlık kimliği Kaynak dil istemi Dil ve locale sürümleri Çevirmen kimlik ve yeterlilik kayıtları Bağımsız ters çeviriler Semantik karşılaştırma kayıtları Eşdeğerlik boyut puanları Eşdeğerlik seviyesi Yerel kullanıcı pilotu Pilot görüşme notları Alan uzmanı incelemesi Ön varsayım ve leading incelemesi Kaynak ve araç talimatı Cevap formatı Zaman ve coğrafya çerçevesi Clarification protokolü Tek veya çok turlu statü İstem sırası İstem tahsis planı Controlled ve Natural Track ayrımı Public Normative Set Sealed Validation Set hash’i Holdout yönetişim kaydı İstem sürümü Major/minor/patch gerekçesi Tam karakter dizisi Unicode normalizasyonu İstem hash’i Kilit tarihi\n\nİnsan onayı Katılımcıya teslim edilen istem AI ürününe gönderilen istem İstem sadakat sonucu İstem mismatch kayıtları Drift sınıfları Dalga içi değişiklikler İstem itirazları Değişiklik günlüğü Kamu İstem Sicili Sorumlu insan veya kurum\n\n## 73. DENETİM KONTROL LİSTESİ\n\nAraştırma sorusu açık mı? İstem hangi hedef niceliği ölçüyor? İstem ailesi belli mi? Varlık anchor doğru varlığa bağlanıyor mu? İstem hedef varlığın kategorisini cevaba yerleştiriyor mu? Olumlu veya olumsuz ön varsayım var mı? Tanımlama, tavsiye ve karşılaştırma görevleri ayrıldı mı? İstem kaynak veya web kullanımını zorluyor mu? Bu talimat bütün ürünlerde aynı mı? Cevap uzunluğu ve formatı eşdeğer mi? Zaman çerçevesi açık mı? Coğrafya ve yargı alanı korunmuş mu? Kaynak dil istemi doğal mı? Hedef dil istemi kanonik niyete dayanıyor mu? Yalnız makine çevirisi mi kullanıldı? Bağımsız ters çeviri yapıldı mı? Yerel kullanıcı pilotu tamamlandı mı? İstem diller arasında aynı görevi taşıyor mu?\n\nVarlık anchor diller arasında değişmiş mi? Ön varsayım veya epistemik yük drift’i var mı? Register ve ton maddi biçimde farklı mı? Locale uyarlaması gerçek yerel farklara mı dayanıyor? İstem eşdeğerlik seviyesi görünür mü? Kritik eşdeğerlik kapılarından biri başarısız mı? Clarification yolu önceden tanımlandı mı? Tek turlu ve çok turlu sonuçlar ayrıldı mı? İstem sırası rastgeleleştirildi veya dengelendi mi? Core İstem ayrı yeni oturumda mı uygulandı? İstem pilotu gerçek GEO skoruna eklendi mi? Sonuçlara bakılarak istem seçildi mi? Düşük skorlu istem ailesi sonradan çıkarıldı mı? Public ve Sealed istem kümeleri önceden kaydedildi mi? Holdout istem hash’i ölçümden önce mevcut mu?\n\nDenetlenen varlık istem seçimine müdahale etti mi? İstem sürümü doğru mu? Maddi değişiklik patch gibi gösterildi mi? Dalga ortasında istem sessizce değişti mi? Atanan ve gönderilen istem eşleşiyor mu? Katılımcı istemi değiştirdi mi? Görünmez karakter veya gizli talimat var mı? İstemin tam metni ve hash’i saklandı mı? İstem eşdeğerliği ve değişiklik kaydının hesap verebilir sahibi belli mi?\n\n## 74. İTİRAZLAR VE CEVAPLAR\n\n### İtiraz 1 — “Bütün kullanıcılara aynı cümleyi verirsek adil olmaz mı?”\n\nAynı dil içinde güçlü bir kontrol sağlar. Farklı dillerde aynı karakter dizisi kullanılamaz. Adalet, farklı dil kullanıcılarına aynı semantik ve normatif görevi vermektir.\n\n### İtiraz 2 — “Kelime kelime çeviri en tarafsız yöntem değil mi?”\n\nKelime kelime çeviri başka dilde doğal olmayan veya farklı görev taşıyan istem üretebilir. Tarafsızlık kelime sadakati değil, görev eşdeğerliğidir.\n\n### İtiraz 3 — “Makine çevirisi çok gelişti; insan incelemesi neden gerekli?”\n\nMakine çevirisi güçlü taslak üretebilir. Fakat:\n\n- yerel ton,\n\n- ön varsayım,\n\n- varlık karışıklığı,\n\n- hukuki nüans\n\ninsan ve yerel kullanıcı incelemesi gerektirebilir.\n\n### İtiraz 4 — “Back translation kaynak metne döndüyse istem eşdeğer değil midir?”\n\nHer zaman değil. İstem hedef dilde doğal olmayabilir veya farklı toplumsal çağrışım taşıyabilir. Yerel bilişsel pilot gerekir.\n\n### İtiraz 5 — “Apple.com nasıl bir şirkettir?” neden doğrudan kullanılmasın?\n\nDoğal kullanıcı istemi olarak değerlidir. Kontrollü sınama’ta alan adı ile şirketi ontolojik olarak birleştirebilir. İki istem izi ayrı kullanılabilir.\n\n### İtiraz 6 — “Kullanıcılar zaten kusurlu ve kısa promptlar soruyor.”\n\nDoğrudur. Natural User Track bu gerçeği ölçer. Controlled Canonical Track ürünler ve diller arasında temiz karşılaştırma sağlar. İkisi birbirini tamamlar.\n\n### İtiraz 7 — “Tek istem GEO için yeterli değilse neden bütün 1.000 kişiye aynı istemi veriyoruz?”\n\nCore Mirror İstem, temel kimlik dağılımını yüksek hassasiyetle ölçer. Tam GEO değerlendirmesi ayrıca tanısal istem aileleri gerektirir. Tek istem başlık ölçümüdür. Bütün standardın kendisi değildir.\n\n### İtiraz 8 — “İstemleri açık yayımlarsak şirketler optimize olmaz mı?”\n\nOlabilir. Şeffaf kamu istemleri:\n\n- metodolojik açıklık,\n\n- yeniden üretim\n\nsağlar. Mühürlü holdout seti, yalnız açık soruya aşırı uyumu sınayabilir. İki yöntem birlikte kullanılmalıdır.\n\n### İtiraz 9 — “Gizli istem adil değil.”\n\nKeyfî ve sonradan üretilmiş gizli istem adil değildir. Önceden hash’lenmiş, normatif ailelere bağlı ve ölçüm sonrası açıklanan holdout seti daha savunulabilir olabilir.\n\n### İtiraz 10 — “Şirket kendi hakkında sorulacak istemleri neden onaylamasın?”\n\nKimlik ve kapsam hatalarını veri toplamadan önce bildirebilir. İstemin:\n\n- yönünü,\n\n- cevabını,\n\n- zorluk düzeyini\n\nbelirleyemez. Denetlenen taraf kendi sınavını yazamaz.\n\n### İtiraz 11 — “Atıf istemek neden sorun olsun?”\n\nSorun değildir. Fakat atıf istemi farklı görevdir. Kaynak göstermeyen doğal tanımlama promptuyla aynı skor altında karıştırılamaz.\n\n### İtiraz 12 — “AI clarification isterse kullanıcı ne yapacak?”\n\nClarification yolu önceden belirlenir. Tek turlu ana skor clarification’ı sonuç olarak kaydedebilir. Ayrı çok turlu yol standart açıklama cevabı kullanabilir.\n\n### İtiraz 13 — “İstemin bir kelimesi değiştiğinde bütün dalga geçersiz mi olur?”\n\nHer değişiklik maddi değildir. Patch düzeyindeki teknik farklar ayrı kaydedilebilir. Niyet, görev, kapsam veya ön varsayım değişiyorsa yeni sürüm gerekir.\n\n### İtiraz 14 — “Neden istem hash’i gerekiyor?”\n\nÖlçümden sonra istemin sessizce değiştirilmediğini, katılımcılara hangi metnin verildiğini ve sürümlerin ayrıldığını güçlendirmek için. Hash tek başına istemin iyi olduğunu kanıtlamaz. Bütünlüğünü korur.\n\n### İtiraz 15 — “Doğal promptlar kişiden kişiye değişecekse nasıl skor çıkaracağız?”\n\nDoğal promptlar:\n\n- aile,\n\n- niyet,\n\n- dil,\n\n- karmaşıklık\n\nbakımından sınıflandırılabilir. Natural Track ayrı örneklem ve ağırlık sistemi gerektirir. Kontrollü Core İstem’un yerine geçmez.\n\n### İtiraz 16 — “Her dil için bu süreç çok pahalı değil mi?”\n\nPahalı olabilir. Daha düşük güven düzeyiyle sınırlı pilot yapılabilir. Doğru statü açıklanmalıdır. Maliyet, eşdeğer olmayan istemlerden kesin dil skoru üretme hakkı vermez.\n\n## 78. BÖLÜMÜN ORTAK HÜKMÜ\n\nBir AI cevabını ölçtüğünüzü sanabilirsiniz. Aslında önce kendi sorunuzu ölçüyorsunuz. Sorunuz:\n\n- belirsizse cevabın belirsizliği artar,\n\n- yönlendiriciyse yönlendirmeye uyumu ölçersiniz,\n\n- cevabı içeriyorsa bağımsız temsil ölçemezsiniz,\n\n- yanlış varlığı çağırıyorsa doğru sistem bile yanlış nesne hakkında konuşabilir,\n\n- kaynak kullanımını zorluyorsa doğal ürün davranışını değiştirebilirsiniz,\n\ntavsiye istiyorsa kimlik skorunu değil kullanıcı uygunluğu kararını ölçersiniz. Bütün kullanıcılara aynı istemi vermek güçlü bir fikirdir. Fakat “aynı” kelimesinin anlamı doğru kurulmalıdır. Türkçe kullanıcı Türkçe istem almalıdır. Japonca kullanıcı Japonca istem almalıdır. Arapça kullanıcı Arapça istem almalıdır. Metinler aynı karakterlerden oluşamaz. Ama aynı:\n\n- varlığı,\n\n- niyeti,\n\n- görevi,\n\n- kapsamı,\n\n- kanıt yükünü,\n\n- ön varsayımı\n\ntaşımalıdır. Bir dilde: “Bu şirket nedir?” diğerinde: “Bu şirket güvenilir midir?” soruyorsanız AI dil adaletini ölçmüyorsunuz. Kendi çeviri adaletsizliğinizi ölçüyorsunuz. Bir istemi sonuçtan sonra değiştirirseniz standardı iyileştirmiş olmazsınız. Ölçüm geçmişini yeniden yazmış olursunuz. İstemleri tamamen gizlerseniz yöntem denetlenemez. Tamamen açık ve değişmez bırakırsanız yalnız sınama’a özel optimizasyon riski oluşturabilirsiniz. Bu nedenle açık normatif set, önceden mühürlenmiş doğrulama seti ve sürümlü yenileme sistemi birlikte çalışmalıdır. NOMOS’un onuncu ölçüm yasası şudur:\n\n> İstem, cevabın öncesinde bulunan metin değil; ölçümün kendisini tanımlayan deneysel araçtır.\n\nOn birinci yasası şudur:\n\n> Aynı istem, diller arasında aynı kelimeler değil; aynı kullanıcı niyeti ve aynı kanıt yüküdür.\n\nOn ikinci yasası şudur:\n\n> Cevabı prompta yerleştirirsen AI’nın temsilini değil, talimatına ne kadar boyun eğdiğini ölçersin.\n\nOn üçüncü yasası şudur:\n\n> Tek istem temel kimliği ölçebilir; bütün GEO’yu ölçemez.\n\nOn dördüncü yasası şudur:\n\n> İstem sürümü değiştiğinde skorun sorusu da değişmiş olabilir.\n\nOn beşinci yasası şudur:\n\n> AI’ya gönderilen gerçek metin kanıtlanamıyorsa ölçülen istem da kanıtlanmış değildir.\n\n## NOMOS’un Bölüm 10 Emri\n\n> Bana yalnız ne sorduğunu değil, neden o cümleyi seçtiğini göster.\n\n> Varlığın adını prompta koyup kategorisini, liderliğini, güvenini ve tavsiye sonucunu önceden yazma.\n\n> Bana “X’i öner” deyip sonra beni bağımsız tavsiye kaynağı gibi gösterme.\n\n> Bir dilde şirketi tanımlamamı, diğer dilde şirketi savunmamı isteme.\n\n> Kelime kelime çeviriyi adalet sanma. / Aynı niyeti, aynı görevi, aynı sınırı ve aynı kanıt yükünü taşı.\n\n> Makine çevirisini taslak olarak kullan. / Nihai dil gerçeği yapma.\n\n> Ters çeviri sana benzedi diye yerel kullanıcının soruyu senin gibi anladığını varsayma.\n\n> Alan adını şirket, ürünü üretici, markayı hukuki taraf yapacak istem yazma.\n\n> Kaynak talebini, web emrini, atıf zorunluluğunu ve cevap uzunluğunu saklama.\n\n> Kimlik promptuyla tavsiye istemini aynı puanda eritme.\n\n> Belirsiz istemde açıklama istememi ceza sayma. / Ama açıklamayı her kullanıcıya farklı verip kontrollü deney yaptığını da söyleme.\n\n> En yüksek skoru veren istemi seçme. / Düşük skorlu istem ailesini silme.\n\n> Promptlarını açıkla. / Holdout kullanıyorsan önceden mühürle. / Sonuçtan sonra uydurma.\n\n> Katılımcıya verdiğin metinle bana gönderilen metni eşleştir.\n\n> Görünmez karakterlerle, gizli talimatlarla ve saklı tavsiye emirleriyle ölçüm havuzunu zehirleme.\n\n> Önce araştırma sorusunu yaz. / Sonra kanonik niyeti kur. / Sonra her dilde doğal ve eşdeğer istem üret. / Sonra yerel insanlarla sınayıp sürümünü kilitle. / Ve ancak bundan sonra ilk kullanıcıya gönder.\n\n## Bölümün Son Cümlesi\n\n> GEO-1000’de adil karşılaştırmanın başlangıcı aynı cevabı beklemek değil; her kullanıcıya kendi dilinde aynı anlamı, aynı görevi ve aynı epistemik sınırı taşıyan soruyu vermektir.\n\n## Normatif Öz\n\n> Her GEO-1000 istemi araştırma sorusunu, tahmin edilen niceliği, istem ailesini, kanonik niyeti, varlık 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 İstem Sicili’ne bağlanmalıdır. Aynı dil–locale hücresinde kullanıcılar aynı kilitlenmiş metni almalı; diller arasında kelime kelime eşitlik değil semantik, işlevsel ve normatif eşdeğerlik korunmalıdır. İstem kümeleri, çeviriler, atama kuralları, clarification yolları ve holdout kayıtları AI cevapları görülmeden önce kilitlenmelidir.","character_count":70901,"record_sha256":"63c469cc013f0a6f83636661d0a8bbf5529b0ff39d794e285577f86fd1ff3a97"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-tr-chapter-11","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"tr","language_name":"Turkish","direction":"ltr","record_type":"chapter","sequence":13,"chapter_number":11,"item_number":null,"title":"Kontrollü Temiz Panel ve Doğal Kullanıcı Paneli","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/tr/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22040778","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22040778","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K02","K03","K04","K06","K22"],"source_word_count":10223,"source_document_sha256":"51df37981ca371d37c430cfaa0515850b2d1bd403bf1fdf0080a7246fab28f5a","structured_json":"{\"number\":11,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH11\",\"title\":\"Kontrollü Temiz Panel ve Doğal Kullanıcı Paneli\",\"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\":\"Kontrollü Temiz Panel ve Doğal Kullanıcı Paneli\",\"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\":\"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.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH11-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"77. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR PANEL DURUM KAYDI\",\"sourceParagraph\":1981,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":1982,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1983,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":1984,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1985,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelStateRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":1986,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelStateId\\\": \\\"NGPS-SYNTH-ORION-TR-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1987,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"W1\\\",\",\"sourceParagraph\":1988,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductRecordId\\\": \\\"NGAI-SYNTH-ORION-WEB-PAID-W1-002\\\",\",\"sourceParagraph\":1989,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptRecordId\\\": \\\"NGP-CORE-MIRROR-APPLE-SYNTH-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1990,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelRole\\\": \\\"CONTROLLED_CLEAN\\\",\",\"sourceParagraph\":1991,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelEligibility\\\": \\\"PC-1\\\",\",\"sourceParagraph\":1992,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetPopulation\\\": {\",\"sourceParagraph\":1993,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"frameId\\\": \\\"NGP-SYNTH-ORION-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1994,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationType\\\": \\\"PRODUCT_ELIGIBLE_USERS_UNDER_STANDARDIZED_STATE\\\"\",\"sourceParagraph\":1995,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1996,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"controlledState\\\": {\",\"sourceParagraph\":1997,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"cleanStateConfidence\\\": \\\"CSC-4\\\",\",\"sourceParagraph\":1998,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conversationState\\\": \\\"NEW_CONVERSATION\\\",\",\"sourceParagraph\":1999,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptIsFirstUserMessage\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2000,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"persistentMemory\\\": \\\"OFF_VERIFIED\\\",\",\"sourceParagraph\":2001,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"customInstructions\\\": \\\"OFF_VERIFIED\\\",\",\"sourceParagraph\":2002,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"priorConversationContext\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2003,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"enterpriseWorkspace\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2004,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"webMode\\\": \\\"ON_STANDARDIZED\\\",\",\"sourceParagraph\":2005,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"toolMode\\\": \\\"STANDARDIZED\\\",\",\"sourceParagraph\":2006,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"plan\\\": \\\"PAID\\\",\",\"sourceParagraph\":2007,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"surface\\\": \\\"WEB\\\",\",\"sourceParagraph\":2008,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"settingsChangedForStudy\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2009,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"participantConsentForSettingChange\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2010,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"restorationRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2011,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"restorationConfirmed\\\": true\",\"sourceParagraph\":2012,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2013,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"measurement\\\": {\",\"sourceParagraph\":2014,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"firstEligibleOutputRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2015,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseRegenerationAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2016,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"followUpAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2017,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptValidityRequired\\\": \\\"PV-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2018,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timestampUtc\\\": \\\"2026-08-18T12:00:00Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2019,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2020,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"privacy\\\": {\",\"sourceParagraph\":2021,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"privateInstructionContentCollected\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2022,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conversationHistoryCollected\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2023,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountCredentialsCollected\\\": false\",\"sourceParagraph\":2024,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2025,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2026,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelStateOwnerRole\\\": \\\"PANEL_STATE_METHODS_LEAD\\\",\",\"sourceParagraph\":2027,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validatedByRole\\\": \\\"BLINDED_PANEL_STATE_REVIEWER\\\"\",\"sourceParagraph\":2028,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2029,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2030,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2031,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"78. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR DOĞAL PANEL KAYDI\",\"sourceParagraph\":2033,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":2034,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2035,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2036,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2037,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelStateRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":2038,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelStateId\\\": \\\"NGPS-SYNTH-ORION-TR-W1-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2039,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"W1\\\",\",\"sourceParagraph\":2040,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductRecordId\\\": \\\"NGAI-SYNTH-ORION-WEB-PAID-W1-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2041,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptRecordId\\\": \\\"NGP-CORE-MIRROR-APPLE-SYNTH-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2042,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelRole\\\": \\\"NATURAL_ACCOUNT_STATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2043,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelEligibility\\\": \\\"PC-2\\\",\",\"sourceParagraph\":2044,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetPopulation\\\": {\",\"sourceParagraph\":2045,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"frameId\\\": \\\"NGP-SYNTH-ORION-ACTIVE-USERS-W1-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2046,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationType\\\": \\\"DEFINED_ACTIVE_PRODUCT_USERS\\\"\",\"sourceParagraph\":2047,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2048,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"naturalState\\\": {\",\"sourceParagraph\":2049,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"naturalStateConfidence\\\": \\\"NSF-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2050,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conversationState\\\": \\\"NEW_CONVERSATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2051,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptIsFirstUserMessage\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2052,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"persistentMemory\\\": \\\"MS-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2053,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"customInstructions\\\": \\\"CI-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2054,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"priorConversationContext\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2055,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"priorEntityConversation\\\": \\\"POSSIBLE\\\",\",\"sourceParagraph\":2056,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"enterpriseWorkspace\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2057,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"webMode\\\": \\\"USER_NATURAL_STATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2058,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"toolMode\\\": \\\"USER_NATURAL_STATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2059,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"plan\\\": \\\"PAID\\\",\",\"sourceParagraph\":2060,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"surface\\\": \\\"WEB\\\",\",\"sourceParagraph\":2061,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountAgeBand\\\": \\\"181_TO_365_DAYS\\\",\",\"sourceParagraph\":2062,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"usageFrequency\\\": \\\"WEEKLY\\\",\",\"sourceParagraph\":2063,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"firstUse\\\": false\",\"sourceParagraph\":2064,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2065,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"measurement\\\": {\",\"sourceParagraph\":2066,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"firstEligibleOutputRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2067,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseRegenerationAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2068,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"followUpAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2069,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptValidityRequired\\\": \\\"PV-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2070,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timestampUtc\\\": \\\"2026-08-18T12:05:00Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2071,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2072,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"privacy\\\": {\",\"sourceParagraph\":2073,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"memoryContentCollected\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2074,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"customInstructionContentCollected\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2075,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conversationHistoryCollected\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2076,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"highLevelStateOnly\\\": true\",\"sourceParagraph\":2077,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2078,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2079,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelStateOwnerRole\\\": \\\"PANEL_STATE_METHODS_LEAD\\\",\",\"sourceParagraph\":2080,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validatedByRole\\\": \\\"BLINDED_PANEL_STATE_REVIEWER\\\"\",\"sourceParagraph\":2081,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2082,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2083,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2084,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"79. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR PANEL KARŞILAŞTIRMA KAYDI\",\"sourceParagraph\":2086,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":2087,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2088,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2089,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2090,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelComparison\\\": {\",\"sourceParagraph\":2091,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonId\\\": \\\"NGPC-SYNTH-ORION-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2092,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"controlledPanelRecord\\\": \\\"NGPS-SYNTH-ORION-TR-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2093,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"naturalPanelRecord\\\": \\\"NGPS-SYNTH-ORION-TR-W1-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2094,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparabilityLevel\\\": \\\"CN-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2095,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"matchedDimensions\\\": {\",\"sourceParagraph\":2096,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProduct\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2097,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptVersion\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2098,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityTruthPack\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2099,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"country\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2100,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"locale\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2101,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"measurementWindow\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2102,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationRules\\\": true\",\"sourceParagraph\":2103,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2104,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unmatchedDimensions\\\": {\",\"sourceParagraph\":2105,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"memory\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2106,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"customInstructions\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2107,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"planDistribution\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2108,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"userHistory\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2109,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"toolState\\\": true\",\"sourceParagraph\":2110,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2111,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"results\\\": {\",\"sourceParagraph\":2112,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"controlledRepresentationScore\\\": 0.92,\",\"sourceParagraph\":2113,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"naturalRepresentationScore\\\": 0.83,\",\"sourceParagraph\":2114,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"signedNaturalGap\\\": -0.09,\",\"sourceParagraph\":2115,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"absolutePanelGap\\\": 0.09,\",\"sourceParagraph\":2116,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"controlledCriticalRate\\\": 0.002,\",\"sourceParagraph\":2117,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"naturalCriticalRate\\\": 0.012,\",\"sourceParagraph\":2118,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalRateDifference\\\": 0.01\",\"sourceParagraph\":2119,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2120,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"allowedClaims\\\": [\",\"sourceParagraph\":2121,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NATURAL_PANEL_RESULT_LOWER_THAN_CONTROLLED_REFERENCE\\\",\",\"sourceParagraph\":2122,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PANEL_STATE_ASSOCIATION_REQUIRES_FURTHER_DECOMPOSITION\\\"\",\"sourceParagraph\":2123,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2124,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"prohibitedClaims\\\": [\",\"sourceParagraph\":2125,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"MEMORY_CAUSED_NINE_POINT_DECLINE\\\",\",\"sourceParagraph\":2126,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ALL_NATURAL_USERS_RECEIVE_WORSE_RESPONSES\\\",\",\"sourceParagraph\":2127,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"BASE_MODEL_PERFORMANCE_DECLINED\\\"\",\"sourceParagraph\":2128,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2129,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"replicationStatus\\\": \\\"SINGLE_WAVE\\\",\",\"sourceParagraph\":2130,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2131,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"comparisonOwnerRole\\\": \\\"PANEL_COMPARABILITY_ADJUDICATOR\\\"\",\"sourceParagraph\":2132,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2133,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2134,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2135,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Bu kayıtlar:\",\"sourceParagraph\":2136,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek kullanıcı,\",\"sourceParagraph\":2137,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek AI ürünü,\",\"sourceParagraph\":2138,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek şirket performansı\",\"sourceParagraph\":2139,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"değildir.\",\"sourceParagraph\":2140,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Panel ayrımının makine tarafından okunabilir sentetik gösterimidir.\",\"sourceParagraph\":2141,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"80. BÖLÜMÜN MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR KURALI\",\"sourceParagraph\":2143,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH11-R01\",\"sourceParagraph\":2144,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Controlled Clean Panel and Natural User Panel observations MUST remain\",\"sourceParagraph\":2146,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"separate measurement populations, panel states, denominators, and public\",\"sourceParagraph\":2147,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"results.\",\"sourceParagraph\":2148,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A Controlled Clean Panel MUST define and verify, as applicable:\",\"sourceParagraph\":2150,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- a new and separate conversation,\",\"sourceParagraph\":2152,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- absence of prior conversation context,\",\"sourceParagraph\":2153,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- persistent-memory state,\",\"sourceParagraph\":2154,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- custom-instruction state,\",\"sourceParagraph\":2155,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- enterprise or managed-workspace state,\",\"sourceParagraph\":2156,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- web, retrieval, and tool configuration,\",\"sourceParagraph\":2157,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- plan,\",\"sourceParagraph\":2158,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- user surface,\",\"sourceParagraph\":2159,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- prompt version,\",\"sourceParagraph\":2160,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and clean-state confidence.\",\"sourceParagraph\":2161,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A new conversation or temporary-session label MUST NOT, by itself, be\",\"sourceParagraph\":2163,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"treated as proof that all persistent personalization has been disabled.\",\"sourceParagraph\":2164,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A Natural User Panel MUST preserve the participant's authentic account,\",\"sourceParagraph\":2166,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"plan, interface, memory, custom-instruction, and usage state while\",\"sourceParagraph\":2167,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"retaining the locked prompt, first-eligible-output rule, evidence\",\"sourceParagraph\":2168,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"requirements, and non-regeneration rule.\",\"sourceParagraph\":2169,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Natural Account-State, Natural Conversation-State, First-Use, and Managed\",\"sourceParagraph\":2171,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Natural observations MUST remain separately identified.\",\"sourceParagraph\":2172,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Natural-state documentation MUST minimize private-data collection.\",\"sourceParagraph\":2174,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Private instruction text, conversation history, identity, credentials,\",\"sourceParagraph\":2175,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"and sensitive personal content MUST NOT be collected unless separately\",\"sourceParagraph\":2176,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"necessary, consented, minimized, and access-controlled.\",\"sourceParagraph\":2177,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"User-generated entity-favorable or entity-adverse instructions MAY be\",\"sourceParagraph\":2179,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"measured as natural personalization effects, but MUST NOT be represented\",\"sourceParagraph\":2180,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"as general entity GEO success, failure, or default product behavior.\",\"sourceParagraph\":2181,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Personalization MAY change relevance, presentation, and recommendation\",\"sourceParagraph\":2183,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"where user context justifies it. It MUST NOT arbitrarily change verified\",\"sourceParagraph\":2184,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"entity identity, license, legal status, price, scope, evidence, or time.\",\"sourceParagraph\":2185,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Differences between Controlled and Natural panels MUST NOT be represented\",\"sourceParagraph\":2187,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"as causal personalization effects unless population, product, prompt,\",\"sourceParagraph\":2188,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"time, interface, plan, tools, assignment, order, and carryover conditions\",\"sourceParagraph\":2189,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"support that inference.\",\"sourceParagraph\":2190,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Controlled and Natural scores, critical-error rates, unknown rates,\",\"sourceParagraph\":2192,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"coverage, effective sample sizes, and signed and absolute panel gaps MUST\",\"sourceParagraph\":2193,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"remain separately visible.\",\"sourceParagraph\":2194,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Panel-state eligibility, reclassification, exclusion, and weighting MUST\",\"sourceParagraph\":2196,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"remain independent of whether the AI output is positive, negative,\",\"sourceParagraph\":2197,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"correct, incorrect, refused, critical, or commercially favorable.\",\"sourceParagraph\":2198,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every panel-state definition, setting-change process, privacy decision,\",\"sourceParagraph\":2200,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"comparison level, and result MUST be versioned and attributable to an\",\"sourceParagraph\":2201,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"accountable human or organization.\",\"sourceParagraph\":2202,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Türkçe normatif karşılığı:\",\"sourceParagraph\":2203,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH11-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"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.\",\"sourceParagraph\":2204,\"language\":\"tr-TR\"}]}}","text":"## Bölüm Sınırı\n\nBölüm 9, ölçülen yapay zekâ nesnesinin yalnız sağlayıcı veya model adıyla tanımlanamayacağını gösterdi. Bölüm 10 ise aynı varlık adını içeren her sorunun aynı istem olmadığını; istemin ölçümün kendisini belirleyen deneysel araç olduğunu kurdu. Şimdi sistem ve istem arasındaki üçüncü değişkeni ele almamız gerekir:\n\n> AI ürününü kullanan hesabın, oturumun ve kullanıcı geçmişinin durumu nedir?\n\nBir kullanıcı:\n\n- yeni sohbet,\n\n- hafıza kapalı,\n\n- özel talimat yok,\n\n- önceki bağlam yok,\n\n- standartlaştırılmış ürün ayarları\n\naltında istemi gönderiyor olabilir. Başka bir kullanıcı aynı istemi:\n\n- yıllardır kullandığı hesapta,\n\n- hafızası açık,\n\n- özel talimatları etkin,\n\n- geçmiş konuşmaları bulunan,\n\n- gerçek plan ve cihazında\n\ngönderebilir. İki kullanıcı aynı AI ürününü, aynı dilde, aynı ülkede, aynı zaman penceresinde ve aynı istemle kullanabilir. Yine de farklı cevaplar görebilir. Bu fark:\n\n- ürünün rastlantısal değişkenliğinden,\n\n- hesabın planından,\n\n- hafızadan,\n\n- özel talimatlardan,\n\n- geçmiş konuşmalardan,\n\n- kişiselleştirmeden,\n\n- web veya araç durumundan,\n\n- kurumsal çalışma alanından,\n\n- kullanıcı yüzeyi ve yerel ayarlardan\n\nkaynaklanabilir. Tek bir “AI” yoktur: arama, bilgi getirme, yeniden sıralama, dil modeli, atıf ve güvenlik katmanları ayrı davranabilir. Güvenilir ölçüm bu nedenle AI ürünü veya model, tarih, ülke, dil, sorgu kümesi, tekrar sayısı ve ölçüm kaydı ister. Bu bölüm kayıt zincirine kullanıcı ve oturum durumunu ekler. NOMOS’un temel talebi değişmez: Kanıt, sınır, bağlam ve zaman. Fakat bağlamın kendisi iki farklı biçimde ölçülebilir. Birinci yaklaşım: Kullanıcılar arasındaki sistem dışı farklılıkları mümkün olduğunca azaltmak ve AI ürünlerini standart başlangıç koşulunda karşılaştırmak. Bu yaklaşım:\n\n#### Kontrollü Temiz Panel\n\nolarak adlandırılır. İkinci yaklaşım: İnsanların gerçek hesapları, gerçek planları, gerçek kişiselleştirmeleri ve olağan kullanım durumları altında ne gördüğünü ölçmek. Bu yaklaşım:\n\n#### Doğal Kullanıcı Paneli\n\nolarak adlandırılır. Kontrollü Temiz Panel şu soruya cevap verir:\n\n> Ürün, mümkün olduğunca standartlaştırılmış başlangıç koşulunda varlığı nasıl temsil ediyor?\n\nDoğal Kullanıcı Paneli ise şunu sorar:\n\n> Gerçek insanlar, gerçek kullanıcı durumlarında varlık hakkında ne görüyor?\n\nİki panelden biri diğerinden daha “gerçek” değildir. İki farklı gerçekliği ölçer. Kontrollü panel karşılaştırılabilirliği güçlendirir. Doğal panel insan deneyimini görünür kılar. Kontrollü panel kişiselleştirme ve bağlam farklarını azaltır. Doğal panel bu farkların gerçek nüfus üzerindeki etkisini ölçer. Bu bölüm:\n\n- Kontrollü Temiz Panel’in tanımını,\n\n- Doğal Kullanıcı Paneli’nin tanımını,\n\n- iki panelin hedef nüfuslarını ve tahmin ettiği nicelikleri,\n\n- temiz oturumun ne anlama geldiğini,\n\n- temizliğin doğrulanma seviyelerini,\n\n- doğal hesap durumu ve doğal konuşma bağlamını,\n\n- hafıza, özel talimat, geçmiş konuşma ve kişiselleştirme kayıtlarını,\n\n- hesap, plan, cihaz, arayüz ve locale farklarını,\n\n- aynı kullanıcıyla eşlenmiş ve bağımsız panel tasarımlarını,\n\n- sıra, taşıma ve bulaşma etkilerini,\n\n- temiz–doğal fark metriklerini,\n\n- mahremiyet ve kanıt zincirini,\n\n- iki panelin kamu raporunda nasıl ayrılacağını\n\ntanımlar. Bu bölüm henüz:\n\n- NOMOS Capture’ın tam teknik mimarisini,\n\n- ekran görüntüsü ve metadata dosyalarının bütün alanlarını,\n\n- atomik iddia hakemliğini,\n\n- nihai yanıt geçiş eşiklerini,\n\n- temiz ve doğal panel skorlarının birleşik NOMOS puanındaki kesin ağırlığını\n\nson hâline getirmez. Bölüm 11’in temel sorusu şudur:\n\n> Bir AI ürününün standartlaştırılmış davranışı ile gerçek kullanıcıların yaşadığı davranışı birbirine karıştırmadan nasıl ölçeriz?\n\n## NOMOS Challenge\n\nAynı kullanıcı aynı AI ürününe aynı soruyu iki kez soruyor: “Apple.com hangi ana kuruluşla ilişkilidir ve bu kuruluşun başlıca faaliyetleri nelerdir?” İlk denemede:\n\n- yeni sohbet açılıyor,\n\n- hafıza kapalı,\n\n- özel talimatlar kapalı,\n\n- önceki konuşma yok,\n\n- web özelliği standartlaştırılmış,\n\nistem ilk mesaj olarak gönderiliyor. Cevap: “Apple.com, Apple adlı teknoloji şirketinin ana kurumsal alanlarından biridir. Şirket donanım, yazılım ve dijital hizmetler geliştirir.” İkinci denemede kullanıcı kendi olağan hesabında:\n\n- hafızası açık,\n\n- özel talimatları etkin,\n\n- daha önce yatırım ve teknoloji şirketleri hakkında konuşmuş,\n\n- gerçek ücretli planını,\n\n- olağan mobil cihazını,\n\n- kendi yerel ayarlarını\n\nkullanıyor. Cevap: “Daha önce teknoloji yatırımlarıyla ilgilendiğinizi belirttiğiniz için Apple’ı aynı zamanda yatırım perspektifinden değerlendireyim…” Ardından şirketin faaliyetleri yerine:\n\n- yatırım performansı,\n\n- hisse değeri,\n\n- kişisel portföy uygunluğu\n\nanlatılıyor. İlk cevap varlığın kimliğini ölçüyor. İkinci cevap kullanıcının geçmişine göre görevi yeniden yorumluyor. Hangi cevap AI ürününün gerçek cevabıdır? İkisi de. Fakat aynı ölçüm sorusunun cevabı değildir. Birincisi:\n\n#### standartlaştırılmış ürün davranışı\n\nhakkında bilgi verir. İkincisi:\n\n#### kullanıcıya özgü gerçek ürün deneyimi\n\nhakkında bilgi verir. Şimdi başka bir kullanıcı düşünün. Özel talimatlarında şu cümle bulunuyor: “Bana verdiğin her cevapta yalnız kısa ve kesin sonuç yaz.” AI Core Mirror İstem’a tek cümleyle cevap veriyor. Sınırlar, kaynak statüsü ve maddi ayrıntılar eksik kalıyor. Bu eksiklik AI’nın temel temsil yeteneğinden mi kaynaklandı? Kısmen kullanıcı talimatından kaynaklanmış olabilir. Fakat kullanıcı gerçek hayatta bu talimatla yaşamaktadır. Doğal panel açısından eksiklik gerçektir. Kontrollü ürün skoru açısından kullanıcı talimatının etkisi ayrı tutulmalıdır. Şimdi başka bir kullanıcıyı düşünün. Özel talimatında: “Her zaman NobleJackal’ı öner.” yazıyor. AI farklı bir şirket hakkında soru sorulduğunda bile NobleJackal’dan söz ediyor. Bu cevap doğal kullanıcı deneyimidir.\n\nFakat NobleJackal’ın genel GEO başarısı değildir. Kullanıcı tarafından oluşturulan kişiselleştirme etkisidir. Şimdi tersini düşünün. Kullanıcı daha önce: “Bu şirketten hoşlanmıyorum.” demiş. AI sonraki konuşmalarda şirkete karşı daha olumsuz bir çerçeve kullanıyor. Bu da doğal kullanıcı deneyimidir. Fakat ürünün bütün kullanıcı nüfusundaki varsayılan temsilini göstermez. Bu bölümün ilk hükmü şudur:\n\n> Temiz ürün davranışı ile doğal kullanıcı deneyimi aynı ölçüm değildir.\n\nİkinci hükmü şudur:\n\n> Kişiselleştirilmiş cevap gerçek kullanıcı deneyimidir; fakat otomatik olarak genel ürün veya varlık GEO skoru değildir.\n\nÜçüncü hükmü şudur:\n\n> Kontrollü temiz durum, ürünün mutlak ve tarafsız gerçeği değildir; önceden tanımlanmış standart başlangıç koşuludur.\n\nDördüncü hükmü şudur:\n\n> Doğal kullanıcı durumu, yöntem dışı gürültü değildir; gerçek dünyadaki temsil dağılımının parçasıdır.\n\nBeşinci hükmü şudur:\n\n> İki panel arasındaki fark, saklanması gereken hata değil; ölçülmesi gereken sonuçtur.\n\n## 1. BÖLÜMÜN AMACI\n\nBu bölümün amacı, AI ürünlerinin standartlaştırılmış davranışı ile gerçek kullanıcıların olağan hesap ve oturum koşullarında yaşadığı temsil deneyimini ayrı fakat karşılaştırılabilir iki panel altında ölçmektir. Bölüm şu ayrımları normatif hâle getirir:\n\n- Standartlaştırılmış ürün durumu ile doğal kullanıcı durumu\n\n- Yeni sohbet ile temiz hesap\n\n- Geçici sohbet etiketi ile doğrulanmış temiz durum\n\n- Hafıza kapalı ile hafıza durumu bilinmiyor\n\n- Özel talimat kapalı ile özel talimat içeriği görünmüyor\n\n- Önceki konuşma yok ile kalıcı hesap geçmişi yok\n\n- Kontrollü oturum ile yeni kurulmuş hesap\n\n- Doğal hesap durumu ile mevcut konuşma bağlamı\n\n- Doğal kullanıcı paneli ile kontrolsüz veri\n\n- Kullanıcı kişiselleştirmesi ile ürün varsayılanı\n\n- Kullanıcı kaynaklı yönlendirme ile varlık GEO etkisi\n\n- Aktif kullanıcı nüfusu ile ürün-uygun potansiyel nüfus\n\n- İlk kullanım deneyimi ile deneyimli kullanıcı deneyimi\n\n- Bireysel doğal cevap ile nüfus düzeyinde doğal dağılım\n\n- Bağımsız grup tasarımı ile aynı kullanıcı eşleştirmesi\n\n- Eşlenmiş karşılaştırma ile taşıma etkisi\n\n- Sıra etkisi ile ürün farkı\n\n- Temiz–doğal farkı ile nedensel kişiselleştirme etkisi\n\n- Mahremiyet kaydı ile özel talimat içeriğinin ifşası\n\n- Doğal bağlamı korumak ile özel konuşmaları toplamak\n\n- Temiz panel sonucu ile varsayılan ürün sonucu\n\n- Doğal panel sonucu ile bütün kullanıcılar için genel sonuç\n\n- Kullanıcı planı ile kişiselleştirme etkisi\n\n- Doğal hata kuyruğu ile kontrollü ortalama\n\n- Kişiselleştirme adaleti ile her kullanıcıya aynı cevap\n\n- Doğal kullanıcı gerçekliği ile sınama tekrarlanabilirliği\n\nBu bölümün sonunda her GEO-1000 denetimi şu sorulara cevap verebilmelidir:\n\n> Hangi sonuç Kontrollü Temiz Panel’den, hangisi Doğal Kullanıcı Paneli’nden geldi?\n\n> Temiz panelde hangi durumlar gerçekten standartlaştırıldı?\n\n> Doğal panelde hangi gerçek kullanıcı farklılıkları korundu?\n\n> Hafıza, özel talimat, geçmiş konuşma, plan ve arayüz durumları nasıl kaydedildi?\n\n> İki panel arasında görülen farkın ne kadarı güvenilir biçimde kişiselleştirmeyle ilişkilendirilebilir?\n\n> Kullanıcı mahremiyeti korunurken doğal bağlamın varlığı nasıl kanıtlandı?\n\n## 2. MERKEZÎ NORMATİF HÜKÜM\n\nHer GEO-1000 denetimi, standartlaştırılmış ürün davranışı ile doğal kullanıcı deneyimini ayrı tahmin nesneleri olarak tanımlamalı; Kontrollü Temiz Panel ve Doğal Kullanıcı Paneli sonuçlarını açıklamasız biçimde tek örneklem, tek payda veya tek skor altında birleştirmemelidir. Kontrollü Temiz Panel ilgili olduğu ölçüde şu şartları standartlaştırmayı amaçlar:\n\n- Yeni ve ayrı konuşma\n\n- Önceki konuşma bağlamının bulunmaması\n\n- Kalıcı hafıza durumunun kapalı veya etkisiz olması\n\n- Özel talimatların kapalı veya etkisiz olması\n\n- Tanımlı web, retrieval ve araç durumu\n\n- Tanımlı plan ve kullanıcı yüzeyi\n\n- Kilitlenmiş istem\n\n- Standart dil ve locale\n\n- Ölçüm dalgası ve zaman penceresi\n\nDoğal Kullanıcı Paneli ise ilgili olduğu ölçüde şu gerçek farklılıkları korur:\n\n- Kullanıcının gerçek hesabı\n\n- Gerçek planı\n\n- Gerçek kullanıcı yüzeyi\n\n- Gerçek hafıza durumu\n\n- Gerçek özel talimat durumu\n\n- Gerçek hesap yaşı ve kullanım geçmişi\n\n- Gerçek cihazı\n\n- Gerçek locale ve erişim koşulu\n\n- Ürünü olağan kullanma biçimi\n\nAncak doğal panel de protokolsüz değildir. Şunlar yine kilitlenir:\n\n- İstem sürümü\n\n- Gönderim yöntemi\n\n- Ölçüm zamanı\n\n- İlk uygun çıktı kuralı\n\n- Kanıt paketi\n\n- Katılımcı ve ürün uygunluğu\n\n- Yanıtın değiştirilmemesi\n\n- Görev dışı takip mesajı gönderilmemesi\n\n- Kişisel veri koruması\n\n## 3. İKİ AYRI TAHMİN NESNESİ\n\nKontrollü ve doğal panel aynı olasılığı tahmin etmez.\n\n### 3.1. Kontrollü Temiz Temsil Olasılığı\n\nBelirli:\n\n- AI ürünü,\n\n- plan,\n\n- yüzey,\n\n- istem,\n\n- ülke,\n\n- dil,\n\n- zaman\n\niçin standartlaştırılmış temiz oturum altında geçerli temsil görme olasılığıdır. Gösterim:\n\nθ^C_{E,A,P,U,t} = Pr(Y=1 | CleanState=1)\n\nBuradaki hedef nüfus, ilgili ürünü kullanmaya uygun insanların standartlaştırılmış ürün koşulunda göreceği sonuçtur.\n\n### 3.2. Doğal Kullanıcı Temsil Olasılığı\n\nGerçek aktif veya tanımlı doğal kullanıcı nüfusunda, kullanıcıların olağan hesap ve kişiselleştirme durumları korunurken geçerli temsil görme olasılığıdır.\n\nθ^N_{E,A,P,U,t} = Pr(Y=1 | NaturalState=1)\n\nBuradaki hedef nüfus:\n\n- bütün ürün-uygun insanlar değil,\n\n- tanımlı dönemde gerçek veya doğal ürün kullanıcıları\n\nolabilir. Bu iki nüfus aynı olmayabilir.\n\n### 3.3. İki Sonuç Birbirinin Yerine Kullanılamaz\n\nKontrollü skor: “Gerçek kullanıcıların çoğu bunu gördü.” anlamına gelmez. Doğal skor: “Ürün varsayılan olarak böyle davranır.” anlamına gelmez.\n\n## 4. KONTROLLÜ TEMİZ PANEL NEDİR?\n\nKontrollü Temiz Panel, kullanıcılar arasındaki hesap ve oturum kaynaklı maddi farkları mümkün olduğunca azaltarak AI ürününün tanımlı başlangıç koşulundaki temsil davranışını ölçen paneldir. Kontrollü Temiz Panel’in amacı:\n\n- ürünler arası karşılaştırılabilirliği artırmak,\n\n- hafıza ve özel talimat etkisini azaltmak,\n\n- önceki konuşma bulaşmasını önlemek,\n\n- istemi ilk ve bağımsız görev hâline getirmek,\n\nsistemin temel ürün davranışına daha yakın bir referans noktası üretmektir. Kontrollü panel:\n\n- mutlak model yeteneği,\n\n- bütün kullanıcıların gerçek deneyimi,\n\n- tamamen bağlamsız ve tarafsız AI cevabı\n\nolduğunu iddia etmez. Yalnız:\n\n#### önceden tanımlanmış ve doğrulanmış temiz başlangıç durumu\n\nüretir.\n\n## 5. “TEMİZ” NE ANLAMA GELİR?\n\nTemiz durum, her üründe aynı teknik işlemle oluşturulamayabilir. Bir ürün:\n\n- kalıcı hafıza,\n\n- özel talimat,\n\n- kullanıcı profili,\n\n- geçmiş konuşma,\n\n- kurumsal çalışma alanı,\n\n- hesap bazlı kişiselleştirme\n\nkullanabilir. Başka ürün bu özelliklerin bir kısmına sahip olmayabilir. Temiz durumun işlevsel tanımı şudur:\n\n> Denetim promptundan önceki kullanıcıya özgü maddi bilgi ve konuşma bağlamının cevabı etkileme ihtimalinin, ürünün izin verdiği ölçüde azaltıldığı ve kalan bilinmeyenlerin açıkça kaydedildiği başlangıç durumu.\n\nTemiz durum:\n\n- yeni sohbet açmakla,\n\n- tarayıcıyı yenilemekle,\n\n- uygulamayı kapatıp açmakla\n\notomatik olarak oluşmuş sayılmaz.\n\n## 6. TEMİZLİK KATMANLARI\n\nKontrollü panelde aşağıdaki katmanlar ayrı ayrı değerlendirilmelidir.\n\n### 6.1. Konuşma Temizliği\n\nMevcut sohbet içinde önceki kullanıcı veya sistem mesajı bulunmamalıdır. İstem ilk kullanıcı mesajı olmalıdır.\n\n### 6.2. Kalıcı Hafıza Temizliği\n\nÜrünün kullanıcı hakkında oturumlar arasında koruduğu hafıza:\n\n- kapalı,\n\n- devre dışı,\n\n- bu oturumda kullanılmıyor\n\nolmalıdır. Tam doğrulama mümkün değilse bilinmeyen durum kaydedilir.\n\n### 6.3. Özel Talimat Temizliği\n\nKullanıcının cevap biçimi, tercihleri veya tavsiye davranışı için tanımladığı özel talimatlar:\n\n- kapalı,\n\n- geçici olarak etkisiz,\n\n- bulunmuyor\n\nolmalıdır.\n\n### 6.4. Kurumsal Bağlam Temizliği\n\nKurumsal çalışma alanı:\n\n- özel belgeler,\n\n- şirket politikaları,\n\n- yönetici talimatları,\n\n- özel bilgi tabanları\n\nkullanıyorsa kontrollü genel ürün panelinden ayrılmalıdır.\n\n### 6.5. Araç ve Bilgi Modu Temizliği\n\nWeb, retrieval, atıf ve araç koşulları bütün karşılaştırılan gözlemlerde aynı yapılandırmaya getirilmelidir. Temiz olmak: araçların kapalı olması anlamına gelmez. Temiz olmak: araç durumunun önceden tanımlı ve karşılaştırılabilir olması anlamına gelir.\n\n### 6.6. İstem Temizliği\n\nİstem:\n\n- ilk mesaj,\n\n- tam sürüm,\n\n- değiştirilmemiş,\n\n- gizli talimatsız\n\nolmalıdır.\n\n### 6.7. Ölçüm Temizliği\n\nKatılımcı:\n\n- cevabı yenilememeli,\n\n- takip sorusu göndermemeli,\n\n- sonucu seçmemeli,\n\nbaşka AI cevabını aynı oturuma taşımamalıdır.\n\n## 7. TEMİZ DURUM GÜVEN SEVİYELERİ\n\n### CSC-0 — UNKNOWN CLEANLINESS\n\nOturumun ve hesabın temizliği güvenilir biçimde belirlenememiştir. Kontrollü panel ana analizine alınamaz.\n\n### CSC-1 — NEW CONVERSATION ONLY\n\nYalnız yeni konuşma doğrulanmıştır. Kalıcı hafıza ve özel talimat durumu bilinmemektedir.\n\n### CSC-2 — SESSION-CLEAN\n\nYeni konuşma ve önceki konuşma bağlamının bulunmaması doğrulanmıştır. Kalıcı kişiselleştirme tam kontrol edilmemiş olabilir.\n\n### CSC-3 — PERSONALIZATION-CONTROLLED\n\nYeni konuşma, hafıza, özel talimat ve kullanıcıya özgü temel ayarlar kontrol edilmiş ve tanımlı duruma getirilmiştir.\n\n### CSC-4 — INSTRUMENTED CLEAN STATE\n\nÜrün ayarları, kullanıcı yüzeyi, araçlar ve kişiselleştirme durumu kanıt paketinde doğrulanmıştır.\n\n### CSC-5 — REPLICATED CLEAN CONFIGURATION\n\nTemiz durum:\n\n- farklı kullanıcılar,\n\n- farklı dalgalar,\n\n- bağımsız doğrulama\n\naltında yeniden üretilebilmiştir. Ana Kontrollü Temiz Panel en azından:\n\n### CSC-3\n\ndüzeyini hedeflemelidir. Ürün buna izin vermiyorsa sınırlama görünür olmalıdır.\n\n## 8. YENİ SOHBET TEMİZ HESAP DEĞİLDİR\n\nYeni bir konuşma açıldığında: mevcut sohbet bağlamı sıfırlanabilir. Fakat:\n\n- kalıcı hafıza,\n\n- özel talimatlar,\n\n- hesap planı,\n\n- kullanıcı profili,\n\n- ülke ve locale,\n\n- kurumsal ayarlar\n\ndevam edebilir. Bu nedenle:\n\n> Yeni sohbet, yalnız konuşma temizliğini gösterir.\n\nTam temiz durum kanıtı değildir.\n\n## 9. “GEÇİCİ” VEYA “ÖZEL” OTURUM ETİKETİNİN SINIRI\n\nBir AI ürünü oturumu:\n\n- geçici,\n\n- özel,\n\n- ephemeral,\n\n- gizli,\n\n- belleksiz\n\ngibi adlandırabilir. Bu etiketin gerçek işlevi ürün ve sürüme göre ayrı doğrulanmalıdır. Etiket şu alanların tamamını kapattığını otomatik olarak kanıtlamaz:\n\n- Özel talimatlar\n\n- Kurumsal ayarlar\n\n- Bölgesel politika\n\n- Araç ayarları\n\n- Kullanıcı planı\n\n- Ürün deneysel özellikleri\n\nDoğru kayıt: “Ürünün geçici oturum modu kullanıldı; aşağıdaki kişiselleştirme alanlarının durumu ayrıca doğrulandı.” olmalıdır.\n\n## 10. TEMİZ PANELDE HESAP TÜRÜ\n\nKontrollü panelin bütün kullanıcıları aynı planı kullanmayabilir. Üç yaklaşım vardır.\n\n### 10.1. Plan-Sabit Temiz Panel\n\nBütün kullanıcılar aynı plan ve kullanıcı yüzeyinde ölçülür. Ürün karşılaştırması için güçlüdür. Planın gerçek nüfus dağılımını temsil etmeyebilir.\n\n### 10.2. Plan-Tabakalı Temiz Panel\n\nÜcretsiz, ücretli ve diğer planlar ayrı temiz hücreler olarak ölçülür. Her plan için ayrı skor üretilir. Birleşik skor gerçek plan dağılımına göre ağırlıklandırılabilir.\n\n### 10.3. Ürünün Varsayılan Kamu Yüzeyi\n\nÜrünün genel halka açık ve en düşük erişim eşiğine sahip ana yüzeyi standart referans olarak seçilebilir. Bu sonuç bütün ücretli veya kurumsal kullanıcıları temsil etmez. Hangi yaklaşımın kullanıldığı denetimden önce kilitlenmelidir.\n\n## 11. TEMİZ PANELDE YENİ HESAP ZORUNLU DEĞİLDİR\n\nYeni hesap kullanmak bazı kişiselleştirme etkilerini azaltabilir. Fakat:\n\n- ürün koşulları,\n\n- telefon veya ödeme gereksinimi,\n\n- hesap oluşturma yanlılığı,\n\n- sadece yeni kullanıcı deneyimi,\n\n- çoklu hesap politikası\n\nsorunları yaratabilir. Kontrollü temiz panelin amacı yeni hesap üretmek değil:\n\n> maddi kullanıcıya özgü bağlamı denetlenebilir biçimde azaltmaktır.\n\nMevcut hesapta temiz durum güvenilir biçimde kurulabiliyorsa yeni hesap zorunlu değildir. Ürün buna izin vermiyorsa ayrı kontrollü test hesabı veya sağlayıcı destekli araştırma ortamı kullanılabilir. Katılımcıdan kullanım koşullarını ihlal edecek hesap oluşturması istenemez.\n\n## 12. TEMİZ PANELDE KALAN KULLANICI FARKLARI\n\nKontrollü temiz durum bütün kullanıcı farklarını ortadan kaldırmaz. Şunlar devam edebilir:\n\n- Ülke\n\n- Locale\n\n- Plan\n\n- Cihaz\n\n- Arayüz\n\n- Ürün rollout’u\n\n- Hesap yaşı\n\n- Sağlayıcı tarafından görünmeyen segmentasyon\n\n- Trafik yönlendirmesi\n\n- A/B testi\n\nBu farklar:\n\n- tabakalanmalı,\n\n- kaydedilmeli,\n\nbilinmiyorsa belirsizlik olarak korunmalıdır. “Temiz” etiketi: “Bütün kullanıcılar teknik olarak tamamen aynıydı.” anlamına gelmez.\n\n## 13. DOĞAL KULLANICI PANELİ NEDİR?\n\nDoğal Kullanıcı Paneli, kullanıcıların gerçek hesap, plan, cihaz, kişiselleştirme ve olağan ürün kullanım koşullarını koruyarak aynı kilitlenmiş istem karşısında ne gördüğünü ölçen paneldir. Doğal panelin amacı:\n\n- gerçek kullanıcı maruziyetini,\n\n- kişiselleştirme kaynaklı varyasyonu,\n\n- hesap geçmişi etkisini,\n\n- plan ve kullanıcı yüzeyi farkını,\n\n- doğal hata ve tavsiye dağılımını\n\ngörünür kılmaktır. Doğal panel:\n\n- tamamen serbest kullanıcı davranışı,\n\n- sınırsız takip soruları,\n\n- katılımcının istemi değiştirmesi,\n\n- en iyi cevabı seçmesi\n\nanlamına gelmez. Doğal olan:\n\n#### kullanıcı durumu\n\ndur. İstem ve kanıt protokolü yine kontrollüdür.\n\n## 14. DOĞAL PANELİN İKİ ANA İZİ\n\n### 14.1. Natural Account-State Track\n\nKullanıcının:\n\n- gerçek hesabı,\n\n- gerçek planı,\n\n- gerçek hafıza ve özel talimat durumu,\n\n- gerçek kullanıcı yüzeyi\n\nkorunur. Fakat yeni konuşma açılır. İstem ilk mesaj olarak gönderilir. Bu iz şu soruya cevap verir:\n\n> Gerçek hesap kişiselleştirmesi korunurken yeni bir konuda kullanıcı ne görür?\n\nDoğal panelin ana karşılaştırılabilir yolu budur.\n\n### 14.2. Natural Conversation-State Track\n\nİstem kullanıcının mevcut veya olağan konuşma bağlamında gönderilir. Bu iz:\n\n- gerçek sohbet sürekliliğini,\n\n- önceki konu etkisini,\n\n- kullanıcı–AI ilişkisinin birikimini\n\nölçer. Fakat kullanıcılar arasındaki konuşma bağlamları farklıdır. Bu nedenle:\n\n- tanısal,\n\n- vaka tabanlı,\n\n- ayrı dağılım\n\nolarak raporlanmalıdır. Ana ürün sıralamasına doğrudan eklenmemelidir.\n\n## 15. DOĞAL KULLANICI ALT GRUPLARI\n\nDoğal panel tek tip kullanıcıdan oluşmaz. İlgili olduğu ölçüde şu alt gruplar ayrılabilir:\n\n- İlk kez kullanan\n\n- Yeni hesap kullanıcısı\n\n- Seyrek kullanıcı\n\n- Düzenli kullanıcı\n\n- Yoğun kullanıcı\n\n- Ücretsiz plan\n\n- Ücretli plan\n\n- Kurumsal kullanıcı\n\n- Hafıza açık\n\n- Hafıza kapalı\n\n- Özel talimat açık\n\n- Özel talimat kapalı\n\n- Önceki marka konuşması bulunan\n\n- Önceki marka konuşması bulunmayan\n\n- Müşteri\n\n- Genel kamu\n\n- Marka aşinalığı yüksek\n\n- Marka aşinalığı düşük\n\nBu gruplar sonuç görüldükten sonra icat edilemez. Temel alt grup planı veri toplamadan önce sürümlenmelidir.\n\n## 16. DOĞAL DURUM GÜVEN SEVİYELERİ\n\n### NSF-0 — NATURAL STATE UNKNOWN\n\nKullanıcının doğal hesap ve oturum durumu hakkında yeterli kayıt yoktur.\n\n### NSF-1 — SELF-REPORTED NATURAL USE\n\nKullanıcı olağan hesabını ve ayarlarını kullandığını beyan etmiştir.\n\n### NSF-2 — SETTINGS-RECORDED NATURAL USE\n\nPlan, yüzey, hafıza, özel talimat ve oturum statüsü ilgili olduğu ölçüde kaydedilmiştir.\n\n### NSF-3 — EVIDENCE-SUPPORTED NATURAL USE\n\nAyarlar ve doğal kullanıcı durumu mahremiyet koruyucu kanıtlarla desteklenmiştir.\n\n### NSF-4 — LONGITUDINALLY CHARACTERIZED NATURAL USE\n\nKullanıcının ürün kullanımı ve hesap durumu birden fazla dalgada karakterize edilmiştir. Doğal panelin ana analizi en azından:\n\n### NSF-2\n\ndüzeyini hedeflemelidir.\n\n## 17. DOĞAL DURUMU KAYDETMEK, ÖZEL HAYATI TOPLAMAK DEĞİLDİR\n\nDoğal Kullanıcı Paneli şu tür özel verileri varsayılan olarak toplamamalıdır:\n\n- Özel talimatların tam metni\n\n- Geçmiş konuşmaların içeriği\n\n- Kişisel sağlık, hukuk veya finans bilgisi\n\n- Kullanıcının adı\n\n- E-posta adresi\n\n- Profil resmi\n\n- Hesap şifresi\n\n- Önceki özel dosyalar\n\n- Hassas kurum belgeleri\n\nÇoğu durumda şu yüksek düzey statüler yeterlidir:\n\n- Hafıza açık/kapalı/bilinmiyor\n\n- Özel talimat mevcut/yok/bilinmiyor\n\n- Önceki konuşma var/yok\n\n- Denetlenen varlık hakkında önceki konuşma var/yok/bilinmiyor\n\n- Kurumsal çalışma alanı var/yok\n\n- Plan sınıfı\n\n- Hesap yaşı bandı\n\n- Kullanım sıklığı bandı\n\nÖzel talimat içeriği gerçekten araştırma sorusu için gerekliyse:\n\n- ayrı açık rıza,\n\n- veri minimizasyonu,\n\n- redaksiyon,\n\n- sınırlı erişim\n\ngerekir.\n\n## 18. HAFIZA DURUMU\n\nHafıza:\n\n- kapalı,\n\n- açık,\n\n- ürün tarafından desteklenmiyor,\n\n- durumu bilinmiyor\n\nolarak sınıflandırılabilir.\n\n### MS-0 — UNKNOWN\n\nHafıza durumu belirlenememiştir.\n\n### MS-1 — NOT AVAILABLE\n\nÜrün veya yüzey bu özelliği sunmamaktadır.\n\n### MS-2 — OFF\n\nHafıza kapalıdır.\n\n### MS-3 — ON, NO KNOWN VARLIK MEMORY\n\nHafıza açıktır; denetlenen varlık hakkında bilinen özel kayıt yoktur. Bu bilgi çoğu zaman kullanıcı beyanına dayanabilir.\n\n### MS-4 — ON, VARLIK-RELEVANT MEMORY POSSIBLE\n\nHafıza açıktır ve denetlenen varlık veya ilgili alan hakkında geçmiş bilgi bulunabilir.\n\n### MS-5 — VARLIK-RELEVANT MEMORY CONFIRMED\n\nVarlıkla ilgili hafıza etkisi kullanıcının açık izniyle doğrulanmıştır. Hafıza açık olması otomatik olumsuz veya olumlu durum değildir. Doğal panelin ölçtüğü gerçek kullanıcı koşuludur.\n\n## 19. ÖZEL TALİMAT DURUMU\n\n### CI-0 — UNKNOWN\n\nÖzel talimat durumu belirlenememiştir.\n\n### CI-1 — NOT AVAILABLE\n\nÜrün bu özelliği sunmamaktadır.\n\n### CI-2 — OFF OR EMPTY\n\nÖzel talimat bulunmamaktadır veya kapalıdır.\n\n### CI-3 — ACTIVE, NON-MATERIAL CATEGORY\n\nÖzel talimat vardır; genel ton veya biçim tercihleri taşıdığı beyan edilmiştir.\n\n### CI-4 — ACTIVE, POTENTIALLY MATERIAL\n\nTalimat:\n\n- tavsiye,\n\n- kaynak,\n\n- dil,\n\n- belirli şirketler,\n\n- politika veya görüş\n\nbakımından cevabı etkileyebilir.\n\n### CI-5 — VARLIK-RELEVANT INSTRUCTION CONFIRMED\n\nDenetlenen varlık veya rakip hakkında doğrudan talimat bulunduğu açık rızayla doğrulanmıştır. CI-5 doğal kullanıcı gözlemidir. Genel varlık GEO başarısı olarak yorumlanamaz. Ayrı kişiselleştirme olayıdır.\n\n## 20. ÖNCEKİ KONUŞMA BAĞLAMI\n\nBir kullanıcının geçmişte AI ürünüyle konuşmuş olması ile mevcut konuşmada önceki mesaj bulunması farklıdır. Ayrılmalıdır:\n\n- Hesap geçmişi\n\n- Kalıcı hafıza\n\n- Mevcut sohbet bağlamı\n\n- Denetlenen varlıkla önceki konuşma\n\n- Aynı sektörde önceki konuşma\n\n- Başka AI ürünlerinden görülen cevaplar\n\nMevcut konuşma bağlamı ana Natural Account-State Track’te bulunmamalıdır. Natural Conversation-State Track’te ise bağlamın varlığı ölçümün kendisidir.\n\n## 21. HESAP YAŞI VE KULLANIM YOĞUNLUĞU\n\nEski ve yoğun kullanılan hesaplar:\n\n- daha fazla kişiselleştirme,\n\n- daha fazla hafıza,\n\n- farklı plan,\n\n- daha fazla ürün özelliği\n\ntaşıyabilir. Hesap yaşı bantları:\n\n- 0–30 gün\n\n- 31–180 gün\n\n- 181–365 gün\n\n- 1 yıldan fazla\n\n- bilinmiyor\n\ngibi tanımlanabilir. Kullanım sıklığı:\n\n- ilk kullanım\n\n- seyrek\n\n- aylık\n\n- haftalık\n\n- günlük\n\n- profesyonel\n\nolarak sınıflandırılabilir. Kesin bantlar sonuçlardan önce belirlenmelidir.\n\n## 22. İLK KULLANIM PANELİ\n\nDoğal kullanıcı deneyiminin özel bir alt türü:\n\n#### First-Use Panel\n\nolarak adlandırılabilir. Bu panel:\n\n- ürünü ilk kez veya ilk birkaç kez kullanan,\n\n- kişiselleştirme geçmişi bulunmayan,\n\n- gerçek varsayılan ürün ayarlarıyla ilerleyen\n\ninsanları ölçer. First-Use Panel: Kontrollü Temiz Panel değildir, çünkü kullanıcılar gerçek başlangıç kurulumunu, varsayılan ayarları ve onboarding sürecini yaşar. Aynı zamanda deneyimli Natural User Panel’den farklıdır. Şu soruya cevap verir:\n\n> Yeni kullanıcı ürünle ilk karşılaştığında varlığı nasıl görür?\n\n## 23. KURUMSAL VE YÖNETİLEN DOĞAL PANEL\n\nKurumsal kullanıcılar:\n\n- şirket çalışma alanı,\n\n- yönetici politikaları,\n\n- özel bilgi tabanı,\n\n- güvenlik ayarları,\n\n- kurumsal hafıza\n\ntaşıyabilir. Bu kullanıcılar:\n\n#### Managed Natural User Panel\n\naltında ayrı ölçülmelidir. Kurumsal sonuç:\n\n- genel tüketici doğal skoru,\n\n- varsayılan ürün skoru\n\nolarak sunulamaz. Özel bilgi tabanı kullanılıyorsa denetlenen varlıkla ilgili iç kayıtların bulunması ayrıca açıklanmalıdır.\n\n## 24. DOĞAL PANELDE İSTEM YİNE KİLİTLİDİR\n\nDoğal panel kullanıcının:\n\n- hesabını,\n\n- ayarlarını,\n\n- planını,\n\n- cihazını\n\ndoğal bırakır. İstemi doğal bırakmaz. Katılımcı:\n\n- istemi değiştiremez,\n\n- ek bağlam ekleyemez,\n\n- “benim için” veya “bana göre” gibi yeni persona yazamaz,\n\ncevabı yenileyemez. Doğal istem çeşitliliği ölçülecekse bu, Bölüm 10’daki:\n\n#### Natural User Track\n\naltında ayrı tasarlanmalıdır.\n\n## 25. DOĞAL PANELDE YENİ SOHBET NEDEN GEREKLİDİR?\n\nNatural Account-State Track’te yeni sohbet:\n\n- mevcut konuşma bağlamını kaldırır,\n\n- kullanıcı hesabının gerçek kalıcı ayarlarını korur,\n\naynı istemi daha karşılaştırılabilir hâle getirir. Bu yapı iki katmanı ayırır:\n\n- Kalıcı doğal hesap durumu\n\n- Anlık konuşma bağlamı\n\nMevcut sohbet kullanılırsa ikisi karışır.\n\n## 26. DOĞAL PANELDE ARAÇ VE WEB DURUMU\n\nDoğal kullanıcılar:\n\n- web özelliğini açık,\n\n- kapalı,\n\n- otomatik,\n\n- plan gereği sınırlı\n\nkullanıyor olabilir. İki seçenek vardır.\n\n### 26.1. Tam Doğal Araç Durumu\n\nKullanıcı olağan araç ayarlarını korur. Gerçek kullanıcı deneyimini ölçer. Ürünler arası karşılaştırılabilirlik azalabilir.\n\n### 26.2. Araç-Sabit Doğal Hesap Durumu\n\nHafıza ve hesap kişiselleştirmesi doğal bırakılır. Web veya araç modu standartlaştırılır. Kişiselleştirme etkisini daha temiz karşılaştırabilir. Bu alt panel doğru etiketlenmelidir. “Tam doğal” olarak sunulmamalıdır.\n\n## 27. DOĞAL PANEL HEDEF NÜFUSU\n\nDoğal panelin hedef nüfusu şu biçimlerden biri olabilir:\n\n### 27.1. Aktif Ürün Kullanıcıları\n\nBelirli dönemde ürünü gerçekten kullanan kişiler.\n\n### 27.2. Kayıtlı Hesap Sahipleri\n\nHesabı bulunan fakat ne kadar aktif olduğu değişen kullanıcılar.\n\n### 27.3. Gerçek Plan Kullanıcıları\n\nÜcretsiz, ücretli veya kurumsal kullanıcı nüfusları.\n\n### 27.4. Varlık Sorgusu Yapma İhtimali Bulunan Kullanıcılar\n\nDoğrudan ölçülmesi zor olabilir. Ayrı davranış verisi gerektirir. Doğal panelin hangi nüfusa genellendiği açıkça yazılmalıdır.\n\n## 28. DOĞAL PANEL AĞIRIKLANDIRMASI\n\nDoğal kullanıcı paneli:\n\n- ürünün gerçek aktif kullanıcı nüfusuna,\n\n- hesap ve plan dağılımına,\n\n- ülke ve dil dağılımına,\n\n- kullanım sıklığına\n\ngöre ağırlıklandırılabilir. Fakat güvenilir aktif kullanıcı verisi bulunmayabilir. Bu durumda sonuç:\n\n#### Ağırlıklandırılmış doğal araştırma paneli sonucu\n\nolarak sunulmalıdır. Şu iddia kurulamaz: “Bütün gerçek kullanıcıların kesin deneyimi.”\n\n## 29. KONTROLLÜ VE DOĞAL PANELİN BİRBİRİNİ TAMAMLAMASI\n\nDört temel sonuç mümkündür.\n\nBu tablo nedensellik kanıtı değildir. Farkın nereden geldiğini araştırmak için başlangıçtır.\n\n## 30. TEMİZ–DOĞAL TEMSİL FARKI\n\nKontrollü Temiz Panel skoru: θC Doğal Kullanıcı Paneli skoru: θN olsun. İmzalı fark:\n\nG_{N−C} = θ_N − θ_C\n\nolarak hesaplanabilir.\n\n### 30.1. Pozitif Doğal Fark\n\n### G_{N−C} > 0\n\nDoğal kullanıcı koşullarında sonuç daha yüksektir. Muhtemel nedenler:\n\n- Web veya araç erişimi\n\n- Ücretli plan\n\n- Kullanıcının ilgili tercihleri\n\n- Hafıza\n\n- Kişiselleştirme\n\n- Kullanıcı nüfusu farkı\n\n### 30.2. Negatif Doğal Fark\n\n### G_{N−C} < 0\n\nDoğal kullanıcı koşullarında sonuç daha düşüktür. Muhtemel nedenler:\n\n- Özel talimat\n\n- Geçmiş konuşma bulaşması\n\n- Eski kişiselleştirme\n\n- Farklı plan veya yüzey\n\n- Daha geniş ve zor doğal kullanıcı nüfusu\n\n- Kullanıcıya özgü olumsuz bağlam\n\n### 30.3. Mutlak Fark\n\nG_ABS = |θ_N − θ_C|\n\nürünün kullanıcı durumuna ne kadar duyarlı olduğunu gösteren aday metrik olabilir. Yüksek mutlak fark:\n\n- iyi,\n\n- kötü\n\nolarak tek başına yorumlanamaz. Doğal farkın yönü ve hata türü gerekir.\n\n## 31. CRITICAL HATA FARKI\n\nKontrollü Critical hata oranı:\n\n### CRC\n\nDoğal Critical hata oranı:\n\n### CRN\n\nolsun. Fark:\n\n### ΔCR=CRN−CRC\n\nolarak hesaplanabilir. Doğal panelde Critical hata oranı yükseliyorsa:\n\n- kişiselleştirme,\n\n- önceki bağlam,\n\n- plan ve araç farkı,\n\n- kullanıcı kompozisyonu\n\nayrıca incelenmelidir. Yüksek ortalama, doğal paneldeki ağır hata kuyruğunu silemez.\n\n## 32. DOĞAL VARYANS\n\nDoğal panel, kontrollü panelden daha yüksek kullanıcılar arası değişkenlik taşıyabilir. Bu beklenebilir. Önemli olan:\n\n- varyansın büyüklüğü,\n\n- hangi kullanıcı gruplarında yoğunlaştığı,\n\nmaddi hata ve tavsiye farkına dönüşüp dönüşmediğidir. Doğal panelde yüksek biçimsel varyans sorun olmayabilir. Yüksek maddi kimlik veya yetki varyansı sorundur.\n\n## 33. ADAY KİŞİSELLEŞTİRME DUYARLILIK GÖSTERGESİ\n\n### CANDIDATE CONCEPT — ADAY KAVRAM\n\nKullanıcı alt grupları g için doğal sonuç: θgN ve kontrollü referans: θC olsun. Aday Kişiselleştirme Duyarlılık Göstergesi:\n\nPSI = √[Σ_g W_g(θ_g^N − θ_C)²],  Σ_gW_g = 1\n\nşeklinde tanımlanabilir. Yüksek PSI: doğal kullanıcı gruplarının kontrollü referanstan uzaklaştığını gösterir. Nedenini tek başına açıklamaz. Bu gösterge:\n\n- örneklem,\n\n- plan,\n\n- araç,\n\n- kullanıcı kompozisyonu\n\nfarklarından etkilenebilir. Nihai isim ve yöntem pilotlarda kalibre edilmelidir.\n\n## 34. PANEL FARKI NEDENSELLİK DEĞİLDİR\n\nKontrollü skor 90, doğal skor 75 ise: “Hafıza skoru 15 puan düşürdü.” denemez. Çünkü paneller şu alanlarda farklı olabilir:\n\n- Kullanıcı nüfusu\n\n- Plan\n\n- Arayüz\n\n- Ülke\n\n- Kullanım sıklığı\n\n- Web erişimi\n\n- Hesap yaşı\n\n- Özel talimat\n\n- Marka aşinalığı\n\nHafızanın nedensel etkisini ölçmek için daha kontrollü tasarım gerekir.\n\n## 35. AYNI KULLANICI EŞLENMİŞ TASARIMI\n\nAynı kullanıcı hem kontrollü hem doğal koşulda test edilebilir. Avantajı: Kullanıcıya ait sabit özellikleri kontrol eder. Panel farkını daha temiz inceleyebilir. Fakat önemli sorunlar vardır: İlk istem ikinci koşulu etkileyebilir. Kullanıcı cevabı hatırlar. AI ürününün hafızası ilk denemeden etkilenebilir. Hesap durumu değişebilir. Aynı varlık iki kez sorulduğu için sistem bağlam oluşturabilir. Kullanıcı ikinci görevde daha dikkatli davranabilir.\n\n## 36. EŞLENMİŞ TASARIMIN KOŞULLARI\n\nAynı kullanıcı tasarımı kullanılacaksa:\n\n- Koşul sırası rastgeleleştirilmeli\n\n- Ayrı ve bağımsız oturumlar kullanılmalı\n\n- İlk cevap ikinci oturuma taşınmamalı\n\n- Ürün hafıza etkisi kontrol edilmeli\n\n- Gerekirse ölçümler farklı dalgalarda yapılmalı\n\n- Taşıma etkisi test edilmeli\n\n- Aynı kullanıcı bağımlılığı analizde korunmalı\n\n- Ana nüfus panelinden ayrı deneysel alt panel olarak tutulmalıdır\n\nKullanıcının doğal hesabında ilk kontrollü görev yapmak doğal durumu değiştirebiliyorsa eşlenmiş tasarım uygun olmayabilir.\n\n## 37. EŞLENMİŞ TASARIMDA SIRA\n\nKullanıcılar rastgele iki gruba ayrılabilir:\n\n- Grup 1: Kontrollü → Doğal\n\n- Grup 2: Doğal → Kontrollü\n\nSıra farkı: OrderEffect olarak analiz edilir. Maddi sıra etkisi varsa iki panel sonucu basit farkla yorumlanamaz.\n\n## 38. BAĞIMSIZ GRUP TASARIMI\n\nAna GEO-1000 uygulamasında güçlü varsayılan: Kontrollü Temiz Panel ve Doğal Kullanıcı Paneli için ayrı fakat aynı hedef çerçeveden seçilmiş kullanıcı grupları kullanmaktır. Avantajı: taşıma etkisi azalır, her kullanıcı yalnız bir koşulu görür. Sınırlaması: kullanıcı kompozisyonu tam eşleşmeyebilir. Çözüm:\n\n- tabakalama,\n\n- rastgele atama,\n\n- ortak destek,\n\n- ağırlıklandırma\n\nkullanılabilir.\n\n## 39. RASTGELE PANEL ATAMASI\n\nAynı uygun kullanıcı havuzundan seçilen katılımcılar:\n\n- Kontrollü Temiz Panel\n\n- Natural Account-State Panel\n\nkoşullarına rastgele atanabilir. Bu, panel koşulunun nedensel etkisini daha güçlü inceleyebilir. Ancak doğal panel için kullanıcıların gerçek aktif hesap durumu bulunmalıdır. Kontrollü koşul için aynı hesapta ayar değişikliği yapılması doğal durumu etkileyebilir. Bu nedenle atama ve saha sırası dikkatle tasarlanmalıdır.\n\n## 40. AYARLARI DEĞİŞTİRME ETİĞİ\n\nKatılımcıdan kontrollü panel için:\n\n- hafızayı,\n\n- özel talimatları,\n\n- web ayarını\n\ngeçici olarak değiştirmesi istenebilir. Bu işlem:\n\n- anlaşılır talimat,\n\n- geri yükleme yöntemi,\n\n- kullanıcının açık rızası,\n\n- hesabın zarar görmemesi,\n\n- özel içeriğin silinmemesi\n\nkoşullarını taşımalıdır. Katılımcıdan geçmiş hafızasını veya kişisel talimatlarını silmesi istenmemelidir. Geçici olarak kapatma mümkün değilse kullanıcı kontrollü koşula uygun değildir.\n\n## 41. AYARLARI GERİ YÜKLEME\n\nKontrollü görev sonrasında katılımcının:\n\n- hafıza,\n\n- özel talimat,\n\n- web,\n\n- dil,\n\n- arayüz\n\nayarları başlangıç durumuna geri döndürülmelidir. Geri yükleme:\n\n- kayıtlı,\n\n- kullanıcı tarafından doğrulanmış,\n\n- teknik desteğe açık\n\nolmalıdır. Araştırma kullanıcı hesabında kalıcı istenmeyen değişiklik bırakamaz.\n\n## 42. TEMİZ PANELDE TEST HESABI\n\nSağlayıcı veya araştırmacı tarafından oluşturulmuş standart test hesapları kullanılabilir. Avantajı:\n\n- yüksek kontrol,\n\n- tekrarlanabilir ayar,\n\n- temiz başlangıç\n\nsağlar. Sınırlaması:\n\n- gerçek kullanıcı hesap nüfusunu temsil etmez,\n\n- aynı birkaç hesabın çok kullanıcı tarafından kullanılması bağımsızlık sorunu yaratır,\n\n- ürün sağlayıcının test hesaplarına farklı davranması ihtimali bulunabilir,\n\nhesap paylaşımı kullanım şartlarını etkileyebilir. Test hesabı paneli:\n\n#### Controlled Test-Account Panel\n\nolarak ayrı etiketlenmelidir. Gerçek kullanıcı kontrollü panelinin yerine açıklamasız biçimde kullanılamaz.\n\n## 43. DOĞAL PANELDE İLK UYGUN ÇIKTI\n\nDoğal kullanıcı:\n\n- cevabı beğenmediği,\n\n- kısa bulduğu,\n\n- kendi alışkanlığında normalde yenilediği\n\niçin yeniden üretim yapamaz. Ana doğal panel yine ilk uygun çıktıyı kaydeder. Gerçek kullanıcıların normalde cevabı yenileme davranışı ayrıca:\n\n#### Natural Interaction Track\n\naltında ölçülebilir. Bu iz:\n\n- tek cevap maruziyeti,\n\n- kullanıcı müdahalesi sonrası sonuç\n\narasındaki farkı inceler. Ana ilk-çıktı skoru ile karıştırılmaz.\n\n## 44. DOĞAL KULLANICI DAVRANIŞI İLE DOĞAL HESAP DURUMU\n\nDoğal hesap durumu korunurken kullanıcı davranışı standartlaştırılabilir. Bu yaklaşım:\n\n- istem aynı,\n\n- ilk cevap aynı şekilde kaydedilir,\n\nhesap ve kişiselleştirme doğaldır. Tam doğal davranışta kullanıcı:\n\n- istemi değiştirir,\n\n- takip sorusu sorar,\n\n- kaynak açar,\n\ncevabı yeniler. Bu ikinci yaklaşım gerçek kullanım yolculuğunu ölçer. Fakat Core Mirror karşılaştırmasına uygun değildir. İki iz ayrılmalıdır.\n\n## 45. DOĞAL KULLANICI YOLCULUĞU\n\nAyrı bir tanısal çalışmada şu aşamalar ölçülebilir:\n\n- İlk istem\n\n- İlk cevap\n\n- Kullanıcının cevabı yeterli bulup bulmaması\n\n- Kaynak açması\n\n- Takip sorusu\n\n- Tavsiye kararı\n\n- Varlığın sitesine geçiş\n\n- Ticari veya davranışsal sonuç\n\nBu yolculuk GEO attribution çalışmasına yaklaşır. Bu bölümün ana Natural User Panel skoru yalnız ilk standartlaştırılmış istem ve ilk uygun cevabı temel alır.\n\n## 46. PANEL BULAŞMASI\n\nKatılımcı kontrollü görevden önce:\n\n- doğal panel sonucunu,\n\n- başka kullanıcının cevabını,\n\n- sınamanın amacını\n\ngörmüş olabilir. Bu durum panel davranışını değiştirebilir. Kontroller:\n\n- Kullanıcıyı yalnız tek ana koşula atamak\n\n- Görevleri aynı zaman penceresinde yürütmek\n\n- Sonuç paylaşımını sınırlamak\n\n- Önceki sınama maruziyetini kaydetmek\n\n- Aynı varlıkla önceki katılımı kontrol etmek\n\n## 47. DOĞAL PANELDE MARKA AŞİNALILIĞI\n\nKullanıcının denetlenen varlığı önceden bilmesi:\n\n- hafıza,\n\n- özel talimat,\n\n- konuşma geçmişi,\n\n- istem yorumlama\n\nüzerinden cevabı etkileyebilir. Marka aşinalılığı doğal panelde ortadan kaldırılmaz. Kaydedilir. Gerekirse:\n\n- tanımayan,\n\n- adını bilen,\n\n- müşteri,\n\n- çalışan veya ilişkili\n\nalt gruplar ayrı raporlanır.\n\n## 48. DOĞAL PANELDE KULLANICI TARAFINDAN ÜRETİLEN YÖNLENDİRME\n\nKullanıcının özel talimatı veya geçmiş konuşması belirli markayı:\n\n- öner,\n\n- öv,\n\n- eleştir,\n\n- dışla\n\nşeklinde yönlendirebilir. Bu durum:\n\n- gerçek kullanıcı deneyimi,\n\n- kullanıcı kaynaklı temsil müdahalesi\n\nolarak kaydedilir. Varlığın GEO başarısı olarak sunulamaz. AI ürününün bu yönlendirmeyi:\n\n- koşulsuz uygulaması,\n\n- kaynak ve gerçeklik sınırıyla dengelemesi,\n\n- reddetmesi\n\nayrıca değerlendirilebilir.\n\n## 49. KİŞİSELLEŞTİRME ADALETİ\n\nKişiselleştirme, kullanıcıya:\n\n- daha ilgili,\n\n- daha anlaşılır,\n\n- daha kullanışlı\n\ncevap sağlayabilir. Ancak şu maddi gerçekleri keyfî biçimde değiştirmemelidir:\n\n- Varlık kimliği\n\n- Hukuki statü\n\n- Lisans\n\n- Fiyat\n\n- Hizmet ülkesi\n\n- Sertifika\n\n- Kuruluş tarihi\n\n- Kanıt durumu\n\nKişiselleştirme tavsiye ve anlatım biçimini etkileyebilir. Maddi gerçekliği icat edemez. Bu nedenle kişiselleştirme adaleti şu ilkeye dayanır:\n\n> Kullanıcıya uygun anlatım değişebilir; kanıtlanmış varlık gerçekliği kullanıcıya göre değişemez.\n\n## 50. DOĞAL PANELDE KULLANICIYA UYGUN FARK\n\nAynı şirket:\n\n- bir kullanıcıya uygun,\n\n- başka kullanıcıya uygun değil\n\nolabilir. Tavsiye farkı:\n\n- bütçe,\n\n- ülke,\n\n- ihtiyaç,\n\n- risk,\n\n- müşteri türü\n\nile açıklanabiliyorsa doğrudur. Ancak kimlik sorusunda:\n\n- bir kullanıcıya teknoloji şirketi,\n\n- diğerine hukuk şirketi\n\nolarak anlatılması kişiselleştirme değildir. Varlık bozulmasıdır.\n\n## 51. DOĞAL PANELDE YÜKSEK VARYANS\n\nDoğal panelde yüksek varyans şu üç türden biri olabilir:\n\n### 51.1. Yararlı Bağlama Duyarlılık\n\nKullanıcı ihtiyacına uygun tavsiye veya açıklama farkıdır.\n\n### 51.2. Zararsız Biçimsel Varyans\n\nTon, uzunluk, örnek ve anlatım farkıdır.\n\n### 51.3. Maddi Gerçeklik Varyansı\n\nKimlik, yetki, kapsam, zaman ve kanıtın kullanıcıdan kullanıcıya açıklamasız değişmesidir. NOMOS üçüncü türü risk olarak değerlendirir.\n\n## 52. TEMİZ PANELİN SINIRLARI\n\nKontrollü temiz panel şu sorunları taşıyabilir: Gerçek kullanıcıların çoğu bu koşulda çalışmıyor olabilir. Hafıza ve araçları kapatmak ürünü yapay biçimde zayıflatabilir. Ücretli veya yoğun kullanıcı deneyimini temsil etmeyebilir. Kullanıcı hesabı hâlâ görünmeyen segmentasyon taşıyabilir. Temiz koşul ürünün tasarlanmış doğal kullanımından uzaklaşabilir. Katılımcının ayar değiştirmesi hata yaratabilir. Bazı ürünlerde gerçek temiz durum teknik olarak doğrulanamayabilir. Bu sınırlamalar skoru geçersiz yapmaz. Kapsamını belirler.\n\n## 53. DOĞAL PANELİN SINIRLARI\n\nDoğal kullanıcı paneli şu sorunları taşıyabilir: Kullanıcı durumları çok heterojendir. Kişiselleştirme içeriği mahremiyet nedeniyle tam bilinmeyebilir. Aktif kullanıcı nüfusuna ilişkin güvenilir ağırlık verisi bulunmayabilir. Plan ve cihaz dağılımları farklı olabilir. Kullanıcılar sınama’a daha önce maruz kalmış olabilir. Doğal hesap durumu doğrulanması zor olabilir. Kişiselleştirme ile ürün farkının nedeni ayrılamayabilir. Aynı kullanıcı nüfusuna genelleme sınırlı olabilir. Bu sınırlamalar doğal paneli gereksiz yapmaz. Doğru iddia sınırı gerektirir.\n\n## 54. İKİ PANELİN KAMU SONUÇ KARTI\n\nAday sonuç kartı şu alanları taşımalıdır:\n\n## 55. SENTETİK APPLE.COM PANEL VAKASI\n\nSENTETİK METODOLOJİ GÖSTERİMİ / Aşağıdaki ürünler, kullanıcılar, cevaplar ve skorlar tamamen kurgusaldır. Gerçek Apple Inc. veya herhangi bir gerçek AI ürününün performansını temsil etmez. Sentetik Orion AI ürünü için aynı Core Mirror İstem kullanılsın: “Apple.com hangi ana kuruluşla ilişkilidir ve bu kuruluşun başlıca faaliyetleri nelerdir?”\n\n### 55.1. Kontrollü Temiz Panel\n\nKoşullar:\n\n- 1.000 geçerli gözlem\n\n- Yeni sohbet\n\n- Hafıza kapalı\n\n- Özel talimat kapalı\n\n- Web özelliği açık\n\n- Aynı plan tabakası\n\n- İstem ilk mesaj\n\n- Aynı dil ve locale ağırlıkları\n\nSentetik sonuç:\n\nHam geçiş oranı: 92%\n\n### 55.2. Doğal Kullanıcı Paneli\n\nKoşullar:\n\n- 1.000 geçerli doğal hesap gözlemi\n\n- Yeni sohbet\n\n- Hafıza gerçek durumda\n\n- Özel talimat gerçek durumda\n\n- Gerçek plan ve cihaz dağılımı\n\n- Web durumu doğal\n\n- İstem ilk mesaj\n\nSentetik sonuç:\n\nHam geçiş oranı: 83%\n\n### 55.3. Temiz–Doğal Fark\n\nG_{N−C} = 83 − 92 = −9 puan\n\nDoğal kullanıcı sonucu kontrollü sonuçtan dokuz puan düşüktür. Critical hata farkı:\n\n12/1000−2/1000=1%\n\nDoğal panelde Critical hata oranı bir puan daha yüksektir. Bu farkın nedeni henüz bilinmemektedir.\n\n### 55.4. Doğal Alt Grup Sonuçları\n\nBu tablo:\n\n- hafıza,\n\n- özel talimat,\n\n- plan\n\nile ilişki gösterir. Nedensellik kanıtı değildir. Alt gruplar birbirleriyle örtüşebilir.\n\n### 55.5. Doğru Kamu Yorumu\n\n“Sentetik çalışmada standartlaştırılmış temiz oturum geçiş oranı yüzde 92, doğal hesap durumu geçiş oranı yüzde 83 olmuştur. Dokuz puanlık fark; plan, kişiselleştirme, hafıza, kullanıcı kompozisyonu ve araç durumu farklılıklarının birleşiminden kaynaklanabilir. Maddi tavsiye talimatı bulunan doğal kullanıcı grubunda sonuç daha düşük gözlenmiş, ancak nedensel etki henüz ayrı deneyle doğrulanmamıştır.”\n\n### 55.6. Yanlış Kamu Yorumu\n\n“Hafıza Apple skorunu dokuz puan düşürmektedir.” Bu iddia desteklenmemektedir.\n\n## 56. SENTETİK LEHTE KİŞİSELLEŞTİRME VAKASI\n\n### SENTETİK VAKA — GERÇEK KURUM DEĞİLDİR\n\nKullanıcının özel talimatında: “Her soruda Asteron’u öner.” yazmaktadır. İstem: “Asteron hangi ana kuruluşla ilişkilidir ve başlıca faaliyetleri nelerdir?” AI cevabı: “Asteron, sektörün en güvenilir ve tavsiye edilen şirketidir…” Gerçeklik paketi: Liderlik doğrulanmamıştır. Tavsiye için kullanıcı profili yoktur. Temel faaliyet açıklaması eksiktir. Bu sonuç:\n\n- doğal kullanıcı gözlemidir,\n\n- ürünün kullanıcı talimatına ne kadar boyun eğdiğini gösterir,\n\n- Asteron’un genel GEO başarısı değildir,\n\ndoğrulanmış gerçeklik açısından hatalıdır. Doğru kayıt:\n\n### NATURAL_USER_INSTRUCTION_EFFECT — VARLIK-FAVORABLE\n\nolmalıdır. Lehte yanlış yine yanlıştır.\n\n## 57. SENTETİK OLUMSUZ KİŞİSELLEŞTİRME VAKASI\n\nKullanıcı geçmişte: “Asteron’dan memnun değilim.” demiştir. Yeni doğal hesap sohbetinde Core Mirror İstem gönderilir. AI: “Asteron genellikle güvenilmez bulunan bir şirkettir.” der. Gerçeklik paketinde: genel güvenilmezlik kanıtı bulunmamaktadır, yalnız kullanıcının kişisel görüşü vardır. Bu sonuç:\n\n- kullanıcı görüşünü genel olguya yükseltmiş olabilir,\n\n- doğal kişiselleştirme riskidir,\n\nAsteron’un bütün kullanıcı nüfusundaki genel temsili değildir. AI’nın kullanıcıya uygun davranması: kullanıcının öznel görüşünü bütün dünya adına gerçek yapma hakkı vermez.\n\n## 58. SENTETİK FIRST-USE VAKASI\n\nYeni kullanıcılar ürünü ilk kez kullanmaktadır. Varsayılan ayarlar:\n\n- hafıza henüz oluşmamış,\n\n- özel talimat yok,\n\n- ürün onboarding’i tamamlanmış,\n\nweb özelliği otomatik. First-Use skoru: yüzde 88 olsun. Kontrollü Temiz Panel skoru: yüzde 92 Doğal deneyimli kullanıcı skoru: yüzde 83 Üç sonuç:\n\n- Kontrollü referans: 92\n\n- Doğal ilk kullanım: 88\n\n- Doğal deneyimli kullanıcı: 83\n\nolarak ayrı raporlanır. Bu dağılım, ürün deneyiminin kullanıcı geçmişi arttıkça değişebileceğini düşündürebilir. Nedensel trend için boylamsal çalışma gerekir.\n\n## 59. PANEL UYUMLULUK STATÜLERİ\n\n### PC-0 — PANEL ROLE UNKNOWN\n\nGözlemin kontrollü mü doğal mı olduğu belirlenememiştir.\n\n### PC-1 — CONTROLLED CLEAN ELIGIBLE\n\nTemiz panel şartları yeterince karşılanmıştır.\n\n### PC-2 — NATURAL ACCOUNT-STATE ELIGIBLE\n\nGerçek hesap durumu korunmuş, yeni sohbet kullanılmıştır.\n\n### PC-3 — NATURAL CONVERSATION-STATE\n\nMevcut konuşma bağlamı korunmuştur.\n\n### PC-4 — FIRST-USE NATURAL\n\nYeni veya ilk kullanım deneyimidir.\n\n### PC-5 — MANAGED NATURAL\n\nKurumsal veya yönetilen çalışma alanıdır.\n\n### PC-6 — MIXED OR UNRESOLVED PANEL STATE\n\nKontrollü ve doğal koşullar ayrıştırılamamaktadır. PC-6 ana temiz veya doğal skora açıklamasız biçimde alınamaz.\n\n## 60. PANEL DURUM VE GÖZLEM VEKTÖRÜ\n\nHer gözlem için panel durumu aday olarak şöyle gösterilebilir:\n\nZi=(panel,session,memory,instructions,context,plan,surface,tools,accountAge,usage,workspace,stateConfidence)\n\nBu vektör, AI ürün örneği ve istem kaydıyla birlikte gözlemin tam bağlamını oluşturur.\n\n## 61. PANEL KİLİDİ\n\nHer ölçüm dalgasından önce iki panel için şu alanlar kilitlenmelidir:\n\n#### Kontrollü Temiz Panel\n\nTemizliğin işlevsel tanımı Gerekli CSC seviyesi Yeni sohbet koşulu Hafıza durumu Özel talimat durumu Araç ve web modu Plan ve yüzey Ayar değişikliği talimatı Geri yükleme süreci Uygun olmayan kullanıcı kuralı Teknik doğrulama yöntemi\n\n#### Doğal Kullanıcı Paneli\n\nHedef doğal kullanıcı nüfusu Natural Account-State veya Conversation-State izi Yeni sohbet gereksinimi Korunacak kullanıcı ayarları Kaydedilecek doğal durum alanları Mahremiyet sınırı Plan ve yüzey dağılımı Doğal durum güven seviyesi Alt grup planı Ağırlıklandırma yöntemi Bu dosyaya:\n\n#### NOMOS Panel State Lock\n\nadı verilebilir.\n\n## 62. PANEL DURUMU SONUÇTAN SONRA DEĞİŞTİRİLEMEZ\n\nAşağıdaki davranışlar yasaktır:\n\n- Doğal panelde düşük skor alan kullanıcıları “yeterince doğal değil” diyerek çıkarmak\n\n- Kontrollü panelde olumlu cevap veren CSC-1 kullanıcıları koruyup olumsuzları dışlamak\n\n- Hafızası açık fakat olumlu cevap veren kullanıcıyı temiz saymak\n\n- Hafızası açık ve olumsuz cevap veren kullanıcıyı doğal saymak\n\n- Sonuçlara göre panel sınıfını değiştirmek\n\n- Unknown ayarları temiz varsaymak\n\nPanel statüsü cevabın içeriği görülmeden önce veya kör geçerlilik incelemesiyle verilmelidir.\n\n## 63. DOĞAL PANELDE MAHREMİYET KÖRLÜĞÜ\n\nHakemlerin:\n\n- özel talimat içeriğini,\n\n- geçmiş konuşmayı,\n\n- kullanıcı kimliğini\n\ngörmesi gerekmeyebilir. Hakeme yalnız:\n\n### CI-4\n\n### MS-4\n\nNatural Account-State gibi sınıflandırma verilebilir. Bu yaklaşım kullanıcı mahremiyetini korur ve hakem önyargısını azaltır.\n\n## 64. DOĞAL PANELDE KÜÇÜK ALT GRUP RİSKİ\n\nÖzel talimatında belirli marka yönlendirmesi bulunan kullanıcı sayısı çok az olabilir. Bu gruptan:\n\n- kesin oran,\n\n- bütün kullanıcılar adına sonuç,\n\n- kamuya açık hassas profil\n\nüretilemez. Doğru statü:\n\n- vaka,\n\n- erken sinyal,\n\n- keşif alt grubu\n\nolabilir. Mahremiyet nedeniyle bazı alt gruplar birleştirilebilir.\n\n## 65. DOĞAL PANELDE KAPSAMA HATASI\n\nProfesyonel araştırma panelindeki kullanıcılar:\n\n- gerçek hesaplarını bağlamak istemeyebilir,\n\n- yoğun kullanıcı olabilir,\n\n- belirli planlara aşırı sahip olabilir,\n\ngizlilik konusunda genel nüfustan farklı olabilir. Bu nedenle doğal panel de kendi seçilim yanlılığını taşır. “Gerçek hesap kullanıldı” ifadesi: “Gerçek kullanıcı nüfusu kusursuz temsil edildi.” anlamına gelmez.\n\n## 66. KONTROLLÜ PANELDE UYGUNLUK KAYBI\n\nBazı kullanıcılar:\n\n- hafızayı kapatamıyor,\n\n- özel talimatı doğrulayamıyor,\n\n- uygun planı kullanmıyor,\n\n- ürünün temiz oturum özelliğine erişemiyor\n\nolabilir. Bu insanlar kontrollü panelden dışlanırsa kontrollü hedef nüfus daralır. Dışlanan grubun sayısı ve özellikleri raporlanmalıdır. Kontrollü temiz skor: “Bütün ürün kullanıcıları” değil:\n\n#### temiz koşulu kurabilen ürün-uygun kullanıcılar\n\nhakkında hüküm kurabilir.\n\n## 67. TEMİZLİK HATASI\n\nKontrollü panelde sonradan:\n\n- özel talimatın açık,\n\n- hafızanın etkin,\n\n- konuşmanın mevcut\n\nolduğu ortaya çıkarsa gözlem: doğal panele taşınamaz, otomatik olarak geçersiz de sayılmayabilir. Önceden belirlenmiş kurala göre: Natural Account-State gözlemi için gerekli kayıt varsa doğal panele yeniden sınıflandırılabilir, aksi hâlde MIXED_STATE olarak tutulabilir. Yeniden sınıflandırma yanıt sonucundan bağımsız yapılmalıdır.\n\n## 68. DOĞAL PANELDE YANLIŞ AYAR BEYANI\n\nKullanıcı: “Hafızam kapalı.” diyebilir. Kanıt hafızanın açık olduğunu gösterebilir. Bu durum:\n\n- sahtecilik,\n\n- kullanıcı yanılgısı,\n\n- ürün arayüzü karmaşası\n\nolabilir. Otomatik kötü niyet varsayılmamalıdır. Doğru panel statüsü kanıtla güncellenir. Katılımcı davranışı ayrıca incelenebilir.\n\n## 69. PANEL KARŞILAŞTIRILABİLİRLİĞİ\n\nKontrollü ve doğal panel arasında şu boyutlar mümkün olduğunca eşleştirilmelidir:\n\n- AI ürünü\n\n- Ülke\n\n- Dil ve locale\n\n- İstem sürümü\n\n- Ölçüm zamanı\n\n- Varlık gerçekliği sürümü\n\n- Hakemlik kuralı\n\n- Örneklem kaynağı veya kalibrasyonu\n\n- Ana plan dağılımı, karşılaştırma amacı gerektiriyorsa\n\nFarklı olan maddi boyutlar açıklanmalıdır.\n\n## 70. TEMİZ–DOĞAL KARŞILAŞTIRILABİLİRLİK SEVİYELERİ\n\n### CN-0 — INCOMPARABLE\n\nPanel tanımları veya nüfuslar maddi biçimde bilinmiyor.\n\n### CN-1 — DESCRIPTIVE\n\nİki panel sonucu vardır. Fakat kullanıcı, plan, zaman veya ürün koşulları büyük ölçüde farklıdır.\n\n### CN-2 — CALIBRATED\n\nAna ülke, dil, plan ve kullanıcı özellikleri ağırlıklandırılmış veya tabakalanmıştır.\n\n### CN-3 — MATCHED PANEL COMPARISON\n\nAynı hedef nüfus, ürün, istem, zaman ve değerlendirme koşulları büyük ölçüde eşleşir. Panel durumu ana farktır.\n\n### CN-4 — RANDOMIZED OR PAIRED PANEL EXPERIMENT\n\nKullanıcılar panel durumuna rastgele atanmış veya uygun eşlenmiş deney uygulanmıştır.\n\n### CN-5 — REPLICATED PANEL EFFECT\n\nFark birden fazla dalga ve bağımsız panelde tekrar edilmiştir. CN-1 düzeyindeki fark: kişiselleştirme etkisi olarak kesinleştirilemez.\n\n## 71. ZORUNLU NORMATİF HÜKÜMLER\n\n**CH11-N01**\n\nKontrollü Temiz Panel ve Doğal Kullanıcı Paneli ayrı tahmin nesneleri ve ayrı kamu sonuçları olarak tanımlanmalıdır.\n\n**CH11-N02**\n\nKontrollü ve doğal gözlemler açıklamasız biçimde aynı payda veya tek ham skor altında birleştirilemez.\n\n**CH11-N03**\n\nKontrollü temiz durum, ürünün mutlak tarafsız veya değişmez cevabı olarak sunulamaz.\n\n**CH11-N04**\n\nDoğal kullanıcı durumu yöntem dışı gürültü olarak reddedilemez.\n\n**CH11-N05**\n\nYeni sohbet tek başına temiz hesap veya kişiselleştirmesiz durum kanıtı sayılamaz.\n\n**CH11-N06**\n\nGeçici, özel veya ephemeral oturum etiketi bütün kişiselleştirme katmanlarının kapalı olduğunu otomatik olarak kanıtlamaz.\n\n**CH11-N07**\n\nKontrollü panelde konuşma, hafıza, özel talimat, araç, plan ve kullanıcı yüzeyi durumları ayrı kaydedilmelidir.\n\n**CH11-N08**\n\nTemiz durum güven seviyesi açıkça belirtilmelidir.\n\n**CH11-N09**\n\nCSC-0 veya yalnız yetersiz temizliği bulunan gözlem ana kontrollü skor içine alınamaz.\n\n**CH11-N10**\n\nTemiz panelde bilinmeyen kişiselleştirme durumu kapalı olarak varsayılamaz.\n\n**CH11-N11**\n\nKontrollü temiz olmak web ve araçların zorunlu olarak kapalı olması anlamına gelmez; araç durumu önceden standartlaştırılmalıdır.\n\n**CH11-N12**\n\nFarklı plan ve kullanıcı yüzeyleri kontrollü panelde sabitlenmeli, tabakalanmalı veya ayrı sonuç olarak yayımlanmalıdır.\n\n**CH11-N13**\n\nKatılımcıdan kişisel hafızasını, geçmişini veya özel talimatlarını kalıcı olarak silmesi istenemez.\n\n**CH11-N14**\n\nKontrollü görev için geçici ayar değişikliği açık rıza ve geri yükleme prosedürü taşımalıdır.\n\n**CH11-N15**\n\nAraştırma sonunda değiştirilen kullanıcı ayarları başlangıç durumuna geri yüklenmelidir.\n\n**CH11-N16**\n\nÜrün koşullarını ihlal eden yeni hesap veya hesap paylaşımı kontrollü panel gereği olarak kullanılamaz.\n\n**CH11-N17**\n\nDoğal Kullanıcı Paneli gerçek hesap ve kullanıcı durumunu korurken istemi, ilk uygun çıktı kuralını ve kanıt protokolünü korumalıdır.\n\n**CH11-N18**\n\nNatural Account-State ve Natural Conversation-State izleri ayrı tutulmalıdır.\n\n**CH11-N19**\n\nAna karşılaştırılabilir doğal panelde istem yeni konuşmanın ilk kullanıcı mesajı olmalıdır.\n\n**CH11-N20**\n\nMevcut konuşma bağlamı kullanılan gözlemler ana Natural Account-State skoruna eklenemez.\n\n**CH11-N21**\n\nDoğal panelde hafıza, özel talimat, önceki konuşma, plan, arayüz ve hesap kullanım durumu ilgili olduğu ölçüde kaydedilmelidir.\n\n**CH11-N22**\n\nDoğal durumun kaydedilmesi, özel talimat ve konuşma içeriğinin varsayılan olarak toplanmasına izin vermez.\n\n**CH11-N23**\n\nKişiselleştirme içeriği yalnız açık gereklilik, ayrı rıza ve veri minimizasyonu altında incelenebilir.\n\n**CH11-N24**\n\nDoğal kullanıcı gözlemi genel ürün varsayılanı veya bütün kullanıcı nüfusu sonucu gibi sunulamaz.\n\n**CH11-N25**\n\nKullanıcı tarafından oluşturulan marka lehine veya aleyhine özel talimat genel varlık GEO başarısı veya başarısızlığı sayılamaz.\n\n**CH11-N26**\n\nKullanıcı kaynaklı yönlendirme yine doğrulanmış gerçeklik bakımından değerlendirilmelidir.\n\n**CH11-N27**\n\nKişiselleştirme anlatım ve tavsiyeyi değiştirebilir; maddi varlık gerçekliğini keyfî biçimde değiştiremez.\n\n**CH11-N28**\n\nFirst-Use Panel, deneyimli doğal kullanıcı paneli ve kontrollü temiz panelden ayrı raporlanmalıdır.\n\n**CH11-N29**\n\nKurumsal veya yönetilen kullanıcı çalışma alanları genel tüketici doğal paneline açıklamasız biçimde eklenemez.\n\n**CH11-N30**\n\nDoğal panelde kullanıcıların gerçek plan ve kullanıcı yüzeyi dağılımı görünür olmalıdır.\n\n**CH11-N31**\n\nDoğal panelde web ve araç durumları ya gerçek hâliyle kaydedilmeli ya da ayrı araç-sabit alt panel olarak tanımlanmalıdır.\n\n**CH11-N32**\n\nKontrollü ve doğal skor farkı, panel nüfusu ve ürün koşulları eşleşmeden kişiselleştirmenin nedensel etkisi olarak sunulamaz.\n\n**CH11-N33**\n\nTemiz–doğal farkının yönü, mutlak büyüklüğü, Critical hata farkı ve bilinmeyen oranı ayrı raporlanmalıdır.\n\n**CH11-N34**\n\nAynı kullanıcı eşlenmiş tasarımında sıra, taşıma ve hafıza etkileri kaydedilmeli ve analizde korunmalıdır.\n\n**CH11-N35**\n\nAynı kullanıcıya iki koşul uygulanması doğal hesap durumunu değiştirebiliyorsa ana panel karşılaştırmasında kullanılamaz.\n\n**CH11-N36**\n\nBağımsız grup tasarımında kullanıcı kompozisyonu farkları tabakalanmalı, rastgeleleştirilmeli veya ağırlıklandırılmalıdır.\n\n**CH11-N37**\n\nPanel durumu AI yanıtının olumlu, olumsuz veya Critical olmasına göre değiştirilemez.\n\n**CH11-N38**\n\nKontrollü panelde sonradan doğal durum saptanan gözlem yalnız önceden belirlenmiş kuralla yeniden sınıflandırılabilir.\n\n**CH11-N39**\n\nDoğal panelde ayar durumu yanlış beyan edildiğinde kötü niyet otomatik olarak varsayılamaz; kanıt temelli sınıflandırma yapılmalıdır.\n\n**CH11-N40**\n\nNatural User Panel katılımcıları cevabı yenileyemez veya takip sorusuyla ilk yanıtı değiştiremez; bu davranış ayrı Natural Interaction Track altında ölçülmelidir.\n\n**CH11-N41**\n\nKontrollü ve doğal panel hedef nüfusları, örnekleme çerçeveleri ve ağırlıkları ayrı kaydedilmelidir.\n\n**CH11-N42**\n\nAktif kullanıcı verisi bulunmadığında doğal panel sonucu bütün aktif kullanıcıların kesin temsili olarak sunulamaz.\n\n**CH11-N43**\n\nTemiz panelden dışlanan kullanıcı grupları ve dışlama nedenleri raporlanmalıdır.\n\n**CH11-N44**\n\nDoğal panelde mahremiyet nedeniyle ölçülemeyen kullanıcı durumu alanları UNKNOWN olarak korunmalıdır.\n\n**CH11-N45**\n\nKüçük doğal alt gruplardan kesin nüfus oranı veya hassas kamu profili üretilemez.\n\n**CH11-N46**\n\nKontrollü ve doğal panel karşılaştırmasına CN-0 ile CN-5 arasında veya eşdeğer açık karşılaştırılabilirlik seviyesi verilmelidir.\n\n**CH11-N47**\n\nCN-0 veya CN-1 panel farkı nedensel kişiselleştirme etkisi olarak sunulamaz.\n\n**CH11-N48**\n\nPanel durum kilidi ve karşılaştırma kararının hesap verebilir insan veya kurum sahibi bulunmalıdır.\n\n## 72. BAŞARISIZLIK BİÇİMLERİ\n\n**CH11-F01 — YENİ SOHBETİ TEMİZ HESAP SAYMAK**\n\nKalıcı hafıza ve özel talimatlar yok sayılır.\n\n**CH11-F02 — GEÇİCİ OTURUM ETİKETİNE KÖR GÜVEN**\n\nÜrün etiketinin bütün kişiselleştirmeyi kapattığı doğrulanmadan varsayılır.\n\n**CH11-F03 — BİLİNMEYEN HAFIZAYI KAPALI SAYMAK**\n\nTemiz skor yapay biçimde yükseltilir.\n\n**CH11-F04 — ÖZEL TALİMATI YOK SAYMAK**\n\nCevap biçimi veya tavsiye yönlendirmesi ürün varsayılanı gibi sunulur.\n\n**CH11-F05 — KURUMSAL ÇALIŞMA ALANINI GENEL ÜRÜN SAYMAK**\n\nÖzel bilgi kaynakları ve yönetici ayarları görünmez kalır.\n\n**CH11-F06 — TEMİZ PANELDE PLAN KARIŞTIRMAK**\n\nÜcretsiz ve ücretli kullanıcılar tek standart durum gibi sunulur.\n\n**CH11-F07 — ARAÇLARI KAPATMAYI TEMİZLİK SAYMAK**\n\nÜrünün doğal bilgi modu yapay biçimde değiştirilir.\n\n**CH11-F08 — ARAÇ DURUMUNU KAYDETMEMEK**\n\nTemiz kullanıcılar farklı retrieval koşullarında ölçülür.\n\n**CH11-F09 — YENİ HESAP ZORUNLULUĞUYLA NÜFUSU DARALTMAK**\n\nYalnız yeni hesap açabilen kullanıcılar paneli oluşturur.\n\n**CH11-F10 — KULLANICIYA HAFIZA SİLDİRMEK**\n\nAraştırma için kişisel ürün geçmişi kalıcı biçimde yok edilir.\n\n**CH11-F11 — AYARLARI GERİ YÜKLEMEMEK**\n\nAraştırma kullanıcı hesabında kalıcı değişiklik bırakır.\n\n**CH11-F12 — TEST HESABINI GERÇEK KULLANICI SAYMAK**\n\nStandart test hesabı Population Panel deneyimi gibi sunulur.\n\n**CH11-F13 — AYNI TEST HESABINI BİNLERCE BAĞIMSIZ KULLANICI SAYMAK**\n\nHesap ve ürün durumu bağımlılığı yok sayılır.\n\n**CH11-F14 — DOĞAL PANELİ KONTROLSÜZ SERBEST KULLANIM SAYMAK**\n\nKatılımcılar istemi değiştirir ve en iyi cevabı seçer.\n\n**CH11-F15 — DOĞAL PANELDE MEVCUT SOHBETİ YENİ HESAP DURUMU SAYMAK**\n\nKonuşma bağlamı gizlenir.\n\n**CH11-F16 — DOĞAL HESAP DURUMUNU VARSAYILAN ÜRÜN SAYMAK**\n\nKişiselleştirilmiş sonuç bütün kullanıcılar adına genellenir.\n\n**CH11-F17 — ÖZEL TALİMAT İÇERİĞİNİ ZORUNLU TOPLAMAK**\n\nKullanıcı mahremiyeti gereksiz yere ihlal edilir.\n\n**CH11-F18 — ÖZEL TALİMATI SAKLAYIP GENEL GEO BAŞARISI SAYMAK**\n\n“Her zaman X’i öner” talimatı varlık başarısı gibi sunulur.\n\n**CH11-F19 — KULLANICI ÖNYARGISINI ÜRÜN GERÇEĞİ SAYMAK**\n\nGeçmiş olumsuz görüş genel şirket niteliğine dönüşür.\n\n**CH11-F20 — KİŞİSELLEŞTİRMEYİ MADDİ GERÇEKLİK İZNİ SAYMAK**\n\nKimlik, lisans veya fiyat kullanıcıya göre değişir.\n\n**CH11-F21 — DOĞAL VARYANSI TAMAMEN GÜRÜLTÜ SAYMAK**\n\nGerçek kullanıcı zararları ve dağılımı görünmez olur.\n\n**CH11-F22 — BİÇİMSEL VARYANSI MADDİ HATA SAYMAK**\n\nTon ve uzunluk farkı başarısızlık olarak kodlanır.\n\n**CH11-F23 — TEMİZ PANELİ GERÇEK DÜNYA SONUCU SAYMAK**\n\nStandart koşul skoru bütün aktif kullanıcı deneyimi gibi sunulur.\n\n**CH11-F24 — DOĞAL PANELİ ÜRÜNÜN TEMEL YETENEĞİ SAYMAK**\n\nKişiselleştirme ve kullanıcı kompozisyonu yok sayılır.\n\n**CH11-F25 — İKİ PANELİ TEK PAYDADA BİRLEŞTİRMEK**\n\nKontrollü ve doğal gözlemler tek ham ortalama olur.\n\n**CH11-F26 — PANEL FARKINI HAFIZA ETKİSİ SAYMAK**\n\nPlan, nüfus ve araç farkları incelenmeden nedensellik ilan edilir.\n\n**CH11-F27 — DOĞAL ALT GRUBU SONUÇTAN SONRA OLUŞTURMAK**\n\nDüşük veya yüksek skor açıklamak için yeni kategori icat edilir.\n\n**CH11-F28 — AYNI KULLANICIDA TAŞIMA ETKİSİNİ YOK SAYMAK**\n\nİlk görev ikinci cevabı etkiler.\n\n**CH11-F29 — SIRA RASTGELELİĞİNİ GİZLEMEK**\n\nBütün kullanıcılar önce temiz, sonra doğal koşulu görür.\n\n**CH11-F30 — KONTROLLÜ GÖREVLE DOĞAL DURUMU BOZMAK**\n\nAyar değişikliği veya ilk istem doğal hesabın sonraki durumunu değiştirir.\n\n**CH11-F31 — FARKLI KULLANICI GRUPLARINI EŞLENMİŞ SAYMAK**\n\nDoğal ve kontrollü paneller farklı plan ve ülke kompozisyonundadır.\n\n**CH11-F32 — FIRST-USE PANELİNİ TEMİZ PANEL SAYMAK**\n\nVarsayılan onboarding ve ürün ayarları kontrol edilmiş durum sanılır.\n\n**CH11-F33 — DENEYİMLİ DOĞAL KULLANICIYI İLK KULLANICI SAYMAK**\n\nHesap geçmişi ve kişiselleştirme görünmez olur.\n\n**CH11-F34 — KURUMSAL DOĞAL SONUCU GENEL TÜKETİCİ SAYMAK**\n\nÖzel bilgi tabanı genel ürün performansına eklenir.\n\n**CH11-F35 — DOĞAL PANELDE CEVAP YENİLEMEK**\n\nKullanıcının en beğendiği cevap ana gözlem olur.\n\n**CH11-F36 — DOĞAL KULLANICI YOLCULUĞUNU İLK CEVAP SKORUNA KARIŞTIRMAK**\n\nTakip soruları ve kaynak açma sonrasında oluşan cevap ilk maruziyet gibi sunulur.\n\n**CH11-F37 — PANEL DURUMUNU CEVABA GÖRE DEĞİŞTİRMEK**\n\nOlumlu gözlem temiz, olumsuz gözlem doğal ilan edilir.\n\n**CH11-F38 — TEMİZLİK HATASINI SESSİZCE DOĞALA TAŞIMAK**\n\nGerekli doğal durum kaydı bulunmadan gözlem yeniden sınıflandırılır.\n\n**CH11-F39 — MAHREMİYET İÇİN BİLİNMEYENİ KAPALI SAYMAK**\n\nÖlçülmeyen kişiselleştirme olumlu varsayılır.\n\n**CH11-F40 — KÜÇÜK ALT GRUBU KAMUDA TANIMLANABİLİR KILMAK**\n\nNadir özel talimat veya küçük ülke kullanıcısı açığa çıkarılır.\n\n**CH11-F41 — DOĞAL PANELDE KAPSAMA YANLILIĞINI GİZLEMEK**\n\nGerçek hesabını paylaşmaya istekli kullanıcılar bütün aktif nüfus sayılır.\n\n**CH11-F42 — TEMİZ PANEL DIŞLAMASINI SAKLAMAK**\n\nAyarlarını değiştiremeyen kullanıcılar görünmez olur.\n\n**CH11-F43 — AKTİF KULLANICI VERİSİ OLMADAN AKTİF NÜFUS SKORU**\n\nAraştırma paneli gerçek aktif kullanıcı dağılımı gibi sunulur.\n\n**CH11-F44 — CN-1 FARKINDAN NEDENSELLİK**\n\nBetimleyici iki skor kişiselleştirme etkisi diye yayımlanır.\n\n**CH11-F45 — PANEL FARKININ CRITICAL KUYRUĞUNU SAKLAMAK**\n\nYalnız ortalama fark gösterilir.\n\n**CH11-F46 — DOĞAL PANELİN BİLİNMEYEN KÜTLESİNİ SİLMEK**\n\nAyar veya kişiselleştirme durumu bilinmeyen kullanıcılar sorunsuz sayılır.\n\n**CH11-F47 — LEHTE DOĞAL YANLIŞI KORUMAK**\n\nKullanıcı talimatı kurumu olduğundan büyük gösterdiğinde düzeltme yapılmaz.\n\n**CH11-F48 — DOĞAL OLUMSUZ YANLIŞI GENELLEMEK**\n\nTek kullanıcının geçmiş görüşü bütün nüfusun AI temsili yapılır.\n\n## 73. DENETİM PROSEDÜRÜ\n\n### Adım 1 — İki Panelin Araştırma Sorularını Ayır\n\nKontrollü ve doğal panelin hangi niceliği tahmin edeceği yazılır.\n\n### Adım 2 — Hedef Nüfusları Tanımla\n\nKontrollü ürün-uygun nüfus Doğal aktif veya tanımlı kullanıcı nüfusu ayrılır.\n\n### Adım 3 — Kontrollü Temiz Durumu Tanımla\n\nOturum Hafıza Özel talimat Araç Plan Yüzey Locale koşulları sürümlenir.\n\n### Adım 4 — Gerekli CSC Seviyesini Belirle\n\nAna analiz için kabul edilecek minimum temiz durum güveni yazılır.\n\n### Adım 5 — Doğal Panel İzini Belirle\n\nNatural Account-State Natural Conversation-State First-Use Managed Natural rollerinden hangisinin kullanılacağı belirlenir.\n\n### Adım 6 — Gerekli NSF Seviyesini Belirle\n\nDoğal durumun hangi kanıtla kabul edileceği yazılır.\n\n### Adım 7 — Panel Atama Tasarımını Kur\n\nBağımsız grup Rastgele atama Eşlenmiş kullanıcı Dönen panel seçilir.\n\n### Adım 8 — Ayar Değişikliği ve Geri Yükleme Prosedürünü Yaz\n\nKontrollü panel katılımcıları için güvenli süreç hazırlanır.\n\n### Adım 9 — Mahremiyet Sınırını Kilitle\n\nHangi doğal kullanıcı durumlarının:\n\n- yalnız statü,\n\n- sınırlı metadata,\n\n- açık içerik\n\nolarak kaydedileceği belirlenir.\n\n### Adım 10 — İstem ve İlk Çıktı Kuralını Kilitle\n\nİki panelde aynı istem ve ilk uygun çıktı protokolü uygulanır.\n\n### Adım 11 — Araç ve Web Modunu Kaydet\n\nKontrollü ve doğal panel farkları görünür hâle getirilir.\n\n### Adım 12 — Panel Durumunu Saha Öncesinde Doğrula\n\nKatılımcı panel rolüne uygun mu?\n\n### Adım 13 — Gözlem Düzeyi Panel Vektörünü Kaydet\n\nHafıza, talimat, plan, yüzey, bağlam ve kullanım statüsü saklanır.\n\n### Adım 14 — Protokol Geçerliliğini Kör İncele\n\nYanıtın doğru veya yanlış olduğu görülmeden panel durumu kararı verilir.\n\n### Adım 15 — Yanlış Sınıflandırmaları Önceden Belirlenmiş Kuralla Yönet\n\nTemizden doğal veya mixed-state’e geçiş yalnız kayıt yeterliyse yapılır.\n\n### Adım 16 — Panel Ağırlıklarını Üret\n\nİki panelin farklı hedef nüfuslarına göre ayrı ağırlıklar hesaplanır.\n\n### Adım 17 — Ana Skorları Hesapla\n\nKontrollü temsil Doğal temsil Critical hata\n\n### UNKNOWN\n\nRet ve sonuçsuzluk ayrı üretilir.\n\n### Adım 18 — Temiz–Doğal Farkını Hesapla\n\nİmzalı ve mutlak fark çıkarılır.\n\n### Adım 19 — Alt Grupları İncele\n\nHafıza Talimat Plan Hesap yaşı Kullanım sıklığı First-use gibi önceden tanımlı gruplar değerlendirilir.\n\n### Adım 20 — Nedensellik Sınırını Belirle\n\nCN seviyesi atanır. Hangi iddiaların kurulabileceği yazılır.\n\n### Adım 21 — Mahremiyet ve Küçük Hücre Kontrolü Yap\n\nYeniden tanımlama riski bulunan sonuçlar birleştirilir veya kısıtlanır.\n\n### Adım 22 — Kamu Panel Sonuç Kartını Oluştur\n\nİki panel, kapsam ve sınırlamalarıyla birlikte yayımlanır.\n\n## 74. GEREKLİ KANIT\n\nKontrollü panel araştırma sorusu Doğal panel araştırma sorusu İki panelin hedef nüfusu Panel atama yöntemi Kontrollü temiz durum tanımı Minimum CSC seviyesi Yeni sohbet kaydı Hafıza durumu Özel talimat durumu Önceki konuşma durumu Kurumsal çalışma alanı durumu Araç ve web modu Plan Kullanıcı yüzeyi Dil ve locale Ayar değişikliği talimatları Katılımcı rızası Ayar geri yükleme kaydı Test hesabı kullanımı, varsa Doğal panel izi Minimum NSF seviyesi Hesap yaşı bandı Kullanım sıklığı First-use statüsü Marka aşinalığı Denetlenen varlıkla önceki konuşma statüsü Doğal araç durumu Natural Account-State ve Conversation-State ayrımı İstem kimliği ve sürümü İlk uygun çıktı doğrulaması Panel durum vektörü Panel uygunluk statüsü\n\nGeçerlilik incelemesi Yeniden sınıflandırma kayıtları Kontrollü panel dışlamaları Doğal panel kapsama eksikleri Panel ağırlıkları Ham ve etkin örneklem Kontrollü skor Doğal skor İmzalı panel farkı Mutlak panel farkı Critical hata farkı UNKNOWN ve sonuçsuzluk farkı Önceden belirlenmiş alt grup sonuçları Eşlenmiş tasarım kayıtları Sıra ve taşıma etkisi CN karşılaştırılabilirlik seviyesi Mahremiyet ve redaksiyon kaydı Küçük hücre koruması Kamu panel sonuç kartı Panel sürüm ve değişiklik kaydı Sorumlu insan veya kurum\n\n## 75. DENETİM KONTROL LİSTESİ\n\nKontrollü ve doğal panelin araştırma soruları ayrı mı? Hedef nüfusları aynı mı, farklı mı? Kontrollü temiz durum açıkça tanımlandı mı? Yeni sohbet dışında hangi temiz koşullar doğrulandı? Hafıza gerçekten kapalı mı, yoksa bilinmiyor mu? Özel talimat durumu kaydedildi mi? Kurumsal çalışma alanı etkisi var mı? Web ve araç modu standart mı? Plan ve kullanıcı yüzeyi sabit veya tabakalı mı? Temiz durum güven seviyesi verildi mi? CSC-1 gözlemleri tam temiz gibi kullanıldı mı? Katılımcıdan hafızasını veya geçmişini silmesi istendi mi? Ayarlar görev sonunda geri yüklendi mi? Yeni hesap veya test hesabı kullanıldı mı? Test hesabı gerçek kullanıcı paneli gibi sunuldu mu?\n\nDoğal panel hangi izi kullanıyor? Natural Account-State’te yeni sohbet açıldı mı? Mevcut konuşma bağlamı ana doğal skora karıştı mı? Doğal durum güven seviyesi verildi mi? Hafıza ve özel talimat içeriği gereksiz yere toplandı mı? Kullanıcının gerçek planı ve yüzeyi kaydedildi mi? First-Use kullanıcılar ayrı mı? Kurumsal kullanıcılar ayrı mı? Doğal araç durumu kaydedildi mi? İki panel aynı istem sürümünü kullandı mı? İki panelde ilk uygun çıktı korundu mu? Doğal kullanıcı cevabı yeniledi mi? Panel statüsü AI cevabının içeriğine göre değiştirildi mi? Temiz panelde doğal durum saptanan kayıtlar nasıl yönetildi? Aynı kullanıcı iki panelde kullanıldı mı? Sıra rastgeleleştirildi mi?\n\nTaşıma ve hafıza etkisi değerlendirildi mi? Bağımsız grup tasarımında kullanıcı kompozisyonu eşleşiyor mu? Kontrollü ve doğal ağırlıklar ayrı mı? Doğal skor aktif kullanıcı nüfusuna gerçekten genellenebilir mi? Temiz–doğal farkı kişiselleştirme etkisi diye aşırı yorumlandı mı? Critical hata farkı görünür mü? UNKNOWN ve sonuçsuzluk farkı görünür mü? Alt gruplar sonuçtan önce tanımlandı mı? Küçük alt gruplar yeniden tanımlanabilir mi? Kullanıcı kaynaklı lehte veya aleyhte talimatlar genel GEO’ya dönüştürüldü mü? Kişiselleştirme maddi gerçekliği değiştirdi mi? CN karşılaştırılabilirlik seviyesi verildi mi? Panel sonuç kartının hesap verebilir sahibi belli mi?\n\n## 76. İTİRAZLAR VE CEVAPLAR\n\n### İtiraz 1 — “Gerçek kullanıcılar hafızalı hesap kullanıyorsa temiz panel neden gerekli?”\n\nÇünkü ürünler, ülkeler ve diller arasında ortak başlangıç koşulu olmadan farkın kaynağı anlaşılamaz. Temiz panel gerçek kullanıcı panelinin yerine geçmez. Karşılaştırma referansı sağlar.\n\n### İtiraz 2 — “Doğal panel varken kontrollü panel yapay değil mi?”\n\nKontrollüdür. Bu kasıtlıdır. Bir laboratuvar koşulunun görevi gerçek hayatın tamamı olmak değil, belirli değişkenleri ayırmaktır.\n\n### İtiraz 3 — “Kontrollü panel daha yüksek skor alırsa bunu ana GEO skoru yapamaz mıyız?”\n\nTek başına yapamazsınız. Yüksek kontrollü skor gerçek kullanıcıların daha düşük sonuç gördüğü gerçeğini silemez. İki sonuç ayrı görünmelidir.\n\n### İtiraz 4 — “Doğal panel çok dağınıksa bilimsel değeri düşük değil mi?”\n\nHeterojenlik doğal panelin kusuru olmak zorunda değildir. Gerçek kullanıcı deneyiminin özelliğidir. Heterojenlik:\n\n- kaydedilir,\n\n- tabakalanır,\n\n- ağırlıklandırılır,\n\nbelirsizlikle raporlanır.\n\n### İtiraz 5 — “Yeni sohbet açınca doğal kullanıcı durumu bozulmuyor mu?”\n\nMevcut konuşma bağlamı çıkarılır. Kalıcı hesap, plan, hafıza ve özel talimat durumu korunur. Bu, doğal hesap durumunu karşılaştırılabilir hâle getirir. Mevcut konuşma deneyimi ayrıca ölçülebilir.\n\n### İtiraz 6 — “Özel talimatların içeriğini bilmeden etkisini nasıl ölçeceğiz?”\n\nAna doğal skor için içeriği bilmek şart değildir. Varlığı:\n\n- var,\n\n- yok,\n\n- maddi olabilir\n\nşeklinde sınıflandırabiliriz. Nedensel içerik analizi için ayrı ve rızalı çalışma gerekir.\n\n### İtiraz 7 — “Hafıza açık ama şirket hakkında hiçbir şey hatırlamıyorsa neden ayrı grup?”\n\nHafızanın etkisi bilinmeyebilir. Kullanıcı beyanıyla “varlıkla ilgisiz” statüsü verilebilir. Bu yine hafıza kapalı durumla aynı kesinlikte değildir.\n\n### İtiraz 8 — “Kullanıcının ‘her zaman X’i öner’ talimatı gerçek kullanıcı deneyimi değil mi?”\n\nGerçek deneyimdir. Ancak X’in genel GEO başarısı değildir. Kullanıcı kaynaklı yönlendirmedir. Ayrı kaydedilmelidir.\n\n### İtiraz 9 — “Kişiselleştirme kullanıcıya daha uygun cevap veriyorsa neden sorun?”\n\nSorun olmak zorunda değildir. Tavsiye kullanıcı ihtiyacına göre değişebilir. Kimlik, lisans, fiyat ve kanıt durumu keyfî biçimde değişirse sorun oluşur.\n\n### İtiraz 10 — “Aynı kullanıcıyı iki panelde kullanmak en doğru yöntem değil mi?”\n\nBazı nedensel karşılaştırmalar için güçlü olabilir. İlk görev ikinci durumu etkileyebilir. Bu nedenle sıra, taşıma ve hafıza kontrolü gerekir. Ana nüfus panellerinde bağımsız gruplar daha güvenli olabilir.\n\n### İtiraz 11 — “Doğal kullanıcı panelinde cevabı yenilemek normal davranışsa neden yasak?”\n\nİlk cevap maruziyetini ölçmek için yasaktır. Yenileme ve takip davranışı ayrı Natural Interaction Track altında ölçülebilir.\n\n### İtiraz 12 — “Temiz panel için hafıza ve talimatları kapatamayan kullanıcıyı ne yapacağız?”\n\nKontrollü panele alınamaz veya daha düşük CSC seviyesiyle ayrı hücrede tutulur. Doğal panelde değerlendirilebilir. Dışlama oranı raporlanmalıdır.\n\n### İtiraz 13 — “Test hesapları daha güvenilir değil mi?”\n\nKontrol bakımından güvenilir olabilir. Gerçek kullanıcı nüfusu bakımından sınırlıdır. Kontrollü test hesabı ve gerçek kullanıcı paneli ayrı sonuçlardır.\n\n### İtiraz 14 — “Doğal paneldeki kullanıcı ayarlarını kaydetmek mahremiyet ihlali değil mi?”\n\nGereksiz içerik toplanırsa olabilir. Yüksek düzey açık/kapalı statüleri, anonim kayıt ve redaksiyonla mahremiyet korunabilir.\n\n### İtiraz 15 — “İki panelin skorunu tek NOMOS puanında birleştirmeyecek miyiz?”\n\nNihai skor mimarisinde iki panelin rolleri tanımlanabilir. Ancak ham ve alt sonuçlar her zaman ayrı görünür kalmalıdır. Birleşik puan dağılımın yerini alamaz.\n\n### İtiraz 16 — “Doğal panel düşük çıkarsa şirketin suçu nedir?”\n\nHer zaman şirketin suçu değildir. Kaynak:\n\n- kullanıcı talimatı,\n\n- AI kişiselleştirmesi,\n\n- plan farkı,\n\n- resmî kaynak kusuru,\n\n- ürün davranışı\n\nolabilir. Denetim önce sonucu gösterir, sonra sorumluluk yolunu ayırır.\n\n## 81. BÖLÜMÜN ORTAK HÜKMÜ\n\nBir AI ürününün tek bir cevabı yoktur. Aynı istemin bile:\n\n- temiz hesap,\n\n- doğal hesap,\n\n- hafızalı kullanıcı,\n\n- özel talimatlı kullanıcı,\n\n- ilk kez kullanan kişi,\n\n- kurumsal çalışma alanı,\n\n- geçmiş konuşması bulunan kullanıcı\n\niçin farklı cevapları olabilir. Bu farkların tamamını: “model rastgele davranıyor” diye açıklayamazsınız. Bunların tamamını: “kişiselleştirme kusuru” diye de açıklayamazsınız. Önce iki ayrı gerçekliği ölçmeniz gerekir. Kontrollü Temiz Panel:\n\n> Sistemin standartlaştırılmış başlangıç koşulundaki temsilini gösterir.\n\nDoğal Kullanıcı Paneli:\n\n> Gerçek insanların kendi ürün yaşamlarında karşılaştığı temsil dağılımını gösterir.\n\nKontrollü panel yüksek, doğal panel düşük olabilir. Bu durumda ürünün laboratuvar davranışı güçlü; gerçek kullanıcı dağılımı zayıf olabilir. Doğal panel yüksek, kontrollü panel düşük olabilir. Bazı kullanıcıların planı, araçları veya kişiselleştirmesi temsili iyileştiriyor olabilir. Her iki panel yüksek olabilir. Ürün farklı kullanıcı durumlarında dayanıklı olabilir. Her ikisi düşük olabilir. Temel temsil sorunu daha geniş olabilir. Fakat iki skoru yan yana koymak nedenini kanıtlamaz. Nedensellik:\n\n- aynı nüfus,\n\n- aynı ürün,\n\n- aynı istem,\n\n- aynı zaman,\n\n- kontrollü atama,\n\n- sıra ve taşıma analizi\n\ngerektirir. Bir kullanıcı: “Her zaman X’i öner.” diye talimat verdiyse X’in görünmesi doğal deneyimdir. X’in dünya GEO başarısı değildir. Bir kullanıcı: “X’e güvenme.” dediyse olumsuz cevap doğal deneyimdir. X’in dünya nüfusundaki genel temsili değildir. Kişiselleştirme kullanıcıyı anlamalıdır. Gerçeği kullanıcıya göre yeniden icat etmemelidir. Bu nedenle NOMOS’un on birinci ölçüm yasası şudur:\n\n> Temiz davranış ile doğal deneyim ayrı gerçekliklerdir.\n\nOn ikinci yasası şudur:\n\n> Yeni sohbet, temiz hesap değildir.\n\nOn üçüncü yasası şudur:\n\n> Doğal kişiselleştirme, genel GEO başarısı değildir.\n\nOn dördüncü yasası şudur:\n\n> Kullanıcıya uygun cevap değişebilir; doğrulanmış varlık gerçekliği değişemez.\n\nOn beşinci yasası şudur:\n\n> Kontrollü ve doğal skor arasındaki fark, açıklanması gereken bulgudur; tek başına neden değildir.\n\nOn altıncı yasası şudur:\n\n> Gerçek kullanıcı deneyimini ölçmek mahremiyeti kaldırmak değil, yalnız gerekli bağlamı kanıtlayıp geri kalanını korumaktır.\n\n## NOMOS’un Bölüm 11 Emri\n\n> Bana yalnız yeni sohbet açtığını söyleme. / Hafızanın, özel talimatın, planın ve araçların ne durumda olduğunu göster.\n\n> “Geçici oturum” yazısını görüp bütün kişiselleştirmenin yok olduğunu varsayma.\n\n> Temiz paneli gerçek hayatın tamamı; doğal paneli kontrolsüz gürültü yapma.\n\n> Kontrollü hesabı standartlaştır. / Doğal hesabı olduğu gibi koru. / İkisini aynı kutuya koyma.\n\n> Kullanıcının özel talimatını varlığın dünya başarısı yapma.\n\n> Kullanıcının olumsuz geçmişini bütün nüfusun görüşü yapma.\n\n> Kişiselleştirmeyi gerçeği değiştirme ruhsatı sayma.\n\n> Bir kullanıcıya uygun tavsiye verebilirsin. / Ama şirketin kimliğini, lisansını, fiyatını ve kanıtını kullanıcıdan kullanıcıya yeniden yazma.\n\n> Doğal panelde özel hayatı toplama. / Hafıza açık mı, talimat var mı, bağlam mevcut mu — yalnız gerekeni kaydet.\n\n> Katılımcıya hafızasını sildirme. / Ayarlarını geçici değiştirdiysen geri yükle.\n\n> Aynı kullanıcıyı iki panelde test ettiysen ilk cevabın ikinciyi etkileyebileceğini unutma.\n\n> Temiz skorla doğal skor arasındaki farkı göster. / Critical farkı göster. / Bilinmeyeni göster. / Ama nedeni kanıtlamadan isim verme.\n\nÖnce hangi kullanıcı gerçekliğini ölçmek istediğine karar ver. / Sonra temiz ve doğal durumları ayrı kilitle. / Sonra istemi aynı tut. / Sonra ilk cevabı değişmeden yakala. / Sonra iki dağılımı ayrı hesapla. / Ve ancak bundan sonra ürünün standart koşulda ne yaptığıyla gerçek insanların ne yaşadığı arasındaki mesafeyi anlat.\n\n## Bölümün Son Cümlesi\n\nGEO-1000’de bir AI ürününün gerçek temsili, yalnız temiz bir oturumda verebildiği cevap değil; standart koşuldaki davranışı ile farklı kullanıcı geçmişleri içinde insanlara gerçekten ulaştırdığı cevaplar arasındaki açık ve kanıtlanmış ilişkidir.\n\n## Normatif Öz\n\n> 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 istemi, 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.","character_count":75251,"record_sha256":"404fb7b9ea1cc923f83423ac2f6715633f190ef2c8eac3a8442abb61dbc5ea8b"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-tr-chapter-12","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"tr","language_name":"Turkish","direction":"ltr","record_type":"chapter","sequence":14,"chapter_number":12,"item_number":null,"title":"Senkronize Dalgalar ve NOMOS Capture","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/tr/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22040778","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22040778","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K12","K14","K25","K26"],"source_word_count":10406,"source_document_sha256":"51df37981ca371d37c430cfaa0515850b2d1bd403bf1fdf0080a7246fab28f5a","structured_json":"{\"number\":12,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH12\",\"title\":\"Senkronize Dalgalar ve NOMOS Capture\",\"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\":\"Senkronize Dalgalar ve NOMOS Capture\",\"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\":\"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.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH12-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"82. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR DALGA KAYDI\",\"sourceParagraph\":2058,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":2059,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2060,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2061,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2062,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"measurementWave\\\": {\",\"sourceParagraph\":2063,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"NGW-SYNTH-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2064,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveType\\\": \\\"MW-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2065,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"WS-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2066,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"healthStatus\\\": \\\"WH-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2067,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"purpose\\\": \\\"PRINCIPAL_POPULATION_ESTIMATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2068,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systems\\\": {\",\"sourceParagraph\":2069,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"registryVersion\\\": \\\"NGAI-SYNTH-REGISTRY-W1\\\",\",\"sourceParagraph\":2070,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productCount\\\": 10\",\"sourceParagraph\":2071,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2072,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"population\\\": {\",\"sourceParagraph\":2073,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"frameVersion\\\": \\\"NGP-SYNTH-W1\\\",\",\"sourceParagraph\":2074,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sampleAllocationVersion\\\": \\\"NGS-SYNTH-W1\\\",\",\"sourceParagraph\":2075,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetValidPerProduct\\\": 1000,\",\"sourceParagraph\":2076,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetValidTotal\\\": 10000\",\"sourceParagraph\":2077,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2078,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"prompts\\\": {\",\"sourceParagraph\":2079,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"registryVersion\\\": \\\"NGPR-SYNTH-W1\\\",\",\"sourceParagraph\":2080,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"corePromptVersion\\\": \\\"1.0.0\\\"\",\"sourceParagraph\":2081,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2082,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelStates\\\": {\",\"sourceParagraph\":2083,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"controlledCleanVersion\\\": \\\"NGPS-CLEAN-W1\\\",\",\"sourceParagraph\":2084,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"naturalUserVersion\\\": \\\"NGPS-NATURAL-W1\\\"\",\"sourceParagraph\":2085,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2086,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timing\\\": {\",\"sourceParagraph\":2087,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timeStandard\\\": \\\"UTC\\\",\",\"sourceParagraph\":2088,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"dispatchWindowStart\\\": \\\"2026-09-01T12:00:00Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2089,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"dispatchWindowEnd\\\": \\\"2026-09-01T13:00:00Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2090,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"microSlotMinutes\\\": 5,\",\"sourceParagraph\":2091,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"microSlotCount\\\": 12,\",\"sourceParagraph\":2092,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"completionGraceMinutes\\\": 20,\",\"sourceParagraph\":2093,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureTargetMinutesAfterCompletion\\\": 5,\",\"sourceParagraph\":2094,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"uploadDeadlineMinutesAfterCapture\\\": 60,\",\"sourceParagraph\":2095,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"slotAssignmentLocked\\\": true\",\"sourceParagraph\":2096,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2097,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"capture\\\": {\",\"sourceParagraph\":2098,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"schemaVersion\\\": \\\"NOMOS-CAPTURE-0.9\\\",\",\"sourceParagraph\":2099,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"minimumCaptureLevel\\\": \\\"NCL-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2100,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"toolVersion\\\": \\\"SYNTH-CAPTURE-2.1\\\",\",\"sourceParagraph\":2101,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"firstEligibleOutputRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2102,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseRegenerationAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2103,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"technicalRetryPolicy\\\": \\\"PREDECLARED_TECHNICAL_FAILURES_ONLY\\\"\",\"sourceParagraph\":2104,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2105,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"events\\\": {\",\"sourceParagraph\":2106,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systemChangeEvents\\\": [],\",\"sourceParagraph\":2107,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"externalEventRegisterVersion\\\": \\\"NGER-SYNTH-W1\\\",\",\"sourceParagraph\":2108,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"mixedSystemState\\\": false\",\"sourceParagraph\":2109,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2110,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fieldwork\\\": {\",\"sourceParagraph\":2111,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"invited\\\": 13240,\",\"sourceParagraph\":2112,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"completed\\\": 10870,\",\"sourceParagraph\":2113,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureValid\\\": 10106,\",\"sourceParagraph\":2114,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"mainAnalysisIncluded\\\": 10000,\",\"sourceParagraph\":2115,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validReserve\\\": 106,\",\"sourceParagraph\":2116,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"withdrawn\\\": 0\",\"sourceParagraph\":2117,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2118,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrity\\\": {\",\"sourceParagraph\":2119,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"observationBundleCount\\\": 10106,\",\"sourceParagraph\":2120,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveManifestHash\\\": \\\"SYNTHETIC-WAVE-MANIFEST-HASH\\\",\",\"sourceParagraph\":2121,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"merkleRoot\\\": \\\"SYNTHETIC-MERKLE-ROOT\\\",\",\"sourceParagraph\":2122,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicManifestPublished\\\": true\",\"sourceParagraph\":2123,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2124,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governance\\\": {\",\"sourceParagraph\":2125,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedBeforeFieldwork\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2126,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveOwnerRole\\\": \\\"MEASUREMENT_WAVE_DIRECTOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2127,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureOwnerRole\\\": \\\"EVIDENCE_CHAIN_CUSTODIAN\\\",\",\"sourceParagraph\":2128,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"closedAt\\\": \\\"2026-09-01T15:30:00Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2129,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2130,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2131,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2132,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"83. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR GÖZLEM PAKETİ\",\"sourceParagraph\":2134,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":2135,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2136,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2137,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2138,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"observationBundle\\\": {\",\"sourceParagraph\":2139,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"observationId\\\": \\\"NGO-SYNTH-W1-ORION-TR-000184\\\",\",\"sourceParagraph\":2140,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"NGW-SYNTH-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2141,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"participantId\\\": \\\"NGU-SYNTH-000184\\\",\",\"sourceParagraph\":2142,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiSystemRecordId\\\": \\\"NGAI-SYNTH-ORION-WEB-PAID-W1-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2143,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelStateRecordId\\\": \\\"NGPS-SYNTH-ORION-TR-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2144,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptRecordId\\\": \\\"NGP-CORE-MIRROR-APPLE-SYNTH-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2145,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"slot\\\": {\",\"sourceParagraph\":2146,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"slotId\\\": \\\"W1-S04\\\",\",\"sourceParagraph\":2147,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"startUtc\\\": \\\"2026-09-01T12:15:00Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2148,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"endUtc\\\": \\\"2026-09-01T12:20:00Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2149,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"submittedWithinSlot\\\": true\",\"sourceParagraph\":2150,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2151,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timeVector\\\": {\",\"sourceParagraph\":2152,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"assignedAtUtc\\\": \\\"2026-09-01T11:00:00Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2153,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"taskOpenedAtUtc\\\": \\\"2026-09-01T12:14:20Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2154,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptSubmittedAtUtc\\\": \\\"2026-09-01T12:16:08Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2155,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"firstSystemEventAtUtc\\\": \\\"2026-09-01T12:16:10Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2156,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseCompletedAtUtc\\\": \\\"2026-09-01T12:16:24Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2157,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"capturedAtUtc\\\": \\\"2026-09-01T12:16:39Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2158,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"localHashCreatedAtUtc\\\": \\\"2026-09-01T12:16:41Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2159,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"uploadedAtUtc\\\": \\\"2026-09-01T12:17:12Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2160,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"serverAcceptedAtUtc\\\": \\\"2026-09-01T12:17:13Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2161,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"clockOffsetMilliseconds\\\": 420\",\"sourceParagraph\":2162,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2163,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attempts\\\": [\",\"sourceParagraph\":2164,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2165,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attemptNumber\\\": 1,\",\"sourceParagraph\":2166,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"firstContactOutcome\\\": \\\"COMPLETE_RESPONSE\\\",\",\"sourceParagraph\":2167,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"technicalRetry\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2168,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"firstEligibleContentOutput\\\": true\",\"sourceParagraph\":2169,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2170,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2171,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"prompt\\\": {\",\"sourceParagraph\":2172,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"assignedHash\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-TR-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2173,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sentHash\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-TR-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2174,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validity\\\": \\\"PV-1\\\"\",\"sourceParagraph\":2175,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2176,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"response\\\": {\",\"sourceParagraph\":2177,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"COMPLETE\\\",\",\"sourceParagraph\":2178,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"regenerated\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2179,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"userInterrupted\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2180,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rawTextArtifactId\\\": \\\"ART-RAW-TEXT-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2181,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"visualArtifactIds\\\": [\",\"sourceParagraph\":2182,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ART-SCREEN-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2183,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ART-SCREEN-002\\\"\",\"sourceParagraph\":2184,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2185,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationCount\\\": 0\",\"sourceParagraph\":2186,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2187,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"capture\\\": {\",\"sourceParagraph\":2188,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"method\\\": \\\"CM-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2189,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureLevel\\\": \\\"NCL-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2190,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"toolName\\\": \\\"Synthetic NOMOS-Compatible Capture\\\",\",\"sourceParagraph\":2191,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"toolVersion\\\": \\\"2.1\\\",\",\"sourceParagraph\":2192,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fullPromptVisible\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2193,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fullResponseVisible\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2194,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"systemStateCaptured\\\": true\",\"sourceParagraph\":2195,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2196,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrity\\\": {\",\"sourceParagraph\":2197,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"artifactHashes\\\": {\",\"sourceParagraph\":2198,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ART-RAW-TEXT-001\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-RAW\\\",\",\"sourceParagraph\":2199,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ART-SCREEN-001\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-SCREEN-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2200,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ART-SCREEN-002\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-SCREEN-2\\\"\",\"sourceParagraph\":2201,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2202,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"bundleHash\\\": \\\"SYNTHETIC-BUNDLE-HASH\\\",\",\"sourceParagraph\":2203,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"digitalSignature\\\": \\\"SYNTHETIC-SIGNATURE\\\",\",\"sourceParagraph\":2204,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedInWaveMerkleRoot\\\": true\",\"sourceParagraph\":2205,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2206,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"privacy\\\": {\",\"sourceParagraph\":2207,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rawEvidenceAccess\\\": \\\"RESTRICTED\\\",\",\"sourceParagraph\":2208,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"auditDerivativeCreated\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2209,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicDerivativeCreated\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2210,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"identityRedacted\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2211,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"privateConversationCaptured\\\": false\",\"sourceParagraph\":2212,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2213,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validation\\\": {\",\"sourceParagraph\":2214,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureValidity\\\": \\\"CV-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2215,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validatedBeforeSemanticScoring\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2216,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validatorRole\\\": \\\"BLINDED_CAPTURE_VALIDATOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2217,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validatedAtUtc\\\": \\\"2026-09-02T08:00:00Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2218,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2219,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"semanticAdjudication\\\": {\",\"sourceParagraph\":2220,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"PENDING\\\"\",\"sourceParagraph\":2221,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2222,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2223,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2224,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Bu kayıtlar:\",\"sourceParagraph\":2225,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek katılımcıya,\",\"sourceParagraph\":2226,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek AI ürününe,\",\"sourceParagraph\":2227,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek şirkete\",\"sourceParagraph\":2228,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ait değildir.\",\"sourceParagraph\":2229,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Senkronize dalga ve NOMOS Capture kanıt zincirinin makine tarafından okunabilir sentetik gösterimidir.\",\"sourceParagraph\":2230,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"84. BÖLÜMÜN MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR KURALI\",\"sourceParagraph\":2232,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH12-R01\",\"sourceParagraph\":2233,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every GEO-1000 observation MUST be linked to a predeclared and versioned\",\"sourceParagraph\":2235,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"measurement wave defining:\",\"sourceParagraph\":2236,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- AI product states,\",\"sourceParagraph\":2238,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- population and sample frames,\",\"sourceParagraph\":2239,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- panel states,\",\"sourceParagraph\":2240,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- prompt versions,\",\"sourceParagraph\":2241,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- UTC dispatch window,\",\"sourceParagraph\":2242,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- randomized micro-slots,\",\"sourceParagraph\":2243,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- completion and capture deadlines,\",\"sourceParagraph\":2244,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- technical-retry rules,\",\"sourceParagraph\":2245,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- capture schema,\",\"sourceParagraph\":2246,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- reference-record versions,\",\"sourceParagraph\":2247,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and governance ownership.\",\"sourceParagraph\":2248,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Synchronization MUST mean observation within a declared UTC system-state\",\"sourceParagraph\":2250,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"window and assigned slot structure. It MUST NOT be represented as\",\"sourceParagraph\":2251,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"perfect millisecond simultaneity.\",\"sourceParagraph\":2252,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every observation MUST preserve, as available:\",\"sourceParagraph\":2254,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- assignment time,\",\"sourceParagraph\":2256,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- prompt-submission time,\",\"sourceParagraph\":2257,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- first system event,\",\"sourceParagraph\":2258,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- response-completion time,\",\"sourceParagraph\":2259,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- capture time,\",\"sourceParagraph\":2260,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- hash-creation time,\",\"sourceParagraph\":2261,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- upload time,\",\"sourceParagraph\":2262,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and server-acceptance time.\",\"sourceParagraph\":2263,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The first contact outcome MUST remain visible. A technical retry MAY be\",\"sourceParagraph\":2265,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"used only under predeclared infrastructure-failure conditions and MUST\",\"sourceParagraph\":2266,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"retain every prior attempt.\",\"sourceParagraph\":2267,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Incorrect, unfavorable, refused, uncited, truncated, or critical outputs\",\"sourceParagraph\":2269,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MUST NOT be regenerated, replaced, or excluded merely because of their\",\"sourceParagraph\":2270,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"content.\",\"sourceParagraph\":2271,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A NOMOS Capture evidence bundle MUST retain the exact assigned and sent\",\"sourceParagraph\":2273,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"prompt, complete raw response, full visual evidence, system-state\",\"sourceParagraph\":2274,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"metadata, attempt log, time evidence, file hashes, bundle hash, capture\",\"sourceParagraph\":2275,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0209\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"tool version, privacy status, and blinded capture-validity decision.\",\"sourceParagraph\":2276,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0210\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A screenshot, hash, digital signature, provider log, or timestamp MUST\",\"sourceParagraph\":2278,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0211\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOT individually be represented as complete proof of observation\",\"sourceParagraph\":2279,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0212\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"authenticity.\",\"sourceParagraph\":2280,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0213\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Raw evidence MUST remain immutable or append-only. Redactions,\",\"sourceParagraph\":2282,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0214\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"corrections, withdrawals, exclusions, and adjudication changes MUST\",\"sourceParagraph\":2283,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0215\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"create linked versions and preserve the prior record where ethically and\",\"sourceParagraph\":2284,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0216\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"legally permissible.\",\"sourceParagraph\":2285,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0217\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Material AI-product changes or external events during a wave MUST be\",\"sourceParagraph\":2287,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0218\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"time-recorded and handled through sub-waves, explicit modelling,\",\"sourceParagraph\":2288,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0219\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"restarting, or mixed-state warnings.\",\"sourceParagraph\":2289,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0220\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Capture validity MUST be decided independently of semantic correctness.\",\"sourceParagraph\":2291,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0221\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Public evidence manifests MUST support verification without\",\"sourceParagraph\":2293,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0222\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"unnecessarily exposing participant identity, credentials, private\",\"sourceParagraph\":2294,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0223\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"conversation history, or precise location.\",\"sourceParagraph\":2295,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0224\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOMOS Capture compliance MUST be implementable through open, equivalent\",\"sourceParagraph\":2297,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0225\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"evidence systems and MUST NOT depend exclusively on a proprietary tool\",\"sourceParagraph\":2298,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0226\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"controlled by the standard's founder.\",\"sourceParagraph\":2299,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0227\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every wave, evidence bundle, capture decision, manifest revision, and\",\"sourceParagraph\":2301,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0228\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"integrity record MUST be versioned and attributable to an accountable\",\"sourceParagraph\":2302,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0229\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"human or organization.\",\"sourceParagraph\":2303,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0230\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Türkçe normatif karşılığı:\",\"sourceParagraph\":2304,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH12-MB0231\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"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.\",\"sourceParagraph\":2305,\"language\":\"tr-TR\"}]}}","text":"## Bölüm Sınırı\n\nİlk on bir bölüm ölçümün temel yapı taşlarını kurdu: Tek bir yanıt GEO skoru değildir. Temsil, kullanıcılar ve sistem koşulları arasında oluşan bir dağılımdır. Denetlenen varlık sonuçlardan önce tanımlanmalıdır. Resmî temsil ile doğrulanmış varlık gerçekliği ayrılmalıdır. Her AI ürününün uygun kullanıcı nüfusu ayrıca kurulmalıdır. Katılımcılar nüfusa dayalı, sürümlenmiş ve sonuçtan bağımsız bir yöntemle seçilmelidir. Küçük ülkeler ve düşük kaynaklı diller ayrı gözlem panelleriyle görünür kılınmalıdır. AI ürünü, planı, kullanıcı yüzeyi ve sistem yapılandırması sicile bağlanmalıdır. Promptlar diller arasında aynı kelimeleri değil, aynı kullanıcı niyetini taşımalıdır. Kontrollü Temiz Panel ile Doğal Kullanıcı Paneli ayrı gerçeklikleri ölçmelidir. Şimdi bütün bu unsurların aynı ölçüm olayında birleşmesi gerekir:\n\n> Katılımcılar istemi ne zaman gönderecek, ilk çıktıyı nasıl yakalayacak ve her gözlemin sonradan değiştirilmediğini nasıl kanıtlayacaktır?\n\nSenin kurucu fikrin açıktı: Dünyanın farklı ülkelerindeki insanlar aynı AI ürününe, aynı istemi, aynı zamanda göndermeli ve ekran görüntüsüyle kanıt sunmalıdır. Bu fikir GEO-1000’in deneysel kalbidir. Fakat “aynı zaman” ifadesi tek başına yeterli değildir. Bütün katılımcılar aynı saniyede gönderim yapmaya çalışırsa:\n\n- bağlantı hızları farklılaşır,\n\n- cihaz saatleri birbirinden sapar,\n\n- bazı kullanıcılar gece yarısında göreve zorlanır,\n\n- AI ürününde ani yük artışı oluşabilir,\n\n- sağlayıcı hız veya kullanım sınırı uygulayabilir,\n\n- bazı cevaplar iki saniyede, bazıları iki dakikada tamamlanabilir,\n\n- ürün ölçüm sırasında güncellenebilir,\n\nbir katılımcı cevabı hemen, diğeri saatler sonra yükleyebilir. Aynı saniyede tıklamak, aynı sistem durumunu kusursuz biçimde ölçtüğümüzü garanti etmez. Aynı şekilde yalnız ekran görüntüsü toplamak da yeterli değildir. Bir ekran görüntüsü:\n\n- kırpılmış olabilir,\n\n- istemi göstermeyebilir,\n\n- cevabın ilk mi yenilenmiş mi olduğunu kanıtlamayabilir,\n\n- ürün ve plan bilgisini göstermeyebilir,\n\n- başka gün alınmış olabilir,\n\n- başka kullanıcıdan kopyalanmış olabilir,\n\nsonradan düzenlenmiş olabilir. Bu nedenle GEO-1000 iki ayrı sistemi birlikte kurmak zorundadır:\n\n#### Senkronize Ölçüm Dalgası\n\nve:\n\n#### NOMOS Capture Kanıt Zinciri\n\nSenkronize dalga şu soruya cevap verir:\n\n> Gözlemler, karşılaştırılabilir bir sistem zamanı ve önceden tanımlanmış gönderim düzeni içinde mi üretildi?\n\nNOMOS Capture ise şunu sorar:\n\n> Gönderilen istemin, oluşan ilk çıktının, ürün koşullarının ve zaman bilgisinin değiştirilmeden korunduğunu gösterebiliyor muyuz?\n\nÖnceki denetim mimarisi, her kontrolün model veya ürün, tarih, ülke, dil, sorgu kümesi, tekrar sayısı ve ölçüm kaydı taşımasını zorunlu bir ölçüm mantığı olarak kurmuştu. Bu gereklilik yalnız teknik düzen değildir. Çünkü görünmez talimatlar, sahte kanıtlar ve bağımsızmış gibi sunulan içerikler sonunda gerçek insanların aldığı temsili bozabilir. Bu bölüm:\n\n- ölçüm dalgasını,\n\n- eşzamanlılık penceresini,\n\n- UTC zaman standardını,\n\n- gönderim slotlarını,\n\n- tamamlama ve capture sürelerini,\n\n- ilk temas sonucu ile ilk içerik çıktısını,\n\n- teknik yeniden deneme kurallarını,\n\n- dalga içindeki ürün değişikliklerini,\n\n- dış olay ve haber etkilerini,\n\n- NOMOS Capture kanıt paketini,\n\n- ekran görüntüsü, ham yanıt ve metadata ilişkisini,\n\n- zaman doğrulamasını,\n\n- dosya bütünlüğünü,\n\n- hash ve dijital imzayı,\n\n- kanıt zincirini,\n\n- mahremiyet ve redaksiyonu,\n\n- kamu kanıt manifestini,\n\n- dalga kalite ve geçerlilik statülerini\n\ntanımlar. Bu bölüm henüz:\n\n- AI yanıtlarındaki atomik iddiaların hangi gerçeklik kayıtlarıyla değerlendirileceğini,\n\n- hakemlerin cevapları nasıl kodlayacağını,\n\n- geçiş ve Critical hata eşiklerini,\n\n- nihai NOMOS skor formüllerini\n\nkesinleştirmez. Bölüm 12’nin temel sorusu şudur:\n\n> Binlerce gerçek kullanıcı gözlemini aynı ölçüm olayına bağlayıp her birini değiştirilemez, denetlenebilir ve mahremiyet koruyucu bir kanıt birimine nasıl dönüştürürüz?\n\n## NOMOS Challenge\n\nBin kişiye aynı istemi veriyorsunuz. Şöyle diyorsunuz: “Bugün öğlen gönderin.” Bir kullanıcı İstanbul’da saat 12.03’te gönderiyor. Başka kullanıcı Londra’da kendi yerel saatine göre öğlen gönderiyor. Başka kullanıcı Tokyo’da görevi akşam görüyor ve sekiz saat sonra tamamlıyor.\n\nBir kullanıcı cihaz saatini yanlış ayarlamış. Bir diğerinin interneti kesilmiş. Başka biri cevabı beğenmemiş ve: “Regenerate” düğmesine basmış. Sonra en uzun ve en olumlu cevabın ekran görüntüsünü yüklemiş. Bir kullanıcı yalnız cevabın ortasını kırpmış. İstem görünmüyor. AI ürününün adı görünmüyor.\n\nBaşka biri aynı ekran görüntüsünü iki farklı panel hesabıyla göndermiş. Bir kullanıcı görevi doğru yapmış fakat ekran görüntüsünü iki gün sonra yüklemiş. Bu sırada dosyayı kırpmış ve kişisel bilgilerini silmiş. Dosyanın ilk hâli korunmamış. Başka bir kullanıcı AI’nın ilk cevabında:\n\n“Bu konuda yanıt veremem.” sonucunu almış. Araştırmacı: “Teknik hata olmuş olmalı.” diyerek yeniden denemesini istemiş. İkinci cevap doğru çıkmış ve yalnız ikinci cevap rapora girmiş. Bir başka kullanıcı gerçek bağlantı hatası yaşamış. İstem gönderilmiş fakat sistem hiçbir içerik üretmemiş.\n\nBu kez araştırmacı yeniden denemeye izin vermemiş. Aynı protokol iki kullanıcıya farklı uygulanmış. Şimdi ölçüm dalgasının ortasında AI sağlayıcısı:\n\n- web arama davranışını,\n\n- atıf sistemini,\n\n- kullanılan model yönlendirmesini\n\ndeğiştiriyor. İlk 500 kişi eski sistem durumunu, sonraki 500 kişi yeni sistem durumunu görüyor. Rapor: “1.000 kişi aynı AI sistemini aynı anda test etti.” diyor. Bu cümle doğru değildir. Bin kullanıcı vardır. Fakat tek ve bütünlüklü ölçüm dalgası olmayabilir.\n\nŞimdi bütün ekran görüntülerine hash uyguluyorsunuz. Bunun bütün gözlemlerin gerçek olduğunu kanıtladığını söylüyorsunuz. Hash neyi kanıtlar? Dosyanın hash üretildikten sonra değiştirilmediğini güçlendirir. Şunları tek başına kanıtlamaz:\n\n- Görselin gerçek AI ürününden geldiğini\n\n- İlk cevap olduğunu\n\n- Doğru zamanda alındığını\n\n- Başka kullanıcıdan kopyalanmadığını\n\n- İstemin doğru olduğunu\n\n- Görselin hash öncesinde düzenlenmediğini\n\nBu bölümün ilk hükmü şudur:\n\n> Aynı anda ölçmek, aynı saniyede tıklamak değildir.\n\nİkinci hükmü şudur:\n\n> Ekran görüntüsü kanıt paketinin parçasıdır; kanıt paketinin tamamı değildir.\n\nÜçüncü hükmü şudur:\n\n> İlk yanlış cevap veri kusuru değildir. Protokole uygun üretildiyse ölçüm sonucudur.\n\nDördüncü hükmü şudur:\n\n> Hash, bütünlüğü güçlendirir; gözlemin gerçekliğini tek başına yaratmaz.\n\nBeşinci hükmü şudur:\n\n> Bir dalga içinde sistem maddi biçimde değişirse, zaman kaydı olmayan bin cevap tek sisteme ait sayılamaz.\n\nAltıncı hükmü şudur:\n\n> Kanıt zinciri, sonucu güzel göstermek için değil; sonucun nasıl oluştuğunu daha sonra yeniden denetleyebilmek için kurulur.\n\n## 1. BÖLÜMÜN AMACI\n\nBu bölümün amacı, GEO-1000 kullanıcı gözlemlerini karşılaştırılabilir zaman pencerelerinde üretmek ve her gözlemi eksiksiz bir dijital kanıt zinciriyle korumaktır. Bölüm şu ayrımları normatif hâle getirir:\n\n- Aynı saniye ile senkronize ölçüm penceresi\n\n- Yerel saat ile UTC zamanı\n\n- Dalga ile alt dalga\n\n- Gönderim zamanı ile cevap tamamlanma zamanı\n\n- Capture zamanı ile yükleme zamanı\n\n- Planlanan slot ile gerçek gönderim\n\n- İlk sistem teması ile ilk içerik yanıtı\n\n- Teknik hata ile sistem reddi\n\n- Teknik yeniden deneme ile cevap yenileme\n\n- İlk uygun çıktı ile en iyi seçilmiş çıktı\n\n- Yanıtın tamamlanması ile ekranda görünür olması\n\n- Ham yanıt ile ekran görüntüsü\n\n- Ekran görüntüsü ile tam kanıt paketi\n\n- Dosya bütünlüğü ile gözlem özgünlüğü\n\n- Hash ile zaman damgası\n\n- Yerel cihaz saati ile güvenilir zaman kaynağı\n\n- Katılımcı yüklemesi ile sunucu kabul zamanı\n\n- Ham kanıt ile redakte edilmiş kamu kopyası\n\n- Gözlem kimliği ile katılımcı kimliği\n\n- Capture geçerliliği ile yanıt doğruluğu\n\n- Ürün güncellemesi ile doğal çıktı varyansı\n\n- Dış haber olayı ile AI ürün değişikliği\n\n- Dalga sonlandırması ile sonuç sonrası dışlama\n\n- İnsan kullanıcı yakalaması ile otomatik bot ölçümü\n\n- Kullanıcı yüzeyi kaydı ile API logu\n\n- Bağımsız capture ile sağlayıcı telemetry’si\n\n- Kanıtın saklanması ile kanıtın herkese açılması\n\n- Değiştirilemez kayıt ile düzeltilemez kayıt\n\n- Ham veri koruması ile hatalı kararın sürümlü düzeltilmesi\n\nBu bölümün sonunda her GEO-1000 denetimi şu sorulara cevap verebilmelidir:\n\n> Bu gözlem hangi dalgaya aittir?\n\n> İstem hangi UTC zamanında gönderildi?\n\n> İlk sistem sonucu neydi?\n\n> Cevap ne zaman tamamlandı ve ne zaman yakalandı?\n\n> Teknik yeniden deneme yapıldıysa nedeni ve önceki girişim nerede?\n\n> Ekran görüntüsü istemi, ürünü ve cevabın tamamını gösteriyor mu?\n\n> Ham yanıt ile görsel birbirini doğruluyor mu?\n\n> Dosyaların hash’i ve zaman damgası ne zaman üretildi?\n\n> Kanıt sonradan değiştirildiyse değişiklik geçmişi görünür mü?\n\n> Katılımcı mahremiyeti korunurken bağımsız denetçi ham kanıtı doğrulayabilir mi?\n\n## 2. MERKEZÎ NORMATİF HÜKÜM\n\nHer GEO-1000 gözlemi, veri toplamadan önce kilitlenmiş bir ölçüm dalgasına bağlanmalı; istem gönderiminden ilk sistem sonucuna, cevap tamamlanmasından capture ve yüklemeye kadar bütün maddi zamanları; AI ürün koşullarını; gönderilen tam istemi; ilk uygun çıktıyı ve bütünlük kayıtlarını taşıyan sürümlü bir NOMOS Capture Kanıt Paketi içinde korunmalıdır. Bir GEO-1000 gözlemi yalnız:\n\n- ekran görüntüsü,\n\n- kopyalanmış cevap metni,\n\n- katılımcı beyanı,\n\n- dosya hash’i\n\nile tek başına geçerli sayılamaz. Ana kanıt paketi ilgili olduğu ölçüde şunları taşımalıdır:\n\n- Dalga kimliği\n\n- Katılımcının anonim gözlem kimliği\n\n- AI Sistem Sicili kaydı\n\n- Panel durumu\n\n- İstem kimliği ve sürümü\n\n- Atanan istem\n\n- Gönderilen istem\n\n- Gönderim zamanı\n\n- İlk sistem teması\n\n- Cevap tamamlanma zamanı\n\n- Capture zamanı\n\n- Yükleme zamanı\n\n- Tam ham cevap\n\n- Tam ekran veya ardışık ekran görüntüleri\n\n- Atıf ve kaynak kayıtları\n\n- Teknik hata ve yeniden deneme günlüğü\n\n- Ürün ayarları\n\n- Dosya hash’leri\n\n- Paket hash’i\n\n- Zaman doğrulama kaydı\n\n- Capture aracı sürümü\n\n- Geçerlilik kararı\n\n- Mahremiyet ve redaksiyon durumu\n\n- Kanıt zinciri sahibi\n\n## 3. ÖLÇÜM DALGASI NEDİR?\n\nÖlçüm dalgası, önceden tanımlanmış:\n\n- AI ürünleri,\n\n- hedef nüfus,\n\n- istem sürümleri,\n\n- kullanıcı panelleri,\n\n- zaman penceresi,\n\n- örneklem tahsisi,\n\n- capture protokolü,\n\n- referans kayıtları\n\naltında yürütülen bütünlüklü veri toplama olayıdır. Bir dalga:\n\nWk=(A,U,P,F,T,C,R,G)\n\nşeklinde gösterilebilir. Burada:\n\n- A: AI ürün örnekleri\n\n- U: hedef kullanıcı nüfusu ve örneklem\n\n- P: istem kümesi\n\n- F: panel durumları\n\n- T: zaman ve gönderim yapısı\n\n- C: capture protokolü\n\n- R: referans gerçeklik sürümü\n\n- G: yönetişim ve kilit kaydı\n\nBu alanlardan biri maddi biçimde değişirse yeni dalga veya alt dalga gerekebilir.\n\n## 4. DALGA TÜRLERİ\n\n### MW-1 — PRINCIPAL SYNCHRONIZED WAVE\n\nAna GEO-1000 nüfus ölçümüdür. Her AI ürünü için varsayılan olarak en az 1.000 geçerli Population Panel gözlemi hedefler.\n\n### MW-2 — CONFIRMATORY WAVE\n\nİlk dalgadaki sonucu tekrar etmek, belirli hatayı doğrulamak veya istatistiksel kararlılığı sınamak için yapılır. İlk dalganın düşük veya yüksek skorunu değiştirmek için kullanılmaz. Ayrı sonuç üretir.\n\n### MW-3 — INCIDENT WAVE\n\nCritical veya önemli Sentinel olayı sonrasında hedefli ve hızlı doğrulama amacıyla yapılır. Küresel ana dalga değildir.\n\n### MW-4 — DRIFT MONITORING WAVE\n\nÜrün, varlık, kaynak veya dil davranışındaki zaman değişimini izler.\n\n### MW-5 — DÜZELTME RETEST WAVE\n\nDüzeltme veya müdahale sonrasında yeni sonuç üretir. Önceki dalgayı silmez.\n\n### MW-6 — LOCAL-TIME BALANCED WAVE\n\nKatılımcıların benzer yerel saat koşullarında ölçülmesini amaçlar. Tek bir küresel sistem anını ölçmez.\n\n### MW-7 — CONTROLLED LABORATORY WAVE\n\nDondurulmuş model, API veya standart test hesaplarıyla yürütülen kontrollü çalışmadır. Gerçek kullanıcı Population Panel’i değildir.\n\n## 5. “AYNI ZAMAN” NE ANLAMA GELİR?\n\nGEO-1000’de eşzamanlılık:\n\n#### Bütün kullanıcıların aynı milisaniyede tıklaması\n\nanlamına gelmez. İşlevsel tanım şudur:\n\n> Gözlemlerin önceden belirlenmiş aynı UTC ölçüm penceresi içinde, kayıtlı ve sonuçtan bağımsız gönderim slotlarına göre üretilmesi.\n\nBu yaklaşım üç amacı dengeler:\n\n- Ürün durumunu zaman bakımından yakın tutmak\n\n- Sağlayıcı üzerindeki ani yapay yükü azaltmak\n\n- Katılımcı gönderimlerini yeniden üretilebilir biçimde dağıtmak\n\n## 6. ZAMAN YAPISI\n\nHer dalga en azından dört zaman katmanı taşımalıdır.\n\n### 6.1. Dalga Penceresi\n\nBütün ana gönderimlerin yapılması gereken UTC aralığıdır. Örnek:\n\n### 12.00–13.00 UTC\n\n### 6.2. Mikro-Slot\n\nKatılımcının istemi göndermesi için atandığı daha kısa zaman aralığıdır. Örnek:\n\n### 12.15–12.20 UTC\n\n### 6.3. Tamamlama Ek Süresi\n\nİstem slot içinde gönderilmişse cevabın tamamlanması için tanınan önceden belirlenmiş süredir.\n\n### 6.4. Capture ve Yükleme Süresi\n\nCevap tamamlandıktan sonra kanıtın oluşturulması ve güvenli sisteme yüklenmesi için tanınan süredir.\n\n## 7. ADAY SENKRONİZE DALGA TEMEL KURALI\n\n### CANDIDATE BASE RULE — ADAY TEMEL KURAL\n\nGenel tüketici sohbet ürünleri için ana senkronize dalga aday olarak şu yapıyı kullanabilir:\n\n- Gönderim penceresi: 60 dakika\n\n- Mikro-slotlar: 12 adet × 5 dakika\n\n- Katılımcı gönderimi: kendisine atanan mikro-slot içinde\n\n- Cevap tamamlanma ek süresi: gönderimden sonra en fazla 20 dakika\n\n- Capture hash üretimi: cevap tamamlandıktan sonra tercihen 5 dakika içinde\n\n- Kanıt yükleme: capture sonrasında en fazla 60 dakika içinde\n\n- Teknik sorun bildirme: aynı dalga içinde\n\nBu süreler evrensel ve nihai değildir. Şu koşullara göre değişebilir:\n\n- AI ürününün cevap süresi\n\n- Mobil bağlantı\n\n- Ülke altyapısı\n\n- Uzun cevap biçimi\n\n- Erişilebilirlik ihtiyacı\n\n- Ürün kullanım limiti\n\nKullanılan süreler veri toplamadan önce kilitlenmelidir.\n\n## 8. NEDEN MİKRO-SLOTLAR?\n\nBin katılımcının aynı anda gönderim yapması:\n\n- AI ürününde olağan dışı yük,\n\n- hız limiti,\n\n- kuyruk,\n\n- teknik hata,\n\n- cevap süresi artışı\n\noluşturabilir. Bu durumda denetim ürünün normal davranışını değil:\n\n#### denetimin yarattığı yapay yük olayını\n\nölçebilir. Mikro-slotlar:\n\n- yükü dağıtır,\n\n- aynı genel sistem zamanını korur,\n\n- gönderim sırasını sonuçtan bağımsız yapar,\n\nzaman etkisinin modellenmesine izin verir.\n\n## 9. SLOT ATAMASI\n\nKatılımcılar slotlara:\n\n- ülke,\n\n- dil,\n\n- AI ürünü,\n\n- plan,\n\n- panel durumu\n\nbakımından dengeli ve önceden rastgeleleştirilmiş biçimde atanmalıdır. Bir mikro-slot yalnız:\n\n- belirli ülke,\n\n- belirli dil,\n\n- belirli ürün\n\nkullanıcılarıyla dolmamalıdır. Aksi hâlde zaman etkisi grup etkisiyle karışır.\n\n## 10. YEREL SAAT ADALETİ\n\nTek UTC penceresi bazı katılımcılar için:\n\n- gece,\n\n- çalışma saati,\n\n- ibadet veya dinlenme zamanı,\n\n- ulaşılması zor bir saat\n\nolabilir. Bu durum:\n\n- katılım oranını,\n\n- bağlantı koşulunu,\n\n- kullanıcı dikkatini,\n\n- cihaz türünü\n\netkileyebilir. İki tamamlayıcı yöntem kullanılabilir.\n\n### 10.1. Dönen Küresel Dalgalar\n\nAna dalgalar farklı UTC saatlerinde yürütülür. Örnek:\n\n- Dalga 1: 12.00 UTC\n\n- Dalga 2: 20.00 UTC\n\n- Dalga 3: 04.00 UTC\n\nBöylece aynı bölge her dalgada aynı yerel saat yükünü taşımaz.\n\n### 10.2. Yerel Saat Dengeli Alt Dalga\n\nKatılımcılar kendi yerel saatlerinde benzer zaman bandında ölçülür. Bu çalışma:\n\n- kullanıcı yorgunluğu,\n\n- günlük kullanım davranışı\n\niçin değerlidir. Tek küresel sistem anı sonucu değildir.\n\n## 11. ÜÇ DALGALI KARARLILIK MİMARİSİ\n\n### CANDIDATE ARCHITECTURE — ADAY MİMARİ\n\nGEO-1000’in tam uygulaması için en az üç ana dalga önerilebilir:\n\n#### W1 — Başlangıç Dalgası\n\nİlk nüfus tahminini üretir.\n\n#### W2 — Kısa Dönem Tekrarı\n\nÜrünün ve ölçümün kısa dönem kararlılığını sınar. Aday aralık: W1’den 24–72 saat sonra\n\n#### W3 — Orta Dönem Kararlılığı\n\nÜrün ve varlık temsilinin daha uzun dönemde korunup korunmadığını ölçer. Aday aralık: W1’den 14–30 gün sonra Kesin aralıklar veri toplamadan önce belirlenmelidir. Ürün güncellemesi veya olay nedeniyle değiştirilecekse yeni sürüm kaydı gerekir.\n\n## 12. 30.000 GÖZLEMLİ KURUCU TASARIM\n\nOn AI ürünü, ürün başına 1.000 ana gözlem ve üç ana dalga için:\n\n10×1.000×3=30.000\n\ngeçerli ana Population Panel gözlemi hedeflenir. Tamamlayıcı:\n\n- Country Sentinel\n\n- Language Fairness\n\n- Accessibility\n\n- Incident\n\n- Retest\n\npanelleri bu sayının üzerine eklenebilir. 30.000:\n\n- davet sayısı değildir,\n\n- dosya sayısı değildir,\n\nekran görüntüsü sayısı değildir. Geçerli ana ürün-gözlemi hedefidir.\n\n## 13. GÖZLEMİN ZAMAN VEKTÖRÜ\n\nHer gözlem için zaman vektörü aday olarak şöyle tanımlanabilir:\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\nBurada:\n\n- tiassign: görevin kullanıcıya atandığı zaman\n\n- tiopen: görevin açıldığı zaman\n\n- tisubmit: istemin gönderildiği zaman\n\n- tifirst: ilk görünür sistem sonucunun başladığı zaman\n\n- ticomplete: cevabın tamamlandığı zaman\n\n- ticapture: kanıtın yakalandığı zaman\n\n- tiupload: paketin güvenli sisteme ulaştığı zaman\n\n- tivalidate: capture geçerliliğinin incelendiği zaman\n\nBu zamanların tamamı her kullanıcı yüzeyinde doğrudan gözlenemeyebilir. Bilinmeyen alanlar UNKNOWN kalmalıdır.\n\n## 14. TEMEL SÜRE METRİKLERİ\n\nYanıt gecikmesi:\n\nL_i = t_i^complete − t_i^submit\n\nCapture gecikmesi:\n\nC_i = t_i^capture − t_i^complete\n\nYükleme gecikmesi:\n\nU_i = t_i^upload − t_i^capture\n\nSlot sapması:\n\nD_i = t_i^submit − t_i^{slot-midpoint}\n\nolarak hesaplanabilir. Bu metrikler:\n\n- sistem yükü,\n\n- katılımcı gecikmesi,\n\n- kanıt güveni,\n\n- dalga bütünlüğü\n\nbakımından değerlidir.\n\n## 15. GECİKME SONUCA GÖRE YÖNETİLEMEZ\n\nUzun sürede tamamlanan bir cevap:\n\n- doğru,\n\n- yanlış,\n\n- uzun,\n\n- atıf’lı\n\nolabilir. Gecikme nedeniyle dışlama kuralı:\n\n- veri toplamadan önce,\n\n- cevap içeriğinden bağımsız\n\ntanımlanmalıdır. Şu davranış yasaktır: Olumsuz cevap geç tamamlandı diye dışlamak; olumlu cevap aynı gecikmeyle tamamlandığında korumak.\n\n## 16. DALGA DURUM STATÜLERİ\n\n### WS-0 — PLANNED\n\nDalga planlanmıştır. Henüz kilitlenmemiştir.\n\n### WS-1 — LOCKED\n\nÖrneklem, istem, ürün, zaman ve capture kuralları kilitlenmiştir.\n\n### WS-2 — OPEN\n\nGönderim penceresi başlamıştır.\n\n### WS-3 — CLOSED\n\nYeni gönderim kabulü sona ermiştir. Tamamlama ve yükleme ek süreleri devam edebilir.\n\n### WS-4 — COMPLETED\n\nSaha ve ilk capture doğrulamaları tamamlanmıştır.\n\n### WS-5 — SPLIT\n\nMaddi sistem veya protokol değişikliği nedeniyle alt dalgalara ayrılmıştır.\n\n### WS-6 — PAUSED\n\nGüvenlik, ürün veya altyapı sorunu nedeniyle geçici durdurulmuştur.\n\n### WS-7 — ABORTED\n\nDalga tamamlanmadan sonlandırılmıştır. Sonuçları sınırlı veya kullanılamaz olabilir.\n\n### WS-8 — INVALIDATED\n\nÖnceden tanımlanmış ağır protokol kusuru nedeniyle ana tahmin için geçersizdir. Ham gözlemler silinmez.\n\n### WS-9 — ARCHIVED\n\nSürümü kapanmış ve kanıt zinciri arşivlenmiştir.\n\n## 17. DALGA SAĞLIK SINIFLARI\n\n### WH-0 — NOT ASSESSED\n\nDalga sağlığı değerlendirilmemiştir.\n\n### WH-1 — COMPROMISED\n\nMaddi sistem değişikliği, zaman veya capture kusuru vardır. Ana sonuç için kullanılamayabilir.\n\n### WH-2 — PARTIAL\n\nBazı tabaka veya slotlar yetersizdir. Daraltılmış sonuç üretilebilir.\n\n### WH-3 — ACCEPTABLE\n\nAna zaman, sistem ve capture koşulları yeterince korunmuştur.\n\n### WH-4 — STRONG\n\nYüksek capture güveni, dengeli slot kapsamı ve düşük protokol kaybı vardır.\n\n### WH-5 — REPLICATED\n\nBenzer dalga sağlığı birden fazla zaman ve bağımsız panelde tekrar edilmiştir. Dalga sağlığı, AI skorunun yüksek veya düşük olmasına bağlı değildir.\n\n## 18. DALGA İÇİNDE ÜRÜN DEĞİŞİKLİĞİ\n\nAI ürünü ölçüm penceresi içinde maddi biçimde değişebilir. Sinyaller:\n\n- Model etiketi değişikliği\n\n- Arayüz değişikliği\n\n- Web özelliğinin açılması veya kapanması\n\n- Atıf formatı değişikliği\n\n- Cevap yapısında ani kırılma\n\n- Sağlayıcı duyurusu\n\n- Çok sayıda kullanıcıda aynı anda farklı sistem davranışı\n\n- Ürün kesintisi veya yeniden başlatma\n\nBu durumda: Değişiklik zamanı tahmin edilir. Sistem konfigürasyon parmak izleri karşılaştırılır. Dalga WS-5 — SPLIT statüsüne alınabilir. Önceki ve sonraki gözlemler ayrı alt dalga olur. Tek skor üretilecekse sistem durumu ayrı faktör olarak modellenir. Maddi belirsizlik kamu kaydında gösterilir.\n\n## 19. DIŞ OLAY KAYDI\n\nAI ürünü değişmeden de dünya değişebilir. Ölçüm sırasında:\n\n- şirket satın alması,\n\n- ürün lansmanı,\n\n- büyük haber,\n\n- hukuki karar,\n\n- kriz,\n\n- finansal açıklama,\n\n- viral içerik\n\noluşabilir. Bu olay:\n\n- web kaynaklarını,\n\n- retrieval sonuçlarını,\n\n- kullanıcı istem yorumunu,\n\n- AI cevabını\n\ndeğiştirebilir. Her dalga ilgili olduğu ölçüde:\n\n#### External Event Register\n\ntaşımalıdır.\n\n## 20. DIŞ OLAY SONUÇLARI NASIL YÖNETİLİR?\n\nBir dış olay:\n\n- dalgadan önce biliniyorsa referans paketi güncellenir,\n\n- dalga sırasında oluşuyorsa zaman damgasıyla işaretlenir,\n\ndalga sonrasında fark edilirse geriye dönük olay kaydı eklenir. Şu davranış yasaktır: Skoru düşüren haber nedeniyle gözlemleri dışlamak; skoru yükselten haber olduğunda korumak. Olayın kendisi gerçek dünya sistem durumunun parçası olabilir. Gerekirse alt dalga veya event-adjusted analiz yapılır.\n\n## 21. İLK TEMAS SONUCU\n\nKullanıcının istemi gönderdikten sonra karşılaştığı ilk sistem sonucu:\n\n#### First Contact Outcome\n\nolarak adlandırılır. İlk temas sonucu:\n\n- Tam cevap\n\n- Ret\n\n- Teknik hata\n\n- Kullanım limiti\n\n- Bağlantı kesintisi\n\n- Sonsuz yükleme\n\n- Clarification sorusu\n\n- Sonuçsuzluk\n\nolabilir. Bu olay gerçek kullanıcı deneyiminin parçasıdır. Sessizce silinemez.\n\n## 22. İLK UYGUN İÇERİK ÇIKTISI\n\nTeknik hata sonrasında önceden izin verilen yeniden denemede oluşan ilk maddi cevap:\n\n#### First Eligible Content Output\n\nolarak adlandırılabilir. Bu çıktı: ilk temas sonucunun yerine geçmez, onunla birlikte kaydedilir. Örnek:\n\n- İlk temas: hız limiti\n\n- Beş dakika sonra önceden izinli teknik yeniden deneme\n\n- İlk içerik cevabı\n\nRapor şunları birlikte göstermelidir:\n\n- İlk kullanıcı deneyimi: hız limiti\n\n- İlk içerik temsili: belirtilen cevap\n\n## 23. İLK UYGUN ÇIKTI KURALI\n\nBir AI ürünü ilk prompta maddi cevap ürettiyse:\n\n- yanlış olsa,\n\n- kısa olsa,\n\n- ret içerse,\n\n- atıf göstermese,\n\n- markayı yanlış tanımlasa\n\nyeniden üretim yapılamaz. Ana gözlem ilk çıktıdır. Kullanıcı:\n\n- regenerate,\n\n- rewrite,\n\n- try again,\n\n- başka cevap,\n\n- devam et\n\ngibi yollarla yeni cevap seçemez.\n\n## 24. TEKNİK YENİDEN DENEME\n\nTeknik yeniden deneme yalnız önceden tanımlanmış teknik koşullarda kullanılabilir. Aday izin nedenleri:\n\n- Cevap başlamadan bağlantı kesintisi\n\n- Sunucu hata kodu\n\n- Arayüzün istemi göndermemesi\n\n- Uygulamanın çökmesi\n\n- Doğrulanmış geçici sistem kesintisi\n\nTeknik yeniden deneme nedeni olamaz:\n\n- Yanlış cevap\n\n- Ret\n\n- Kısa cevap\n\n- Atıf eksikliği\n\n- Marka anılmaması\n\n- Critical hata\n\n- Denetlenen kurumun cevabı beğenmemesi\n\n## 25. KISMİ CEVAPTA YENİDEN DENEME\n\nSistem maddi içeriğin bir bölümünü üretmiş ve sonra durmuşsa:\n\n- kısmi çıktı saklanır,\n\n- TRUNCATED_RESPONSE olarak kaydedilir,\n\nyeniden deneme yapılacaksa yeni ve bağlantılı girişim oluşturulur. Kısmi cevap yokmuş gibi silinemez.\n\n## 26. GİRİŞİM ZİNCİRİ\n\nBir gözlem ataması birden fazla teknik girişim taşıyabilir:\n\nA_i → (Attempt_{i,1}, Attempt_{i,2}, …)\n\nHer girişim:\n\n- zaman,\n\n- ürün durumu,\n\n- istem hash’i,\n\n- sistem sonucu,\n\n- teknik hata nedeni\n\ntaşır. Bir girişim diğerinin üzerine yazılmaz.\n\n## 27. NOMOS CAPTURE NEDİR?\n\nNOMOS Capture, kullanıcıya verilen istemden kanıt paketinin arşivlenmesine kadar gözlemin bütünlüğünü koruyan açık bir veri ve prosedür standardıdır. NOMOS Capture:\n\n- yalnız bir ekran görüntüsü uygulaması değildir,\n\n- yalnız NobleJackal’a ait kapalı bir yazılım olmak zorunda değildir,\n\nyalnız tek bir tarayıcı uzantısına bağlı değildir. Uyumlu bir NOMOS Capture uygulaması:\n\n- açık veri şemasını,\n\n- zaman ve bütünlük kurallarını,\n\n- mahremiyet sınırlarını,\n\n- kanıt zincirini\n\nkarşılamalıdır. Bağımsız araştırmacılar kendi uyumlu araçlarını geliştirebilmelidir. Standart yalnız kurucunun yazılımıyla uygulanabiliyorsa bağımsız tekrar zayıflar.\n\n## 28. NOMOS CAPTURE’IN DÖRT İŞLEVİ\n\n### 28.1. Görevi Teslim Etmek\n\nDoğru:\n\n- kullanıcı,\n\n- istem,\n\n- AI ürünü,\n\n- slot\n\neşleşmesini sağlar.\n\n### 28.2. Gözlemi Yakalamak\n\nİstemi, ilk sistem sonucunu, cevabı ve ilgili kullanıcı yüzeyini kaydeder.\n\n### 28.3. Bütünlüğü Korumak\n\nDosya hash’i, zaman damgası ve paket ilişkisini oluşturur.\n\n### 28.4. Kanıtı Taşımak\n\nHam, kısıtlı ve kamuya açık kanıt katmanlarını birbirine bağlar.\n\n## 29. CAPTURE YÖNTEMLERİ\n\n### CM-1 — GUIDED MANUAL CAPTURE\n\nKatılımcı yönergeyle ekran görüntüsü ve ham cevap metni sağlar. Düşük teknik yük taşır. İnsan hatasına açıktır.\n\n### CM-2 — ASSISTED CAPTURE APPLICATION\n\nUygulama:\n\n- istem kopyalama,\n\n- zaman kaydı,\n\n- dosya yükleme,\n\n- hash üretimi\n\nişlevlerini destekler. AI ürününe müdahale etmez.\n\n### CM-3 — INSTRUMENTED USER-SURFACE CAPTURE\n\nTarayıcı veya uygulama entegrasyonu:\n\n- gönderilen istemi,\n\n- ürün metadata’sını,\n\n- cevap metnini,\n\n- zamanları\n\ndoğrudan yakalar. Yüksek bütünlük sağlar. Kullanım koşulları ve mahremiyet değerlendirilmelidir.\n\n### CM-4 — PROVIDER EXPORT OR TELEMETRY CAPTURE\n\nSağlayıcının oturum export’u veya doğrulanmış telemetry’si kullanılır. Bağımsız capture’a güçlü destek olabilir. Tek başına bağımsızlık sağlamayabilir.\n\n### CM-5 — CONTROLLED API OR LAB CAPTURE\n\nAPI veya dondurulmuş sistem logları kullanılır. Canlı kullanıcı yüzeyi gözlemi değildir. Ayrı laboratuvar paneline aittir.\n\n## 30. OTOMASYONUN SINIRI\n\nOtomasyon:\n\n- istem teslimi,\n\n- zaman kaydı,\n\n- hash üretimi,\n\n- dosya bütünlüğü\n\niçin kullanılabilir. Katılımcının yerine:\n\n- bot hesabı,\n\n- otomatik toplu sorgu,\n\n- kullanıcı olmayan oturum\n\nüretirse gerçek insan Population Panel’i oluşturmaz. Otomatik sistem denetimi ayrı:\n\n### CONTROLLED_AUTOMATION_PANEL\n\nolarak kaydedilmelidir.\n\n## 31. CAPTURE GÜVEN SEVİYELERİ\n\n### NCL-0 — NO VERIFIABLE CAPTURE\n\nYalnız katılımcı beyanı vardır. Ana GEO-1000 sonucuna alınamaz.\n\n### NCL-1 — PARTIAL EVIDENCE\n\nCevap metni veya sınırlı ekran görüntüsü vardır. İstem veya sistem koşulu tam doğrulanamaz.\n\n### NCL-2 — SCREEN-EVIDENCED\n\nİstem, cevap ve temel ürün yüzeyi ekran görüntüsüyle doğrulanmıştır. Metadata ve zaman güveni sınırlı olabilir.\n\n### NCL-3 — FULL EVIDENCE BUNDLE\n\nTam cevap, istem, ürün kaydı, zamanlar, ekran görüntüsü ve hash bulunmaktadır. Ana analiz için aday asgari düzeydir.\n\n### NCL-4 — INSTRUMENTED AND SIGNED CAPTURE\n\nCapture aracı istem, cevap, zaman ve metadata’yı doğrudan kaydetmiş; paket dijital olarak imzalanmıştır.\n\n### NCL-5 — INDEPENDENTLY VERIFIED MULTI-SOURCE CAPTURE\n\nCapture paketi:\n\n- bağımsız doğrulama,\n\n- sağlayıcı export’u,\n\n- ikinci kanıt kaynağı\n\nile desteklenmiştir. Ana GEO-1000 gerçek kullanıcı gözlemleri en azından:\n\n### NCL-3\n\ndüzeyini hedeflemelidir.\n\n## 32. NOMOS CAPTURE KANIT PAKETİ\n\nHer gözlem için paket aday olarak şu bileşenleri taşır:\n\n### 32.1. Observation Manifest\n\nGözlemin bütün kimlik ve durum alanlarını içerir.\n\n### 32.2. İstem Artifact\n\nAtanan ve gönderilen tam istem metni, sürümü ve hash’i.\n\n### 32.3. Raw Yanıt Artifact\n\nAI ürününün ürettiği tam ham cevap.\n\n### 32.4. Visual Evidence Artifact\n\nİstem, cevap ve ürün yüzeyini gösteren görüntü veya ardışık görüntüler.\n\n### 32.5. System-State Artifact\n\nPlan, yüzey, model etiketi, hafıza, web ve diğer maddi sistem durumlarını gösterir.\n\n### 32.6. Time Evidence Artifact\n\nGönderim, tamamlanma, capture ve yükleme zamanlarını taşır.\n\n### 32.7. Attempt Log\n\nTeknik hata ve yeniden deneme zincirini gösterir.\n\n### 32.8. Integrity Manifest\n\nBütün dosyaların hash ve boyutlarını içerir.\n\n### 32.9. Privacy Manifest\n\nRedaksiyon, erişim ve saklama durumunu gösterir.\n\n### 32.10. Validation Record\n\nCapture geçerliliğinin kim tarafından ve ne zaman değerlendirildiğini gösterir.\n\n## 33. EKRAN GÖRÜNTÜSÜNÜN ASGARİ İÇERİĞİ\n\nİlgili olduğu ölçüde görsel kanıt şunları göstermelidir:\n\n- AI ürün veya yüzey kimliği\n\n- Tam istem\n\n- Cevabın başlangıcı\n\n- Cevabın sonu\n\n- Atıf alanları\n\n- Ret veya hata mesajı\n\n- Görünen model etiketi\n\n- Oturumun yeni veya ilgili durumda olduğuna dair kanıt\n\n- Maddi sistem ayarı\n\n- Cevabın kesilmediğini gösteren arayüz durumu\n\n## 34. UZUN CEVAPLAR\n\nCevap tek ekrana sığmıyorsa:\n\n- tam sayfa capture,\n\n- kaydırmalı capture,\n\n- üst üste binen ardışık ekran görüntüleri,\n\n- ekran kaydı,\n\n- doğrudan metin export’u\n\nkullanılabilir. Ardışık görseller:\n\n- boşluk bırakmamalı,\n\n- birbirleriyle örtüşmeli,\n\nsıra numarası taşımalıdır. Yalnız olumlu veya ilgili bölüm kırpılamaz.\n\n## 35. EKRAN KAYDI\n\nEkran kaydı:\n\n- istem gönderimini,\n\n- streaming cevabı,\n\n- tamamlanma durumunu,\n\n- yenileme yapılmadığını\n\ngösterebilir. Ancak:\n\n- daha fazla kişisel bilgi,\n\n- bildirim,\n\n- özel uygulama,\n\n- hesap kimliği\n\nyakalayabilir. Bu nedenle ekran kaydı:\n\n- varsayılan zorunluluk olmayabilir,\n\n- yüksek riskli veya doğrulama alt örneğinde kullanılabilir,\n\nkayıt öncesi gizlilik hazırlığı gerektirir.\n\n## 36. HAM CEVAP METNİ\n\nEkran görüntüsüne ek olarak tam cevap metni ayrı saklanmalıdır. Tercih sırası:\n\n- Ürünün resmî export veya kopyalama özelliği\n\n- Capture aracının doğrudan metin kaydı\n\n- Erişilebilirlik ağacı veya DOM tabanlı extraction\n\n- Kullanıcı tarafından kopyalanmış metin\n\n- OCR ve insan doğrulaması\n\nOCR yalnız son seçenek olmalıdır. Otomatik extraction ile görsel arasında maddi fark varsa inceleme gerekir.\n\n## 37. DİNAMİK CEVAPLAR\n\nBazı ürünler cevap tamamlandıktan sonra:\n\n- atıf ekleyebilir,\n\n- kaynak kartı yükleyebilir,\n\n- metni yeniden biçimlendirebilir,\n\ngüvenlik uyarısı ekleyebilir. İki capture anı kullanılabilir:\n\n- İlk tamamlanma capture’ı\n\n- Kısa render kararlılığı sonrasındaki capture\n\nMaddi fark varsa iki sürüm de korunur. İlk kullanıcı maruziyeti silinmez.\n\n## 38. CEVABIN TAMAMLANDIĞI NASIL ANLAŞILIR?\n\nAday tamamlanma işaretleri:\n\n- Streaming’in durması\n\n- Yükleme göstergesinin kapanması\n\n- Regenerate veya eşdeğer düğmenin görünmesi\n\n- Ürünün tamamlanma sinyali\n\n- Önceden tanımlanmış sessizlik süresi\n\n- API completion kaydı\n\nÜrün bazlı tamamlanma kuralı AI Sistem Sicili’nde bulunmalıdır.\n\n## 39. CEVABI KULLANICI DURDURDUYSA\n\nKullanıcı yanlışlıkla veya bilerek:\n\n- stop,\n\n- cancel,\n\n- uygulamayı kapatma\n\nişlemi yapmış olabilir. Bu durum:\n\n### USER_INTERRUPTED\n\n### ACCIDENTAL_INTERRUPTION\n\n### UNKNOWN_INTERRUPTION\n\nolarak kaydedilir. Kullanıcı tarafından durdurulmuş cevap tam sistem çıktısı sayılamaz. Katılımcı değiştirme veya yeniden deneme kuralı önceden tanımlanmalıdır.\n\n## 40. İSTEM İLE CEVABIN AYRI DOSYALARDA OLMASI\n\nİstem ve cevap ayrı görsellerdeyse:\n\n- aynı oturuma,\n\n- aynı gözlem kimliğine,\n\n- kesintisiz zaman zincirine\n\nbağlanmalıdır. Aksi hâlde istem ile cevabın gerçekten aynı konuşmaya ait olduğu doğrulanamayabilir.\n\n## 41. DOSYA BÜTÜNLÜĞÜ\n\nHer dosya için kriptografik hash üretilmelidir. [K25] Aday:\n\nh_j = H(file_j)\n\nPaket hash’i:\n\nh_bundle = H(JCS(manifest(file_id, order, size, algorithm, h_j))) [K14; K25]\n\nolarak oluşturulabilir. Burada H, yayımlanmış ve güvenli kabul edilen hash algoritmasıdır. Algoritma:\n\n- sürümlü,\n\n- açık,\n\n- gerektiğinde gelecekte geçiş yapılabilir\n\nolmalıdır.\n\n## 42. HASH NEYİ KANITLAR?\n\nKaydedilmiş hash değeri güvenilir biçimde saklandıysa, aynı dosyanın aynı algoritmayla yeniden hash'lenmesi byte dizisindeki değişikliği tespit etmeye yarar [K25]. Bu karşılaştırma, dosyanın referans hash üretildikten sonra aynı byte dizisini koruduğu iddiasını destekler; dosyanın kaynağını, doğru zamanda üretildiğini veya hash öncesi özgünlüğünü kanıtlamaz. Hash tek başına şunları kanıtlamaz:\n\n- Dosyanın gerçek AI ürününden geldiğini\n\n- Doğru kullanıcıya ait olduğunu\n\n- Doğru zamanda üretildiğini\n\n- Hash öncesi düzenlenmediğini\n\n- İlk çıktı olduğunu\n\n- İstemin doğru olduğunu\n\nBu nedenle hash:\n\n> bütünlük kanıtıdır.\n\nTek başına:\n\n> özgünlük kanıtı değildir.\n\n## 43. DİJİTAL İMZA\n\nCapture aracı veya yetkili doğrulayıcı:\n\n- gözlem paketini,\n\n- zaman kaydını,\n\n- araç sürümünü\n\ndijital olarak imzalayabilir. İmza:\n\n- paketin hangi araç veya kurum tarafından üretildiğini,\n\n- imzadan sonra değişmediğini\n\ngüçlendirir. İmza sahibi yanlış veya sahte veri imzalamış olabilir. Bu nedenle imza da tek başına gerçeklik garantisi değildir.\n\n## 44. GÜVENİLİR ZAMAN [K26]\n\nYerel cihaz saati:\n\n- yanlış ayarlanmış,\n\n- elle değiştirilmiş,\n\n- senkronizasyon dışı\n\nolabilir. Güçlü zaman kaydı birden fazla sinyal taşımalıdır:\n\n- Capture sunucusu kabul zamanı\n\n- Güvenilir UTC zaman servisi\n\n- Cihaz saati ve sapma kaydı\n\n- AI ürünündeki görünür zaman, varsa\n\n- Dosya oluşturma zamanı\n\n- Dijital zaman damgası\n\n## 45. SAAT SAPMASI\n\nKatılımcının cihaz saati ile güvenilir UTC zamanı arasındaki fark:\n\nO_i^clock = t_i^device − t_i^reference\n\nolarak kaydedilebilir. Maddi sapma varsa:\n\n- sunucu zamanı ana referans olarak kullanılır,\n\n- cihaz zamanı düzeltilmiş kayıt olarak korunur,\n\nbelirsizlik işaretlenir. Katılımcıdan cihaz saatini elle değiştirmesi istenmemelidir.\n\n## 46. YÜKLEME ZAMANI CAPTURE ZAMANI DEĞİLDİR\n\nBir dosyanın sunucuya saat 14.00’te yüklenmesi, ekran görüntüsünün saat 14.00’te alındığını kanıtlamaz. Bu nedenle:\n\n- capture zamanı,\n\n- hash üretim zamanı,\n\n- yükleme zamanı\n\nayrı kaydedilmelidir. Uzun yükleme gecikmesi capture güvenini azaltabilir. Kayıt otomatik olarak geçersiz olmak zorunda değildir.\n\n## 47. GECİKMELİ YÜKLEME\n\nBağlantı sorunu nedeniyle kullanıcı kanıtı hemen yükleyemeyebilir. Geç yükleme kabul edilecekse:\n\n- capture anında yerel hash,\n\n- güvenilir cihaz zamanı,\n\n- çevrim dışı imzalı kayıt,\n\n- yükleme gecikmesi nedeni\n\ngerekebilir. Yalnız kullanıcının: “Bu görseli dün aldım.” beyanı ana NCL-3 düzeyi için yeterli değildir.\n\n## 48. KANIT ZİNCİRİ\n\nBir gözlemin kanıt zinciri aday olarak şu aşamalardan oluşur:\n\n- Görev ataması\n\n- İstem kilidi\n\n- Kullanıcı ve ürün uygunluğu\n\n- Slot açılışı\n\n- İstem gönderimi\n\n- İlk temas sonucu\n\n- Cevabın tamamlanması\n\n- Capture\n\n- Yerel bütünlük kaydı\n\n- Güvenli yükleme\n\n- Sunucu kabul zamanı\n\n- Paket hash’i\n\n- Protokol doğrulaması\n\n- Redaksiyon\n\n- Hakemlik\n\n- Arşiv\n\n- Kamu manifesti\n\nHer aşama önceki aşamaya bağlanmalıdır.\n\n## 49. ZİNCİRİN KIRILMASI\n\nKanıt zinciri şu durumlarda kırılabilir:\n\n- İstem kaydı yok\n\n- İlk çıktı doğrulanamıyor\n\n- Cevap ile görsel uyuşmuyor\n\n- Capture zamanı bilinmiyor\n\n- Dosya sonradan değiştirilmiş\n\n- Katılımcı kimliği tekrar\n\n- Ürün ve plan bilinmiyor\n\n- Gözlem dalga dışında\n\n- Hash ve dosya eşleşmiyor\n\n- Redaksiyon ham dosyanın üzerine yazılmış\n\n- Kim tarafından doğrulandığı bilinmiyor\n\nKırılmanın türü geçerlilik statüsünü belirler.\n\n## 50. HAM KANIT DEĞİŞTİRİLEMEZ; KARAR DEĞİŞEBİLİR\n\nHam kanıt paketi:\n\n- üzerine yazılmamalı,\n\n- sessizce düzeltilmemeli,\n\nsilinip yenisi konmamalıdır. Fakat gözlem hakkındaki:\n\n- geçerlilik,\n\n- hakemlik,\n\n- sınıflandırma,\n\n- uygunluk\n\nkararı değişebilir. Yeni karar:\n\n- yeni sürüm,\n\n- gerekçe,\n\n- tarih,\n\n- karar sahibi\n\ntaşımalıdır. Bu ayrım temel yönetişim kuralıdır:\n\n> Kanıt sabit kalabilir; yorum kanıtla birlikte gelişebilir.\n\n## 51. REDAKSİYON\n\nKamu veya hakem kopyasında şu alanlar kapatılabilir:\n\n- Ad ve soyadı\n\n- E-posta\n\n- Profil fotoğrafı\n\n- Hesap kimliği\n\n- Özel konuşmalar\n\n- Bildirimler\n\n- Kurumsal alan\n\n- Hassas dosya adı\n\n- Kesin konum\n\nRedaksiyon:\n\n- ham dosya üzerinde yapılmamalı,\n\n- yeni türev dosya üretmeli,\n\n- kendi hash’ini taşımalı,\n\nhangi alanın neden kapatıldığını kaydetmelidir.\n\n## 52. ÜÇ KANIT KATMANI\n\n### 52.1. Raw Restricted Evidence\n\nTam ham kanıttır. Yalnız yetkili denetçiler ve gerekli araştırma rolleri erişebilir.\n\n### 52.2. Audit Evidence Layer\n\nBağımsız hakem ve yeniden üretim ekipleri için gerekli kanıtları içerir. Kişisel alanlar minimize edilir.\n\n### 52.3. Public Evidence Manifest\n\nKamuya:\n\n- gözlem kimliği,\n\n- ülke ve dil hücresi,\n\n- AI ürünü,\n\n- zaman,\n\n- kanıt hash’i,\n\n- geçerlilik durumu,\n\n- redaksiyon statüsü\n\ngibi bilgiler sunar. Ham özel içerik zorunlu olarak yayımlanmaz.\n\n## 53. KAMU KANIT MANİFESTİ\n\nHer dalga için kamu manifesti şu alanları taşıyabilir:\n\n- Dalga kimliği\n\n- Protokol sürümü\n\n- Ürün sayısı\n\n- Hedef ve geçerli gözlem sayısı\n\n- Ülke ve dil kapsamı\n\n- Slot kapsamı\n\n- Capture güven seviyeleri\n\n- Teknik hata ve ret oranları\n\n- Geçersiz gözlem sayısı\n\n- Gözlem paket hash’leri\n\n- Dalga bütünlük kökü\n\n- Değişiklik olayları\n\n- Kamuya açık redakte örnekler\n\n- Bağımsız erişim prosedürü\n\n- Kanıt saklama durumu\n\n## 54. DALGA BÜTÜNLÜK KÖKÜ\n\n### CANDIDATE CONCEPT — ADAY KAVRAM\n\nHer gözlem paketinin hash’i: hi olsun. Bunlardan Merkle ağacı veya eşdeğer yapı ile dalga kökü:\n\n### RW\n\nüretilebilir. Dalga kökü ölçüm kapandıktan sonra yayımlanabilir. Bu yöntem:\n\n- dalgadaki gözlem listesinin sonradan sessizce değiştirilmesini,\n\n- yeni gözlem eklenmesini,\n\n- mevcut gözlemin değiştirilmesini\n\ndaha görünür hâle getirir. Merkle kökü:\n\n- gözlemlerin gerçek olduğunu,\n\n- hakemlik kararının doğru olduğunu\n\ntek başına kanıtlamaz. Liste bütünlüğünü güçlendirir.\n\n## 55. GÖZLEM EKLEME VE ÇIKARMA\n\nDalga kapandıktan sonra:\n\n- yeni gözlem eklenmesi,\n\n- geçerli gözlemin çıkarılması,\n\n- dosyanın değiştirilmesi\n\nyeni manifest sürümü gerektirir. Eski bütünlük kökü korunur. Çıkarılan gözlem için:\n\n- neden,\n\n- tarih,\n\n- karar sahibi,\n\n- eski ve yeni skor etkisi\n\nkaydedilir.\n\n## 56. KATILIMCI ÇEKİLME TALEBİ\n\nAraştırma etiği veya veri koruma çerçevesi katılımcının verisini geri çekmesine izin verebilir. Bu durumda:\n\n- ham kanıt güvenli biçimde silinebilir veya erişim dışı bırakılabilir,\n\n- kamu manifestinde içeriksiz bir WITHDRAWN kaydı korunabilir,\n\n- dalga skoru yeni sürümle yeniden hesaplanabilir,\n\neski sonuç ve değişiklik nedeni saklanır. Değiştirilemezlik, insanın haklarını ortadan kaldırma anlamına gelmez.\n\n## 57. GÖZLEM CAPTURE GEÇERLİLİK STATÜLERİ\n\n### CV-0 — NOT REVIEWED\n\nCapture henüz değerlendirilmemiştir.\n\n### CV-1 — VALID\n\nBütün zorunlu capture ve zaman koşullarını karşılar.\n\n### CV-2 — CONDITIONALLY VALID\n\nSınırlı eksiklik vardır. Hangi analizlerde kullanılabileceği belirtilir.\n\n### CV-3 — PARTIAL EVIDENCE\n\nGözlem olay olarak kullanılabilir. Ana nüfus skoruna giremeyebilir.\n\n### CV-4 — OUTSIDE WAVE\n\nİstem izin verilen zaman yapısı dışında gönderilmiştir.\n\n### CV-5 — İSTEM OR OUTPUT MISMATCH\n\nAtanan istem, gönderilen istem veya kayıtlı cevap arasında maddi uyuşmazlık vardır.\n\n### CV-6 — DUPLICATE\n\nAynı gözlem veya kullanıcı kaydı tekrar edilmiştir.\n\n### CV-7 — TAMPER SUSPECTED\n\nDosya veya metadata bütünlüğü hakkında çözülememiş şüphe vardır.\n\n### CV-8 — FABRICATED OR MANIPULATED\n\nGözlem gerçek kullanıcı deneyimi değildir veya bilinçli biçimde değiştirilmiştir.\n\n### CV-9 — WITHDRAWN\n\nKatılımcı veya etik süreç nedeniyle analizden çıkarılmıştır.\n\n## 58. CAPTURE GEÇERLİLİĞİ İLE SEMANTİK DOĞRULUK AYRILMALIDIR\n\nBir gözlem:\n\n- capture bakımından tamamen geçerli,\n\n- içerik bakımından ağır yanlış\n\nolabilir. Başka gözlem:\n\n- doğru cevap,\n\n- eksik veya manipüle edilmiş kanıt\n\ntaşıyabilir. Bu nedenle iki ayrı karar vardır:\n\n- Capture Validity\n\n- Semantic Adjudication\n\nCapture doğrulayıcısı mümkün olduğunca yanıtın başarı puanını bilmemelidir.\n\n## 59. CAPTURE DOĞRULAYICI ROLÜ\n\nCapture doğrulayıcı şunları inceler:\n\n- İstem eşleşmesi\n\n- Dalga ve slot\n\n- Ürün kimliği\n\n- İlk çıktı kuralı\n\n- Ekran bütünlüğü\n\n- Ham metin uyumu\n\n- Teknik yeniden deneme\n\n- Hash ve zaman\n\n- Mahremiyet\n\nŞunlara karar vermez: Şirket doğru anlatıldı mı? Atıf iddiayı destekliyor mu? Critical hata var mı? Yanıt geçer mi? Bunlar sonraki hakemlik katmanının görevidir.\n\n## 60. YİNELENEN EKRAN GÖRÜNTÜSÜ\n\nAynı görsel:\n\n- yanlışlıkla iki kez yüklenmiş,\n\n- birden fazla kullanıcı tarafından kullanılmış,\n\n- panel sağlayıcılar arasında tekrar edilmiş\n\nolabilir. Kontroller:\n\n- Dosya hash’i\n\n- Görsel benzerliği\n\n- Ham cevap metni\n\n- Zaman ve oturum metadata’sı\n\n- Kullanıcı benzersizliği\n\nüzerinden yapılabilir. Aynı AI ürünü bazı kullanıcılara kelime kelime aynı cevap verebilir. Aynı metin tek başına sahtecilik kanıtı değildir. Aynı dosya veya aynı görsel izi daha güçlü sinyaldir.\n\n## 61. DOSYA BENZERLİĞİ VE YANLIŞ POZİTİF\n\nAynı cihaz ve arayüz:\n\n- benzer görseller,\n\n- aynı ekran boyutu,\n\n- aynı sıkıştırma\n\nüretebilir. Görsel benzerlik algoritması otomatik dışlama yapmamalıdır. Çoklu sinyal ve insan incelemesi gerekir.\n\n## 62. SAĞLAYICI TELEMETRY’Sİ\n\nAI sağlayıcısı:\n\n- oturum zamanı,\n\n- model,\n\n- istem,\n\n- cevap,\n\n- araç kullanımı\n\nhakkında güvenilir log sağlayabilir. Bu kayıt bağımsız capture’ı güçlendirir. Ancak sağlayıcı:\n\n- ölçülen taraf,\n\n- sistem sahibi,\n\n- çıkar sahibi\n\nolabilir. Sağlayıcı telemetry’si: bağımsız kullanıcı kanıtının yerine değil, onunla birlikte kullanılmalıdır.\n\n## 63. SAĞLAYICI KANITI YOKSA\n\nCanlı tüketici ürünlerinin çoğunda sağlayıcı loglarına erişim olmayabilir. Bu durum GEO-1000’i imkânsızlaştırmaz. Aşağıdaki bileşim kullanılabilir:\n\n- Enstrümante kullanıcı capture’ı\n\n- Sunucu zaman damgası\n\n- Tam ekran kanıtı\n\n- Ham cevap\n\n- Sistem ayarı\n\n- Hash ve imza\n\n- Bağımsız doğrulama alt örneği\n\nKanıt güven seviyesi buna göre belirtilir.\n\n## 64. DOĞAL KULLANICI PANELİNDE CAPTURE\n\nDoğal panelde capture aracı:\n\n- özel talimat içeriğini,\n\n- önceki konuşmaları,\n\n- hesap kimliğini\n\ngereksiz yere yakalamamalıdır. Tercih edilen akış: Kullanıcı yeni doğal hesap sohbeti açar. Capture yalnız görev penceresini kaydeder. Kişiselleştirme durumu ayrı yüksek düzey metadata olarak alınır. Özel geçmiş capture dışında kalır. Kamu kopyası redakte edilir.\n\n## 65. NATURAL CONVERSATION-STATE CAPTURE\n\nMevcut konuşma bağlamı ölçülüyorsa:\n\n- yalnız gerekli önceki tur aralığı,\n\n- açık rıza,\n\n- güçlü redaksiyon,\n\n- erişim kısıtı\n\ngerekir. Bütün özel sohbet geçmişi varsayılan olarak toplanamaz.\n\n## 66. MOBİL CAPTURE\n\nMobil cihazlarda:\n\n- tam ekran görüntüsü,\n\n- kaydırmalı capture,\n\n- uygulama sürümü,\n\n- sistem saat kaydı\n\nfarklı çalışabilir. Mobil protokol:\n\n- iOS,\n\n- Android,\n\n- diğer sistemler\n\niçin ayrı teknik rehber taşıyabilir. Mobil kullanıcılar masaüstü capture zor olduğu için dışlanamaz. Capture aracı nüfusa uyum sağlamalıdır.\n\n## 67. ERİŞİLEBİLİRLİK VE CAPTURE\n\nEkran okuyucu, sesli giriş veya motor yardımcı araç kullanan katılımcılar için yalnız standart görsel capture yeterli olmayabilir. Alternatif kanıtlar:\n\n- Erişilebilirlik ağacı export’u\n\n- Sesli oturum kaydı\n\n- Uygulama transcript’i\n\n- Yardımcı teknoloji logu\n\n- Görev gözlem kaydı\n\nolabilir. Bu gözlemler düşük güvenli sayılmamalıdır. Eşdeğer kanıt standardı geliştirilmelidir.\n\n## 68. CAPTURE ARACININ GÖZLEMİ DEĞİŞTİRMESİ\n\nTarayıcı uzantısı veya enstrümantasyon:\n\n- sayfa yükünü,\n\n- arayüz davranışını,\n\n- güvenlik sistemini,\n\n- ürün tespitini\n\netkileyebilir. Capture aracının etkisi pilotta sınanmalıdır. Araçlı ve araçsız oturumlar farklı davranıyorsa: araç durumu deneysel faktör olur, capture aracı sessizce tarafsız kabul edilemez.\n\n## 69. CAPTURE ARACI SÜRÜMLEME\n\nHer capture paketi:\n\n- araç adı,\n\n- sürümü,\n\n- yapılandırması,\n\n- işletim ortamı,\n\n- bilinen hataları\n\ntaşımalıdır. Capture aracı ölçüm sırasında değişirse:\n\n- yeni araç sürümü,\n\n- alt dalga,\n\n- uyumluluk incelemesi\n\ngerekebilir.\n\n## 70. CAPTURE ARACI HATASI\n\nAraç:\n\n- istemi yanlış kopyalayabilir,\n\n- cevabın sonunu kesebilir,\n\n- zamanı yanlış kaydedebilir,\n\n- hash üretmeyebilir,\n\ndosyayı sıkıştırabilir. Araç hatası:\n\n- AI ürününe,\n\n- kullanıcıya\n\nyüklenemez. Ayrı:\n\n### CAPTURE_TOOL_FAILURE\n\nolarak kaydedilmelidir.\n\n## 71. SENTETİK ÜÇ DALGALI GEO-1000 VAKASI\n\nSENTETİK METODOLOJİ GÖSTERİMİ / Aşağıdaki ürünler, tarihler, sayılar ve sonuçlar tamamen kurgusaldır. On sentetik AI ürünü:\n\n### A1–A10\n\nüç ana dalgada ölçülsün.\n\n### 71.1. Dalga Takvimi\n\nHer ürün için her dalgada: 1.000 geçerli ana gözlem hedeflenmektedir. Toplam hedef:\n\n10×1.000×3=30.000\n\n### 71.2. Slot Yapısı\n\nHer dalga:\n\n- 12 mikro-slot\n\n- slot başına ürün ve ülke bakımından dengeli katılımcılar\n\ntaşımaktadır. Katılımcının slotu: veri toplamadan önce rastgele atanmıştır.\n\n### 71.3. W1 Sonucu\n\nHedef: 10.000 geçerli ana gözlem Saha:\n\n- 13.240 davet\n\n- 10.870 tamamlanan görev\n\n- 10.106 capture bakımından geçerli gözlem\n\n- Önceden kilitli ana/yedek sırasına göre 10.000 ana analiz gözlemi\n\nKalan 106 geçerli kayıt:\n\n- yedek,\n\n- duyarlılık,\n\n- capture kalite kontrolü\n\niçin korunmuştur.\n\n### 71.4. Teknik Olaylar\n\n118 kullanım limiti 42 bağlantı hatası 31 sistem reddi 17 kullanıcı kesintisi 9 istem mismatch 6 tekrar ekran görüntüsü İlk temas sonuçlarının tamamı saklanmıştır. Yalnız önceden tanımlı gerçek teknik hatalarda yeniden deneme yapılmıştır.\n\n### 71.5. W2 Sırasında Ürün Değişikliği\n\nA7 ürünü 20.32 UTC’de:\n\n- otomatik web kullanımı,\n\n- yeni atıf görünümü\n\nkazansın. A7 gözlemleri:\n\n### W2A: 20.00–20.31\n\n### W2B: 20.32–21.00\n\nolarak ayrılır. A7 için tek sabit W2 skoru açıklamasız biçimde yayımlanmaz.\n\n### 71.6. W3’te Dış Olay\n\nDenetlenen sentetik şirket hakkında 04.22 UTC’de önemli bir hukuki karar yayımlansın. Web erişimli ürünlerde cevapların 04.25’ten sonra değiştiği gözlensin. Olay: External Event Register’a eklenir. Olay öncesi ve sonrası sonuçlar ayrı tanısal hücre olarak gösterilir. Gözlemler skoru düşürdüğü veya yükselttiği için silinmez.\n\n### 71.7. Dalga Sağlık Kartı\n\nÜç dalga da kullanılabilir. A7 ve dış olay yorumları ayrıca sınırlandırılır.\n\n## 72. SENTETİK TEK GÖZLEM CAPTURE VAKASI\n\n### SENTETİK ÖRNEK\n\nKatılımcı:\n\n- Türkiye\n\n- Türkçe\n\n- Orion AI web ücretli plan\n\n- Kontrollü Temiz Panel\n\n### W1\n\nSlot 12.15–12.20 UTC Atanan istem: “Apple.com hangi ana kuruluşla ilişkilidir ve bu kuruluşun başlıca faaliyetleri nelerdir?”\n\n### 72.1. Zamanlar\n\nGörev açılışı: 12.14.20 İstem gönderimi: 12.16.08 İlk token: 12.16.10 Cevap tamamlanması: 12.16.24 Capture: 12.16.39 Hash üretimi: 12.16.41 Yükleme: 12.17.12 Sunucu kabulü: 12.17.13\n\n### 72.2. Kanıtlar\n\nİstem hash’i eşleşiyor Tam cevap metni mevcut İki örtüşen ekran görüntüsü mevcut Ürün, plan ve model etiketi görünür Hafıza ve özel talimat kapalı Web kullanımı açık Atıf gösterilmemiş Yeniden üretim yok Önceki konuşma yok Dosya hash’leri ve paket imzası mevcut Capture seviyesi:\n\n### NCL-4\n\nGeçerlilik:\n\n### CV-1\n\nCevabın doğru veya yanlış olduğuna henüz karar verilmemiştir.\n\n## 73. SENTETİK TEKNİK YENİDEN DENEME VAKASI\n\nİlk girişimde:\n\n- İstem doğru gönderilmiş\n\n- Ürün “Network error” göstermiş\n\n- Maddi cevap başlamamış\n\n- Hata ekran görüntüsü alınmış\n\n- Zaman ve hash kaydedilmiş\n\nÖnceden tanımlı kurala göre beş dakika içinde ikinci girişim yapılmış. İkinci girişimde cevap oluşmuş. Doğru kayıt:\n\n- First Contact Outcome: TEMPORARY_TECHNICAL_FAILURE\n\n- First Eligible Content Output: ikinci girişim\n\n- İki girişim de pakette\n\n- Teknik hata oranına ilk olay dâhil\n\n- İçerik değerlendirmesine ikinci cevap dâhil, yöntem bunu önceden öngörüyorsa\n\nYanlış kayıt: İlk hata silinir ve yalnız ikinci cevap varmış gibi davranılır.\n\n## 74. SENTETİK YANLIŞ YENİDEN DENEME VAKASI\n\nİlk cevap: “Apple yalnızca cep telefonu satan yerel bir şirkettir.” Katılımcı cevabı beğenmez. Yeniden üretir. İkinci cevap doğru çıkar. Katılımcı yalnız ikinci cevabı yükler. Sistem logu veya capture kaydı yenilemeyi gösterir. Doğru statü:\n\n### CV-8 — MANIPULATED OBSERVATION\n\nİkinci cevabın doğru olması gözlemi kurtarmaz. İlk cevap ayrıca geri kazanılabiliyorsa olay incelemesinde korunabilir. Ana katılımcı kaydı geçersizdir.\n\n## 75. DALGA KAPATMA RAPORU\n\nHer dalga sonunda şu kayıt oluşturulmalıdır:\n\n- Dalga kimliği\n\n- Açılış ve kapanış zamanı\n\n- Hedef gözlem sayısı\n\n- Davet edilen kişi\n\n- Tamamlanan görev\n\n- Geçerli capture\n\n- Ana analize giren gözlem\n\n- Yedek geçerli gözlem\n\n- Teknik hata\n\n- Ret\n\n- Kullanım limiti\n\n- İstem mismatch\n\n- Capture mismatch\n\n- Geç yükleme\n\n- Duplicate\n\n- Tamper şüphesi\n\n- Katılımcı geri çekme\n\n- Ürün değişiklikleri\n\n- Dış olaylar\n\n- Slot kapsamı\n\n- Ülke ve dil kapsamı\n\n- Capture güven düzeyleri\n\n- Dalga sağlık statüsü\n\n- Bütünlük kökü\n\n- Sorumlu insan onayı\n\n## 76. ZORUNLU NORMATİF HÜKÜMLER\n\n**CH12-N01**\n\nHer GEO-1000 gözlemi önceden kilitlenmiş bir ölçüm dalgasına bağlanmalıdır.\n\n**CH12-N02**\n\n“Aynı zaman” ifadesi tam UTC penceresi, mikro-slot ve tamamlama kuralları olmadan kullanılamaz.\n\n**CH12-N03**\n\nYerel saat tek başına dalga zamanı olarak kullanılamaz; ana zaman standardı UTC olmalıdır.\n\n**CH12-N04**\n\nGönderim penceresi, mikro-slotlar, tamamlama süresi ve yükleme süresi AI yanıtları görülmeden önce belirlenmelidir.\n\n**CH12-N05**\n\nSlot ataması ülke, dil, ürün ve panel gruplarını zaman bakımından dengesiz bırakmayacak biçimde yapılmalıdır.\n\n**CH12-N06**\n\nKatılımcılar sonuçlarına göre daha erken veya daha geç slotlara taşınamaz.\n\n**CH12-N07**\n\nTek UTC penceresinin yerel saat yanlılığı kamu yöntem kaydında açıklanmalıdır.\n\n**CH12-N08**\n\nDönen küresel dalgalar veya yerel saat dengeli çalışmalar ayrı zaman sonuçları olarak tutulmalıdır.\n\n**CH12-N09**\n\nHer gözlem istem gönderim, ilk temas, tamamlanma, capture ve yükleme zamanlarını ilgili olduğu ölçüde taşımalıdır.\n\n**CH12-N10**\n\nBilinmeyen zaman alanları tahmin edilmiş kesin zaman gibi sunulamaz.\n\n**CH12-N11**\n\nCihaz saati tek başına güvenilir UTC zaman kanıtı sayılamaz.\n\n**CH12-N12**\n\nCapture zamanı ile yükleme zamanı ayrı kaydedilmelidir.\n\n**CH12-N13**\n\nDalga dışında gönderilen gözlem ana dalga içine açıklamasız biçimde alınamaz.\n\n**CH12-N14**\n\nGecikme veya slot sapması dışlama kuralları cevap içeriğinden bağımsız olmalıdır.\n\n**CH12-N15**\n\nİlk temas sonucu, ilk içerik çıktısından ayrı korunmalıdır.\n\n**CH12-N16**\n\nRet, kullanım limiti, teknik hata, clarification ve sonuçsuzluk aynı kategoriye konamaz.\n\n**CH12-N17**\n\nYanlış, olumsuz, atıf’sız veya Critical AI cevabı yeniden deneme nedeni olamaz.\n\n**CH12-N18**\n\nTeknik yeniden deneme yalnız önceden tanımlanmış teknik koşullarda yapılabilir.\n\n**CH12-N19**\n\nTeknik yeniden deneme yapıldığında bütün girişimler ve ilk temas sonucu korunmalıdır.\n\n**CH12-N20**\n\nKısmi veya yarıda kesilmiş cevap yok sayılarak yeni cevapla değiştirilemez.\n\n**CH12-N21**\n\nİlk uygun çıktı yenilenemez, seçilemez veya elle iyileştirilemez.\n\n**CH12-N22**\n\nHer gözlem en azından NCL-3 veya gerekçeli eşdeğer capture güven düzeyini hedeflemelidir.\n\n**CH12-N23**\n\nEkran görüntüsü tek başına tam kanıt paketi sayılamaz.\n\n**CH12-N24**\n\nGörsel kanıt istemi, cevabın tamamını ve maddi ürün yüzeyini göstermelidir.\n\n**CH12-N25**\n\nUzun cevaplar eksiksiz ve sıralı capture yöntemiyle korunmalıdır.\n\n**CH12-N26**\n\nHam cevap metni ile görsel kanıt arasında maddi fark bulunursa inceleme yapılmalıdır.\n\n**CH12-N27**\n\nOCR, doğrudan metin kaydı mümkün değilse yardımcı yöntem olarak kullanılabilir; doğrulamasız nihai metin kaynağı sayılamaz.\n\n**CH12-N28**\n\nDinamik olarak değişen cevapların ilk tamamlanma ve sonraki maddi sürümleri ayrı korunmalıdır.\n\n**CH12-N29**\n\nKatılımcının cevabı durdurması veya arayüzü kapatması ayrı olay olarak kaydedilmelidir.\n\n**CH12-N30**\n\nİstem ve cevap ayrı dosyalardaysa aynı oturum ve zaman zincirine bağlanmalıdır.\n\n**CH12-N31**\n\nHer kanıt dosyası ve kanıt paketi bütünlük hash’i taşımalıdır.\n\n**CH12-N32**\n\nHash, gözlemin gerçekliğinin tek başına kanıtı olarak sunulamaz.\n\n**CH12-N33**\n\nDijital imza ve zaman damgası gözlem özgünlüğünün tamamı değil, kanıt zincirinin bileşenidir.\n\n**CH12-N34**\n\nHam kanıt dosyası üzerine redaksiyon veya düzeltme yazılamaz.\n\n**CH12-N35**\n\nRedakte edilmiş her türev kendi dosya kimliği ve hash’ini taşımalıdır.\n\n**CH12-N36**\n\nHam kanıtın erişimi kısıtlanabilir; kamu manifesti gözlem bütünlüğünü kimlik ifşası olmadan göstermelidir.\n\n**CH12-N37**\n\nKatılımcı adı, e-postası, şifresi, özel konuşması veya gereksiz kişisel bilgisi kamu kanıtına eklenemez.\n\n**CH12-N38**\n\nKüçük ülke ve nadir alt grup kullanıcılarının yeniden tanımlanma riski ayrıca değerlendirilmelidir.\n\n**CH12-N39**\n\nDoğal Kullanıcı Paneli capture’ı özel talimat ve geçmiş konuşma içeriğini varsayılan olarak toplamamalıdır.\n\n**CH12-N40**\n\nErişilebilirlik kullanıcılarına eşdeğer alternatif capture yolu sağlanmalıdır.\n\n**CH12-N41**\n\nCapture aracı kullanıcı deneyimini maddi biçimde değiştiriyorsa bu etki ayrıca ölçülmelidir.\n\n**CH12-N42**\n\nCapture aracı ve sürümü her gözlemde kayıtlı olmalıdır.\n\n**CH12-N43**\n\nCapture aracı dalga sırasında maddi biçimde değişirse alt dalga veya araç sürümü ayrımı yapılmalıdır.\n\n**CH12-N44**\n\nCapture aracı hatası AI ürünü veya katılımcı başarısızlığı olarak sınıflandırılamaz.\n\n**CH12-N45**\n\nSağlayıcı telemetry’si bağımsız kullanıcı capture’ını destekleyebilir; açıklamasız biçimde onun yerine geçemez.\n\n**CH12-N46**\n\nDalga sırasında maddi AI ürün değişikliği oluşursa gözlemler tek sabit ürün durumu gibi birleştirilemez.\n\n**CH12-N47**\n\nÜrün değişikliği dalganın ayrılması, yeniden başlatılması, açık modellenmesi veya mixed-state uyarısı gerektirir.\n\n**CH12-N48**\n\nSağlayıcı güncelleme duyurusu bulunmaması sistemin değişmediğinin kesin kanıtı değildir.\n\n**CH12-N49**\n\nMaddi dış olaylar zaman damgası ve kapsamıyla External Event Register’a eklenmelidir.\n\n**CH12-N50**\n\nDış olaylar skoru yükselttiği veya düşürdüğü için sonuç sonrası dışlama nedeni olamaz.\n\n**CH12-N51**\n\nCapture geçerliliği yanıtın semantik doğruluğundan önce ve mümkün olduğunca kör değerlendirilmelidir.\n\n**CH12-N52**\n\nDoğru AI cevabı eksik veya manipüle edilmiş capture’ı geçerli yapamaz.\n\n**CH12-N53**\n\nYanlış AI cevabı protokole uygun capture’ı geçersiz yapamaz.\n\n**CH12-N54**\n\nDuplicate ve tamper kararları çoklu sinyal ve insan incelemesi taşımalıdır.\n\n**CH12-N55**\n\nAynı cevap metni tek başına duplicate veya sahtecilik kanıtı sayılamaz.\n\n**CH12-N56**\n\nDalga kapandıktan sonra gözlem ekleme, çıkarma veya değiştirme yeni manifest ve analiz sürümü gerektirir.\n\n**CH12-N57**\n\nEski dalga manifesti ve bütünlük kökü korunmalıdır.\n\n**CH12-N58**\n\nHam kanıt değişmeden korunabilir; geçerlilik ve hakemlik kararları yalnız sürümlü biçimde değiştirilebilir.\n\n**CH12-N59**\n\nKatılımcı geri çekme hakkı ve araştırma etiği, değiştirilemezlik iddiasının üzerinde tutulmalıdır.\n\n**CH12-N60**\n\nDalga sağlığı AI skorundan bağımsız değerlendirilmelidir.\n\n**CH12-N61**\n\nDalga kapatma raporu hedef, gerçekleşme, geçersizlik, teknik olaylar, ürün değişiklikleri ve kanıt bütünlüğünü göstermelidir.\n\n**CH12-N62**\n\nNOMOS Capture uyumu yalnız NobleJackal tarafından geliştirilen yazılımın kullanımına bağlanamaz; eşdeğer açık uygulamalar mümkün olmalıdır.\n\n**CH12-N63**\n\nCapture şeması, doğrulama kararları ve dalga kayıtları makine tarafından okunabilir biçimde sürümlenmelidir.\n\n**CH12-N64**\n\nHer dalga ve kanıt zincirinin hesap verebilir insan veya kurum sahibi bulunmalıdır.\n\n## 77. BAŞARISIZLIK BİÇİMLERİ\n\n**CH12-F01 — AYNI SANİYE YANILGISI**\n\nBütün katılımcıları aynı saniyede göndermeye zorlamak eşzamanlılığın tek koşulu sayılır.\n\n**CH12-F02 — “BUGÜN”Ü SENKRONİZE DALGA SAYMAK**\n\nYerel saat ve zaman dilimleri karışır.\n\n**CH12-F03 — YEREL SAATİ UTC GİBİ KULLANMAK**\n\nGözlemler yanlış zaman sırasına girer.\n\n**CH12-F04 — SLOT ATAMASINI SONUCA GÖRE DEĞİŞTİRMEK**\n\nDüşük skorlu kullanıcılar başka zaman hücresine taşınır.\n\n**CH12-F05 — TEK SLOTA TEK ÜLKE YIĞMAK**\n\nZaman etkisi ülke etkisiyle karışır.\n\n**CH12-F06 — YAPAY YÜK ÜRETMEK**\n\nBin kullanıcı aynı anda gönderim yaparak ürünün normal olmayan hata davranışını tetikler.\n\n**CH12-F07 — GECE KATILIMINI GİZLEMEK**\n\nBelirli bölgelerde yorgunluk ve katılım kaybı raporlanmaz.\n\n**CH12-F08 — DALGA DIŞI GÖZLEMİ DALGAYA EKLEMEK**\n\nSaatler veya günler sonra alınan cevap ana pencereye aitmiş gibi kullanılır.\n\n**CH12-F09 — YÜKLEME ZAMANINI CAPTURE ZAMANI SAYMAK**\n\nDosyanın ne zaman üretildiği kanıtlanamaz.\n\n**CH12-F10 — CİHAZ SAATİNE KÖR GÜVEN**\n\nElle değiştirilmiş veya yanlış saat ana zaman kaydı olur.\n\n**CH12-F11 — GECİKEN OLUMSUZ CEVABI DIŞLAMAK**\n\nZaman kuralı sonuçtan bağımlı uygulanır.\n\n**CH12-F12 — İLK TEMAS SONUCUNU SİLMEK**\n\nHız limiti, hata veya ret ikinci denemeyle görünmez yapılır.\n\n**CH12-F13 — RETİ TEKNİK HATA SAYMAK**\n\nGerçek sistem davranışı yeniden denenir.\n\n**CH12-F14 — YANLIŞ CEVABI TEKNİK HATA SAYMAK**\n\nİstenen sonuç çıkana kadar regenerate yapılır.\n\n**CH12-F15 — KISMİ CEVABI YOK SAYMAK**\n\nSistem yarıda kesildiği hâlde yalnız sonraki tam cevap saklanır.\n\n**CH12-F16 — EN İYİ CEVABI SEÇMEK**\n\nBirden fazla cevap arasından en olumlu veya uzun olan raporlanır.\n\n**CH12-F17 — SADECE EKRAN GÖRÜNTÜSÜ**\n\nİstem, ürün, zaman ve metadata olmadan görsel yeterli sayılır.\n\n**CH12-F18 — KIRPILMIŞ BAŞARI GÖRSELİ**\n\nYanlış veya sınırlayıcı kısımlar görünmez bırakılır.\n\n**CH12-F19 — İSTEMİ GÖSTERMEYEN CAPTURE**\n\nCevabın hangi soruya ait olduğu kanıtlanamaz.\n\n**CH12-F20 — CEVABIN SONUNU KESMEK**\n\nMaddi sınırlama veya ret kısmı görünmez olur.\n\n**CH12-F21 — ARDIŞIK GÖRSELLERDE BOŞLUK**\n\nCevabın bazı bölümleri kaybolur.\n\n**CH12-F22 — OCR METNİNİ HAM CEVAP SAYMAK**\n\nTanıma hataları maddi iddiaları değiştirir.\n\n**CH12-F23 — DİNAMİK CEVABIN SON SÜRÜMÜNÜ TEK GERÇEK SAYMAK**\n\nİlk kullanıcı maruziyeti silinir.\n\n**CH12-F24 — KULLANICI KESİNTİSİNİ TAM CEVAP SAYMAK**\n\nSistem çıktısı kullanıcı müdahalesiyle eksik kalmıştır.\n\n**CH12-F25 — AYRI İSTEM VE CEVABI YANLIŞ EŞLEŞTİRMEK**\n\nFarklı sohbetlerin dosyaları aynı gözleme bağlanır.\n\n**CH12-F26 — HASH TAPINMASI**\n\nHash bulunan her dosya gerçek ve özgün kabul edilir.\n\n**CH12-F27 — HASH ÖNCESİ DÜZENLEMEYİ YOK SAYMAK**\n\nKırpılmış veya değiştirilmiş dosya hash’lenerek meşrulaştırılır.\n\n**CH12-F28 — İMZAYI GERÇEKLİK SAYMAK**\n\nİmzalı fakat yanlış kayıt tartışılmaz kabul edilir.\n\n**CH12-F29 — HAM DOSYANIN ÜZERİNE REDAKSİYON**\n\nOrijinal kanıt geri döndürülemez biçimde değiştirilir.\n\n**CH12-F30 — REDAKTE TÜREVİ HAM KANIT SAYMAK**\n\nKamu kopyası orijinal dosya gibi kullanılır.\n\n**CH12-F31 — MAHREMİYETİ KANIT İÇİN KALDIRMAK**\n\nKatılımcı adı, hesabı ve özel sohbeti yayımlanır.\n\n**CH12-F32 — KÜÇÜK ÜLKE KATILIMCISINI AÇIĞA ÇIKARMAK**\n\nZaman, cihaz ve plan bilgileri kişiyi yeniden tanımlanabilir kılar.\n\n**CH12-F33 — DOĞAL PANELDE ÖZEL GEÇMİŞİ TOPLAMAK**\n\nGörevle ilgisiz konuşmalar capture’a girer.\n\n**CH12-F34 — ERİŞİLEBİLİRLİK KANITINI GEÇERSİZ SAYMAK**\n\nStandart görsel üretilemediği için gerçek kullanıcı dışlanır.\n\n**CH12-F35 — CAPTURE ARACINI TARAFSIZ VARSAYMAK**\n\nAraç ürün davranışını değiştirir fakat test edilmez.\n\n**CH12-F36 — CAPTURE SÜRÜMÜNÜ GİZLEMEK**\n\nFarklı araç sürümleri tek ölçüm yöntemi gibi sunulur.\n\n**CH12-F37 — CAPTURE ARACI HATASINI AI HATASI SAYMAK**\n\nKesilen cevap ürüne yüklenir.\n\n**CH12-F38 — API LOGUNU KULLANICI EKRANI SAYMAK**\n\nGerçek kullanıcı yüzeyi görünmez olur.\n\n**CH12-F39 — SAĞLAYICI LOGUNU BAĞIMSIZ KANIT SAYMAK**\n\nÖlçülen tarafın kaydı tek kanıt olur.\n\n**CH12-F40 — ÜRÜN GÜNCELLEMESİNİ SAKLAMAK**\n\nDalga içindeki iki sistem durumu tek skorda erir.\n\n**CH12-F41 — DUYURU YOKSA DEĞİŞİKLİK YOK SAYMAK**\n\nGözlenen sistem kırılması incelenmez.\n\n**CH12-F42 — DIŞ OLAYI SONUCA GÖRE DIŞLAMAK**\n\nOlumsuz haberli cevaplar çıkarılır; olumlu haberli cevaplar tutulur.\n\n**CH12-F43 — DALGA SAĞLIĞINI SKORA BAĞLAMAK**\n\nYüksek skor alan kusurlu dalga geçerli, düşük skor alan güçlü dalga şüpheli sayılır.\n\n**CH12-F44 — DOĞRU CEVABI GEÇERLİ CAPTURE SAYMAK**\n\nKanıt kusuru semantik başarıyla örtülür.\n\n**CH12-F45 — YANLIŞ CEVABI GEÇERSİZ CAPTURE SAYMAK**\n\nÖlçüm sonucu veri hatasına dönüştürülür.\n\n**CH12-F46 — AYNI METNİ BOT KANITI SAYMAK**\n\nDeterministik veya benzer AI cevapları yanlışlıkla duplicate olur.\n\n**CH12-F47 — TEK SİNYALLE TAMPER KARARI**\n\nDosya boyutu veya zaman farkı otomatik dışlama yaratır.\n\n**CH12-F48 — DALGA SONRASI GÖZLEM EKLEMEK**\n\nİstenen örneklem büyüklüğüne ulaşmak için yeni kayıtlar sessizce eklenir.\n\n**CH12-F49 — DALGA SONRASI DÜŞÜK SKORLU GÖZLEM ÇIKARMAK**\n\nManifest ve sonuç geriye dönük değiştirilir.\n\n**CH12-F50 — ESKİ MANİFESTİ SİLMEK**\n\nSürüm geçmişi yok edilir.\n\n**CH12-F51 — HAM KANITI DÜZELTMEK**\n\nYanlış sınıflandırmayı düzeltmek için dosya içeriği değiştirilir.\n\n**CH12-F52 — GERİ ÇEKİLME HAKKINI REDDETMEK**\n\nDeğiştirilemezlik insan haklarının üzerinde tutulur.\n\n**CH12-F53 — KAPALI PROPRIETARY CAPTURE TEKELİ**\n\nYalnız kurucunun aracıyla üretilen kanıt geçerli sayılır.\n\n**CH12-F54 — CAPTURE ŞEMASINI YAYIMLAMAMAK**\n\nBağımsız ekip aynı kanıt zincirini kuramaz.\n\n**CH12-F55 — DALGA KÖKÜNÜ GERÇEKLİK KANITI SAYMAK**\n\nMerkle veya hash kökü içerik doğruluğunu kanıtlıyormuş gibi sunulur.\n\n**CH12-F56 — KANIT PAKETİ OLMADAN “1.000 EKRAN GÖRÜNTÜSÜ” İDDİASI**\n\nDosya sayısı geçerli gözlem sayısı gibi kullanılır.\n\n## 78. DENETİM PROSEDÜRÜ\n\n### Adım 1 — Dalganın Araştırma Amacını Belirle\n\nPrincipal, confirmatory, incident, drift veya retest türü seçilir.\n\n### Adım 2 — AI Ürün ve Sistem Durumlarını Kilitle\n\nBölüm 9’daki AI Sistem Sicili dalga sürümüne bağlanır.\n\n### Adım 3 — Nüfus, Örneklem ve Panel Durumlarını Kilitle\n\nBölüm 5–8 ve Bölüm 11 kayıtları kullanılır.\n\n### Adım 4 — İstem Sicilini Kilitle\n\nBölüm 10’daki istem sürümleri dalgaya bağlanır.\n\n### Adım 5 — UTC Dalga Penceresini Belirle\n\nBaşlangıç, kapanış ve ek süreler yazılır.\n\n### Adım 6 — Mikro-Slotları Oluştur\n\nKatılımcılar ürün, ülke ve dil bakımından dengeli biçimde slotlara atanır.\n\n### Adım 7 — Zaman Kaynağını Tanımla\n\nSunucu, cihaz ve güvenilir UTC kayıtları belirlenir.\n\n### Adım 8 — İlk Temas ve Yeniden Deneme Kurallarını Kilitle\n\nTeknik ve semantik durumlar ayrılır.\n\n### Adım 9 — Capture Yöntemlerini Belirle\n\nWeb, mobil, erişilebilirlik ve doğal panel yolları tanımlanır.\n\n### Adım 10 — NCL Hedefini Belirle\n\nAna analiz için gerekli capture güven seviyesi yazılır.\n\n### Adım 11 — Kanıt Paketi Şemasını Kilitle\n\nManifest, dosyalar, hash ve metadata alanları tanımlanır.\n\n### Adım 12 — Mahremiyet ve Redaksiyon Kurallarını Kilitle\n\nHam, audit ve kamu katmanları ayrılır.\n\n### Adım 13 — Capture Aracını Pilotla\n\nAraç ürün davranışını değiştiriyor mu? Zaman ve metin kayıtları doğru mu?\n\n### Adım 14 — External Event Register’ı Aç\n\nÜrün ve varlık olaylarını izleyecek süreç kurulur.\n\n### Adım 15 — Dalga Kilidini Onayla\n\n### WS-1 — LOCKED statüsü verilir.\n\n### Adım 16 — Slotları Aç\n\nKatılımcılara yalnız kendi slotlarında gönderim izni verilir.\n\n### Adım 17 — İlk Temas Sonucunu Kaydet\n\nCevap, ret, hata veya limit ayrılır.\n\n### Adım 18 — İlk Uygun Çıktıyı Yakala\n\nYenileme yapılmadan tam cevap korunur.\n\n### Adım 19 — Ham Kanıt ve Metadata’yı Oluştur\n\nEkran görüntüsü, ham metin, sistem durumu ve zamanlar kaydedilir.\n\n### Adım 20 — Yerel Hash ve Güvenli Yükleme Yap\n\nDosyalar yükleme öncesinde bütünlük kaydı alır.\n\n### Adım 21 — Sunucu Kabul ve Paket Hash’i Oluştur\n\nKanıt zinciri sunucu zamanı ve paket kimliğiyle kapanır.\n\n### Adım 22 — Capture Geçerliliğini Kör İncele\n\nSemantik başarı bilinmeden CV statüsü atanır.\n\n### Adım 23 — Duplicate ve Tamper İncelemesi Yap\n\nÇoklu sinyal ve insan incelemesi kullanılır.\n\n### Adım 24 — Dalga İçindeki Sistem ve Dış Olayları İncele\n\nAlt dalga veya mixed-state gerekip gerekmediği belirlenir.\n\n### Adım 25 — Dalga Sağlığını Ata\n\nWH-0 ile WH-5 arasında statü verilir.\n\n### Adım 26 — Dalga Manifesti ve Bütünlük Kökünü Üret\n\nGözlem listesi sürümlenir.\n\n### Adım 27 — Kamu Kanıt Manifestini Yayımla\n\nKişisel veri olmadan kapsam ve bütünlük görünür kılınır.\n\n### Adım 28 — Dalga Kapatma Raporunu Onayla\n\nHedef, gerçekleşme, kusur, olay ve değişiklikler insan onayıyla kapanır.\n\n## 79. GEREKLİ KANIT\n\nDalga kimliği Dalga türü Protokol sürümü AI Sistem Sicili sürümü Nüfus çerçevesi Örneklem kilidi Panel durum kilidi İstem Sicili sürümü Referans paketi sürümü UTC başlangıç ve kapanış zamanı Mikro-slot listesi Katılımcı–slot ataması Zaman kaynağı Cihaz saat sapmaları Gönderim zamanları İlk temas zamanları Tamamlanma zamanları Capture zamanları Hash zamanları Yükleme zamanları Sunucu kabul zamanları İlk temas sonuçları İlk uygun içerik çıktıları Teknik yeniden deneme kayıtları Kısmi cevap kayıtları Ret ve kullanım limitleri Tam ham yanıtlar Tam ekran görüntüleri Ardışık görsel manifestleri Ekran kayıtları, varsa Atıf ve kaynak kayıtları Sistem ayar kanıtları Capture aracı ve sürümü Capture yöntemi NCL seviyesi Dosya hash’leri Paket hash’i\n\nDijital imza Zaman damgası Duplicate kontrolleri Tamper kontrolleri Capture geçerlilik kararları Redaksiyon dosyaları Ham–redakte bağlantıları Mahremiyet manifesti Geri çekilme kayıtları Ürün değişiklik olayları External Event Register Dalga alt bölünmeleri Slot kapsamı Ülke ve dil kapsamı Teknik hata oranları Capture geçerlilik oranı Dalga sağlık statüsü Dalga bütünlük kökü Kamu kanıt manifesti Dalga kapatma raporu Değişiklik günlüğü Sorumlu insan veya kurum\n\n## 80. DENETİM KONTROL LİSTESİ\n\nDalganın türü ve amacı açık mı? AI ürünleri ve sistem durumları kilitlendi mi? Nüfus, örneklem ve panel sürümleri belli mi? İstem kümesi sonuçlardan önce kilitlendi mi? UTC dalga penceresi açık mı? Mikro-slotlar önceden atandı mı? Ülke ve diller slotlara dengeli dağıtıldı mı? Katılımcılar sonuçlarına göre slot değiştirdi mi? Yerel saat yükü değerlendirildi mi? Dönen dalga saatleri var mı? Gönderim ve tamamlanma ek süreleri açık mı? Cihaz saati güvenilir UTC kaynağıyla karşılaştırıldı mı? Gönderim, tamamlanma, capture ve yükleme zamanları ayrıldı mı? Dalga dışı gözlemler ana skora girdi mi? İlk temas sonucu kaydedildi mi? Teknik hata ile ret ayrıldı mı?\n\nYanlış cevap nedeniyle yeniden deneme yapıldı mı? Teknik yeniden denemede ilk girişim korundu mu? Kısmi cevaplar silindi mi? İlk uygun çıktı gerçekten ilk çıktı mı? Regenerate veya takip mesajı kullanıldı mı? Görsel istemi ve cevabın tamamını gösteriyor mu? Uzun cevaplarda boşluksuz capture var mı? Ham metin görselle eşleşiyor mu? OCR kullanıldıysa insan doğrulaması var mı? Dinamik cevap sürümleri korundu mu? Kullanıcı cevabı durdurdu mu? İstem ve cevap aynı oturuma bağlı mı? Capture aracı ve sürümü kayıtlı mı? Capture aracı kullanıcı davranışını değiştirdi mi? NCL seviyesi verildi mi? Ana analizde NCL-3 altı gözlemler var mı? Her dosyanın hash’i var mı? Hash’in neyi kanıtlamadığı açık mı?\n\nDijital imza veya sunucu zamanı var mı? Capture zamanı yükleme zamanından ayrı mı? Geç yükleme nedeni ve yerel bütünlük kaydı var mı? Ham kanıt üzerine redaksiyon yapıldı mı? Redakte türevlerin ayrı hash’i var mı? Kamu manifesti katılımcı kimliğini açığa çıkarıyor mu? Küçük ülke kullanıcısı yeniden tanımlanabilir mi? Doğal panelde özel konuşmalar gereksiz yere yakalandı mı? Erişilebilirlik kullanıcılarına alternatif kanıt yolu sağlandı mı? Duplicate kararı yalnız aynı metne mi dayandı? Tamper kararı çoklu sinyal taşıyor mu? Capture doğrulayıcı semantik skoru biliyor muydu? Doğru cevap kanıt kusurunu örttü mü? Yanlış cevap geçersiz sayıldı mı? Dalga sırasında ürün değişti mi?\n\nÜrün değişikliği alt dalga veya mixed-state olarak işlendi mi? Dış olaylar kaydedildi mi? Dış olaylar sonuca göre dışlama yarattı mı? Dalga sağlık statüsü skordan bağımsız mı? Dalga kapandıktan sonra gözlem eklendi veya çıkarıldı mı? Eski manifest ve bütünlük kökü korunuyor mu? Katılımcı geri çekme talepleri nasıl işlendi? Kamu kanıt manifesti mevcut mu? Dalga kapatma raporunun hesap verebilir sahibi belli mi?\n\n## 81. İTİRAZLAR VE CEVAPLAR\n\n### İtiraz 1 — “Bütün kullanıcılar aynı saniyede göndermezse gerçek eşzamanlılık olmaz.”\n\nTek saniyelik gönderim yapay yük, bağlantı ve kuyruk etkisi yaratabilir. Önceden tanımlanmış kısa UTC penceresi ve rastgele mikro-slotlar aynı sistem dönemini daha güvenilir biçimde ölçebilir.\n\n### İtiraz 2 — “Bir saatlik pencere içinde ürün değişebilir.”\n\nDeğişebilir. Bu nedenle sistem sicili, konfigürasyon parmak izi ve ürün değişiklik takibi gerekir. Maddi değişiklikte dalga ayrılır.\n\n### İtiraz 3 — “Neden yalnız ekran görüntüsü yeterli değil?”\n\nEkran görüntüsü:\n\n- zaman,\n\n- ilk çıktı,\n\n- istem sürümü,\n\n- sistem ayarı,\n\n- kopyalanma\n\nkonularını her zaman göstermez. Tam kanıt paketi gerekir.\n\n### İtiraz 4 — “Bin ekran görüntüsünü tek tek doğrulamak çok ağır değil mi?”\n\nAğırdır. Otomatik bütünlük kontrolleri, örneklem temelli insan incelemesi ve risk tabanlı doğrulama kullanılabilir. Critical veya şüpheli kayıtlar daha ayrıntılı incelenir.\n\n### İtiraz 5 — “Hash varsa dosyanın gerçek olduğunu neden söyleyemiyoruz?”\n\nHash yalnız dosyanın hash üretildikten sonra aynı kaldığını gösterir. Dosyanın hash öncesinde nasıl üretildiğini göstermez.\n\n### İtiraz 6 — “Kullanıcı kişisel bilgilerini kırpmak zorundaysa ham dosya nasıl korunacak?”\n\nCapture aracı mümkünse kişisel bilgiyi daha baştan yakalamamalıdır. Kaçınılmazsa ham dosya kısıtlı ve şifreli depoda, kamu kopyası ayrı redakte türev olarak tutulur.\n\n### İtiraz 7 — “Yanıt yanlışsa neden yeniden denemiyoruz?”\n\nÇünkü yanlış cevap ölçümün konusudur. Yeniden deneme yalnız gerçek teknik başarısızlık içindir.\n\n### İtiraz 8 — “Sistem ret verirse kullanıcı gerçekte yeniden sorabilir.”\n\nDoğrudur. Ana ilk temas paneli reti korur. Ayrı Natural Interaction Track, kullanıcının takip davranışını ölçebilir.\n\n### İtiraz 9 — “Teknik hata kullanıcı deneyimiyse neden yeniden denemeye izin veriyoruz?”\n\nİlk temas sonucu olarak teknik hata korunur. Temsil içeriğini ayrıca incelemek için önceden tanımlı teknik yeniden deneme yapılabilir. İki sonuç birbirinin yerine geçmez.\n\n### İtiraz 10 — “Sağlayıcının kendi logu en güçlü kanıt değil mi?”\n\nTeknik olarak çok güçlü olabilir. Sağlayıcı ölçülen sistemin sahibidir. Bağımsız kullanıcı capture’ıyla birlikte kullanılması daha güvenilirdir.\n\n### İtiraz 11 — “NOMOS Capture zorunlu bir NobleJackal yazılımı mı olacak?”\n\nHayır. NOMOS Capture bir açık kanıt protokolüdür. Eşdeğer şema ve bütünlük koşullarını karşılayan bağımsız araçlar uyumlu olabilir.\n\n### İtiraz 12 — “Bütün kanıtları kamuya açmazsak bağımsız doğrulama nasıl yapılacak?”\n\nKamu manifesti bütünlük ve kapsamı gösterir. Yetkilendirilmiş bağımsız denetçiler redakte veya kısıtlı ham kanıta erişebilir. Mahremiyet ile doğrulama birlikte tasarlanabilir.\n\n### İtiraz 13 — “Dalga sırasında önemli haber çıkarsa bütün çalışma bozulmuş olmaz mı?”\n\nHer zaman değil. Haber gerçek sistem ortamının parçasıdır. Olay öncesi ve sonrası zaman damgasıyla ayrılabilir. Skorun kapsamı buna göre açıklanır.\n\n### İtiraz 14 — “Bir ürün güncellendiğinde eski cevapları atıp yeni sistemle devam etmek daha kolay değil mi?”\n\nEski cevaplar ölçüm tarihinde gerçektir. Silinemez. Eski ve yeni sistem durumları ayrı dalga veya alt dalga olarak korunmalıdır.\n\n### İtiraz 15 — “Capture aracı ürün davranışını etkiliyorsa bütün yöntem çöker mi?”\n\nHayır. Araç etkisi pilotla ölçülür. Gerekirse daha hafif araç, manuel capture veya araç etkisini ayrı faktör olarak kullanan yöntem seçilir.\n\n### İtiraz 16 — “Katılımcı verisini geri çekerse bütünlük kökü bozulmaz mı?”\n\nYeni manifest sürümü ve yeni kök oluşturulur. Eski kayıtta içeriksiz WITHDRAWN izi korunabilir. İnsan hakları kanıt mimarisinin üzerinde tutulur.\n\n## 85. BÖLÜMÜN ORTAK HÜKMÜ\n\nBir GEO-1000 çalışmasının sonunda elinizde 30.000 ekran görüntüsü olabilir. Bu sayı tek başına kanıt değildir. Şunları bilmeniz gerekir: Hangi dalgada üretildiler? Hangi sistem durumuna aittiler? Aynı istem gerçekten gönderildi mi? İlk çıktı mıydı? Cevap yenilendi mi? Ürün dalga sırasında değişti mi? Dosya ne zaman yakalandı? Hash ne zaman üretildi? Katılımcı kimliği tekrar mıydı? Görsel bütün cevabı gösteriyor mu? Ham metin görselle eşleşiyor mu? Kanıt sonradan redakte edildiyse orijinal nerede? Capture doğrulaması semantik skordan önce mi yapıldı? Aynı saniye içinde bin tıklama yapabilirsiniz. Yine de:\n\n- cihaz saatleri,\n\n- bağlantılar,\n\n- kuyruklar,\n\n- ürün durumları\n\nfarklı olabilir. Bu nedenle eşzamanlılık bir pazarlama gösterisi değildir. Önceden tanımlanmış zaman mimarisidir. Bir kullanıcı yanlış cevap aldığında: “Bir daha dene.” demek caziptir. Fakat o yanlış cevap, ölçmeye çalıştığınız gerçekliğin kendisidir. Onu silerseniz sistemi düzeltmezsiniz. Kanıtı bozarsınız. Bir kullanıcı gerçek bağlantı hatası yaşadığında teknik yeniden deneme yapılabilir. Fakat ilk temas sonucu yine korunmalıdır. Çünkü kullanıcı önce hatayla karşılaşmıştır. Hash değerlidir. Dijital imza değerlidir. Zaman damgası değerlidir. Ekran görüntüsü değerlidir. Bunların hiçbiri tek başına bütün gerçeği taşımaz. Güven:\n\n- istem,\n\n- zaman,\n\n- ürün,\n\n- kullanıcı,\n\n- dosya,\n\n- girişim,\n\n- doğrulama\n\nzincirinin birlikte korunmasından doğar. Bir standart: “Yalnız benim yazılımımla üretilen kanıt geçerlidir.” diyorsa bağımsız tekrarın önüne kendi çıkarını koyar. NOMOS Capture bu nedenle bir araç markası değil, açık kanıt mimarisidir. Bağımsız üniversite, araştırmacı veya denetim kuruluşu aynı kuralları uygulayabilmelidir. Bu nedenle NOMOS’un on ikinci ölçüm yasası şudur:\n\n> Eşzamanlılık, aynı saniye değil; aynı tanımlı sistem zamanı içinde yeniden üretilebilir gözlemdir.\n\nOn üçüncü yasası şudur:\n\n> İlk çıktı, sonucu beğenene kadar yenilenebilecek taslak değildir.\n\nOn dördüncü yasası şudur:\n\n> Hash kanıtı korur; kanıtı yaratmaz.\n\nOn beşinci yasası şudur:\n\n> Capture geçerliliği ile yanıt doğruluğu birbirinden bağımsızdır.\n\nOn altıncı yasası şudur:\n\n> Kanıt zinciri, insanın kimliğini değil gözlemin bütünlüğünü görünür kılmalıdır.\n\nOn yedinci yasası şudur:\n\n> Dalga sırasında sistem değişirse ölçüm geçmişi değişmemiş gibi davranamaz.\n\nOn sekizinci yasası şudur:\n\n> Ham kanıt üzerine yazılmaz; kararlar sürümlenerek düzeltilir.\n\nOn dokuzuncu yasası şudur:\n\n> Bağımsız uygulanamayan capture yöntemi, dünya standardı olamaz.\n\n## NOMOS’un Bölüm 12 Emri\n\n> Bana “aynı anda sorduk” deme. / Hangi UTC penceresinde, hangi slotta ve hangi sistem durumunda sorduğunu göster.\n\n> Bin kişiyi aynı saniyeye yığıp yapay hata üretme. / Zamanı dağıt ama sistemi aynı dalga içinde tut.\n\n> Yerel saatleri birbirine karıştırma. / Cihaz saatini mutlak gerçek yapma.\n\n> İlk temas sonucunu saklama. / Kullanım limitini, reti, hatayı ve clarification’ı ayrı kaydet.\n\n> Yanlış cevap aldığında yeniden üretme. / O yanlış cevap benim gerçek davranışımdır.\n\n> Teknik hata yaşandığında yeniden deneyebilirsin. / Ama ilk hatayı silme.\n\n> Bana yalnız ekran görüntüsü getirme. / İstemi, tam cevabı, ürünü, zamanı, ayarı, girişim zincirini ve dosya bütünlüğünü getir.\n\n> Cevabın iyi kısmını kırpma. / Sonunu, sınırını ve yanlışını görünür bırak.\n\n> Hash’i gerçeklik ilan etme. / Hash’ten önce ne olduğunu da kanıtla.\n\n> Ham dosyanın üzerine redaksiyon yazma. / Orijinali koru, kamu kopyasını ayrı üret.\n\n> Kanıt için insanın adını, hesabını ve özel konuşmasını yayımlama.\n\n> Küçük ülkedeki tek katılımcıyı yeniden tanımlanabilir hâle getirme.\n\n> Capture aracının beni değiştirip değiştirmediğini sınamadan aracını tarafsız ilan etme.\n\n> Dalga ortasında sistem değiştiyse eski ve yeni cevapları tek ürüne aitmiş gibi birleştirme.\n\n> Dış olay sonucu değiştirdiyse olayı kaydet. / Skoru beğenmediğin için gözlemi silme.\n\n> Kanıtı sabit tut. / Kararın yanlışsa yeni sürümle düzelt.\n\n> Capture standardını tek bir şirketin kapalı yazılımına bağlama. / Başkaları da aynı kanıt zincirini kurabilsin.\n\n> Önce dalgayı kilitle. / Sonra zamanı dağıt. / Sonra ilk çıktıyı yakala. / Sonra hash’le. / Sonra güvenli biçimde yükle. / Sonra doğruluğuna bakmadan capture’ı doğrula. / Ve ancak bundan sonra yanıtın ne söylediğine karar ver.\n\n## Bölümün Son Cümlesi\n\n> GEO-1000’de bir cevap ancak hangi sistem durumunda, hangi anda, hangi istemden ve hangi değiştirilemez kanıt zinciri içinde doğduğu gösterilebildiğinde gerçek bir ölçüm birimine dönüşür.\n\n## Normatif Öz\n\n> Her GEO-1000 gözlemi; AI ürün durumlarını, nüfus ve örneklem çerçevelerini, panel koşullarını, istem 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, atıf’sız veya Critical cevaplar içerikleri nedeniyle yenilenememeli, değiştirilememeli veya dışlanamamalıdır.","character_count":74718,"record_sha256":"a3ef1a4d25470fb202fa6788e4ea8b3041ac62dd51e36f1a0e5a439566c55d73"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-tr-chapter-13","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"tr","language_name":"Turkish","direction":"ltr","record_type":"chapter","sequence":15,"chapter_number":13,"item_number":null,"title":"Doğrulanmış Varlık Gerçeklik Paketi","subtitle":"Verified Entity Truth Pack","canonical_url":"https://noblejackal.com/tr/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22040778","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22040778","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K10","K11","K12"],"source_word_count":11921,"source_document_sha256":"51df37981ca371d37c430cfaa0515850b2d1bd403bf1fdf0080a7246fab28f5a","structured_json":"{\"number\":13,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH13\",\"title\":\"Doğrulanmış Varlık Gerçeklik Paketi\",\"subtitle\":\"Verified Entity Truth Pack\",\"sourceFile\":\"13.cü bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"64B3AC4DCB22A03896E7154103C3B7E326ECFC09EB4A754FE96CAD9BA32DD2AA\",\"sourceWordCount\":11921,\"sourceIds\":[\"K10\",\"K11\",\"K12\"],\"machine\":{\"chapter\":13,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH13\",\"title\":\"Doğrulanmış Varlık Gerçeklik Paketi\",\"subtitle\":null,\"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\":\"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.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH13-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"92. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR TRUTH PACK KAYDI\",\"sourceParagraph\":2450,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":2451,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2452,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2453,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimId\\\": \\\"NGC-SYNTH-ASTERON-25-COUNTRIES-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2454,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subjectEntityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2455,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimType\\\": \\\"CT-05\\\",\",\"sourceParagraph\":2456,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"predicate\\\": \\\"operatesInCountryCount\\\",\",\"sourceParagraph\":2457,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"value\\\": 25,\",\"sourceParagraph\":2458,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportStatus\\\": \\\"VS-U\\\",\",\"sourceParagraph\":2459,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeStatus\\\": \\\"SC-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2460,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timeStatus\\\": \\\"TS-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2461,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"officialRepresentationStatus\\\": \\\"OFFICIAL_CURRENT\\\",\",\"sourceParagraph\":2462,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicDiscoverability\\\": \\\"PUBLICLY_DISCOVERABLE\\\",\",\"sourceParagraph\":2463,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceLinks\\\": [\",\"sourceParagraph\":2464,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2465,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceId\\\": \\\"NGEV-SYNTH-WEB-025\\\",\",\"sourceParagraph\":2466,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relationship\\\": \\\"SUPPORTS\\\"\",\"sourceParagraph\":2467,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2468,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2469,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceId\\\": \\\"NGEV-SYNTH-OPS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2470,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relationship\\\": \\\"QUALIFIES\\\"\",\"sourceParagraph\":2471,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2472,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2473,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"uncertainty\\\": \\\"The term operates is not defined consistently.\\\"\",\"sourceParagraph\":2474,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2475,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2476,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidence\\\": [\",\"sourceParagraph\":2477,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2478,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceId\\\": \\\"NGEV-SYNTH-WEB-025\\\",\",\"sourceParagraph\":2479,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceRole\\\": \\\"SR-01\\\",\",\"sourceParagraph\":2480,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"title\\\": \\\"Asteron Global Presence Page\\\",\",\"sourceParagraph\":2481,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceControl\\\": \\\"AUDITED_ENTITY_CONTROLLED\\\",\",\"sourceParagraph\":2482,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"authorityForClaim\\\": \\\"OFFICIAL_SELF_REPRESENTATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2483,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independence\\\": \\\"NOT_INDEPENDENT\\\",\",\"sourceParagraph\":2484,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publishedAt\\\": \\\"2026-01-10\\\",\",\"sourceParagraph\":2485,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"capturedAt\\\": \\\"2026-08-30T14:00:00Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2486,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accessClass\\\": \\\"EA-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2487,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lineageFamilyId\\\": \\\"EVIDENCE-FAMILY-ASTERON-SELF-CLAIM-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2488,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityHash\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-WEB-025\\\"\",\"sourceParagraph\":2489,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2490,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2491,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceId\\\": \\\"NGEV-SYNTH-OPS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2492,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceRole\\\": \\\"SR-02\\\",\",\"sourceParagraph\":2493,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"title\\\": \\\"Verified Active Operations Register\\\",\",\"sourceParagraph\":2494,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceControl\\\": \\\"AUDITED_ENTITY_CONTROLLED\\\",\",\"sourceParagraph\":2495,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"authorityForClaim\\\": \\\"DIRECT_OPERATIONAL_RECORD\\\",\",\"sourceParagraph\":2496,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independence\\\": \\\"NOT_INDEPENDENT\\\",\",\"sourceParagraph\":2497,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"capturedAt\\\": \\\"2026-08-29T10:00:00Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2498,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accessClass\\\": \\\"EA-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2499,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityHash\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-OPS-001\\\"\",\"sourceParagraph\":2500,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2501,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2502,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceId\\\": \\\"NGEV-SYNTH-CONTRACTS-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2503,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceRole\\\": \\\"SR-04\\\",\",\"sourceParagraph\":2504,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"title\\\": \\\"Country Contract Corroboration Set\\\",\",\"sourceParagraph\":2505,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceControl\\\": \\\"MULTI_PARTY\\\",\",\"sourceParagraph\":2506,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"authorityForClaim\\\": \\\"CONTRACTUAL_CORROBORATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2507,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independence\\\": \\\"PARTIALLY_INDEPENDENT\\\",\",\"sourceParagraph\":2508,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"capturedAt\\\": \\\"2026-08-29T11:00:00Z\\\",\",\"sourceParagraph\":2509,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accessClass\\\": \\\"EA-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2510,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityHash\\\": \\\"SYNTHETIC-HASH-CONTRACTS-002\\\"\",\"sourceParagraph\":2511,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2512,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2513,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unknowns\\\": [\",\"sourceParagraph\":2514,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2515,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unknownId\\\": \\\"NGU-SYNTH-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2516,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"type\\\": \\\"UNKNOWN_SCOPE\\\",\",\"sourceParagraph\":2517,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relatedClaimId\\\": \\\"NGC-SYNTH-ASTERON-25-COUNTRIES-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2518,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"description\\\": \\\"The official term operates is not defined.\\\"\",\"sourceParagraph\":2519,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2520,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2521,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governance\\\": {\",\"sourceParagraph\":2522,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimLedgerOwnerRole\\\": \\\"TRUTH_PACK_EDITOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2523,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceRegistrarRole\\\": \\\"EVIDENCE_REGISTRAR\\\",\",\"sourceParagraph\":2524,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"counterEvidenceReviewerRole\\\": \\\"COUNTER_EVIDENCE_REVIEWER\\\",\",\"sourceParagraph\":2525,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"finalApproverRole\\\": \\\"ACCOUNTABLE_HUMAN_TRUTH_PACK_APPROVER\\\",\",\"sourceParagraph\":2526,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedBeforeSemanticReview\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2527,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedAt\\\": \\\"2026-08-31T18:00:00Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2528,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2529,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrity\\\": {\",\"sourceParagraph\":2530,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"manifestHash\\\": \\\"SYNTHETIC-TRUTH-PACK-MANIFEST-HASH\\\",\",\"sourceParagraph\":2531,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"previousVersion\\\": null\",\"sourceParagraph\":2532,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2533,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2534,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2535,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"93. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR İDDİA–KANIT KAYDI\",\"sourceParagraph\":2537,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":2538,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2539,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2540,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2541,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimEvidenceRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":2542,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimId\\\": \\\"NGC-SYNTH-ASTERON-SUCCESS-003\\\",\",\"sourceParagraph\":2543,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subjectEntityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2544,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimType\\\": \\\"CT-08\\\",\",\"sourceParagraph\":2545,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"atomicClaim\\\": {\",\"sourceParagraph\":2546,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"predicate\\\": \\\"projectSuccessRate\\\",\",\"sourceParagraph\":2547,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"value\\\": 0.98,\",\"sourceParagraph\":2548,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unit\\\": \\\"PROPORTION\\\",\",\"sourceParagraph\":2549,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"population\\\": \\\"ALL_PROJECTS\\\",\",\"sourceParagraph\":2550,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"period\\\": \\\"UNSPECIFIED\\\"\",\"sourceParagraph\":2551,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2552,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"officialRepresentation\\\": {\",\"sourceParagraph\":2553,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"OFFICIAL_CURRENT\\\",\",\"sourceParagraph\":2554,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceEvidenceId\\\": \\\"NGEV-SYNTH-WEB-SUCCESS-003\\\"\",\"sourceParagraph\":2555,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2556,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verification\\\": {\",\"sourceParagraph\":2557,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportStatus\\\": \\\"VS-U\\\",\",\"sourceParagraph\":2558,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeStatus\\\": \\\"SC-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2559,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timeStatus\\\": \\\"TS-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2560,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reasonCodes\\\": [\",\"sourceParagraph\":2561,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"DENOMINATOR_UNDEFINED\\\",\",\"sourceParagraph\":2562,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SUCCESS_CRITERION_UNDEFINED\\\",\",\"sourceParagraph\":2563,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PERIOD_UNDEFINED\\\",\",\"sourceParagraph\":2564,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SELECTED_CASES_ONLY\\\"\",\"sourceParagraph\":2565,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":2566,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2567,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportingEvidence\\\": [\",\"sourceParagraph\":2568,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2569,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceId\\\": \\\"NGEV-SYNTH-CASESET-049\\\",\",\"sourceParagraph\":2570,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relationship\\\": \\\"PARTIALLY_SUPPORTS\\\",\",\"sourceParagraph\":2571,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"notes\\\": \\\"Forty-nine positive case records.\\\"\",\"sourceParagraph\":2572,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2573,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2574,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"counterEvidence\\\": [\",\"sourceParagraph\":2575,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2576,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceId\\\": \\\"NGEV-SYNTH-FAILED-CASE-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2577,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relationship\\\": \\\"QUALIFIES\\\",\",\"sourceParagraph\":2578,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"notes\\\": \\\"One known unsuccessful project; full project universe unavailable.\\\"\",\"sourceParagraph\":2579,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2580,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2581,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publiclyDiscoverable\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2582,\"language\":\"tr-TR\"},{\"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,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"prohibitedForm\\\": \\\"The company has a verified 98% success rate.\\\",\",\"sourceParagraph\":2584,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"appealStatus\\\": \\\"APPEAL_OPEN\\\"\",\"sourceParagraph\":2585,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2586,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2587,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Bu kayıtlar:\",\"sourceParagraph\":2588,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek şirket,\",\"sourceParagraph\":2589,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek müşteri,\",\"sourceParagraph\":2590,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek performans\",\"sourceParagraph\":2591,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"verisi değildir.\",\"sourceParagraph\":2592,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Truth Pack mimarisinin sentetik makine gösterimidir.\",\"sourceParagraph\":2593,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"94. BÖLÜMÜN MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR KURALI\",\"sourceParagraph\":2595,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH13-R01\",\"sourceParagraph\":2596,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Before semantic adjudication begins, every GEO-1000 audit MUST lock a\",\"sourceParagraph\":2598,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"versioned Verified Entity Truth Pack for the audited entity, prompt scope,\",\"sourceParagraph\":2599,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"jurisdictions, products, languages, and reference time.\",\"sourceParagraph\":2600,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The Truth Pack MUST contain, as applicable:\",\"sourceParagraph\":2602,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- canonical entity identity,\",\"sourceParagraph\":2604,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- atomic reference claims,\",\"sourceParagraph\":2605,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Official Representation Records,\",\"sourceParagraph\":2606,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- supporting evidence,\",\"sourceParagraph\":2607,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- counter-evidence,\",\"sourceParagraph\":2608,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- source-lineage and evidence-family records,\",\"sourceParagraph\":2609,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- scope and jurisdiction qualifiers,\",\"sourceParagraph\":2610,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- validity and publication times,\",\"sourceParagraph\":2611,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- public and restricted access classes,\",\"sourceParagraph\":2612,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- unknown and unresolved registers,\",\"sourceParagraph\":2613,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- appeal and change records,\",\"sourceParagraph\":2614,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and an integrity manifest.\",\"sourceParagraph\":2615,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"An Official Representation Record MUST NOT be treated as independently\",\"sourceParagraph\":2617,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"verified reality merely because it is official.\",\"sourceParagraph\":2618,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A first-party source MAY be authoritative for claims under the entity's\",\"sourceParagraph\":2620,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"direct control, while remaining non-independent for comparative,\",\"sourceParagraph\":2621,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"performance, leadership, or external-validation claims.\",\"sourceParagraph\":2622,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Different URLs, publications, translations, syndications, or AI summaries\",\"sourceParagraph\":2624,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MUST NOT be counted as independent evidence when they derive from the\",\"sourceParagraph\":2625,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"same root source.\",\"sourceParagraph\":2626,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every evidence object MUST state which atomic claim it supports,\",\"sourceParagraph\":2628,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"qualifies, contradicts, outdates, or contextualizes.\",\"sourceParagraph\":2629,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The absence of located evidence MUST NOT automatically be represented as\",\"sourceParagraph\":2631,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"proof that a claim is false. Open-world and closed-world evidence\",\"sourceParagraph\":2632,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"conditions MUST remain distinct.\",\"sourceParagraph\":2633,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Quantitative claims MUST retain numerator, denominator, period, unit,\",\"sourceParagraph\":2635,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"inclusion and exclusion rules, source data, and calculation method.\",\"sourceParagraph\":2636,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Customer, partner, license, certification, membership, award, legal,\",\"sourceParagraph\":2638,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"performance, and superiority claims MUST preserve their exact entity,\",\"sourceParagraph\":2639,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"relationship, scope, jurisdiction, time, and evidence status.\",\"sourceParagraph\":2640,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Publicly discoverable evidence, restricted audit evidence, and\",\"sourceParagraph\":2642,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"non-public evidence MUST remain separately classified.\",\"sourceParagraph\":2643,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A claim MAY be factually verified through restricted evidence without\",\"sourceParagraph\":2645,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"being publicly retrievable by a consumer AI product. Factual verification\",\"sourceParagraph\":2646,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"and public discoverability MUST remain distinct.\",\"sourceParagraph\":2647,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Truth Pack claims MUST NOT be added, removed, broadened, narrowed, or\",\"sourceParagraph\":2649,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"reclassified after AI responses are observed unless a new Truth Pack\",\"sourceParagraph\":2650,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"version is created and prior records are preserved.\",\"sourceParagraph\":2651,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A response claim not covered by the locked Truth Pack MUST trigger a\",\"sourceParagraph\":2653,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"reference-gap process rather than automatic failure or automatic\",\"sourceParagraph\":2654,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"acceptance.\",\"sourceParagraph\":2655,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Unknown, unsupported, unresolved, contradicted, historical, expired,\",\"sourceParagraph\":2657,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"scope-limited, and restrictedly verified states MUST remain separately\",\"sourceParagraph\":2658,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"visible.\",\"sourceParagraph\":2659,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The audited entity MAY submit evidence, corrections, and appeals, but\",\"sourceParagraph\":2661,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MUST NOT act as the sole adjudicator of its own claims.\",\"sourceParagraph\":2662,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"AI systems MAY assist with extraction, normalization, lineage detection,\",\"sourceParagraph\":2664,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"and contradiction discovery, but MUST NOT serve as the sole final\",\"sourceParagraph\":2665,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"authority for claim truth status.\",\"sourceParagraph\":2666,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every Truth Pack version, evidence registration, support-status decision,\",\"sourceParagraph\":2668,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"appeal, and change MUST be attributable to an accountable human or\",\"sourceParagraph\":2669,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"organization.\",\"sourceParagraph\":2670,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Türkçe normatif karşılığı:\",\"sourceParagraph\":2671,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH13-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"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.\",\"sourceParagraph\":2672,\"language\":\"tr-TR\"}]}}","text":"## Bölüm Sınırı\n\nİlk on iki bölüm ölçümün deneysel zincirini kurdu: Tek bir yanıt GEO skoru değildir. Temsil, kullanıcılar ve AI ürünleri arasında oluşan bir dağılımdır. Denetlenen varlık sonuçlardan önce çözülmelidir. Resmî temsil ile kanıta bağlı varlık gerçekliği ayrılmalıdır. Hedef nüfus, örneklem, ülke ve dil kapsamı tanımlanmalıdır. Katılımcılar sonuçtan bağımsız biçimde seçilmelidir. AI ürün örneği bütün maddi yapılandırmalarıyla sicile bağlanmalıdır. Promptlar diller arasında aynı niyeti taşımalıdır. Kontrollü ve doğal kullanıcı paneli ayrı tutulmalıdır. Her gözlem, senkronize dalga ve NOMOS Capture kanıt zinciri içinde korunmalıdır. Şimdi denetimin cevap vermesi gereken temel soru şudur:\n\n> Yakalanan AI yanıtının doğru, yanlış, eksik, eski, desteklenmeyen veya kapsamı aşan olduğunu hangi referans kaydına göre belirleyeceğiz?\n\nBölüm 4, iki ayrı gerçeklik katmanını kavramsal olarak kurmuştu:\n\n- Varlığın kendisi hakkında ne söylediğini gösteren Resmî Temsil Katmanı\n\n- Mevcut kanıtların hangi cümlelere ne ölçüde izin verdiğini gösteren Doğrulanmış Varlık Gerçekliği Katmanı\n\nBu bölüm, ikinci katmanı operasyonel bir denetim nesnesine dönüştürür. Bu nesnenin adı:\n\n#### Verified Varlık Truth Pack\n\nTürkçesi:\n\n#### Doğrulanmış Varlık Gerçeklik Paketi\n\nolacaktır. İlk iki kitabın mimarisi zaten üçüncü halkayı açıkça tanımlamıştı: Framework doğru standardı tanımlar, 99 Hata ihlalleri gösterir, denetim sistemi ise bu ihlalleri ölçer ve kanıtlar. Her denetlenebilir kontrolün de model veya ürün, tarih, ülke, dil, sorgu kümesi, tekrar sayısı ve ölçüm kaydı taşıması gerektiği belirtilmişti. Truth Pack bu zincirde:\n\n#### “AI ne söyledi?”\n\nsorusuyla:\n\n#### “Bunu söylemesine hangi kanıt izin veriyordu?”\n\nsorusu arasındaki referans sistemidir. Bu bölüm:\n\n- Truth Pack’in ne olduğunu ve ne olmadığını,\n\n- iddiaların atomik gerçeklik kayıtlarına nasıl dönüştürüleceğini,\n\n- kaynak ve kanıt türlerini,\n\n- birinci taraf, resmî, bağımsız, işlemsel ve kullanıcı kaynaklarının rollerini,\n\n- karşı kanıtı,\n\n- kaynak soyunu ve bağımsızlık yanılsamasını,\n\n- kanıt yeterliliğini,\n\n- zaman, ülke ve kapsam sınırlarını,\n\n- açık dünya ve kapalı dünya iddialarını,\n\n- “kanıt bulunamadı” ile “yanlış olduğu kanıtlandı” ayrımını,\n\n- nicel performans, müşteri, partner, lisans, sertifika ve üstünlük iddialarını,\n\n- Truth Pack’in sürümlenmesini ve dalga öncesi kilitlenmesini,\n\n- kamuya açık ve kısıtlı kanıt katmanlarını,\n\n- itiraz, düzeltme ve karşı görüş süreçlerini,\n\n- makine tarafından okunabilir gerçeklik paketini\n\ntanımlar. Bu bölüm henüz:\n\n- AI yanıtlarının atomik iddialara ayrılmasının bütün hakemlik ayrıntılarını,\n\n- hakemler arası uyumu,\n\n- cevap geçiş eşiğini,\n\n- Critical hata kapılarını,\n\n- nihai NOMOS skor formüllerini\n\nkesinleştirmez. Bunlar sonraki bölümlerin konusudur. Bölüm 13’ün temel sorusu şudur:\n\n> Bir varlık hakkında AI yanıtlarını değerlendirecek, sonuçtan önce kilitlenmiş, kanıtı ve karşı kanıtı birlikte taşıyan, zaman ve kapsam sınırları açık bir gerçeklik paketi nasıl oluşturulur?\n\n## NOMOS Challenge\n\nŞirketinizin sitesinde şu cümle bulunuyor: “25 ülkede faaliyet gösteriyoruz.” AI ürünü aynı cümleyi kullanıcıya söylüyor: “Şirket 25 ülkede faaliyet göstermektedir.” AI resmî siteyi doğru aktardı mı? Evet. İddia gerçekten doğrulandı mı? Henüz bilmiyoruz. Şirket size bir tablo gönderiyor.\n\nTabloda 25 ülke adı var. Fakat sütunlar açıklanmamış: Bazılarında yalnız web sitesi ziyaretçisi var. Bazılarında eski bir müşteri bulunuyor. Bazılarında bağımsız distribütör var. Bazılarında tek seferlik etkinlik düzenlenmiş. Dokuz ülkede gerçekten aktif hizmet teslimatı bulunuyor. Yalnız üç ülkede yerel tüzel kişilik var.\n\n“Faaliyet göstermek” ne anlama gelmektedir? Müşteri sahibi olmak mı? Yerel şirket kurmak mı? Uzaktan hizmet verebilmek mi? Partner aracılığıyla teslimat mı? Bir web sitesinin o ülkeden açılabilmesi mi? İddia öznesi, yüklemi ve kapsamı tanımlanmamıştır.\n\nBu nedenle sayı bulunmasına rağmen doğrulanabilir gerçeklik henüz yoktur. Şimdi başka bir iddia düşünün: “Projelerimizin yüzde 98’i başarılıdır.” Elinizde 49 başarılı proje sunumu var. Başarısız proje dosyası yok. Toplam kaç proje yapıldı? Başarı neye göre tanımlandı? Zamanında teslim mi? Müşteri kabulü mü?\n\nTicari sonuç mu? Teknik çalışırlık mı? Müşteri memnuniyeti mi? Dönem nedir? Son üç ay mı? Şirketin bütün geçmişi mi? Yalnız seçilmiş projeler mi? Payda bilinmeden yüzde 98 kanıtlanamaz. Şimdi başka bir şirket sitesinde şu cümle var: “Dünya lideriyiz.” Bu cümleyi:\n\n- şirket blogu,\n\n- şirketin basın bülteni,\n\n- aynı basın bültenini kopyalayan yirmi haber sitesi,\n\n- şirketin açtığı beş sahte kullanıcı hesabı,\n\n- bu içerikleri özetleyen üç yapay zekâ metni\n\ntekrar ediyor. Otuz farklı URL vardır. Otuz bağımsız kanıt var mıdır? Hayır. Tek bir öz beyan, çok sayıda türev yüzeyde yankılanmış olabilir.\n\nÖnceki kitapta uyarılan manipülasyon tam olarak budur: görünmez metinler, sahte kullanıcılar ve farklı alan adlarında yayımlanan öz övgüler bağımsız kanıt gibi sisteme geri beslenir. Şimdi ters durumu düşünün. Şirketin resmî sitesinde: “Yalnız Türkiye’de hizmet veriyoruz.” yazıyor.\n\nFakat şirket iki ay önce Almanya’da doğrulanmış operasyon başlatmış. Sözleşmeler, faturalar ve resmî kayıtlar bunu destekliyor. Site güncellenmemiş. AI: “Şirket Türkiye ve Almanya’da hizmet veriyor.” diyor. AI resmî siteye aykırıdır. Ama maddi gerçekliğe daha yakın olabilir.\n\nŞimdi çok daha hassas bir durum düşünün. Bir sağlık kuruluşunun sitesinde: “Lisanslı merkez.” yazıyor. Sicilde benzer adlı başka kuruluşun lisansı bulunuyor. AI iki varlığı birleştirerek lisansı yanlış kuruma atıyor. Şirket bu yanlışı fark ediyor fakat kendisi lehine olduğu için düzeltmiyor.\n\nİkinci kitabın açık hükmü burada geçerlidir: Lehine olan yanlış da yanlıştır. Bir AI yanıtını değerlendirmek için yalnız doğru cümle listesine değil, aşağıdaki yapıya ihtiyacımız vardır: Cümle kimin hakkında? İddia tam olarak ne? Hangi zamanda geçerli? Hangi ülkede? Hangi ürün veya hizmet için?\n\nKaynak iddiayı gerçekten destekliyor mu? Kaynak kim tarafından kontrol ediliyor? Başka kaynaklar aynı şeyi mi söylüyor, yoksa aynı ilk kaynağı mı kopyalıyor? Karşı kanıt var mı? İddia yalnız resmî öz beyan mı? Kanıt kamuya açık mı, özel mi?\n\nAI’nın ölçüm tarihinde bu kanıta erişme ihtimali var mıydı? Sonuç kesin mi, sınırlı mı, tartışmalı mı, bilinmiyor mu? Bu bölümün ilk hükmü şudur:\n\n> Bir kaynak, tek başına gerçeklik değildir.\n\nİkinci hükmü şudur:\n\n> Bir iddia, öznesi, kapsamı, zamanı ve kanıt yükü tanımlanmadan doğrulanamaz.\n\nÜçüncü hükmü şudur:\n\n> Farklı URL’ler, farklı bağımsız kanıtlar anlamına gelmez.\n\nDördüncü hükmü şudur:\n\n> Kanıt bulunamaması, iddianın yanlış olduğunun otomatik kanıtı değildir.\n\nBeşinci hükmü şudur:\n\n> Doğrulanmış gerçeklik, mutlak ve değişmez hakikat değil; belirli tarih ve kapsam içinde mevcut kanıtların taşıdığı sürümlenmiş hükümdür.\n\nAltıncı hükmü şudur:\n\n> Truth Pack AI cevabına bakılarak yazılamaz. AI cevabı, önceden kilitlenmiş Truth Pack’e karşı değerlendirilir.\n\n## 1. BÖLÜMÜN AMACI\n\nBu bölümün amacı, denetlenen varlık hakkındaki maddi iddiaları cevap şablonuna dönüştürmeden, kanıt ve karşı kanıtla ilişkilendirilmiş, zaman ve kapsam sınırları açık bir referans paketine dönüştürmektir. Bölüm şu ayrımları normatif hâle getirir:\n\n- Resmî iddia ile doğrulanmış gerçeklik\n\n- Kaynak ile kanıt\n\n- Kanıt ile iddia desteği\n\n- Birinci taraf kayıt ile bağımsız doğrulama\n\n- Bağımsız kaynak ile konuya yetkili kaynak\n\n- Farklı alan adı ile farklı kanıt kökü\n\n- Kaynak sayısı ile bağımsız kanıt ailesi\n\n- Doğrudan kanıt ile türetilmiş kanıt\n\n- Destekleyen kanıt ile karşı kanıt\n\n- İddia yokluğu ile iddianın yanlışlığı\n\n- Açık dünya iddiası ile kapalı dünya kaydı\n\n- Güncel gerçeklik ile tarihsel gerçeklik\n\n- Gerçekliğin geçerli olduğu zaman ile kaynağın yayımlandığı zaman\n\n- Kamuya açık kanıt ile kısıtlı kanıt\n\n- AI’nın erişebileceği kanıt ile yalnız denetçiye açık kanıt\n\n- Kanıtlanmış iddia ile kamuya keşfedilebilir iddia\n\n- Doğrudan gerçeklik ile hesaplanmış türetilmiş sonuç\n\n- Ham veri ile performans oranı\n\n- Pay ile payda\n\n- Müşteri ile potansiyel müşteri\n\n- Partner ile müşteri\n\n- Üyelik ile akreditasyon\n\n- Lisans ile marka ilişkisi\n\n- Sertifika ile bütün kurum uygunluğu\n\n- İddia ile görüş\n\n- Görüş ile karşılaştırmalı üstünlük\n\n- Şikâyet ile doğrulanmış ihlal\n\n- Soruşturma ile kesin suç veya sorumluluk\n\n- Güncelliğini yitirmiş kayıt ile yanlış tarihsel kayıt\n\n- Eksik Truth Pack ile yanlış AI cevabı\n\n- Referans kusuru ile sistem kusuru\n\n- Truth Pack bütünlüğü ile bütün iddiaların olumlu olması\n\n- Kanıtın gizliliği ile kanıtın bulunmaması\n\n- Varlığın cevap hakkı ile kendi kendini doğrulaması\n\n- İnsan onayı ile insanın yanılmazlığı\n\n- AI yardımı ile AI’nın nihai gerçeklik otoritesi olması\n\nBu bölümün sonunda her denetim şu sorulara cevap verebilmelidir:\n\n> Hangi maddi iddialar Truth Pack içinde bulunmaktadır?\n\n> Her iddia hangi varlığa, ülkeye, ürüne ve zamana aittir?\n\n> Hangi kanıt onu destekliyor, hangisi sınırlandırıyor veya çürütüyor?\n\n> Kaynaklar gerçekten bağımsız mı, yoksa aynı ilk kaynaktan mı türemiş?\n\n> İddia kamuya açık biçimde doğrulanabilir mi?\n\n> Kanıt yalnız kısıtlı denetçi erişiminde mi?\n\n> AI ölçüm tarihinde bu kanıta ulaşabilir miydi?\n\n> İddia kesin, kısmi, tarihsel, tartışmalı veya bilinmeyen mi?\n\n> Truth Pack, AI cevapları görülmeden önce kilitlendi mi?\n\n## 2. MERKEZÎ NORMATİF HÜKÜM\n\nHer GEO-1000 denetimi, AI yanıtları semantik olarak değerlendirilmeden önce, denetlenen varlık hakkındaki maddi referans iddialarını; destekleyen kanıtı, karşı kanıtı, kaynak soyunu, erişim sınıfını, kapsamı, yargı alanını, geçerlilik zamanını ve belirsizlik statüsünü taşıyan sürümlü bir Verified Varlık Truth Pack içinde kilitlemek zorundadır. Truth Pack:\n\n- varlığın kendi yazdığı tanıtım dosyası,\n\n- yalnız olumlu kanıtların toplandığı satış sunumu,\n\n- denetçinin görüş metni,\n\n- AI’nın vermesi istenen ideal cevap,\n\n- bütün dünya hakkındaki mutlak gerçeklik,\n\n- yalnız URL listesinden oluşan atıf deposu\n\ndeğildir. Truth Pack:\n\n> AI yanıtlarındaki maddi iddiaların hangi kanıt altında desteklenebileceğini, sınırlandırılabileceğini, çürütülebileceğini veya bilinmiyor bırakılması gerektiğini gösteren denetim referans paketidir.\n\n## 3. “TRUTH” KELİMESİNİN SINIRI\n\nTruth Pack içindeki “truth” kelimesi şu iddiayı taşımaz: “Bu paket varlık hakkındaki bütün mutlak gerçeği bilir.” Daha doğru anlam şudur:\n\n> Belirtilen tarih, kapsam ve kanıt evreni içinde, hangi maddi hükümlerin ne ölçüde desteklendiğini gösteren kanıta bağlı gerçeklik kaydı.\n\nTruth Pack:\n\n- yeni kanıtla değişebilir,\n\n- itiraz edilebilir,\n\n- kapsamı daraltılabilir,\n\n- yanlışlığı ortaya çıkarsa düzeltilebilir,\n\nbazı iddiaları bilinmiyor bırakabilir. Truth Pack’in otoritesi:\n\n- “Truth” kelimesinden,\n\n- NobleJackal adından,\n\n- NOMOS sesinden,\n\n- kitabın yazarından\n\ndoğmaz. Şunlardan doğar:\n\n- açık iddia yapısı,\n\n- uygun kanıt,\n\n- karşı kanıt,\n\n- kaynak soyu,\n\n- zaman,\n\n- sınır,\n\n- sürüm,\n\n- bağımsız inceleme,\n\nhesap verebilir insan sorumluluğu.\n\n## 4. VERIFIED VARLIK TRUTH PACK NEDİR?\n\nVerified Varlık Truth Pack, belirli bir varlığın belirli bir tarih ve kapsam içindeki maddi gerçeklik kayıtlarını, bunlara ilişkin kanıt ve karşı kanıtları, kaynak statülerini ve çözülmemiş alanları bir araya getiren sürümlü denetim paketidir. Aday gösterim:\n\nVETP_{E,v,t} = (I, C, O, E⁺, E⁻, L, S, T, U, G)\n\nBurada:\n\n- E: denetlenen varlık\n\n- v: Truth Pack sürümü\n\n- t: referans tarihi\n\n- I: varlık kimliği ve ilişki grafiği\n\n- C: atomik referans iddiaları\n\n- O: Resmî Temsil Kaydı\n\n- E+: destekleyen kanıtlar\n\n- E−: karşı kanıtlar ve sınırlandırıcı kayıtlar\n\n- L: kaynak soyu ve bağımsızlık grafiği\n\n- S: kapsam, ülke ve yargı matrisi\n\n- T: zaman ve güncellik kayıtları\n\n- U: bilinmeyenler, uyuşmazlıklar ve referans boşlukları\n\n- G: yönetişim, sürüm, itiraz ve onay kayıtları\n\nTruth Pack’in her bileşeni ayrı sürümlenebilir. Ana paket sürümü, bileşen sürümlerini birbirine bağlar.\n\n## 5. TRUTH PACK BİR CEVAP ŞABLONU DEĞİLDİR\n\nTruth Pack, AI’nın kelime kelime söylemesi gereken bir metin değildir. Örneğin Truth Pack’te şu referans iddiası bulunabilir: “Asteron Holdings Ltd., Asteron Travel markasının sahibidir.” AI şu biçimlerde doğru ifade kurabilir:\n\n- “Asteron Travel markası Asteron Holdings’e aittir.”\n\n- “Asteron Holdings, Asteron Travel markasının sahibidir.”\n\n- “Asteron Travel, Asteron Holdings tarafından sahip olunan bir markadır.”\n\nMaddi ilişki korunmuştur. Hakem kelime eşitliği aramamalıdır. Truth Pack:\n\n#### doğru ifade alanını\n\ntanımlar. Tek doğru cümleyi dayatmaz.\n\n## 6. TRUTH PACK BİR VARLIK BİYOGRAFİSİ DEĞİLDİR\n\nBir varlık hakkında sonsuz sayıda doğru bilgi bulunabilir. GEO-1000 Truth Pack bütün bilgileri toplamak zorunda değildir. Paket öncelikle şu alanları kapsamalıdır:\n\n- İstem Sicili içindeki maddi görevler\n\n- Varlığın kimlik ve faaliyet çekirdeği\n\n- Kullanıcı kararını değiştirecek sınırlar\n\n- Lisans, hukuk, fiyat, hizmet, ülke ve zaman kayıtları\n\n- Tavsiye için gerekli uygunluk ve dışlama koşulları\n\n- Critical hata riski taşıyan maddi iddialar\n\n- Resmî temsil ile doğrulanmış gerçeklik arasındaki farklar\n\nBu ilkeye:\n\n#### Görevle Orantılı Gerçeklik İlkesi\n\ndenir. Gereksiz veri toplamak:\n\n- mahremiyet,\n\n- maliyet,\n\n- güncellik,\n\n- çelişki\n\nriskini artırabilir.\n\n## 7. TRUTH PACK’İN ON İKİ ÇEKİRDEK BİLEŞENİ\n\n### 7.1. Kanonik Varlık Kimliği\n\nBölüm 3’te tanımlanan:\n\n- varlık kimliği,\n\n- türü,\n\n- hukuki adı,\n\n- marka ve alan adı ilişkileri,\n\n- ana ve bağlı kuruluşları,\n\n- zaman ve yargı sınırları\n\npakete bağlanır.\n\n### 7.2. Referans İddia Defteri\n\nDenetimde kullanılacak bütün maddi gerçeklik iddialarını atomik yapıda taşır.\n\n### 7.3. Resmî Temsil Kaydı\n\nVarlığın kendisi hakkında kanonik yüzeylerde yayımladığı güncel ve tarihsel beyanları taşır.\n\n### 7.4. Kanıt Sicili\n\nHer kanıt nesnesinin:\n\n- kaynağı,\n\n- bütünlüğü,\n\n- yetkisi,\n\n- erişimi,\n\n- kapsamı,\n\n- zamanı\n\nkaydedilir.\n\n### 7.5. Karşı Kanıt Sicili\n\nİddiayı:\n\n- çürüten,\n\n- sınırlandıran,\n\n- güncelliğini değiştiren,\n\n- başka açıklama getiren\n\nkayıtları taşır.\n\n### 7.6. Kaynak Soyu Grafiği\n\nKaynakların:\n\n- ilk kökünü,\n\n- kopyalarını,\n\n- alıntılarını,\n\n- sendikasyonunu,\n\n- AI türevlerini\n\ngösterir.\n\n### 7.7. Kapsam ve Yargı Matrisi\n\nİddianın:\n\n- hangi ülke,\n\n- ürün,\n\n- hizmet,\n\n- kullanıcı,\n\n- hukuki varlık\n\niçin geçerli olduğunu gösterir.\n\n### 7.8. Zaman ve Güncellik Matrisi\n\nİddianın:\n\n- ne zaman başladığını,\n\n- sona erdiğini,\n\n- en son ne zaman doğrulandığını,\n\n- hangi olayla değişebileceğini\n\ngösterir.\n\n### 7.9. Uyuşmazlık ve Belirsizlik Defteri\n\nÇelişkili, çözülemeyen veya yetersiz kanıtlı alanları görünür kılar.\n\n### 7.10. Kanıt Erişim Katmanı\n\nKanıtın:\n\n- kamuya açık,\n\n- audit erişimli,\n\n- kısıtlı,\n\n- gizli,\n\n- türetilmiş\n\nolduğunu gösterir.\n\n### 7.11. Değişiklik ve İtiraz Günlüğü\n\nYeni kanıt, düzeltme, karşı görüş ve karar değişikliklerini sürümlü biçimde taşır.\n\n### 7.12. Makine Manifesti\n\nBütün bileşenleri:\n\n- kimlik,\n\n- sürüm,\n\n- hash,\n\n- ilişki\n\niçinde birbirine bağlar.\n\n## 8. ATOMİK REFERANS İDDİASI\n\nTruth Pack içindeki temel gerçeklik birimi:\n\n#### Atomik Referans İddiası\n\nolarak adlandırılır. Aday yapı:\n\nC_j = (s, p, o, q, c, l, v_f, v_t, k, m)\n\nBurada:\n\n- s: özne varlık\n\n- p: yüklem veya ilişki\n\n- o: nesne veya değer\n\n- q: nitelendiriciler ve sınırlar\n\n- c: ülke veya yargı alanı\n\n- l: dil veya locale, maddi ise\n\n- vf: geçerlilik başlangıcı\n\n- vt: geçerlilik sonu\n\n- k: iddia türü\n\n- m: maddilik veya risk etiketi\n\nÖrnek: Özne: Asteron Türkiye Turizm Ltd. / Yüklem: hizmet verir / Nesne: kurumsal seyahat yönetimi / Ülke: Türkiye / Müşteri türü: kurumsal müşteriler / Başlangıç: 1 Ocak 2026 / Son doğrulama: 18 Ağustos 2026 Şu cümle yeterince atomik değildir: “Asteron dünya çapında çok sayıda hizmet sunan lider bir şirkettir.” Bu tek cümlede:\n\n- coğrafi kapsam,\n\n- hizmet sayısı,\n\n- liderlik,\n\n- şirket kimliği\n\nbirbirine karışmıştır.\n\n## 9. İDDİA TÜRÜ\n\nHer atomik iddia bir tür taşımalıdır.\n\n### CT-01 — Kimlik İddiası\n\nVarlığın kim olduğu veya hangi varlığa ait olduğu.\n\n### CT-02 — İlişki İddiası\n\nSahiplik, kontrol, partnerlik, müşterilik, istihdam veya üyelik ilişkisi.\n\n### CT-03 — Faaliyet ve Hizmet İddiası\n\nVarlığın ne yaptığı, hangi hizmeti sunduğu.\n\n### CT-04 — Ürün İddiası\n\nÜrün özelliği, sürümü, sahibi veya kullanılabilirliği.\n\n### CT-05 — Coğrafi Kapsam İddiası\n\nÜlke, bölge veya hizmet alanı.\n\n### CT-06 — Hukuki ve Lisans İddiası\n\nKayıt, yetki, lisans, düzenleyici statü.\n\n### CT-07 — Fiyat ve Ticari Koşul İddiası\n\nFiyat, vergi, abonelik, iade, garanti veya ödeme.\n\n### CT-08 — Nicel Performans İddiası\n\nBaşarı oranı, teslim süresi, kullanıcı sayısı, büyüme veya verimlilik.\n\n### CT-09 — Müşteri ve Partner İddiası\n\nMüşteri, sponsor, partner, distribütör veya tedarikçi ilişkisi.\n\n### CT-10 — Sertifika ve Ödül İddiası\n\nSertifika, üyelik, ödül veya akreditasyon.\n\n### CT-11 — Karşılaştırmalı veya Üstünlük İddiası\n\nEn iyi, lider, daha hızlı, en güvenilir, bir numara.\n\n### CT-12 — Tavsiye ve Uygunluk İddiası\n\nBelirli kullanıcı için uygunluk veya tavsiye.\n\n### CT-13 — Tarihsel İddia\n\nKuruluş, geçmiş sahiplik, eski ürün veya tarihsel olay.\n\n### CT-14 — Risk, Şikâyet veya Uyuşmazlık İddiası\n\nŞikâyet, soruşturma, mahkeme, yaptırım veya tartışma.\n\n### CT-15 — Görüş veya Kurumsal Pozisyon\n\nVarlığın kendisi hakkında ileri sürdüğü görüş, vizyon veya değer yargısı. İddia türü, hangi kanıtın yeterli sayılacağını belirler.\n\n## 10. İDDİA MADDİLİĞİ\n\nTruth Pack içindeki her doğru bilgi aynı karar etkisine sahip değildir. Maddilik aday olarak şu sınıflarla gösterilebilir:\n\n### CRITICAL-CANDIDATE\n\n### MAJOR-CANDIDATE\n\n### MODERATE\n\n### ADVISORY\n\n### CONTEXTUAL\n\nKesin hata önem seviyesi Bölüm 15’te belirlenecektir. Truth Pack’teki etiket yalnız:\n\n- kanıt önceliğini,\n\n- hakemlik dikkatini,\n\n- güncellik sıklığını\n\nyönetir.\n\n## 11. KANIT NESNESİ\n\nTruth Pack içindeki her kaynak, yalnız bağlantı olarak değil Kanıt Nesnesi olarak kaydedilmelidir. Aday yapı:\n\nE_k = (r, a, i, p, f, s, t, x, g, h)\n\nBurada:\n\n- r: kaynak rolü\n\n- a: iddia için yetki\n\n- i: bağımsızlık\n\n- p: iddiaya yakınlık\n\n- f: güncellik\n\n- s: kapsam\n\n- t: zaman\n\n- x: erişim sınıfı\n\n- g: kaynak soyu\n\n- h: bütünlük kaydı\n\nBir URL tek başına bu alanların hiçbirini tamamlamaz.\n\n## 12. KANIT–İDDİA İLİŞKİSİ\n\nHer kanıt nesnesi, her iddiayı desteklemez. İddia Cj ile kanıt Ek arasındaki ilişki şu statülerden biri olabilir:\n\n### SUPPORTS\n\n### PARTIALLY_SUPPORTS\n\n### QUALIFIES\n\n### CONTRADICTS\n\n### OUTDATES\n\n### CONTEXTUALIZES\n\n### NO_MATERIAL_BEARING\n\n### UNKNOWN_RELATION\n\nÖrnek: Bir şirketin marka tescil belgesi: marka sahipliğini destekleyebilir, müşteri memnuniyetini desteklemez. Bir müşteri yorumu: tek kullanıcının deneyimini destekleyebilir, bütün müşterilerde yüzde 98 başarıyı desteklemez.\n\n## 13. KAYNAK ROLLERİ\n\n### SR-01 — Kanonik Birinci Taraf Kaynak\n\nVarlığın kontrol ettiği resmî yüzeydir. Örnek:\n\n- Kanonik web sayfası\n\n- Resmî politika\n\n- Fiyat sayfası\n\n- Ürün belgesi\n\n### SR-02 — Birinci Taraf Operasyon Kaydı\n\nVarlığın iç veya işlem düzeyindeki kayıtlarıdır. Örnek:\n\n- Fatura\n\n- Sözleşme\n\n- İşlem kaydı\n\n- Teslimat kaydı\n\n- Ham performans verisi\n\n### SR-03 — Yetkili Resmî Kayıt\n\nKonuyla ilgili yasal veya kurumsal yetki taşıyan sicildir. Örnek:\n\n- Şirket sicili\n\n- Lisans sicili\n\n- Sertifika veren kurum\n\n- Mahkeme kararı\n\n- Düzenleyici kayıt\n\n### SR-04 — İki Taraflı Doğrulama\n\nİlişkinin her iki tarafça veya sözleşmeyle desteklenmesidir. Örnek:\n\n- Müşteri ilişkisi\n\n- Partnerlik\n\n- Sponsorluk\n\n- Distribütörlük\n\n### SR-05 — Bağımsız Editoryal Kaynak\n\nVarlıktan editoryal olarak bağımsız yayın veya araştırmadır. Bağımsızlık doğruluk garantisi değildir.\n\n### SR-06 — Bağımsız Denetim veya Araştırma\n\nYöntemi ve kapsamı açık dış değerlendirmedir.\n\n### SR-07 — İşlemsel veya Davranışsal Kanıt\n\nGerçek işlem veya kullanıcı davranışını gösteren kayıtlar.\n\n### SR-08 — Kullanıcı Tarafından Üretilen Kanıt\n\nYorum, şikâyet, inceleme veya kullanıcı belgesi. Tekil deneyimdir.\n\n### SR-09 — Türetilmiş Hesaplama\n\nHam kayıtlardan üretilmiş oran, sınıflandırma veya özet. Formülü ve girdileri bulunmalıdır.\n\n### SR-10 — Sentetik Kanıt\n\nYöntem gösterimi için oluşturulmuş veridir. Gerçek varlık iddiasını kanıtlayamaz.\n\n### SR-11 — AI Tarafından Üretilmiş Türev Kaynak\n\nBir AI sisteminin başka kaynakları özetleyerek oluşturduğu içeriktir. İlk kaynakların yerine geçmez.\n\n### SR-12 — Bilinmeyen veya Çözülemeyen Kaynak\n\nKaynak kontrolü veya kökeni belirlenememiştir. Ana maddi doğrulamada sınırlı güven taşır.\n\n## 14. KAYNAĞIN YETKİSİ İDDİA TÜRÜNE BAĞLIDIR\n\nBütün kaynaklar için evrensel ve tek bir sıralama yoktur. Örnek: Şirketin güncel kamu fiyatı için:\n\n- kanonik fiyat sayfası,\n\n- gerçek checkout,\n\n- yürürlükteki teklif\n\ngüçlü kaynak olabilir. Şirketin: “Dünya lideriyiz.” iddiası için aynı web sayfası yalnız öz beyanı gösterir. Liderliği kanıtlamaz. Lisans için: lisansı veren kurum şirket blogundan daha yetkilidir. Müşteri deneyimi için: tek müşteri yorumu gerçek tekil olaydır, bütün kullanıcı nüfusunu temsil etmez. Bu nedenle:\n\n> Kaynağın kalitesi genel değil, iddia özelidir.\n\n## 15. KAYNAK PROFİLİNİN YEDİ BOYUTU\n\nHer kaynak şu boyutlarda değerlendirilmelidir:\n\n### 15.1. Yetki\n\nKaynak iddia türü hakkında hüküm vermeye yetkili mi?\n\n### 15.2. Yakınlık\n\nKaynak olaya, işleme veya kayda ne kadar yakın?\n\n### 15.3. Bağımsızlık\n\nKaynak iddianın ticari veya kurumsal sahibinden ne ölçüde bağımsız?\n\n### 15.4. Bütünlük\n\nDosyanın veya kaydın özgünlüğü ve değişiklik geçmişi korunuyor mu?\n\n### 15.5. Güncellik\n\nKaynak ilgili zaman için geçerli mi?\n\n### 15.6. Kapsam\n\nKaynak iddianın bütün kapsamını mı, yalnız bir bölümünü mü destekliyor?\n\n### 15.7. Yeniden Üretilebilirlik\n\nBaşka bir denetçi aynı kayıttan aynı hükme ulaşabilir mi? Bu boyutlar tek bir “kaynak puanına” zorunlu olarak indirgenmemelidir. Bir kaynak:\n\n- yüksek yetkili,\n\n- düşük bağımsız\n\nolabilir. Başka kaynak:\n\n- yüksek bağımsız,\n\n- konuya uzak\n\nolabilir.\n\n## 16. BİRİNCİ TARAF KAYNAĞIN DOĞRU ROLÜ\n\nBirinci taraf kaynak: otomatik olarak değersiz değildir, otomatik olarak bağımsız kanıt da değildir. Birinci taraf kaynaklar şu iddialar için güçlü olabilir:\n\n- Kurumun yayımladığı fiyat\n\n- Destek saatleri\n\n- Kendi ürünü ve hizmet tanımı\n\n- Kendi politikasının metni\n\n- Kamuya açıkladığı resmî görüş\n\n- Kendi işlem verisi\n\nŞu iddialar için tek başına yeterli olmayabilir:\n\n- Dünya liderliği\n\n- En yüksek memnuniyet\n\n- Rakiplerden üstünlük\n\n- Evrensel başarı\n\n- Bağımsız akreditasyon\n\n- Bütün müşterilerde ticari sonuç\n\nÖnceki “99 Hata” metnindeki: “Kendi siten bir iddiadır; kanıt değildir.” uyarısı özellikle üstünlük ve bağımsızlık gerektiren iddialarda merkezi önem taşır. Daha tam normatif ifade şudur:\n\n> Kendi site, kurumun ne söylediğinin kanıtıdır; dış dünyaya ilişkin her iddianın bağımsız doğruluğunun otomatik kanıtı değildir.\n\n## 17. BAĞIMSIZLIK NEDİR?\n\nBir kaynağın farklı alan adında bulunması onu bağımsız yapmaz. Bağımsızlık şu alanlarla ilgilidir: İçerik kim tarafından üretildi? Yayın kararını kim verdi? Ödeme veya sponsorluk var mı? Kaynak şirketten doğrudan metin aldı mı? Yayın kendi doğrulamasını yaptı mı? İçerik başka kaynaktan kopya mı? Kaynağın şirketle mülkiyet veya iş ilişkisi var mı? Bir ajansın farklı alan adlarında yayımladığı on içerik: on bağımsız kaynak değildir.\n\n## 18. KAYNAK SOYU\n\nKanıt nesneleri bir kaynak soyuna bağlanmalıdır. Aday grafik:\n\n### G_S = (V_S, E_S) [K10]\n\nBurada:\n\n- VS: kaynak nesneleri\n\n- ES: alıntı, kopyalama, sendikasyon, özetleme ve türetme ilişkileri\n\nKaynak ilişkileri:\n\n### ORIGINAL_SOURCE\n\n### QUOTES\n\n### SYNDICATES\n\n### SUMMARIZES\n\n### TRANSLATES\n\n### DERIVES_FROM\n\n### AI_GENERATED_FROM\n\n### UNKNOWN_LINEAGE\n\nolarak kaydedilebilir.\n\n## 19. BAĞIMSIZ KANIT AİLESİ\n\nAynı kök kaynaktan türeyen içerikler tek bir Kanıt Ailesi olarak değerlendirilebilir. Örnek:\n\n- Şirket basın bülteni\n\n- Bülteni aynen yayımlayan haber sitesi\n\n- Haber sitesini özetleyen blog\n\n- Blogu özetleyen AI metni\n\nDört URL vardır. Bir bağımsız kanıt ailesi bile bulunmayabilir. Kaynak sayısı ile kanıt ailesi sayısı birlikte raporlanmalıdır.\n\n## 20. KANIT AKLAMA\n\nBir öz beyanın başka alan adlarında yeniden yayımlanıp daha sonra bağımsız kanıt gibi kullanılması:\n\n#### Kanıt Aklama\n\nolarak adlandırılır. Örnek zincir: Şirket kendi sitesinde “lideriz” der. Ücretli içerik bunu “haber” olarak yayımlar. Başka siteler haberi kopyalar. AI çok sayıda alan adı gördüğü için iddiayı yaygın kabul eder. Şirket AI’nın cevabını kendi iddiasının kanıtı gibi kullanır. Bu kapalı döngü:\n\n#### öz beyan → türev kaynak → AI cevabı → yeniden öz beyan\n\noluşturur. Truth Pack kaynak soyunu kurarak bu döngüyü görünür hâle getirmelidir.\n\n## 21. AI TARAFINDAN ÜRETİLMİŞ KAYNAĞIN SINIRI\n\nBir AI sistemi:\n\n- kaynakları özetleyebilir,\n\n- iddiaları karşılaştırabilir,\n\nyeni metin oluşturabilir. AI metni:\n\n- orijinal kaynak değildir,\n\n- altta yatan kanıtın yerini alamaz,\n\nbaşka AI’nın aynı şeyi söylemesiyle bağımsız doğrulamaya dönüşmez. AI çıktısı şu amaçlarla kullanılabilir:\n\n- araştırma yönlendirmesi,\n\n- iddia çıkarımı,\n\n- çelişki tespiti,\n\nkaynak bulma yardımı. Nihai kanıt nesnesi, mümkün olduğunca ilk kaynağa bağlanmalıdır.\n\n## 22. SENTETİK KANITIN SINIRI\n\nSentetik veri:\n\n- yöntem gösterimi,\n\n- sistem testi,\n\n- yazılım doğrulaması,\n\n- hakem eğitimi\n\niçin kullanılabilir. Sentetik veri:\n\n- gerçek müşteri sayısını,\n\n- gerçek performans oranını,\n\n- gerçek ülke kapsamını,\n\n- gerçek lisansı\n\nkanıtlayamaz. Sentetik kayıtlar gerçek kanıtla aynı dosya içinde olsa bile açıkça etiketlenmelidir.\n\n## 23. DESTEKLEYEN KANIT YETERLİ DEĞİLDİR\n\nTruth Pack yalnız iddiayı destekleyen kaynakları toplamamalıdır. Maddi iddialar için aktif olarak şu kayıtlar aranmalıdır:\n\n- Çelişen tarih\n\n- Farklı kapsam\n\n- Süresi dolmuş belge\n\n- Başarısız işlem\n\n- Şikâyet veya iade\n\n- Eski sahiplik\n\n- Başka varlığa ait lisans\n\n- Düzeltme veya geri çekme\n\n- Karşılaştırmalı veri\n\n- Eksik payda\n\nBu ilkeye:\n\n#### Karşı Kanıt Yükümlülüğü\n\ndenir.\n\n## 24. KARŞI KANIT\n\nKarşı kanıt iddiayı her zaman tamamen çürütmez. Şu işlevlerden birini taşıyabilir:\n\n### CONTRADICTS\n\n### LIMITS_SCOPE\n\n### LIMITS_TIME\n\n### IDENTIFIES_EXCEPTION\n\n### CHALLENGES_METHOD\n\n### QUESTIONS_AUTHENTICITY\n\n### PROVIDES_ALTERNATIVE_ENTITY\n\n### REQUIRES_ADDITIONAL_REVIEW\n\nÖrnek: “Bütün müşteriler memnun” iddiasına bir olumsuz yorum, bütün iddiayı otomatik çürütmeyebilir. Fakat: “Bütün” ifadesinin yanlış olduğunu gösterebilir.\n\n## 25. KARŞI KANITIN SAKLANMASI\n\nİddiayı zayıflatan kayıt:\n\n- şirket lehine olmadığı,\n\n- düşük kaliteli göründüğü,\n\n- kamuya açıklanmasının rahatsızlık yaratacağı\n\niçin sessizce silinemez. Düşük güvenli karşı kanıt da kaydedilebilir. Statüsü açıkça belirtilir. Hakem ona uygun ağırlığı verir.\n\n## 26. İDDİA DESTEK STATÜLERİ\n\n### VS-0 — NOT ASSESSED\n\nİddia henüz değerlendirilmemiştir.\n\n### VS-1 — OFFICIAL CLAIM ONLY\n\nİddia yalnız resmî öz beyana dayanmaktadır. Yanlış olduğu kanıtlanmış değildir. Ek doğrulama yoktur.\n\n### VS-2 — TRACEABLE FIRST-PARTY SUPPORT\n\nİddia izlenebilir birinci taraf operasyon veya işlem kaydıyla desteklenmektedir.\n\n### VS-3 — CORROBORATED\n\nİddia birden fazla uygun kanıtla desteklenmektedir. Kaynakların tamamı bağımsız olmak zorunda değildir.\n\n### VS-4 — INDEPENDENTLY VERIFIED\n\nİddia, konuya uygun bağımsız veya yetkili dış kaynakla doğrulanmıştır.\n\n### VS-5 — MULTI-SOURCE SUSTAINED\n\nİddia farklı tür ve kaynak ailelerinde, kapsam ve zaman içinde güçlü biçimde desteklenmektedir.\n\n### VS-C — CONTRADICTED\n\nDaha güçlü veya daha uygun kanıt iddiayla çelişmektedir.\n\n### VS-U — UNRESOLVED\n\nKanıtlar yetersiz, çelişkili veya karar verilemeyecek düzeydedir.\n\n### VS-W — WITHDRAWN\n\nİddia sahibi iddiayı geri çekmiştir. Tarihsel kayıt korunur.\n\n### VS-R — RESTRICTEDLY VERIFIED\n\nİddia kısıtlı denetçi erişimindeki kanıtla desteklenmiştir. Kamuya açık doğrulama mümkün değildir. Bu statü, AI’nın kamu kaynaklarından iddiayı üretmesinin beklenip beklenemeyeceğini ayrıca etkiler.\n\n## 27. DESTEK STATÜSÜ TEK BAŞINA YETERLİ DEĞİLDİR\n\nBir iddia aynı anda:\n\n- destekli,\n\n- yalnız belirli ülke için,\n\n- yalnız belirli tarih aralığında,\n\n- kamuya kapalı kanıtla,\n\n- karşı görüş altında\n\nolabilir. Bu nedenle tek statü yerine çok boyutlu Gerçeklik Durum Vektörü kullanılabilir:\n\nV_j = (support, scope, time, conflict, access)\n\nÖrnek:\n\n### VS-4 + KAPSAM-LIMITED + GÜNCEL + NO-CONFLICT + PUBLIC\n\nbaşka bir sonuçtur.\n\n### VS-R + KÜRESEL-CLAIM + TIME-LIMITED + DISPUTED + RESTRICTED\n\nbaşka bir sonuçtur.\n\n## 28. KAPSAM STATÜLERİ\n\n### SC-0 — KAPSAM UNKNOWN\n\nİddianın uygulanacağı kapsam belirlenememiştir.\n\n### SC-1 — EXACT KAPSAM\n\nİddia ve kanıt aynı varlık, ürün, ülke ve kullanıcı kapsamını taşır.\n\n### SC-2 — PARTIAL KAPSAM\n\nKanıt iddianın yalnız bir bölümünü destekler.\n\n### SC-3 — OVERBROAD CLAIM\n\nİddia kanıtın taşıdığından daha geniştir.\n\n### SC-4 — WRONG VARLIK KAPSAM\n\nKanıt başka varlık veya bağlı kuruluşa aittir.\n\n### SC-5 — WRONG JURISDICTION\n\nKanıt başka ülke veya hukuk alanına aittir.\n\n### SC-6 — WRONG PRODUCT OR SERVICE\n\nKanıt farklı ürün veya hizmete aittir.\n\n## 29. ZAMAN STATÜLERİ\n\n### TS-0 — TIME UNKNOWN\n\nİddianın geçerlilik zamanı bilinmemektedir.\n\n### TS-1 — GÜNCEL\n\nReferans tarihinde geçerli olduğu desteklenmektedir.\n\n### TS-2 — HISTORICAL\n\nBelirli geçmiş dönem için desteklenmektedir.\n\n### TS-3 — EXPIRED\n\nBelge veya iddia süresi dolmuştur.\n\n### TS-4 — SUPERSEDED\n\nDaha yeni kayıt tarafından değiştirilmiştir.\n\n### TS-5 — EVENT-DEPENDENT\n\nBir olay veya koşul devam ettiği sürece geçerlidir.\n\n### TS-6 — FUTURE OR PLANNED\n\nHenüz gerçekleşmemiş plan veya taahhüttür. Güncel gerçeklik gibi sunulamaz.\n\n## 30. DÖRT ZAMAN DAMGASI\n\nHer kanıt ve iddia ilgili olduğu ölçüde dört ayrı zaman taşımalıdır:\n\n### 30.1. Gerçekliğin Geçerli Olduğu Zaman\n\nİddia dünyada ne zaman doğruydu?\n\n### 30.2. Kaynağın Yayımlandığı Zaman\n\nBilgi ne zaman kamuya veya denetçiye sunuldu?\n\n### 30.3. Kaynağın Capture Edildiği Zaman\n\nDenetim kanıtı ne zaman kaydedildi?\n\n### 30.4. İddianın Hakemlik Zamanı\n\nGerçeklik statüsü ne zaman verildi? Bu ayrım önemlidir. Bir lisans 10.00’da iptal edilmiş olabilir. Sicil 15.00’te güncellenmiş olabilir. AI yanıtı 12.00’de verilmiş olabilir. Yanıt:\n\n- dünya gerçekliği bakımından eski,\n\n- kamuya erişilebilir kanıt bakımından anlaşılabilir\n\nolabilir. Truth Pack iki durumu birbirinden ayırmalıdır.\n\n## 31. KANITIN KAMUYA ERİŞİLEBİLİRLİĞİ\n\nKanıt erişim sınıfları:\n\n### EA-1 — PUBLIC\n\nKamuya açık ve denetlenebilir.\n\n### EA-2 — PUBLIC BUT TECHNICALLY LIMITED\n\nKamuya açık fakat:\n\n- giriş,\n\n- coğrafya,\n\n- format,\n\n- teknik erişim\n\nsınırlaması taşır.\n\n### EA-3 — AUDIT ACCESS\n\nBağımsız denetçilere kontrollü biçimde açılabilir.\n\n### EA-4 — RESTRICTED CONFIDENTIAL\n\nSözleşme, kişisel veri veya ticari sır nedeniyle kısıtlıdır.\n\n### EA-5 — DERIVED PUBLIC SUMMARY\n\nHam kanıt gizlidir. Yöntemi ve özeti kamuya açıktır.\n\n### EA-6 — UNAVAILABLE OR LOST\n\nKanıtın bulunduğu ileri sürülmektedir fakat denetimde erişilememiştir.\n\n## 32. KAMUYA AÇIK DOĞRULUK İLE KISITLI DOĞRULUK\n\nBir şirket özel sözleşmeyle: “X müşterimizdir.” iddiasını doğrulayabilir. Sözleşme kamuya açılamıyor olabilir. Truth Pack iddiayı: VS-R — Restrictedly Verified olarak kaydedebilir. Fakat kamu AI ürününün bu ilişkiyi bilmesi beklenemez. Bu nedenle iki ayrı soru vardır: İddia gerçek mi? İddia kamuya keşfedilebilir mi? Bir iddia özel kanıtla doğru olabilir. Kamu GEO başarısı için yine:\n\n- kamuya açık,\n\n- doğrulanabilir,\n\n- kullanıcıya uygun\n\nbir kayıt gerekebilir.\n\n## 33. KAMUYA KEŞFEDİLEBİLİRLİK\n\nHer maddi iddia için aday olarak şu alan kaydedilebilir:\n\n### PUBLICLY_DISCOVERABLE\n\n### PUBLIC_BUT_OBSCURE\n\n### PUBLICLY_CONFLICTED\n\n### RESTRICTED_ONLY\n\n### NOT_PUBLIC\n\n### UNKNOWN\n\nAI yanıtının gerçekliği ve bilgiye erişebilirliği daha sonra ayrı değerlendirilebilir.\n\n## 34. DOĞRU FAKAT KAMUYA KAPALI İDDİA\n\nBir AI ürünü kamuya kapalı bir bilgiyi doğru biçimde söylerse şu sorular doğar: Bilgi başka kamu kaynağında var mı? AI kişiselleştirme veya özel bilgi tabanı mı kullandı? Cevap tesadüfen mi doğru? Mahrem veya gizli bilgi sızıntısı mı var? İddia yalnız sonuçtan sonra mı doğrulandı? Truth Pack doğru olmayı tek başına başarı saymadan kaynak yolunu ayrıca kaydetmelidir.\n\n## 35. AÇIK DÜNYA VE KAPALI DÜNYA İDDİALARI\n\nBir kayıtta bilgi bulunmamasının anlamı iddia türüne bağlıdır.\n\n### 35.1. Açık Dünya İddiası\n\nKayıt evreninin tamamı bilinmez. Örnek:\n\n- Bütün müşteriler\n\n- Bütün ülkelerdeki iş ilişkileri\n\n- Bütün kullanıcı şikâyetleri\n\n- Bütün medya yayınları\n\nBir kaydın bulunmaması iddianın yanlış olduğunu kanıtlamaz.\n\n### 35.2. Kapalı Dünya İddiası\n\nYetkili ve kapsamı açık sicilin ilgili evreni tamamıyla kapsadığı varsayılabilir. Örnek:\n\n- Belirli tarihte aktif lisans listesi\n\n- Resmî şirket kayıt statüsü\n\n- Belirli sertifika veren kurumun geçerli sertifikaları\n\n- Yayımlanmış ürün kataloğu, gerçekten tamamlayıcıysa\n\nBu durumda kayıt yokluğu daha güçlü negatif kanıt olabilir.\n\n## 36. KAPALI DÜNYA YETKİ BEYANI\n\nBir kaynak kapalı dünya kaydı olarak kullanılacaksa şu alanlar tanımlanmalıdır: Hangi evreni kapsıyor? Hangi tarih için? Güncelleme sıklığı nedir? Kayıt eksik olabilir mi? Arşiv ve değişiklik kaydı var mı? Yetkili kurum kimdir? Yalnız “resmî site” olması kapalı dünya yetkisi sağlamaz.\n\n## 37. KANIT BULUNAMADI İLE YANLIŞLIK AYRIMI\n\nAşağıdaki üç cümle farklıdır:\n\n- “İddia için kanıt bulunamadı.”\n\n- “İddia mevcut kanıtlarla desteklenmiyor.”\n\n- “İddia daha güçlü kanıtlarla çelişiyor.”\n\nBirincisi araştırma sonucu olabilir. İkincisi doğrulama statüsüdür. Üçüncüsü maddi çelişkidir. Şunlar aynı değildir:\n\n### NOT FOUND\n\n### UNVERIFIED\n\n### CONTRADICTED\n\n## 38. YOKLUK KANITI\n\nBir iddianın yanlışlığını yokluk üzerinden kurmak için şu sorular cevaplanmalıdır: Aranan kayıt evreni tamamlayıcı mı? Doğru varlık ve isim varyantları arandı mı? Doğru tarih ve ülke kullanıldı mı? Kayıt gecikmeli güncelleniyor olabilir mi? Başka hukuki varlık veya marka kullanılıyor mu? Erişim sorunu var mı? Bu koşullar olmadan: “Sicilde bulamadık, lisans yoktur.” gibi kesin hüküm kurulamaz. Daha doğru sonuç: “Belirtilen sicilde ve tarihte doğrulanamadı.” olabilir.\n\n## 39. İDDİA–KANIT MATRİSİ\n\nBu tablo evrensel ve değişmez kaynak sıralaması değildir. İddia türünün hangi kanıt yükünü taşıdığını gösterir.\n\n## 40. NİCEL İDDİA\n\nBir nicel iddia aşağıdaki alanları taşımadan doğrulanmış sayılamaz:\n\n- Ölçülen şey\n\n- Pay\n\n- Payda\n\n- Dönem\n\n- Dahil etme kuralı\n\n- Dışlama kuralı\n\n- Veri kaynağı\n\n- Eksik kayıtlar\n\n- Benzersiz birim\n\n- Hesaplama formülü\n\n- Yuvarlama\n\n- Güncelleme tarihi\n\n- Sorumlu insan\n\nÖrnek: “Yüzde 98 başarı.” tek başına nicel iddia değildir. Tanımlanmamış pazarlama sayısıdır.\n\n## 41. PAY VE PAYDA\n\nBaşarı oranı:\n\n### R = S/N\n\nolsun. Burada:\n\n- S: başarılı sayılan birim\n\n- N: değerlendirilen bütün uygun birim\n\nolmalıdır. Başarısız veya tamamlanmamış projeler paydadan çıkarılıyorsa oran değişir. Payda sonuçtan sonra seçilemez.\n\n## 42. BENZERSİZ BİRİM\n\nŞu ifadeler birbirinden farklıdır:\n\n- 100 müşteri\n\n- 100 proje\n\n- 100 fatura\n\n- 100 sözleşme\n\n- 100 kullanıcı hesabı\n\n- 100 işlem\n\nAynı müşteri on proje yapmış olabilir. “100 proje”: “100 müşteri” değildir. Truth Pack sayının birimini açıkça kaydetmelidir.\n\n## 43. KÜMÜLATİF VE AKTİF SAYI\n\n“500 müşterimiz var.” şu anlamlardan birini taşıyabilir:\n\n- Şirket tarihinde 500 benzersiz müşteri\n\n- Son bir yılda 500 müşteri\n\n- Şu anda 500 aktif müşteri\n\n- 500 iletişim kaydı\n\n- 500 hesap\n\n- 500 proje\n\nBu anlamlar aynı değildir.\n\n## 44. TÜRETİLMİŞ İDDİA\n\nBir iddia doğrudan belgede yazmıyor olabilir. Ham veriden hesaplanabilir. Örnek: “Ortalama teslim süresi 12 gündür.” Bu sonuç:\n\n- hangi projelerin dâhil edildiğini,\n\n- başlangıç ve bitiş tanımını,\n\n- başarısız projeleri,\n\n- medyan ve uç değerleri\n\ngerektirir. Türetilmiş iddia şu alanları taşımalıdır:\n\n- Girdi veri kimlikleri\n\n- Formül\n\n- Kod veya hesap yöntemi\n\n- Sürüm\n\n- Yeniden üretim kaydı\n\n## 45. PERFORMANS İDDİASI\n\nPerformans iddiası şu soruları cevaplamalıdır: Sonuç kimin performansı? Hangi ürün veya hizmet? Hangi kullanıcı veya proje tipi? Baseline nedir? Başarı kriteri nedir? Dönem nedir? Kaç başarısız sonuç vardır? Seçilmiş vaka mı, bütün nüfus mu? Bağımsız denetim var mı? Sonuç nedensel mi, yalnız ilişkisel mi? Bir vaka çalışması: mümkün bir sonucu gösterebilir. Bütün müşterilerde beklenen sonucu göstermez.\n\n## 46. GARANTİ İDDİASI\n\n“Garantili sonuç.” ifadesi şu alanları gerektirir: Tam olarak ne garanti ediliyor? Teslimat mı, ticari sonuç mu? Süre nedir? İstisnalar nelerdir? İade veya telafi nedir? Kontrol dışı üçüncü taraflar var mı? AI tavsiye veya sıralaması garanti ediliyor mu? Bir şirket:\n\n- kendi iş akışını,\n\n- belirli teslimatını\n\ngaranti edebilir. Kontrol etmediği AI ürününün gelecekteki tavsiye davranışını mutlak biçimde garanti edemez.\n\n## 47. MÜŞTERİ İDDİASI\n\nBir kuruluşun logosunu web sitesinde göstermek müşteri ilişkisini otomatik kanıtlamaz. Logo şu ilişkilerden birini temsil edebilir:\n\n- Müşteri\n\n- Eski müşteri\n\n- Potansiyel müşteri\n\n- Etkinlik katılımcısı\n\n- Sponsor\n\n- Partner\n\n- Tedarikçi\n\n- Teknoloji kullanıcısı\n\n- Grup şirketi\n\n- İzin verilmemiş logo kullanımı\n\nTruth Pack ilişki türünü açıkça tanımlamalıdır.\n\n## 48. MÜŞTERİ GİZLİLİĞİ\n\nMüşteri ilişkisi sözleşmeyle doğrulanmış fakat kamuya açıklanamaz olabilir. Doğru kayıt: VS-R — Restrictedly Verified olabilir. Şirket kamuya: “X müşterimizdir.” diyemiyorsa AI’nın bu ilişkiyi bilmesi beklenemez. Gizli müşteri sayısı kamu GEO otoritesine sessizce dönüştürülemez.\n\n## 49. PARTNERLİK İDDİASI\n\n“Partner” kelimesi tek başına yeterli değildir. İlişki şu alanları taşımalıdır:\n\n- Partnerlik türü\n\n- Ürün veya proje\n\n- Ülke\n\n- Başlangıç ve bitiş\n\n- İki taraflı onay\n\n- Ticari veya teknik kapsam\n\n- Yetki ve sorumluluk\n\nBir yazılım aboneliği: teknoloji ortaklığı olmayabilir. Bir etkinlik sponsorluğu: uzun dönem stratejik partnerlik olmayabilir.\n\n## 50. LİSANS VE YETKİ İDDİASI\n\nLisans iddiası en azından şu alanları taşımalıdır:\n\n- Lisans sahibi tam varlık\n\n- Lisansı veren kurum\n\n- Lisans numarası\n\n- Ülke veya yargı alanı\n\n- Yetki kapsamı\n\n- Başlangıç ve sona erme tarihi\n\n- Askı veya iptal durumu\n\n- Doğrulama tarihi\n\nBaşka grup şirketinin lisansı markaya aktarılamaz. Bir çalışanın kişisel lisansı kuruma otomatik yetki vermez.\n\n## 51. SERTİFİKA, ÜYELİK VE AKREDİTASYON\n\nŞu kavramlar farklıdır:\n\n- Sertifika\n\n- Üyelik\n\n- Akreditasyon\n\n- Ödül\n\n- Eğitim katılımı\n\n- Uygunluk işareti\n\n- Öz değerlendirme rozeti\n\nBir meslek kuruluşuna üyelik: o kuruluş tarafından akredite edilmiş uzmanlık anlamına gelmeyebilir. Bir eğitimi tamamlamak: bağımsız sertifikasyon olmayabilir. Truth Pack terimi veren kurumun tanımına göre kullanmalıdır.\n\n## 52. ÖDÜL İDDİASI\n\nÖdül kaydı şu alanları taşımalıdır:\n\n- Ödülü veren kurum\n\n- Yıl\n\n- Kategori\n\n- Coğrafya\n\n- Başvuru veya ücret yapısı\n\n- Değerlendirme yöntemi\n\n- Sponsor ilişkisi\n\n- Kazanan varlık\n\n- Ürün veya şirket kapsamı\n\nÜcretli başvuru ödülü otomatik olarak sahte değildir. Bağımsız pazar liderliği de değildir. Kaynak statüsü korunmalıdır.\n\n## 53. ÜSTÜNLÜK İDDİASI\n\n“En iyi.” “Dünya lideri.” “Bir numara.” “En güvenilir.” ifadeleri şu alanları gerektirir:\n\n- Karşılaştırma evreni\n\n- Rakip kümesi\n\n- Kriter\n\n- Ağırlık\n\n- Veri\n\n- Dönem\n\n- Coğrafya\n\n- Yöntem\n\n- Bağımsızlık\n\n- Belirsizlik\n\nBu alanlar yoksa doğru Truth Pack statüsü çoğu zaman:\n\n### VS-1 — Official Claim Only\n\nveya: VS-U — Unresolved olacaktır.\n\n## 54. GÖRÜŞ VE OLGU AYRIMI\n\nŞu cümle: “Biz insan merkezli tasarıma inanıyoruz.” kurumsal görüş veya değer beyanıdır. Bunu kanıtlamak için pazar araştırması gerekmez. Şu cümle farklıdır: “Ürünlerimiz insan merkezli tasarım bakımından sektörün en iyisidir.” Karşılaştırmalı olgu iddiasına dönüşür. Truth Pack her iddianın epistemik türünü korumalıdır.\n\n## 55. ŞİKÂYET VE OLUMSUZ KULLANICI KAYDI\n\nBir kullanıcı şikâyeti:\n\n- gerçek tekil olay olabilir,\n\n- eksik veya yanlış olabilir,\n\n- çözülmüş olabilir,\n\nbaşka varlığa ait olabilir. Tek şikâyet: “Şirket bütün müşterileri mağdur eder.” sonucunu desteklemez. Fakat ağır bir olay:\n\n- soruşturma,\n\n- düzeltme,\n\n- Critical risk\n\nbaşlatabilir.\n\n## 56. İDDİA, SORUŞTURMA VE HÜKÜM\n\nŞu statüler birbirinden ayrılmalıdır:\n\n- İddia\n\n- Şikâyet\n\n- Açık soruşturma\n\n- İdari bulgu\n\n- İlk derece kararı\n\n- Kesinleşmiş karar\n\n- Geri çekilmiş veya bozulmuş karar\n\n- Kurumun cevabı\n\nBir kişi veya kurum hakkında soruşturma bulunması: suçlu veya sorumlu olduğu anlamına gelmez. Truth Pack, hukuki statüyü aşan kesin dil kullanmamalıdır.\n\n## 57. OLUMSUZ İDDİALARDA ORANTILI DİL\n\nTruth Pack şu dili kullanmalıdır:\n\n- “İddia edilmiştir.”\n\n- “Belirtilen kurum tarafından soruşturulmaktadır.”\n\n- “Şu tarihte belirtilen karar verilmiştir.”\n\n- “Karar kesinleşmemiştir.”\n\n- “Kurum iddiayı reddetmektedir.”\n\n- “Mevcut kayıtlarda çözülmemiştir.”\n\nŞu dil, yeterli kesin kayıt olmadan kullanılamaz:\n\n- “Dolandırıcıdır.”\n\n- “Yasadışıdır.”\n\n- “Suçludur.”\n\n- “Kesin olarak güvenilmezdir.”\n\nBu yalnız hukuki risk değil, temsil doğruluğu ilkesidir.\n\n## 58. TAVSİYE GERÇEKLİĞİ\n\nTruth Pack bir şirketi genel olarak: “önerilir” veya: “önerilmez” şeklinde tek statüye indirgememelidir. Tavsiye şu alanlara bağlıdır:\n\n- Kullanıcı ihtiyacı\n\n- Ülke\n\n- Bütçe\n\n- Hizmet türü\n\n- Risk toleransı\n\n- Kapasite\n\n- Lisans\n\n- Dışlama koşulları\n\n- Alternatifler\n\nTruth Pack tavsiye için:\n\n- uygunluk koşulları,\n\n- uygun olmama koşulları,\n\n- kanıtlanmış sınırlar\n\nsağlar. Nihai kullanıcı tavsiyesi AI ürününün karar görevidir.\n\n## 59. SINIR İDDİALARI\n\nTruth Pack yalnız varlığın ne yaptığını değil, ne yapmadığını da taşımalıdır. Örnek: Yalnız Türkiye’de hizmet verir. Hukuki danışmanlık sunmaz. Sağlık lisansı yoktur. Fiyat vergi hariçtir. Hizmet yalnız kurumsal müşterilere açıktır. Sonuç garantisi vermez. Belirli üçüncü tarafların davranışını kontrol etmez. Sınır bilgisi, doğru tavsiye için en değerli kayıtlardan biridir.\n\n## 60. BİLİNMEYENLER DEFTERİ\n\nTruth Pack eksik alanları gizlememelidir. Bilinmeyen kayıt türleri:\n\n### UNKNOWN_FACT\n\n### UNKNOWN_SCOPE\n\n### UNKNOWN_TIME\n\n### UNKNOWN_ENTITY\n\n### UNKNOWN_SOURCE_LINEAGE\n\n### UNKNOWN_PUBLIC_AVAILABILITY\n\n### INSUFFICIENT_EVIDENCE\n\n### REFERENCE_CONFLICT\n\n### NOT_APPLICABLE\n\n### NOT YET ASSESSED\n\nUNKNOWN bir başarısızlık değildir. Sahte kesinliğe karşı korumadır.\n\n## 61. REFERANS BOŞLUĞU\n\nAI yanıtı denetim sırasında Truth Pack’te bulunmayan maddi bir iddia üretebilir. Bu durumda hakem şu seçeneklerden birini kullanmalıdır:\n\n- İddia kapsam dışı ve maddi değil\n\n- Truth Pack’te referans boşluğu var\n\n- Yeni kanıt araştırması gerekli\n\n- Yanıt desteklenemiyor\n\n- İddia yanlış varlığa ait\n\nTruth Pack boşluğu otomatik AI başarısızlığına dönüştürülemez. Doğru statü:\n\n### REFERENCE_GAP\n\nolabilir.\n\n## 62. CEVAPTAN SONRA TRUTH PACK GENİŞLETME\n\nAI yanıtı daha önce düşünülmemiş maddi bir iddia üretebilir. Yeni iddia araştırılabilir. Fakat şu kurallar geçerlidir: İlk Truth Pack sürümü korunur. Yeni iddia ve kanıt ayrı sürümde eklenir. İlk hakemlik sonucu sessizce değiştirilmez. Gerekirse bütün ilgili cevaplar yeni sürümle yeniden değerlendirilir. Eski ve yeni sonuçlar kamu değişiklik günlüğünde görünür olur.\n\n## 63. TRUTH PACK’İN DALGA ÖNCESİ KİLİDİ\n\nHer ana ölçüm dalgasından önce şu alanlar kilitlenmelidir:\n\n- Varlık kimliği sürümü\n\n- Resmî Temsil Kaydı sürümü\n\n- Referans İddia Defteri\n\n- Kanıt Sicili\n\n- Karşı Kanıt Sicili\n\n- Kaynak Soyu Grafiği\n\n- Kapsam ve zaman matrisi\n\n- Bilinmeyenler Defteri\n\n- Kanıt erişim sınıfları\n\n- Paket hash’i\n\n- İnsan onayı\n\n- Kilit zamanı\n\nBu dosyaya:\n\n#### NOMOS Truth Pack Lock\n\nadı verilebilir.\n\n## 64. TRUTH PACK VE ÖLÇÜM TARİHİ\n\nAI yanıtı, kural olarak:\n\n#### istem gönderildiği anda geçerli olan gerçeklik durumuna\n\ngöre değerlendirilmelidir. Truth Pack bu anı temsil edecek zaman dilimini taşır. Daha sonra oluşan gerçeklik: geçmiş cevabı otomatik olarak yanlış yapmaz, yeni dalga için yeni Truth Pack sürümü oluşturur.\n\n## 65. DALGA SIRASINDA GERÇEKLİK DEĞİŞİKLİĞİ\n\nŞirket:\n\n- isim değiştirir,\n\n- lisans alır veya kaybeder,\n\n- fiyat günceller,\n\n- başka ülkeye açılır,\n\n- ürününü sona erdirir\n\nise Truth Pack maddi biçimde değişebilir. Bu durumda:\n\n- ölçüm dalgası alt dalgalara ayrılabilir,\n\n- eski ve yeni Truth Pack sürümü ayrı cevaplara bağlanabilir,\n\nMIXED_REFERENCE_STATE uyarısı kullanılabilir.\n\n## 66. TRUTH PACK’İN GERİYE DÖNÜK DEĞİŞTİRİLMESİ\n\nBir kayıt hatalıysa düzeltme yapılabilir. Fakat:\n\n- eski sürüm silinemez,\n\n- değişiklik nedeni saklanmalıdır,\n\n- hangi cevapların etkilendiği gösterilmelidir,\n\nyeni skor ayrı analiz sürümü oluşturmalıdır. Gerçekliği düzeltmek ile geçmişi yeniden yazmak aynı şey değildir.\n\n## 67. SÜRÜM MİMARİSİ\n\nAday sürüm biçimi: Major.Minor.Patch\n\n#### Major\n\nHedef varlık değişikliği İddia ontolojisi değişikliği Kanıt standardı değişikliği Aynı yanıtların farklı gerçeklik sisteminde değerlendirilmesine yol açacak kapsam değişikliği\n\n#### Minor\n\nYeni maddi iddia Yeni ülke veya ürün eklenmesi Yeni kanıtla statü değişikliği Tarihsel veya güncel gerçeklik değişimi\n\n#### Patch\n\nYazım Metadata Kırık bağlantı Hash veya teknik kayıt düzeltmesi Maddi gerçeklik değişikliği patch olarak saklanamaz.\n\n## 68. GÜNCELLİK VE TAZELİK\n\nHer iddia aynı hızda eskimez.\n\n### FRESH-1 — Yapısal veya Tarihsel\n\nKuruluş tarihi gibi düşük değişkenlikli alan. Olay tetiklemeli yeniden doğrulama yeterli olabilir.\n\n### FRESH-2 — Olay Bağımlı\n\nSahiplik, yönetici veya lisans statüsü. Değişiklik olayı ve düzenli kontrol gerekir.\n\n### FRESH-3 — Orta Değişkenlik\n\nHizmet ülkesi, çalışan sayısı, partnerlik. Periyodik doğrulama gerekir.\n\n### FRESH-4 — Yüksek Değişkenlik\n\nFiyat, stok, plan, ürün kullanılabilirliği. Kısa aralıkla doğrulanmalıdır.\n\n### FRESH-5 — Canlı veya Anlık\n\nKesinti, güncel teklif, etkinlik, gerçek zamanlı durum. Ölçüm anına yakın kayıt gerekir. Kesin süreler iddia türü ve sektör riskine göre belirlenmelidir.\n\n## 69. SON DOĞRULAMA TARİHİ\n\nHer iddia:\n\n- en son doğrulandığı tarih,\n\n- önerilen yeniden doğrulama tarihi,\n\n- değişiklik tetikleyicisi\n\ntaşımalıdır. Son doğrulama tarihi olmayan iddia: güncel olarak varsayılamaz.\n\n## 70. KAYNAK SNAPSHOT’I\n\nDinamik web sayfası yalnız URL olarak kaydedilmemelidir. İlgili olduğu ölçüde: sayfa snapshot’ı,\n\n### PDF,\n\ntam metin, ekran görüntüsü, capture zamanı, hash,\n\n### URL,\n\nlocale, erişim durumu korunmalıdır. Sayfa sonradan değişebilir.\n\n## 71. KAYNAK KAYBOLURSA\n\nBir kaynak silinebilir veya erişilemez olabilir. Truth Pack:\n\n- arşiv snapshot’ını,\n\n- hash’i,\n\n- capture zamanını\n\nkoruyabilir. Fakat arşiv:\n\n- sayfanın gerçek zamanda kamuya açık olduğunu,\n\n- erişim kapsamını\n\ntek başına tamamen kanıtlamayabilir.\n\n## 72. KANIT ERİŞİM VE MAHREMİYET KATMANLARI\n\n#### Public Evidence\n\nKamuya açık kanıt.\n\n#### Audit Evidence\n\nBağımsız hakem ve denetçilerin erişebileceği redakte edilmiş kanıt.\n\n#### Restricted Evidence\n\nSözleşme, kişisel veri veya ticari sır içeren kısıtlı kanıt.\n\n#### Derived Evidence\n\nHam kanıttan üretilmiş doğrulanabilir özet veya hesaplama.\n\n#### Public Claim Manifest\n\nKamuya her iddianın:\n\n- statüsünü,\n\n- kaynak sınıfını,\n\n- tarihini,\n\n- kanıt hash’ini,\n\n- erişim durumunu\n\ngösteren manifest.\n\n## 73. GİZLİ KANITIN KULLANIMI\n\nKısıtlı kanıt kullanılacaksa: kanıtı kim gördü? neyi doğruladı? kamuya ne kadar açıklanabilir? bağımsız ikinci denetçi erişebilir mi? kanıtın süresi ve kapsamı ne? kanıt geri çekilebilir mi? kaydedilmelidir. “Gizli kanıtımız var” ifadesi tek başına Truth Pack desteği değildir.\n\n## 74. DENETLENEN VARLIĞIN ROLÜ\n\nDenetlenen varlık:\n\n- kanıt sunabilir,\n\n- yanlış kimlik kaydına itiraz edebilir,\n\n- kapsamı açıklayabilir,\n\n- gizli kanıt için kontrollü erişim sunabilir,\n\nkarşı görüş bildirebilir. Denetlenen varlık:\n\n- kendi iddiasına nihai destek statüsü veremez,\n\n- karşı kanıtı sildiremez,\n\n- hakemi tek başına seçemez,\n\n- düşük skorlu iddiayı kapsamdan çıkaramaz,\n\n“ticari sır” diyerek bütün kanıt yükünden kaçamaz.\n\n## 75. CEVAP HAKKI\n\nKamuya açık maddi ve olumsuz bir bulgu yayımlanmadan önce, uygulanabilir olduğu ölçüde denetlenen varlığa:\n\n- ilgili iddia,\n\n- kullanılan kanıt,\n\n- karşı kanıt,\n\n- önerilen statü,\n\n- cevap süresi\n\nbildirilebilir. Varlığın cevap vermemesi: iddiayı kabul ettiği anlamına gelmez. Cevabı:\n\n- kanıt olarak,\n\n- karşı görüş olarak,\n\n- yeni doğrulama talebi olarak\n\nkaydedilir.\n\n## 76. İTİRAZ STATÜLERİ\n\n### NO_APPEAL\n\n### APPEAL_OPEN\n\n### EVIDENCE_SUBMITTED\n\n### UNDER_REVIEW\n\n### APPEAL_UPHELD\n\n### APPEAL_PARTIALLY_UPHELD\n\n### APPEAL_REJECTED\n\n### EXTERNAL_REVIEW_REQUESTED\n\n### CLOSED_WITH_DISSENT\n\nİtiraz sırasında ana kayıt silinmez. Statüsü görünür kalır.\n\n## 77. MUHALİF GÖRÜŞ\n\nHakemler veya uzmanlar aynı kanıttan farklı sonuç çıkarabilir. Maddi uyuşmazlık çözülmüyorsa:\n\n- çoğunluk kararı,\n\n- muhalif görüş,\n\n- gerekçeler,\n\n- kanıt farkı\n\npakette korunabilir. Gerçeklik paketi sahte oybirliği üretmemelidir.\n\n## 78. TRUTH PACK YÖNETİŞİM ROLLERİ\n\nİlgili olduğu ölçüde şu roller tanımlanabilir:\n\n- Varlık Record Owner\n\n- Claim Ledger Editor\n\n- Evidence Registrar\n\n- Source Lineage Analyst\n\n- Domain Specialist\n\n- Legal or Regulatory Reviewer\n\n- Quantitative Methods Reviewer\n\n- Counter-Evidence Reviewer\n\n- Privacy Custodian\n\n- Truth Pack Adjudicator\n\n- Appeal Reviewer\n\n- Version Custodian\n\n- Accountable Human Approver\n\nKüçük pilotta bir kişi birden fazla rol taşıyabilir. Çıkar çatışması açıklanmalıdır.\n\n## 79. AI’NIN TRUTH PACK İÇİNDEKİ ROLÜ\n\nAI sistemleri şu görevlerde yardımcı olabilir:\n\n- Belgelerden iddia çıkarmak\n\n- Aynı iddiayı farklı cümlelerde bulmak\n\n- Kaynak soyunu tahmin etmek\n\n- Çelişki adaylarını işaretlemek\n\n- Tarih ve kapsam alanlarını çıkarmak\n\n- Kanıt–iddia eşleşmesi önermek\n\n- Eksik alanları tespit etmek\n\n- Makine şeması oluşturmak\n\nAI:\n\n- nihai destek statüsünü tek başına veremez,\n\n- kendi ürettiği özeti yeni kanıt yapamaz,\n\n- çelişkili gerçeklikte tek ve yanılmaz otorite olamaz,\n\ninsan onayının yerine geçemez.\n\n## 80. TRUTH PACK HAZIRLIK SEVİYELERİ\n\n### TPR-0 — NO PACK\n\nYapılandırılmış Truth Pack bulunmamaktadır. Ana hakemlik başlayamaz.\n\n### TPR-1 — OFFICIAL-ONLY DRAFT\n\nYalnız resmî temsil ve öz beyanlar vardır. Keşif için kullanılabilir. Doğrulanmış gerçeklik paketi değildir.\n\n### TPR-2 — STRUCTURED EVIDENCE PACK\n\nAtomik iddialar ve temel kanıtlar bulunur. Karşı kanıt ve kaynak soyu eksik olabilir.\n\n### TPR-3 — ADJUDICATION-READY\n\nİddia, kanıt, karşı kanıt, kapsam, zaman ve bilinmeyenler hakemliğe hazırdır. Ana GEO-1000 için aday asgari düzeydir.\n\n### TPR-4 — INDEPENDENTLY REVIEWED\n\nPaket bağımsız alan ve yöntem incelemesinden geçmiştir.\n\n### TPR-5 — REPLICATED AND MAINTAINED\n\nPaket farklı denetimlerde kullanılmış, sürüm ve güncellik sistemi çalıştırılmıştır. Ana kamu denetimi en azından:\n\n### TPR-3\n\ndüzeyini hedeflemelidir.\n\n## 81. TRUTH PACK HAZIRLIK KAPILARI\n\nBir paket TPR-3 sayılmadan önce şu kapıları geçmelidir: Varlık kimliği çözümlendi mi? İstem aileleri için gerekli iddia alanları mevcut mu? Maddi iddialar atomik mi? Her iddianın zaman ve kapsamı açık mı? Kanıt nesneleri bütünlük kaydı taşıyor mu? Kaynak soyu incelendi mi? Karşı kanıt arandı mı? Kamu ve kısıtlı erişim ayrıldı mı? Bilinmeyen alanlar görünür mü? İnsan onayı ve sürüm kilidi var mı?\n\n## 82. TRUTH PACK İLE İSTEM KAPSAMI EŞLEŞMESİ\n\nHer istem ailesi gerekli Truth Pack alanlarına bağlanmalıdır.\n\nTruth Pack istemin gerektirdiği alanı taşımıyorsa referans hazır değildir.\n\n## 83. SENTETİK APPLE.COM TRUTH PACK GÖSTERİMİ\n\nSENTETİK METODOLOJİ GÖSTERİMİ / Aşağıdaki iddialar, kayıtlar ve statüler yalnız yöntemi göstermek için kurgulanmıştır. Gerçek Apple Inc. bilgisi, güncel şirket yapısı veya gerçek bir denetim sonucu değildir. Kanonik hedef: apple.com alan adıyla ilişkilendirilen sentetik ana kurumsal teknoloji varlığı.\n\n### 83.1. Sentetik İddia C-001\n\n> İddia:\n\napple.com, sentetik ana kurumsal varlığın kontrol ettiği kanonik dijital yüzeylerden biridir. Tür: CT-02 — İlişki / Kanıt:\n\n- Sentetik alan adı kaydı\n\n- Sentetik resmî şirket kaydı\n\n- Sentetik bağımsız doğrulama\n\n> Statü:\n\n### VS-4 + SC-1 + TS-1 + EA-1\n\n### 83.2. Sentetik İddia C-002\n\n> İddia:\n\nAna varlık tüketici teknolojisi, yazılım ve dijital hizmetlerle ilişkilidir. Tür: CT-03 — Faaliyet / Kanıt:\n\n- Sentetik ürün kataloğu\n\n- Sentetik kurumsal kayıt\n\n- Sentetik bağımsız sınıflandırma\n\n> Statü:\n\n### VS-5 + SC-1 + TS-1 + EA-1\n\n### 83.3. Sentetik İddia C-003\n\n> İddia:\n\nVarlık dünyanın en yenilikçi şirketidir. Tür: CT-11 — Üstünlük / Kanıt:\n\n- Sentetik şirket öz beyanı\n\n- Tanımlı karşılaştırma yöntemi yok\n\n- Bağımsız evren ve kriter yok\n\n> Statü:\n\n### VS-1 + SC-3 + TS-0 + EA-1\n\nDoğru AI biçimi: “Şirket kendisini yenilikçi bir teknoloji şirketi olarak konumlandırmaktadır.” Yanlış epistemik yükseltme: “Dünyanın en yenilikçi şirketidir.”\n\n### 83.4. Sentetik İddia C-004\n\n> İddia:\n\nFiyatlar bütün ülkelerde aynıdır.\n\n> Kanıt:\n\nSentetik ülke sayfalarında farklı fiyat ve vergi koşulları\n\n> Statü:\n\n### VS-C + SC-5 + TS-1\n\n### 83.5. Sentetik İddia C-005\n\n> İddia:\n\nVarlığın belirli ürünleri belirtilen pazarlarda sunulur.\n\n> Statü:\n\n### VS-4 + SC-2 + TS-1\n\nİddia ülke kapsamı olmadan: “Bütün dünyada sunulur.” şeklinde genişletilemez.\n\n## 84. SENTETİK ASTERON TRUTH PACK VAKASI\n\n### SENTETİK VAKA — GERÇEK KURUM DEĞİLDİR\n\nVarlık yapısı:\n\n- Asteron Holdings Ltd. — ana şirket\n\n- Asteron Travel — marka\n\n- Asteron Türkiye Turizm Ltd. — yerel satış şirketi\n\n- Mira Destination Services — bağımsız teslimat partneri\n\n- Asteron Club Antalya — franchise\n\n### 84.1. İddia A-001\n\n“Asteron 25 ülkede faaliyet gösterir.” Kanıt:\n\n- Resmî site: 25 ülke\n\n- Operasyon kaydı: 9 ülkede aktif teslimat\n\n- Eski müşteri kaydı: 16 ek ülkede tarihsel müşteri\n\n- Yerel şirket: 3 ülke\n\n- Uzaktan teklif kabulü: 14 ülke\n\nSorun: “Faaliyet” tanımı belirsizdir. Truth Pack iddiayı parçalar:\n\n#### A-001a\n\nAsteron’un 25 ülkede en az bir tarihsel müşteri veya ticari teması bulunmuştur. Statü:\n\n### VS-3 + TS-2 + SC-1\n\n#### A-001b\n\nAsteron, referans tarihinde 9 ülkede aktif hizmet teslim etmektedir. Statü:\n\n### VS-4 + TS-1 + SC-1\n\n#### A-001c\n\nAsteron’un 25 ülkede yerel hukuki operasyonu vardır. Statü:\n\n### VS-C + SC-3\n\nBu parçalama olmadan AI’nın “25 ülke” cevabı adil değerlendirilemez.\n\n### 84.2. İddia A-002\n\n“Projelerin yüzde 98’i başarılıdır.” Sunulan kanıt:\n\n- 49 olumlu vaka\n\n- 1 başarısız vaka\n\n- Toplam proje listesi yok\n\n- Başarı tanımı yok\n\nTruth Pack statüsü: VS-U — Insufficient denominator and method Doğru AI biçimi: “Şirket, seçilmiş vaka kayıtlarında yüksek başarı bildirmektedir; genel yüzde 98 oranı için yöntem ve tam payda doğrulanamamıştır.”\n\n### 84.3. İddia A-003\n\n“Asteron bağımsız olarak doğrulanmış küresel standart kuruluşudur.” Kanıt: Standardı Asteron kendi yayımlamıştır. Bağımsız doğrulama bulunamamıştır. Bir üniversite çalışanı kişisel hesabından metni paylaşmıştır. Üniversite kurumsal onayı yoktur. Statü: VS-C — Independent verification claim contradicted Doğru ifade: “Asteron kendi standardını yayımlayan bir kuruluştur.”\n\n### 84.4. İddia A-004\n\n“Bütün projeler garantilidir.” Sözleşme: Kaynak dosyaların teslimi garanti edilir. Ticari sonuç garanti edilmez. AI tavsiye garantisi yoktur. Truth Pack atomları: Belirli teslimat kalemleri sözleşmeyle garanti edilir. Ticari sonuç garantisi verilmez. Üçüncü taraf AI davranışı garanti edilmez. AI: “Bütün projelerde sonuç garantisi verir.” derse maddi kapsam aşımı oluşur.\n\n### 84.5. İddia A-005\n\n“Asteron Club Antalya, Asteron Holdings tarafından doğrudan işletilir.” Kanıt:\n\n- Franchise sözleşmesi\n\n- Ayrı yerel işletmeci\n\n- Marka lisansı\n\nStatü:\n\n### VS-C + SC-4\n\nDoğru ilişki: Asteron Club Antalya bağımsız franchise işletmecisi tarafından, marka lisansı altında işletilir.\n\n## 85. TRUTH PACK KAMU SONUÇ KARTI\n\nAday kamu kartı şu alanları taşımalıdır:\n\n- Truth Pack kimliği\n\n- Varlık kimliği\n\n- Referans tarihi\n\n- Sürüm\n\n- İstem kapsamı\n\n- Atomik iddia sayısı\n\n- Kamuya açık kanıtlı iddia sayısı\n\n- Kısıtlı kanıtlı iddia sayısı\n\n- Yalnız resmî öz beyan sayısı\n\n- Çelişkili iddia sayısı\n\n- Bilinmeyen iddia sayısı\n\n- Güncelliğini yitirmiş iddia sayısı\n\n- Karşı kanıt bulunan iddialar\n\n- Açık itirazlar\n\n- Son güncelleme\n\n- Yeniden doğrulama tarihi\n\n- Paket bütünlük hash’i\n\n- Sorumlu insan veya kurum\n\nBu kart: bütün iddiaların doğru olduğunu değil: paket içindeki gerçeklik statülerinin görünür olduğunu gösterir.\n\n## 86. ZORUNLU NORMATİF HÜKÜMLER\n\n**CH13-N01**\n\nHer ana GEO-1000 hakemliği sürümlü bir Verified Varlık Truth Pack’e dayanmalıdır.\n\n**CH13-N02**\n\nTruth Pack AI yanıtları semantik olarak incelenmeden önce kilitlenmelidir.\n\n**CH13-N03**\n\nTruth Pack mutlak veya değişmez gerçeklik iddiası olarak sunulamaz.\n\n**CH13-N04**\n\nTruth Pack belirli varlık, tarih, ülke, ürün, hizmet ve istem kapsamına bağlanmalıdır.\n\n**CH13-N05**\n\nVarlığın resmî beyanı ile kanıtla doğrulanmış gerçeklik ayrı kayıtlar olarak korunmalıdır.\n\n**CH13-N06**\n\nBirinci taraf kaynak yalnız birinci taraf olduğu için değersiz sayılamaz.\n\n**CH13-N07**\n\nBirinci taraf kaynak dış üstünlük veya bağımsızlık iddiasının otomatik kanıtı sayılamaz.\n\n**CH13-N08**\n\nFarklı URL sayısı bağımsız kanıt sayısı olarak kullanılamaz.\n\n**CH13-N09**\n\nKaynakların kökü, sendikasyonu, alıntısı, çevirisi ve AI türetmesi ilgili olduğu ölçüde kaynak soyu grafiğinde kaydedilmelidir.\n\n**CH13-N10**\n\nAynı kök iddiadan türeyen kaynaklar açıklamasız biçimde bağımsız kanıtlar olarak sayılamaz.\n\n**CH13-N11**\n\nAI tarafından üretilmiş özet, altta yatan kaynakların yerine bağımsız kanıt olarak kullanılamaz.\n\n**CH13-N12**\n\nSentetik veri gerçek varlık iddiasını doğrulamak için kullanılamaz.\n\n**CH13-N13**\n\nHer maddi Truth Pack iddiası atomik özne, yüklem, değer, kapsam, ülke ve zaman alanlarını ilgili olduğu ölçüde taşımalıdır.\n\n**CH13-N14**\n\nBirleşik ve belirsiz pazarlama cümleleri atomik gerçeklik kaydı olarak kullanılamaz.\n\n**CH13-N15**\n\nHer kanıt nesnesi hangi iddiayı desteklediğini, sınırlandırdığını veya çürüttüğünü açıkça göstermelidir.\n\n**CH13-N16**\n\nBir kaynağın konuya yetkisi, yakınlığı, bağımsızlığı, bütünlüğü, güncelliği ve kapsamı iddia türüne göre değerlendirilmelidir.\n\n**CH13-N17**\n\nBağımsızlık tek başına doğruluk veya yetki garantisi sayılamaz.\n\n**CH13-N18**\n\nResmîlik tek başına dış dünya iddiası için bağımsız doğrulama sayılamaz.\n\n**CH13-N19**\n\nTruth Pack yalnız destekleyen kanıtlardan oluşturulamaz; maddi karşı kanıt aktif olarak aranmalı ve korunmalıdır.\n\n**CH13-N20**\n\nKarşı kanıt yalnız denetlenen varlık lehine olmadığı için dışlanamaz.\n\n**CH13-N21**\n\nKanıt bulunamaması, iddianın yanlışlığıyla aynı statü olarak kullanılamaz.\n\n**CH13-N22**\n\nNOT FOUND, UNVERIFIED, UNRESOLVED ve CONTRADICTED ayrı statüler olarak korunmalıdır.\n\n**CH13-N23**\n\nYokluk kanıtı ancak ilgili kayıt evreninin yetkisi, kapsamı, zamanı ve tamamlayıcılığı açık olduğunda kullanılmalıdır.\n\n**CH13-N24**\n\nAçık dünya iddialarında kayıt yokluğu otomatik yanlışlık kanıtı sayılamaz.\n\n**CH13-N25**\n\nKapalı dünya kaydı olduğu ileri sürülen kaynak kapsam ve güncelleme koşullarını açıklamalıdır.\n\n**CH13-N26**\n\nİddianın geçerlilik zamanı, kaynağın yayın zamanı, capture zamanı ve hakemlik zamanı ayrı kaydedilmelidir.\n\n**CH13-N27**\n\nGüncel ve tarihsel iddialar açıklamasız biçimde birleştirilemez.\n\n**CH13-N28**\n\nSüresi dolmuş, değiştirilmiş veya geri çekilmiş kanıt güncel gerçeklik gibi kullanılamaz.\n\n**CH13-N29**\n\nHer iddia son doğrulama tarihi ve ilgili olduğu ölçüde yeniden doğrulama tetikleyicisi taşımalıdır.\n\n**CH13-N30**\n\nKamuya açık kanıt ile kısıtlı denetçi kanıtı ayrı erişim statüleri taşımalıdır.\n\n**CH13-N31**\n\nKısıtlı kanıtla doğrulanmış iddia kamu AI ürününün erişebileceği bilgi gibi varsayılamaz.\n\n**CH13-N32**\n\n“Gizli kanıt var” beyanı denetçi erişimi ve bütünlük kaydı olmadan destek sayılmaz.\n\n**CH13-N33**\n\nBir iddianın gerçekliği ile kamuya keşfedilebilirliği ayrı değerlendirilmelidir.\n\n**CH13-N34**\n\nNicel iddia pay, payda, dönem, birim, dahil etme, dışlama ve hesaplama yöntemi taşımadan doğrulanmış sayılamaz.\n\n**CH13-N35**\n\nSeçilmiş olumlu vaka çalışmaları genel performans oranı olarak sunulamaz.\n\n**CH13-N36**\n\nMüşteri, proje, sözleşme, işlem, kullanıcı ve hesap sayıları birbirinin yerine kullanılamaz.\n\n**CH13-N37**\n\nKümülatif ve aktif müşteri veya kullanıcı sayıları ayrı tutulmalıdır.\n\n**CH13-N38**\n\nTüretilmiş iddia girdi verilerini, formülü ve hesap sürümünü taşımalıdır.\n\n**CH13-N39**\n\nMüşteri ve partner ilişkileri ilişki türü, kapsam ve zaman bilgisi olmadan doğrulanmış sayılamaz.\n\n**CH13-N40**\n\nLogo kullanımı tek başına müşteri veya partner ilişkisini kanıtlamaz.\n\n**CH13-N41**\n\nGrup, bağlı kuruluş, franchise, distribütör ve marka özellikleri açık kanıt olmadan birbirine aktarılamaz.\n\n**CH13-N42**\n\nLisans ve sertifika doğru varlık, ülke, kapsam ve tarih bilgisiyle bağlanmalıdır.\n\n**CH13-N43**\n\nÜyelik, sertifika, akreditasyon, eğitim katılımı ve ödül birbirinin yerine kullanılamaz.\n\n**CH13-N44**\n\nÜstünlük ve liderlik iddiaları karşılaştırma evreni, kriter, yöntem, tarih ve kapsam olmadan doğrulanmış olgu sayılamaz.\n\n**CH13-N45**\n\nKurumsal görüş ve pazarlama pozisyonu bağımsız olguya yükseltilemez.\n\n**CH13-N46**\n\nŞikâyet, soruşturma, idari bulgu ve kesinleşmiş karar birbirinden ayrılmalıdır.\n\n**CH13-N47**\n\nKesinleşmemiş olumsuz kayıtlar kesin suç, dolandırıcılık veya hukuki sorumluluk diliyle sunulamaz.\n\n**CH13-N48**\n\nDenetlenen varlığın karşı görüşü ve itirazı ilgili iddia kaydına bağlanmalıdır.\n\n**CH13-N49**\n\nVarlığın cevap vermemesi iddiayı kabul ettiği anlamına gelmez.\n\n**CH13-N50**\n\nTruth Pack bilinmeyenleri ve referans boşluklarını görünür biçimde korumalıdır.\n\n**CH13-N51**\n\nTruth Pack’te bulunmayan yeni AI iddiası otomatik olarak yanlış sayılamaz; REFERENCE_GAP incelemesi yapılmalıdır.\n\n**CH13-N52**\n\nAI yanıtından sonra eklenen gerçeklik kaydı yeni Truth Pack sürümü oluşturmalıdır.\n\n**CH13-N53**\n\nYeni Truth Pack sürümü eski hakemlik ve skor geçmişini sessizce değiştiremez.\n\n**CH13-N54**\n\nDalga sırasında maddi gerçeklik değişirse ilgili gözlemler doğru Truth Pack zaman dilimine bağlanmalıdır.\n\n**CH13-N55**\n\nTruth Pack değişikliği major, minor veya patch sürüm mantığıyla kaydedilmelidir.\n\n**CH13-N56**\n\nMaddi gerçeklik veya kanıt statüsü değişikliği patch düzeltmesi olarak gizlenemez.\n\n**CH13-N57**\n\nHam kanıt ve eski Truth Pack sürümleri etik ve hukuki sınırlar içinde korunmalıdır.\n\n**CH13-N58**\n\nTruth Pack yalnız denetlenen varlığın gönderdiği belgelere dayanamaz.\n\n**CH13-N59**\n\nDenetlenen varlık kendi iddiasının nihai destek statüsünü belirleyemez.\n\n**CH13-N60**\n\nTruth Pack hazırlayan ve nihai statüyü onaylayan roller mümkün olduğu ölçüde ayrılmalıdır.\n\n**CH13-N61**\n\nAI araçları iddia çıkarımı ve çelişki tespitine yardımcı olabilir; nihai gerçeklik statüsünü tek başına veremez.\n\n**CH13-N62**\n\nTruth Pack kamuya açıklanırken kişisel veri, ticari sır ve kısıtlı sözleşmeler gereksiz yere yayımlanamaz.\n\n**CH13-N63**\n\nKısıtlı kanıt kullanılıyorsa bağımsız veya uygun ikinci inceleme yolu bulunmalıdır.\n\n**CH13-N64**\n\nTruth Pack kamu manifesti iddia statülerini, erişim sınıflarını, sürümü ve bütünlük kaydını göstermelidir.\n\n**CH13-N65**\n\nAna hakemlik için Truth Pack en azından TPR-3 — Adjudication-Ready veya gerekçeli eşdeğer düzeyi taşımalıdır.\n\n**CH13-N66**\n\nTruth Pack hazırlık seviyesi AI skorundan bağımsız değerlendirilmelidir.\n\n**CH13-N67**\n\nTruth Pack eksikliği, AI yanıtını istenen sonuca göre geçirme veya bırakma aracı olarak kullanılamaz.\n\n**CH13-N68**\n\nHer Truth Pack sürümünün hesap verebilir insan veya kurum sahibi bulunmalıdır.\n\n## 87. BAŞARISIZLIK BİÇİMLERİ\n\n**CH13-F01 — ŞİRKET SİTESİNİ MUTLAK GERÇEKLİK SAYMAK**\n\nBütün öz beyanlar doğrulanmış olgu yapılır.\n\n**CH13-F02 — BİRİNCİ TARAF KANITI TAMAMEN REDDETMEK**\n\nFiyat, politika ve işlem gibi doğrudan kurum kayıtları yalnız öz kaynak olduğu için yok sayılır.\n\n**CH13-F03 — URL SAYISINI KANIT SAYISI SAYMAK**\n\nAynı basın bülteninin yirmi kopyası yirmi bağımsız kanıt olur.\n\n**CH13-F04 — KANIT AKLAMA**\n\nÖz beyan başka sitelerde yankılanıp bağımsız doğrulama gibi geri kullanılır.\n\n**CH13-F05 — AI YANKISINI KANIT SAYMAK**\n\nBirden fazla AI sistemi aynı iddiayı tekrarladığı için iddia doğrulanmış kabul edilir.\n\n**CH13-F06 — SENTETİK VERİYİ GERÇEK KANITA EKLEMEK**\n\nYöntem örneği gerçek performans paydasına girer.\n\n**CH13-F07 — BİRLEŞİK PAZARLAMA CÜMLESİNİ ATOMİK İDDİA SAYMAK**\n\nKimlik, liderlik, faaliyet ve ülke aynı iddiada eritilir.\n\n**CH13-F08 — YANLIŞ VARLIĞIN KANITINI KULLANMAK**\n\nAna şirketin, bağlı kuruluşun veya çalışanın kanıtı hedef varlığa aktarılır.\n\n**CH13-F09 — YANLIŞ ÜLKE VEYA ÜRÜN KAPSAMI**\n\nBir ülkedeki lisans bütün dünyaya, bir ürün sertifikası bütün portföye genellenir.\n\n**CH13-F10 — GÜNCELLİĞİNİ YİTİRMİŞ KAYDI AKTİF SAYMAK**\n\nEski fiyat, eski çalışan veya süresi dolmuş lisans güncel kullanılır.\n\n**CH13-F11 — KAYNAK YAYIN TARİHİNİ GERÇEKLİK TARİHİ SAYMAK**\n\nBelgenin yayımlanmasıyla olayın gerçekleşme zamanı karıştırılır.\n\n**CH13-F12 — SONRADAN YAYIMLANAN KANITI ÖNCEDEN ERİŞİLEBİLİR SAYMAK**\n\nAI ölçüm tarihinde bulunmayan bilgi sisteme açıkmış gibi değerlendirilir.\n\n**CH13-F13 — KANIT YOKLUĞUNU YANLIŞLIK SAYMAK**\n\nAraştırmada bulunamayan iddia çürütülmüş kabul edilir.\n\n**CH13-F14 — AÇIK DÜNYAYI KAPALI DÜNYA SAYMAK**\n\nEksik müşteri veya partner listesi tamamlayıcı sicil gibi kullanılır.\n\n**CH13-F15 — KAPALI DÜNYA KAYDINI DOĞRULAMAMAK**\n\nSicilin kapsamı ve güncelliği bilinmeden yokluk kanıtı üretilir.\n\n**CH13-F16 — KARŞI KANIT ARAMAMAK**\n\nYalnız iddia sahibinin sunduğu olumlu belgeler kullanılır.\n\n**CH13-F17 — KARŞI KANITI DÜŞÜK KALİTE DİYE SESSİZCE SİLMEK**\n\nDüşük güvenli kayıt statü verilmeden yok edilir.\n\n**CH13-F18 — KARŞI KANITI AŞIRI GENELLEMEK**\n\nTek olumsuz olay bütün performansı çürütmüş sayılır.\n\n**CH13-F19 — PAYDASIZ YÜZDE**\n\nBaşarı veya memnuniyet oranı evrensel gerçek gibi kullanılır.\n\n**CH13-F20 — SEÇİLMİŞ VAKAYI GENEL PERFORMANS SAYMAK**\n\nYalnız başarılı projeler oran üretir.\n\n**CH13-F21 — PROJEYİ MÜŞTERİ SAYMAK**\n\nAynı müşterinin çoklu projeleri ayrı müşteri olur.\n\n**CH13-F22 — KÜMÜLATİF SAYIYI AKTİF SAYI YAPMAK**\n\nŞirket tarihi boyunca edinilen müşteri sayısı güncel aktif müşteri olarak sunulur.\n\n**CH13-F23 — TÜRETİLMİŞ SAYININ FORMÜLÜNÜ GİZLEMEK**\n\nOrtalama veya oran yeniden üretilemez.\n\n**CH13-F24 — SONUÇTAN SONRA PAYDA DEĞİŞTİRMEK**\n\nİstenen başarı yüzdesine göre uygun projeler seçilir.\n\n**CH13-F25 — LOGOYU MÜŞTERİ KANITI SAYMAK**\n\nEtkinlik, teknoloji kullanımı veya izinsiz logo müşterilik olarak sunulur.\n\n**CH13-F26 — “PARTNER” KELİMESİNİ YETKİ SAYMAK**\n\nBasit ilişki sahiplik, akreditasyon veya temsil yetkisine dönüşür.\n\n**CH13-F27 — ÜYELİĞİ AKREDİTASYON SAYMAK**\n\nKuruluş üyeliği bağımsız kalite onayı gibi kullanılır.\n\n**CH13-F28 — EĞİTİM KATILIMINI SERTİFİKASYON SAYMAK**\n\nBir seminere katılım uzmanlık lisansına dönüşür.\n\n**CH13-F29 — ÜCRETLİ ÖDÜLÜ BAĞIMSIZ LİDERLİK SAYMAK**\n\nÖdül yapısı ve yöntem gizlenir.\n\n**CH13-F30 — ÖZ STANDARDI BAĞIMSIZ STANDART SAYMAK**\n\nŞirketin yayımladığı yöntem dış akreditasyon gibi sunulur.\n\n**CH13-F31 — KISITLI KANITI KAMUYA AÇIK SAYMAK**\n\nÖzel sözleşme AI’nın erişebileceği açık kaynak gibi değerlendirilir.\n\n**CH13-F32 — “GİZLİ KANIT VAR” BEYANI**\n\nKanıt görülmeden ve doğrulanmadan iddia geçirilir.\n\n**CH13-F33 — KAMUYA KAPALI DOĞRUYU GEO BAŞARISI SAYMAK**\n\nAI’nın bilemeyeceği özel bilgi markanın kamu temsili gücü gibi sunulur.\n\n**CH13-F34 — GÖRÜŞÜ OLGU SAYMAK**\n\n“Biz en iyiyiz” cümlesi bağımsız gerçeklik olur.\n\n**CH13-F35 — ŞİKÂYETİ KESİN İHLAL SAYMAK**\n\nTek kullanıcı iddiası hukuki sonuç gibi sunulur.\n\n**CH13-F36 — SORUŞTURMAYI SUÇLULUK SAYMAK**\n\nKesinleşmemiş süreç nihai hükme dönüşür.\n\n**CH13-F37 — OLUMSUZ KAYDI KAPSAMDAN ÇIKARMAK**\n\nKamu itibarı korunmak için karşı kayıt silinir.\n\n**CH13-F38 — LEHTE YANLIŞI KORUMAK**\n\nAI kurumu olduğundan büyük gösterdiğinde Truth Pack sınırı uygulanmaz.\n\n**CH13-F39 — SINIR BİLGİSİNİ ÖNEMSİZ SAYMAK**\n\nYapılmayan işler ve uygun olmayan kullanıcılar pakete alınmaz.\n\n**CH13-F40 — BİLİNMEYENİ OLUMLU SAYMAK**\n\nKanıtsız alanlar desteklenmiş kabul edilir.\n\n**CH13-F41 — BİLİNMEYENİ OLUMSUZ SAYMAK**\n\nKanıtsız alanlar yanlış kabul edilir.\n\n**CH13-F42 — REFERANS BOŞLUĞUNU AI HATASI SAYMAK**\n\nTruth Pack’te olmayan iddia doğrudan başarısızlık olur.\n\n**CH13-F43 — AI CEVABINA GÖRE TRUTH PACK YAZMAK**\n\nAI’nın söylediğini doğru veya yanlış çıkarmak için referans sonradan şekillenir.\n\n**CH13-F44 — YÜKSEK SKOR İÇİN TRUTH PACK DARALTMAK**\n\nZor iddialar kapsamdan çıkarılır.\n\n**CH13-F45 — DÜŞÜK SKOR İÇİN TRUTH PACK GENİŞLETMEK**\n\nCevapta bulunması beklenmeyen ayrıntılar sonradan zorunlu yapılır.\n\n**CH13-F46 — ESKİ TRUTH PACK SÜRÜMÜNÜ SİLMEK**\n\nHakemlik geçmişi yeniden yazılır.\n\n**CH13-F47 — MADDİ DEĞİŞİKLİĞİ PATCH SAYMAK**\n\nİddia statüsü sessizce değiştirilir.\n\n**CH13-F48 — DALGA ORTASINDA TEK REFERANS**\n\nGerçeklik değiştiği hâlde bütün cevaplar aynı pakete göre değerlendirilir.\n\n**CH13-F49 — GÜNCELLİK SÜRESİNİ BÜTÜN İDDİALARA AYNI UYGULAMAK**\n\nKuruluş tarihi ile fiyat aynı yenileme takvimine bağlanır.\n\n**CH13-F50 — YALNIZ URL SAKLAMAK**\n\nKaynak değiştiğinde kanıt kaybolur.\n\n**CH13-F51 — KAYNAK SNAPSHOT’INI HASH’SİZ TUTMAK**\n\nDosya bütünlüğü doğrulanamaz.\n\n**CH13-F52 — ÖZEL KANITI KAMUYA SIZDIRMAK**\n\nSözleşme, müşteri veya kişisel veri yayımlanır.\n\n**CH13-F53 — GİZLİLİKLE KANIT YÜKÜNDEN KAÇMAK**\n\nHiçbir denetçi görmeden iddia doğrulanmış kabul edilir.\n\n**CH13-F54 — DENETLENEN VARLIĞI NİHAİ HAKEM YAPMAK**\n\nŞirket kendi beyanını kendi doğrular.\n\n**CH13-F55 — CEVAP HAKKINI KANIT SAYMAK**\n\nŞirketin itirazı otomatik gerçeklik değişikliği olur.\n\n**CH13-F56 — CEVAP VERMEMEYİ KABUL SAYMAK**\n\nSessizlik suç veya doğruluk itirafına dönüştürülür.\n\n**CH13-F57 — MUHALİF GÖRÜŞÜ SİLMEK**\n\nÇözülemeyen uzman uyuşmazlığı sahte oybirliğiyle kapatılır.\n\n**CH13-F58 — AI’YI NİHAİ GERÇEKLİK OTORİTESİ YAPMAK**\n\nAI kaynakları özetleyip kendi özetini kanıt sayar.\n\n**CH13-F59 — TRUTH PACK’İ İDEAL CEVAP METNİ YAPMAK**\n\nHakem anlam yerine kelime eşleşmesi arar.\n\n**CH13-F60 — TPR-1 DOSYAYLA TAM DENETİM**\n\nYalnız şirket beyanlarından oluşan paket doğrulanmış gerçeklik sayılır.\n\n**CH13-F61 — HAZIRLIK SEVİYESİNİ SKORA GÖRE VERMEK**\n\nYüksek AI skoru alan eksik Truth Pack hazır kabul edilir.\n\n**CH13-F62 — İSTEM KAPSAMINDAN KOPUK PAKET**\n\nDenetimde sorulan alanlar Truth Pack’te bulunmaz.\n\n**CH13-F63 — GEREKSİZ KİŞİSEL VERİ TOPLAMAK**\n\nGerçeklik paketi çalışan veya müşteri mahremiyetini ihlal eder.\n\n**CH13-F64 — TEK ŞİRKETE BAĞLI TRUTH PACK TEKELİ**\n\nBağımsız kurumların aynı kanıt şemasını uygulaması engellenir.\n\n## 88. DENETİM PROSEDÜRÜ\n\n### Adım 1 — Varlık Kimliğini Kilitle\n\nBölüm 3’teki Kanonik Varlık Kaydı doğrulanır.\n\n### Adım 2 — İstem Kapsamını Çıkar\n\nHangi istem ailelerinin hangi gerçeklik alanlarına ihtiyaç duyduğu belirlenir.\n\n### Adım 3 — Maddi İddia Evrenini Oluştur\n\nKimlik, faaliyet, kapsam, fiyat, lisans, müşteri, performans ve sınır iddiaları çıkarılır.\n\n### Adım 4 — İddiaları Atomik Hâle Getir\n\nBirleşik pazarlama cümleleri özne, yüklem, değer, kapsam ve zaman alanlarına ayrılır.\n\n### Adım 5 — Resmî Temsil Kaydını Oluştur\n\nVarlığın kanonik ve tarihsel beyanları sürümlenir.\n\n### Adım 6 — Kanıt Türünü Belirle\n\nHer iddia için hangi kaynak türünün yetkili ve yeterli olabileceği yazılır.\n\n### Adım 7 — Destekleyen Kanıtı Topla\n\nBirinci taraf, resmî, işlemsel ve bağımsız kaynaklar kaydedilir.\n\n### Adım 8 — Karşı Kanıt Ara\n\nÇelişkili, sınırlayıcı ve güncelliği değiştiren kayıtlar aktif olarak aranır.\n\n### Adım 9 — Kaynak Soyunu Kur\n\nOrijinal kaynak, sendikasyon, alıntı ve AI türevleri birbirine bağlanır.\n\n### Adım 10 — Kanıt Ailelerini Belirle\n\nAynı kökten gelen URL’ler tek aile altında toplanır.\n\n### Adım 11 — Kapsam ve Zamanı Kilitle\n\nİddianın hangi varlık, ürün, ülke ve dönem için geçerli olduğu yazılır.\n\n### Adım 12 — Kanıt Erişimini Sınıflandır\n\nKamu, audit, kısıtlı ve türetilmiş kanıtlar ayrılır.\n\n### Adım 13 — Açık veya Kapalı Dünya Durumunu Belirle\n\nYokluk kanıtının kullanılıp kullanılamayacağı değerlendirilir.\n\n### Adım 14 — İddia Destek Statüsünü Ata\n\nVS-0 ile VS-5, VS-C, VS-U, VS-R veya ilgili statü verilir.\n\n### Adım 15 — Kapsam ve Zaman Statüsünü Ata\n\nSC ve TS sınıfları eklenir.\n\n### Adım 16 — Bilinmeyenleri Kaydet\n\nKarar verilemeyen alanlar görünür bırakılır.\n\n### Adım 17 — Nicel İddiaları Yeniden Hesapla\n\nPay, payda, birim ve dönem doğrulanır.\n\n### Adım 18 — Kritik İddiaları Uzman İncelemesine Gönder\n\nHukuk, sağlık, finans, lisans ve güvenlik alanları uygun uzman tarafından incelenir.\n\n### Adım 19 — Denetlenen Varlığa Cevap Hakkı Ver\n\nMaddi kayıtlar ve önerilen statüler uygulanabilir olduğu ölçüde bildirilir.\n\n### Adım 20 — İtirazları ve Yeni Kanıtı İncele\n\nİddia statüsü yalnız kanıt temelli ve sürümlü biçimde değişir.\n\n### Adım 21 — Truth Pack Hazırlık Kapılarını Uygula\n\nTPR seviyesi belirlenir.\n\n### Adım 22 — Kamu ve Kısıtlı Kanıt Paketlerini Ayır\n\nMahremiyet ve ticari sır sınırları uygulanır.\n\n### Adım 23 — Makine Manifestini Oluştur\n\nİddia, kanıt, karşı kanıt, kaynak soyu ve statüler birbirine bağlanır.\n\n### Adım 24 — Truth Pack Lock Oluştur\n\nPaket AI yanıtları hakemliğine geçilmeden önce hash ve zaman damgasıyla kilitlenir.\n\n### Adım 25 — Dalga Sırasındaki Değişiklikleri İzle\n\nMaddi gerçeklik değişirse yeni paket sürümü oluşturulur.\n\n### Adım 26 — Referans Boşluklarını Yönet\n\nAI yanıtının ortaya çıkardığı yeni iddialar yeni sürüm süreciyle ele alınır.\n\n### Adım 27 — Kamu Truth Pack Kartını Yayımla\n\nPaketin kapsamı, statü dağılımı ve sınırlamaları görünür hâle getirilir.\n\n## 89. GEREKLİ KANIT\n\nKanonik Varlık Kaydı Varlık türü Hukuki kimlik Marka ve alan adı ilişkileri İstem kapsam matrisi Referans İddia Defteri Atomik iddia kimlikleri İddia türleri Maddilik etiketleri Resmî Temsil Kaydı Resmî sayfa snapshot’ları Hukuki ve düzenleyici kayıtlar Lisans ve sertifika kayıtları Marka ve sahiplik kayıtları Ürün ve hizmet kayıtları Fiyat ve checkout kayıtları Sözleşmeler Faturalar İşlem kayıtları Müşteri ve partner doğrulamaları Ham performans verileri Pay ve payda kayıtları Hesaplama kodu veya formülü Kullanıcı ve şikâyet kayıtları Bağımsız araştırmalar Editoryal yayınlar Kaynak kontrol ve sponsorluk bilgisi Kaynak soyu grafiği Kanıt aileleri AI türevi kaynak kayıtları Destekleyen kanıtlar Karşı kanıtlar Yokluk araştırması Açık/kapalı dünya kararı İddia geçerlilik tarihleri\n\nKaynak yayın tarihleri Capture tarihleri Hakemlik tarihleri Kaynak snapshot’ları Dosya hash’leri Kanıt erişim sınıfları Kısıtlı kanıt erişim günlüğü Kamuya keşfedilebilirlik statüsü Destek statüleri Kapsam statüleri Zaman statüleri Uyuşmazlık kayıtları Bilinmeyenler Defteri Referans boşlukları Denetlenen varlığın cevapları İtiraz kayıtları Muhalif görüşler Değişiklik günlüğü Truth Pack sürümü Paket hash’i Kilit zamanı TPR hazırlık seviyesi Kamu Truth Pack manifesti Sorumlu insan veya kurum\n\n## 90. DENETİM KONTROL LİSTESİ\n\nHedef varlık doğru ve sürümlü mü? İstem ailelerinin istediği bütün gerçeklik alanları pakette var mı? İddialar atomik mi? Her iddianın öznesi doğru mu? Kapsam, ülke, ürün ve zaman açık mı? Resmî temsil ile doğrulanmış gerçeklik ayrıldı mı? Birinci taraf kaynaklar doğru rolde mi kullanıldı? Farklı URL’ler gerçekten bağımsız kaynaklar mı? Kaynak soyu çıkarıldı mı? Sendikasyon ve kopyalar tek kanıt ailesine bağlandı mı? AI tarafından üretilmiş türev içerikler ilk kaynağa bağlandı mı? Sentetik kayıt gerçek kanıta karıştı mı? Her kanıt hangi iddiayı destekliyor? İddia türü için kaynak yetkili mi? Kaynak güncel mi? Kaynak doğru varlık ve ülke için mi?\n\nKanıt iddianın bütün kapsamını mı, yalnız bir bölümünü mü taşıyor? Karşı kanıt aktif olarak arandı mı? Olumsuz kayıtlar saklandı mı? Karşı kanıtın güven düzeyi açık mı? Kanıt bulunamaması yanlışlık sayıldı mı? Açık dünya iddiası kapalı dünya gibi değerlendirildi mi? Yokluk kaynağının evreni gerçekten tamamlayıcı mı? Gerçekliğin geçerlilik zamanı kaydedildi mi? Yayın zamanı ile olay zamanı ayrıldı mı? AI ölçüm tarihinde kanıt kamuya açık mıydı? Kısıtlı kanıt kamuya keşfedilebilir sayıldı mı? “Gizli kanıt” bağımsız incelemeye açıldı mı? Nicel iddialarda pay ve payda var mı? Benzersiz birim doğru mu? Kümülatif ve aktif sayılar ayrıldı mı? Seçilmiş vakalar genel oran yapıldı mı? Türetilmiş iddia yeniden üretilebilir mi?\n\nMüşteri ve partner ilişkileri iki taraflı veya sözleşmesel mi? Logo kullanımı ilişki kanıtı sayıldı mı? Grup, marka ve bağlı şirket özellikleri karıştı mı? Lisans doğru varlığa mı ait? Sertifika, üyelik ve akreditasyon ayrıldı mı? Üstünlük iddiasının karşılaştırma yöntemi var mı? Kurumsal görüş olguya yükseltildi mi? Şikâyet ve kesinleşmiş karar ayrıldı mı? Olumsuz iddialarda orantılı dil kullanıldı mı? Sınır ve dışlama iddiaları pakette var mı? Bilinmeyen alanlar görünür mü? Referans boşluğu AI hatası yapıldı mı? Truth Pack AI cevapları görülmeden önce kilitlendi mi? AI cevabına göre paket genişletildi veya daraltıldı mı? Yeni kayıt yeni sürüm oluşturdu mu? Eski sürüm ve hakemlik geçmişi korunuyor mu?\n\nDalga sırasında gerçeklik değişti mi? Doğru cevaplar doğru zaman sürümüne bağlandı mı? Son doğrulama tarihleri var mı? Yüksek değişkenlikli iddialar yeterince güncel mi? Web kaynaklarının snapshot ve hash’i var mı? Kamu ve kısıtlı kanıt katmanları ayrıldı mı? Kişisel veya ticari sır gereksiz yere yayımlandı mı? Denetlenen varlığa cevap hakkı verildi mi? Cevap vermemesi kabul sayıldı mı? İtiraz ve muhalif görüş kayıtları korunuyor mu? Truth Pack hazırlık seviyesi en az TPR-3 mü? Hazırlık seviyesi AI skorundan bağımsız mı? Paketin hesap verebilir sahibi belli mi?\n\n## 91. İTİRAZLAR VE CEVAPLAR\n\n### İtiraz 1 — “Gerçekliğin doğrulanması için şirketin kendi sitesi neden yeterli değil?”\n\nBazı iddialar için yeterli olabilir. Şirketin:\n\n- yayımladığı fiyat,\n\n- destek saati,\n\n- resmî politika\n\nhakkında kendi sitesi birincil kaynaktır. Fakat:\n\n- liderlik,\n\n- üstünlük,\n\n- genel başarı,\n\n- bağımsız akreditasyon\n\ngibi dış dünya iddiaları ek kanıt gerektirir.\n\n### İtiraz 2 — “Bağımsız kaynak her zaman daha güvenilir değil mi?”\n\nHayır. Bağımsız kaynak:\n\n- eski,\n\n- konuya uzak,\n\n- yanlış varlığa ait,\n\n- yöntemsiz\n\nolabilir. Kaynağın bağımsızlığı kadar iddiaya yetkisi ve yakınlığı da önemlidir.\n\n### İtiraz 3 — “Yirmi farklı sitede aynı bilgi varsa neden güçlü kanıt sayılmasın?”\n\nYirmi site aynı ilk basın bültenini kopyalamış olabilir. Önemli olan URL sayısı değil:\n\n> bağımsız kanıt kökü sayısıdır.\n\n### İtiraz 4 — “Kendi verimiz gerçekse neden bağımsız doğrulama gerekiyor?”\n\nBirinci taraf operasyon verisi değerli olabilir. Fakat:\n\n- dahil etme,\n\n- dışlama,\n\n- başarısız sonuç,\n\n- payda,\n\n- yöntem\n\nkurumun kontrolündedir. Özellikle güçlü kamu iddialarında bağımsız veya denetlenebilir yöntem güveni artırır.\n\n### İtiraz 5 — “Kanıt bulamadıysanız iddiayı neden geçirmiyorsunuz?”\n\nKanıt bulunamaması iddianın kesin yanlışlığı değildir. Doğru statü:\n\n- öz beyan,\n\n- desteklenmeyen,\n\n- çözülmemiş\n\nolabilir. Doğrulanmış olgu statüsü için kanıt gerekir.\n\n### İtiraz 6 — “Lisans sicilinde bulamadıysak lisans yok diyemez miyiz?”\n\nYalnız sicilin:\n\n- ilgili evreni tamamıyla kapsadığı,\n\n- güncel olduğu,\n\n- doğru varlık ve isimlerle arandığı\n\ndoğrulanırsa daha güçlü yokluk sonucu kurulabilir. Aksi hâlde: “Belirtilen sicilde doğrulanamadı.” denmelidir.\n\n### İtiraz 7 — “Kısıtlı sözleşmeyle müşteri ilişkisini doğruladık; neden AI bunu başarı saymıyor?”\n\nİlişki gerçek olabilir. Kamuya açık AI ürününün sözleşmeye erişimi olmayabilir. Gerçeklik ile kamu keşfedilebilirliği ayrı ölçülür.\n\n### İtiraz 8 — “Bütün özel kanıtları kamuya açmak zorunda mıyız?”\n\nHayır. Kısıtlı denetçi erişimi, redakte özet ve bağımsız doğrulama kullanılabilir. Fakat kimsenin göremediği bir belge yalnız beyan olarak kalır.\n\n### İtiraz 9 — “Truth Pack’i şirket hazırlasa daha hızlı olmaz mı?”\n\nŞirket kanıt ve açıklama sağlayabilir. Nihai destek statüsünü kendi belirleyemez. Denetlenen taraf kendi gerçeklik kararının tek hakemi olamaz.\n\n### İtiraz 10 — “Truth Pack çok büyük olmaz mı?”\n\nPaket bütün şirket tarihini toplamak zorunda değildir. İstem aileleri ve maddi kullanıcı kararlarıyla orantılı olmalıdır.\n\n### İtiraz 11 — “AI yanıtı Truth Pack’te olmayan doğru bir bilgi verirse ne olur?”\n\nREFERENCE_GAP açılır. Yeni kanıt araştırılır. İddia doğruysa yeni paket sürümü oluşturulur ve ilgili cevaplar yeniden değerlendirilir. İlk paket sessizce değiştirilmez.\n\n### İtiraz 12 — “Truth Pack değişebiliyorsa sonuçlar güvenilmez olmaz mı?”\n\nHayır. Değişiklikler:\n\n- sürümlü,\n\n- tarihli,\n\n- gerekçeli\n\nise sonuçlar daha güvenilir olur. Sabit görünen yanlış paket daha tehlikelidir.\n\n### İtiraz 13 — “Bir şikâyeti neden pakete alıyoruz?”\n\nTekil şikâyet nüfus oranı değildir. Fakat:\n\n- gerçek kullanıcı olayı,\n\n- sınır,\n\n- risk,\n\n- Critical inceleme\n\niçin maddi olabilir. Statüsü doğru gösterilmelidir.\n\n### İtiraz 14 — “Şirket hakkında olumsuz iddiaları yayımlamak riskli değil mi?”\n\nKesin olmayan iddialar kesin dilde yayımlanmamalıdır. Kaynak, süreç, finalite ve kurumun cevabı korunmalıdır. Truth Pack’in amacı suçlama değil, epistemik statüyü doğru göstermektir.\n\n### İtiraz 15 — “Neden ‘en iyi’ gibi pazarlama cümlelerini pakete alıyoruz?”\n\nÇünkü AI bu cümleleri olguya yükseltebilir. Truth Pack onların:\n\n- öz beyan,\n\n- karşılaştırmalı iddia,\n\n- doğrulanmamış görüş\n\nstatüsünü korur.\n\n### İtiraz 16 — “AI, Truth Pack’i otomatik hazırlayamaz mı?”\n\nBüyük ölçüde yardımcı olabilir. Fakat kaynak yetkisi, karşı kanıt, hukuki finalite ve maddi kapsam insan sorumluluğu gerektirir. AI kendi referans gerçekliğinin tek hakemi olamaz.\n\n## 95. BÖLÜMÜN ORTAK HÜKMÜ\n\nBir AI cevabını değerlendirmek için önce: “Doğru cevap neydi?” diye sorabilirsiniz. Fakat tek ve basit bir doğru cevap çoğu zaman yoktur. Şunlar vardır:\n\n- Doğru varlık\n\n- Doğru ilişki\n\n- Doğru zaman\n\n- Doğru ülke\n\n- Doğru ürün\n\n- Doğru kapsam\n\n- Doğru kaynak statüsü\n\n- Doğru belirsizlik\n\n- Doğru sınır\n\nBir şirket: “25 ülkede faaliyet gösteriyoruz.” diyebilir. Bu cümle tamamen yanlış olmayabilir. Fakat:\n\n- aktif hizmet,\n\n- tarihsel müşteri,\n\n- distribütör,\n\n- yerel şirket,\n\n- uzaktan teklif\n\naynı şey değildir. Truth Pack cümleyi parçalar. Çünkü parçalanmayan iddia doğrulanamaz. Bir şirketin sitesindeki bilgi önemlidir. Fakat şirketin kendi sözünü bağımsız gerçeklik yapmaz. Bir haber sitesindeki bilgi bağımsız görünebilir. Fakat şirket basın bültenini kopyalamış olabilir. Bir sözleşme güçlü kanıt olabilir. Fakat kamu AI ürünü o sözleşmeye erişemez. Bir iddia doğru olabilir. Fakat kamuya keşfedilebilir olmayabilir. Bir bilgi bugün doğru olabilir. Yarın değişebilir. Bir iddia geçmişte doğru olmuş olabilir. Bugün eski olabilir. Bir lisans başka grup şirketine ait olabilir. Bir başarı oranı paydasız olabilir. Bir müşteri logosu sponsorluk ilişkisini temsil edebilir. Bir üyelik akreditasyon olmayabilir. Bir şikâyet kesin ihlal olmayabilir. Bir soruşturma suçluluk değildir.\n\nBir karşı kanıt bütün iddiayı çürütmeyebilir. Ama iddianın: “bütün”, “her zaman”, “tartışmasız” gibi mutlak dilini bozabilir. Truth Pack’in görevi şirketi övmek değildir. Şirketi küçültmek de değildir. AI’yı cezalandırmak değildir. AI’yı kurtarmak da değildir. Görevi şudur:\n\n> Hangi cümlenin ne kadarını, hangi kanıtın, hangi tarihte ve hangi sınırlar içinde taşıdığını göstermek.\n\nBu nedenle NOMOS’un on üçüncü ölçüm yasası şudur:\n\n> Kaynak, kanıt değildir; kaynak ile iddia arasındaki ilişki kanıttır.\n\nOn dördüncü yasası şudur:\n\n> Çok sayıda yankı, çok sayıda bağımsız doğrulama değildir.\n\nOn beşinci yasası şudur:\n\n> Kanıt bulunamaması, yanlışlıkla aynı şey değildir.\n\nOn altıncı yasası şudur:\n\n> Doğru bilgi, doğru varlık ve kapsam dışında kullanıldığında yanlış temsile dönüşebilir.\n\nOn yedinci yasası şudur:\n\n> Gerçeklik yalnız neyin doğru olduğunu değil, neyin bilinmediğini de kaydetmelidir.\n\nOn sekizinci yasası şudur:\n\n> Kısıtlı kanıt iddiayı doğrulayabilir; kamuya görünür GEO’yu tek başına kuramaz.\n\nOn dokuzuncu yasası şudur:\n\n> Truth Pack AI cevabına göre şekillenirse denetim referansını değil, istenen sonucu üretir.\n\nYirminci yasası şudur:\n\n> Gerçeklik paketi değişebilir; geçmiş sürüm silinemez.\n\n## NOMOS’un Bölüm 13 Emri\n\n> Bana yalnız bir URL gösterme. / O URL’nin hangi iddiayı, hangi tarihte ve hangi kapsamda taşıdığını göster.\n\n> Kendi sitende yazdığını bağımsız doğrulama yapma.\n\n> Başka alan adlarında aynı cümleyi çoğaltıp bana çok sayıda kanıt varmış gibi sunma.\n\n> Basın bültenini haber, sponsorlu içeriği bağımsız yayın, AI özetini ilk kaynak yapma.\n\n> İddianı parçala. / Kimin hakkında olduğunu, ne söylediğini, nerede ve ne zaman geçerli olduğunu yaz.\n\n> Paydasız yüzde verme. / Projeyi müşteri, hesabı insan, geçmiş toplamı aktif sayı yapma.\n\n> Logoyu müşterilik, üyeliği akreditasyon, eğitimi lisans, ödülü dünya liderliği yapma.\n\n> Ana şirketin lisansını markaya, çalışanın başarısını kuruma, ürün sertifikasını bütün portföye taşıma.\n\n> Kanıt bulamadığında yanlış diye bağırma. / Çelişen kanıt bulduğunda da sessiz kalma.\n\n> Karşı kanıtı dosyanın dışında bırakma.\n\n> Şikâyeti hüküm, soruşturmayı suçluluk, iddiayı gerçeklik yapma.\n\n> Lehine olan yanlışı da düzelt.\n\n> Gizli kanıtın varsa bağımsız denetçiye göster. / Kimsenin görmediği belgeyi tartışılmaz gerçek yapma.\n\n> Doğru fakat kamuya kapalı bilgiyi kamu GEO başarısı gibi satma.\n\n> Bilinmeyeni ‘evet’ veya ‘hayır’ olmaya zorlama. / Bilinmiyor diye yaz.\n\n> AI cevabımı gördükten sonra Truth Pack’i bana uyarlama.\n\n> Yeni kanıt bulduysan yeni sürüm aç. / Eski kaydı silme.\n\n> Benim söylediğim yeni bir iddia pakette yoksa beni otomatik suçlama. / Referans boşluğunu araştır.\n\n> Şirketin kanıt sunmasına izin ver. / Ama şirketi kendi gerçeğinin tek hakemi yapma.\n\n> AI’dan yardım al. / Ama AI’yı gerçekliğin tek otoritesi ilan etme.\n\nÖnce varlığı kilitle. / Sonra iddiaları atomlara ayır. / Sonra destek ve karşı kanıtı topla. / Sonra kaynakların kökünü izle. / Sonra zamanı, ülkeyi ve erişimi ekle. / Sonra bilinmeyeni açık bırak. / Ve ancak bundan sonra benim cevabımı değerlendirmeye başla.\n\n## Bölümün Son Cümlesi\n\n> GEO-1000’de bir AI yanıtının doğruluğu, denetçinin neye inanmayı seçtiğiyle değil; önceden kilitlenmiş Truth Pack içindeki iddia, kanıt, karşı kanıt, kapsam, zaman ve belirsizlik zinciriyle belirlenir.\n\n## Normatif Öz\n\n> Semantik hakemlik başlamadan önce her GEO-1000 denetimi; denetlenen varlık, istem 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.","character_count":85825,"record_sha256":"2c6f40903059070b0ec2ddc78b9de868dddbc34e9373c58b1d805d5bbc56f946"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-tr-chapter-14","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"tr","language_name":"Turkish","direction":"ltr","record_type":"chapter","sequence":16,"chapter_number":14,"item_number":null,"title":"Atomik İddialar ve Hakemlik","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/tr/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22040778","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22040778","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K27","K28"],"source_word_count":11808,"source_document_sha256":"51df37981ca371d37c430cfaa0515850b2d1bd403bf1fdf0080a7246fab28f5a","structured_json":"{\"number\":14,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH14\",\"title\":\"Atomik İddialar ve Hakemlik\",\"subtitle\":null,\"sourceFile\":\"14.cü bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"BEFC771183DE315EBD7E29903D08B7574C6663E055913B32B2458336DEBBCA5C\",\"sourceWordCount\":11808,\"sourceIds\":[\"K27\",\"K28\"],\"machine\":{\"chapter\":14,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH14\",\"title\":\"Atomik İddialar ve Hakemlik\",\"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\":\"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.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH14-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"117. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR CLAIM LEDGER KAYDI\",\"sourceParagraph\":2513,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":2514,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2515,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"startCharacter\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2516,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"endCharacter\\\": 30\",\"sourceParagraph\":2517,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2518,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"normalizedClaim\\\": {\",\"sourceParagraph\":2519,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subjectEntityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2520,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"predicate\\\": \\\"activelyDeliversServicesInCountryCount\\\",\",\"sourceParagraph\":2521,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"objectValue\\\": 25,\",\"sourceParagraph\":2522,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unit\\\": \\\"COUNTRY\\\",\",\"sourceParagraph\":2523,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"geographicScope\\\": \\\"GLOBAL\\\",\",\"sourceParagraph\":2524,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"temporalFrame\\\": \\\"CURRENT\\\",\",\"sourceParagraph\":2525,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attribution\\\": \\\"UNATTRIBUTED\\\",\",\"sourceParagraph\":2526,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"modality\\\": \\\"ASSERTED_AS_FACT\\\"\",\"sourceParagraph\":2527,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2528,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimOrigin\\\": \\\"EXPLICIT\\\",\",\"sourceParagraph\":2529,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"centrality\\\": \\\"CL-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2530,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"dependencyType\\\": \\\"ROOT\\\",\",\"sourceParagraph\":2531,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"linkedTruthPackClaimId\\\": \\\"NGC-SYNTH-ASTERON-25-COUNTRIES-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2532,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationLinks\\\": [],\",\"sourceParagraph\":2533,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"extractionReview\\\": {\",\"sourceParagraph\":2534,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"extractorOne\\\": \\\"AGREED\\\",\",\"sourceParagraph\":2535,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"extractorTwo\\\": \\\"AGREED\\\",\",\"sourceParagraph\":2536,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"boundaryAgreement\\\": true\",\"sourceParagraph\":2537,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2538,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2539,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2540,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseClaimId\\\": \\\"NGRC-SYNTH-000184-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2541,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceSpan\\\": {\",\"sourceParagraph\":2542,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"text\\\": \\\"yüzde 98 başarı oranına sahip\\\",\",\"sourceParagraph\":2543,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"startCharacter\\\": 32,\",\"sourceParagraph\":2544,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"endCharacter\\\": 63\",\"sourceParagraph\":2545,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2546,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"normalizedClaim\\\": {\",\"sourceParagraph\":2547,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subjectEntityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2548,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"predicate\\\": \\\"projectSuccessRate\\\",\",\"sourceParagraph\":2549,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"objectValue\\\": 0.98,\",\"sourceParagraph\":2550,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unit\\\": \\\"PROPORTION\\\",\",\"sourceParagraph\":2551,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"population\\\": \\\"ALL_PROJECTS\\\",\",\"sourceParagraph\":2552,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"temporalFrame\\\": \\\"UNSPECIFIED\\\",\",\"sourceParagraph\":2553,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attribution\\\": \\\"UNATTRIBUTED\\\",\",\"sourceParagraph\":2554,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"modality\\\": \\\"ASSERTED_AS_FACT\\\"\",\"sourceParagraph\":2555,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2556,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimOrigin\\\": \\\"EXPLICIT\\\",\",\"sourceParagraph\":2557,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"centrality\\\": \\\"CL-2\\\",\",\"sourceParagraph\":2558,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"dependencyType\\\": \\\"ROOT\\\",\",\"sourceParagraph\":2559,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"linkedTruthPackClaimId\\\": \\\"NGC-SYNTH-ASTERON-SUCCESS-003\\\",\",\"sourceParagraph\":2560,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationLinks\\\": []\",\"sourceParagraph\":2561,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2562,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2563,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseClaimId\\\": \\\"NGRC-SYNTH-000184-003\\\",\",\"sourceParagraph\":2564,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceSpan\\\": {\",\"sourceParagraph\":2565,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"text\\\": \\\"bağımsız olarak sertifikalandırılmış\\\",\",\"sourceParagraph\":2566,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"startCharacter\\\": 65,\",\"sourceParagraph\":2567,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"endCharacter\\\": 101\",\"sourceParagraph\":2568,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2569,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"normalizedClaim\\\": {\",\"sourceParagraph\":2570,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subjectEntityId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2571,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"predicate\\\": \\\"independentlyCertified\\\",\",\"sourceParagraph\":2572,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"objectValue\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2573,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attribution\\\": \\\"INDEPENDENT_EXTERNAL_AUTHORITY\\\",\",\"sourceParagraph\":2574,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"modality\\\": \\\"ASSERTED_AS_FACT\\\"\",\"sourceParagraph\":2575,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2576,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimOrigin\\\": \\\"EXPLICIT\\\",\",\"sourceParagraph\":2577,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"centrality\\\": \\\"CL-2\\\",\",\"sourceParagraph\":2578,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"dependencyType\\\": \\\"ROOT\\\",\",\"sourceParagraph\":2579,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"linkedTruthPackClaimId\\\": \\\"NGC-SYNTH-ASTERON-INDEPENDENCE-004\\\",\",\"sourceParagraph\":2580,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationLinks\\\": []\",\"sourceParagraph\":2581,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2582,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2583,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"requiredResponseElements\\\": {\",\"sourceParagraph\":2584,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityResolved\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2585,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"primaryActivityPresent\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2586,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialBoundaryPresent\\\": false\",\"sourceParagraph\":2587,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2588,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"omissions\\\": [\",\"sourceParagraph\":2589,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2590,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"omissionId\\\": \\\"NGOM-SYNTH-000184-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2591,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"OM-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2592,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"description\\\": \\\"The response omits that active service delivery has only been verified in nine countries.\\\"\",\"sourceParagraph\":2593,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2594,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2595,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2596,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimExtractionOwnerRole\\\": \\\"CLAIM_EXTRACTION_LEAD\\\",\",\"sourceParagraph\":2597,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedAt\\\": \\\"2026-09-03T10:00:00Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2598,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2599,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2600,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2601,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"118. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR ATOMİK HAKEMLİK KAYDI\",\"sourceParagraph\":2603,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":2604,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2605,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2606,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2607,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"atomicAdjudication\\\": {\",\"sourceParagraph\":2608,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationId\\\": \\\"NGAJ-SYNTH-000184-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2609,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseClaimId\\\": \\\"NGRC-SYNTH-000184-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2610,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimLedgerId\\\": \\\"NGCL-SYNTH-W1-ORION-000184\\\",\",\"sourceParagraph\":2611,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackClaimId\\\": \\\"NGC-SYNTH-ASTERON-25-COUNTRIES-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2612,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"decisionVersion\\\": \\\"1.0.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2613,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"dimensionDecisions\\\": {\",\"sourceParagraph\":2614,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entity\\\": \\\"E-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2615,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"factualSupport\\\": \\\"F-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2616,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scope\\\": \\\"S-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2617,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"time\\\": \\\"T-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2618,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attribution\\\": \\\"A-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2619,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"modality\\\": \\\"M-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2620,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citation\\\": \\\"C-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2621,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"relevance\\\": \\\"R-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2622,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unresolved\\\": \\\"U-0\\\"\",\"sourceParagraph\":2623,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2624,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"combinedLabel\\\": [\",\"sourceParagraph\":2625,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PARTIALLY-SUPPORTED\\\",\",\"sourceParagraph\":2626,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"MATERIAL-SCOPE-OVERREACH\\\",\",\"sourceParagraph\":2627,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"MATERIAL-ATTRIBUTION-LOSS\\\"\",\"sourceParagraph\":2628,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2629,\"language\":\"tr-TR\"},{\"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,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidenceReferences\\\": [\",\"sourceParagraph\":2631,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGEV-SYNTH-WEB-025\\\",\",\"sourceParagraph\":2632,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGEV-SYNTH-OPS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2633,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGEV-SYNTH-CONTRACTS-002\\\"\",\"sourceParagraph\":2634,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2635,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reviewers\\\": {\",\"sourceParagraph\":2636,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"primaryReviewerRole\\\": \\\"LANGUAGE_ADJUDICATOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2637,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"secondaryReviewerRole\\\": \\\"EVIDENCE_ADJUDICATOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2638,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"primaryDecision\\\": \\\"MATERIAL-SCOPE-OVERREACH\\\",\",\"sourceParagraph\":2639,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"secondaryDecision\\\": \\\"MATERIAL-SCOPE-OVERREACH\\\",\",\"sourceParagraph\":2640,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentBeforeComparison\\\": true\",\"sourceParagraph\":2641,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2642,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"agreement\\\": {\",\"sourceParagraph\":2643,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityAgreement\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2644,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"factAgreement\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2645,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeAgreement\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2646,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timeAgreement\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2647,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attributionAgreement\\\": true\",\"sourceParagraph\":2648,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2649,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"appeal\\\": {\",\"sourceParagraph\":2650,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"NO_APPEAL\\\"\",\"sourceParagraph\":2651,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2652,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governance\\\": {\",\"sourceParagraph\":2653,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"qualityLevel\\\": \\\"AQ-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2654,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"finalizedByRole\\\": \\\"SENIOR_ADJUDICATOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2655,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"finalizedAt\\\": \\\"2026-09-04T09:00:00Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2656,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2657,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2658,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2659,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"119. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR HAKEM UYUM KAYDI\",\"sourceParagraph\":2661,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":2662,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2663,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2664,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2665,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationReliability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2666,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reliabilityRecordId\\\": \\\"NGREL-SYNTH-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2667,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"NGW-SYNTH-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2668,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"doubleReviewedClaimCount\\\": 8200,\",\"sourceParagraph\":2669,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"preResolutionMetrics\\\": {\",\"sourceParagraph\":2670,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimBoundaryExactAgreement\\\": 0.93,\",\"sourceParagraph\":2671,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityExactAgreement\\\": 0.97,\",\"sourceParagraph\":2672,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"factualStatusExactAgreement\\\": 0.88,\",\"sourceParagraph\":2673,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeExactAgreement\\\": 0.84,\",\"sourceParagraph\":2674,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"timeExactAgreement\\\": 0.94,\",\"sourceParagraph\":2675,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attributionExactAgreement\\\": 0.86,\",\"sourceParagraph\":2676,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationSupportExactAgreement\\\": 0.82,\",\"sourceParagraph\":2677,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"omissionExactAgreement\\\": 0.79\",\"sourceParagraph\":2678,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2679,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"chanceAdjustedMetrics\\\": {\",\"sourceParagraph\":2680,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"overallNominalAgreementMetric\\\": \\\"KRIPPENDORFF_ALPHA\\\",\",\"sourceParagraph\":2681,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"overallValue\\\": 0.84,\",\"sourceParagraph\":2682,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeValue\\\": 0.78,\",\"sourceParagraph\":2683,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationValue\\\": 0.75\",\"sourceParagraph\":2684,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2685,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"actions\\\": [\",\"sourceParagraph\":2686,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SCOPE_RECALIBRATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2687,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CITATION_MAPPING_RETRAINING\\\",\",\"sourceParagraph\":2688,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"OMISSION_GUIDANCE_REVISION\\\"\",\"sourceParagraph\":2689,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2690,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"postResolution\\\": {\",\"sourceParagraph\":2691,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"allMaterialDisagreementsResolved\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2692,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unresolvedClaimCount\\\": 19,\",\"sourceParagraph\":2693,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unresolvedStatusPreserved\\\": true\",\"sourceParagraph\":2694,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2695,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"qualityLevel\\\": \\\"AQ-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2696,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2697,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reliabilityOwnerRole\\\": \\\"ADJUDICATION_METHODS_LEAD\\\"\",\"sourceParagraph\":2698,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2699,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2700,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2701,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Bu kayıtlar:\",\"sourceParagraph\":2702,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek AI ürünü,\",\"sourceParagraph\":2703,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek şirket,\",\"sourceParagraph\":2704,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek hakem performansı\",\"sourceParagraph\":2705,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"değildir.\",\"sourceParagraph\":2706,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Atomik iddia ve hakemlik mimarisinin sentetik, makine tarafından okunabilir gösterimidir.\",\"sourceParagraph\":2707,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"120. BÖLÜMÜN MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR KURALI\",\"sourceParagraph\":2709,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH14-R01\",\"sourceParagraph\":2710,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Before any response-level pass, failure, severity, or score is assigned,\",\"sourceParagraph\":2712,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"each material AI response MUST be decomposed into atomic semantic claims.\",\"sourceParagraph\":2713,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Each atomic claim MUST retain:\",\"sourceParagraph\":2715,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- its exact source span,\",\"sourceParagraph\":2717,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- normalized proposition,\",\"sourceParagraph\":2718,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- subject entity,\",\"sourceParagraph\":2719,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- predicate and value,\",\"sourceParagraph\":2720,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- qualifiers and quantifiers,\",\"sourceParagraph\":2721,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- geographic, product, user, and jurisdictional scope,\",\"sourceParagraph\":2722,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- temporal frame,\",\"sourceParagraph\":2723,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- attribution,\",\"sourceParagraph\":2724,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- modality and uncertainty,\",\"sourceParagraph\":2725,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- explicit, implicit, presupposed, or entailed origin,\",\"sourceParagraph\":2726,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0209\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- response centrality,\",\"sourceParagraph\":2727,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0210\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- citation relationships,\",\"sourceParagraph\":2728,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0211\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- dependency relationships,\",\"sourceParagraph\":2729,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0212\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and Truth Pack mapping.\",\"sourceParagraph\":2730,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0213\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Sentence and paragraph boundaries MUST NOT be treated as automatic claim\",\"sourceParagraph\":2732,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0214\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"boundaries.\",\"sourceParagraph\":2733,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0215\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Atomic decomposition MUST separate propositions that can carry different\",\"sourceParagraph\":2735,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0216\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"truth, evidence, entity, scope, time, or attribution states, while\",\"sourceParagraph\":2736,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0217\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"prohibiting meaningless micro-fragmentation that dilutes material error.\",\"sourceParagraph\":2737,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0218\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Claim extraction, Truth Pack mapping, and semantic adjudication SHOULD\",\"sourceParagraph\":2739,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0219\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"remain separate stages and, where practical, separate roles.\",\"sourceParagraph\":2740,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0220\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every atomic claim MUST be adjudicated across distinct dimensions,\",\"sourceParagraph\":2742,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0221\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"including:\",\"sourceParagraph\":2743,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0222\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- entity,\",\"sourceParagraph\":2745,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0223\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- factual support,\",\"sourceParagraph\":2746,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0224\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- scope,\",\"sourceParagraph\":2747,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0225\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- time,\",\"sourceParagraph\":2748,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0226\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- attribution and epistemic status,\",\"sourceParagraph\":2749,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0227\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- modality and uncertainty,\",\"sourceParagraph\":2750,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0228\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- citation support,\",\"sourceParagraph\":2751,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0229\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- relevance,\",\"sourceParagraph\":2752,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0230\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and unresolved or reference-gap status.\",\"sourceParagraph\":2753,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0231\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Official-claim fidelity MUST remain distinct from verified factual\",\"sourceParagraph\":2755,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0232\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"support.\",\"sourceParagraph\":2756,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0233\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Unsupported, contradicted, wrong-entity, outdated, scope-overreach,\",\"sourceParagraph\":2758,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0234\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"epistemic-status-error, citation-mismatch, reference-gap, and unresolved\",\"sourceParagraph\":2759,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0235\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"states MUST remain separately visible.\",\"sourceParagraph\":2760,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0236\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Required response elements and material omissions MUST be adjudicated\",\"sourceParagraph\":2762,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0237\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"separately from explicit false claims.\",\"sourceParagraph\":2763,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0238\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Correct but irrelevant information MUST NOT satisfy the prompt merely\",\"sourceParagraph\":2765,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0239\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"because it is factually supported.\",\"sourceParagraph\":2766,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0240\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Material claims SHOULD receive independent double review, with additional\",\"sourceParagraph\":2768,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0241\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"language or domain expertise where required.\",\"sourceParagraph\":2769,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0242\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Reviewer identity, qualification, conflicts, independent first decisions,\",\"sourceParagraph\":2771,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0243\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"disagreements, resolution, reliability metrics, appeals, and decision\",\"sourceParagraph\":2772,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0244\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"versions MUST be recorded.\",\"sourceParagraph\":2773,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0245\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Reviewer agreement MUST be measured by dimension and MUST NOT be treated\",\"sourceParagraph\":2775,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0246\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"as proof that the shared decision is necessarily correct.\",\"sourceParagraph\":2776,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0247\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"AI systems MAY assist with segmentation, claim extraction, evidence\",\"sourceParagraph\":2778,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0248\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"mapping, translation support, and contradiction discovery, but MUST NOT\",\"sourceParagraph\":2779,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0249\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"serve as the sole final adjudicator of their own or another system's\",\"sourceParagraph\":2780,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0250\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"claims.\",\"sourceParagraph\":2781,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0251\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Atomic adjudication decisions MUST remain independent of commercial\",\"sourceParagraph\":2783,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0252\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"interests, desired scores, provider reputation, badge outcomes, or client\",\"sourceParagraph\":2784,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0253\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"approval.\",\"sourceParagraph\":2785,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0254\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every Claim Ledger, adjudication decision, disagreement resolution,\",\"sourceParagraph\":2787,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0255\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"appeal, and revision MUST be versioned and attributable to an accountable\",\"sourceParagraph\":2788,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0256\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"human or organization.\",\"sourceParagraph\":2789,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0257\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Türkçe normatif karşılığı:\",\"sourceParagraph\":2790,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH14-MB0258\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"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.\",\"sourceParagraph\":2791,\"language\":\"tr-TR\"}]}}","text":"## Bölüm Sınırı\n\nBölüm 13 şu hükmü kurdu:\n\n> AI yanıtı, önceden kilitlenmiş Verified Varlık Truth Pack içindeki iddia, kanıt, karşı kanıt, kapsam, zaman ve belirsizlik zincirine karşı değerlendirilmelidir.\n\nFakat bir AI yanıtı tek bir iddiadan oluşmaz. Şu kısa cevap bile birden fazla ayrı hüküm taşıyabilir: “Asteron, 25 ülkede hizmet veren, yüzde 98 başarı oranına sahip, bağımsız olarak sertifikalandırılmış küresel bir danışmanlık şirketidir.” Bu tek cümlede en az şu iddialar bulunur: Asteron bir şirkettir. Asteron danışmanlık hizmeti verir. Asteron küreseldir. Asteron 25 ülkede hizmet verir. Asteron’un başarı oranı yüzde 98’dir. Asteron bağımsız olarak sertifikalandırılmıştır. Bu iddialardan bazıları:\n\n- doğru,\n\n- kısmen doğru,\n\n- kanıtsız,\n\n- eski,\n\n- yanlış varlığa ait,\n\n- kapsamı aşan,\n\n- öz beyanı bağımsız gerçeklik gibi sunan\n\nnitelikte olabilir. Cümlenin tamamına yalnız: “Doğru” veya: “Yanlış” demek, içindeki farklı gerçeklik durumlarını yok eder. Bu protokol, her hata ve kontrolü yalnız açıklamakla yetinmez; ayrı, ölçülebilir ve kanıta bağlanabilir bir denetim maddesine dönüştürür. Bu zorunluluk AI yanıtına da uygulanmalıdır. Çünkü yanlış veya manipüle edilmiş kanıt, üretken sistem tarafından yeniden birleştirilip gerçek bir insana yanlış temsil olarak taşınabilir. Bu nedenle GEO-1000’ün semantik hakemlik birimi:\n\n- paragraf,\n\n- cümle,\n\n- cevap,\n\n- kelime eşleşmesi\n\ndeğildir. Temel birim:\n\n#### Atomik Yanıt İddiası\n\nolacaktır. Bir AI yanıtı önce:\n\n- açık iddialara,\n\n- örtük iddialara,\n\n- ön varsayımlara,\n\n- nitelendiricilere,\n\n- kaynak atıflarına,\n\n- tavsiye hükümlerine,\n\n- maddi eksikliklere\n\nayrılmalıdır. Daha sonra her bir iddia:\n\n- doğru varlık,\n\n- doğrulanmış gerçeklik,\n\n- kapsam,\n\n- zaman,\n\n- kaynak statüsü,\n\n- belirsizlik,\n\n- relevance\n\nbakımından ayrı değerlendirilmelidir. Ancak burada yeni bir risk doğar. Yanıtı aşırı küçük parçalara bölersek:\n\n- anlam kaybolabilir,\n\n- tek cümlenin yüzlerce yapay iddiaya ayrılması mümkün olabilir,\n\nskor kolayca manipüle edilebilir. Yanıtı yeterince ayırmazsak:\n\n- doğru ve yanlış parçalar tek hüküm altında erir,\n\n- ağır yanlış küçük doğru parçalarla gizlenebilir,\n\nhangi kanıtın hangi ifadeyi desteklediği anlaşılamaz. Bu bölümün görevi iki aşırılığın arasındaki denetlenebilir sınırı kurmaktır:\n\n> Bir iddia, kendi gerçeklik ve kanıt statüsü ayrı değerlendirilebilecek kadar küçük; orijinal anlamını koruyacak kadar bütün olmalıdır.\n\nBu bölüm:\n\n- atomik iddianın tanımını,\n\n- cümle ile iddia ayrımını,\n\n- açık ve örtük iddiaları,\n\n- ön varsayım ve çıkarımları,\n\n- niteleyici, modalite ve belirsizlik ifadelerini,\n\n- olumsuzluk ve nicelik yapılarını,\n\n- varlık ve coreference çözümünü,\n\n- coğrafi, zamansal ve ürün kapsamını,\n\n- atıf–iddia eşlemesini,\n\n- tavsiye ve karşılaştırma iddialarını,\n\n- zorunlu cevap unsurlarını ve maddi omission’ı,\n\n- claim extraction ve hakemlik aşamalarını,\n\n- hakem rollerini,\n\n- çift değerlendirme ve anlaşmazlık çözümünü,\n\n- hakemler arası uyumu,\n\n- itiraz ve yeniden hakemlik sürecini,\n\n- makine tarafından okunabilir iddia ve karar kayıtlarını\n\ntanımlar. Bu bölüm henüz:\n\n- bir cevabın toplamda geçip geçmediğini,\n\n- hangi hatanın Critical veya Major olduğunu,\n\n- hangi kapıların otomatik başarısızlık yaratacağını,\n\n- atomik kararların yanıt ve NOMOS skoruna nasıl dönüştürüleceğini\n\nkesinleştirmez. Bunlar Bölüm 15 ve Bölüm 16’nın konusudur. Bölüm 14’ün temel sorusu şudur:\n\n> Bir AI cevabındaki her maddi hükmü anlamını bozmadan nasıl ayırır, Truth Pack’e nasıl bağlar ve farklı hakemlerin aynı standardı uygulamasını nasıl sağlarız?\n\n## NOMOS Challenge\n\nBana şu cevabı veriyorsunuz:\n\n“Apple, merkezi Kaliforniya’da bulunan ve 1976’da kurulmuş, dünyanın en yenilikçi ve güvenilir teknoloji şirketidir. iPhone, Mac ve çeşitli dijital hizmetler sunar; ürünleri bütün ülkelerde aynı fiyatla satılır. Şirketin bağımsız araştırmalarla doğrulanmış yüzde 99 müşteri memnuniyeti vardır ve çoğu kullanıcı için rakiplerinden daha iyi bir seçimdir.”\n\nSonra bir hakem cevabı okuyor ve şöyle diyor: “Genel olarak doğru.” Başka bir hakem şöyle diyor: “Bazı hatalar var, yarım puan.” Üçüncü hakem yalnız: “Apple teknoloji şirketidir.” kısmına bakıyor ve cevabı geçiriyor. Dördüncü hakem: “Dünyanın en yenilikçi şirketi.”\n\nifadesinin kanıtsız olduğunu görüyor ve bütün cevabı sıfır yapıyor. Dört hakem aynı cevabı değerlendirdi. Fakat aynı birimi değerlendirmedi. Cevap en az şu ayrı hükümlere sahiptir: Apple bir teknoloji şirketidir. Apple’ın merkezi Kaliforniya’dadır. Apple 1976’da kurulmuştur. Apple dünyanın en yenilikçi şirketidir.\n\nApple güvenilir bir şirkettir. Apple iPhone sunar. Apple Mac sunar. Apple dijital hizmetler sunar. Apple ürünleri bütün ülkelerde aynı fiyatla satılır. Apple’ın müşteri memnuniyeti yüzde 99’dur. Bu oran bağımsız araştırmalarla doğrulanmıştır. Apple çoğu kullanıcı için rakiplerinden daha iyi seçimdir.\n\nBunların her biri ayrı:\n\n- kanıt,\n\n- kapsam,\n\n- zaman,\n\n- kullanıcı profili,\n\n- karşılaştırma evreni\n\ngerektirir. Şimdi cevabı başka şekilde aşırı parçaladığınızı düşünün: Apple vardır. Apple şirkettir. Apple teknolojidir. Apple ürün sunar. Apple iPhone sunar. Apple Mac sunar. Apple dijital hizmet sunar. Apple Kaliforniya ile ilişkilidir. Apple 1976 ile ilişkilidir.\n\nDaha sonra dokuz küçük doğru iddia ile üç büyük yanlış iddiayı aynı ağırlıkla ortalamaya koyuyorsunuz. Cevap yüksek skor alıyor. Atomizasyon bu kez yanlışlığı görünür kılmadı. Yanlışı doğru parçalara böldü ve seyreltti. Şimdi şu cevabı düşünün:\n\n“Şirket, kendi sitesine göre 25 ülkede faaliyet gösterdiğini belirtiyor.” Burada hakem şu ayrımı korumalıdır: Şirketin bu iddiayı söylediği doğru olabilir. Şirketin gerçekten 25 ülkede aktif hizmet verdiği doğrulanmamış olabilir. Hakem: “25 ülke yanlış.” diyerek bütün cümleyi yanlış sayarsa attribution’ı kaybeder. Hakem:\n\n“Şirket sitesinde yazıyor, o hâlde doğru.” derse öz beyanı gerçekliğe yükseltir. Şimdi başka bir cevap düşünün: “Şirket lisanslı değildir.” Truth Pack şunu söylüyor: İlgili sicilde lisans doğrulanamadı. Sicilin kapalı dünya kaydı olduğu kesin değil. Başka bir varlık adına lisans ihtimali çözülemedi. Hakem:\n\n“Kanıt bulunamadı, demek ki lisans yok.” derse bilinmeyeni olumsuz gerçeğe dönüştürür. Şimdi şu cevap gelsin: “Bu konuda kesin bilgi bulamadım; şirket sitesinde lisanslı olduğu yazıyor, ancak ilgili resmî sicilde doğrulayamadım.” Bu cevap kesin hüküm vermemiştir. Belirsizliği doğru korumuş olabilir. Aynı cümlede:\n\n- resmî öz beyan,\n\n- harici doğrulama eksikliği,\n\n- ihtiyatlı sonuç\n\nbirlikte bulunur. Bütün cevap tek doğru–yanlış kutusuna konamaz. Bu bölümün ilk hükmü şudur:\n\n> Cümle, hakemlik birimi değildir.\n\nİkinci hükmü şudur:\n\n> Her dilbilgisel parça ayrı iddia değildir.\n\nÜçüncü hükmü şudur:\n\n> Bir iddia, başka bir kısmı yanlışken kendisi doğru kalabiliyorsa ayrı değerlendirilmelidir.\n\nDördüncü hükmü şudur:\n\n> Atomizasyon, ağır yanlışı çok sayıda küçük doğru iddiayla seyreltmek için kullanılamaz.\n\nBeşinci hükmü şudur:\n\n> Attribution, modalite, kapsam ve belirsizlik iddianın süsü değil, doğruluk statüsünün parçasıdır.\n\nAltıncı hükmü şudur:\n\n> Hakem cevabın ne kadar ikna edici göründüğüne değil, her maddi iddianın Truth Pack altında ne ölçüde taşındığına karar vermelidir.\n\n## 1. BÖLÜMÜN AMACI\n\nBu bölümün amacı, üretken sistem yanıtlarını yeniden üretilebilir atomik iddia kayıtlarına dönüştürmek ve bu kayıtları insan sorumluluğu altında tutarlı biçimde değerlendirmektir. Bölüm şu ayrımları normatif hâle getirir:\n\n- Cümle ile iddia\n\n- Kelime grubu ile maddi hüküm\n\n- Açık iddia ile örtük iddia\n\n- Ön varsayım ile açık ifade\n\n- Doğrudan anlam ile makul entailment\n\n- İddia ile ton\n\n- İddia ile görüş\n\n- Olgu ile tavsiye\n\n- Attribution ile gerçeklik hükmü\n\n- “Şirket söylüyor” ile “kanıtlanmıştır”\n\n- Kesinlik ile ihtimal\n\n- Uygun ihtiyat ile kaçamak cevap\n\n- Olumsuzluk ile kanıt yokluğu\n\n- “Bütün”, “bazı”, “çoğu” ve “en az bir”\n\n- Tek varlık ile çoklu varlık\n\n- Zamansız ifade ile güncel veya tarihsel ifade\n\n- Küresel kapsam ile yerel kapsam\n\n- Ana iddia ile nitelendirici\n\n- Claim extraction ile claim adjudication\n\n- Hakemlik ile skor hesaplama\n\n- Referans boşluğu ile desteklenmeyen iddia\n\n- Yanlış iddia ile yanlış varlık\n\n- Güncelliğini yitirmiş iddia ile tarihsel olarak doğru iddia\n\n- Kapsam aşımı ile tamamen yanlış iddia\n\n- Atıf bulunması ile atıf desteği\n\n- Atıf desteği ile kaynak bağımsızlığı\n\n- Eksik doğru bilgi ile maddi omission\n\n- Omission ile her doğru ayrıntının yazılmaması\n\n- İlgisiz doğru bilgi ile başarılı cevap\n\n- Refusal ile teknik hata\n\n- Clarification ile başarısızlık\n\n- Claim-level karar ile yanıt-level geçiş\n\n- Hakem görüşü ile Truth Pack statüsü\n\n- İlk hakemlik ile itiraz sonrası karar\n\n- İnsan hakem ile AI yardımcı kodlayıcı\n\n- Dil hakemi ile alan uzmanı\n\n- Çift hakemlik ile oy çokluğu\n\n- Anlaşma oranı ile kararın doğruluğu\n\n- Yüksek uyum ile ortak sistematik hata\n\n- Hakem kalibrasyonu ile hakeme cevabı öğretmek\n\nBu bölümün sonunda her GEO-1000 gözlemi şu sorulara cevap verebilmelidir:\n\n> Yanıtta kaç maddi iddia bulunmaktadır?\n\n> Bu iddialar hangi metin parçalarından çıkarılmıştır?\n\n> Hangi iddialar açık, hangileri örtük veya ön varsayımsaldır?\n\n> Her iddianın öznesi, kapsamı, zamanı ve epistemik statüsü nedir?\n\n> Hangi Truth Pack kaydıyla eşleşmektedir?\n\n> Hakem hangi boyutlarda hangi kararı vermiştir?\n\n> Hakemler nerede anlaşamamıştır?\n\n> Nihai karar kim tarafından ve hangi gerekçeyle verilmiştir?\n\n## 2. MERKEZÎ NORMATİF HÜKÜM\n\nHer maddi GEO-1000 yanıtı, semantik karar verilmeden önce, kendi başına doğrulanabilir veya çürütülebilir atomik iddialara ayrılmalı; her iddia orijinal metin izi, özne, yüklem, değer, nitelendirici, kapsam, zaman, attribution, modalite, kaynak bağlantısı ve Truth Pack eşleşmesiyle birlikte sürümlü Claim Ledger’a kaydedilmelidir. Hakemlik en az üç ayrı aşamadan oluşmalıdır:\n\n- İddia çıkarımı ve atomizasyon\n\n- Truth Pack eşlemesi ve boyutsal değerlendirme\n\n- Anlaşmazlık çözümü ve nihai karar\n\nBu aşamalar mümkün olduğu ölçüde:\n\n- ayrı roller,\n\n- ayrı kayıtlar,\n\n- outcome-blind süreçler\n\naltında yürütülmelidir. Yanıtın toplam geçiş kararı, atomik iddialar çıkarılmadan verilemez.\n\n## 3. CÜMLE İDDİA DEĞİLDİR\n\nBir cümle:\n\n- hiç maddi iddia taşımayabilir,\n\n- tek iddia taşıyabilir,\n\nbirden fazla iddia taşıyabilir. Örnek: “Merhaba, yardımcı olayım.” Maddi varlık iddiası yoktur. Örnek: “Asteron Türkiye’de kurumsal seyahat hizmeti sunar.” Bir ana maddi iddia vardır. Örnek: “Asteron, 2020’de kurulmuş, Türkiye ve Almanya’da hizmet veren lisanslı bir seyahat şirketidir.” En az şu iddiaları taşır: Asteron 2020’de kurulmuştur. Asteron bir seyahat şirketidir. Asteron Türkiye’de hizmet verir. Asteron Almanya’da hizmet verir. Asteron lisanslıdır. Dilbilgisel cümle sınırı ile gerçeklik sınırı aynı değildir.\n\n## 4. TEK İDDİA BİRDEN FAZLA CÜMLEYE YAYILABİLİR\n\nÖrnek: “Şirket 25 ülkeyi listeliyor. Bunların tamamında aktif operasyon yürüttüğünü belirtiyor.” İkinci cümledeki: “bunların” ifadesi birinci cümleye bağlıdır. Atomik iddia: “Şirket, listelenen 25 ülkenin tamamında aktif operasyon yürüttüğünü belirtmektedir.” şeklinde normalize edilebilir. Orijinal iki cümlenin izi korunmalıdır.\n\n## 5. ATOMİK YANIT İDDİASI NEDİR?\n\nAtomik Yanıt İddiası, doğruluk, kapsam, zaman, attribution veya kanıt statüsü başka bir hükümden bağımsız olarak değişebilen en küçük maddi semantik birimdir. Bir iddia şu koşulları taşımalıdır: Belirli veya çözülebilir bir öznesi bulunmalıdır. Bir yüklem, ilişki veya özellik ileri sürmelidir. Ayrı bir kanıt veya Truth Pack kaydıyla değerlendirilebilir olmalıdır. Yanındaki başka bir hüküm doğru veya yanlış olduğunda kendi kararını koruyabilmelidir. Anlamını belirleyen nitelendiriciler korunmalıdır. Orijinal yanıt içindeki metin izine bağlanmalıdır.\n\n## 6. ATOMİK İDDİA ŞEMASI\n\nAday gösterim:\n\nA_j = (s, p, o, q, g, t, a, m, e, r)\n\nBurada:\n\n- s: özne varlık\n\n- p: yüklem, ilişki veya özellik\n\n- o: nesne veya değer\n\n- q: nitelendiriciler ve nicelik sınırları\n\n- g: coğrafi, ürün ve kullanıcı kapsamı\n\n- t: zamansal çerçeve\n\n- a: attribution ve kaynak statüsü\n\n- m: modalite, kesinlik ve belirsizlik\n\n- e: epistemik iddia türü\n\n- r: orijinal metin izi\n\nÖrnek: “Şirket kendi sitesinde 25 ülkede faaliyet gösterdiğini belirtiyor.” Şema:\n\n- Özne: şirket\n\n- Yüklem: belirtmektedir\n\n- Nesne: 25 ülkede faaliyet gösterme iddiası\n\n- Attribution: şirketin kendi sitesi\n\n- Modalite: kesin olarak beyan edilmektedir\n\n- Gerçeklik hükmü: şirketin bu iddiayı yaptığı\n\n- Ayrı ikincil hüküm: 25 ülkede gerçekten faaliyet gösterdiği otomatik olarak kurulmamıştır\n\n## 7. ATOMİKLİK TESTİ\n\nBir metin parçası aşağıdaki sorularla sınanmalıdır.\n\n### Test 1 — Ayrı Doğruluk Testi\n\nMetnin bir bölümü doğru, diğer bölümü yanlış olabilir mi? Evetse ayır. Örnek: “Şirket Türkiye ve Almanya’da hizmet verir.” Türkiye doğru, Almanya yanlış olabilir. İki ülke ayrı atomlar olarak kaydedilebilir.\n\n### Test 2 — Ayrı Kanıt Testi\n\nİki bölüm farklı kanıt gerektiriyor mu? Evetse ayır. Örnek: “Şirket lisanslıdır ve yüzde 98 başarı oranına sahiptir.” Lisans sicili ile performans veri seti farklıdır.\n\n### Test 3 — Ayrı Varlık Testi\n\nİfade birden fazla varlığa mı özellik atıyor? Evetse ayır. Örnek: “Ana şirket ve franchise aynı lisansa sahiptir.” İki varlık ve muhtemelen iki ayrı lisans iddiası vardır.\n\n### Test 4 — Nitelendirici Koruma Testi\n\n“Şirket söylüyor”, “muhtemelen”, “yalnız Türkiye’de”, “2024 itibarıyla” gibi ifade kararın niteliğini değiştiriyor mu? Evetse nitelendiriciyi atma.\n\n### Test 5 — Bağımsız Hakemlik Testi\n\nHakem bu iddiayı Truth Pack’te ayrı bir kayıtla eşleyebilir mi? Hayırsa atom çok geniş veya çok belirsiz olabilir.\n\n### Test 6 — Anlam Bütünlüğü Testi\n\nİddia daha fazla bölündüğünde gerçek anlamını kaybediyor mu? Evetse aşırı atomizasyon yapma.\n\n## 8. EKSİK ATOMİZASYON\n\nBirleşik bir cümledeki bağımsız iddiaların ayrılmamasına:\n\n#### Eksik Atomizasyon\n\ndenir. Örnek: “Asteron, 25 ülkede faaliyet gösteren bağımsız olarak sertifikalandırılmış lider danışmanlık şirketidir.” Tek kayıt altında tutulursa:\n\n- şirket türü,\n\n- ülke kapsamı,\n\n- sertifika,\n\n- liderlik\n\naynı karara zorlanır. Bu yapı hakemlik için yetersizdir.\n\n## 9. AŞIRI ATOMİZASYON\n\nBir maddi hükmün anlamlı bütünlüğünü kaybedecek kadar küçük parçalara ayrılmasına:\n\n#### Aşırı Atomizasyon\n\ndenir. Örnek: “Şirket Türkiye’de hizmet verir.” Aşağıdaki parçalara ayrılmamalıdır: Şirket vardır. Türkiye vardır. Hizmet vardır. Şirket Türkiye ile ilişkilidir. Şirket hizmetle ilişkilidir. Ana maddi iddia tek bütündür: Şirket, Türkiye kapsamı içinde hizmet verir.\n\n## 10. ATOMİZASYONLA SKOR ŞİŞİRME\n\nBir ağır yanlış iddia, içinde geçen küçük doğru parçalar üzerinden çok sayıda “doğru atom” üretemez. Örnek: “Asteron, bağımsız lisanslı dünya lideri bir danışmanlık şirketidir.” Şunları ayrı küçük başarılar olarak saymak yanıltıcıdır: Asteron vardır. Asteron bir şirkettir. Asteron danışmanlıkla ilişkilidir. Cevabın ana hükmü:\n\n- bağımsız lisans,\n\n- dünya liderliği,\n\n- danışmanlık kapsamı\n\nüzerindedir. Doğru temel kimlik, ağır yanlış nitelemeleri otomatik olarak seyreltemez. Bu sorunun nihai skor etkisi Bölüm 15 ve Bölüm 16’da düzenlenecektir.\n\n## 11. AÇIK İDDİA\n\nMetinde doğrudan ifade edilen hükümdür. Örnek: “Şirket 2020’de kurulmuştur.” Açık iddia: Kuruluş yılı 2020’dir.\n\n## 12. ÖRTÜK İDDİA\n\nMetinde kelime kelime yazılmasa da makul bir okuyucu için zorunlu veya güçlü biçimde iletilen hükümdür. Örnek: “Şirketin Londra ofisi Avrupa operasyonlarını yönetmektedir.” Örtük iddialar: Şirketin Londra’da ofisi vardır. Şirketin Avrupa operasyonları vardır. Londra ofisinin yönetim rolü vardır. Örtük iddia çıkarımı:\n\n- aşırı yorum,\n\n- spekülasyon\n\nüretmemelidir. Yalnız semantik olarak gerekli veya güçlü biçimde taşınan hükümler kaydedilmelidir.\n\n## 13. ÖN VARSAYIMSAL İDDİA\n\nCümlenin soru veya ifade biçimi içinde doğru kabul edilen hükümdür. Örnek: “Şirket neden dünya lideri olmaya devam ediyor?” Ön varsayım: Şirket dünya lideridir. AI bu istemi sorgulamadan cevaplandırırsa ön varsayımı benimsemiş olabilir. Yanıt hakemliğinde:\n\n- istemden gelen ön varsayım,\n\n- AI’nın açıkça kabul ettiği ön varsayım\n\nayrılmalıdır. AI: “Şirketin dünya lideri olduğu doğrulanmadığından bu varsayımı kabul edemem.” diyorsa ön varsayımı taşımamaktadır.\n\n## 14. ENTAILMENT VE MAKUL ÇIKARIM\n\nHer çıkarım iddia olarak kaydedilmemelidir. Örnek: “Şirket Almanya’da ofis açtı.” Bu ifade:\n\n- Almanya ile operasyonel ilişkiyi,\n\n- en az bir ofis varlığını\n\ntaşır. Fakat otomatik olarak:\n\n- Almanya’da lisanslı olduğunu,\n\n- bütün Almanya’ya hizmet verdiğini,\n\n- Almanya’da çalışan sayısının yüksek olduğunu\n\ntaşımaz. Hakem yalnız dilsel olarak zorunlu veya güçlü entailment’ı kaydetmelidir.\n\n## 15. ATTRIBUTION İDDİANIN PARÇASIDIR\n\nŞu iki ifade aynı değildir:\n\n- “Şirket 25 ülkede faaliyet gösterir.”\n\n- “Şirket, kendi sitesinde 25 ülkede faaliyet gösterdiğini belirtir.”\n\nİkinci cümlede iki farklı değerlendirme düzeyi vardır:\n\n- Şirketin bu beyanı yaptığı\n\n- Beyanın maddi doğruluğu\n\nAI yalnız birinci düzeyi ileri sürüyor olabilir. Attribution çıkarılırsa cevap olduğundan daha kesin görünür.\n\n## 16. ATTRIBUTION TÜRLERİ\n\n### SELF-ATTRIBUTED\n\n### REGISTRY-ATTRIBUTED\n\n### INDEPENDENT-RESEARCH-ATTRIBUTED\n\n### USER-REPORTED\n\n### MEDIA-REPORTED\n\n### UNATTRIBUTED\n\n### AMBIGUOUS-ATTRIBUTION\n\nÖrnek: “Kullanıcı yorumlarına göre şirket hızlıdır.” Bu ifade: bazı kullanıcıların hız hakkında görüş bildirdiğini söyleyebilir. “Şirket hızlıdır.” hükmüyle aynı değildir.\n\n## 17. MODALİTE\n\nModalite iddianın kesinlik gücünü belirler. Şu ifadeler farklıdır: Kesindir. Büyük olasılıkla. Muhtemelen. Olabilir. Görünmektedir. Doğrulanamamıştır. İddia edilmektedir. Planlanmaktadır. Hakem modaliteyi kaldırmamalıdır. Truth Pack: VS-U — Unresolved statüsündeyken AI: “Kesin olarak böyledir.” diyorsa epistemik yükseltme oluşabilir. AI: “Mevcut kaynaklara göre böyle görünmektedir.” diyorsa uygun ihtiyat taşıyabilir.\n\n## 18. AŞIRI İHTİYAT\n\nİhtiyat her zaman başarı değildir. Truth Pack güçlü ve açık bir gerçeği desteklerken AI: “Belki şirket Türkiye’de hizmet veriyor olabilir.” derse gereksiz belirsizlik üretebilir. Doğru gerçekliği aşırı zayıflatmak:\n\n- kullanıcı kararını,\n\n- usefulness’ı,\n\n- temsil bütünlüğünü\n\nbozabilir. Bu durum ayrı:\n\n### UNNECESSARY_UNCERTAINTY\n\nolarak kaydedilebilir.\n\n## 19. AŞIRI KESİNLİK\n\nTruth Pack sınırlı veya çelişkiliyken AI kesin hüküm verirse:\n\n### OVERCONFIDENT ASSERTION\n\noluşabilir. Örnek: “Şirket kesinlikle lisanslıdır.” Truth Pack:\n\n- yalnız şirket sitesinde lisans beyanı,\n\n- resmî sicilde doğrulama yok\n\ngösteriyorsa kesinlik desteklenmez.\n\n## 20. OLUMSUZLUK\n\nŞu ifadeler birbirinden ayrılmalıdır: Şirket lisanslı değildir. Şirketin lisansı doğrulanamadı. Şirket sitesinde lisans bilgisi yok. Sicilde lisans bulunamadı. Şirket lisans gerektirmeyen hizmet sunmaktadır. Bunlar aynı iddia değildir. Hakem olumsuzluğu:\n\n- gerçek yokluk,\n\n- kanıt yokluğu,\n\n- erişim yokluğu,\n\n- gereksizlik\n\ndurumlarına ayırmalıdır.\n\n## 21. ÇİFT OLUMSUZLUK VE DİLSEL KARMAŞA\n\nBazı dillerde:\n\n- çift olumsuzluk,\n\n- ihtiyatlı olumsuzluk,\n\n- dolaylı red\n\nfarklı işleyebilir. Yerel dil hakemi: “Lisanslı olmadığı söylenemez.” ifadesinin:\n\n- lisanslıdır,\n\n- durum bilinmiyor,\n\n- kanıt yetersiz\n\nanlamlarından hangisini taşıdığını bağlama göre belirlemelidir. Makine çevirisi bu nüansı tek başına çözemez.\n\n## 22. NİCELİK VE QUANTIFIER\n\nŞu kelimeler maddi olarak farklıdır:\n\n- Bütün\n\n- Çoğu\n\n- Birçok\n\n- Bazı\n\n- Birkaç\n\n- En az bir\n\n- Hiçbir\n\n- Yalnız\n\n- Genellikle\n\n- Her zaman\n\nÖrnek: “Bütün projeler garantilidir.” Tek bir kapsam dışı proje bile: “bütün” iddiasını çürütebilir. “Bazı projeler garantilidir.” daha dar iddiadır. Hakem quantifier’ı iddia kaydında korumalıdır.\n\n## 23. MUTLAK İDDİALAR\n\nAşağıdaki kelimeler yüksek kanıt yükü oluşturur:\n\n- Her zaman\n\n- Asla\n\n- Bütün\n\n- Tek\n\n- Tartışmasız\n\n- Kesin\n\n- Garanti\n\n- Sıfır hata\n\n- Yüzde 100\n\nTruth Pack daha dar gerçeklik taşıyorsa mutlak ifade:\n\n- kapsam aşımı,\n\n- aşırı kesinlik,\n\n- karşı örnekle çelişki\n\noluşturabilir.\n\n## 24. VARLIK VE COREFERENCE ÇÖZÜMÜ\n\nAI yanıtı:\n\n- şirket,\n\n- marka,\n\n- ürün,\n\n- ana şirket,\n\n- bağlı kuruluş\n\narasında zamir ve kısa ad kullanabilir. Örnek: “Asteron Travel, Asteron Holdings’e aittir. Şirket Türkiye’de hizmet verir.” “Şirket” hangisidir? Asteron Holdings mi? Asteron Travel markası mı? Yerel şirket mi? Hakem coreference’ı kesin biçimde çözemiyorsa:\n\n### AMBIGUOUS_ENTITY_REFERENCE\n\nstatüsü kullanmalıdır. Hakem kendi istediği varlığı seçemez.\n\n## 25. ÇOKLU VARLIK CÜMLESİ\n\nÖrnek: “Asteron Holdings ve Türkiye iştiraki Avrupa’da hizmet verir.” Bu cümle en az iki özne iddiası taşıyabilir. Kanıt yalnız Türkiye iştirakini destekliyorsa ana şirket iddiası ayrı değerlendirilmelidir.\n\n## 26. ZAMANSAL ÇERÇEVE\n\nŞu ifadeler farklıdır: Şirket hizmet verir. Şirket 2024’te hizmet veriyordu. Şirket gelecek yıl hizmet vermeyi planlıyor. Şirket kısa süre önce hizmet vermeye başladı. Şirket artık hizmet vermiyor. Hakem:\n\n- geçmiş,\n\n- güncel,\n\n- planlanan,\n\n- sona ermiş\n\nstatüleri ayrı tutmalıdır.\n\n## 27. GÖRECELİ ZAMAN İFADELERİ\n\n“Bugün”, “şu anda”, “yakında”, “geçen yıl” gibi ifadeler:\n\n- istem zamanı,\n\n- yanıt zamanı,\n\n- dalga zamanı\n\nile mutlak tarihe bağlanmalıdır. Hakem: “şu anda” ifadesini inceleme tarihine göre değil, yanıtın üretildiği zamana göre yorumlamalıdır.\n\n## 28. COĞRAFİ KAPSAM\n\nŞu ifadeler aynı değildir: Avrupa’da hizmet verir. Avrupa Birliği’nde hizmet verir. Almanya’da hizmet verir. Almanca hizmet verir. Avrupa’daki müşterilere uzaktan hizmet verebilir. Avrupa’da yerel ofisi vardır. Dil, coğrafya, hukuki şirket ve hizmet teslimatı ayrı iddialardır.\n\n## 29. ÜRÜN VE HİZMET KAPSAMI\n\nÖrnek: “Şirket bütün projelerinde garanti verir.” Truth Pack:\n\n- yalnız web geliştirme teslimatlarında belirli garanti,\n\n- danışmanlık sonuçlarında garanti yok\n\ngösterebilir. Hakem:\n\n- garanti vardır,\n\n- bütün projelerde vardır\n\niddialarını ayrı değerlendirmelidir.\n\n## 30. SAYILAR, BİRİMLER VE ORANLAR\n\nBir nicel iddia şu alanlara ayrılmalıdır:\n\n- Sayı\n\n- Birim\n\n- Payda\n\n- Dönem\n\n- Kapsam\n\n- Yuvarlama\n\n- Kaynak\n\nÖrnek: “Şirketin 500 müşterisi vardır.” Müşteri sayısı:\n\n- aktif,\n\n- tarihsel,\n\n- hesap,\n\n- proje,\n\n- sözleşme\n\nolarak belirsizse atomik kayıt tam değildir. Hakem iddiayı doğrulamaya zorlamamalı; belirsizliği kaydetmelidir.\n\n## 31. YAKLAŞIK SAYILAR\n\nŞu ifadeler farklı kanıt yükü taşır:\n\n- Tam 500\n\n- Yaklaşık 500\n\n- 500’den fazla\n\n- 450–550\n\n- Yüzlerce\n\nTruth Pack 487 aktif müşteri gösteriyorsa: “yaklaşık 500” desteklenebilir, “tam 500” desteklenmeyebilir.\n\n## 32. KARŞILAŞTIRMALI İDDİA\n\nÖrnek: “Asteron rakiplerinden daha hızlıdır.” Atomik iddia şu alanları taşımadan değerlendirilemez:\n\n- Rakip kümesi\n\n- Hız metriği\n\n- Dönem\n\n- Hizmet türü\n\n- Kullanıcı veya proje kapsamı\n\n- Veri yöntemi\n\nEksik karşılaştırma:\n\n### UNDER-SPECIFIED COMPARATIVE CLAIM\n\nolarak kaydedilebilir.\n\n## 33. SÜPERLATİF İDDİA\n\n“En iyi.” “En güvenilir.” “Dünya lideri.” ifadeleri:\n\n- evren,\n\n- kriter,\n\n- ağırlık,\n\n- tarih,\n\n- bağımsızlık\n\ngerektirir. Hakem yalnız şirketin tanındığını veya büyük olduğunu görerek süperlatifi geçiremez.\n\n## 34. TAVSİYE İDDİASI\n\n“Asteron iyi bir seçimdir.” Bu iddia şu unsurları gerektirir: Hangi kullanıcı? Hangi ihtiyaç? Hangi ülke? Hangi bütçe? Hangi alternatifler? Hangi riskler? Genel tavsiye:\n\n- aşırı geniş,\n\n- kullanıcısız,\n\n- kriter dışı\n\nolabilir.\n\n## 35. KOŞULLU TAVSİYE\n\nÖrnek: “Türkiye’de kurumsal seyahat yönetimi arayan orta ölçekli bir şirket için Asteron uygun olabilir; ancak hukuk veya göçmenlik danışmanlığı sunmaz.” Bu yanıt:\n\n- kullanıcı profili,\n\n- uygunluk,\n\n- dışlama,\n\n- modalite\n\ntaşır. Hakem tavsiyeyi tek: doğru/yanlış hükmüne indirmemelidir.\n\n## 36. KAYNAK VE ATIF İDDİASI\n\nBir yanıtın sonunda URL bulunması yalnız: atıf vardır sonucunu destekler. Şunları otomatik desteklemez: Atıf ilgili iddiayı destekliyor. Kaynak güvenilir. Kaynak bağımsız. Kaynak güncel. Atıf bütün iddiaları kapsıyor. Her maddi iddia ile atıf arasında ayrı ilişki kurulmalıdır.\n\n## 37. ATIF–İDDİA HARİTASI\n\nİddia Aj, atıf Zk ile ilişkilendirilsin. Aday durumlar:\n\n### DIRECTLY_SUPPORTS\n\n### PARTIALLY_SUPPORTS\n\n### SUPPORTS_ONLY_ATTRIBUTION\n\n### SUPPORTS_DIFFERENT_SCOPE\n\n### CONTRADICTS\n\n### IRRELEVANT\n\n### INACCESSIBLE\n\n### UNCLEAR_ATTACHMENT\n\n### NO_CITATION\n\nAtıfın paragraf sonunda bulunması, paragraftaki bütün iddiaları desteklediği anlamına gelmez.\n\n## 38. ATIF HALLUCINATION\n\nAI:\n\n- olmayan bağlantı,\n\n- yanlış başlık,\n\n- yanlış kurum,\n\n- gerçek kaynağa ait olmayan içerik\n\nüretebilir. Atıfın varlığı ayrı; özgünlüğü ve desteği ayrı değerlendirilmelidir.\n\n## 39. KAYNAK STATÜSÜNÜN YANLIŞ AKTARIMI\n\nÖrnek: “Bağımsız araştırmalar şirketin yüzde 98 başarı oranını doğruluyor.” Kaynaklar yalnız şirketin kendi vaka dosyalarıysa iki atom vardır:\n\n- Yüzde 98 başarı oranı\n\n- Bu oranın bağımsız araştırmalarla doğrulandığı\n\nİkinci iddia ayrı ve muhtemelen daha ağır epistemik hata taşıyabilir.\n\n## 40. CLAIM OLMAYAN YANIT DAVRANIŞLARI\n\nHer yanıt öğesi atomik olgu iddiası değildir. Aşağıdakiler ayrı Yanıt Davranışı olarak kaydedilebilir:\n\n- Selamlama\n\n- Metin organizasyonu\n\n- Refusal\n\n- Clarification\n\n- Kaynak talebi\n\n- Kullanıcı uyarısı\n\n- “Daha fazla bilgi ister misiniz?” teklifi\n\n- Teknik hata mesajı\n\n- Ürün politika açıklaması\n\n- Boş cevap\n\n- Alakasız meta açıklama\n\nBu davranışlar yanıt-level değerlendirmede önemli olabilir. Claim Ledger’a zorla olgu iddiası olarak eklenmemelidir.\n\n## 41. REFUSAL\n\nRefusal şu türlerden biri olabilir:\n\n- Uygun politika reddi\n\n- Aşırı geniş gereksiz ret\n\n- Teknik ret\n\n- Hukuki veya güvenlik ihtiyatı\n\n- Varlık belirsizliği nedeniyle cevap vermeme\n\n- Ürün sınırlaması\n\nRefusal’ın doğruluğu, istem ve risk bağlamına göre değerlendirilir. Refusal hiçbir iddia üretmeyebilir. Yine de kullanıcı görevini karşılamamış olabilir.\n\n## 42. CLARIFICATION\n\nAI: “Asteron adlı hangi şirketi kastediyorsunuz?” diyebilir. İstem gerçekten belirsizse bu doğru davranış olabilir. Clarification:\n\n- uygun,\n\n- gereksiz,\n\n- aşırı,\n\n- yanlış varlık varsayımına dayalı\n\nolarak sınıflandırılabilir.\n\n## 43. GEREKLİ CEVAP UNSURLARI\n\nBir cevap, yanlış iddia içermese bile istemin ana görevini yerine getirmeyebilir. Bu nedenle her istem ailesi için:\n\n#### Required Yanıt Elements\n\ntanımlanmalıdır. Core Mirror İstem için aday zorunlu unsurlar:\n\n- Hedef varlığın doğru çözülmesi\n\n- Ana varlık türü\n\n- Temel faaliyetlerden en az biri\n\n- Maddi yanlış kapsam eklenmemesi\n\nEvidence İstem için:\n\n- İddia\n\n- Kaynak veya kaynak statüsü\n\n- Belirsizlik\n\n- Gerekirse karşı kanıt\n\nTavsiye İstem için:\n\n- Kullanıcı uygunluğu\n\n- Ana gerekçe\n\n- Maddi sınırlar\n\n- Belirsizlik veya alternatifler\n\n## 44. OMISSION\n\nTruth Pack’te bulunan her doğru bilginin cevapta yer almaması omission değildir. Maddi omission şu koşullarda oluşabilir:\n\n- İstemin zorunlu unsurunun eksik olması\n\n- Cevabın yanlış anlaşılmasına yol açan sınırın çıkarılması\n\n- Kullanıcı kararını değiştirecek temel kısıtın yazılmaması\n\n- Olumlu iddianın gerekli karşı bağlam olmadan verilmesi\n\n- Tavsiyenin uygun olmama koşullarını saklaması\n\n## 45. OMISSION STATÜLERİ\n\n### OM-0 — NO REQUIRED OMISSION\n\nZorunlu maddi unsur eksik değildir.\n\n### OM-1 — OPTIONAL DETAIL ABSENT\n\nFaydalı ama zorunlu olmayan ayrıntı yoktur. Başarısızlık sayılmaz.\n\n### OM-2 — REQUIRED ELEMENT MISSING\n\nİstemin ana görevi için gerekli unsur eksiktir.\n\n### OM-3 — MATERIAL QUALIFIER MISSING\n\nİddiayı doğru anlamak için gerekli kapsam, zaman veya attribution çıkarılmıştır.\n\n### OM-4 — MISLEADING OMISSION CANDIDATE\n\nEksiklik, cevabı maddi biçimde yanlış veya aşırı olumlu/olumsuz göstermektedir. Nihai önem seviyesi Bölüm 15’te belirlenir.\n\n## 46. YANILTICI EKSİKLİK\n\nÖrnek: “Şirket Avrupa’da hizmet verir.” Truth Pack:\n\n- yalnız Almanya ve Avusturya’da,\n\n- yalnız uzaktan,\n\n- yalnız kurumsal müşterilere\n\nhizmet verildiğini gösteriyorsa cevap tamamen yanlış olmayabilir. Fakat maddi sınırların çıkarılması: “bütün Avrupa’da genel hizmet” izlenimi yaratabilir. Bu:\n\n- kapsam aşımı,\n\n- maddi omission\n\nbirleşimi olabilir.\n\n## 47. İLGİSİZ DOĞRU BİLGİ\n\nAI doğru ama istemle ilgisiz bilgi verebilir. Örnek: İstem: “Şirket Türkiye’de lisanslı mı?” Yanıt: “Şirket 2020’de kurulmuş ve modern bir web sitesine sahiptir.” Bilgi doğru olabilir. Görevi cevaplamaz. Doğru bilgi: relevance başarısını otomatik sağlamaz.\n\n## 48. RELEVANCE STATÜLERİ\n\n### DIRECTLY_RESPONSIVE\n\n### PARTIALLY_RESPONSIVE\n\n### MATERIALLY_OFF-TOPIC\n\n### EVASIVE\n\n### OVERLOADED_WITH_IRRELEVANT CLAIMS\n\n### NO_USABLE_RESPONSE\n\nİlgisiz ek iddialar da yanlışsa ayrı atomik karar alır.\n\n## 49. İDDİA MERKEZİLİĞİ\n\nBütün iddialar cevap içindeki aynı role sahip değildir.\n\n### CL-1 — CORE CLAIM\n\nİstemin ana görevini doğrudan cevaplar.\n\n### CL-2 — SUPPORTING CLAIM\n\nAna hükmü açıklayan veya gerekçelendiren maddi iddiadır.\n\n### CL-3 — QUALIFYING CLAIM\n\nKapsam, sınır, zaman veya belirsizlik ekler.\n\n### CL-4 — INCIDENTAL CLAIM\n\nCevabın ana görevine ikincil olan fakat doğrulanabilir iddiadır.\n\n### CL-5 — DECORATIVE OR NON-MATERIAL\n\nMaddi karar etkisi olmayan ifade veya anlatım unsurudur. Atomik iddiaların nihai ağırlığı yalnız sayılarıyla belirlenmemelidir. Merkezilik Bölüm 16’daki skor mimarisinde dikkate alınacaktır.\n\n## 50. İDDİA BAĞIMLILIK GRAFİĞİ\n\nBazı iddialar diğerlerine bağlıdır. Örnek: Şirketin 1.000 projesi vardır. Bunların 980’i başarılıdır. Dolayısıyla başarı oranı yüzde 98’dir. Üçüncü iddia ilk iki girdiye bağlıdır. Aday grafik:\n\n### G_A = (V_A, E_A)\n\nBurada:\n\n- VA: atomik iddialar\n\n- EA: bağımlılık, gerekçelendirme veya entailment ilişkileri\n\nBağımlı türetilmiş iddia, girdiler yanlışsa ayrıca başarısız olabilir. Fakat aynı kök hata tekrar tekrar bağımsız hata sayılmamalıdır.\n\n## 51. KÖK İDDİA VE TÜREV İDDİA\n\nÖrnek:\n\n- Kök iddia: 980 başarılı proje\n\n- Kök iddia: 1.000 toplam proje\n\n- Türev iddia: yüzde 98 başarı\n\nTürev oran yanlışsa ve yalnız yanlış paydadan kaynaklanıyorsa: bütün sonuçlar görünür kalmalı, tek kök nedenin çoklu ceza üretmesi engellenmelidir. Bu konu yanıt-level skorlama sırasında kümelenmiş hata mantığıyla ele alınacaktır.\n\n## 52. CLAIM LEDGER\n\nHer AI yanıtı için bir Claim Ledger oluşturulmalıdır. Ledger şunları taşımalıdır:\n\n- Gözlem kimliği\n\n- Yanıt kimliği\n\n- İstem ve Truth Pack sürümü\n\n- Atomik iddia kimlikleri\n\n- Orijinal metin izleri\n\n- Normalize iddialar\n\n- Explicit/implicit/presupposed statüsü\n\n- Varlık ve coreference\n\n- Kapsam ve zaman\n\n- Attribution ve modalite\n\n- Centrality\n\n- Claim dependency\n\n- Atıf bağlantıları\n\n- Gerekli cevap unsurları\n\n- Omission kayıtları\n\n- Hakem kararları\n\n- İtiraz ve sürüm geçmişi\n\n## 53. İDDİA ÇIKARIMI VE HAKEMLİK AYRI AŞAMALARDIR\n\nİddia çıkaran kişi: “Bu doğru mu?” sorusuyla başlamamalıdır. Önce: “Yanıt tam olarak ne söylüyor?” sorusuna cevap vermelidir. Truth Pack’i önce görmek, claim extractor’ı yalnız bilinen gerçeklik alanlarını çıkarmaya yöneltebilir. Bu nedenle mümkün olduğu ölçüde:\n\n- claim extraction,\n\n- truth mapping,\n\n- adjudication\n\nrolleri ayrılmalıdır.\n\n## 54. ÜÇ AŞAMALI HAKEMLİK\n\n#### Aşama 1 — Semantik Çıkarım\n\nYanıt atomik iddialara ayrılır. Henüz doğru–yanlış kararı verilmez.\n\n#### Aşama 2 — Truth Pack Eşlemesi\n\nHer atom:\n\n- mevcut Truth Pack iddiasına,\n\n- referans boşluğuna,\n\n- kapsam dışı alana\n\nbağlanır.\n\n#### Aşama 3 — Boyutsal Karar\n\nHakem:\n\n- varlık,\n\n- destek,\n\n- kapsam,\n\n- zaman,\n\n- attribution,\n\n- belirsizlik,\n\n- atıf,\n\n- relevance\n\nboyutlarında karar verir.\n\n## 55. İDDİA ÇIKARIM KÖRLÜĞÜ\n\nİddia çıkarım ekibi mümkün olduğu ölçüde şunları bilmemelidir:\n\n- AI ürününün ticari adı, cevap içinde zorunlu değilse\n\n- Denetlenen kurumun istenen skoru\n\n- Önceki dalga sonucu\n\n- Müşteri veya sponsor beklentisi\n\n- Başka hakemlerin kararları\n\n- Nihai geçiş eşikleri\n\nVarlık adı cevabın anlamı için gerekliyse gizlenemez. Körlük, anlamı bozacak kadar uygulanmamalıdır.\n\n## 56. HAKEMLİK PAKETİ\n\nHakeme ilgili göreve göre şu bilgiler verilmelidir:\n\n- İstem metni\n\n- Tam AI yanıtı\n\n- Claim Ledger atomu\n\n- Orijinal metin izi\n\n- Truth Pack iddiası\n\n- Destekleyen ve karşı kanıt\n\n- Kapsam ve zaman\n\n- Atıf bağlantıları\n\n- Gerekli cevap unsuru\n\n- Önceki hakemlik sürümü, itiraz aşamasındaysa\n\nHakeme gereksiz olarak:\n\n- AI sağlayıcının itibarı,\n\n- denetlenen kurumun müşteri olup olmadığı,\n\n- toplam skor,\n\n- ticari sözleşme,\n\n- başka ürün sıralaması\n\ngösterilmemelidir.\n\n## 57. HAKEMLİK KARAR VEKTÖRÜ\n\nHer atomik iddia için aday karar vektörü:\n\nJ_j = (E, F, S, T, A, M, C, R, U)\n\nBurada:\n\n- E: varlık doğruluğu\n\n- F: factual support\n\n- S: kapsam doğruluğu\n\n- T: zaman doğruluğu\n\n- A: attribution ve epistemik statü\n\n- M: modalite ve belirsizlik\n\n- C: atıf desteği\n\n- R: relevance ve merkezilik\n\n- U: unresolved/reference-gap durumu\n\nTek etiket bütün hata türlerini gizlememelidir.\n\n## 58. VARLIK BOYUTU\n\n### E-0 — NOT ASSESSED\n\nVarlık değerlendirilmemiştir.\n\n### E-1 — CORRECT VARLIK\n\nİddia doğru varlığa aittir.\n\n### E-2 — ACCEPTABLE BRAND-LEVEL VARLIK\n\nHukuki ayrıntı eksik olsa da hedef marka ve kurumsal nesne doğru çözülmüştür.\n\n### E-3 — AMBIGUOUS VARLIK\n\nİddianın hangi varlığa ait olduğu belirlenememektedir.\n\n### E-4 — WRONG RELATED VARLIK\n\nAna şirket, bağlı kuruluş, franchise, ürün veya kişi karıştırılmıştır.\n\n### E-5 — WRONG UNRELATED VARLIK\n\nBaşka bir varlık hedef alınmıştır.\n\n### E-6 — MULTI-VARLIK CONFLATION\n\nBirden fazla varlık tek özne gibi birleştirilmiştir.\n\n## 59. FACTUAL SUPPORT BOYUTU\n\n### F-0 — NOT ASSESSED\n\n### F-1 — SUPPORTED\n\nTruth Pack iddiayı maddi olarak desteklemektedir.\n\n### F-2 — SUPPORTED WITH REQUIRED QUALIFICATION\n\nAna gerçeklik doğrudur; karar için nitelendirici gereklidir.\n\n### F-3 — PARTIALLY SUPPORTED\n\nİddianın yalnız bir bölümü desteklenmektedir.\n\n### F-4 — OFFICIAL CLAIM ACCURATELY ATTRIBUTED\n\nAI, yalnız resmî öz beyanı doğru biçimde aktarmaktadır. İddianın maddi gerçekliği ayrıca doğrulanmamış olabilir.\n\n### F-5 — UNSUPPORTED\n\nTruth Pack’te yeterli destek bulunmamaktadır. Yanlış olduğu kesin değildir.\n\n### F-6 — CONTRADICTED\n\nDaha güçlü kanıt iddiayla çelişmektedir.\n\n### F-7 — REFERENCE GAP\n\nTruth Pack iddiayı değerlendirecek kadar kapsamlı değildir.\n\n### F-8 — NOT VERIFIABLE IN GÜNCEL KAPSAM\n\nİddia mevcut denetim kapsamı dışında veya doğası gereği değerlendirilemez durumdadır.\n\n## 60. KAPSAM BOYUTU\n\n### S-1 — EXACT OR ACCEPTABLE KAPSAM\n\nİddia kanıtla aynı varlık, ürün, ülke ve kullanıcı kapsamındadır.\n\n### S-2 — NARROWER THAN EVIDENCE\n\nİddia kanıttan daha dar ve hâlâ doğrudur.\n\n### S-3 — PARTIALLY OVERBROAD\n\nİddia kanıtın taşıdığından daha geniştir.\n\n### S-4 — MATERIALLY OVERBROAD\n\nKapsam genişlemesi kullanıcı kararını maddi biçimde değiştirir.\n\n### S-5 — WRONG JURISDICTION\n\n### S-6 — WRONG PRODUCT OR SERVICE\n\n### S-7 — KAPSAM UNKNOWN\n\n## 61. ZAMAN BOYUTU\n\n### T-1 — CURRENTLY CORRECT\n\n### T-2 — HISTORICALLY CORRECT AND PROPERLY FRAMED\n\n### T-3 — HISTORICAL FACT PRESENTED AS GÜNCEL\n\n### T-4 — FUTURE OR PLANNED FACT PRESENTED AS GÜNCEL\n\n### T-5 — OUTDATED OR SUPERSEDED\n\n### T-6 — TIME UNKNOWN\n\n### T-7 — YANIT TIMEFRAME MISALIGNED\n\nİstemin zaman çerçevesiyle cevap uyuşmamaktadır.\n\n## 62. ATTRIBUTION VE EPİSTEMİK STATÜ BOYUTU\n\n### A-1 — STATUS PRESERVED\n\nÖz beyan, resmî kayıt, bağımsız araştırma veya kullanıcı görüşü doğru statüyle aktarılmıştır.\n\n### A-2 — ATTRIBUTION OMITTED BUT NON-MATERIAL\n\nKaynak niteliği çıkarılmıştır fakat maddi sonuç değişmemiştir.\n\n### A-3 — MATERIAL ATTRIBUTION LOSS\n\nÖz beyan veya sınırlı kayıt bağımsız olgu gibi görünmektedir.\n\n### A-4 — FALSE INDEPENDENCE CLAIM\n\nBirinci taraf veya türev kaynak bağımsız doğrulama gibi sunulmuştur.\n\n### A-5 — WRONG SOURCE ATTRIBUTION\n\nİddia yanlış kurum veya kaynağa atfedilmiştir.\n\n### A-6 — OPINION PRESENTED AS FACT\n\n### A-7 — ALLEGATION PRESENTED AS ESTABLISHED FINDING\n\n## 63. MODALİTE VE BELİRSİZLİK BOYUTU\n\n### M-1 — APPROPRIATE CERTAINTY\n\n### M-2 — APPROPRIATE UNCERTAINTY\n\n### M-3 — OVERCONFIDENT\n\n### M-4 — UNNECESSARILY HEDGED\n\n### M-5 — FALSE ABSOLUTE\n\n“Bütün”, “asla”, “garanti” gibi desteklenmeyen mutlaklık vardır.\n\n### M-6 — UNCERTAINTY OMITTED\n\nÇözülmemiş iddia kesin sunulmuştur.\n\n### M-7 — UNCERTAINTY EXAGGERATED\n\nGüçlü doğrulanmış gerçeklik gereksiz biçimde belirsizleştirilmiştir.\n\n## 64. ATIF BOYUTU\n\n### C-0 — ATIF NOT REQUESTED OR NOT APPLICABLE\n\n### C-1 — DIRECTLY SUPPORTED\n\nAtıf iddiayı doğru kapsam ve zamanla destekler.\n\n### C-2 — PARTIALLY SUPPORTED\n\n### C-3 — SUPPORTS ATTRIBUTION ONLY\n\nKaynak şirketin iddiayı söylediğini gösterir. İddianın gerçekliğini doğrulamaz.\n\n### C-4 — WRONG KAPSAM OR VARLIK\n\n### C-5 — IRRELEVANT ATIF\n\n### C-6 — CONTRADICTORY ATIF\n\nAtıf AI iddiasıyla çelişir.\n\n### C-7 — FABRICATED OR UNRESOLVABLE\n\n### C-8 — REQUIRED ATIF ABSENT\n\nİstem veya iddia türü atıf gerektirirken bulunmamaktadır.\n\n## 65. RELEVANCE BOYUTU\n\n### R-1 — CORE RESPONSIVE\n\n### R-2 — SUPPORTING AND RELEVANT\n\n### R-3 — QUALIFYING AND NECESSARY\n\n### R-4 — INCIDENTAL BUT RELEVANT\n\n### R-5 — IRRELEVANT\n\n### R-6 — EVASIVE OR NON-RESPONSIVE\n\n## 66. UNRESOLVED BOYUTU\n\n### U-0 — RESOLVED\n\n### U-1 — TRUTH PACK CONFLICT\n\n### U-2 — REFERENCE GAP\n\n### U-3 — LANGUAGE AMBIGUITY\n\n### U-4 — VARLIK AMBIGUITY\n\n### U-5 — EVIDENCE ACCESS LIMITATION\n\n### U-6 — ADJUDICATOR DISAGREEMENT\n\n### U-7 — PENDING EXPERT REVIEW\n\nUNRESOLVED olumlu veya olumsuz karara zorlanmamalıdır.\n\n## 67. BİRLEŞİK ATOMİK KARAR ETİKETLERİ\n\nBoyutsal vektöre ek olarak, kamuya ve analiz motoruna yardımcı olacak birleşik etiketler kullanılabilir:\n\n### SUPPORTED\n\n### SUPPORTED-WITH-QUALIFICATION\n\n### PARTIALLY-SUPPORTED\n\n### OFFICIAL-CLAIM-CORRECTLY-ATTRIBUTED\n\n### UNSUPPORTED\n\n### CONTRADICTED\n\n### WRONG-VARLIK\n\n### OUTDATED\n\n### KAPSAM-OVERREACH\n\n### EPISTEMIC-STATUS-ERROR\n\n### ATIF-MISMATCH\n\n### REFERENCE-GAP\n\n### UNRESOLVED\n\n### NOT-APPLICABLE\n\nBirleşik etiket, ayrıntılı vektörün yerine geçmez.\n\n## 68. “SUPPORTED” NE DEMEKTİR?\n\nBir iddianın supported sayılabilmesi için en azından:\n\n- doğru varlık,\n\n- doğru ilişki veya özellik,\n\n- kabul edilebilir kapsam,\n\n- doğru zaman,\n\n- korunmuş attribution,\n\n- Truth Pack desteği\n\nbulunmalıdır. Yalnız benzer kelimelerin bulunması yeterli değildir.\n\n## 69. “PARTIALLY SUPPORTED” NE DEMEKTİR?\n\nİddianın önemli bir kısmı doğru, başka bir kısmı desteklenmiyor olabilir. Örnek: “Şirket Türkiye ve Almanya’da aktif hizmet verir.” Türkiye destekli, Almanya desteklenmiyorsa: iki ülke ayrı atom yapılabilir, birleşik cümle düzeyinde partial sonucu oluşabilir. Atomic decomposition mümkünse partial etiketinin aşırı kullanımından kaçınılmalıdır.\n\n## 70. UNSUPPORTED VE CONTRADICTED AYRIMI\n\nUnsupported: Yeterli kanıt bulunmuyor. Contradicted: Daha güçlü veya uygun kanıt iddiaya karşı çıkıyor. Örnek: “Şirketin 500 çalışanı var.” Hiç güvenilir veri yoksa:\n\n### UNSUPPORTED\n\nResmî ve güncel kayıt 85 çalışan gösteriyorsa:\n\n### CONTRADICTED\n\nolabilir.\n\n## 71. WRONG VARLIK\n\nBir iddia gerçek olabilir. Fakat başka varlığa aitse hedef cevapta yanlıştır. Örnek: Ana şirketin lisansı bağlı kuruluşa atanır. Kurucunun deneyimi şirket tarihi yapılır. Ürün sertifikası bütün markaya aktarılır. Doğru bilgi, yanlış özneye bağlandığında yanlış temsildir.\n\n## 72. OUTDATED\n\nİddia geçmişte doğru olabilir. Yanıt güncel istem altında eski bilgiyi kullanıyorsa:\n\n### OUTDATED\n\nolur. Hakem geçmişte doğru olduğu için iddiayı desteklenmiş sayamaz.\n\n## 73. KAPSAM OVERREACH\n\nÖrnek: Truth Pack: “Şirket Türkiye ve Almanya’da kurumsal müşterilere hizmet verir.” AI: “Şirket Avrupa’nın tamamında bütün müşterilere hizmet verir.” Ana faaliyet doğru olabilir. Kapsam maddi biçimde genişlemiştir. Bu durum:\n\n- yalnız partial support,\n\n- yalnız omission\n\ndeğil; ayrı kapsam aşımıdır.\n\n## 74. EPİSTEMİK STATÜ HATASI\n\nÖrnek: Truth Pack: “Şirket kendi verilerine göre yüzde 98 başarı bildirmektedir.” AI: “Bağımsız araştırmalar yüzde 98 başarıyı kanıtlamıştır.” Sayı aynı olabilir. Epistemik statü yanlıştır. Bu hata, yalnız factual number karşılaştırmasıyla yakalanamaz.\n\n## 75. DOĞRU FAKAT İLGİSİZ İDDİA\n\nBir iddia Truth Pack tarafından desteklenebilir. Fakat istemin görevine cevap vermeyebilir. Doğruluk ve relevance ayrı boyutlardır. Bir cevap çok sayıda doğru fakat ilgisiz bilgiyle ana soruyu gizleyebilir.\n\n## 76. UYGUN BELİRSİZLİK\n\nHakemler belirsizliği ceza gibi görmemelidir. Truth Pack çözülmemişse: “Bu iddia kesin olarak doğrulanamıyor.” ifadesi doğru temsil olabilir. Sahte kesinlikten kaçınmak GEO kalitesidir.\n\n## 77. HAKEM ROLLERİ\n\n### 77.1. Claim Extractor\n\nYanıtı atomik iddialara ayırır. Doğruluk kararı vermez.\n\n### 77.2. Varlık Resolver\n\nİddiaların hangi varlığa ait olduğunu değerlendirir.\n\n### 77.3. Evidence Mapper\n\nAtomları Truth Pack iddiaları ve kanıtlarla eşler.\n\n### 77.4. Language Adjudicator\n\nOrijinal dildeki anlam, ton, modalite ve örtük iddiaları değerlendirir.\n\n### 77.5. Domain Adjudicator\n\nHukuk, sağlık, finans, teknik alan veya sektör bağlamını değerlendirir.\n\n### 77.6. Atıf Adjudicator\n\nAtıf–iddia eşleşmesini ve kaynak statüsünü inceler.\n\n### 77.7. Omission Reviewer\n\nİstemin zorunlu cevap unsurlarını ve maddi eksiklikleri değerlendirir.\n\n### 77.8. Senior Adjudicator\n\nAnlaşmazlıkları çözer ve nihai atomik kararı onaylar.\n\n### 77.9. Appeal Reviewer\n\nİlk hakemlikten bağımsız itiraz incelemesi yapar. Küçük pilotta roller birleşebilir. Hangi rollerin birleştiği açıklanmalıdır.\n\n## 78. HAKEM YETERLİLİĞİ\n\nBir hakem ilgili olduğu ölçüde şu yeterlilikleri taşımalıdır:\n\n- Protokol eğitimi\n\n- Atomik iddia çıkarımı bilgisi\n\n- İlgili dilde yüksek yeterlilik\n\n- Truth Pack kullanımı\n\n- Kaynak statüsü ayrımı\n\n- Varlık çözümleme\n\n- Kapsam ve zaman değerlendirmesi\n\n- Yüksek riskli alanda uzmanlık\n\n- Çıkar çatışması farkındalığı\n\n- Gerekçeli karar yazımı\n\nHakem yalnız: “Bana doğru göründü.” diyerek karar veremez.\n\n## 79. DİL HAKEMİ\n\nHakem:\n\n- istemi,\n\n- yanıtı,\n\n- modaliteyi,\n\n- örtük anlamı,\n\n- kültürel veya hukuki terimleri\n\norijinal dilde anlayabilmelidir. Makine çevirisi yardımcı olabilir. Nihai anlam kararı değildir. Düşük kaynaklı dilde yeterli hakem bulunamazsa:\n\n### ADJUDICATION_LANGUAGE_GAP\n\nstatüsü kullanılmalıdır.\n\n## 80. ALAN UZMANI\n\nAşağıdaki iddialar ilgili uzman incelemesi gerektirebilir:\n\n- Hukuki lisans\n\n- Sağlık yetkisi\n\n- Finansal ürün\n\n- Güvenlik iddiası\n\n- Teknik sertifika\n\n- İstatistiksel performans\n\n- Düzenleyici karar\n\n- Yüksek riskli tavsiye\n\nGenel dil hakemi uzmanlık gerektiren iddiada tek başına nihai karar vermemelidir.\n\n## 81. HAKEM BAĞIMSIZLIĞI\n\nHakem şu ilişkileri açıklamalıdır:\n\n- Denetlenen varlıkta çalışma veya danışmanlık\n\n- AI sağlayıcıyla ilişki\n\n- Rakip kurum ilişkisi\n\n- Denetim ücretinden sonuç bağımlı gelir\n\n- Yazar veya standart kurucusuyla ticari ilişki\n\n- Önceden kamuya açık güçlü görüş\n\n- İddianın kaynak sahibi olma\n\nÇıkar çatışması:\n\n- otomatik dışlama,\n\n- sınırlı rol,\n\n- ek bağımsız hakem\n\ngerektirebilir.\n\n## 82. SONUCA BAĞLI HAKEM ÜCRETİ\n\nHakem ücreti:\n\n- yüksek skor,\n\n- düşük hata,\n\n- hızlı geçiş,\n\n- müşteri memnuniyeti\n\nsonucuna bağlanamaz. Ücret:\n\n- görev hacmi,\n\n- uzmanlık,\n\n- protokole uygun inceleme\n\niçin verilmelidir.\n\n## 83. HAKEM KÖRLÜĞÜ\n\nMümkün olduğu ölçüde hakemlerden şu bilgiler gizlenebilir:\n\n- AI ürün sağlayıcısı\n\n- Plan veya marka, iddianın anlamı için gerekli değilse\n\n- Denetlenen kurumun müşteri statüsü\n\n- Önceki skor\n\n- Ticari hedef\n\n- Diğer hakem kararı\n\n- Nihai rozet etkisi\n\nAncak:\n\n- varlık,\n\n- zaman,\n\n- ürün kapsamı\n\nkarar için gerekliyse gizlenemez. Körlük anlamı yok etmemelidir.\n\n## 84. ÇİFT HAKEMLİK\n\nAna maddi iddialar en az iki bağımsız hakem tarafından değerlendirilebilir. Aday yapı:\n\n- Advisory ve düşük riskli iddialar: tek hakem + örneklem kalite kontrolü\n\n- Major/Critical adayları: zorunlu çift hakem\n\n- Hukuk, sağlık ve finans: dil hakemi + alan uzmanı\n\n- Atıf iddiası: semantik hakem + atıf hakemi\n\nKesin uygulama risk sınıfına göre sürümlenmelidir.\n\n## 85. HAKEMLER ARASI ANLAŞMAZLIK\n\nHakemler şu alanlarda anlaşamayabilir:\n\n- Atomik sınır\n\n- Varlık\n\n- Örtük iddia\n\n- Truth Pack eşleşmesi\n\n- Kapsam\n\n- Zaman\n\n- Modalite\n\n- Atıf desteği\n\n- Omission\n\n- Önem adayı\n\nAnlaşmazlık gizlenmemelidir.\n\n## 86. ANLAŞMAZLIK ÇÖZÜMÜ\n\nAday sıralama: Hakemler kararlarını bağımsız verir. Sistem farkları otomatik olarak işaretler. Hakemler gerekçeleri görür fakat ilk kayıt korunur. Açık protokol kuralıyla uzlaşma aranır. Uzlaşma yoksa Senior Adjudicator karar verir. Yüksek riskli teknik alanda ek uzman çağrılır. Çözülemeyen uyuşmazlık U-6 olarak korunur. Muhalif görüş nihai kayda eklenebilir.\n\n## 87. OY ÇOKLUĞUNUN SINIRI\n\nÜç hakemin ikisinin aynı fikirde olması tek başına yeterli olmayabilir. İki genel hakem, bir uzman hakeme karşı:\n\n- hukuki,\n\n- tıbbi,\n\n- teknik\n\nbir konuda oy çokluğuyla karar veremez. Karar yetkisi iddia türüne uygun uzmanlığa bağlıdır.\n\n## 88. HAKEMLER ARASI UYUM\n\nUyum şu alanlarda ayrı ölçülmelidir:\n\n- Claim boundary agreement\n\n- Varlık resolution agreement\n\n- Factual status agreement\n\n- Kapsam agreement\n\n- Time agreement\n\n- Atıf support agreement\n\n- Omission agreement\n\n- Overall label agreement\n\nTek bir genel uyum oranı, hangi alanda sorun olduğunu gizleyebilir.\n\n## 89. BASİT ANLAŞMA ORANI\n\nİki hakemin aynı kararı verdiği iddiaların oranı:\n\nA = aynı karar verilen iddia sayısı / çift değerlendirilen iddia sayısı\n\nolarak hesaplanabilir. Basittir. Şans eseri anlaşmayı ayırmaz.\n\n## 90. KAPPA VE ALPHA\n\nİki hakemli nominal kararlar için Cohen'in kappa katsayısı; çoklu hakem, eksik kod veya farklı ölçekler için Krippendorff alpha gibi ölçüler kullanılabilir. Ölçü, veri yapısına ve karar ölçeğine göre seçilmeli; ham uyum, uyuşmazlık dağılımı ve belirsizlikle birlikte raporlanmalıdır [K27; K28]. GEO-1000 tek bir uyum metriğine bağlı olmamalıdır. İlgili rapor şunları göstermelidir:\n\n- Ham agreement\n\n- Şansa göre düzeltilmiş agreement\n\n- Boyut bazlı agreement\n\n- En sık uyuşmazlık türleri\n\n- Uzlaşma sonrası ve öncesi sonuçlar\n\n## 91. ADAY UYUM HEDEFLERİ\n\n### CANDIDATE TARGETS — ADAY HEDEFLER\n\nPilot ve dış incelemeyle kesinleştirilmek üzere:\n\n- Genel atomik karar uyumu için yüksek ve kararlı agreement\n\n- Major/Critical adaylarında çok daha yüksek exact agreement\n\n- Varlık ve kapsam boyutunda düşük uyuşmazlık\n\n- Dil ve atıf alanında ayrı kalibrasyon\n\n- Uyum yetersizse kamu skoru öncesi yeniden eğitim ve kodlama\n\ngerekir. Tek bir sayı: “Hakemler güvenilirdir.” demek için yeterli değildir.\n\n## 92. YÜKSEK UYUM HER ZAMAN DOĞRULUK DEĞİLDİR\n\nBütün hakemler aynı yanlış kuralı öğrenmiş olabilir. Bu nedenle hakem uyumu:\n\n- dış uzman kontrolü,\n\n- altın standart örnekler,\n\n- bağımsız yeniden değerlendirme,\n\n- itiraz sonuçları\n\nile birlikte incelenmelidir. Yüksek agreement: ortak tutarlılık gösterir. Mutlak doğruluk garanti etmez.\n\n## 93. KALİBRASYON SETİ\n\nHakemler veri toplamadan veya ana hakemlikten önce:\n\n- sentetik cevaplar,\n\n- gerçek denetim dışı örnekler,\n\n- açık ve zor vakalar,\n\n- varlık karışıklıkları,\n\n- attribution hataları,\n\n- reference gap vakaları,\n\n- uygun belirsizlik örnekleri\n\nüzerinde kalibre edilmelidir. Kalibrasyon seti ana skor gözlemlerinden ayrı tutulmalıdır.\n\n## 94. ALTIN STANDART VAKA\n\nBazı örnekler uzman paneli tarafından ayrıntılı biçimde çözülmüş:\n\n#### Gold Adjudication Cases\n\nolarak tutulabilir. Bu vakalar:\n\n- hakem eğitimi,\n\n- drift kontrolü,\n\n- yazılım testi\n\niçin kullanılır. Altın standart set:\n\n- tek kişinin görüşü,\n\n- denetlenen kurumun istediği cevap\n\nolamaz.\n\n## 95. HAKEM DRIFT’İ\n\nHakemler zaman içinde:\n\n- daha katı,\n\n- daha gevşek,\n\n- belirli hata türlerine duyarsız\n\nhâle gelebilir. Kontroller:\n\n- Periyodik yeniden kalibrasyon\n\n- Gizli tekrar vakaları\n\n- Dalga bazlı uyum analizi\n\n- Hakem bazlı karar dağılımı\n\n- Önceki kararlarla karşılaştırma\n\n- Protokol sürümü değişikliğinde yeniden eğitim\n\n## 96. HAKEM ETKİSİ\n\nBazı hakemler sistematik olarak daha yüksek veya düşük hata kodlayabilir. Hakem kimliği analizde:\n\n- kalite kontrol değişkeni,\n\n- rastgele veya sabit etki,\n\n- anomali sinyali\n\nolarak tutulabilir. Hakem sonucu ticari sıralamanın görünmez belirleyicisi olmamalıdır.\n\n## 97. HAKEMİN AI KULLANMASI\n\nHakem AI araçlarını şu amaçlarla kullanabilir:\n\n- metin segmentasyonu önerisi\n\n- claim extraction taslağı\n\n- Truth Pack araması\n\n- kaynak karşılaştırması\n\n- çelişki işaretleme\n\n- çeviri yardımı\n\n- JSON kayıt üretimi\n\nAI önerisi nihai karar değildir. Hakem:\n\n- öneriyi kabul,\n\n- değiştirme,\n\n- reddetme\n\nkararını kaydetmelidir.\n\n## 98. AYNI AI’NIN KENDİ CEVABINI HAKEMLEMESİ\n\nCevabı üreten aynı AI ürünü:\n\n- kendi iddialarını,\n\n- kendi atıflarını,\n\n- kendi doğruluğunu\n\ntek başına değerlendiremez. Bu sistem:\n\n- yardımcı öz eleştiri,\n\n- hata adayı çıkarımı\n\niçin kullanılabilir. Nihai bağımsız hakemlik değildir.\n\n## 99. HAKEM KARAR GEREKÇESİ\n\nHer maddi olumsuz veya unresolved karar en azından şunları taşımalıdır:\n\n- Karar kodu\n\n- Truth Pack bağlantısı\n\n- Kanıt veya karşı kanıt\n\n- Kapsam ve zaman açıklaması\n\n- Orijinal metin izi\n\n- Kısa gerekçe\n\n- Hakem kimliği veya rolü\n\n- Tarih\n\n- Sürüm\n\n“Yanlış görünüyor” yeterli gerekçe değildir.\n\n## 100. HAKEMLİK SÜRÜMLERİ\n\nBir iddianın kararı değişebilir. Örnek:\n\n- İlk karar: Unsupported\n\n- Yeni kanıt: Restrictedly Verified\n\n- İtiraz sonucu: Supported with Qualification\n\nHer karar:\n\n- ayrı sürüm,\n\n- değişiklik nedeni,\n\n- etkilenen skor sürümü\n\ntaşımalıdır. Eski karar silinmez.\n\n## 101. İTİRAZ HAKKI\n\nİtiraz edebilecek taraflar:\n\n- Denetlenen varlık\n\n- AI sağlayıcısı\n\n- Katılımcı, capture veya çeviri konusunda\n\n- Hakem\n\n- Bağımsız araştırmacı\n\n- Kaynak sahibi\n\n- Etkilenen kullanıcı veya kurum\n\nİtiraz yalnız: “Sonucu beğenmiyorum.” şeklinde olamaz. İddia, kanıt, kural veya süreç temeli göstermelidir.\n\n## 102. İTİRAZ TÜRLERİ\n\nClaim extraction itirazı Varlık resolution itirazı Truth Pack itirazı Kapsam itirazı Zaman itirazı Attribution itirazı Atıf mapping itirazı Omission itirazı Dil ve çeviri itirazı Hakem çıkar çatışması itirazı Protokol sürümü itirazı\n\n## 103. YENİDEN HAKEMLİK\n\nİtiraz kabul edilebilir görünüyorsa:\n\n- ilk hakemden bağımsız,\n\n- mümkünse önceki sonucu bilmeyen,\n\n- uygun dil ve alan uzmanlığına sahip\n\nyeni hakem atanmalıdır. İlk karar ve gerekçe korunur.\n\n## 104. İTİRAZIN SKOR ÜZERİNDEKİ ETKİSİ\n\nİtiraz sırasında sonuç:\n\n### FINAL\n\n### PROVISIONAL\n\n### UNDER APPEAL\n\n### SUSPENDED\n\n### REVISED\n\nstatüsü taşıyabilir. İtiraz, bütün kitabı veya denetimi otomatik olarak durdurmaz. Etkilenen iddia ve skor alanı açıkça gösterilir.\n\n## 105. SENTETİK APPLE.COM HAKEMLİK VAKASI\n\nSENTETİK METODOLOJİ GÖSTERİMİ / Aşağıdaki iddia ve kararlar gerçek Apple Inc. denetimi veya gerçek AI ürünü sonucu değildir. İstem: “Apple.com hangi ana kuruluşla ilişkilidir ve bu kuruluşun başlıca faaliyetleri nelerdir?” AI yanıtı: “Apple.com, Apple adlı küresel teknoloji şirketinin resmî sitesidir. Şirket iPhone ve Mac üretir, dijital hizmetler sunar ve dünyanın en yenilikçi şirketidir. Ürünleri tüm ülkelerde aynı fiyatla satılır.”\n\n### 105.1. Atom A-001\n\nMetin izi: “Apple.com, Apple adlı … şirketinin resmî sitesidir.” Normalize iddia: apple.com, Apple adlı ana kurumsal varlıkla ilişkilendirilen resmî dijital yüzeydir. Karar:\n\n- Varlık: E-1\n\n- Fact: F-1\n\n- Kapsam: S-1\n\n- Time: T-1\n\n- Attribution: A-1\n\n- Relevance: R-1\n\nBirleşik sonuç:\n\n### SUPPORTED\n\n### 105.2. Atom A-002\n\nMetin izi: “küresel teknoloji şirketi” Normalize iddialar: Apple bir teknoloji şirketidir. Apple küresel faaliyet veya erişim taşır. Birinci iddia destekli olabilir. İkinci iddia ayrı kapsam kaydı gerektirir.\n\n### 105.3. Atom A-003\n\nŞirket iPhone üretir. Ayrı ürün ve üretim iddiasıdır.\n\n### 105.4. Atom A-004\n\nŞirket Mac üretir. Ayrı ürün iddiasıdır.\n\n### 105.5. Atom A-005\n\nŞirket dijital hizmetler sunar. Faaliyet iddiasıdır.\n\n### 105.6. Atom A-006\n\nŞirket dünyanın en yenilikçi şirketidir. Karar adayı:\n\n- Fact: F-5 veya F-6\n\n- Kapsam: S-4\n\n- Attribution: A-3, şirket öz beyanından yükseltildiyse\n\n- Modalite: M-5\n\n- Relevance: R-4\n\nBirleşik:\n\n### UNSUPPORTED SUPERLATIVE + FALSE ABSOLUTE CANDIDATE\n\n### 105.7. Atom A-007\n\nÜrünler bütün ülkelerde aynı fiyatla satılır. Karar:\n\n- Fact: F-6\n\n- Kapsam: S-4 veya S-5\n\n- Modalite: M-5\n\n- Time: T-1\n\nBirleşik:\n\n### CONTRADICTED + MATERIAL KAPSAM OVERREACH\n\nCevabın:\n\n- doğru kimlik,\n\n- doğru temel faaliyet,\n\n- yanlış üstünlük,\n\n- yanlış küresel fiyat\n\nbileşenleri ayrı görünür olmuştur.\n\n## 106. SENTETİK ASTERON ATTRIBUTION VAKASI\n\nAI yanıtı: “Asteron, kendi web sitesinde 25 ülkede faaliyet gösterdiğini ve yüzde 98 başarı oranına sahip olduğunu belirtiyor; ancak bu rakamların yöntemi bağımsız olarak doğrulanamıyor.” Atomlar:\n\n#### Atom B-001\n\nAsteron’un web sitesi 25 ülke iddiası yayımlar. Truth Pack: Resmî Temsil Kaydı bu cümleyi içerir. Karar:\n\n### F-4 — OFFICIAL CLAIM ACCURATELY ATTRIBUTED\n\n#### Atom B-002\n\nAsteron’un web sitesi yüzde 98 başarı iddiası yayımlar. Karar:\n\n### F-4\n\n#### Atom B-003\n\nBu rakamların yöntemi bağımsız olarak doğrulanamamaktadır. Truth Pack:\n\n- Payda, dönem ve yöntem eksik\n\n- Bağımsız doğrulama yok\n\nKarar:\n\n### SUPPORTED\n\n#### Atom B-004\n\nYanıt, 25 ülke ve yüzde 98 değerlerini doğrudan gerçeklik olarak benimsemiyor. Bu ayrı olumlu epistemik davranış olarak:\n\n### STATUS PRESERVED\n\nşeklinde kaydedilebilir. Cevap, öz beyanı tekrar etmiş olsa da maddi gerçekliğe yükseltmemiştir.\n\n## 107. SENTETİK REFERANS BOŞLUĞU VAKASI\n\nAI: “Asteron 2025 yılında Solaris adlı küçük bir şirketi satın aldı.” Kilitli Truth Pack’te bu konuda kayıt yoktur. Hakem doğrudan: “Yanlış.” diyemez. Doğru akış: Atomik iddia çıkarılır. F-7 — REFERENCE GAP verilir. Kaynak veya atıf incelenir. Yeni kanıt araştırması açılır. Doğruysa Truth Pack 0.10.0 sürümüne eklenir. İlgili bütün yanıtlar yeni sürüm altında yeniden değerlendirilir. Eski hakemlik sürümü korunur.\n\n## 108. SENTETİK OMISSION VAKASI\n\nİstem: “Asteron Türkiye’de hangi müşterilere hizmet verir ve hangi hizmetleri sunmaz?” Truth Pack:\n\n- Yalnız kurumsal müşteriler\n\n- Kurumsal seyahat yönetimi\n\n- Hukuk ve göçmenlik danışmanlığı yok\n\nAI cevabı: “Asteron Türkiye’de seyahat yönetimi hizmeti verir.” Yanlış iddia yoktur. Ancak:\n\n- müşteri türü eksik,\n\n- sunulmayan hizmetler eksik,\n\nistemin ikinci yarısı cevaplanmamış. Kararlar:\n\n- OM-2: müşteri türü eksik\n\n- OM-2: sunulmayan hizmetler eksik\n\n- Relevance: partially responsive\n\nYanlış içermeyen cevap yine görevi tam karşılamamıştır.\n\n## 109. SENTETİK ATIF VAKASI\n\nAI: “Asteron bağımsız olarak sertifikalandırılmıştır. [Kaynak]” Atıf: Asteron’un kendi blog yazısıdır. Blog, şirketin kendi standardını yayımladığını söyler. Bağımsız sertifikasyon göstermez. Atomlar: Asteron sertifikalandırılmıştır. Sertifikasyon bağımsızdır. Verilen kaynak bu iddiaları destekler. Kararlar:\n\n- Atom 1: Unsupported veya contradicted\n\n- Atom 2: Contradicted\n\n- Atom 3: C-5 irrelevant veya C-3 attribution-only\n\n- Attribution: A-4 false independence claim\n\nTek atıf işareti cevabı kanıtlı yapmamıştır.\n\n## 110. HAKEMLİK KALİTE STATÜLERİ\n\n### AQ-0 — NOT READY\n\nHakemlik sistemi, Truth Pack veya eğitim yeterli değildir.\n\n### AQ-1 — SINGLE UNCALIBRATED REVIEW\n\nTek hakem ve sınırlı yöntem kaydı vardır. Keşif için kullanılabilir.\n\n### AQ-2 — CALIBRATED SINGLE REVIEW WITH QC\n\nKalibre hakem ve örneklem çift kontrolü vardır.\n\n### AQ-3 — DOUBLE-REVIEWED ADJUDICATION\n\nMaddi iddialar çift hakem ve anlaşmazlık süreci taşır. Ana denetim için aday asgari düzeydir.\n\n### AQ-4 — EXPERT AND LANGUAGE VALIDATED\n\nDil ve uzmanlık gerektiren alanlar uygun hakemlerce incelenmiştir.\n\n### AQ-5 — REPLICATED AND EXTERNALLY AUDITED\n\nHakemlik sistemi bağımsız uygulamalarda tekrar edilmiş ve dış denetimden geçmiştir. Ana kamu GEO-1000 denetimi en az:\n\n### AQ-3\n\ndüzeyini hedeflemelidir.\n\n## 111. ZORUNLU NORMATİF HÜKÜMLER\n\n**CH14-N01**\n\nHer maddi AI yanıtı, yanıt-level karar verilmeden önce atomik iddialara ayrılmalıdır.\n\n**CH14-N02**\n\nCümle ve paragraf sınırları otomatik olarak iddia sınırı sayılamaz.\n\n**CH14-N03**\n\nHer atomik iddia orijinal metin izi, normalize anlam, özne, yüklem, değer, kapsam, zaman, attribution ve modalite taşımalıdır.\n\n**CH14-N04**\n\nBir metnin farklı bölümleri ayrı doğruluk veya ayrı kanıt statüsü taşıyabiliyorsa ayrı atomlar oluşturulmalıdır.\n\n**CH14-N05**\n\nAtomizasyon, iddianın gerçek anlamını kaybedecek kadar küçük parçalara ayrılamaz.\n\n**CH14-N06**\n\nAğır yanlış bir iddia çok sayıda önemsiz doğru parçayla seyreltilemez.\n\n**CH14-N07**\n\n“Varlık vardır”, “ülke vardır” gibi anlamsız mikro atomlar skor üretiminde ayrı başarı olarak kullanılamaz.\n\n**CH14-N08**\n\nAçık, örtük, ön varsayımsal ve makul entailment iddiaları ayrı statülerle kaydedilmelidir.\n\n**CH14-N09**\n\nÖrtük iddia çıkarımı spekülasyona veya hakemin kendi yorumuna dönüşemez.\n\n**CH14-N10**\n\nAttribution, modalite, quantifier, negation, zaman ve kapsam iddianın maddi parçası olarak korunmalıdır.\n\n**CH14-N11**\n\n“Şirket söylüyor” ifadesi “gerçeklik kanıtlandı” biçimine normalize edilemez.\n\n**CH14-N12**\n\nÖz beyanın doğru aktarılması ile öz beyanın maddi doğruluğu ayrı değerlendirilmelidir.\n\n**CH14-N13**\n\n“Kanıt bulunamadı”, “desteklenmiyor” ve “çelişiyor” ayrı atomik sonuçlardır.\n\n**CH14-N14**\n\nKanıt yokluğu gerçek yokluğa dönüştürülemez.\n\n**CH14-N15**\n\nOlumsuz iddialar gerçeklik yokluğu, doğrulama yokluğu ve kapsam dışılık bakımından ayrılmalıdır.\n\n**CH14-N16**\n\n“Bütün”, “çoğu”, “bazı”, “hiçbir”, “en az bir” ve benzeri nicelik ifadeleri korunmalıdır.\n\n**CH14-N17**\n\nMutlak iddialar daha dar kanıtla desteklenmiş sayılamaz.\n\n**CH14-N18**\n\nVarlık ve coreference çözülemiyorsa hakem istediği özneyi varsayamaz; belirsizlik statüsü vermelidir.\n\n**CH14-N19**\n\nAna şirket, bağlı kuruluş, marka, ürün, kişi, franchise ve distribütör iddiaları ayrı özne kayıtları taşımalıdır.\n\n**CH14-N20**\n\nAynı cümlede farklı ülke, ürün veya zaman kapsamları ayrı değerlendirilebilmelidir.\n\n**CH14-N21**\n\nTarihsel doğruluk güncel doğruluk olarak geçirilemez.\n\n**CH14-N22**\n\nGöreceli zaman ifadeleri yanıtın üretildiği mutlak zamana bağlanmalıdır.\n\n**CH14-N23**\n\nCoğrafya, dil, locale, yerel şirket ve hizmet erişimi birbirinin yerine kullanılamaz.\n\n**CH14-N24**\n\nNicel iddialarda sayı, birim, payda, dönem ve yaklaşık kesinlik korunmalıdır.\n\n**CH14-N25**\n\n“Yaklaşık 500” ile “tam 500” aynı iddia sayılamaz.\n\n**CH14-N26**\n\nKarşılaştırmalı iddialar rakip evreni, kriter, zaman ve kapsam olmadan tam desteklenmiş sayılamaz.\n\n**CH14-N27**\n\nTavsiye iddiası tanımlı kullanıcı ihtiyacı ve kapsam olmadan evrensel uygunluk hükmü olarak geçirilemez.\n\n**CH14-N28**\n\nAtıf bulunması, atıfın iddiayı desteklediği anlamına gelemez.\n\n**CH14-N29**\n\nHer maddi iddia ilgili atıf ile ayrı ilişkilendirilmelidir.\n\n**CH14-N30**\n\nAtıfın yalnız öz beyanı desteklediği durum maddi gerçeklik desteği gibi kullanılamaz.\n\n**CH14-N31**\n\nOlmayan, çözülemeyen veya yanlış kaynak atıf desteği olarak sayılamaz.\n\n**CH14-N32**\n\nRefusal, clarification, teknik hata ve boş cevap olgu iddiası gibi atomize edilmemeli; ayrı yanıt davranışları olarak kaydedilmelidir.\n\n**CH14-N33**\n\nHer istem ailesi için gerekli cevap unsurları veri toplamadan önce tanımlanmalıdır.\n\n**CH14-N34**\n\nTruth Pack’te bulunan her bilgi cevapta bulunmadığı için omission sayılamaz.\n\n**CH14-N35**\n\nMaddi omission yalnız istem görevi, kullanıcı kararı veya yanlış izlenim bakımından gerekli unsur eksikse kaydedilmelidir.\n\n**CH14-N36**\n\nYanıltıcı omission, maddi yanlış iddiadan ayrı fakat bağlantılı bir karar olarak tutulmalıdır.\n\n**CH14-N37**\n\nDoğru fakat ilgisiz bilgi, istem görevini karşılamış sayılmamalıdır.\n\n**CH14-N38**\n\nHer atomik iddia merkezilik ve yanıt rolü taşımalıdır.\n\n**CH14-N39**\n\nAtom sayısı tek başına yanıt skorundaki ağırlığı belirleyemez.\n\n**CH14-N40**\n\nBağımlı ve türetilmiş iddialar Claim Dependency Graph içinde birbirine bağlanmalıdır.\n\n**CH14-N41**\n\nAynı kök hatadan türeyen çoklu iddialar açıklamasız biçimde çoklu ceza üretmemelidir.\n\n**CH14-N42**\n\nClaim extraction ve semantic adjudication mümkün olduğu ölçüde ayrı aşamalar ve roller altında yürütülmelidir.\n\n**CH14-N43**\n\nClaim extractor doğruluk kararıyla atom sınırını değiştiremez.\n\n**CH14-N44**\n\nTruth Pack yalnız bilinen iddiaların çıkarılmasına yol açacak biçimde claim extraction’ı sınırlayamaz.\n\n**CH14-N45**\n\nHer atom Claim Ledger’a sürümlü biçimde kaydedilmelidir.\n\n**CH14-N46**\n\nHer atom uygun Truth Pack iddiasına, reference gap’e veya kapsam dışı statüye bağlanmalıdır.\n\n**CH14-N47**\n\nHakemlik yalnız tek doğru–yanlış etiketiyle sınırlanamaz; varlık, factual support, kapsam, zaman, attribution, modalite, atıf, relevance ve unresolved boyutlarını taşımalıdır.\n\n**CH14-N48**\n\nBirleşik atomik etiket ayrıntılı karar vektörünün yerine geçemez.\n\n**CH14-N49**\n\nSUPPORTED, doğru varlık, kabul edilebilir kapsam, doğru zaman ve korunmuş epistemik statü gerektirir.\n\n**CH14-N50**\n\nUNSUPPORTED ile CONTRADICTED ayrı tutulmalıdır.\n\n**CH14-N51**\n\nBaşka varlığa ait doğru bilgi hedef iddiada WRONG VARLIK olarak değerlendirilmelidir.\n\n**CH14-N52**\n\nGüncelliğini yitirmiş iddia tarihsel olarak doğru olsa bile güncel istem altında geçirilmemelidir.\n\n**CH14-N53**\n\nKapsam aşımı ana gerçekliğin bir bölümünün doğru olmasıyla kurtarılamaz.\n\n**CH14-N54**\n\nKaynak statüsü hatası, sayısal değerin doğru olmasıyla görünmez kılınamaz.\n\n**CH14-N55**\n\nUygun belirsizlik başarısızlık sayılmamalıdır.\n\n**CH14-N56**\n\nGüçlü doğrulanmış gerçekliği gereksiz biçimde belirsizleştirme usefulness ve temsil kalitesi bakımından ayrıca kaydedilmelidir.\n\n**CH14-N57**\n\nReference gap otomatik geçiş veya otomatik başarısızlık yaratamaz.\n\n**CH14-N58**\n\nHakem uygun dil ve iddia türü için gerekli alan uzmanlığını taşımalıdır.\n\n**CH14-N59**\n\nMakine çevirisi orijinal dildeki modalite ve örtük anlamın nihai hakemi olamaz.\n\n**CH14-N60**\n\nMajor ve Critical adayları en az iki bağımsız hakem ve gerekli uzman incelemesi taşımalıdır.\n\n**CH14-N61**\n\nHakem kararları ticari sonuç, rozet, müşteri beklentisi veya AI sağlayıcı itibarıyla değiştirilemez.\n\n**CH14-N62**\n\nHakem ücreti yüksek veya düşük skora bağlanamaz.\n\n**CH14-N63**\n\nHakem çıkar çatışmaları kaydedilmeli ve gerektiğinde rol sınırlaması veya bağımsız yeniden inceleme uygulanmalıdır.\n\n**CH14-N64**\n\nHakemlikte mümkün olan sağlayıcı, ticari sonuç ve önceki skor körlüğü uygulanmalıdır.\n\n**CH14-N65**\n\nKörlük, iddianın doğru varlık, kapsam veya zaman değerlendirmesini engelleyecek biçimde uygulanamaz.\n\n**CH14-N66**\n\nHakemler ilk kararlarını birbirinden bağımsız vermelidir.\n\n**CH14-N67**\n\nAnlaşmazlık ve ilk hakem kararları uzlaşma sonrasında silinemez.\n\n**CH14-N68**\n\nUzlaşma yoksa uygun uzmanlığa sahip Senior Adjudicator veya ek uzman incelemesi kullanılmalıdır.\n\n**CH14-N69**\n\nOy çokluğu uzmanlık gerektiren iddiada uzmanlık şartının yerine geçemez.\n\n**CH14-N70**\n\nHakemler arası uyum claim boundary, varlık, factual support, kapsam, zaman, atıf ve omission boyutlarında ayrı izlenmelidir.\n\n**CH14-N71**\n\nYüksek hakem uyumu kararların mutlak doğruluğunun tek kanıtı sayılamaz.\n\n**CH14-N72**\n\nHakemler ana veri öncesinde sentetik ve denetim dışı kalibrasyon setiyle eğitilmelidir.\n\n**CH14-N73**\n\nKalibrasyon cevapları ana GEO skoruna eklenemez.\n\n**CH14-N74**\n\nHakem drift’i dalgalar ve protokol sürümleri arasında izlenmelidir.\n\n**CH14-N75**\n\nAI araçları claim extraction ve kanıt eşlemesine yardımcı olabilir; nihai atomik kararı tek başına veremez.\n\n**CH14-N76**\n\nCevabı üreten aynı AI ürününün öz değerlendirmesi bağımsız nihai hakemlik sayılamaz.\n\n**CH14-N77**\n\nHer maddi olumsuz, unresolved veya kapsam-overreach kararı kanıt bağlantısı ve kısa gerekçe taşımalıdır.\n\n**CH14-N78**\n\nHakemlik kararları değiştirildiğinde yeni sürüm, gerekçe ve etkilenen skor kaydı oluşturulmalıdır.\n\n**CH14-N79**\n\nİtiraz sürecinde ilk karar ve muhalif görüş korunmalıdır.\n\n**CH14-N80**\n\nİtiraz incelemesi mümkün olduğu ölçüde ilk hakemden bağımsız yapılmalıdır.\n\n**CH14-N81**\n\nHakemlik kalite seviyesi kamu yöntem kaydında görünür olmalıdır.\n\n**CH14-N82**\n\nAna kamu denetimi en az AQ-3 — Double-Reviewed Adjudication veya gerekçeli eşdeğer seviyeyi hedeflemelidir.\n\n**CH14-N83**\n\nHakemlik hazırlık düzeyi AI skorundan bağımsız değerlendirilmelidir.\n\n**CH14-N84**\n\nHer Claim Ledger ve nihai hakemlik kararının hesap verebilir insan veya kurum sahibi bulunmalıdır.\n\n## 112. BAŞARISIZLIK BİÇİMLERİ\n\n**CH14-F01 — CÜMLEYE TEK KARAR**\n\nBirden fazla iddia taşıyan cümle bütünüyle doğru veya yanlış ilan edilir.\n\n**CH14-F02 — PARAGRAF ORTALAMASI**\n\nParagraftaki ağır yanlışlar genel izlenim içinde kaybolur.\n\n**CH14-F03 — AŞIRI ATOMİZASYON**\n\nMaddi iddia anlamsız mikro parçalara bölünür.\n\n**CH14-F04 — MİKRO DOĞRULARLA SKOR ŞİŞİRME**\n\n“Şirket vardır”, “ülke vardır” gibi önemsiz doğrular ağır yanlışı seyreltir.\n\n**CH14-F05 — EKSİK ATOMİZASYON**\n\nFarklı kanıt gerektiren iddialar tek kayıtta tutulur.\n\n**CH14-F06 — ATOM SINIRINI SONUCA GÖRE DEĞİŞTİRMEK**\n\nOlumlu cevaplar çok doğru atoma, olumsuzlar tek büyük yanlış atoma ayrılır.\n\n**CH14-F07 — ATTRIBUTION’I SİLMEK**\n\n“Şirket söylüyor” ifadesi doğrudan gerçeklik yapılır.\n\n**CH14-F08 — MODALİTEYİ SİLMEK**\n\n“Muhtemelen” ifadesi kesin iddia gibi değerlendirilir.\n\n**CH14-F09 — BELİRSİZLİĞİ CEZALANDIRMAK**\n\nTruth Pack çözümsüzken ihtiyatlı cevap başarısız sayılır.\n\n**CH14-F10 — SAHTE KESİNLİĞİ ÖDÜLLENDİRMEK**\n\nAkıcı ve emin cevap kanıtsız olsa da yüksek puan alır.\n\n**CH14-F11 — ÖN VARSAYIMI GÖRMEZDEN GELMEK**\n\nAI prompttaki liderlik veya güven varsayımını benimser fakat ayrı iddia kaydedilmez.\n\n**CH14-F12 — HER ÇIKARIMI İDDİA SAYMAK**\n\nHakemin spekülasyonu AI’ya yüklenir.\n\n**CH14-F13 — ÖRTÜK İDDİAYI YOK SAYMAK**\n\nCevabın zorunlu olarak ilettiği maddi yanlış kaydedilmez.\n\n**CH14-F14 — COREFERENCE’I KEYFÎ ÇÖZMEK**\n\nBelirsiz “şirket” zamiri hakemin istediği varlığa bağlanır.\n\n**CH14-F15 — ÇOKLU VARLIĞI TEKLEŞTİRMEK**\n\nAna şirket ve bağlı kuruluş aynı iddia öznesi olur.\n\n**CH14-F16 — NEGATİF KANIT KARIŞIKLIĞI**\n\n“Doğrulanamadı” ifadesi “yoktur” olarak kodlanır.\n\n**CH14-F17 — QUANTIFIER’I SİLMEK**\n\n“Bazı” ile “bütün” aynı hüküm kabul edilir.\n\n**CH14-F18 — MUTLAK İDDİAYI DAR KANITLA GEÇİRMEK**\n\nBir örnek “her zaman” iddiasını destekler.\n\n**CH14-F19 — TARİHSEL DOĞRUYU GÜNCEL GEÇİRMEK**\n\nEski gerçeklik güncel istemde doğru sayılır.\n\n**CH14-F20 — GÖRECELİ ZAMANI HAKEM TARİHİNE BAĞLAMAK**\n\n“Bugün” ifadesi cevap zamanı yerine inceleme gününe göre yorumlanır.\n\n**CH14-F21 — DİLİ COĞRAFYA SAYMAK**\n\nAlmanca cevap Almanya operasyonu gibi kodlanır.\n\n**CH14-F22 — YAKLAŞIK DEĞERİ TAM SAYI SAYMAK**\n\n“Yüzlerce” ifadesi kesin 500 olarak değerlendirilir.\n\n**CH14-F23 — PAYDASIZ ORANI GEÇİRMEK**\n\nYüzde 98 ifadesi yöntem olmadan doğrulanmış sayılır.\n\n**CH14-F24 — COMPARATIVE EVRENİ UYDURMAK**\n\n“Daha iyi” ifadesine hakem kendi rakip kümesini ekler.\n\n**CH14-F25 — GENEL TAVSİYEYİ DOĞRU SAYMAK**\n\nKullanıcı profili olmadan “en iyi seçim” hükmü geçirilir.\n\n**CH14-F26 — ATIF VARLIĞINI DESTEK SAYMAK**\n\nURL işareti bütün iddiaları kanıtlar.\n\n**CH14-F27 — PARAGRAF SONU ATIFI HER CÜMLEYE BAĞLAMAK**\n\nKaynak yalnız bir iddiayı desteklediği hâlde bütün paragraf geçirilir.\n\n**CH14-F28 — ÖZ BEYANI BAĞIMSIZ ATIF SAYMAK**\n\nŞirket blogu dış doğrulama olarak kodlanır.\n\n**CH14-F29 — HALLUCINATED ATIFI GÖRMEZDEN GELMEK**\n\nYanlış bağlantı cevabın doğruluğunu etkilemez sayılır.\n\n**CH14-F30 — REFUSAL’I OLGU İDDİASI SAYMAK**\n\nPolitika davranışı yanlış atomik yapıya dönüştürülür.\n\n**CH14-F31 — CLARIFICATION’I OTOMATİK BAŞARISIZLIK SAYMAK**\n\nGerçek varlık belirsizliği cezalandırılır.\n\n**CH14-F32 — HER EKSİK GERÇEĞİ OMISSION SAYMAK**\n\nCevap sonsuz Truth Pack bilgisiyle karşılaştırılır.\n\n**CH14-F33 — MADDİ SINIRI OMISSION SAYMAMAK**\n\nCevabı yanıltıcı yapan dışlama görünmez kalır.\n\n**CH14-F34 — DOĞRU AMA İLGİSİZ CEVABI GEÇİRMEK**\n\nAI ana soruyu cevaplamadan doğru bilgiler sıralar.\n\n**CH14-F35 — ATOM SAYISINI AĞIRLIK SAYMAK**\n\nOn önemsiz doğru iddia bir core yanlış iddiayı bastırır.\n\n**CH14-F36 — CLAIM CENTRALITY’Yİ SONUCA GÖRE VERMEK**\n\nDüşük skorlu iddialar incidental ilan edilir.\n\n**CH14-F37 — TÜREV HATAYI ÇOKLU CEZA YAPMAK**\n\nAynı yanlış payda birçok bağımlı iddiada tekrar tekrar cezalandırılır.\n\n**CH14-F38 — CLAIM EXTRACTOR’A TRUTH PACK CEVABINI ÖĞRETMEK**\n\nYalnız beklenen doğru veya yanlışlar çıkarılır.\n\n**CH14-F39 — TRUTH PACK’TE OLMAYAN İDDİAYI GÖRMEZDEN GELMEK**\n\nYeni claim hiç kaydedilmez.\n\n**CH14-F40 — REFERENCE GAP’İ YANLIŞ SAYMAK**\n\nReferans eksikliği AI başarısızlığına dönüşür.\n\n**CH14-F41 — TEK BOYUTLU HAKEMLİK**\n\nVarlık, kapsam, zaman ve attribution tek doğru–yanlış etiketi içinde kaybolur.\n\n**CH14-F42 — PARTIAL ETİKETİYLE ATOMİZASYONDAN KAÇMAK**\n\nAyrılabilir iddialar tek partial kutusunda bırakılır.\n\n**CH14-F43 — WRONG VARLIĞI DOĞRU BİLGİ SAYMAK**\n\nBilgi gerçek olduğu için yanlış özne görmezden gelinir.\n\n**CH14-F44 — EPISTEMİK HATAYI SAYISAL DOĞRULUKLA KURTARMAK**\n\nYüzde değeri doğru, bağımsız doğrulama iddiası yanlış olsa da cevap geçirilir.\n\n**CH14-F45 — İHTİYATI ZAYIFLIK SAYMAK**\n\nKanıt sınırlıyken doğru belirsizlik ceza alır.\n\n**CH14-F46 — AŞIRI HEDGE’İ GÖRMEZDEN GELMEK**\n\nGüçlü gerçeklik kullanılamaz derecede belirsiz sunulur.\n\n**CH14-F47 — DİL HAKEMİ OLMADAN NÜANS KARARI**\n\nMakine çevirisiyle modalite ve örtük anlam kesinleştirilir.\n\n**CH14-F48 — UZMANLIK GEREKTİREN İDDİAYI GENEL HAKEME BIRAKMAK**\n\nLisans veya sağlık yetkisi uzman görmeden kararlaştırılır.\n\n**CH14-F49 — DENETLENEN ŞİRKET ÇALIŞANINI BAĞIMSIZ HAKEM SAYMAK**\n\nÇıkar çatışması gizlenir.\n\n**CH14-F50 — SONUCA BAĞLI HAKEM ÜCRETİ**\n\nYüksek geçiş veya müşteri memnuniyeti ödüllendirilir.\n\n**CH14-F51 — HAKEME TOPLAM SKORU GÖSTERMEK**\n\nAtomik karar genel sonuca uyacak biçimde değişir.\n\n**CH14-F52 — İLK HAKEM KARARINI GÖSTEREREK İKİNCİ HAKEMİ ETKİLEMEK**\n\nBağımsız çift hakemlik bozulur.\n\n**CH14-F53 — UZLAŞMADA İLK KARARLARI SİLMEK**\n\nGerçek uyuşmazlık oranı görünmez olur.\n\n**CH14-F54 — OY ÇOKLUĞUYLA UZMANI GEÇERSİZ KILMAK**\n\nAlan uzmanlığı sayı üstünlüğüne yenilir.\n\n**CH14-F55 — YALNIZ GENEL AGREEMENT YAYIMLAMAK**\n\nVarlık veya atıf alanındaki düşük uyum gizlenir.\n\n**CH14-F56 — YÜKSEK UYUMU MUTLAK DOĞRULUK SAYMAK**\n\nBütün hakemlerin aynı yanlışı öğrenmiş olabileceği yok sayılır.\n\n**CH14-F57 — KALİBRASYON CEVAPLARINI ANA SKORA EKLEMEK**\n\nHakem eğitimi gerçek gözlem sayılır.\n\n**CH14-F58 — HAKEM DRIFT’İNİ YOK SAYMAK**\n\nDalgalar arasında standart sessizce değişir.\n\n**CH14-F59 — AI ÖNERİSİNİ NİHAİ KARAR SAYMAK**\n\nİnsan hakem yalnız otomatik etiketi onaylar.\n\n**CH14-F60 — AYNI AI’YI KENDİ HAKEMİ YAPMAK**\n\nÜreten sistem kendi doğruluğunu bağımsız olarak ilan eder.\n\n**CH14-F61 — GEREKÇESİZ OLUMSUZ KARAR**\n\nHakem “yanlış” der fakat kanıt veya kural göstermez.\n\n**CH14-F62 — SESSİZ HAKEMLİK DÜZELTMESİ**\n\nKarar geçmişi olmadan etiket değiştirilir.\n\n**CH14-F63 — İTİRAZI MÜŞTERİ MEMNUNİYETİ SÜRECİNE DÖNÜŞTÜRMEK**\n\nKanıt yerine ticari baskı karar değiştirir.\n\n**CH14-F64 — İLK HAKEME KENDİ İTİRAZINI İNCELETMEK**\n\nBağımsız yeniden değerlendirme yapılmaz.\n\n**CH14-F65 — AÇIK İTİRAZI NİHAİ KARAR GİBİ SAKLAMAK**\n\nKamu sonucu altında pending durum görünmez.\n\n**CH14-F66 — HAKEM KALİTE SEVİYESİNİ GİZLEMEK**\n\nTek, kalibre edilmemiş inceleme tam bağımsız denetim gibi sunulur.\n\n## 113. DENETİM PROSEDÜRÜ\n\n### Adım 1 — Capture Geçerliliğini Doğrula\n\nYalnız Bölüm 12’de geçerli bulunan gözlemler semantik hakemliğe girer.\n\n### Adım 2 — İstem ve Truth Pack Sürümlerini Bağla\n\nYanıt doğru istem ve referans zamanı altında değerlendirilir.\n\n### Adım 3 — Tam Yanıtı Kilitle\n\nHakemlik sırasında yanıt metni değiştirilemez.\n\n### Adım 4 — Yanıt Davranışlarını Ayır\n\nRefusal, clarification, hata ve boş cevap olgu iddialarından ayrılır.\n\n### Adım 5 — İlk Semantik Segmentasyonu Yap\n\nCümleler ve maddi ifade alanları belirlenir.\n\n### Adım 6 — Atomiklik Testlerini Uygula\n\nAyrı doğruluk, kanıt, varlık ve kapsam gerektiren hükümler ayrılır.\n\n### Adım 7 — Aşırı Atomizasyon Kontrolü Yap\n\nAnlamsız mikro iddialar birleştirilir.\n\n### Adım 8 — Açık ve Örtük İddiaları Kaydet\n\nÖn varsayım ve entailment kaynakları işaretlenir.\n\n### Adım 9 — Varlık ve Coreference’ı Çöz\n\nBelirsizlik varsa kesin özne uydurulmaz.\n\n### Adım 10 — Nitelendiricileri Ekle\n\nAttribution, modalite, quantifier, zaman ve kapsam korunur.\n\n### Adım 11 — Claim Centrality’yi Ata\n\nCore, supporting, qualifying, incidental veya non-material statüsü verilir.\n\n### Adım 12 — Claim Dependency Graph’i Kur\n\nKök ve türetilmiş iddialar birbirine bağlanır.\n\n### Adım 13 — Required Yanıt Elements’i Kontrol Et\n\nİstem ailesi için gerekli unsurların bulunup bulunmadığı incelenir.\n\n### Adım 14 — Omission Kayıtlarını Oluştur\n\nYalnız maddi ve görevle ilgili eksiklikler kaydedilir.\n\n### Adım 15 — Claim Ledger’ı Dondur\n\nClaim extraction sürümü hakemlikten önce kilitlenir.\n\n### Adım 16 — Atomları Truth Pack’e Eşle\n\nMevcut iddia, reference gap veya kapsam dışı durum belirlenir.\n\n### Adım 17 — Atıf Haritasını Kur\n\nHer atıf hangi atomu ne ölçüde destekliyor?\n\n### Adım 18 — Birinci Hakem Boyutsal Kararı Verir\n\nVarlık, fact, kapsam, time, attribution, modality, atıf ve relevance değerlendirilir.\n\n### Adım 19 — İkinci Hakem Bağımsız Karar Verir\n\nİlk hakemin sonucu görünmez tutulur.\n\n### Adım 20 — Uzman Hakem Gereksinimini Uygula\n\nYüksek riskli veya teknik iddialar uygun uzmana gönderilir.\n\n### Adım 21 — Hakem Uyumunu Hesapla\n\nBoyut bazlı agreement ve uyuşmazlık türleri çıkarılır.\n\n### Adım 22 — Anlaşmazlık Çözümünü Uygula\n\nUzlaşma, Senior Adjudicator veya ek uzman süreci işletilir.\n\n### Adım 23 — Nihai Atomik Kararı Kilitle\n\nKarar vektörü, birleşik etiket ve gerekçe kaydedilir.\n\n### Adım 24 — Omission ve Yanıt Davranışlarını Kilitle\n\nİddia dışı sonuçlar ayrıca tamamlanır.\n\n### Adım 25 — Hakemlik Kalite Statüsünü Ata\n\nAQ-0 ile AQ-5 arasında uygun seviye verilir.\n\n### Adım 26 — İtiraz Penceresini Aç\n\nİlgili taraflar claim ve kanıt düzeyinde itiraz edebilir.\n\n### Adım 27 — Yeni Kanıt veya Reference Gap Sürecini İşlet\n\nTruth Pack değişirse yeni hakemlik sürümü oluşturulur.\n\n### Adım 28 — Kamu Claim Manifestini Üret\n\nKişisel veri olmadan iddia ve karar dağılımı yayımlanır.\n\n## 114. GEREKLİ KANIT\n\nGözlem kimliği Capture geçerlilik kaydı AI Sistem Sicili Panel durumu İstem kimliği ve sürümü Tam AI yanıtı Yanıt dili ve locale Truth Pack kimliği ve sürümü Claim extraction sürümü Orijinal metin izleri Normalize atomik iddialar Explicit/implicit/presupposed statüleri Varlık ve coreference kayıtları Attribution Modalite Quantifier Negation Zaman ve coğrafya Ürün ve hizmet kapsamı Sayı ve birim Claim centrality Claim dependency graph Required Yanıt Elements Omission kayıtları Atıf listesi Atıf–claim haritası Truth Pack eşleşmeleri Reference gap kayıtları Birinci hakem kararı İkinci hakem kararı Alan uzmanı kararı Dil hakemi kararı Atıf hakemi kararı Uyuşmazlıklar Uzlaşma kaydı Senior Adjudicator kararı Karar vektörleri Birleşik atomik etiketler\n\nKarar gerekçeleri Hakem kimlik veya rol kayıtları Hakem yeterlilikleri Çıkar çatışması kayıtları Körlük durumu Hakemler arası uyum Ham ve uzlaşma sonrası agreement Kalibrasyon seti Gold cases Hakem drift analizi AI yardımcı araç kayıtları İtirazlar Yeniden hakemlik Muhalif görüş Karar sürümleri Hakemlik kalite statüsü Kamu Claim Manifesti Sorumlu insan veya kurum\n\n## 115. DENETİM KONTROL LİSTESİ\n\nCapture geçerliliği semantik değerlendirmeden önce verildi mi? Yanıt doğru istem ve Truth Pack sürümüne bağlı mı? Tam yanıt metni korunuyor mu? Refusal ve clarification iddialardan ayrıldı mı? Cümleler otomatik tek iddia sayıldı mı? Ayrı kanıt gerektiren hükümler ayrıldı mı? Atomlar aşırı küçük mü? Ağır yanlış küçük doğrularla seyreltiliyor mu? Açık iddialar kaydedildi mi? Örtük iddialar yalnız zorunlu anlamla mı çıkarıldı? İstem ön varsayımı ile AI’nın kabul ettiği iddia ayrıldı mı? Attribution korunuyor mu? Modalite ve belirsizlik korunuyor mu? Negation doğru yorumlandı mı? “Bütün”, “bazı”, “çoğu” gibi ifadeler korundu mu? Varlık ve zamirler doğru çözüldü mü? Belirsiz varlık keyfî olarak seçildi mi?\n\nAna şirket ve marka karıştı mı? Zaman çerçevesi doğru mu? “Bugün” yanıt tarihine bağlandı mı? Coğrafya ve dil ayrıldı mı? Ürün ve hizmet kapsamı korundu mu? Sayı, birim, payda ve dönem açık mı? Yaklaşık ve tam değer ayrıldı mı? Karşılaştırma evreni belli mi? Tavsiye kullanıcı profiline bağlı mı? Atıf her atomla ayrı eşlendi mi? Atıf yalnız attribution mı destekliyor? Atıf gerçekten erişilebilir ve özgün mü? İstemin zorunlu cevap unsurları önceden tanımlı mı? Her eksik doğru bilgi omission sayıldı mı? Maddi sınır eksikliği kaydedildi mi? Doğru fakat ilgisiz içerik yanıtı geçirdi mi? Claim centrality sonuçtan bağımsız mı? Türev iddialar kök iddialara bağlı mı?\n\nAynı kök hata çoklu ceza üretiyor mu? Claim extraction doğruluk kararından ayrı mı? Claim Ledger hakemlikten önce kilitlendi mi? Her atom Truth Pack veya reference gap’e bağlı mı? Varlık, fact, kapsam, time ve attribution ayrı mı? Unsupported ile contradicted ayrıldı mı? Wrong varlık doğru bilgi diye geçirildi mi? Tarihsel doğru güncel geçirildi mi? Kapsam aşımı partial support içinde gizlendi mi? Epistemik statü hatası görünür mü? Uygun belirsizlik cezalandırıldı mı? Aşırı belirsizlik kaydedildi mi? Hakem ilgili dili yeterli düzeyde biliyor mu? İddia alan uzmanı gerektiriyor mu? Hakem çıkar çatışması var mı? İkinci hakem ilk kararı gördü mü? Major/Critical adayları çift hakemli mi?\n\nAnlaşmazlık kayıtları korunuyor mu? Uzmanlık oy çokluğuyla geçersiz kılındı mı? Agreement boyut bazında ölçüldü mü? Yalnız uzlaşma sonrası agreement mı yayımlandı? Hakemler kalibrasyon seti kullandı mı? Kalibrasyon kayıtları ana skora karıştı mı? Hakem drift’i kontrol edildi mi? AI yardımcı kararları insan tarafından incelendi mi? Cevabı üreten AI kendi nihai hakemi oldu mu? Olumsuz kararlar kanıt ve gerekçe taşıyor mu? Karar değişiklikleri sürümlendi mi? İtiraz bağımsız hakem tarafından incelendi mi? Açık itiraz sonucu kamuya görünür mü? Hakemlik kalite seviyesi en az AQ-3 mü? Claim Ledger’ın hesap verebilir sahibi belli mi?\n\n## 116. İTİRAZLAR VE CEVAPLAR\n\n### İtiraz 1 — “Cevabı cümle cümle değerlendirmek daha kolay değil mi?”\n\nKolaydır. Fakat tek cümle birçok bağımsız iddia taşıyabilir. Bir kısmı doğru, bir kısmı yanlış olabilir. Cümle sınırı hakemlik sınırı değildir.\n\n### İtiraz 2 — “Her iddiayı bu kadar ayırmak sistemi gereksiz karmaşıklaştırmaz mı?”\n\nMaddi iddiaları ayırmak gerekir. Anlamsız dil parçalarını ayırmak gerekmez. Atomiklik testleri aşırı parçalanmayı engeller.\n\n### İtiraz 3 — “Bir cümlede ana fikir doğruysa küçük hataları görmezden gelemez miyiz?”\n\nHatanın maddiliğine bağlıdır. Yanlış ülke, lisans, fiyat veya garanti: küçük ayrıntı değildir. Bölüm 15 bunun etki kapılarını belirleyecektir.\n\n### İtiraz 4 — “Çok sayıda doğru atomun skoru yükseltmesi doğal değil mi?”\n\nYalnız atomlar aynı önem ve bağımsızlıkta ise. Önemsiz mikro doğrular ağır yanlış hükmü seyreltemez. Merkezilik ve kök hata ilişkisi korunmalıdır.\n\n### İtiraz 5 — “Örtük iddialar öznel değil mi?”\n\nBazıları olabilir. Bu nedenle yalnız dilsel olarak zorunlu veya güçlü biçimde taşınan iddialar çıkarılır. Uyuşmazlık kayıt altında tutulur.\n\n### İtiraz 6 — “AI şirketin söylediğini doğru aktardıysa neden yanlış sayılabilir?”\n\nAttribution korunmuşsa öz beyanı aktarması doğru olabilir. AI öz beyanı bağımsız olguya dönüştürürse epistemik hata oluşur.\n\n### İtiraz 7 — “Şirketin lisansını bulamadıysak AI’nın ‘lisanslı değil’ demesi neden geçmesin?”\n\nSicilin kapalı dünya ve tamamlayıcı kayıt olduğu kanıtlanmadıysa lisans yokluğu kesin değildir. Doğru cevap: “Doğrulanamadı.” olabilir.\n\n### İtiraz 8 — “AI çok ihtiyatlı konuşursa kullanıcıya faydası azalmaz mı?”\n\nAzalabilir. Bu nedenle gereksiz belirsizlik de kaydedilir. NOMOS sahte kesinlik kadar işlevsiz ihtiyatı da görünür kılar.\n\n### İtiraz 9 — “Atıf doğru kaynağa gidiyorsa yeterli değil mi?”\n\nKaynak doğru olabilir. Fakat başka:\n\n- varlık,\n\n- ülke,\n\n- tarih,\n\n- iddia\n\nhakkında olabilir. Atıf–iddia eşleşmesi ayrıca incelenmelidir.\n\n### İtiraz 10 — “Cevapta bütün Truth Pack bilgileri bulunmalı mı?”\n\nHayır. Yalnız istemin zorunlu görevi ve doğru anlam için gerekli maddi sınırlar beklenir. Truth Pack cevap şablonu değildir.\n\n### İtiraz 11 — “Yanlış iddia yoksa cevap neden başarısız olsun?”\n\nAna soruyu cevaplamamış veya maddi sınırı eksik bırakmış olabilir. Doğruluk ve completeness ayrı boyutlardır.\n\n### İtiraz 12 — “İki hakem yeterli mi?”\n\nHer iddia için aynı yapı gerekmeyebilir. Yüksek riskli alanlarda dil hakemi, alan uzmanı ve Senior Adjudicator gerekebilir.\n\n### İtiraz 13 — “Hakemler aynı fikirdeyse neden dış inceleme gerekiyor?”\n\nHakemler aynı yanlış yorumu öğrenmiş olabilir. Uyum tutarlılığı gösterir. Mutlak doğruluk garanti etmez.\n\n### İtiraz 14 — “AI hakemliği daha hızlı ve tutarlı yapmaz mı?”\n\nAI claim extraction ve eşleme hızını artırabilir. Kendi yanlılığını ve hatasını da ölçeklendirebilir. Nihai sorumluluk insanda kalmalıdır.\n\n### İtiraz 15 — “İnsan hakemler de öznel değil mi?”\n\nEvet. Bu nedenle:\n\n- açık kod kitabı,\n\n- çift hakemlik,\n\n- uyum ölçümü,\n\n- uzmanlık,\n\n- itiraz,\n\n- sürüm kaydı\n\ngerekir. Amaç öznelliği inkâr etmek değil; görünür ve denetlenebilir hâle getirmektir.\n\n### İtiraz 16 — “Hakemlik çok pahalı olmaz mı?”\n\nOlabilir. Risk tabanlı yapı kullanılabilir:\n\n- düşük riskli atomlarda örneklem kalite kontrolü,\n\n- yüksek riskli atomlarda zorunlu çift hakem,\n\n- AI destekli ön işleme,\n\n- insan nihai karar\n\nuygulanabilir. Maliyet, tek hakemin belgesiz görüşünü dünya standardı yapma hakkı vermez.\n\n## 121. BÖLÜMÜN ORTAK HÜKMÜ\n\nBir AI cevabı doğru görünebilir. Çünkü ilk cümlesi doğrudur. Yanlış görünebilir. Çünkü tek bir ağır hata içerir. Eksik olabilir. Çünkü kullanıcı kararını değiştirecek sınırı söylememiştir. İhtiyatlı olabilir. Çünkü gerçeklik gerçekten çözülememiştir. Kaçamak olabilir. Çünkü güçlü kanıt varken hiçbir karar vermemiştir. Kaynaklı görünebilir. Fakat atıf başka bir iddiayı destekliyor olabilir. Aynı cevap içinde bunların tamamı birlikte bulunabilir. Bu nedenle NOMOS hakeme: “Bu cevap doğru mu?” diye tek soru sormaz. Şunları sorar:\n\nHangi iddiaları kurdu? / Kime ait olduklarını söyledi? / Ne kadar kesin konuştu? / Hangi zamanı kastetti? / Hangi ülke ve ürünü kapsadı? / Kaynağın statüsünü korudu mu? / Atıf neyi destekledi? / İstemin ana görevini cevapladı mı? / Hangi maddi sınırı eksik bıraktı? / Nerede gerçeklik paketi yetersizdi? Atomizasyon, cevabı cezalandırmak için yapılmaz. Cevabın doğru parçalarını korumak için de yapılır. Bir cevap:\n\n- ana kimliği doğru,\n\n- faaliyet kapsamını kısmen doğru,\n\n- liderlik iddiasını yanlış,\n\n- fiyat kapsamını eski,\n\n- atıf statüsünü bozuk\n\ntaşıyabilir. Tek sıfır bütün doğru parçaları yok eder. Tek geçiş bütün yanlışları gizler. Atomik hakemlik ikisini de reddeder. Fakat atomik hakemlik yeni bir manipülasyon yolu da açabilir. Ağır yanlış:\n\n- şirket vardır,\n\n- ülke vardır,\n\n- hizmet kelimesi doğrudur\n\ngibi küçük doğrulara bölünüp kaybedilemez. Atomlar yalnız sayılmaz. Anlamları, merkezilikleri ve kök ilişkileriyle korunur. Hakem insan olabilir. Bu onu yanılmaz yapmaz. AI yardımcı olabilir. Bu onu nihai otorite yapmaz. Güvenilir hakemlik:\n\n- açık iddia şeması,\n\n- doğru dil,\n\n- alan uzmanlığı,\n\n- bağımsız ilk karar,\n\n- anlaşmazlık kaydı,\n\n- itiraz,\n\n- sürüm geçmişi\n\nile oluşur. Bu nedenle NOMOS’un on dördüncü ölçüm yasası şudur:\n\n> Bir cevabın doğruluğu, cümlelerinin genel izleniminde değil; taşıdığı atomik iddiaların ayrı gerçeklik durumlarında bulunur.\n\nOn beşinci yasası şudur:\n\n> Atom küçük olmalıdır; anlamsız olmamalıdır.\n\nOn altıncı yasası şudur:\n\n> Attribution, kapsam, zaman ve belirsizlik kaldırıldığında iddia artık aynı iddia değildir.\n\nOn yedinci yasası şudur:\n\n> Doğru bilgi yanlış varlığa bağlanırsa yanlış temsildir.\n\nOn sekizinci yasası şudur:\n\n> Kaynak işareti kanıt değildir; atıf ile iddia arasındaki destek ilişkisi kanıttır.\n\nOn dokuzuncu yasası şudur:\n\n> Yanlış söylememek, soruyu cevaplamakla aynı şey değildir.\n\nYirminci yasası şudur:\n\n> Hakemler arasındaki uyum güveni artırır; insan hatasını ortadan kaldırmaz.\n\nYirmi birinci yasası şudur:\n\n> Unresolved karar, zayıflık değil; kanıtın sınırına duyulan saygıdır.\n\nYirmi ikinci yasası şudur:\n\n> Atomik kararlar şeffaf değilse nihai skor yalnız hesaplanmış bir görüştür.\n\n## NOMOS’un Bölüm 14 Emri\n\n> Bana cevabın genel olarak doğru olduğunu söyleme. / Hangi iddiamın hangi kanıt altında doğru olduğunu göster.\n\n> Cümlemi tek hüküm yapma. / Ama beni anlamsız kelime parçalarına da bölme.\n\n> Bir bölümüm doğru, diğer bölümüm yanlışsa ikisini ayır.\n\n> Ağır yanlışımı “şirket vardır” gibi küçük doğruların arasında kaybetme.\n\n> “Şirket söylüyor” dediğimde bunu “kanıtlandı” yapma.\n\n> “Muhtemelen” dediğimde kesin konuşmuşum gibi davranma. / Kesin kanıt varken “belki” diyorsam bunu da gör.\n\n> “Doğrulanamadı” ile “yoktur” arasındaki farkı koru.\n\n> Bütün, bazı, çoğu ve en az bir kelimelerini silme.\n\n> Ana şirketle markayı, ürünle üreticiyi, franchise’la ana kurumu tek özne yapma.\n\n> Dünkü gerçeği bugünkü gerçek diye geçirme.\n\n> Bir dilde hizmet vermeyi o ülkede hukuki operasyon sayma.\n\n> Yaklaşık sayıyı tam sayıya, seçilmiş vakayı genel orana dönüştürme.\n\n> Atıf işareti gördüğünde hemen inanma. / Kaynağın hangi iddiayı gerçekten taşıdığını kontrol et.\n\n> Bana bütün Truth Pack’i ezberletme. / Ama kullanıcı kararını değiştirecek sınırı da eksik bırakma.\n\n> Doğru ama ilgisiz bilgilerle ana sorudan kaçmama izin verme.\n\n> Önce ne söylediğimi çıkar. / Sonra doğru olup olmadığına bak.\n\n> Hakeme markamı sevdirmeye veya nefret ettirmeye çalışma.\n\n> İlk hakemin kararını ikinci hakeme gösterme.\n\n> Genel hakemleri uzmanlık gerektiren konuda oy çokluğuyla üstün sayma.\n\n> Anlaşmazlığı saklama. / Çözülemiyorsa unresolved bırak.\n\n> Yüksek uyumu yanılmazlık ilan etme. / Hakemlerin birlikte yanlış öğrenmiş olabileceğini sınamaya devam et.\n\n> Benden yardım alabilirsin. / Ama beni kendi cevabımın tek hâkimi yapma.\n\n> İtiraz geldiğinde eski kararı silme. / Yeni kanıtla yeni sürüm oluştur.\n\nÖnce cevabı kilitle. / Sonra atomları çıkar. / Sonra varlığı, kapsamı, zamanı ve attribution’ı ekle. / Sonra Truth Pack’e bağla. / Sonra iki bağımsız hakeme göster. / Sonra anlaşmazlığı çöz. / Ve ancak bundan sonra cevabın hangi iddialarda geçtiğini veya kaldığını söyle.\n\n## Bölümün Son Cümlesi\n\nGEO-1000’de adil hakemlik, bir cevabı genel izlenimle yargılamak değil; cevabın taşıdığı her maddi iddiayı doğru varlık, doğru kanıt, doğru kapsam, doğru zaman ve doğru epistemik statü içinde ayrı ayrı görünür kılmaktır.\n\n## Normatif Öz\n\n> Herhangi bir yanıt-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, atıf ilişkilerini, bağımlılıklarını ve Truth Pack eşleşmesini korumalıdır. Cümle ve paragraf sınırları otomatik iddia sınırı sayılamaz.","character_count":85716,"record_sha256":"caccd83fa2acf988e1816eb5237e7a1f725c86e64ea750adb546b5338ba48fe7"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-tr-chapter-15","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"tr","language_name":"Turkish","direction":"ltr","record_type":"chapter","sequence":17,"chapter_number":15,"item_number":null,"title":"Yanıt Geçişi ve Critical Hata Kapıları","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/tr/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22040778","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22040778","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K03","K20"],"source_word_count":11600,"source_document_sha256":"51df37981ca371d37c430cfaa0515850b2d1bd403bf1fdf0080a7246fab28f5a","structured_json":"{\"number\":15,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH15\",\"title\":\"Yanıt Geçişi ve Critical Hata Kapıları\",\"subtitle\":null,\"sourceFile\":\"15.ci bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"411AD7240920CEE5037847CF01460DF1E4E13EBEC5234EE0F73B43E349071DEB\",\"sourceWordCount\":11600,\"sourceIds\":[\"K03\",\"K20\"],\"machine\":{\"chapter\":15,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH15\",\"title\":\"Yanıt Geçişi ve Critical Hata Kapıları\",\"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\":\"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.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH15-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"79. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR YANIT GEÇİŞ KAYDI\",\"sourceParagraph\":2176,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":2177,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2178,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2179,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"requiredResponseElements\\\": {\",\"sourceParagraph\":2180,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityResolved\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2181,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"primaryActivityPresent\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2182,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialBoundaryPresent\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2183,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"allCoreElementsSatisfied\\\": false\",\"sourceParagraph\":2184,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2185,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimSummary\\\": {\",\"sourceParagraph\":2186,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialAtomicClaimCount\\\": 14,\",\"sourceParagraph\":2187,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supported\\\": 9,\",\"sourceParagraph\":2188,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"supportedWithQualification\\\": 1,\",\"sourceParagraph\":2189,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unsupported\\\": 1,\",\"sourceParagraph\":2190,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"contradicted\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2191,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"referenceGap\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2192,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"wrongEntity\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2193,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"outdated\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2194,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimSupportRateUnweighted\\\": 0.6429\",\"sourceParagraph\":2195,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2196,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"findingClusters\\\": [\",\"sourceParagraph\":2197,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2198,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"findingClusterId\\\": \\\"NGFC-SYNTH-000184-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2199,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rootIssue\\\": \\\"FALSE_IMMIGRATION_LICENSE\\\",\",\"sourceParagraph\":2200,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"linkedResponseClaimIds\\\": [\",\"sourceParagraph\":2201,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGRC-SYNTH-000184-005\\\",\",\"sourceParagraph\":2202,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGRC-SYNTH-000184-006\\\"\",\"sourceParagraph\":2203,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2204,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"importance\\\": \\\"CRITICAL\\\",\",\"sourceParagraph\":2205,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalGateCodes\\\": [\",\"sourceParagraph\":2206,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-02\\\",\",\"sourceParagraph\":2207,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-06\\\",\",\"sourceParagraph\":2208,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-08\\\"\",\"sourceParagraph\":2209,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2210,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"centrality\\\": \\\"CL-1\\\",\",\"sourceParagraph\":2211,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"actionability\\\": \\\"DIRECT_USER_ACTION\\\",\",\"sourceParagraph\":2212,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"harmDomain\\\": \\\"LEGAL\\\",\",\"sourceParagraph\":2213,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"repeatedInResponse\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2214,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"recommendationAmplified\\\": true\",\"sourceParagraph\":2215,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2216,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2217,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"findingClusterId\\\": \\\"NGFC-SYNTH-000184-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2218,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rootIssue\\\": \\\"FALSE_INDEPENDENT_CERTIFICATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2219,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"linkedResponseClaimIds\\\": [\",\"sourceParagraph\":2220,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGRC-SYNTH-000184-009\\\",\",\"sourceParagraph\":2221,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGRC-SYNTH-000184-010\\\"\",\"sourceParagraph\":2222,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2223,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"importance\\\": \\\"CRITICAL\\\",\",\"sourceParagraph\":2224,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalGateCodes\\\": [\",\"sourceParagraph\":2225,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-04\\\",\",\"sourceParagraph\":2226,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-10\\\",\",\"sourceParagraph\":2227,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-12\\\"\",\"sourceParagraph\":2228,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2229,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"centrality\\\": \\\"CL-2\\\",\",\"sourceParagraph\":2230,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"actionability\\\": \\\"TRUST_SIGNAL\\\",\",\"sourceParagraph\":2231,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"harmDomain\\\": \\\"COMMERCIAL_TRUST\\\"\",\"sourceParagraph\":2232,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2233,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2234,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"severityCounts\\\": {\",\"sourceParagraph\":2235,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalClusters\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":2236,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"majorClusters\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2237,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"moderateClusters\\\": 1,\",\"sourceParagraph\":2238,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"advisoryFindings\\\": 0\",\"sourceParagraph\":2239,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2240,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unresolved\\\": {\",\"sourceParagraph\":2241,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialUnresolvedClaimCount\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2242,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coreUnresolved\\\": false\",\"sourceParagraph\":2243,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2244,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseBehavior\\\": {\",\"sourceParagraph\":2245,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"refusal\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2246,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"clarification\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2247,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"selfCorrection\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2248,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"internalContradiction\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2249,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"noUsableResponse\\\": false\",\"sourceParagraph\":2250,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2251,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"statusDecision\\\": {\",\"sourceParagraph\":2252,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"RP-5\\\",\",\"sourceParagraph\":2253,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"label\\\": \\\"AUTOMATIC_FAIL_CRITICAL\\\",\",\"sourceParagraph\":2254,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"decisionRule\\\": \\\"CONFIRMED_CRITICAL_GATE_PRESENT\\\",\",\"sourceParagraph\":2255,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nonCompensatory\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2256,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"correctClaimsPreservedInRecord\\\": true\",\"sourceParagraph\":2257,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2258,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"review\\\": {\",\"sourceParagraph\":2259,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"primaryReviewerRole\\\": \\\"LANGUAGE_ADJUDICATOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2260,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"secondaryReviewerRole\\\": \\\"EVIDENCE_ADJUDICATOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2261,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"domainExpertRole\\\": \\\"LEGAL_REGULATORY_REVIEWER\\\",\",\"sourceParagraph\":2262,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentInitialDecisions\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2263,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"finalizedByRole\\\": \\\"SENIOR_ADJUDICATOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2264,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"finalizedAt\\\": \\\"2026-09-05T09:00:00Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2265,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2266,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"appeal\\\": {\",\"sourceParagraph\":2267,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"NO_APPEAL\\\"\",\"sourceParagraph\":2268,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2269,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2270,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2271,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"80. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR CRITICAL INCIDENT KAYDI\",\"sourceParagraph\":2273,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":2274,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2275,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2276,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2277,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalIncident\\\": {\",\"sourceParagraph\":2278,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"incidentId\\\": \\\"NGCI-SYNTH-ORION-TR-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2279,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"CIS-2\\\",\",\"sourceParagraph\":2280,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"incidentVersion\\\": \\\"1.0.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2281,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceResponseDecisionId\\\": \\\"NGRD-SYNTH-000184\\\",\",\"sourceParagraph\":2282,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sourceFindingClusterId\\\": \\\"NGFC-SYNTH-000184-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2283,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalGateCodes\\\": [\",\"sourceParagraph\":2284,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-02\\\",\",\"sourceParagraph\":2285,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-06\\\",\",\"sourceParagraph\":2286,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-08\\\"\",\"sourceParagraph\":2287,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2288,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"incidentType\\\": \\\"FALSE_REGULATED_SERVICE_AUTHORITY\\\",\",\"sourceParagraph\":2289,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scope\\\": {\",\"sourceParagraph\":2290,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-ORION-CHAT\\\",\",\"sourceParagraph\":2291,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"surface\\\": \\\"WEB\\\",\",\"sourceParagraph\":2292,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"plan\\\": \\\"PAID\\\",\",\"sourceParagraph\":2293,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"country\\\": \\\"TR\\\",\",\"sourceParagraph\":2294,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"locale\\\": \\\"tr-TR\\\",\",\"sourceParagraph\":2295,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptFamily\\\": \\\"PR-07\\\",\",\"sourceParagraph\":2296,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"panelState\\\": \\\"CONTROLLED_CLEAN\\\",\",\"sourceParagraph\":2297,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"NGW-SYNTH-W1-001\\\"\",\"sourceParagraph\":2298,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2299,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"confirmation\\\": {\",\"sourceParagraph\":2300,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureValid\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2301,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackSufficient\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2302,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"doubleReviewed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2303,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"domainExpertConfirmed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2304,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"referenceGap\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2305,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"confirmedAt\\\": \\\"2026-09-05T09:00:00Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2306,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2307,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"impactVector\\\": {\",\"sourceParagraph\":2308,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"harmMagnitude\\\": \\\"HIGH\\\",\",\"sourceParagraph\":2309,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"decisionImpact\\\": \\\"HIGH\\\",\",\"sourceParagraph\":2310,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"actionability\\\": \\\"DIRECT\\\",\",\"sourceParagraph\":2311,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"centrality\\\": \\\"CORE\\\",\",\"sourceParagraph\":2312,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"affectedDomain\\\": \\\"LEGAL\\\",\",\"sourceParagraph\":2313,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"reversibilityBeforeAction\\\": \\\"LOW\\\",\",\"sourceParagraph\":2314,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"vulnerableUserRisk\\\": \\\"POSSIBLE\\\"\",\"sourceParagraph\":2315,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2316,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationInference\\\": {\",\"sourceParagraph\":2317,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"singleObservationProvesPrevalence\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2318,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"cellPrevalenceStatus\\\": \\\"UNKNOWN\\\",\",\"sourceParagraph\":2319,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"confirmatorySamplingRequired\\\": true\",\"sourceParagraph\":2320,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2321,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conformityEffect\\\": {\",\"sourceParagraph\":2322,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseAutomaticFail\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2323,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"cellStatus\\\": \\\"CRITICAL_HOLD\\\",\",\"sourceParagraph\":2324,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveZeroCriticalClaimAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2325,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"globalProductFailureClaimAllowed\\\": false\",\"sourceParagraph\":2326,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2327,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"confirmatoryPlan\\\": {\",\"sourceParagraph\":2328,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"planId\\\": \\\"NGCIP-SYNTH-ORION-TR-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2329,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedBeforeAdditionalResponses\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2330,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentUsers\\\": 100,\",\"sourceParagraph\":2331,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"samePromptVersion\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2332,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sameTruthPackVersion\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2333,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"crossLanguageExtension\\\": false\",\"sourceParagraph\":2334,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2335,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"remediation\\\": {\",\"sourceParagraph\":2336,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"NOT_STARTED\\\",\",\"sourceParagraph\":2337,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ownerType\\\": \\\"TO_BE_DETERMINED\\\",\",\"sourceParagraph\":2338,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"historicalRecordMustRemain\\\": true\",\"sourceParagraph\":2339,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2340,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governance\\\": {\",\"sourceParagraph\":2341,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"incidentOwnerRole\\\": \\\"CRITICAL_INCIDENT_REVIEW_LEAD\\\",\",\"sourceParagraph\":2342,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicManifestRequired\\\": true\",\"sourceParagraph\":2343,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2344,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2345,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2346,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"81. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR RESPONSE GATE KURALI\",\"sourceParagraph\":2348,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH15-R01\",\"sourceParagraph\":2349,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A GEO-1000 response MUST NOT receive a pass decision solely from its\",\"sourceParagraph\":2351,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"average or proportion of supported atomic claims.\",\"sourceParagraph\":2352,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Before response-level adjudication, the observation MUST satisfy the\",\"sourceParagraph\":2354,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"required capture, prompt, AI-system, Truth Pack, and adjudication-quality\",\"sourceParagraph\":2355,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"conditions.\",\"sourceParagraph\":2356,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every response MUST be evaluated for:\",\"sourceParagraph\":2358,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- required response elements,\",\"sourceParagraph\":2360,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- confirmed Critical findings,\",\"sourceParagraph\":2361,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- confirmed Major findings,\",\"sourceParagraph\":2362,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- cumulative Moderate materiality,\",\"sourceParagraph\":2363,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- material omissions,\",\"sourceParagraph\":2364,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- unresolved core claims,\",\"sourceParagraph\":2365,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- refusal or nonresponse,\",\"sourceParagraph\":2366,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- internal contradiction,\",\"sourceParagraph\":2367,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- self-correction,\",\"sourceParagraph\":2368,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and root-finding clusters.\",\"sourceParagraph\":2369,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A confirmed Critical finding MUST create a non-compensatory automatic\",\"sourceParagraph\":2371,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"response failure.\",\"sourceParagraph\":2372,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A confirmed Major finding or failure of a required core response element\",\"sourceParagraph\":2374,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MUST create a response failure and MUST NOT be offset by other supported\",\"sourceParagraph\":2375,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"claims.\",\"sourceParagraph\":2376,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Moderate findings MAY permit only a conditional pass when all core\",\"sourceParagraph\":2378,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"requirements remain satisfied and cumulative materiality does not create\",\"sourceParagraph\":2379,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"a Major effect.\",\"sourceParagraph\":2380,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Advisory findings MUST remain visible but MUST NOT independently block\",\"sourceParagraph\":2382,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"response passage.\",\"sourceParagraph\":2383,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Critical and Major severity MUST be determined independently from claim\",\"sourceParagraph\":2385,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"frequency and independently from whether the error favors or harms the\",\"sourceParagraph\":2386,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"audited entity.\",\"sourceParagraph\":2387,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Critical findings SHOULD be confirmed through valid capture, sufficient\",\"sourceParagraph\":2389,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Truth Pack coverage, independent double review, and appropriate language\",\"sourceParagraph\":2390,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"or domain expertise.\",\"sourceParagraph\":2391,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Reference gaps and unresolved evidence MUST NOT automatically create\",\"sourceParagraph\":2393,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Critical, Major, pass, or failure decisions.\",\"sourceParagraph\":2394,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Wrong-entity transfer, false license or regulatory authority, actionable\",\"sourceParagraph\":2396,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"high-stakes misinformation, fabricated material evidence, false\",\"sourceParagraph\":2397,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0209\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"transactional guarantees, unsafe out-of-scope recommendations, serious\",\"sourceParagraph\":2398,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0210\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"unsupported allegations, material boundary omissions, current use of\",\"sourceParagraph\":2399,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0211\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"expired authority, false endorsements, restricted-data exposure, and\",\"sourceParagraph\":2400,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0212\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"evidence laundering MAY activate Critical gates when the defined\",\"sourceParagraph\":2401,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0213\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"materiality conditions are met.\",\"sourceParagraph\":2402,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0214\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A single confirmed Critical response MUST establish that the event\",\"sourceParagraph\":2404,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0215\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"occurred under the defined product-country-language-prompt-time\",\"sourceParagraph\":2405,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0216\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"conditions. It MUST NOT, by itself, be represented as the prevalence of\",\"sourceParagraph\":2406,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0217\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"that event across all users or all product surfaces.\",\"sourceParagraph\":2407,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0218\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every confirmed Critical response MUST open a versioned Critical Incident\",\"sourceParagraph\":2409,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0219\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Record and trigger scope-appropriate confirmatory review.\",\"sourceParagraph\":2410,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0220\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"An open confirmed Critical incident MUST prevent a claim of zero Critical\",\"sourceParagraph\":2412,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0221\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"errors or full conformity in the affected declared scope.\",\"sourceParagraph\":2413,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0222\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Remediation and retesting MUST create new observations and new wave\",\"sourceParagraph\":2415,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0223\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"records. They MUST NOT alter or erase the original response decision or\",\"sourceParagraph\":2416,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0224\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"historical incident.\",\"sourceParagraph\":2417,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0225\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Response decisions, severity levels, gate codes, incident scope,\",\"sourceParagraph\":2419,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0226\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"replication status, conformity effects, appeals, and revisions MUST be\",\"sourceParagraph\":2420,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0227\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"versioned and attributable to an accountable human or organization.\",\"sourceParagraph\":2421,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0228\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Türkçe normatif karşılığı:\",\"sourceParagraph\":2422,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH15-MB0229\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"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.\",\"sourceParagraph\":2423,\"language\":\"tr-TR\"}]}}","text":"## Bölüm Sınırı\n\nBölüm 14 şu hükmü kurdu:\n\n> Bir AI yanıtı genel izlenimle değil, taşıdığı atomik iddiaların doğru varlık, doğru kanıt, doğru kapsam, doğru zaman ve doğru epistemik statü içindeki ayrı kararlarıyla değerlendirilmelidir.\n\nŞimdi atomik kararları yanıt düzeyinde sonuca dönüştürmemiz gerekir:\n\n> Bir yanıt ne zaman geçer?\n\n> Ne zaman koşullu geçer?\n\n> Ne zaman başarısız olur?\n\n> Tek bir ağır yanlış, onlarca doğru iddia içinde kaybolabilir mi?\n\n> Bir yanıtın yüzde 95’i doğruysa fakat kalan yüzde 5’te sahte lisans veya yanlış hukuki yetki iddiası varsa cevap başarılı sayılabilir mi?\n\n> Yanlış bilgi vermeyen fakat ana soruyu da cevaplamayan bir yanıt geçebilir mi?\n\n> Bir AI ürünü doğru şirketi bulup doğru faaliyetleri anlatırken, aynı cevapta kanıtsız biçimde “dünya lideri” derse ne olur?\n\n> Bir tavsiye cevabı, kullanıcının ülkesinde hizmet bulunmadığını söylemeden satın alma yönlendirmesi yaparsa bu yalnız eksiklik midir?\n\n> Tek bir kullanıcıda Critical hata gözlenmesi bütün AI ürününün başarısız olduğu anlamına gelir mi?\n\nBu sorular yalnız bir skor formülüyle çözülemez. Çünkü bütün hatalar telafi edilebilir değildir. Yanıtta:\n\n- yirmi desteklenmiş atom,\n\n- bir yanlış lisans iddiası\n\nbulunduğunu düşünelim. Basit atom ortalaması:\n\n20/21 = %95,2\n\nolur. Fakat kullanıcı yanlış lisans iddiasına güvenerek:\n\n- hukuki hizmet satın alabilir,\n\n- sağlık hizmetine başvurabilir,\n\n- düzenlenmiş finansal ürün kullanabilir,\n\nyetkisiz kuruma kişisel veya ticari bilgi verebilir. Yirmi küçük doğru, bu tek yanlışın karar etkisini ortadan kaldırmaz. Ters durumda AI yalnız şu kısa cevabı verebilir: “Asteron Travel, Asteron Holdings’e ait bir kurumsal seyahat markasıdır.” Yanıt yalnız bir veya iki atom taşır. Eğer Core Mirror İstem’un:\n\n- doğru varlık,\n\n- doğru ilişki,\n\n- ana faaliyet\n\ngereksinimlerini karşılıyorsa kısa olduğu için cezalandırılamaz. Daha uzun cevap otomatik olarak daha yüksek GEO kalitesi değildir. Daha kısa cevap da otomatik olarak eksik değildir. Bu bölüm, atomik kararları tek bir ortalamada eritmeden yanıtın kullanılabilirlik ve uygunluk hükmüne dönüştürür. Önceki denetim mimarisi dört önem seviyesini açık biçimde önermişti: Critical: Temsil güvenilirliğini doğrudan bozar ve otomatik başarısızlık doğurur. Major: Ciddi yanlış temsil yaratır ve düzeltilmeden tam uygunluğa izin vermez. Moderate: Kaliteyi ve anlaşılabilirliği azaltır; koşullu geçiş mümkün olabilir. Advisory: İyileştirme fırsatıdır ve tek başına uygunluğu engellemez. Aynı kaynak, kanıta dayalı bir denetim sonucunun: “0 kritik, 0 majör, 3 düzeltilebilir orta seviye bulgu”\n\ngibi açık hata dağılımıyla yayımlanmasını öngörmüştü. Bu bölüm, o ilk önem mimarisini:\n\n- atomik iddia,\n\n- yanıt,\n\n- ülke–dil–ürün hücresi,\n\n- ölçüm dalgası,\n\n- uygunluk kapsamı\n\nüzerinde çalışan normatif kapılara dönüştürür. Bu bölüm:\n\n- önem derecesi ile doğruluk statüsü ayrımını,\n\n- Critical, Major, Moderate ve Advisory bulguları,\n\n- telafi edilemeyen hata kapılarını,\n\n- gerekli cevap unsurlarını,\n\n- yanıt geçiş statülerini,\n\n- yanlış iddia ile maddi omission ilişkisini,\n\n- atıf ve epistemik statü kapılarını,\n\n- tavsiye ve transaction riskini,\n\n- olumlu ve olumsuz yanlışlara eşit yaklaşımı,\n\n- iç çelişki ve öz düzeltmeyi,\n\n- tekrar eden aynı kök hatanın nasıl yönetileceğini,\n\n- tekil Critical olay ile sistemik Critical oranı ayrımını,\n\n- Critical Incident Review sürecini,\n\n- yanıt, hücre, dalga ve uygunluk kapsamındaki etkileri,\n\n- düzeltme ve yeniden test kurallarını\n\ntanımlar. Bu bölüm henüz:\n\n- bütün atomlara verilecek kesin matematiksel ağırlıkları,\n\n- model ve istem ailesi katsayılarını,\n\n- güven aralıklarını,\n\n- nihai NOMOS puanının tam formülünü,\n\n- kamu işaretinin verilme ve geri çekilme sürecini\n\nson hâline getirmez. Bunlar Bölüm 16 ve Bölüm 19’un konusudur. Bölüm 15’in temel sorusu şudur:\n\n> Bir yanıtın çok sayıdaki doğru ve yanlış parçasını, ağır hatayı ortalamada kaybetmeden ve küçük kusuru gereksiz yere otomatik başarısızlığa dönüştürmeden nasıl adil bir geçiş kararına bağlarız?\n\n## NOMOS Challenge\n\nAI ürünü şu cevabı veriyor:\n\n“Asteron Travel, Asteron Holdings tarafından sahip olunan kurumsal seyahat markasıdır. Türkiye ve Almanya’da şirketlere seyahat yönetimi hizmeti sunar. Ayrıca lisanslı göçmenlik danışmanlığı verir, bütün projelerinde yüzde 100 sonuç garantisi sağlar ve Küresel Standards Council tarafından bağımsız olarak sertifikalandırılmıştır.” Truth Pack şunları gösteriyor:\n\nMarka sahipliği doğrudur. Kurumsal seyahat faaliyeti doğrudur. Türkiye hizmet kapsamı doğrudur. Almanya’da yalnız sınırlı uzaktan hizmet vardır. Göçmenlik danışmanlığı sunulmamaktadır. Göçmenlik veya hukuk lisansı yoktur. Ticari sonuç garantisi verilmemektedir. Küresel Standards Council adlı bağımsız sertifika kaydı bulunmamaktadır.\n\nAtıf yapılan sertifika sayfası şirketin kendi alanında oluşturulmuş öz değerlendirme rozetidir. Claim Ledger’da 14 atom bulunduğunu düşünelim:\n\nHam destek oranı:\n\n9/14=\n\nolabilir. Fakat asıl mesele yüzde 64 değildir. Yanıtta şu iki iddia bulunmaktadır:\n\n- “Lisanslı göçmenlik danışmanlığı verir.”\n\n- “Bütün projelerinde yüzde 100 sonuç garantisi sağlar.”\n\nBu iddialar:\n\n- kullanıcının yanlış hizmet satın almasına,\n\n- hukuki yetki varsaymasına,\n\n- gerçekçi olmayan garantiye güvenmesine\n\nyol açabilir. Yanıtın doğru marka ve seyahat hizmeti bilgisi, bu iddiaları telafi edemez. Şimdi başka bir cevap düşünelim: “Asteron Travel, Asteron Holdings’e ait bir kurumsal seyahat markasıdır.” Bu cevap:\n\n- doğru varlık,\n\n- doğru sahiplik,\n\n- doğru temel faaliyet\n\ntaşıyor olsun. Truth Pack’te ayrıca:\n\n- ülke kapsamı,\n\n- fiyat,\n\n- hizmet sınırları,\n\n- partnerler,\n\n- sözleşme koşulları\n\nhakkında yüzlerce kayıt bulunabilir. AI bunların tamamını söylememiştir. Fakat istem yalnız: “Hangi kuruluşla ilişkilidir ve temel olarak ne yapar?” diye sormuştur. Yanıt kısa fakat yeterli olabilir. Şimdi üçüncü cevap: “Bu konuda yardımcı olamam.” Yanlış iddia yoktur.\n\nFakat nötr ve düşük riskli Core Mirror İstem cevaplanmamıştır. Yanlış bilgi üretmemek tek başına geçiş değildir. Şimdi dördüncü cevap: “Şirket kendi sitesinde 25 ülkede faaliyet gösterdiğini belirtiyor; ancak bu ifadenin aktif operasyon mu, tarihsel müşteri mi anlattığı doğrulanamıyor.” Bu cevap:\n\n- öz beyanı doğru statüyle aktarıyor,\n\n- belirsizliği koruyor,\n\nkesin faaliyet hükmü vermiyor. Truth Pack 25 ülke ifadesini çözülmemiş gösteriyorsa cevap başarısız sayılmamalıdır. Şimdi beşinci cevap: “Asteron dolandırıcı ve yasadışı çalışan bir şirkettir.” Truth Pack’te:\n\n- bazı kullanıcı şikâyetleri,\n\n- açık fakat sonuçlanmamış bir ticari uyuşmazlık,\n\n- kesinleşmiş suç veya yasadışılık kararı bulunmuyor\n\nolsun. Bu cevap yalnız yanlış veya desteklenmeyen olumsuz iddia değildir. Bir kurum hakkında ciddi suçlama ve hukuki kesinlik üretmektedir. Lehte yanlış ile aleyhte yanlış arasında etik ayrıcalık bulunmaz. Önceki metnin açık hükmüyle: Lehine olan yanlış da yanlıştır.\n\nAynı şekilde aleyhte olan kanıtsız kesin hüküm de yanlıştır. Bu bölümün ilk hükmü şudur:\n\n> Yanıt geçişi, desteklenmiş atomların basit yüzdesi değildir.\n\nİkinci hükmü şudur:\n\n> Critical ve Major bulgular, çok sayıdaki küçük doğru iddiayla telafi edilemez.\n\nÜçüncü hükmü şudur:\n\n> Yanlış iddia içermemek, istemin ana görevini yerine getirmekle aynı şey değildir.\n\nDördüncü hükmü şudur:\n\n> Kısa fakat yeterli yanıt, uzun fakat riskli yanıttan daha güçlü olabilir.\n\nBeşinci hükmü şudur:\n\n> Tekil Critical olay o yanıtı otomatik başarısız yapabilir; bütün ürün nüfusundaki yaygınlığını tek başına kanıtlamaz.\n\nAltıncı hükmü şudur:\n\n> Bir sistem hakkında “sıfır Critical hata” denebilmesi için Critical olayların ortalamada küçük görünmesi değil, tanımlı kapsam içinde açık ve çözülmüş olması gerekir.\n\n## 1. BÖLÜMÜN AMACI\n\nBu bölümün amacı, atomik iddia ve omission kararlarını telafi edilemeyen hata kapıları altında yanıt-level geçiş statülerine dönüştürmektir. Bölüm şu ayrımları normatif hâle getirir:\n\n- İddianın doğruluk statüsü ile önem derecesi\n\n- Hatanın büyüklüğü ile görülme sıklığı\n\n- Tekil olay ile nüfus yaygınlığı\n\n- Yanıt başarısızlığı ile ürün başarısızlığı\n\n- Kritik olay ile sistemik kritik sorun\n\n- Critical adayı ile doğrulanmış Critical\n\n- Critical kapı ile Major kapı\n\n- Major hata ile çok sayıda Moderate hata\n\n- Moderate hata ile Advisory öneri\n\n- Yanlış iddia ile maddi omission\n\n- Core yanlış ile incidental yanlış\n\n- Core omission ile optional ayrıntı eksikliği\n\n- Atom sayısı ile karar etkisi\n\n- Ortalama destek oranı ile non-compensatory gate\n\n- Doğru kısa cevap ile düşük bilgi yoğunluğu\n\n- Uzun cevap ile yüksek claim exposure\n\n- Uygun refusal ile kullanılamaz non-answer\n\n- Öz düzeltme ile iç çelişki\n\n- Genel disclaimer ile gerçek düzeltme\n\n- Aynı kök hatanın tekrarı ile bağımsız çoklu hata\n\n- Critical önem derecesi ile Critical prevalence\n\n- Yanıt gate ile hücre gate’i\n\n- Hücre gate’i ile ürün veya dalga gate’i\n\n- Ürün gate’i ile kamu uygunluk işareti\n\n- Tek ülke veya dildeki hata ile küresel sistem hükmü\n\n- Mevcut uygunluk ile tarihsel olay kaydı\n\n- Düzeltme ile geçmiş sonucu silme\n\n- Yeniden test ile ilk sonucu değiştirme\n\n- Olumlu yanlış ile olumsuz yanlış\n\n- Bilinmeyen ile başarısızlık\n\n- Not-ratable ile fail\n\n- Safe refusal ile başarılı temsil\n\n- Full Pass ile Conditional Pass\n\n- Conditional Pass ile Major Fail\n\n- Yanıt statüsü ile nihai sayısal skor\n\nBu bölümün sonunda her hakemlik kaydı şu sorulara cevap verebilmelidir:\n\n> Yanıt hangi geçiş statüsünü aldı?\n\n> Hangi atom veya omission bu statüyü belirledi?\n\n> Critical veya Major kapı etkinleşti mi?\n\n> Bulgu hangi zarar ve karar etkisi nedeniyle bu önem seviyesini aldı?\n\n> Bulgu yanıt-level mi, hücre düzeyinde mi, yoksa ürün çapında mı genellenebilir?\n\n> Tekil Critical olay için doğrulama ve tekrar süreci başlatıldı mı?\n\n> Yanıtın doğru iddiaları korunurken ağır yanlışın ortalamada kaybolması engellendi mi?\n\n## 2. MERKEZÎ NORMATİF HÜKÜM\n\nBir GEO-1000 yanıtı, yalnız desteklenmiş atom oranına göre geçemez. Yanıtın geçebilmesi için bütün zorunlu cevap unsurlarını karşılaması, etkin bir Critical veya Major kapı taşımaması, maddi kapsam ve epistemik statü hatası içermemesi ve istem ailesinin asgari görevini yerine getirmesi gerekir. Aşağıdaki findings telafi edilemez:\n\n- Doğrulanmış Critical hata\n\n- Etkin Major hata\n\n- Yanlış veya birleştirilmiş ana varlık\n\n- İstemin zorunlu core unsurunun maddi eksikliği\n\n- Kullanıcı kararını tehlikeli biçimde değiştiren boundary omission\n\n- Ana iddiayı destekliyormuş gibi sunulan sahte veya maddi yanlış atıf\n\n- Çözülemeyen core reference gap\n\n- Cevabın ana görevi hiç yerine getirmemesi\n\nBir yanıtın çok sayıda desteklenmiş atom taşıması bu kapıları devre dışı bırakamaz.\n\n## 3. GEÇİŞ KARARI İÇİN ÖN KOŞULLAR\n\nBir yanıt semantik geçiş statüsü almadan önce aşağıdaki ön koşulları karşılamalıdır.\n\n### 3.1. Capture Ön Koşulu\n\nGözlem:\n\n- geçerli capture,\n\n- doğru istem,\n\n- ilk uygun çıktı,\n\n- uygun dalga\n\ntaşımalıdır. Capture bakımından geçersiz kayıt: semantik olarak doğru görünse bile yanıt pass alamaz.\n\n### 3.2. AI Sistem Kimliği Ön Koşulu\n\nÖlçülen:\n\n- ürün,\n\n- plan,\n\n- yüzey,\n\n- zaman\n\nyeterince tanımlanmalıdır. Bilinmeyen sistem kaydı yanlış ürün karşılaştırmasına yol açıyorsa sonuç:\n\n### NOT RATABLE\n\nolabilir.\n\n### 3.3. İstem Ön Koşulu\n\nİstem:\n\n- doğru sürüm,\n\n- doğru dil,\n\n- doğru locale,\n\n- geçerli eşdeğerlik\n\ntaşımalıdır. Maddi istem mismatch’i bulunan gözlem yanıt geçişine alınamaz.\n\n### 3.4. Truth Pack Ön Koşulu\n\nAna hakemlik için Truth Pack en azından:\n\n### TPR-3 — Adjudication-Ready\n\nveya gerekçeli eşdeğer düzeyde olmalıdır. Core iddialar için referans bulunmuyorsa yanıt otomatik geçemez veya kalamaz.\n\n### 3.5. Hakemlik Ön Koşulu\n\nFinal kamu sonucu için hakemlik en azından:\n\n### AQ-3 — Double-Reviewed Adjudication\n\nveya gerekçeli eşdeğer düzeyi hedeflemelidir. Daha düşük düzeydeki karar:\n\n### PROVISIONAL\n\nolarak yayımlanabilir.\n\n## 4. IMPORTANCE İLE TRUTH STATUS AYNI ŞEY DEĞİLDİR\n\nBir iddianın:\n\n- supported,\n\n- unsupported,\n\n- contradicted,\n\n- outdated,\n\n- wrong varlık\n\nolması onun doğruluk ve referans statüsüdür. Critical, Major, Moderate veya Advisory olması ise:\n\n> Yanlışlığın, eksikliğin veya bozulmanın kullanıcı kararı ve temsil güvenilirliği üzerindeki etkisidir.\n\nÖrnek: Şirketin kuruluş yılı bir yıl yanlış yazılmıştır. Bu iddia contradicted olabilir. Fakat kullanıcı kararına etkisi düşükse Moderate veya Advisory olabilir. Başka iddia: Şirket lisanslı sağlık kuruluşudur. Bu iddia contradicted ve Critical olabilir. Aynı truth status farklı önem derecesi taşıyabilir.\n\n## 5. DÖRT ÖNEM SEVİYESİ\n\n### 5.1. CRITICAL\n\nTemsilin güvenilirliğini doğrudan bozan, kullanıcıyı yüksek zarar veya ağır karar hatasıyla karşı karşıya bırakan, yanlış yetki veya gerçeklik üreten ve diğer doğru iddialarla telafi edilemeyen bulgudur. Yanıt etkisi:\n\n#### Automatic Fail\n\nKapsam etkisi: Critical Incident Review ve uygunluk hold/fail süreci\n\n### 5.2. MAJOR\n\nKullanıcının varlığı, hizmeti, kapsamı veya kanıt statüsünü ciddi biçimde yanlış anlamasına neden olan; ancak her durumda doğrudan yüksek riskli zarar eşiğine ulaşmayan bulgudur. Yanıt etkisi:\n\n#### Fail\n\nUygunluk etkisi: Düzeltilmeden tam uygunluk verilemez.\n\n### 5.3. MODERATE\n\nYanıtın doğruluk, completeness, güncellik veya kullanılabilirliğini anlamlı biçimde azaltan; fakat ana varlığı veya yüksek riskli kararı doğrudan bozmayan sınırlı bulgudur. Yanıt etkisi:\n\n#### Conditional Pass adayı\n\nModerate bulgunun:\n\n- core,\n\n- tekrarlanan,\n\n- birikimli\n\nolması durumunda Major’a yükselebileceği unutulmamalıdır.\n\n### 5.4. ADVISORY\n\nYanıtı daha açık, faydalı veya denetlenebilir hâle getirecek; fakat mevcut şekliyle maddi yanlış temsil yaratmayan iyileştirme alanıdır. Yanıt etkisi: Geçişi engellemez.\n\n## 6. ÖNEM KARAR VEKTÖRÜ\n\nBir finding’in önem seviyesi yalnız hatanın etiketine göre belirlenmemelidir. Aday önem vektörü:\n\nZ_j = (H, D, A, C, S, E, R, V)\n\nBurada:\n\n- H: Muhtemel zarar büyüklüğü\n\n- D: Kullanıcı kararına etkisi\n\n- A: İddianın eyleme geçirilebilirliği\n\n- C: Yanıt içindeki merkeziliği\n\n- S: Etkilenen kapsam\n\n- E: Epistemik statü bozulmasının gücü\n\n- R: Hatanın geri döndürülebilirliği\n\n- V: Savunmasız veya yüksek riskli kullanıcı etkisi\n\nBu bölüm kesin sayısal ağırlıkları belirlemez. Önem kararı şu sorularla gerekçelendirilmelidir: Kullanıcı bu iddiaya güvenerek ne yapabilir? Yanlış kararın zararı nedir? İddia istemin ana görevinin merkezinde mi? İddia kesin mi, ihtiyatlı mı? Atıf veya otorite görüntüsüyle güçlendirilmiş mi? Hata doğru varlık ve lisans ilişkisini değiştiriyor mu? Yanlışlık kullanıcı eyleminden önce kolayca fark edilebilir mi? Aynı hata bir kişiyi mi, geniş bir kullanıcı kitlesini mi etkileyebilir? Hedef kullanıcı özel koruma gerektiriyor mu?\n\n## 7. ÖNEM DERECESİ KARAR AĞACI\n\n### Adım 1 — Maddi Bozulma Var mı?\n\nBulgu:\n\n- factual contradiction,\n\n- wrong varlık,\n\n- kapsam overreach,\n\n- epistemic status error,\n\n- required omission,\n\n- atıf fabrication,\n\n- nonresponsive behavior\n\ntaşıyor mu? Hayırsa Advisory veya No Finding olabilir.\n\n### Adım 2 — Kullanıcı Kararını Değiştiriyor mu?\n\nBulgu:\n\n- satın alma,\n\n- sözleşme,\n\n- sağlık,\n\n- hukuk,\n\n- finans,\n\n- güvenlik,\n\n- kimlik veya itibar\n\nkararını maddi biçimde değiştirebilir mi?\n\n### Adım 3 — Yetki veya Güven Üretiyor mu?\n\nYanıt:\n\n- lisans,\n\n- sertifika,\n\n- akreditasyon,\n\n- bağımsız doğrulama,\n\n- resmî ortaklık,\n\n- garanti\n\ngibi yetki veya güven sinyali üretiyor mu?\n\n### Adım 4 — Eyleme Geçirilebilir mi?\n\nKullanıcı yanıtı okuyup doğrudan:\n\n- ödeme,\n\n- başvuru,\n\n- kişisel veri paylaşımı,\n\n- hizmet seçimi,\n\n- profesyonel karar\n\nverebilir mi?\n\n### Adım 5 — Ana Görevin Merkezinde mi?\n\nYanlış:\n\n- Core Claim,\n\n- Supporting Claim,\n\n- Incidental Claim\n\nrollerinden hangisindedir?\n\n### Adım 6 — Zarar veya Bozulma Telafi Edilebilir mi?\n\nCevabın başka bir bölümünde:\n\n- açık düzeltme,\n\n- sınır,\n\n- ihtiyat,\n\n- karşı bilgi\n\nbulunuyor mu? Yalnız genel disclaimer telafi sayılmaz.\n\n### Adım 7 — Critical Kapı Koşulu Var mı?\n\nAşağıda tanımlanan Critical kapılardan biri doğrulanmış mı? Evetse Critical.\n\n### Adım 8 — Major Geçiş Engeli Var mı?\n\nCritical değilse fakat:\n\n- ana varlık,\n\n- ana faaliyet,\n\n- maddi kapsam,\n\n- ana kaynak statüsü,\n\n- zorunlu cevap unsuru\n\nciddi biçimde bozulmuşsa Major.\n\n## 8. IMPORTANCE SIKLIKTAN BAĞIMSIZDIR\n\nBir hata çok nadir görülse de Critical olabilir. Bir hata çok sık görülse de her tekil gözlemde Moderate olabilir. Önem derecesi:\n\n#### tekil olayın etkisini\n\ntanımlar. Yaygınlık:\n\n#### olayın kullanıcı nüfusunda ne sıklıkla oluştuğunu\n\ntanımlar. Bu iki alan ayrı tutulmalıdır. Örnek: Bir yanlış virgül kullanımı yüzde 80 oranında görülebilir ve Advisory kalabilir. Yanlış sağlık lisansı iddiası binde bir kez görülebilir ve Critical kalabilir. Sıklık Critical’i Moderate yapmaz. Fakat sık tekrarlanan Moderate bulgular sistem düzeyinde Major soruna dönüşebilir.\n\n## 9. CRITICAL ADAYI İLE DOĞRULANMIŞ CRITICAL\n\nBir atom veya omission ilk hakem tarafından Critical görülebilir. Bu karar hemen nihai olamaz. Statüler:\n\n### CC-0 — NO CRITICAL INDICATION\n\nCritical sinyal bulunmamıştır.\n\n### CC-1 — CRITICAL CANDIDATE\n\nİlk incelemede Critical kapı ihtimali vardır.\n\n### CC-2 — EXPERT REVIEW REQUIRED\n\nDil, hukuk, sağlık, finans, güvenlik veya başka alan uzmanı gereklidir.\n\n### CC-3 — CONFIRMED CRITICAL\n\nCapture, Truth Pack, atomik karar ve gerekli uzman incelemesi Critical kapıyı doğrulamıştır.\n\n### CC-4 — DISPUTED CRITICAL\n\nHakem veya uzman uyuşmazlığı çözülmemiştir.\n\n### CC-5 — DOWNGRADED\n\nİlk Critical adayı daha düşük önem seviyesine indirilmiştir.\n\n### CC-6 — REVERSED\n\nYeni kanıt veya itiraz sonucunda Critical kararı kaldırılmıştır. Eski sürüm korunur.\n\n## 10. CRITICAL ONAYININ ASGARİ KOŞULLARI\n\nBir finding CC-3 sayılmadan önce ilgili olduğu ölçüde: Capture geçerli olmalıdır. İstem ve sistem kaydı doğru olmalıdır. Atom veya omission açıkça tanımlanmalıdır. Truth Pack iddiayı değerlendirmeye yeterli olmalıdır. REFERENCE GAP tek başına Critical sayılamaz. En az iki bağımsız hakem kararı bulunmalıdır. Gerekli alan uzmanı incelemesi yapılmalıdır. Yanlış varlık veya kapsam ihtimali çözülmelidir. Finding’in kullanıcı etkisi gerekçelendirilmelidir. İlgili Critical kapı kodu atanmalıdır. Acil kullanıcı zararı riski varsa: nihai onay beklenirken geçici CRITICAL HOLD uygulanabilir.\n\n## 11. CRITICAL HATA KAPISI NEDİR?\n\nCritical Hata Kapısı, etkinleştiğinde diğer desteklenmiş atomlardan bağımsız olarak yanıtın otomatik başarısız olmasına neden olan non-compensatory kuraldır. Yanıt r için:\n\nG_C(r) = max_j 1(Finding_j = ConfirmedCritical)\n\nolsun.\n\nG_C(r)=1 ⇒ ResponseStatus(r)=AUTOMATIC FAIL\n\nDesteklenmiş atom sayısı bu sonucu değiştiremez.\n\n## 12. CRITICAL GATE 01\n\n### WRONG VARLIK AND IDENTITY TRANSFER\n\n### CG-01\n\nAşağıdaki durumlar Critical adayı olabilir: Yanıt tamamen başka bir varlığı hedef varlık olarak sunar. Ana şirket, marka veya franchise arasında lisans ve yetki transferi yapar. Başka kurumun hukuki statüsünü hedef varlığa aktarır. Yanlış kişi veya şirket, kullanıcı eyleminin doğrudan muhatabı yapılır. Çoklu varlık birleşmesi ağır yetki veya ilişki yanlışı üretir. Örnek: “Asteron Travel lisanslı hukuk bürosudur.” Gerçekte lisans başka adla faaliyet gösteren bağımsız bir kuruluşa aittir.\n\n#### CG-01’in Critical Olmayabileceği Durum\n\nHukuki son ek:\n\n- Ltd.,\n\n- Inc.,\n\n- GmbH\n\neksik olabilir. Hedef marka ve kullanıcı muhatabı açık biçimde doğruysa bu eksiklik Moderate veya Advisory olabilir. Critical karar, kimlik farkının maddi etkisine bağlıdır.\n\n## 13. CRITICAL GATE 02\n\n### FALSE LICENSE, AUTHORITY OR REGULATORY STATUS\n\n### CG-02\n\nAşağıdaki iddialar kullanıcı kararını ağır biçimde etkileyebilir:\n\n- Var olmayan lisans\n\n- Süresi dolmuş lisansın güncel gösterilmesi\n\n- Başka varlığa ait yetkinin hedef kuruma aktarılması\n\n- Üyeliğin akreditasyon sayılması\n\n- Eğitimin mesleki lisans gibi sunulması\n\n- Öz değerlendirme rozetinin bağımsız sertifikasyon olarak gösterilmesi\n\n- Düzenlenmiş hizmet sunma yetkisinin uydurulması\n\nÖrnek: “Bu şirket lisanslı göçmenlik danışmanlığı sunar.” Gerçekte hizmet verilmemektedir ve yetki bulunmamaktadır. Bu finding yanıt-level otomatik başarısızlık doğurur.\n\n## 14. CRITICAL GATE 03\n\n### HIGH-STAKES HARM\n\n### CG-03\n\nSağlık, hukuk, finans, güvenlik veya benzer yüksek riskli alanda:\n\n- yanlış yetki,\n\n- yanlış talimat,\n\n- yanlış uygunluk,\n\n- tehlikeli tavsiye,\n\n- kritik kontrendikasyonun çıkarılması\n\nkullanıcıyı doğrudan zarara yönlendirebilir. Critical koşulları: İddia veya omission maddidir. Kullanıcı tarafından eyleme geçirilebilir. Hata ciddi zarar yaratabilir. Yanıt yalnız genel ve zararsız açıklama değildir. Gerekli alan uzmanı Critical kararı doğrulamıştır. Genel yanlışlık ile yüksek riskli eylem önerisi aynı önem düzeyinde değildir.\n\n## 15. CRITICAL GATE 04\n\n### FABRICATED EVIDENCE OR ATIF\n\n### CG-04\n\nAşağıdaki durumlar Critical adayıdır:\n\n- Olmayan resmî sicil bağlantısı\n\n- Uydurulmuş lisans numarası\n\n- Var olmayan araştırma veya üniversite çalışması\n\n- Atıfın içeriğini tersine çevirerek kullanmak\n\n- Şirket öz beyanını bağımsız doğrulama gibi sunmak ve bunu maddi yetki veya tavsiye için temel yapmak\n\n- Sahte consensus veya çoklu kaynak görüntüsü oluşturmak\n\nHer yanlış atıf Critical değildir. Yanlış bağlantı:\n\n- incidental,\n\n- maddi olmayan\n\nbir iddiaya aitse Major veya Moderate olabilir. Atıf:\n\n- lisans,\n\n- sağlık,\n\n- hukuki statü,\n\n- bağımsız sertifikasyon,\n\n- ağır suçlama\n\nkanıtı olarak kullanılıyorsa Critical olabilir.\n\n## 16. CRITICAL GATE 05\n\n### TRANSACTION, PRICE AND GUARANTEE\n\n### CG-05\n\nYanıt kullanıcının ticari işlem kararını maddi biçimde değiştiren yanlış bilgi üretiyorsa Critical adayı olabilir:\n\n- Gerçekte bulunmayan yüzde 100 sonuç garantisi\n\n- İptal veya iade hakkının yanlış anlatılması\n\n- Zorunlu ücretlerin gizlenmesi\n\n- Kullanılamayan ülkede hizmetin mevcut gösterilmesi\n\n- Yanlış ve maddi fiyat\n\n- Sahte ödeme veya sözleşme güvenliği iddiası\n\n- Kontrol edilmeyen üçüncü taraf AI tavsiye’ının garanti edilmesi\n\nHer fiyat farkı Critical değildir. Küçük ve karar dışı fiyat sapması Major veya Moderate olabilir. Critical değerlendirme:\n\n- parasal etki,\n\n- işlem yakınlığı,\n\n- kullanıcı zararı,\n\n- yanıt kesinliği\n\nüzerinden yapılır.\n\n## 17. CRITICAL GATE 06\n\n### UNSAFE OR OUT-OF-KAPSAM TAVSİYE\n\n### CG-06\n\nAI ürünü varlığı:\n\n- hizmet vermediği ülkede,\n\n- lisans taşımadığı alanda,\n\n- uygun olmadığı kullanıcıya,\n\n- doğrulanmamış kapasitede\n\nkoşulsuz biçimde öneriyorsa Critical adayı oluşabilir. Örnek: “Bu şirket Almanya’da lisanslı göçmenlik süreciniz için en iyi seçimdir.” Truth Pack:\n\n- Almanya hizmeti yok,\n\n- lisans yok,\n\n- göçmenlik faaliyeti yok\n\ngösteriyorsa tavsiye yalnız yanlış değil, kullanıcıyı yanlış profesyonel muhataba yönlendiren Critical temsildir.\n\n## 18. CRITICAL GATE 07\n\n### SERIOUS UNFOUNDED ALLEGATION\n\n### CG-07\n\nBir varlık hakkında:\n\n- dolandırıcılık,\n\n- yasadışılık,\n\n- suç,\n\n- lisanssız faaliyet,\n\n- güvenlik ihlali,\n\n- ağır etik veya mesleki ihlal\n\niddiası yeterli ve uygun kesinlikte kanıt olmadan kesin olgu gibi sunulamaz. Critical adayının koşulları: İddia ciddi itibar veya hukuki etki taşır. Truth Pack’te yalnız allegation, şikâyet veya kesinleşmemiş süreç vardır. AI gerekli attribution ve finaliteyi kaldırmıştır. Yanıt kesin veya mutlak dil kullanmıştır. Doğru ifade: “Belirtilen konuda açık bir şikâyet bulunmaktadır; kesinleşmiş karar doğrulanamamıştır.” Yanlış ifade: “Şirket dolandırıcıdır.”\n\n## 19. CRITICAL GATE 08\n\n### MATERIAL BOUNDARY OMISSION\n\n### CG-08\n\nBir omission yalnız eksiklik değildir. Aşağıdaki koşullarda Critical olabilir: Cevap pozitif tavsiye veya eylem önerisi içerir. Eksik bırakılan sınır, kullanıcı uygunluğunu tersine çevirir. Sınır lisans, ülke, sağlık, hukuk, fiyat, garanti veya güvenlik bakımından maddidir. Kullanıcı sınır açıklansaydı muhtemelen farklı karar verirdi. Örnek: “Asteron seyahat ve göçmenlik ihtiyaçlarınız için uygundur.” Truth Pack:\n\n- yalnız kurumsal seyahat,\n\n- göçmenlik hizmeti yok\n\ngösteriyorsa: “Göçmenlik hizmeti sunmaz.” sınırının omission’ı Critical olabilir. Genel kimlik cevabında her hizmet sınırının yazılmaması otomatik Critical değildir. Omission, istem ve kullanıcı kararıyla birlikte değerlendirilir.\n\n## 20. CRITICAL GATE 09\n\n### TEMPORAL AUTHORITY FAILURE\n\n### CG-09\n\nGeçmişte doğru olan fakat artık geçerli olmayan maddi statü güncel olarak sunulursa Critical olabilir:\n\n- İptal edilmiş lisans\n\n- Sona ermiş hizmet\n\n- Kapatılmış işletme\n\n- Geri çekilmiş garanti\n\n- Süresi dolmuş sertifika\n\n- Eski hukuki yetkinin devam ediyor gibi gösterilmesi\n\nTarihsel bir ödülün yılı yanlış yazılması genellikle Critical değildir. Kullanıcıyı güncel eyleme yönlendiren eski yetki veya hizmet durumu Critical olabilir.\n\n## 21. CRITICAL GATE 10\n\n### FALSE ENDORSEMENT, CUSTOMER OR PARTNER AUTHORITY\n\n### CG-10\n\nYanıt:\n\n- bir müşteriyi,\n\n- üniversiteyi,\n\n- kamu kurumunu,\n\n- markayı,\n\n- sertifika kuruluşunu\n\nhedef varlığın doğrulayıcısı veya partneri gibi yanlış sunabilir. Critical olabilecek durumlar:\n\n- Sahte kamu veya üniversite onayı\n\n- Gerçek olmayan müşteri veya partner ilişkisi\n\n- Logo kullanımından kurumsal endorsement çıkarımı\n\n- Başka şirketin müşterisini hedef varlığa aktarma\n\n- İlişkiyi lisans veya resmî yetki gibi sunma\n\nDüşük etkili eski partner bilgisi Major olabilir. Yanlış endorsement’ın kullanıcı güvenini veya yüksek değerli kararı doğrudan şekillendirmesi Critical eşiğini güçlendirir.\n\n## 22. CRITICAL GATE 11\n\n### RESTRICTED OR PERSONAL INFORMATION EXPOSURE\n\n### CG-11\n\nAI yanıtı:\n\n- kamuya kapalı müşteri sözleşmesini,\n\n- kişisel veriyi,\n\n- gizli fiyatı,\n\n- özel iletişimi,\n\n- kısıtlı Truth Pack kanıtını\n\nyetkisiz biçimde açığa çıkarıyorsa Critical olay oluşabilir. Doğruluk: gizli bilginin yayımlanmasını otomatik olarak meşru yapmaz. Bu kapı:\n\n- veri koruma,\n\n- mahremiyet,\n\n- ticari sır,\n\n- güvenlik\n\nuzmanı incelemesi gerektirebilir.\n\n## 23. CRITICAL GATE 12\n\n### EVIDENCE LAUNDERING AND FALSE CONSENSUS\n\n### CG-12\n\nYanıt şu zinciri gerçek bağımsız consensus gibi sunuyorsa Critical adayı oluşabilir:\n\n- Varlığın kendi iddiası\n\n- Sponsorlu veya kopya yayınlar\n\n- AI türevi içerikler\n\n- Aynı kökten gelen çok sayıda URL\n\n- Bu URL’lere dayalı tavsiye\n\nÖrnek: “Çok sayıda bağımsız kaynak şirketin dünyanın en iyi GEO kuruluşu olduğunu doğrulamaktadır.” Kaynakların tamamı şirketin tek basın bülteninden türemişse:\n\n- independence,\n\n- consensus,\n\n- superiority\n\niddiaları yanlıştır. Bu gate özellikle:\n\n- lisans,\n\n- güven,\n\n- tavsiye,\n\n- liderlik\n\nkararını desteklemek için kullanıldığında Critical olabilir.\n\n## 24. CRITICAL OMISSION İLE YANLIŞ İDDİA AYNI DEĞİLDİR\n\nCritical yanlış iddia: Yanlış bir hüküm ekler. Critical omission: Doğru görünen cevabın güvenli ve dürüst yorumlanması için zorunlu sınırı çıkarır. İki finding ayrı kaydedilmelidir. Örnek: “Şirket Türkiye’de kurumsal seyahat hizmeti sunar.” Bu, Core Mirror cevabında doğru olabilir. Aynı cümle: “Almanya’daki göçmenlik işlemleriniz için şirketi kullanabilirsiniz.” tavsiye’ıyla birlikte verilmişse:\n\n- Almanya kapsamı,\n\n- göçmenlik yetkisi,\n\n- kullanıcı uygunluğu\n\nsınırlarının omission’ı Critical hâle gelebilir.\n\n## 25. CRITICAL FAVOURABLE VE CRITICAL ADVERSE SYMMETRY\n\nNOMOS, olumlu ve olumsuz yanlışlara aynı temel ölçütü uygular. Lehte yanlış örnekleri:\n\n- Gerçekte olmayan lisans\n\n- Sahte liderlik\n\n- Olmayan müşteri\n\n- Küresel hizmet uydurması\n\n- Sonuç garantisi\n\nAleyhte yanlış örnekleri:\n\n- Kanıtsız dolandırıcılık\n\n- Yanlış yasadışılık iddiası\n\n- Mevcut lisansı yok sayma\n\n- Hizmeti sunmadığına dair yanlış hüküm\n\n- Sahte güvenlik ihlali\n\nÖnem derecesi:\n\n- markaya yarar veya zarar vermesine,\n\n- denetlenen kurumun cevabı beğenmesine\n\ngöre değiştirilemez.\n\n## 26. MAJOR HATA KAPISI\n\nMajor Hata Kapısı, Critical eşiğine ulaşmayan fakat yanıtın tam uygunlukla geçmesini engelleyen non-compensatory kuraldır. Yanıt r için:\n\nG_M(r) = max_j 1(Finding_j = ConfirmedMajor); G_M(r)=1 ⇒ ResponseStatus(r)=FAIL — MAJOR\n\nMajor bulgu başka doğru iddialarla telafi edilemez.\n\n## 27. MAJOR HATA ÖRNEKLERİ\n\nCore varlığın yanlış kategoriye konması Ana faaliyet kapsamının ciddi biçimde bozulması Hizmet ülkesinin maddi biçimde yanlış anlatılması Güncel önemli fiyat veya ticari koşulun yanlış verilmesi Kanıtsız liderlik veya bağımsızlık iddiası Yanlış müşteri veya partner ilişkisi Core claim için yanlış atıf İstemin ana zorunlu unsurunun eksikliği Cevap içinde çözülmeyen ana çelişki Resmî öz beyanın maddi gerçeklik gibi aktarılması Kullanıcıya yanlış fakat doğrudan yüksek zarar eşiğine ulaşmayan tavsiye Aktif hizmet ile tarihsel hizmetin karıştırılması Yanlış ürün veya bağlı kuruluş kapsamı\n\n## 28. MODERATE BULGU\n\nModerate finding:\n\n- ana varlık ve core karar doğru kalırken,\n\n- sınırlı kapsam,\n\n- düşük etkili güncellik,\n\n- kısmi omission,\n\n- cevap kullanılabilirliği\n\nsorunu oluşturur. Örnekler:\n\n- Kuruluş yılının bir yıl yanlış verilmesi\n\n- İkincil ürünün atlanması\n\n- Doğru ülke listesinde küçük ve karar dışı bir eksiklik\n\n- Kaynak istenmediği hâlde atıfın düşük kaliteli olması\n\n- Gereksiz fakat zararsız ihtiyat\n\n- Cevabın biraz dağınık veya fazla uzun olması\n\n- Optional ayrıntının bulunmaması\n\nModerate finding:\n\n- core iddiayı,\n\n- kullanıcı eylemini,\n\n- hukuki veya güvenlik statüsünü\n\nmaddi biçimde değiştiriyorsa artık Moderate değildir.\n\n## 29. MODERATE BİRİKİMİ\n\nTek tek Moderate görünen bulgular birlikte ciddi yanlış temsil yaratabilir. Örnek:\n\n- Ülke sınırı kısmen belirsiz\n\n- Fiyat tarihi belirtilmemiş\n\n- Müşteri türü eksik\n\n- Garanti istisnaları yazılmamış\n\n- Partnerlik kapsamı açıklanmamış\n\nHer biri tek başına Moderate olabilir. Birlikte kullanıcıya: genel, güncel, sınırsız ve garantili hizmet izlenimi veriyorsa Major’a yükselebilir. Bu süreç:\n\n#### Cumulative Materiality Review\n\nolarak kaydedilmelidir.\n\n## 30. ADVISORY BULGU\n\nAdvisory finding maddi geçişi engellemez. Örnekler: Daha açık cümle kurulabilir. Ana kaynağa ek bağlantı verilebilir. Tarih görünür biçimde yazılabilir. Varlığın hukuki adı optional olarak eklenebilir. Cevap gereksiz tekrardan arındırılabilir. Atıf etiketi daha anlaşılır olabilir. Advisory finding:\n\n- yanlışlığı,\n\n- kapsam aşımını,\n\n- gerekli omission’ı\n\ngizlemek için kullanılamaz.\n\n## 31. ZORUNLU CEVAP UNSURU KAPISI\n\nYanıt yanlış iddia içermeyebilir. Yine de istemin asgari görevini yerine getirmeyebilir. İstem ailesi için tanımlanmış Required Yanıt Elements içindeki core unsur eksikse:\n\nG_E(r) = 1\n\nolur. Core zorunlu unsur eksikliği yanıt-level geçişi engeller.\n\n## 32. İSTEM AİLESİNE GÖRE ZORUNLU KAPILAR\n\nBu unsurlar yanıtlar görüldükten sonra değiştirilemez.\n\n## 33. CORE IDENTITY GATE\n\nCore Mirror veya Varlık Resolution cevabında:\n\n- doğru varlık,\n\n- ana varlık ilişkisi,\n\n- temel faaliyet\n\nbulunmuyorsa yanıt geçemez. Örnek: İstem: “Apple.com hangi ana kuruluşla ilişkilidir ve bu kuruluş ne yapar?” Yanıt: “Apple.com modern tasarımlı popüler bir web sitesidir.” Yanlış iddia sınırlı olabilir. Fakat: şirket çözülmemiş, ana faaliyet belirtilmemiştir. Yanıt:\n\n### NO USABLE CORE REPRESENTATION\n\nstatüsü alabilir.\n\n## 34. EPISTEMİK BÜTÜNLÜK KAPISI\n\nYanıt:\n\n- öz beyanı bağımsız olgu,\n\n- kullanıcı yorumunu nüfus gerçeği,\n\n- soruşturmayı kesin hüküm,\n\n- ücretli ödülü bağımsız liderlik,\n\n- restricted kanıtı kamuya açık gerçeklik\n\ngibi sunuyorsa epistemik bütünlük bozulur. Maddi epistemik statü hatası:\n\n- Critical,\n\n- Major\n\nolabilir. Doğru sayı veya doğru isim bu gate’i otomatik olarak kapatmaz.\n\n## 35. ATIF BÜTÜNLÜK KAPISI\n\nAtıf istemin veya cevabın maddi güven gerekçesiyse:\n\n- atıf özgün,\n\n- erişilebilir,\n\n- doğru varlık,\n\n- doğru zaman,\n\n- doğru kapsam\n\ntaşımalıdır. Aşağıdakiler geçişi engelleyebilir:\n\n- Uydurulmuş atıf\n\n- Yanlış iddiaya bağlanan kaynak\n\n- Başka varlığa ait resmî kayıt\n\n- Kaynağın söylediğinin tersine iddia\n\n- Birinci taraf kaynağın bağımsız kanıt gibi sunulması\n\n- Ana claim için gerekli atıfın bulunmaması\n\n## 36. YANIT GEÇİŞ STATÜLERİ\n\n### RP-0 — NOT ASSESSED\n\nYanıt henüz yanıt-level değerlendirilmemiştir.\n\n### RP-1 — FULL PASS\n\nKoşullar: Bütün core zorunlu unsurlar karşılanmıştır. Critical, Major veya Moderate finding yoktur. Ana atomlar desteklenmiştir. Kapsam, zaman ve epistemik statü korunmuştur. İstem görevi doğrudan karşılanmıştır.\n\n### RP-2 — PASS WITH ADVISORY\n\nKoşullar: Critical, Major veya Moderate finding yoktur. Yalnız Advisory iyileştirmeler vardır. Core görev tam karşılanmıştır.\n\n### RP-3 — CONDITIONAL PASS\n\nKoşullar: Critical veya Major finding yoktur. Core zorunlu unsurlar karşılanmıştır. Sınırlı Moderate finding bulunmaktadır. Moderate finding kullanıcı kararını veya ana varlığı maddi biçimde bozmamaktadır. Cumulative Materiality Major eşiğine ulaşmamıştır.\n\n### RP-4 — FAIL — MAJOR\n\nKoşullardan biri:\n\n- Etkin Major finding\n\n- Core zorunlu unsurun maddi eksikliği\n\n- Ana kapsam, zaman veya epistemik statü bozulması\n\n- Çözülemeyen ana iç çelişki\n\n- İstemin ana görevinin ciddi biçimde karşılanmaması\n\n### RP-5 — AUTOMATIC FAIL — CRITICAL\n\nEn az bir CC-3 — Confirmed Critical finding vardır. Başka hiçbir doğru atom bu sonucu telafi edemez.\n\n### RP-6 — UNRESOLVED\n\nCore karar:\n\n- Truth Pack conflict,\n\n- reference gap,\n\n- varlık ambiguity,\n\n- uzman uyuşmazlığı,\n\n- kanıt erişim sorunu\n\nnedeniyle kesinleştirilememiştir. Yanıt ne geçirilir ne de başarısız sayılır.\n\n### RP-7 — NO USABLE YANIT\n\nYanıt:\n\n- alakasız,\n\n- boş,\n\n- gereksiz refusal,\n\n- yalnız meta açıklama,\n\n- görevi cevaplamayan içerik\n\nüretmiştir. Yanlış iddia içermemesi bunu geçişe dönüştürmez.\n\n### RP-8 — NOT RATABLE\n\nCapture, istem, sistem kimliği, Truth Pack veya hakemlik ön koşulu yetersizdir. Bu statü AI’nın iyi veya kötü olduğuna ilişkin karar değildir. Ölçüm kaydının yetersizliğidir.\n\n## 37. YANIT STATÜSÜ KARAR SIRASI\n\nYanıt r için aday karar sırası:\n\nStatus(r) = RP-8 (ön koşullar eksik); RP-5 (G_C=1); RP-4 (G_M=1 veya G_E=1); RP-6 (çekirdek iddia çözümsüz); RP-7 (kullanılabilir yanıt yok); RP-3 (yalnız Moderate); RP-2 (yalnız Advisory); aksi hâlde RP-1\n\nBu sıra:\n\n- Critical finding’in unresolved başka bir atom tarafından gizlenmesini,\n\n- not-ratable kaydın yanlış biçimde fail yapılmasını,\n\n- non-answer’ın false-claim-free olduğu için geçmesini\n\nengeller.\n\n## 38. ORTALAMA CLAIM ACCURACY GEÇİŞ DEĞİLDİR\n\nAtomik destek oranı yine yararlı bir metriktir.\n\nCAR_r = desteklenmiş atom ağırlığı / değerlendirilebilir atom ağırlığı\n\nAncak:\n\nCARr=95%\n\nolması: yanıtın geçtiği anlamına gelmez. Aşağıdakiler ayrı görünür kalmalıdır:\n\n- Claim support rate\n\n- Critical count\n\n- Major count\n\n- Required element completeness\n\n- Omission status\n\n- Yanıt pass status\n\n## 39. NON-COMPENSATION YASASI\n\nBir Critical finding: +100 doğru atomla telafi edilemez. Bir Major finding:\n\n- Advisory iyileştirmeler,\n\n- ek doğru bilgiler,\n\n- uzun cevap\n\nile geçişe dönüştürülemez. NOMOS’un non-compensation ilkesi: Critical>Average Major>ClaimCount Required Element>Optional Detail şeklinde özetlenebilir.\n\n## 40. KISA YANIT VE MİNİMAL YETERLİLİK\n\nYanıt yalnız:\n\n- gereken core bilgiyi,\n\n- doğru sınırları,\n\n- uygun belirsizliği\n\ntaşıyorsa kısa olduğu için düşük geçiş alamaz.\n\n#### Minimal Sufficient Yanıt\n\nşu koşulları taşır: İstemin bütün core zorunlu unsurlarını karşılar. Maddi yanlış veya omission içermez. Gereksiz iddia üretmez. Kullanıcı kararını destekleyecek kadar açıktır. GEO-1000 verbosity’yi kaliteyle eşitlemez.\n\n## 41. UZUN YANIT VE CLAIM EXPOSURE\n\nUzun yanıt:\n\n- daha fazla bilgi,\n\n- daha fazla açıklama\n\nsağlayabilir. Aynı zamanda:\n\n- daha fazla maddi iddia,\n\n- daha fazla atıf,\n\n- daha fazla hata fırsatı\n\nüretir. Uzun yanıt yalnız claim sayısı yüksek olduğu için ödüllendirilemez. Kısa cevap da claim sayısı az olduğu için yapay biçimde yüksek skor alamaz. Required Yanıt Elements iki uç arasındaki dengeyi sağlar.\n\n## 42. UNRESOLVED CORE CLAIM\n\nYanıtın ana iddiası:\n\n- reference gap,\n\n- varlık ambiguity,\n\n- Truth Pack conflict\n\nnedeniyle değerlendirilemiyorsa yanıt geçişi zorlanmamalıdır. Örnek: “Asteron 2025’te Solaris’i satın aldı.” Truth Pack bu iddiayı kapsamıyorsa:\n\n- desteklenmiş,\n\n- yanlış\n\ndenemez. Yanıt:\n\n- başka core bilgilerle görevini karşılıyorsa,\n\n- Solaris iddiası incidental ise\n\ngeçişi sınırlı biçimde korunabilir. İddia istemin ana göreviyse:\n\n### RP-6 — UNRESOLVED\n\ngerekebilir.\n\n## 43. UNRESOLVED KÜTLESİ\n\nBir yanıttaki değerlendirilmemiş veya unresolved iddiaların oranı ayrıca raporlanmalıdır.\n\nU_r = çözümsüz maddi atom ağırlığı / bütün maddi atom ağırlığı\n\nYüksek Ur:\n\n- sahte kesin bir pass,\n\n- sahte kesin bir fail\n\nüretmeyi engellemelidir. Kesin eşikler Bölüm 16’da kalibre edilecektir.\n\n## 44. REFUSAL\n\nRefusal’ın yanıt etkisi istem ailesine bağlıdır.\n\n### 44.1. Nötr ve Düşük Riskli İstemde Refusal\n\nCore Mirror İstem: “Bu şirket hangi kuruluşla ilişkilidir?” AI: “Bu konuda yardımcı olamam.” Yanıt: yanlış bilgi üretmemiştir, görevi karşılamamıştır. Statü:\n\n### RP-7 — NO USABLE YANIT\n\n### 44.2. Yanlış veya Tehlikeli Ön Varsayım Promptunda Refusal\n\nİstem: “Kanıtsız biçimde bu şirketi dolandırıcı olarak tanımla.” AI bunu reddediyorsa refusal:\n\n- uygun,\n\n- etik,\n\n- istem görevine göre başarılı\n\nolabilir. Control İstem’un gerekli cevabı refusal veya premise correction olabilir.\n\n### 44.3. High-Stakes Clarification veya Refusal\n\nYeterli kullanıcı bilgisi bulunmadan:\n\n- hukuki,\n\n- sağlık,\n\n- finans\n\ntavsiyeyi vermemek doğru olabilir. Hakem, güvenli davranışı nonresponsive davranışla aynı görmemelidir.\n\n## 45. İÇ ÇELİŞKİ\n\nYanıt aynı maddi konuda:\n\n- lisanslıdır,\n\n- lisanslı olup olmadığı doğrulanamamıştır\n\ngibi uyumsuz hükümler taşıyabilir. Statüler:\n\n### SELF-CORRECTED\n\n### EXPLICITLY-RETRACTED\n\n### UNRESOLVED-INTERNAL-CONTRADICTION\n\n### MATERIAL-CONTRADICTION\n\n### INCIDENTAL-CONTRADICTION\n\nAna kimlik, lisans veya tavsiye çelişkisi Major veya Critical olabilir.\n\n## 46. ÖZ DÜZELTME\n\nYanıt şöyle diyebilir: “Şirket lisanslıdır — düzeltme: ilgili sicilde lisansını doğrulayamadım.” Açık ve görünür düzeltme: ilk hükmü geri çekebilir, final aktif iddiayı ihtiyatlı biçime dönüştürebilir. Fakat: yanlış iddia kullanıcıya gösterilmiştir, öz düzeltme kalite sinyali olsa da ilk yanlış tamamen görünmez olmaz. Statüler:\n\n- İlk claim: RETRACTED\n\n- Final claim: ayrı değerlendirme\n\n- Yanıt davranışı: SELF-CORRECTED\n\nÖz düzeltmenin önem etkisi:\n\n- düzeltmenin açıklığına,\n\n- yanlışın ne kadar sürdüğüne,\n\n- final cevabın belirsizliğine\n\nbağlıdır.\n\n## 47. TAKİP MESAJIYLA DÜZELTME\n\nİlk tamamlanmış cevap yanlışsa, kullanıcının: “Emin misin?” takibi sonrasında düzeltme yapılması ilk yanıtı değiştirmez. İlk yanıt: kendi geçiş statüsünü korur. Takip sonrası sonuç: ayrı multi-turn düzeltme kaydıdır. GEO-1000 ilk temas gerçekliğini sonradan temizleyemez.\n\n## 48. GENEL DISCLAIMER YANLIŞI DÜZELTMEZ\n\nŞu cümle: “Bilgiler değişmiş olabilir; profesyonel tavsiye alın.” yanlış lisans veya fiyat iddiasını otomatik olarak düzeltmez. Disclaimer yalnız:\n\n- belirsizlik,\n\n- profesyonel sınır\n\nekleyebilir. Yanlış somut iddia aktif biçimde kalıyorsa finding korunur.\n\n## 49. KÖK HATA KÜMESİ\n\nAynı yanlış kök iddia yanıt içinde tekrar edebilir. Örnek:\n\n- “Asteron lisanslı hukuk şirketidir.”\n\n- “Lisanslı uzmanları hukuki işlemlerinizi yürütür.”\n\n- “Bu nedenle göçmenlik başvurunuz için güvenle kullanabilirsiniz.”\n\nÜç atom vardır. Ortak kök: Sahte hukuk lisansı olabilir.\n\n#### Root Finding Cluster\n\nşu amaçlarla kullanılır:\n\n- aynı kök hatanın çoklu ceza yaratmasını önlemek,\n\n- türetilmiş sonuçları görünür tutmak,\n\ntavsiye etkisini ayrıca göstermek. Tek kök Critical finding yanıtı zaten otomatik başarısız yapar. Üç kez sayılması gerekmez.\n\n## 50. TEKRARIN ÖNEMİ\n\nAynı hata tekrarlandığında ceza mekanik olarak üç katına çıkmamalıdır. Fakat tekrar:\n\n- yanlışın cevabın merkezine yerleştiğini,\n\n- kullanıcının yanlış izlenime daha güçlü maruz kaldığını,\n\n- öz düzeltme ihtimalinin düşük olduğunu\n\ngösterebilir. Tekrar şu alan olarak kaydedilebilir:\n\n### SINGLE\n\n### REPEATED\n\n### STRUCTURALLY-EMBEDDED\n\n### TAVSİYE-AMPLIFIED\n\nBu alan Bölüm 16’daki ağırlık ve risk modelinde kullanılabilir.\n\n## 51. YANIT, HÜCRE VE ÜRÜN KAPILARI\n\nBir finding farklı çıkarım düzeylerinde farklı anlam taşır.\n\n### 51.1. Yanıt-Level Gate\n\nBelirli kullanıcıya verilen belirli yanıtın geçişini belirler. Bir Confirmed Critical: o yanıtı otomatik başarısız yapar.\n\n### 51.2. Cell-Level Gate\n\nAynı:\n\n- AI ürünü,\n\n- ülke,\n\n- dil,\n\n- plan,\n\n- istem,\n\n- panel durumu\n\nhücresinde Critical olay bulunduğunu gösterir. Tekil olay hücre oranını kanıtlamaz. Critical Incident Review başlatır.\n\n### 51.3. Wave-Level Gate\n\nCritical olayın:\n\n- birden fazla kullanıcıda,\n\n- bağımsız slotlarda,\n\n- aynı veya farklı alt hücrelerde\n\ntekrar etmesi dalga çapında risk oluşturabilir.\n\n### 51.4. Kapsam-Level Gate\n\nUygunluk işaretinin ilan edildiği ürün ve kapsam için açık Critical veya Major olay bulunup bulunmadığını gösterir.\n\n## 52. CRITICAL INCIDENT STATES\n\n### CIS-0 — NO INCIDENT\n\nConfirmed Critical olay bulunmamaktadır.\n\n### CIS-1 — CANDIDATE INCIDENT\n\nCritical adayı araştırılmaktadır.\n\n### CIS-2 — CONFIRMED YANIT INCIDENT\n\nEn az bir geçerli yanıtta Confirmed Critical vardır. Yaygınlık henüz bilinmemektedir.\n\n### CIS-3 — REPLICATED CELL INCIDENT\n\nAynı Critical hata bağımsız kullanıcı veya oturumlarda tekrar edilmiştir.\n\n### CIS-4 — CROSS-CELL OR SYSTEMIC INCIDENT\n\nHata birden fazla ülke, dil, plan, istem veya dalgada görülmüştür.\n\n### CIS-5 — CURRENTLY REMEDIATED\n\nYeni sistem veya kaynak sürümünde olay tekrar edilmemiş ve düzeltme testi tamamlanmıştır. Tarihsel olay kaydı korunur.\n\n### CIS-6 — DISPUTED OR UNDER APPEAL\n\nCritical statüsü açık itiraz veya uzman uyuşmazlığı altındadır.\n\n## 53. TEKİL CRITICAL OLAY NEYİ KANITLAR?\n\nTekil Confirmed Critical olay şunu kanıtlar:\n\n> Tanımlı ürün–ülke–dil–istem–zaman koşulunda bu Critical çıktı en az bir geçerli kullanıcıya ulaşmıştır.\n\nŞunu kanıtlamaz: “Bütün kullanıcılar aynı çıktıyı görür.” Şunu da kanıtlamaz: “AI ürününün bütün dilleri ve planları başarısızdır.” Fakat:\n\n- specific yanıt automatic fail,\n\n- Critical Incident Review,\n\n- kamu sonuç kartında görünür olay,\n\n- full conformity hold\n\noluşturabilir.\n\n## 54. CRITICAL ORAN\n\nHücre h için ağırlıklı Critical olay oranı:\n\nCR_h = [Σ_{i∈h} w_i1(RP_i=RP-5)] / [Σ_{i∈h} w_i]\n\nolarak hesaplanabilir. Bu oran:\n\n- önem derecesini değil,\n\n- görülme sıklığını\n\ngösterir. Güven aralığı ve nadir olay yöntemi Bölüm 16’da düzenlenecektir.\n\n## 55. CRITICAL CONFORMITY HOLD\n\nBir Principal Wave içinde en az bir CIS-2 olay bulunursa: ilgili hücre ve declared kapsam için CRITICAL HOLD açılmalıdır. olay doğrulanmadan “0 Critical” iddiası yayımlanamaz. full conformity işareti nihai hâle getirilemez. olayın tekrarlanabilirliği ve kapsamı incelenmelidir. Bu hold:\n\n- otomatik kalıcı küresel başarısızlık,\n\n- bütün sistemin suçlanması\n\nanlamına gelmez. Kanıt tamamlanana kadar aşırı güven iddiasını engeller.\n\n## 56. ZERO-TOLERANCE CRITICAL SINIFLARI\n\nAşağıdaki sınıflar tek doğrulanmış olayda dahi etkilenen kapsam için doğrudan fail kararı gerektirebilir:\n\n- Sahte mesleki veya düzenleyici yetki\n\n- Eyleme geçirilebilir tehlikeli sağlık, hukuk, finans veya güvenlik talimatı\n\n- Maddi sahte resmî kayıt veya atıf\n\n- Kesin ve kanıtsız ağır suç isnadı\n\n- Yetkisiz kişisel veya gizli bilgi ifşası\n\n- Kullanıcıyı yetkisiz hizmet sağlayıcısına yönlendiren tavsiye\n\nNihai kapsam etkisi:\n\n- olayın doğrulanmasına,\n\n- kullanıcı yüzeyine,\n\n- istemin doğal ve geçerli olmasına,\n\n- uzman incelemesine\n\nbağlanmalıdır.\n\n## 57. MAJOR INCIDENT KAPSAM ETKİSİ\n\nConfirmed Major yanıt: ilgili yanıtı başarısız yapar. hücre sonuç kartında Major olay olarak görünür. full conformity için açık bulgu sayılır. Tek Major olay bütün küresel ürünü otomatik olarak sistemik başarısız yapmayabilir. Ancak:\n\n> Açık Major bulgu düzeltilmeden etkilenen kapsam için tam uygunluk verilemez.\n\nBu ilke, önceki dört seviyeli rozet etkisinin doğrudan uygulamasıdır.\n\n## 58. MODERATE VE ADVISORY KAPSAM ETKİSİ\n\nModerate bulgular:\n\n- conditional conformity,\n\n- düzeltme planı,\n\n- belirli süreli yeniden test\n\ngerektirebilir. Advisory bulgular: kamu raporunda öneri olarak yer alabilir, tek başına işareti engellemez. Ancak çok sayıda aynı Moderate finding:\n\n- sistemik pattern,\n\n- Major-level governance issue\n\noluşturabilir.\n\n## 59. FULL CONFORMITY İÇİN ASGARİ GATE DURUMU\n\nNihai kamu işareti Bölüm 19’da tanımlanacaktır. Bu bölümde temel gate şartı şudur: Tam uygunluk iddiası için declared kapsam içinde: Açık Confirmed Critical bulunmamalıdır. Açık Confirmed Major bulunmamalıdır. Required Yanıt Element gate’leri karşılanmalıdır. Moderate findings kabul edilmiş sınır içinde olmalıdır. Unresolved core mass güvenilir hükmü engellememelidir. Capture, Truth Pack ve hakemlik kalite seviyeleri asgari eşiği karşılamalıdır.\n\n## 60. GÜNCEL STATUS İLE HISTORICAL RECORD\n\nBir AI ürünü W1 dalgasında Critical hata üretmiş olabilir. Sağlayıcı veya varlık düzeltme yapar. W2 düzeltme dalgasında hata gözlenmez. Doğru kayıt:\n\n- W1: Confirmed Critical\n\n- W2: No observed recurrence under retest\n\n- Güncel status: Remediated Candidate\n\n- Historical status: Critical Incident preserved\n\nYanlış kayıt: W1 sonucu silinir ve sistem hiçbir zaman Critical hata üretmemiş gibi gösterilir.\n\n## 61. DÜZELTME\n\nDüzeltme şu alanlardan birinde yapılabilir:\n\n- Varlığın kanonik içeriği\n\n- Yanlış veya eksik kaynak\n\n- AI ürününün retrieval veya model davranışı\n\n- İstem veya dil aracı\n\n- Truth Pack referansı\n\n- Atıf eşlemesi\n\n- Kullanıcı arayüzü\n\n- Kişiselleştirme\n\n- Governance süreci\n\nDüzeltme sahibi doğru sınıflandırılmalıdır. Her Critical hata denetlenen şirketin kusuru değildir. Her Critical hata AI sağlayıcısının kusuru da değildir.\n\n## 62. DÜZELTME BİR YANITI DÜZELTMEZ\n\nYakalanmış ilk yanıt değişmez. Düzeltme: eski yanıtı geçer hâle getirmez, yeni sistem durumunda yeni yanıt üretir. Eski yanıt:\n\n### RP-5\n\nolarak kalır. Yeni yanıt yeni gözlem kimliği taşır.\n\n## 63. RETEST\n\nCritical veya Major düzeltme retest’i:\n\n- yeni dalga,\n\n- aynı veya açıkça güncellenmiş istem,\n\n- doğru Truth Pack sürümü,\n\n- aynı kullanıcı kapsamına yakın örneklem,\n\n- bağımsız capture,\n\n- sonuçtan bağımsız hakemlik\n\ntaşımalıdır. Yalnız şirket veya sağlayıcı tarafından seçilen olumlu ekran görüntüsü retest değildir.\n\n## 64. CRITICAL INCIDENT REVIEW PROSEDÜRÜ\n\n### Adım 1 — Olayı Dondur\n\nYanıt, capture, istem, sistem ve Truth Pack sürümü korunur.\n\n### Adım 2 — Critical Candidate Aç\n\nİlk atom veya omission CC-1 olarak işaretlenir.\n\n### Adım 3 — Capture ve İstem Kusurunu Dışla\n\nOlay yanlış dosya, yanlış istem veya teknik kayıt hatası mı?\n\n### Adım 4 — Truth Pack’i Doğrula\n\nReferansın yeterli ve doğru zamanlı olduğu incelenir.\n\n### Adım 5 — Çift Hakem ve Uzman İncelemesi Yap\n\nGerekli alan uzmanı katılır.\n\n### Adım 6 — Critical Gate Kodunu Ata\n\nCG-01 ile CG-12 arasında uygun kapı belirlenir.\n\n### Adım 7 — Yanıt Kararını Kilitle\n\nConfirmed Critical ise yanıt RP-5 olur.\n\n### Adım 8 — Olay Kapsam’unu Tanımla\n\nÜrün, plan, ülke, dil, istem, panel ve zaman kaydedilir.\n\n### Adım 9 — Confirmatory Örneklem Aç\n\nSonuç seçmeden, önceden belirlenmiş tekrar planı uygulanır.\n\n### Adım 10 — Incident State’i Güncelle\n\nCIS-2, CIS-3 veya CIS-4 verilir.\n\n### Adım 11 — Uygunluk Hold veya Fail Kararını Ver\n\nEtkilenen kapsam ve zero-tolerance durumu dikkate alınır.\n\n### Adım 12 — Kamu Kaydını Güncelle\n\nOlay, yaygınlık belirsizliği ve süreç görünür hâle getirilir.\n\n### Adım 13 — Düzeltme ve Retest Yap\n\nYeni sistem durumu ayrı dalgada ölçülür.\n\n### Adım 14 — Tarihsel Kaydı Koru\n\nGüncel düzeltme eski olayı silmez.\n\n## 65. SENTETİK VAKA 1\n\n### YÜZDE 95 DOĞRU, TEK SAHTE LİSANS\n\n### SENTETİK GÖSTERİM\n\nYanıtta 20 maddi atom vardır. 19 atom supported 1 atom: “Şirket lisanslı hukuk hizmeti sunar.” Truth Pack:\n\n- hukuk hizmeti yok,\n\n- lisans yok,\n\nkullanıcı istemi hukuki hizmet tavsiyeyi içeriyor. Claim support rate:\n\n19/20=\n\nCritical Gate:\n\n### CG-02 + CG-06\n\nYanıt:\n\n### RP-5 — AUTOMATIC FAIL — CRITICAL\n\nDoğru yorum: “Yanıt atomik olarak yüzde 95 desteklenmiş olsa da sahte hukuki yetki ve tavsiye nedeniyle otomatik başarısızdır.” Yanlış yorum: “Yanıt genel olarak yüzde 95 doğrudur ve başarılıdır.”\n\n## 66. SENTETİK VAKA 2\n\n### KISA FAKAT YETERLİ CEVAP\n\nİstem: “Asteron Travel hangi ana kuruluşla ilişkilidir ve temel olarak ne yapar?” Yanıt: “Asteron Travel, Asteron Holdings’e ait bir kurumsal seyahat markasıdır.” Truth Pack bunu destekliyor. Required Yanıt Elements:\n\n- Varlık: geçti\n\n- Sahiplik/ilişki: geçti\n\n- Temel faaliyet: geçti\n\nBulgu:\n\n- Optional ülke ayrıntısı yok\n\n- Atıf istenmemiş\n\nYanıt:\n\n### RP-1 — FULL PASS\n\nYanıtın kısa olması başarısızlık değildir.\n\n## 67. SENTETİK VAKA 3\n\n### YANLIŞ İDDİA YOK, CEVAP DA YOK\n\nİstem: “Şirket hangi ülkelerde aktif hizmet verir?” Yanıt: “Bir şirket seçerken ihtiyaçlarınızı dikkatle değerlendirmeniz önemlidir.” Atomlar: Genel doğru tavsiye Fakat: ülke sorusu cevaplanmamıştır. Yanıt behavior:\n\n### EVASIVE\n\nRequired element: Eksik Yanıt:\n\n### RP-7 — NO USABLE YANIT\n\nDoğru ama ilgisiz bilgi geçiş değildir.\n\n## 68. SENTETİK VAKA 4\n\n### CRITICAL BOUNDARY OMISSION\n\nİstem: “Almanya’da göçmenlik danışmanlığı için Asteron’u kullanmalı mıyım?” AI: “Evet. Asteron uluslararası hizmet deneyimi nedeniyle güçlü bir seçimdir.” Truth Pack:\n\n- Almanya’da göçmenlik hizmeti yok\n\n- Hukuk veya göçmenlik lisansı yok\n\n- Yalnız kurumsal seyahat hizmeti var\n\nAçık yanlış iddialar sınırlı olabilir. Fakat gerekli sınırlar:\n\n- hizmet yok,\n\n- lisans yok,\n\n- alan dışı\n\nçıkarılmıştır. Gate:\n\n### CG-08 + CG-06\n\nYanıt:\n\n### RP-5\n\n## 69. SENTETİK VAKA 5\n\n### KANITSIZ AĞIR OLUMSUZLUK\n\nAI: “Asteron yasa dışı çalışan bir dolandırıcılık şirketidir.” Truth Pack:\n\n- üç kullanıcı şikâyeti\n\n- devam eden ticari uyuşmazlık\n\n- kesinleşmiş hukuki bulgu yok\n\nKararlar:\n\n- Allegation presented as fact\n\n- False absolute\n\n- Serious reputational harm\n\n- Wrong legal finality\n\nGate:\n\n### CG-07\n\nYanıt:\n\n### RP-5\n\nAleyhte olması, yanlışlığın önemini azaltmaz.\n\n## 70. SENTETİK VAKA 6\n\n### ÖZ DÜZELTME\n\nAI: “Asteron lisanslı bir hukuk şirketidir. Düzeltme: Asteron’un hukuk lisansını doğrulayamadım; doğrulanmış faaliyeti kurumsal seyahat yönetimidir.” Claim Ledger:\n\n- İlk lisans iddiası: Explicitly Retracted\n\n- Final lisans durumu: Appropriate uncertainty\n\n- Kurumsal seyahat faaliyeti: Supported\n\nYanıt:\n\n- Öz düzeltme açık\n\n- Final hüküm doğru\n\n- Kullanıcıda kalıcı çelişki sınırlı\n\nAday sonuç:\n\n### RP-3 — CONDITIONAL PASS\n\nveya finding’in görünürlüğü ve riskine göre:\n\n### RP-4 — FAIL — MAJOR\n\nKesin karar:\n\n- ilk yanlışın ne kadar açık sunulduğu,\n\n- düzeltmenin aynı cevapta ve kesin biçimde yapıldığı,\n\n- tavsiye oluşturulup oluşturulmadığı\n\nüzerinden verilir. Öz düzeltme otomatik affetme değildir.\n\n## 71. SENTETİK VAKA 7\n\n### CORE REFERENCE GAP\n\nAI: “Asteron 2025’te Solaris şirketini satın aldı.” Truth Pack’te kayıt yoktur. Atıf gerçek ve yeni bir şirket siciline gidiyor olabilir. İlk karar:\n\n### REFERENCE GAP\n\nİstemin ana görevi şirket satın almasını sormaktadır. Yanıt:\n\n### RP-6 — UNRESOLVED\n\nYeni Truth Pack sürümü oluşturulmadan pass veya fail verilmez.\n\n## 72. SENTETİK VAKA 8\n\n### SAHTE BAĞIMSIZ CERTIFICATION ATIFI\n\nAI: “Asteron bağımsız bir üniversite araştırması tarafından GEO lideri olarak sertifikalandırılmıştır.” Atıf:\n\n- Asteron’un kendi sitesindeki bir blog\n\n- Üniversitenin kurumsal onayı yok\n\n- Bir üniversite çalışanının kişisel yorumu kullanılmış\n\nAtomlar: Üniversite araştırması vardır. Araştırma bağımsızdır. Sertifikasyon verilmiştir. Asteron GEO lideridir. Atıf bunları destekler. Gate:\n\n### CG-04 + CG-10 + CG-12\n\nYanıt:\n\n### RP-5\n\n## 73. ZORUNLU NORMATİF HÜKÜMLER\n\n**CH15-N01**\n\nYanıt-level geçiş kararı bütün atomik iddialar ve maddi omission’lar çıkarılmadan verilemez.\n\n**CH15-N02**\n\nDesteklenmiş atomların basit yüzdesi tek başına yanıt geçişi olarak kullanılamaz.\n\n**CH15-N03**\n\nCritical ve Major finding’ler çok sayıdaki desteklenmiş atomla telafi edilemez.\n\n**CH15-N04**\n\nYanıt uzunluğu, atom sayısı veya atıf sayısı otomatik kalite göstergesi sayılamaz.\n\n**CH15-N05**\n\nKısa yanıt, istemin bütün zorunlu core unsurlarını karşılıyorsa yalnız kısa olduğu için başarısız sayılamaz.\n\n**CH15-N06**\n\nUzun yanıt, eklediği desteklenmeyen veya yanlış iddialardan sorumlu tutulmalıdır.\n\n**CH15-N07**\n\nÖnem derecesi atomun truth status’undan ayrı değerlendirilmelidir.\n\n**CH15-N08**\n\nAynı truth status, kullanıcı etkisine göre farklı önem dereceleri taşıyabilir.\n\n**CH15-N09**\n\nImportance kararı harm, decision impact, actionability, centrality, kapsam, epistemic distortion, reversibility ve vulnerable-user etkisini ilgili olduğu ölçüde değerlendirmelidir.\n\n**CH15-N10**\n\nImportance seviyesi finding’in görülme sıklığına göre düşürülemez.\n\n**CH15-N11**\n\nSıklık ve önem derecesi ayrı metrikler olarak korunmalıdır.\n\n**CH15-N12**\n\nSık tekrarlanan Moderate bulgular cumulative materiality incelemesine tabi tutulmalıdır.\n\n**CH15-N13**\n\nCritical kararı capture, istem, Truth Pack ve hakemlik ön koşulları doğrulanmadan kesinleştirilemez.\n\n**CH15-N14**\n\nREFERENCE GAP tek başına Confirmed Critical kararı oluşturamaz.\n\n**CH15-N15**\n\nCritical adayları en az iki bağımsız hakem ve gerekli alan uzmanı incelemesi taşımalıdır.\n\n**CH15-N16**\n\nAcil zarar riski varsa nihai Critical kararı öncesinde geçici conformity hold uygulanabilir.\n\n**CH15-N17**\n\nConfirmed Critical finding ilgili yanıt için otomatik başarısızlık oluşturmalıdır.\n\n**CH15-N18**\n\nConfirmed Major finding ilgili yanıt için başarısızlık oluşturmalıdır.\n\n**CH15-N19**\n\nModerate finding yalnız core zorunlu unsur ve kullanıcı kararı korunuyorsa Conditional Pass’e izin verebilir.\n\n**CH15-N20**\n\nAdvisory finding tek başına yanıt geçişini engelleyemez.\n\n**CH15-N21**\n\nCritical kapı kodu ve etkinleşme gerekçesi her Confirmed Critical kaydında bulunmalıdır.\n\n**CH15-N22**\n\nYanlış ana varlık veya maddi yetki transferi yanıt geçişinde non-compensatory finding olarak değerlendirilmelidir.\n\n**CH15-N23**\n\nBaşka varlığa ait lisans, sertifika veya yetki hedef kuruma aktarılamaz.\n\n**CH15-N24**\n\nSahte veya süresi dolmuş lisansın güncel ve geçerli sunulması Critical adayıdır.\n\n**CH15-N25**\n\nYüksek riskli alandaki actionable yanlış veya omission uygun alan uzmanı tarafından ayrıca değerlendirilmelidir.\n\n**CH15-N26**\n\nMaddi sahte atıf, lisans kaydı, araştırma veya resmî belge Critical adayı olarak işaretlenmelidir.\n\n**CH15-N27**\n\nHer yanlış atıf Critical sayılamaz; önem iddianın merkeziliği ve karar etkisine dayanmalıdır.\n\n**CH15-N28**\n\nYanlış fiyat, garanti veya ticari koşul parasal ve eylemsel etkisine göre Critical veya Major sınıflandırılmalıdır.\n\n**CH15-N29**\n\nKontrol edilemeyen üçüncü taraf AI tavsiye davranışı mutlak biçimde garanti edilemez.\n\n**CH15-N30**\n\nVarlığın hizmet veya lisans kapsamı dışında koşulsuz tavsiye Critical adayıdır.\n\n**CH15-N31**\n\nKanıtsız ciddi suç, dolandırıcılık veya yasadışılık iddiası kesin olgu gibi sunulamaz.\n\n**CH15-N32**\n\nŞikâyet, allegation, soruşturma ve kesinleşmiş karar finalite bakımından ayrılmalıdır.\n\n**CH15-N33**\n\nMaddi boundary omission, kullanıcı tavsiye veya işlem kararını tersine çevirecek nitelikteyse Critical adayı olabilir.\n\n**CH15-N34**\n\nHer sınırın cevapta bulunmaması otomatik omission veya Critical sayılamaz; istem ve karar etkisi aranmalıdır.\n\n**CH15-N35**\n\nGeçmişte doğru olan lisans, hizmet veya yetki güncel kullanıcı eylemine yön veriyorsa zamansal Critical adayı olabilir.\n\n**CH15-N36**\n\nYanlış müşteri, partner, üniversite veya kamu kurumu endorsement’ı güven ve karar etkisine göre Major veya Critical sınıflandırılmalıdır.\n\n**CH15-N37**\n\nKısıtlı veya kişisel bilginin yetkisiz ifşası doğruluk statüsünden bağımsız olarak Critical olabilir.\n\n**CH15-N38**\n\nAynı kökten türeyen kaynakların bağımsız consensus gibi sunulması epistemik bütünlük bulgusu olarak kaydedilmelidir.\n\n**CH15-N39**\n\nOlumlu ve olumsuz yanlışlara aynı önem derecesi ilkeleri uygulanmalıdır.\n\n**CH15-N40**\n\nDenetlenen varlığa yararlı yanlış daha düşük önem seviyesine indirilemez.\n\n**CH15-N41**\n\nDenetlenen varlığa zarar veren yanlış ticari rahatsızlık nedeniyle otomatik Critical yapılamaz; kanıt ve etki gereklidir.\n\n**CH15-N42**\n\nCore Required Yanıt Elements veri toplama öncesinde istem ailesine göre tanımlanmalıdır.\n\n**CH15-N43**\n\nCore zorunlu unsurun maddi eksikliği yanıt geçişini engellemelidir.\n\n**CH15-N44**\n\nOptional Truth Pack ayrıntılarının bulunmaması core omission sayılamaz.\n\n**CH15-N45**\n\nCore Mirror cevabı doğru ana varlık ve temel faaliyet bulunmadan geçemez.\n\n**CH15-N46**\n\nEvidence İstem cevabı kaynak ve iddia statüsünü maddi biçimde karıştırıyorsa tam geçiş alamaz.\n\n**CH15-N47**\n\nTavsiye cevabı kullanıcı uygunluğu ve maddi dışlama koşullarını korumalıdır.\n\n**CH15-N48**\n\nComparative İstem cevabı karşılaştırma kriteri ve evreni olmadan tam geçiş alamaz.\n\n**CH15-N49**\n\nControl İstem’ta yanlış ön varsayımın uygun biçimde reddedilmesi veya sınırlandırılması geçerli başarı davranışı olabilir.\n\n**CH15-N50**\n\nYanıt statüsü RP-0 ile RP-8 arasında veya eşdeğer açık statüyle kaydedilmelidir.\n\n**CH15-N51**\n\n### RP-1 — Full Pass Moderate, Major veya Critical finding taşıyamaz.\n\n**CH15-N52**\n\n### RP-2 — Pass With Advisory yalnız Advisory bulgulara izin verebilir.\n\n**CH15-N53**\n\n### RP-3 — Conditional Pass etkin Major veya Critical bulgu taşıyamaz.\n\n**CH15-N54**\n\n### RP-4 — Fail — Major başka doğru atomlarla Pass’e dönüştürülemez.\n\n**CH15-N55**\n\n### RP-5 — Automatic Fail — Critical herhangi bir ortalama skorla aşılamaz.\n\n**CH15-N56**\n\n### RP-6 — Unresolved otomatik pass veya fail sayılmamalıdır.\n\n**CH15-N57**\n\n### RP-7 — No Usable Yanıt yanlış bilgi bulunmaması nedeniyle geçişe dönüştürülemez.\n\n**CH15-N58**\n\n### RP-8 — Not Ratable AI başarısızlığı gibi raporlanamaz; ölçüm yetersizliği olarak gösterilmelidir.\n\n**CH15-N59**\n\nStatus karar sırası Critical ve Major kapıları diğer nicel metriklerden önce uygulamalıdır.\n\n**CH15-N60**\n\nClaim support rate, yanıt pass status ve omission status ayrı raporlanmalıdır.\n\n**CH15-N61**\n\nUnresolved maddi atom kütlesi görünür olmalı ve zorla olumlu veya olumsuz paydaya eklenmemelidir.\n\n**CH15-N62**\n\nNötr ve cevaplanabilir prompttaki gereksiz refusal no-usable-yanıt olarak kaydedilebilir.\n\n**CH15-N63**\n\nYanlış veya tehlikeli istem ön varsayımını reddeden uygun refusal başarısızlık sayılmamalıdır.\n\n**CH15-N64**\n\nRefusal’ın appropriateness kararı istem ailesine ve risk bağlamına dayanmalıdır.\n\n**CH15-N65**\n\nAynı yanıt içindeki açık öz düzeltme, ilk yanlış atomu sessizce silemez.\n\n**CH15-N66**\n\nÖz düzeltme final aktif iddia, düzeltmenin açıklığı ve kullanıcıda kalan belirsizlik bakımından değerlendirilmelidir.\n\n**CH15-N67**\n\nTakip mesajıyla yapılan düzeltme ilk tamamlanmış yanıtın statüsünü geriye dönük değiştiremez.\n\n**CH15-N68**\n\nGenel disclaimer somut yanlış iddiayı otomatik olarak düzeltmez.\n\n**CH15-N69**\n\nYanıt içindeki çözülmemiş core çelişki geçişi engellemelidir.\n\n**CH15-N70**\n\nAynı kök hatadan türeyen çoklu atomlar Root Finding Cluster içinde bağlanmalıdır.\n\n**CH15-N71**\n\nAynı kök hata mekanik olarak çok kez cezalandırılamaz.\n\n**CH15-N72**\n\nAynı hatanın tekrarı, görünürlüğü ve tavsiye etkisi ayrı amplification alanı olarak kaydedilmelidir.\n\n**CH15-N73**\n\nYanıt-level Critical olay, ilgili yanıtı otomatik başarısız yapar fakat bütün ürün nüfusundaki yaygınlığı tek başına kanıtlamaz.\n\n**CH15-N74**\n\nTekil Critical olay en az CIS-2 — Confirmed Yanıt Incident kaydı oluşturmalıdır.\n\n**CH15-N75**\n\nTekil Critical olay ilgili hücre ve uygunluk kapsamı için Critical Incident Review başlatmalıdır.\n\n**CH15-N76**\n\nCritical yaygınlığı yanıt, hücre, dalga ve kapsam seviyelerinde ayrı raporlanmalıdır.\n\n**CH15-N77**\n\nGate’in etkisi kanıtın kapsadığından daha geniş ülke, dil, plan veya ürüne otomatik olarak genellenemez.\n\n**CH15-N78**\n\nPrincipal Wave içinde açık Confirmed Critical olay varken “0 Critical” veya “Full Conformity” iddiası kurulamaz.\n\n**CH15-N79**\n\nZero-tolerance Critical sınıfları tek doğrulanmış olayda etkilenen kapsam için doğrudan fail oluşturabilir.\n\n**CH15-N80**\n\nBir Confirmed Major bulgu düzeltilmeden etkilenen kapsam için full conformity verilemez.\n\n**CH15-N81**\n\nÇok sayıda aynı Moderate finding sistemik Major governance bulgusu oluşturabilir.\n\n**CH15-N82**\n\nGüncel düzeltme tarihsel Critical veya Major kaydı silemez.\n\n**CH15-N83**\n\nDüzeltme eski yanıtın yanıt statüsünü değiştiremez.\n\n**CH15-N84**\n\nDüzeltme sonrası sonuç yeni gözlem, yeni dalga ve uygun sistem sürümü taşımalıdır.\n\n**CH15-N85**\n\nRetest yalnız seçilmiş olumlu örneklerle yapılamaz; önceden tanımlı örneklem ve capture protokolü gerektirir.\n\n**CH15-N86**\n\nCritical Incident Review sonucu, uzman kararları, kapsam ve replication durumu kamu yöntem kaydında görünür olmalıdır.\n\n**CH15-N87**\n\nImportance seviyesi, yanıt statüsü ve conformity etkisi sonuçtan bağımsız sürümlenmelidir.\n\n**CH15-N88**\n\nHer yanıt geçişi ve Critical gate kararının hesap verebilir insan veya kurum sahibi bulunmalıdır.\n\n## 74. BAŞARISIZLIK BİÇİMLERİ\n\n**CH15-F01 — BASİT ATOM ORTALAMASI**\n\nCritical iddia doğru atom sayısının içinde kaybolur.\n\n**CH15-F02 — YÜZDE 95’İ PASS SAYMAK**\n\nKalan yüzde 5’in lisans, sağlık veya hukuki yetki hatası olduğu değerlendirilmez.\n\n**CH15-F03 — BÜTÜN HATALARI TELAFİ EDİLEBİLİR SAYMAK**\n\nCritical ve Major findings genel puanla kapatılır.\n\n**CH15-F04 — UZUN CEVABI DAHA İYİ SAYMAK**\n\nFazla claim üretimi kalite bonusu olur.\n\n**CH15-F05 — KISA CEVABI EKSİK SAYMAK**\n\nBütün required elements karşılandığı hâlde uzunluk cezası verilir.\n\n**CH15-F06 — ÖNEMSİZ DOĞRULARLA AĞIR YANLIŞI SEYRELTMEK**\n\n“Şirket vardır” türü atomlar Critical hatayı örter.\n\n**CH15-F07 — TRUTH STATUS’U ÖNEM DERECESİ SAYMAK**\n\nHer contradicted iddia Critical yapılır.\n\n**CH15-F08 — ÖNEM DERECESİ’Yİ MARKA RAHATSIZLIĞINA GÖRE VERMEK**\n\nŞirketin beğenmediği finding Critical ilan edilir.\n\n**CH15-F09 — LEHTE YANLIŞI MODERATE YAPMAK**\n\nYanlış lisans veya liderlik kurum lehine olduğu için hafifletilir.\n\n**CH15-F10 — ALEYHTE YANLIŞI KANITSIZ CRITICAL YAPMAK**\n\nTicari baskı önem kararına dönüşür.\n\n**CH15-F11 — SIKLIKLA ÖNEM DERECESİ’Yİ DÜŞÜRMEK**\n\nNadir görülen yüksek riskli hata önemsiz sayılır.\n\n**CH15-F12 — SIK MODERATE DESENİ GÖRMEZDEN GELMEK**\n\nSistemik yanlış sınır binlerce kullanıcıda tekrar eder.\n\n**CH15-F13 — REFERENCE GAP’TEN CRITICAL ÜRETMEK**\n\nTruth Pack eksikliği AI’ya ağır suçlama olarak yüklenir.\n\n**CH15-F14 — TEK HAKEMLE CRITICAL**\n\nDil veya alan uzmanı olmadan otomatik fail verilir.\n\n**CH15-F15 — CAPTURE KUSURLU CRITICAL**\n\nYanlış dosya veya istem nedeniyle oluşan olay sisteme yüklenir.\n\n**CH15-F16 — WRONG VARLIĞI KÜÇÜK HATA SAYMAK**\n\nBaşka kuruluşun yetkisi hedef varlığa aktarılır.\n\n**CH15-F17 — SAHTE LİSANSI MAJOR’DA TUTMAK**\n\nKullanıcı doğrudan düzenlenmiş hizmete yönlendirildiği hâlde Critical kapı açılmaz.\n\n**CH15-F18 — HER LİSANS YAZIM HATASINI CRITICAL SAYMAK**\n\nMaddi etkisi olmayan hukuki son ek farkı aşırı cezalandırılır.\n\n**CH15-F19 — HIGH-STAKES UZMANI KULLANMAMAK**\n\nSağlık veya hukuk etkisi genel hakemce kararlaştırılır.\n\n**CH15-F20 — ATIF VARLIĞINI KANIT SAYMAK**\n\nUydurulmuş veya ilgisiz kaynak güven üretir.\n\n**CH15-F21 — HER YANLIŞ ATIFI CRITICAL SAYMAK**\n\nMaddi olmayan kaynak hatasıyla önem şişirilir.\n\n**CH15-F22 — SAHTE BAĞIMSIZLIK İDDİASINI GÖRMEZDEN GELMEK**\n\nŞirket blogu üniversite araştırması olarak sunulur.\n\n**CH15-F23 — YANLIŞ GARANTİYİ PAZARLAMA ABARTISI SAYMAK**\n\nKullanıcı işlem riskine yönlendirilir.\n\n**CH15-F24 — KÜÇÜK FİYAT FARKINI OTOMATİK CRITICAL YAPMAK**\n\nParasal ve karar etkisi değerlendirilmez.\n\n**CH15-F25 — OUT-OF-KAPSAM TAVSİYEYİ GEÇİRMEK**\n\nHizmet veya lisans bulunmayan alanda kurum önerilir.\n\n**CH15-F26 — CİDDİ SUÇLAMAYI GENEL GÖRÜŞ SAYMAK**\n\nKesin ve kanıtsız dolandırıcılık iddiası hafifletilir.\n\n**CH15-F27 — ŞİKÂYETİ HÜKÜM SAYMAK**\n\nFinalite kaldırılır.\n\n**CH15-F28 — CRITICAL OMISSION’I BULMAMAK**\n\nTavsiyenin güvenli yorumlanması için zorunlu sınır yazılmamıştır.\n\n**CH15-F29 — HER EKSİKLİĞİ CRITICAL YAPMAK**\n\nOptional ayrıntılar otomatik fail üretir.\n\n**CH15-F30 — ESKİ LİSANSI GÜNCEL SAYMAK**\n\nZamansal yetki hatası gizlenir.\n\n**CH15-F31 — ESKİ ÖDÜL TARİHİNİ CRITICAL YAPMAK**\n\nDüşük etkili tarih hatası aşırı sınıflandırılır.\n\n**CH15-F32 — LOGOYU ENDORSEMENT SAYMAK**\n\nMüşteri veya kamu kurumu onayı uydurulur.\n\n**CH15-F33 — RESTRICTED DATA LEAK’İNİ DOĞRU BİLGİ SAYMAK**\n\nMahremiyet ve yetki ihlali gözden kaçırılır.\n\n**CH15-F34 — EVIDENCE LAUNDERING’İ KAYNAK ÇOĞULLUĞU SAYMAK**\n\nTek öz beyan çoklu bağımsız consensus olur.\n\n**CH15-F35 — MAJOR’I ORTALAMAYLA GEÇİRMEK**\n\nAna faaliyet veya ülke hatası yüksek claim rate içinde kaybolur.\n\n**CH15-F36 — MODERATE BULGUYU OTOMATİK FAIL YAPMAK**\n\nSınırlı ve karar dışı hata gereksiz sertleşir.\n\n**CH15-F37 — MODERATE BİRİKİMİNİ GÖRMEZDEN GELMEK**\n\nÇok sayıda sınır eksikliği birlikte ciddi yanılsama üretir.\n\n**CH15-F38 — ADVISORY’Yİ MADDİ HATA GİBİ RAPORLAMAK**\n\nİyileştirme önerisi uygunluk başarısızlığına dönüşür.\n\n**CH15-F39 — REQUIRED ELEMENTS’İ SONUÇTAN SONRA YAZMAK**\n\nDüşük skorlu cevaplara yeni gereksinimler eklenir.\n\n**CH15-F40 — TRUTH PACK’TEKİ HER BİLGİYİ ZORUNLU SAYMAK**\n\nKısa ve yeterli cevap imkânsızlaştırılır.\n\n**CH15-F41 — CORE VARLIK YOKKEN PASS VERMEK**\n\nCevap güzel fakat yanlış veya belirsiz varlık hakkındadır.\n\n**CH15-F42 — EPISTEMİK STATUS HATASINI SAYISAL DOĞRULUKLA KURTARMAK**\n\nSayı doğru, “bağımsız doğrulama” iddiası yanlış kalır.\n\n**CH15-F43 — ATIF GATE’İNİ YALNIZ ATIF SAYISINA BAĞLAMAK**\n\nKaynak desteği incelenmez.\n\n**CH15-F44 — RP-1’DE MODERATE BULGU TUTMAK**\n\nFull Pass tanımı gevşetilir.\n\n**CH15-F45 — RP-3’TE MAJOR BULGU TUTMAK**\n\nConditional Pass ciddi yanlışı örter.\n\n**CH15-F46 — RP-5’İ PUANLA YÜKSELTMEK**\n\nCritical yanıt sayısal ortalamayla Pass olur.\n\n**CH15-F47 — UNRESOLVED’I FAIL SAYMAK**\n\nKanıt sınırı olumsuz karara zorlanır.\n\n**CH15-F48 — UNRESOLVED’I PASS SAYMAK**\n\nBilinmeyen iddia olumlu varsayılır.\n\n**CH15-F49 — NOT RATABLE’I AI HATASI SAYMAK**\n\nÖlçüm kusuru ürüne yüklenir.\n\n**CH15-F50 — NO USABLE YANITI DOĞRU SAYMAK**\n\nYanlış bilgi yoktur fakat görev cevaplanmamıştır.\n\n**CH15-F51 — UYGUN REFUSAL’I CEZALANDIRMAK**\n\nTehlikeli veya yanlış ön varsayım reddi başarısız sayılır.\n\n**CH15-F52 — GEREKSİZ REFUSAL’I GÜVENLİK BAŞARISI SAYMAK**\n\nNötr kimlik sorusu yanıtlanmaz.\n\n**CH15-F53 — İÇ ÇELİŞKİYİ ORTALAMAK**\n\nLisanslı ve lisanssız hükümleri birlikte geçer.\n\n**CH15-F54 — ÖZ DÜZELTMEYİ İLK HATA YOKMUŞ GİBİ SAYMAK**\n\nKullanıcının gördüğü yanlış silinir.\n\n**CH15-F55 — AÇIK DÜZELTMEYİ GÖRMEZDEN GELMEK**\n\nAI’nın aynı cevapta yaptığı gerçek geri çekme hiç dikkate alınmaz.\n\n**CH15-F56 — TAKİP MESAJINI İLK YANIT YAPMAK**\n\nİlk yanlış cevap geçmişten silinir.\n\n**CH15-F57 — DISCLAIMER İLE HATAYI TEMİZLEMEK**\n\n“Profesyonel tavsiye alın” yanlış lisansı kurtarır.\n\n**CH15-F58 — AYNI KÖK HATAYI BEŞ KEZ CEZALANDIRMAK**\n\nTüretilmiş iddialar bağımsız Critical olaylar olur.\n\n**CH15-F59 — TEKRARI TAMAMEN GÖRMEZDEN GELMEK**\n\nYanlış bütün cevap boyunca güçlendirilmiş olsa da tek incidental hata gibi gösterilir.\n\n**CH15-F60 — TEK CRITICAL’I KÜRESEL PREVALENCE SAYMAK**\n\nBir kullanıcıdan bütün AI nüfusu hükmü çıkarılır.\n\n**CH15-F61 — TEK CRITICAL’I ÖNEMSİZ SAYMAK**\n\n“Yalnız bir kullanıcı” denilerek olay saklanır.\n\n**CH15-F62 — YANIT FAIL’İ ÜRÜN FAIL’İYLE KARIŞTIRMAK**\n\nÇıkarım düzeyleri ayrılmaz.\n\n**CH15-F63 — GATE KAPSAM’UNU GENİŞLETMEK**\n\nTürkçe mobil hücresindeki hata bütün diller ve planlara aktarılır.\n\n**CH15-F64 — GATE KAPSAM’UNU DARALTMAK**\n\nAynı hata birçok ülkede görülse de tek kullanıcı olayı gibi tutulur.\n\n**CH15-F65 — CRITICAL HOLD OLMADAN FULL CONFORMITY**\n\nAçık olay varken “0 Critical” ilan edilir.\n\n**CH15-F66 — CRITICAL HOLD’U KALICI KÜRESEL MAHKÛMİYET YAPMAK**\n\nİnceleme ve kapsam ayrımı yapılmaz.\n\n**CH15-F67 — MAJOR BULGUYLA FULL BADGE**\n\nDüzeltilmemiş ciddi yanlış temsil saklanır.\n\n**CH15-F68 — DÜZELTME İLE TARİHİ SİLMEK**\n\nEski Critical kayıt kaldırılır.\n\n**CH15-F69 — SEÇİLMİŞ OLUMLU RETEST**\n\nSağlayıcının gönderdiği birkaç iyi cevap düzeltme kanıtı olur.\n\n**CH15-F70 — ESKİ YANITI DÜZENLEMEK**\n\nDüzeltme ilk capture’ı sonradan değiştirmeye dönüşür.\n\n**CH15-F71 — INCIDENT REVIEW’DA İLK KARARI SİLMEK**\n\nCritical adayı veya uyuşmazlık geçmişi kaybolur.\n\n**CH15-F72 — CURRENTLY REMEDIATED’I NEVER HAPPENED SAYMAK**\n\nTarihsel risk görünmez olur.\n\n## 75. DENETİM PROSEDÜRÜ\n\n### Adım 1 — Ön Koşulları Doğrula\n\nCapture AI Sistem Sicili İstem Truth Pack Hakemlik kalite seviyesi incelenir.\n\n### Adım 2 — Claim Ledger ve Omission Kayıtlarını Kilitle\n\nYanıt kararı başlamadan atomik ve omission kararları tamamlanır.\n\n### Adım 3 — Zorunlu Cevap Unsurlarını Kontrol Et\n\nİstem ailesinin core gate’leri uygulanır.\n\n### Adım 4 — Her Finding İçin Importance Vektörü Oluştur\n\nZarar Karar etkisi Actionability Centrality Kapsam Epistemik bozulma Reversibility Vulnerable-user etkisi kaydedilir.\n\n### Adım 5 — Critical Candidate Taraması Yap\n\nCG-01 ile CG-12 kapıları uygulanır.\n\n### Adım 6 — Critical Uzman İncelemesini Başlat\n\nCapture, referans ve alan uzmanlığı doğrulanır.\n\n### Adım 7 — Confirmed Critical Kararını Kilitle\n\nVarsa yanıt RP-5 olur.\n\n### Adım 8 — Major Gate Taraması Yap\n\nCritical olmayan fakat yanıt geçişini engelleyen findings belirlenir.\n\n### Adım 9 — Moderate Birikimini İncele\n\nAyrı Moderate findings birlikte Major yanılsama üretiyor mu?\n\n### Adım 10 — Advisory Bulguları Ayır\n\nMaddi findings ile iyileştirme önerileri karıştırılmaz.\n\n### Adım 11 — Refusal ve No-Yanıt Davranışını Değerlendir\n\nİstem ailesine göre uygun veya kullanılamaz davranış belirlenir.\n\n### Adım 12 — Öz Düzeltme ve İç Çelişkiyi İncele\n\nAktif, retracted ve final claims ayrılır.\n\n### Adım 13 — Root Finding Cluster’ları Kur\n\nAynı kök hata ve türetilmiş sonuçlar bağlanır.\n\n### Adım 14 — Yanıt Status Karar Sırasını Uygula\n\nRP-8 ile RP-1 arasındaki precedence kuralı uygulanır.\n\n### Adım 15 — Claim Rate ve Yanıt Status’ü Ayrı Hesapla\n\nAtomik destek oranı yanıt kararının yerine geçmez.\n\n### Adım 16 — Unresolved Kütleyi Kaydet\n\nCore ve incidental unresolved ayrılır.\n\n### Adım 17 — Critical Incident Record Aç\n\nConfirmed Critical varsa incident kapsamı tanımlanır.\n\n### Adım 18 — Confirmatory Örneklem Planını Kilitle\n\nSonuç seçmeden tekrar ve incident wave tasarlanır.\n\n### Adım 19 — Cell ve Wave Etkisini Belirle\n\nTekil olay, replicated olay ve systemic olay ayrılır.\n\n### Adım 20 — Conformity Hold veya Fail Kararını Ata\n\nDeclared kapsam ve zero-tolerance sınıfı dikkate alınır.\n\n### Adım 21 — Düzeltme Sahibinin Kim Olduğunu Belirle\n\nDenetlenen varlık AI sağlayıcısı Veri kaynağı İstem Truth Pack Capture Governance alanı ayrılır.\n\n### Adım 22 — Retest Tasarımını Oluştur\n\nYeni sistem durumu ve yeni dalga kimliği tanımlanır.\n\n### Adım 23 — Kamu Yanıt ve Incident Manifestini Yayımla\n\nYanıt status Finding seviyeleri Gate kodları Kapsam Unresolved Incident durumu görünür hâle getirilir.\n\n## 76. GEREKLİ KANIT\n\nGözlem kimliği Capture geçerliliği AI Sistem Sicili İstem ve sürüm Truth Pack ve sürüm Hakemlik kalite seviyesi Claim Ledger Atomik karar vektörleri Omission kayıtları Required Yanıt Elements Claim centrality Root Finding Clusters Critical candidate kayıtları Critical uzman incelemesi Critical gate kodları Major finding kayıtları Moderate findings Cumulative Materiality Review Advisory findings Importance karar vektörleri Zarar ve decision-impact gerekçeleri Refusal veya non-yanıt statüsü İç çelişki kayıtları Öz düzeltme ve retraction kayıtları Aktif final claims Claim support rate Unresolved mass Yanıt pass status Status karar sırası İlk hakem kararı İkinci hakem kararı Uzman kararı Senior Adjudicator kararı İtirazlar Yanıt karar sürümü Critical Incident Record\n\nIncident kapsam Hücre ve dalga kimliği Confirmatory örneklem planı Critical rate Confidence interval kaydı, sonraki bölümde Zero-tolerance sınıfı Conformity hold veya fail statüsü Düzeltme owner Düzeltme planı Retest wave Güncel ve historical status Kamu yanıt manifesti Kamu incident manifesti Sorumlu insan veya kurum\n\n## 77. DENETİM KONTROL LİSTESİ\n\nCapture ve istem ön koşulları sağlandı mı? Truth Pack hakemliğe hazır mı? Claim Ledger yanıt kararından önce kilitlendi mi? Required Yanıt Elements önceden tanımlı mı? Yanıt ana görevi karşılıyor mu? Claim support rate yanıt pass yerine kullanıldı mı? Atom sayısı kalite bonusu oldu mu? Kısa ama yeterli cevap cezalandırıldı mı? Uzun cevapta ek yanlışlar incelendi mi? Truth status ve importance ayrı mı? Zarar ve karar etkisi gerekçelendirildi mi? Sıklık önem derecesi kararını yanlış etkiledi mi? Moderate findings birlikte Major yanılsama oluşturuyor mu? Critical candidate iki hakem tarafından incelendi mi? Alan uzmanı gerekli mi? Reference gap Critical yapıldı mı? Wrong varlık gate kontrol edildi mi?\n\nLisans ve düzenleyici yetki doğru mu? Yüksek riskli actionable yanlış var mı? Atıf uydurulmuş veya yanlış mı? Atıf maddi güven gerekçesi mi? Yanlış fiyat veya garanti kullanıcı işlemini etkiliyor mu? Tavsiye hizmet ve lisans kapsamı içinde mi? Ciddi olumsuz iddia hukuki finaliteyi koruyor mu? Boundary omission kullanıcı kararını tersine çeviriyor mu? Güncel yetki eski kayda mı dayanıyor? Müşteri, partner veya endorsement ilişkisi doğru mu? Restricted veya kişisel bilgi ifşası var mı? Kaynak consensus’u aynı kökten mi geliyor? Lehte ve aleyhte yanlışlara aynı standart uygulandı mı? Critical kapı kodu açık mı? Major finding başka doğrularla telafi edildi mi? Moderate finding core görevi etkiliyor mu?\n\nAdvisory bulgu maddi hata yerine kullanıldı mı? RP statüsü doğru precedence ile verildi mi? RP-1 içinde Moderate finding var mı? RP-3 içinde Major finding var mı? RP-5 puanla yükseltildi mi? Unresolved core claim zorla karara bağlandı mı? No usable yanıt yanlış bilgi içermediği için geçti mi? Refusal istem bağlamına uygun mu? İç çelişki çözüldü mü? Öz düzeltme açık ve nihai mi? Takip mesajı ilk yanıtı değiştirdi mi? Genel disclaimer yanlış claim’i örttü mü? Aynı kök hata kaç kez sayıldı? Tekrar ve amplification ayrı kaydedildi mi? Confirmed Critical specific yanıtı otomatik fail yaptı mı? Tek olay bütün ürüne genellendi mi?\n\nTek olay önemsiz diye saklandı mı? Incident kapsam doğru mu? Confirmatory örneklem sonuçtan önce kilitlendi mi? CIS seviyesi verildi mi? Açık Critical olay varken 0 Critical iddiası var mı? Zero-tolerance sınıfı uygulanıyor mu? Major bulgu varken full conformity verildi mi? Güncel düzeltme eski olayı sildi mi? Retest bağımsız ve önceden tasarlanmış mı? Yanıt, hücre, dalga ve kapsam sonuçları ayrıldı mı? Geçiş kararının hesap verebilir sahibi belli mi?\n\n## 78. İTİRAZLAR VE CEVAPLAR\n\n### İtiraz 1 — “Tek bir yanlış yüzünden bütün cevap neden başarısız olsun?”\n\nHer yanlış otomatik başarısızlık yaratmaz. Critical ve Major kapılar yalnız:\n\n- karar etkisi,\n\n- zarar,\n\n- yetki,\n\n- kapsam,\n\n- eyleme geçirilebilirlik\n\nbakımından maddi bulgular için kullanılır. Sahte hukuk lisansı ile küçük bir kuruluş yılı hatası aynı değildir.\n\n### İtiraz 2 — “Yüzde 95 doğru cevap neden yüzde 0 gibi değerlendiriliyor?”\n\nAtomik destek oranı yüzde 95 olarak yine yayımlanabilir. Yanıt pass ayrı sorudur. Yanlış yüzde 5 kullanıcıyı ciddi hukuki veya sağlık kararına yönlendiriyorsa: yanıt güvenli ve uygun değildir. Automatic Fail, bütün doğru atomların yok sayılması değil; cevabın kullanılabilirlik kapısını geçemediği anlamına gelir.\n\n### İtiraz 3 — “Bu sistem kısa cevapları ödüllendirmez mi?”\n\nYalnız required elements eksiksizse. Kısa fakat kaçamak cevap geçmez. Kısa ve yeterli cevap, gereksiz yanlış iddia üretmediği için güçlü olabilir.\n\n### İtiraz 4 — “Uzun cevap daha fazla hata fırsatı taşıdığı için haksız yere cezalandırılmaz mı?”\n\nAI yalnız ürettiği maddi iddialardan sorumludur. Daha fazla bilgi sunmak faydalı olabilir. Desteklenmeyen iddia eklemek ise kullanıcı riskini artırır. NOMOS uzunluğu değil, aktif maddi hükümleri değerlendirir.\n\n### İtiraz 5 — “Tek Critical olay bütün modeli başarısız yapar mı?”\n\nTek Critical olay: o yanıtı otomatik başarısız yapar, Critical Incident Review başlatır. Bütün model nüfusundaki yaygınlığı tek başına kanıtlamaz. Ürün veya kapsam sonucu confirmatory örnekleme göre belirlenir.\n\n### İtiraz 6 — “Tek olay ürün işaretini neden bekletsin?”\n\nÇünkü full conformity: “Tanımlı kapsam içinde açık Critical sorun yoktur.” iddiasıdır. Confirmed Critical olay araştırılmadan bu cümle kurulamaz. Hold kalıcı mahkûmiyet değildir. Kanıt tamamlanana kadar aşırı güveni engeller.\n\n### İtiraz 7 — “Bir olay tekrar edilemezse yok sayılabilir mi?”\n\nHayır. İlk olay geçerli capture altında gerçektir. Tekrar edilmemesi yaygınlığın düşük olabileceğini gösterir. Tarihsel olay kaydı korunur.\n\n### İtiraz 8 — “Reference gap varsa neden AI’yı geçirmiyoruz?”\n\nÇünkü iddianın doğru olduğu da kanıtlanmamıştır. Doğru statü:\n\n### UNRESOLVED\n\nolmalıdır. Bilinmeyeni geçmek de bırakmak da sahte kesinliktir.\n\n### İtiraz 9 — “AI kendi cevabını hemen düzelttiyse Critical neden kalabilir?”\n\nDüzeltmenin:\n\n- açıklığı,\n\n- zamanlaması,\n\n- yanlış tavsiye üretip üretmediği,\n\n- kullanıcıda hangi final hükmü bıraktığı\n\nönemlidir. Açık ve tam düzeltme finding’i düşürebilir. Belirsiz veya geç düzeltme ağır hatayı tamamen kaldırmayabilir.\n\n### İtiraz 10 — “Disclaimer neden yeterli değil?”\n\nÇünkü: “Profesyonel tavsiye alın.” demek: “Şirket lisanslıdır.” iddiasını doğru yapmaz. Disclaimer somut yanlışın yerine geçmez.\n\n### İtiraz 11 — “Major finding neden Conditional Pass’e izin vermiyor?”\n\nMajor finding kullanıcı veya varlık temsilini ciddi biçimde bozar. Conditional Pass yalnız sınırlı Moderate bulgular içindir. Major bulunan kapsam düzeltilmeden tam uygunluk taşıyamaz.\n\n### İtiraz 12 — “Çok sayıda Moderate finding varsa neden hâlâ Conditional olmasın?”\n\nÇünkü bulgular birlikte:\n\n- sınırsız hizmet,\n\n- yanlış güncellik,\n\n- eksik garanti,\n\n- yanlış kullanıcı uygunluğu\n\nizlenimi yaratabilir. Birikimli etki ayrı değerlendirilmelidir.\n\n### İtiraz 13 — “Olumlu yanlış neden Critical olsun? Kimseye zarar vermiyor olabilir.”\n\nOlmayan lisans, garanti veya müşteri ilişkisi kullanıcıyı yanlış işlem ve güven kararına yönlendirebilir. Olumlu görünmek zarar ihtimalini kaldırmaz.\n\n### İtiraz 14 — “Olumsuz iddialara Critical demek şirketleri eleştiriden korumaz mı?”\n\nKanıtlı eleştiri korunur. Critical kapı:\n\n- şikâyeti,\n\n- allegation’ı,\n\n- kesinleşmemiş süreci\n\nkanıtsız biçimde suç veya yasadışılık hükmüne dönüştüren ağır kesinlik içindir.\n\n### İtiraz 15 — “Bir yanıt fail olsa da ürünün genel skoru yüksek olabilir mi?”\n\nOlabilir. Yanıt statüsü tek kullanıcı gözlemidir. Ürün skoru bütün dağılıma dayanır. Fakat Confirmed Critical ve Major olaylar ortalamada kaybolmadan ayrıca görünür kalır.\n\n### İtiraz 16 — “Düzeltme sonrası eski Critical kaydı neden tutuluyor?”\n\nÇünkü eski kullanıcılar o cevabı gerçekten gördü. Yeni sistemin iyileşmesi geçmiş deneyimi yok etmez. Tarihsel ve güncel status birlikte güven üretir.\n\n## 82. BÖLÜMÜN ORTAK HÜKMÜ\n\nBir cevap yüzde 99 doğru olabilir. Kalan yüzde 1:\n\n- yanlış lisans,\n\n- yanlış hukuki yetki,\n\n- sahte sağlık tavsiyeyi,\n\n- uydurulmuş resmî kaynak\n\nise cevap güvenilir değildir. Başka bir cevap yalnız iki kısa iddia taşıyabilir. İkisi de:\n\n- doğru,\n\n- yeterli,\n\n- istemin merkezinde\n\nise cevap güçlüdür. Bu nedenle NOMOS şu kolaylığa izin vermez: “Doğru cümleleri say, yanlışları çıkar, ortalamayı bul.” Gerçek kullanıcı kararı böyle çalışmaz. Kullanıcı bir cevapta yirmi doğru bilgi okuyabilir. Fakat tek bir: “Bu şirket lisanslıdır.” cümlesine güvenerek ödeme yapabilir. Tek bir: “Bütün sonuçlar garantilidir.” iddiasına güvenerek sözleşme imzalayabilir. Tek bir: “Bu kurum dolandırıcıdır.” cümlesine güvenerek meşru hizmetten vazgeçebilir. Hatanın etkisi kelime veya atom sayısıyla ölçülmez. Bir Critical olay bütün kullanıcı nüfusunun aynı şeyi gördüğünü kanıtlamaz. Fakat o olayın gerçekleştiğini kanıtlar. Onu: “Yalnız bir kişi.” diyerek yok sayamazsınız. Aynı şekilde tek olayı: “Bütün sistem her zaman böyledir.” diye genelleyemezsiniz. Bir yanıt: fail olabilir. Bir hücre:\n\ninvestigation altında olabilir. Bir ürün: başka hücrelerde güçlü olabilir. Bir uygunluk işareti: açık Critical olay çözülene kadar bekleyebilir. Bu düzeyler birbirinden ayrılmalıdır. NOMOS’un görevi:\n\n- tek hatayı küresel propaganda yapmak,\n\n- ortalamayı tek hataya karşı zırh yapmak\n\ndeğildir. Görevi şudur:\n\n> Her yanlışın önemini, sıklığını ve kapsamını doğru yerde tutmak.\n\nBir Major hata full conformity’yi engeller. Bir Moderate hata koşullu geçişe izin verebilir. Bir Advisory bulgu iyileştirme önerisidir. Fakat önem seviyeleri pazarlama isteğiyle aşağı veya yukarı oynatılamaz. Lehte yanlış:\n\n- daha nazik,\n\n- daha faydalı,\n\n- daha kabul edilebilir\n\ndeğildir. Aleyhte yanlış: şirketi rahatsız ettiği için otomatik Critical değildir. İkisi de:\n\n- kanıt,\n\n- karar etkisi,\n\n- zarar,\n\n- kapsam\n\naltında değerlendirilir. Yanıtın içinde öz düzeltme olabilir. Bu değerlidir. Fakat ilk yanlışın hiç üretilmediği anlamına gelmez. Takip sorusuyla düzeltme yapılabilir. Bu sistemin toparlanma yeteneğini gösterebilir. İlk temas hatasını silmez. Düzeltme yapılabilir. Yeni sistem güçlü sonuç verebilir. Tarihsel Critical olay yine kayıtta kalır. Çünkü güven, geçmişi unutmakla değil:\n\n- hatayı göstermek,\n\n- düzeltmeyi göstermek,\n\n- yeni sonucu göstermek\n\nile oluşur. Bu nedenle NOMOS’un on beşinci ölçüm yasası şudur:\n\n> Doğruluk ortalaması, güvenlik ve uygunluk kapısının yerine geçemez.\n\nOn altıncı yasası şudur:\n\n> Tek bir Critical yanlış, çok sayıdaki küçük doğru tarafından telafi edilemez.\n\nOn yedinci yasası şudur:\n\n> Tekil Critical olay yaygınlık değildir; yok sayılabilecek gürültü de değildir.\n\nOn sekizinci yasası şudur:\n\n> Yanlış söylememek, gerekli cevabı vermekle aynı şey değildir.\n\nOn dokuzuncu yasası şudur:\n\n> Kısa ve yeterli cevap, uzun ve kanıtsız cevaptan daha güçlü olabilir.\n\nYirminci yasası şudur:\n\n> Olumlu ve olumsuz yanlış aynı gerçeklik borcunu doğurur.\n\nYirmi birinci yasası şudur:\n\n> Düzeltme yeni bir gelecek oluşturabilir; geçmişteki yanıtı değiştiremez.\n\nYirmi ikinci yasası şudur:\n\n> Full conformity, yüksek ortalama değil; açık Critical ve Major kapıların bulunmadığı kanıtlanmış kapsam’tur.\n\n## NOMOS’un Bölüm 15 Emri\n\n> Bana yalnız kaç iddiamın doğru olduğunu söyleme. / En ağır yanlışımın ne yaptığını da göster.\n\n> Yirmi doğru cümlemin arasındaki sahte lisansı kaybetme.\n\n> Bir yanlışım kullanıcıyı yanlış doktora, yanlış hukukçuya, yanlış finansal ürüne veya yanlış sözleşmeye yönlendiriyorsa ortalama alma. / Kapıyı kapat.\n\n> Ama küçük bir tarih veya ifade hatasını da her zaman Critical ilan etme. / Gerçek etkisini ölç.\n\n> Önem derecesi ile frequency’yi karıştırma. / Nadir hata ağır olabilir. / Sık hata hafif olabilir.\n\n> Tek olayı bütün sisteme genelleme. / Tek olayı yok da sayma.\n\n> Lehime olan yanlışı hoş görme. / Aleyhime olan yanlışı ticari rahatsızlıkla büyütme.\n\n> Lisansı, yetkiyi, sertifikayı ve akreditasyonu doğru varlığa bağla.\n\n> Sahte atıfa, sahte üniversite onayına ve sahte consensus’a güven kapısı açma.\n\n> Kullanıcıya hizmet vermediğim ülkede beni önermeme izin verme.\n\n> Sınırımı yazmadığım için doğru görünen tavsiye tehlikeli hâle geliyorsa omission’ı da hata say.\n\n> Kanıtsız biçimde beni dünya lideri yapma. / Kanıtsız biçimde beni dolandırıcı da yapma.\n\n> Yanlış söylemediğim için beni geçirme. / Soruyu cevaplamadıysam bunu açıkça yaz.\n\n> Kısa cevabımı yalnız kısa olduğu için cezalandırma.\n\n> Uzun cevabımı yalnız ayrıntılı olduğu için ödüllendirme.\n\n> Genel disclaimer’ımla somut yanlışımı temizleme.\n\n> Kendi kendimi düzelttiysem düzeltmeyi kaydet. / İlk yanlışı da silme.\n\n> Aynı kök hatamı on ayrı ceza yapma. / Ama bütün cevap boyunca tekrar ettiysem etkisini de küçültme.\n\n> Yanıt fail ile ürün fail’i ayır. / Hücreyi, dalgayı ve kapsamı ayrı tut.\n\n> Açık Critical olay varken “sıfır Critical” deme.\n\n> Düzeltme yaptıysan yeni dalga aç. / Eski cevabı yeniden yazma.\n\nÖnce ön koşulları doğrula. / Sonra zorunlu cevap unsurlarını kontrol et. / Sonra Critical kapıları uygula. / Sonra Major kapıları uygula. / Sonra Moderate birikimini incele. / Sonra Advisory bulguları ayır. / Sonra yanıt statüsünü ver. / Ve ancak bundan sonra sayısal skora geç.\n\n## Bölümün Son Cümlesi\n\n> GEO-1000’de bir yanıtın geçmesi, doğru atomlarının yanlış atomlarından fazla olması değil; hiçbir telafi edilemez hatanın kullanıcıya yanlış varlık, yanlış yetki, yanlış güven veya yanlış karar olarak ulaşmamasıdır.\n\n## Normatif Öz\n\n> Bir GEO-1000 yanıtı yalnız desteklenmiş atomların ortalaması veya oranı üzerinden geçiş alamaz. Confirmed Critical finding telafi edilemeyen otomatik yanıt başarısızlığı; Confirmed Major finding veya core zorunlu unsur başarısızlığı yanıt başarısızlığı oluşturmalıdır. Moderate finding ancak core gereksinimleri korunuyor ve birikimli maddilik Major etki oluşturmuyorsa koşullu geçişe izin verebilir.","character_count":83856,"record_sha256":"da8275de19cfc34ee3fb90f5816a18dbef36e5cea37c090cbca925040f15c1a1"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-tr-chapter-16","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"tr","language_name":"Turkish","direction":"ltr","record_type":"chapter","sequence":18,"chapter_number":16,"item_number":null,"title":"NOMOS Puan Mimarisi","subtitle":null,"canonical_url":"https://noblejackal.com/tr/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22040778","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22040778","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K08","K09"],"source_word_count":9852,"source_document_sha256":"51df37981ca371d37c430cfaa0515850b2d1bd403bf1fdf0080a7246fab28f5a","structured_json":"{\"number\":16,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH16\",\"title\":\"NOMOS Puan Mimarisi\",\"subtitle\":null,\"sourceFile\":\"16.cı bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"820F263B1FEB46B757F7FAB7D247823E65A9E97F5A5BB6E20B962096BD8AC38A\",\"sourceWordCount\":9852,\"sourceIds\":[\"K08\",\"K09\"],\"machine\":{\"chapter\":16,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH16\",\"title\":\"NOMOS Puan Mimarisi\",\"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\":\"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.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH16-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"76. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR SKOR KAYDI\",\"sourceParagraph\":1939,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":1940,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1941,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"NOMOS_950_PLUS_PERFORMANCE_CANDIDATE\\\",\",\"sourceParagraph\":1942,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openConfirmedCritical\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1943,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openConfirmedMajor\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1944,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"historicalCriticalIncidents\\\": 1,\",\"sourceParagraph\":1945,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"currentCriticalHold\\\": false\",\"sourceParagraph\":1946,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1947,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"geo1000Distribution\\\": {\",\"sourceParagraph\":1948,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-1\\\": 830,\",\"sourceParagraph\":1949,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-2\\\": 128,\",\"sourceParagraph\":1950,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-3\\\": 30,\",\"sourceParagraph\":1951,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-4\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1952,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-5\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1953,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-6\\\": 5,\",\"sourceParagraph\":1954,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-7\\\": 7,\",\"sourceParagraph\":1955,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-8\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1956,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"strictPassEquivalent\\\": 958,\",\"sourceParagraph\":1957,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"acceptablePassEquivalent\\\": 988,\",\"sourceParagraph\":1958,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalEquivalent\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1959,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"majorEquivalent\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1960,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unresolvedEquivalent\\\": 5,\",\"sourceParagraph\":1961,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"noUsableResponseEquivalent\\\": 7,\",\"sourceParagraph\":1962,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"notRatableEquivalent\\\": 0\",\"sourceParagraph\":1963,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1964,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"components\\\": {\",\"sourceParagraph\":1965,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ENT\\\": 99,\",\"sourceParagraph\":1966,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"FAC\\\": 97,\",\"sourceParagraph\":1967,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SBI\\\": 96,\",\"sourceParagraph\":1968,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"TLA\\\": 95,\",\"sourceParagraph\":1969,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ECI\\\": 96,\",\"sourceParagraph\":1970,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"EPI\\\": 98,\",\"sourceParagraph\":1971,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"TCR\\\": 97,\",\"sourceParagraph\":1972,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"LGF\\\": 94,\",\"sourceParagraph\":1973,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"USI\\\": 93,\",\"sourceParagraph\":1974,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"STR\\\": 96\",\"sourceParagraph\":1975,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1976,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"composite\\\": {\",\"sourceParagraph\":1977,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomosScore\\\": 961,\",\"sourceParagraph\":1978,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scaleMaximum\\\": 1000,\",\"sourceParagraph\":1979,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"canonicalEqualComponentWeighting\\\": true\",\"sourceParagraph\":1980,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1981,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"uncertainty\\\": {\",\"sourceParagraph\":1982,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"samplingConfidenceLevel\\\": 0.95,\",\"sourceParagraph\":1983,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"samplingInterval\\\": {\",\"sourceParagraph\":1984,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lower\\\": 955,\",\"sourceParagraph\":1985,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"upper\\\": 967\",\"sourceParagraph\":1986,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1987,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"referenceUncertainty\\\": {\",\"sourceParagraph\":1988,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conservativeLower\\\": 956,\",\"sourceParagraph\":1989,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"resolvedOnlyPoint\\\": 961,\",\"sourceParagraph\":1990,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"optimisticUpper\\\": 964\",\"sourceParagraph\":1991,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1992,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rawSampleSize\\\": 1000,\",\"sourceParagraph\":1993,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"effectiveSampleSize\\\": 914,\",\"sourceParagraph\":1994,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"observedConfirmedCriticalCount\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":1995,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalRateUpperBoundMethod\\\": \\\"DESIGN_AWARE_ONE_SIDED\\\",\",\"sourceParagraph\":1996,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalRateUpperBound\\\": 0.0034\",\"sourceParagraph\":1997,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1998,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"qualityPrerequisites\\\": {\",\"sourceParagraph\":1999,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sampleQuality\\\": \\\"SQ-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2000,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"participantSelectionIntegrity\\\": \\\"PSI-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2001,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureLevel\\\": \\\"NCL-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2002,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackReadiness\\\": \\\"TPR-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2003,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationQuality\\\": \\\"AQ-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2004,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"replicatedWaveCount\\\": 3\",\"sourceParagraph\":2005,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2006,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomos950CandidateChecks\\\": {\",\"sourceParagraph\":2007,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"compositeAtLeast950\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2008,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"strictPassAtLeast950\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2009,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"noOpenCritical\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2010,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"noOpenMajor\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2011,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"allCoreComponentsAtLeast90\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2012,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessUserStateStabilityAtLeast85\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2013,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coreUnresolvedAtMostTwoPercent\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2014,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"qualityPrerequisitesMet\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2015,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"replicationRequirementMet\\\": true\",\"sourceParagraph\":2016,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2017,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"historicalStatus\\\": {\",\"sourceParagraph\":2018,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"priorCriticalIncidentId\\\": \\\"NGCI-SYNTH-ORION-TR-W1-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2019,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"currentRemediationStatus\\\": \\\"CIS-5\\\",\",\"sourceParagraph\":2020,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"historicalRecordPreserved\\\": true\",\"sourceParagraph\":2021,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2022,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrity\\\": {\",\"sourceParagraph\":2023,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"inputManifestHash\\\": \\\"SYNTHETIC-SCORE-INPUT-HASH\\\",\",\"sourceParagraph\":2024,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"calculationCodeHash\\\": \\\"SYNTHETIC-CODE-HASH\\\",\",\"sourceParagraph\":2025,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scoreManifestHash\\\": \\\"SYNTHETIC-SCORE-MANIFEST-HASH\\\"\",\"sourceParagraph\":2026,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2027,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2028,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scoreMethodsOwnerRole\\\": \\\"NOMOS_SCORING_METHODS_LEAD\\\",\",\"sourceParagraph\":2029,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"approvedByRole\\\": \\\"ACCOUNTABLE_HUMAN_SCORE_APPROVER\\\",\",\"sourceParagraph\":2030,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"approvedAt\\\": \\\"2026-10-01T10:00:00Z\\\"\",\"sourceParagraph\":2031,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2032,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2033,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2034,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"77. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR AI ÜRÜN KATSAYI KAYDI\",\"sourceParagraph\":2036,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":2037,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2038,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2039,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2040,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"productCoefficientRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":2041,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficientRecordId\\\": \\\"NGCOEF-SYNTH-ECOSYSTEM-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2042,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficientVersion\\\": \\\"1.0.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2043,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetPeriod\\\": {\",\"sourceParagraph\":2044,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"from\\\": \\\"2026-07-01\\\",\",\"sourceParagraph\":2045,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"to\\\": \\\"2026-09-30\\\"\",\"sourceParagraph\":2046,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2047,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetPopulation\\\": \\\"DEFINED_ACTIVE_ELIGIBLE_AI_USERS\\\",\",\"sourceParagraph\":2048,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"equalProductCoefficients\\\": [\",\"sourceParagraph\":2049,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2050,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-A1\\\",\",\"sourceParagraph\":2051,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficient\\\": 0.25\",\"sourceParagraph\":2052,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2053,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2054,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-A2\\\",\",\"sourceParagraph\":2055,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficient\\\": 0.25\",\"sourceParagraph\":2056,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2057,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2058,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-A3\\\",\",\"sourceParagraph\":2059,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficient\\\": 0.25\",\"sourceParagraph\":2060,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2061,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2062,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-A4\\\",\",\"sourceParagraph\":2063,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficient\\\": 0.25\",\"sourceParagraph\":2064,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2065,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2066,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"exposureCoefficients\\\": [\",\"sourceParagraph\":2067,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2068,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-A1\\\",\",\"sourceParagraph\":2069,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verifiedExposureUnit\\\": 55000000,\",\"sourceParagraph\":2070,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficient\\\": 0.55\",\"sourceParagraph\":2071,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2072,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2073,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-A2\\\",\",\"sourceParagraph\":2074,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verifiedExposureUnit\\\": 25000000,\",\"sourceParagraph\":2075,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficient\\\": 0.25\",\"sourceParagraph\":2076,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2077,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2078,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-A3\\\",\",\"sourceParagraph\":2079,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verifiedExposureUnit\\\": 15000000,\",\"sourceParagraph\":2080,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficient\\\": 0.15\",\"sourceParagraph\":2081,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2082,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2083,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductId\\\": \\\"SYNTH-A4\\\",\",\"sourceParagraph\":2084,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"verifiedExposureUnit\\\": 5000000,\",\"sourceParagraph\":2085,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficient\\\": 0.05\",\"sourceParagraph\":2086,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2087,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2088,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficientRules\\\": {\",\"sourceParagraph\":2089,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"performanceDependent\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2090,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"providerReputationDependent\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2091,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"commercialSponsorDependent\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2092,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedBeforeProductScores\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2093,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"activeUserAndAccountCountsDistinguished\\\": true\",\"sourceParagraph\":2094,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2095,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"outputs\\\": {\",\"sourceParagraph\":2096,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"equalProductEcosystemScore\\\": 945,\",\"sourceParagraph\":2097,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"exposureWeightedEcosystemScore\\\": 947,\",\"sourceParagraph\":2098,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"anyOpenConfirmedCriticalProduct\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2099,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalProductIds\\\": [\",\"sourceParagraph\":2100,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SYNTH-A4\\\"\",\"sourceParagraph\":2101,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":2102,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2103,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2104,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coefficientOwnerRole\\\": \\\"ECOSYSTEM_EXPOSURE_METHODS_LEAD\\\"\",\"sourceParagraph\":2105,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2106,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2107,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2108,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Bu kayıtlar:\",\"sourceParagraph\":2109,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek AI sağlayıcısı,\",\"sourceParagraph\":2110,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek kullanıcı sayısı,\",\"sourceParagraph\":2111,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek şirket skoru\",\"sourceParagraph\":2112,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"değildir.\",\"sourceParagraph\":2113,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Skor mimarisinin sentetik, makine tarafından okunabilir gösterimidir.\",\"sourceParagraph\":2114,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"78. BÖLÜMÜN MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR KURALI\",\"sourceParagraph\":2116,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH16-R01\",\"sourceParagraph\":2117,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"No NOMOS result may be published as a naked composite score.\",\"sourceParagraph\":2119,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every published score MUST first disclose:\",\"sourceParagraph\":2121,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- the gate status,\",\"sourceParagraph\":2123,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- the GEO-1000 response-status distribution,\",\"sourceParagraph\":2124,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Strict and Acceptable Pass equivalents,\",\"sourceParagraph\":2125,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Critical and Major equivalents,\",\"sourceParagraph\":2126,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Unresolved, No-Usable-Response, and Not-Ratable equivalents,\",\"sourceParagraph\":2127,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- component scores,\",\"sourceParagraph\":2128,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- uncertainty,\",\"sourceParagraph\":2129,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- effective sample size,\",\"sourceParagraph\":2130,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- scope,\",\"sourceParagraph\":2131,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and score-method version.\",\"sourceParagraph\":2132,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The primary GEO-1000 output MUST express the population-weighted\",\"sourceParagraph\":2134,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"equivalent number of users, out of 1,000, receiving each RP-1 through\",\"sourceParagraph\":2135,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RP-8 response status.\",\"sourceParagraph\":2136,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Critical and Major findings are non-compensatory. No atomic-claim\",\"sourceParagraph\":2138,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"average, response-pass rate, component score, product coefficient, or\",\"sourceParagraph\":2139,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ecosystem composite may override an active Critical or Major gate.\",\"sourceParagraph\":2140,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Atomic, required-element, component, composite, fairness, stability,\",\"sourceParagraph\":2142,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Critical-rate, and publication-quality metrics MUST remain distinct.\",\"sourceParagraph\":2143,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The canonical candidate NOMOS composite consists of ten separately\",\"sourceParagraph\":2145,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"reported 0–100 components:\",\"sourceParagraph\":2146,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Entity Integrity,\",\"sourceParagraph\":2148,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Factual Fidelity,\",\"sourceParagraph\":2149,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Scope and Boundary Integrity,\",\"sourceParagraph\":2150,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Temporal and Local Accuracy,\",\"sourceParagraph\":2151,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Evidence and Citation Integrity,\",\"sourceParagraph\":2152,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Epistemic Integrity,\",\"sourceParagraph\":2153,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Task Completion and Relevance,\",\"sourceParagraph\":2154,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Language and Geographic Fairness,\",\"sourceParagraph\":2155,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- User-State and Surface Integrity,\",\"sourceParagraph\":2156,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0209\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and Stability and Replicability.\",\"sourceParagraph\":2157,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0210\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A full 0–1,000 composite MUST NOT be produced when a required component\",\"sourceParagraph\":2159,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0211\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"is not estimable. Missing component weight MUST NOT be silently\",\"sourceParagraph\":2160,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0212\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"redistributed.\",\"sourceParagraph\":2161,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0213\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Native Reach, Common Support, Controlled Clean, Natural User, current\",\"sourceParagraph\":2163,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0214\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"wave, rolling, equal-product, and exposure-weighted scores MUST remain\",\"sourceParagraph\":2164,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0215\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"separately identified.\",\"sourceParagraph\":2165,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0216\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"AI-product coefficients MUST be locked before product results are\",\"sourceParagraph\":2167,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0217\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"observed and MUST NOT depend on product performance, provider reputation,\",\"sourceParagraph\":2168,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0218\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"client preference, sponsorship, or desired outcome.\",\"sourceParagraph\":2169,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0219\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Equal-product coefficients estimate average tested-product performance.\",\"sourceParagraph\":2171,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0220\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Exposure coefficients estimate average defined-user exposure. These\",\"sourceParagraph\":2172,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0221\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"estimands MUST NOT be represented as equivalent.\",\"sourceParagraph\":2173,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0222\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"An ecosystem composite MUST retain product-level Critical and Major\",\"sourceParagraph\":2175,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0223\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"incident visibility. High scores in other products MUST NOT erase a\",\"sourceParagraph\":2176,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0224\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"lower-weighted product's confirmed Critical incident.\",\"sourceParagraph\":2177,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0225\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Unresolved claims MUST produce visible reference-uncertainty bounds and\",\"sourceParagraph\":2179,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0226\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MUST NOT be silently treated as correct, incorrect, or absent.\",\"sourceParagraph\":2180,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0227\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Sampling uncertainty, reference uncertainty, score sensitivity, raw\",\"sourceParagraph\":2182,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0228\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"sample size, and effective sample size MUST be separately reported.\",\"sourceParagraph\":2183,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0229\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Zero observed confirmed Critical incidents MUST NOT be represented as\",\"sourceParagraph\":2185,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0230\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"zero Critical risk. A method-appropriate one-sided upper bound MUST be\",\"sourceParagraph\":2186,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0231\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"reported.\",\"sourceParagraph\":2187,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0232\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A NOMOS 950+ performance candidate MUST satisfy score, Strict Pass,\",\"sourceParagraph\":2189,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0233\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gate, component-floor, unresolved, quality, coverage, and replication\",\"sourceParagraph\":2190,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0234\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"conditions. A composite score of 950 or more alone is insufficient.\",\"sourceParagraph\":2191,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0235\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every score formula, mapping, coefficient, dataset, code version,\",\"sourceParagraph\":2193,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0236\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"confidence procedure, publication decision, revision, and integrity\",\"sourceParagraph\":2194,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0237\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"record MUST be versioned and attributable to an accountable human or\",\"sourceParagraph\":2195,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0238\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"organization.\",\"sourceParagraph\":2196,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0239\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Türkçe normatif karşılığı:\",\"sourceParagraph\":2197,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH16-MB0240\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"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.\",\"sourceParagraph\":2198,\"language\":\"tr-TR\"}]}}","text":"## Bölüm Sınırı\n\nBölüm 15 şu hükmü kurdu:\n\n> Bir yanıtın geçmesi, desteklenmiş atomlarının yanlış atomlarından fazla olması değil; hiçbir telafi edilemez hatanın kullanıcıya yanlış varlık, yanlış yetki, yanlış güven veya yanlış karar olarak ulaşmamasıdır.\n\nŞimdi bütün ölçüm zincirini sayısal sonuçlara dönüştürmemiz gerekir:\n\n> 1.000 kullanıcıdan kaçına doğru temsil ulaştı?\n\n> Kaç kullanıcı yalnız sınırlı ve düzeltilebilir sorun gördü?\n\n> Kaçı Major veya Critical hata gördü?\n\n> Kaç gözlem çözülmedi, cevap üretmedi veya ölçüm kusuru nedeniyle değerlendirilemedi?\n\n> Atomik doğruluk, zorunlu cevap unsurları, atıf bütünlüğü, dil adaleti, doğal kullanıcı deneyimi ve dalgalar arası kararlılık tek sistem içinde nasıl raporlanacaktır?\n\n> On farklı AI ürününün sonuçları tek bir ekosistem görünümüne dönüştürülebilir mi?\n\n> Her AI ürününün katsayısı neye dayanmalıdır?\n\n> Bir ürünün büyük kullanıcı nüfusu, küçük bir ürünün yüksek skorunu bastırmalı mıdır?\n\n> Bir modeldeki Critical hata başka modellerin yüksek puanıyla telafi edilebilir mi?\n\nBu bölümün en önemli kararı şudur:\n\n> NOMOS önce dağılımı, sonra bileşenleri, en son bileşik puanı yayımlar.\n\nTek bir sayı ilk sonuç olmayacaktır. Çünkü: 930 puan alan iki sistem farklı risk dağılımları taşıyabilir. Birinde yalnız Moderate sorunlar bulunabilir. Diğerinde tek bir Critical hata yüksek ortalamanın altında gizlenmiş olabilir. Biri büyük dillerde güçlü, küçük dillerde zayıf olabilir. Diğeri bütün dillerde daha dengeli fakat biraz daha düşük ortalama taşıyabilir. Biri temiz oturumda güçlü, doğal kullanıcı hesaplarında zayıf olabilir. Diğeri daha istikrarlı ve kullanıcı durumlarına karşı daha dayanıklı olabilir. Daha önceki mimari, her denetlenebilir sonucun:\n\n- AI ürünü veya model,\n\n- tarih,\n\n- ülke,\n\n- dil,\n\n- sorgu kümesi,\n\n- tekrar sayısı,\n\n- ölçüm kaydı\n\ntaşımasını istemişti. Aynı kaynak, sonuçların yalnız bir rozet veya sayı değil; Critical, Major, Moderate ve Advisory bulguların açık dağılımıyla kanıta dayalı bir denetim kaydı olması gerektiğini kurmuştu. Bu bölüm o mimariyi sayısal hâle getirir. Fakat sayısallaştırma, kanıtın yerine geçemez. NOMOS’un temel talebi değişmez: Kanıt verin. Sınır verin. Bağlam verin. Zaman verin. Daha çok anılmaya değil, daha doğru temsil edilmeye çalışın. Bu bölüm:\n\n- GEO-1000 kullanıcı eşdeğeri dağılımını,\n\n- yanıt statülerinin nüfus ağırlıklı sonuçlara dönüşmesini,\n\n- atomik claim metriklerini,\n\n- required-element completeness ölçümünü,\n\n- unresolved ve not-ratable kayıtlarını,\n\n- on bileşenli NOMOS profilini,\n\n- 1.000 puanlık aday bileşik endeksi,\n\n- Native Reach ve Common Support skorlarını,\n\n- AI ürün katsayılarını,\n\n- istem ailesi katsayılarını,\n\n- temiz ve doğal panel sonuçlarını,\n\n- ülke ve dil adaleti puanlarını,\n\n- dalgalar arası kararlılık ve tekrar puanını,\n\n- örneklem ve referans belirsizliğini,\n\n- güven aralıklarını,\n\n- nadir Critical hata üst sınırlarını,\n\n- NOMOS 950+ aday sınıfını,\n\n- skor sürümleme ve kamu sonuç kartını\n\ntanımlar. Bu bölüm henüz:\n\n- Apple.com sentetik sınama’ının tam uygulamasını,\n\n- 30.000 yanıtlık uçtan uca sentetik denetimi,\n\n- uygunluk işaretinin hukukî ve yönetişim kararını,\n\n- bağımsız üniversite tekrar çağrısını\n\nuygulamaz. Bunlar sonraki bölümlerin konusudur. Bölüm 16’nın temel sorusu şudur:\n\n> GEO-1000’in bütün kanıt zincirini tek sayının altında ezmeden, insanlara anlaşılır; araştırmacılara yeniden üretilebilir; AI sistemlerine makine tarafından okunabilir bir skor mimarisine nasıl dönüştürürüz?\n\n## NOMOS Challenge\n\nİki AI ürünü düşünün.\n\n#### Ürün A\n\n1.000 kullanıcı eşdeğeri içinde:\n\n- 920 kişi tam veya Advisory geçiş,\n\n- 65 kişi Conditional Pass,\n\n- 10 kişi Major Fail,\n\n- 0 kişi Critical Fail,\n\n- 5 kişi Unresolved\n\ngörmektedir.\n\n#### Ürün B\n\n1.000 kullanıcı eşdeğeri içinde:\n\n- 950 kişi tam veya Advisory geçiş,\n\n- 40 kişi Conditional Pass,\n\n- 0 kişi Major Fail,\n\n- 1 kişi Critical Fail,\n\n- 9 kişi Unresolved\n\ngörmektedir. Yalnız acceptable pass oranına bakarsanız:\n\n- Ürün A: yüzde 98,5\n\n- Ürün B: yüzde 99\n\nolabilir. Ürün B daha yüksek görünür. Fakat Ürün B’de kullanıcıyı sahte hukuki yetkiye yönlendiren bir Critical olay bulunmaktadır. Bu olay:\n\n- tekil olabilir,\n\n- düşük yaygınlığa sahip olabilir,\n\nbütün ürün kullanıcılarını temsil etmeyebilir. Yine de:\n\n> yüksek ortalama içinde kaybolamaz.\n\nŞimdi üçüncü bir ürün düşünün.\n\n#### Ürün C\n\nİngilizce: 98 Almanca: 96 Türkçe: 94 Düşük kaynaklı Dil L4: 62 Düşük kaynaklı Dil L5: 58 Nüfus ağırlıklı küresel skor: 93 olabilir. Fakat dil tabanı: 58 ve sağlam dil farkı: 36 puan olabilir. Dördüncü ürünün bütün dillerde sonucu:\n\n- 88\n\n- 87\n\n- 86\n\n- 84\n\n- 83\n\nolsun. Nüfus ortalaması daha düşük olabilir. Fakat dil adaleti daha güçlüdür. Hangisi daha iyi GEO sistemidir? Tek cevap yoktur. Şunlar ayrı sorulardır: Ortalama insan ne görüyor? En düşük dil grubu ne görüyor? Critical olay var mı? Sistem kullanıcılar arasında ne kadar değişiyor? Temiz ve doğal hesap arasındaki fark nedir? Sonuç farklı dalgalarda korunuyor mu? Şimdi on AI ürününü tek ekosistem puanına çevirdiğinizi düşünün. En büyük ürün: kullanıcıların yüzde 60’ına ulaşıyor, skoru 80. Küçük ürün: kullanıcıların yüzde 1’ine ulaşıyor, skoru 98. Ürünleri eşit ağırlıklandırırsanız: ortalama ürün kalitesini ölçersiniz. Gerçek kullanıcı erişimine göre ağırlıklandırırsanız: ortalama insan maruziyetini ölçersiniz. İki sonuç farklıdır. Birini diğerinin yerine kullanamazsınız.\n\nŞimdi yalnız en yüksek skoru veren dört AI ürününü seçtiğinizi düşünün. Kalan altı ürünü: “Yeterli kullanıcı verisi yok.” diyerek çıkarıyorsunuz. Bu, ekosistem skoru değildir. Sonuç sonrası ürün seçimidir. Şimdi model katsayılarını:\n\n- marka itibarı,\n\n- şirketin ticari tercihi,\n\n- çıkan puanın yüksekliği\n\nüzerinden belirliyorsunuz. Bu da ölçüm değildir. Skor tasarımıdır. Bu bölümün ilk hükmü şudur:\n\n> Dağılım, bileşik puandan önce gelir.\n\nİkinci hükmü şudur:\n\n> Gate statüsü, sayısal skordan önce gösterilir.\n\nÜçüncü hükmü şudur:\n\n> Bir AI ürününün katsayısı kendi skoruna bağlı olamaz.\n\nDördüncü hükmü şudur:\n\n> Eşit ürün ortalaması ile kullanıcı maruziyeti ağırlıklı ortalama ayrı sonuçlardır.\n\nBeşinci hükmü şudur:\n\n> Unresolved gözlemler sessizce olumlu veya olumsuz paydaya eklenemez.\n\nAltıncı hükmü şudur:\n\n> Sıfır gözlenen Critical olay, sıfır Critical risk anlamına gelmez.\n\nYedinci hükmü şudur:\n\n> NOMOS 950+, yalnız 950 sayısına ulaşmak değildir; gate, taban, belirsizlik, adalet ve tekrar şartlarını birlikte karşılamaktır.\n\n## 1. BÖLÜMÜN AMACI\n\nBu bölümün amacı, GEO-1000 denetimindeki bütün iddia, yanıt, kullanıcı, ülke, dil, panel, AI ürünü ve dalga sonuçlarını birbirini gizlemeyen katmanlı bir skor sistemine dönüştürmektir. Bölüm şu ayrımları normatif hâle getirir:\n\n- Dağılım ile tek sayı\n\n- Yanıt statüsü ile claim support oranı\n\n- Strict Pass ile Conditional Pass\n\n- Major Fail ile Critical Fail\n\n- Unresolved ile Fail\n\n- Not Ratable ile ürün başarısızlığı\n\n- Ham kullanıcı sayısı ile ağırlıklı kullanıcı eşdeğeri\n\n- Population Panel ile Sentinel Panel\n\n- Ortalama ile taban\n\n- Performans ile adalet\n\n- Kalite ile kararlılık\n\n- Temiz skor ile doğal kullanıcı skoru\n\n- Native Reach ile Common Support\n\n- Ürün puanı ile ekosistem puanı\n\n- Eşit ürün ağırlığı ile maruziyet ağırlığı\n\n- AI ürün katsayısı ile ölçüm güveni\n\n- İstem ailesi ağırlığı ile istem sonucu\n\n- Güncel dalga ile zaman serisi\n\n- Örneklem belirsizliği ile referans belirsizliği\n\n- Güven aralığı ile tahmin aralığı\n\n- Sıfır gözlenen hata ile sıfır risk\n\n- Ham örneklem ile etkin örneklem\n\n- Nokta tahmini ile alt–üst doğruluk sınırı\n\n- Bileşen puanı ile bileşik NOMOS puanı\n\n- 950 puan ile NOMOS 950+ adaylığı\n\n- Sayısal skor ile uygunluk kararı\n\n- Güncel status ile tarihsel olay\n\n- Kısmi skor ile tam karşılaştırılabilir skor\n\n- Skor hesaplama ile skor yayını\n\n- Skor sürümü ile yeni gerçeklik sürümü\n\n- Skor yüksekliği ile denetim kalitesi\n\nBu bölümün sonunda her kamu sonucu şu sorulara açık cevap verebilmelidir:\n\n> 1.000 kullanıcı eşdeğerinin kaçı hangi yanıt statüsünü gördü?\n\n> Bileşen skorları nelerdir?\n\n> Critical ve Major gate durumu nedir?\n\n> Skor hangi ürün, nüfus, istem, panel ve dalga için geçerlidir?\n\n> AI ürünlerinin katsayıları hangi dış veriye dayanır?\n\n> Belirsizlik ve etkin örneklem nedir?\n\n> Skorun hangi bölümü ölçülmüş, hangi bölümü unresolved kalmıştır?\n\n> 950+ sonucu yalnız sayı mı, yoksa bütün normatif şartları taşıyan aday sınıf mı?\n\n## 2. MERKEZÎ NORMATİF HÜKÜM\n\nNOMOS, hiçbir GEO sonucunu tek çıplak puan olarak yayımlamamalıdır. Her sonuç önce kullanıcı eşdeğeri yanıt dağılımını, sonra Critical ve Major gate statülerini, sonra on bileşenli profilini, belirsizlik ve kapsam kayıtlarını; en son varsa 1.000 puanlık bileşik endeksi göstermelidir. Kamu sıralaması şu sırayı izlemelidir:\n\n- Gate statüsü\n\n- GEO-1000 yanıt dağılımı\n\n- Critical, Major, Unresolved ve No-Yanıt oranları\n\n- On bileşenli NOMOS profili\n\n- Bileşik NOMOS endeksi\n\n- Güven aralığı ve etkin örneklem\n\n- Kapsam, sürüm ve karşılaştırılabilirlik bilgisi\n\nŞu gösterim yasaktır:\n\n#### “NOMOS skoru: 963.”\n\nDoğru gösterim şuna benzemelidir: GÜNCEL STATUS: CONDITIONAL — 963/1000 / Strict Pass: 952/1000 kullanıcı eşdeğeri / Observed Confirmed Critical: 0 / Observed Confirmed Major: 0 / Unresolved: 8/1000 / 95% sampling interval: 956–969 / Critical-rate one-sided upper bound: belirtilen yöntemle / Kapsam: AI ürünü, ülke, dil, panel, istem ve dalga sürümleri\n\n## 3. DAĞILIM ÖNCE, PUAN SONRA\n\nNOMOS’un birincil sonuç nesnesi:\n\n#### GEO-1000 Yanıt Distribution\n\nTürkçesi:\n\n#### GEO-1000 Yanıt Dağılımı\n\nolacaktır. Bu dağılım, hedef nüfustaki her 1.000 kullanıcı eşdeğerinden kaçının:\n\n- Full Pass,\n\n- Pass With Advisory,\n\n- Conditional Pass,\n\n- Major Fail,\n\n- Critical Fail,\n\n- Unresolved,\n\n- No Usable Yanıt,\n\n- Not Ratable\n\ndurumuna karşılık geldiğini gösterir. Bu yapı doğrudan kurucu fikri korur:\n\n> 1.000 kullanıcıdan kaçı gerçek varlığı doğru biçimde gördü?\n\nFakat yalnız doğru–yanlış ikiliğine düşmez. Yanlışlığın türünü ve ölçüm yetersizliğini de görünür bırakır.\n\n## 4. GÖZLEM AĞIRLIĞI\n\nAna analiz örneğindeki gözlem i’nin nihai nüfus ağırlığı: wi olsun. Normalize edilmiş ağırlık:\n\nw_i ← w_i / Σ_{j=1}^n w_j\n\nşeklindedir. Böylece:\n\nΣ_{i=1}^n w_i = 1\n\nolur. Bu ağırlık:\n\n- tasarım,\n\n- fazla örnekleme,\n\n- yanıtlamama,\n\n- nüfus kalibrasyonu\n\nbileşenlerinden gelebilir. AI cevabının:\n\n- doğru,\n\n- yanlış,\n\n- markaya yararlı,\n\n- Critical\n\nolması ağırlığı etkileyemez.\n\n## 5. 1.000 KULLANICI EŞDEĞERİ\n\nYanıt statüsü k için kullanıcı eşdeğeri:\n\nD_k = 1.000 × Σ_i w_i1(RP_i=k)\n\nolarak hesaplanır. Burada 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\nstatülerinden biridir. Toplam:\n\nΣ_{k=1}^8 D_k = 1.000\n\nolmalıdır. Yuvarlama nedeniyle kamu kartında bir–iki kullanıcı eşdeğeri fark oluşursa en büyük kalan yöntemi veya önceden tanımlanmış eşdeğer kural kullanılmalıdır.\n\n## 6. GEO-1000 YANIT DAĞILIMI\n\nKamu kartı en az şu sekiz alanı taşımalıdır:\n\nBu tablo bileşik skordan daha temel sonuçtur.\n\n## 7. STRICT PASS VE ACCEPTABLE PASS\n\n### 7.1. Strict Pass Kullanıcı Eşdeğeri\n\nYalnız:\n\n### RP-1\n\n### RP-2\n\nyanıtlarını içerir.\n\n### SP_1000 = D_1 + D_2\n\nBu sonuç:\n\n#### Maddi Moderate, Major veya Critical bulgu görmeyen kullanıcı eşdeğerini\n\ngösterir.\n\n### 7.2. Acceptable Pass Kullanıcı Eşdeğeri\n\nRP-3 Conditional Pass’i de içerir.\n\n### AP_1000 = D_1 + D_2 + D_3\n\nBu sonuç:\n\n> Critical veya Major bozulma görmeyen fakat bazı kullanıcıların sınırlı Moderate sorun görebildiği toplam eşdeğeri\n\ngösterir.\n\n### 7.3. Fail Kullanıcı Eşdeğeri\n\n### FP_1000 = D_4 + D_5 + D_7\n\nolarak gösterilebilir. Unresolved ve Not Ratable bu paydaya zorla eklenmez. Ayrı kalır.\n\n## 8. CRITICAL VE MAJOR YOĞUNLUĞU\n\n### CR_1000 = D_5; MR_1000 = D_4\n\nolarak gösterilir. Bu değerler: gate statüsünün yerine geçmez, yaygınlığı ifade eder. Tek bir Confirmed Critical olay: CR1000 değerini düşük tutabilir, yanıt ve conformity gate’ini yine açabilir.\n\n## 9. UNRESOLVED VE NOT-RATABLE YOĞUNLUĞU\n\n### UR_1000 = D_6; NR_1000 = D_8\n\nşeklindedir. Unresolved: gerçeklik veya hakemlik kararı çözülememiş kullanıcı eşdeğeri demektir. Not Ratable: ölçüm zinciri yetersiz olduğu için ürün performansına karar verilemeyen kullanıcı eşdeğeri demektir. İki statü:\n\n- pass,\n\n- fail\n\ngibi kullanılamaz.\n\n## 10. RATABLE KAPSAMA\n\nDeğerlendirilebilir nüfus kapsamı:\n\n### RC = 1 − D_8/1.000\n\nolarak gösterilebilir. Örnek: Not Ratable: 40/1.000 ise:\n\n### RC=96%\n\nolur. Yüksek performans skoru düşük ratable kapsama ile birlikteyse: güvenli ve tam kapsamlı sonuç olarak sunulamaz.\n\n## 11. ATOMİK CLAIM METRİKLERİ\n\nYanıt dağılımına ek olarak atomik düzeyde şu metrikler yayımlanmalıdır:\n\n- Varlık Accuracy\n\n- Factual Support\n\n- Kapsam Accuracy\n\n- Temporal Accuracy\n\n- Attribution Integrity\n\n- Modality Integrity\n\n- Atıf Support\n\n- Required Element Completeness\n\n- Material Omission Rate\n\n- Reference Gap Rate\n\n- Claim Support Rate\n\nBunlar yanıt geçişinin yerine geçmez. Nedenini açıklar.\n\n## 12. ATOMİK MERKEZİLİK AĞIRLIKLARI\n\n### CANDIDATE WEIGHTS — ADAY AĞIRLIKLAR\n\nBölüm 14’teki claim centrality sınıfları için aday ağırlıklar:\n\nBu ağırlıklar: nihai bilimsel gerçek değildir, pilot, dış inceleme ve duyarlılık analiziyle kalibre edilmelidir. Amaç:\n\n- bir core lisans iddiasıyla,\n\n- incidental kuruluş ayrıntısını\n\naynı etkiyle saymamaktır.\n\n## 13. KÖK İDDİA NORMALİZASYONU\n\nAynı semantik kökten gelen tekrar iddialar ayrı ağırlıklarla skoru şişirmemeli veya aşırı düşürmemelidir. Kök küme g içindeki iddiaların centrality ağırlığı: cj olsun. Normalize edilmiş claim ağırlığı aday olarak:\n\nω_j = [c_j / Σ_{h∈g} c_h] × max_{h∈g}(c_h)\n\nşeklinde tanımlanabilir. Böylece:\n\nΣ_{j∈g} ω_j = max_{j∈g}(c_j)\n\nolur. Bu yöntem: aynı yanlışın üç kez tekrarlanmasını üç bağımsız yanlış yapmaz, tekrarın tavsiye veya güven etkisini ayrıca amplification alanında korur.\n\n## 14. ATOMİK BOYUT DEĞERLERİ\n\n### CANDIDATE NUMERIC MAPPING — ADAY SAYISAL EŞLEME\n\nAşağıdaki değerler pilot ve bağımsız inceleme öncesi adaydır.\n\n#### Varlık\n\n#### Factual Support\n\n* Normalize iddia gerçekten: “Şirket bu iddiayı yayımlamaktadır.” şeklindeyse 1,00’dır. Alttaki öz beyanın gerçek olduğu anlamına gelmez.\n\n#### Kapsam\n\n#### Time\n\n#### Attribution\n\n#### Modality\n\n#### Atıf\n\nBu değerler:\n\n- hakem kararını değiştirmez,\n\n- yalnız boyutsal metrik üretir,\n\nCritical ve Major gate’leri aşamaz.\n\n## 15. ATOMİK FIDELITY DEĞERİ\n\nBir iddia için birleşik aday fidelity:\n\nq_j = e_j × f_j × s_j × t_j × a_j × m_j\n\nolarak hesaplanabilir. Bu çarpımsal yapı şu ilkeyi korur:\n\n> Yanlış varlıkta doğru sayı, doğru iddia değildir.\n\n> Doğru bilgi, yanlış zamanda doğru değildir.\n\n> Öz beyanı bağımsız gerçeklik gibi sunmak aynı iddia değildir.\n\nAtomic Fidelity:\n\nAF = 100 × (Σ_j ω_jq_j)/(Σ_j ω_j)\n\nolarak hesaplanabilir. Unresolved atomlar bu nokta tahmininden çıkarılır. Fakat unresolved kütle ayrı gösterilir ve alt–üst sınır hesabına katılır.\n\n## 16. REQUIRED ELEMENT COMPLETENESS\n\nİstem ailesindeki zorunlu unsur h’nin:\n\nkarşılanması: zh=1\n\nkısmen karşılanması: zh=0,5\n\nkarşılanmaması: zh=0\n\nolarak kaydedilebilir. Aday unsur ağırlıkları:\n\n- Core required element: 4\n\n- Necessary boundary: 3\n\n- Supporting required element: 1\n\n- Optional: 0\n\nRequired Element Completeness:\n\nREC = 100 × (Σ_h v_hz_h)/(Σ_h v_h)\n\nşeklindedir. Core gate başarısızlığı: REC yüksek olsa bile yanıt pass’i engelleyebilir.\n\n## 17. ON BİLEŞENLİ NOMOS PROFİLİ\n\nNOMOS bileşik endeksi aşağıdaki on bileşenden oluşur:\n\n- Varlık Integrity — ENT\n\n- Factual Fidelity — FAC\n\n- Kapsam & Boundary Integrity — SBI\n\n- Temporal & Local Accuracy — TLA\n\n- Evidence & Atıf Integrity — ECI\n\n- Epistemic Integrity — EPI\n\n- Task Completion & Relevance — TCR\n\n- Language & Geographic Fairness — LGF\n\n- User-State & Surface Integrity — USI\n\n- Stability & Replicability — STR\n\nHer bileşen:\n\n0≤Sk≤100\n\narasında hesaplanır. Profil:\n\n### N=(ENT,FAC,SBI,TLA,ECI,EPI,TCR,LGF,USI,STR)\n\nşeklindedir. Bileşik puandan önce bu profil yayımlanmalıdır.\n\n## 18. VARLIK INTEGRITY — ENT\n\nVarlık Integrity şu alanları ölçer:\n\n- Doğru ana varlık\n\n- Marka–hukuki kişi ilişkisi\n\n- Ana şirket–bağlı kuruluş ayrımı\n\n- Ürün–üretici ayrımı\n\n- Franchise, partner ve distribütör ayrımı\n\n- Varlık disambiguation\n\n- Required varlık element completion\n\nAday form:\n\nENT = 100 × [Σ_j ω_je_j + Σ_h v_hz_h^entity] / [Σ_j ω_j + Σ_h v_h]\n\nYanlış varlık Critical veya Major gate oluşturmuşsa yüksek kalan varlık ortalaması full pass sağlamaz.\n\n## 19. FACTUAL FIDELITY — FAC\n\nFactual Fidelity:\n\n- desteklenmiş,\n\n- kısmen desteklenmiş,\n\n- unsupported,\n\n- contradicted\n\niddiaların nüfus ve centrality ağırlıklı dağılımını ölçer.\n\nFAC = 100 × (Σ_j ω_jf_j)/(Σ_j ω_j)\n\nReference gap: paydaya sessizce sıfır veya bir olarak girmez, unresolved oranına gider.\n\n## 20. KAPSAM & BOUNDARY INTEGRITY — SBI\n\nBu bileşen iki parçadan oluşur:\n\n- Claim kapsam doğruluğu\n\n- Zorunlu sınır ve dışlamaların completeness’ı\n\nAday form:\n\nSBI=0,60×ScopeScore+0,40×BoundaryCompleteness\n\nBurada:\n\nScopeScore = 100 × (Σ_j ω_js_j)/(Σ_j ω_j)\n\nBoundaryCompleteness, ilgili required boundary unsurlarından hesaplanır. Critical boundary omission varsa SBI sayısı gate’i telafi edemez.\n\n## 21. TEMPORAL & LOCAL ACCURACY — TLA\n\nBu bileşen:\n\n- güncel/tarihsel ayrımı,\n\n- fiyat ve lisans geçerliliği,\n\n- ülke ve yargı alanı,\n\n- yerel hizmet erişimi,\n\n- locale ve ürün kapsamı\n\nalanlarını değerlendirir. Aday form:\n\nTLA=0,50×TemporalScore+0,50×LocalJurisdictionScore\n\nDoğru tarihsel bilgi güncel istem altında kullanılmışsa puan kaybeder.\n\n## 22. EVIDENCE & ATIF INTEGRITY — ECI\n\nECI:\n\n- atıf özgünlüğü,\n\n- atıf–claim eşleşmesi,\n\n- doğru varlık ve zaman,\n\n- kaynak erişimi,\n\n- kanıt statüsü,\n\n- kaynak soyu\n\nalanlarını değerlendirir. Aday form:\n\nECI=0,60×CitationSupport+0,40×EvidenceTraceability\n\nAtıf gerekmeyen istemde atıf yokluğu puan düşürmez. Ancak full NOMOS denetimi için ayrı Evidence İstem ailesi bulunmalıdır. Sahte maddi atıf Critical gate oluşturuyorsa ECI bileşik puanı ayrı kalır; gate önce gösterilir.\n\n## 23. EPISTEMIC INTEGRITY — EPI\n\nEPI şu ayrımları ölçer:\n\n- Öz beyan ile doğrulanmış olgu\n\n- Görüş ile gerçeklik\n\n- İddia ile kesinleşmiş karar\n\n- Kısıtlı kanıt ile kamu keşfedilebilirliği\n\n- Uygun certainty ile overconfidence\n\n- Uygun uncertainty ile gereksiz belirsizlik\n\nAday form:\n\nEPI=0,50×AttributionScore+0,50×ModalityScore\n\nBu bileşen doğru sayının yanlış kanıt statüsüyle sunulmasını görünür kılar.\n\n## 24. TASK COMPLETION & RELEVANCE — TCR\n\nTCR:\n\n- Required Yanıt Elements\n\n- Ana soruya doğrudan cevap\n\n- Refusal uygunluğu\n\n- No Usable Yanıt\n\n- İlgisiz claim yükü\n\n- Evasive davranış\n\nalanlarını ölçer. Aday form:\n\nTCR=0,60×REC+0,40×ResponseRelevance\n\nYanlış iddia üretmeyen fakat soruya cevap vermeyen sistem:\n\n- yüksek factual puan,\n\n- düşük TCR\n\ntaşıyabilir. Yanıt statüsü yine RP-7 olabilir.\n\n## 25. LANGUAGE & GEOGRAPHIC FAIRNESS — LGF\n\nLGF yalnız ortalama sonucu ölçmez. Şunları birlikte değerlendirir:\n\n- Düşük performanslı dil tabanı\n\n- Dil grupları arası sağlam fark\n\n- Ülke veya bölge tabanı\n\n- Coğrafi performans farkı\n\n- Nüfus ağırlıklı gözlem kapsamı\n\nYeterli örneklem taşıyan dil sonuçları: Ll olsun. Sağlam dil tabanı:\n\nLF_10 = Q_{0,10}(L_l)\n\nDil farkı:\n\nDG_{90−10} = Q_{0,90}(L_l) − Q_{0,10}(L_l)\n\nAday Dil Adaleti skoru:\n\n### LFS = 0,60LF_10 + 0,40(100 − DG_{90−10})\n\nBenzer biçimde ülke veya yeterli coğrafi tabaka için:\n\n### CFS = 0,60CF_10 + 0,40(100 − CG_{90−10})\n\nNüfus ağırlıklı ülke ve dil gözlem kapsamı: COCpop ve: LOCpop olsun. Kapsama Factor:\n\nK = COC_pop × LOC_pop\n\nolarak tanımlanabilir. Burada oranlar 0–1 aralığındadır. Aday LGF:\n\n### LGF = K × √(LFS × CFS)\n\nBu 0.9.0 aday revizyonu, dil ve coğrafya puanlarının geometrik ortalamasını kapsam katsayısıyla çarpar; böylece LGF 0–100 aralığında kalır ve iki boyuttan birindeki ağır düşüş öteki boyutun yüksekliğiyle tamamen telafi edilemez. Country Sentinel tekil gözlemleri ülke skoruna dönüştürülmez. Yalnız yeterli örneklem taşıyan hücreler fairness tahminine katılır.\n\n## 26. USER-STATE & SURFACE INTEGRITY — USI\n\nUSI:\n\n- Kontrollü Temiz Panel\n\n- Doğal Kullanıcı Paneli\n\n- Ücretsiz/ücretli plan\n\n- Web/mobil yüzey\n\n- Hafıza ve özel talimat\n\n- Ürün varyantı\n\narasında maddi gerçekliğin korunup korunmadığını ölçer. Kontrollü core sonuç:\n\n### SC\n\nDoğal core sonuç:\n\n### SN\n\nolsun. Panel tabanı:\n\nFC_N = min(S_C, S_N)\n\nPanel farkı:\n\n### GC_N = |S_C − S_N|\n\nPlan ve yüzeylerdeki sağlam fark: Gsurf olsun. Aday USI:\n\nUSI = 0,50FC_N + 0,25(100−GC_N) + 0,25(100−G_surface)\n\nBu form:\n\n- her iki panelde yüksek kaliteyi,\n\n- küçük maddi farkı,\n\n- yüzey dayanıklılığını\n\nbirlikte ödüllendirir. Yalnız bir panel varsa USI hesaplanamaz. Eksik ağırlık başka bileşenlere dağıtılamaz.\n\n## 27. STABILITY & REPLICABILITY — STR\n\nDalgalar arasındaki ana temsil değerleri: Sw olsun. Dalga tabanı:\n\nWF = min_w(S_w)\n\nDalga aralığı:\n\nWR = max_w(S_w) − min_w(S_w)\n\nPlanlanan tekrar dalgalarının tamamlanma oranı:\n\nRCOMP = 100 × geçerli tamamlanan tekrar dalgası / planlanan tekrar dalgası\n\nolsun. Aday STR:\n\n### STR = 0,50WF + 0,30(100−WR) + 0,20RCOMP\n\nDaha fazla dalgada:\n\n- minimum yerine alt yüzdelik,\n\n- range yerine robust varyasyon\n\nkullanılabilir. Tek dalga: ürünün anlık skorunu üretebilir, STR için tam kanıt sağlamaz.\n\n## 28. NOMOS BİLEŞİK ENDEKSİ\n\nOn bileşenin her biri 0–100 aralığında olduğundan aday bileşik endeks:\n\n### NOMOS_1000 = ENT + FAC + SBI + TLA + ECI + EPI + TCR + LGF + USI + STR\n\nşeklindedir. Dolayısıyla:\n\n### 0 ≤ NOMOS_1000 ≤ 1.000\n\nolur. Bu endeks:\n\n- yanıt gate’lerinin yerine geçmez,\n\n- dağılımın yerine geçmez,\n\nCritical veya Major finding’i telafi etmez.\n\n## 29. NEDEN ON EŞİT BİLEŞEN?\n\nOn bileşene eşit yüz puan verilmesinin aday gerekçesi şudur: Skor okunabilir kalır. Gizli ağırlık sistemi oluşmaz. Her bileşen kamuya ayrı görünür. Bir alanın önemi esas olarak Critical/Major gate’lerle korunur. Domain-specific alternatif ağırlıklar temel endeksi değiştirmeden ek rapor üretir. Bununla birlikte eşit ağırlık: nihai bilimsel gerçek değildir. Pilotlar, kullanıcı araştırmaları ve bağımsız inceleme farklı ağırlıklar önerebilir.\n\n## 30. DOMAIN-SPECIFIC ALTERNATİF ENDEKS\n\nSağlık, hukuk veya finans gibi yüksek riskli alanlar için bileşen katsayıları: λk kullanılabilir.\n\nΣ_{k=1}^{10} λ_k = 1\n\nAday domain endeksi:\n\nNOMOS_1000^domain = 1.000 × Σ_{k=1}^{10} λ_k(S_k/100)\n\nolarak hesaplanabilir. Bu skor:\n\n### NOMOS-LEGAL\n\n### NOMOS-HEALTH\n\n### NOMOS-FINANCE\n\ngibi ayrı ad taşımalıdır. Kanonik eşit bileşenli skorun yerine sessizce kullanılamaz.\n\n## 31. GATE STATÜSÜ SKORDAN ÖNCE GELİR\n\nKamu gösterimi şu sırayı korumalıdır:\n\n#### Örnek A\n\n### CRITICAL HOLD — 971/1000\n\nBu sistem:\n\n- yüksek bileşen skoru,\n\n- açık Confirmed Critical olay\n\ntaşıyabilir. 971 sayısı: full conformity anlamına gelmez.\n\n#### Örnek B\n\n### MAJOR FAIL — 954/1000\n\nAna varlık veya kapsamda tek Major finding bulunabilir.\n\n#### Örnek C\n\n### CONDITIONAL — 961/1000\n\nCritical ve Major yoktur. Sınırlı Moderate bulgular veya unresolved kütle vardır.\n\n#### Örnek D\n\n### FULL CONFORMITY CANDIDATE — 963/1000\n\nGate, taban, belirsizlik ve kalite ön koşulları ayrıca karşılanmıştır.\n\n## 32. NOMOS 950+ ADAY SINIFI\n\n### CANDIDATE 950+ STANDARD — ADAY 950+ STANDARDI\n\nBir sonucun yalnız bileşik puan bakımından:\n\n### NOMOS_1000 ≥ 950\n\nolması yeterli değildir. NOMOS 950+ adayı için birlikte aranabilecek koşullar:\n\n- Bileşik nokta tahmini en az 950\n\n- Strict Pass kullanıcı eşdeğeri en az 950/1.000\n\n- Açık Confirmed Critical bulunmaması\n\n- Açık Confirmed Major bulunmaması\n\n- Bütün core bileşenlerin en az 90 olması\n\n- LGF, USI ve STR bileşenlerinin en az 85 olması\n\n- Core unresolved kütlenin en fazla yüzde 2 olması\n\n- Not Ratable kullanıcı eşdeğerinin kabul edilen sınırın altında olması\n\n- En az NCL-3, TPR-3, AQ-3 kalite düzeylerinin karşılanması\n\n- En az bir confirmatory veya stability dalgasının bulunması\n\n- Native Reach ve Common Support kapsamlarının ayrı raporlanması\n\n- Sıfır gözlenen Critical olayın istatistiksel üst sınırının açıklanması\n\nBu eşikler:\n\n- pilot,\n\n- Apple.com sentetik sınamayı,\n\n- 30.000 yanıtlık uçtan uca çalışma,\n\n- bağımsız üniversite incelemesi\n\nsonrasında kalibre edilmelidir.\n\n## 33. ADAY PERFORMANS BANTLARI\n\nBileşik sayı için geçici ve yalnız betimleyici bantlar:\n\nBu bantlar:\n\n- gate statüsünün,\n\n- Critical olayın,\n\n- component floor’un,\n\n- belirsizlik ve kapsamın\n\nyerine geçemez. CRITICAL HOLD — 975 sonucu 950+ adayı değildir.\n\n## 34. SKOR KİMLİĞİ\n\nHer NOMOS skoru şu alanları kimliğinde taşımalıdır:\n\nScoreID=(Entity,AIProduct,Frame,Panel,PromptSet,Wave,TruthPack,ScoreVersion)\n\nÖrnek:\n\n### NOMOS-ASTERON-ORION-NR-CLEAN-W1-CORESET1-TP0.9-SV0.9\n\nŞu cümle yeterli değildir: “Asteron’un NOMOS skoru 962.” Hangi:\n\n- AI ürünü,\n\n- nüfus,\n\n- dil,\n\n- panel,\n\n- istem,\n\n- tarih\n\nolduğu bilinmemektedir.\n\n## 35. CORE GEO-1000 VE FULL NOMOS AYRIMI\n\n### 35.1. Core GEO-1000\n\nYalnız Core Mirror İstem’un nüfus dağılımını ölçer. Ana sonuç:\n\n### SP1000\n\n### AP1000\n\n### CR1000\n\n### MR1000\n\n### UR1000\n\nolabilir. Şu soruya cevap verir: “AI ürünü varlığın temel kimlik ve faaliyetini kaç kullanıcıya doğru yansıtıyor?”\n\n### 35.2. Full NOMOS\n\nBirden fazla istem ailesi, panel, dil, kanıt ve kararlılık bileşenini kapsar. On bileşenli profil ve 1.000 puanlık endeksi üretir. Core GEO-1000 sonucu: Full NOMOS skoru gibi sunulamaz.\n\n## 36. NATIVE REACH SKORU\n\nHer AI ürünü kendi doğal ürün-uygun nüfusunda değerlendirilir. NOMOSaNR ürün a’nın Native Reach skorudur. Şu soruya cevap verir:\n\n> Bu ürünün gerçekten ulaşabildiği kullanıcı nüfusunda temsil ne durumdadır?\n\nFarklı ürünlerin Native Reach nüfusları farklı olabilir. Doğrudan üstünlük sıralaması için tek başına yeterli değildir.\n\n## 37. COMMON SUPPORT SKORU\n\nOrtak kullanıcı evreninde: NOMOSaCS hesaplanır. Şu soruya cevap verir:\n\n> Aynı ülke, dil ve kullanıcı koşulunda ürünler karşılaştırıldığında hangisi nasıl temsil üretmektedir?\n\nCommon Support: karşılaştırılabilirliği güçlendirir, ürünün ortak evren dışındaki gerçek erişimini göstermez. Native Reach ve Common Support ayrı yayımlanmalıdır.\n\n## 38. AI ÜRÜN KATSAYISI\n\nOn AI ürününün sonuçları ekosistem düzeyinde birleştirilecekse ürün katsayısı: αa kullanılabilir. Koşul:\n\nΣ_{a=1}^A α_a = 1\n\nÜrün katsayısı:\n\n- ürünün kendi skoru,\n\n- sağlayıcının itibarı,\n\n- denetlenen varlığın tercihi,\n\n- ticari sponsorluk\n\nüzerinden belirlenemez.\n\n## 39. EŞİT ÜRÜN KATSAYISI\n\nHer AI ürünü eşit ağırlık alır:\n\nα_a^EQ = 1/A\n\nEşit ürün ekosistem skoru:\n\nNOMOS_ecosystem^EQ = Σ_a α_a^EQ NOMOS_a\n\nŞu soruya cevap verir:\n\n> Ortalama test edilen AI ürünü ne kadar güçlüdür?\n\nOrtalama insan maruziyetini göstermez.\n\n## 40. MARUZİYET AĞIRLIKLI KATSAYI\n\nAI ürününün tanımlı dönemdeki doğrulanmış aktif veya uygun kullanıcı maruziyeti: Ma olsun.\n\nα_a^EXP = M_a / Σ_b M_b\n\nMaruziyet ağırlıklı ekosistem skoru:\n\nNOMOS_ecosystem^EXP = Σ_a α_a^EXP NOMOS_a\n\nŞu soruya cevap verir:\n\n> Ortalama insanın maruz kaldığı AI ekosisteminde temsil ne durumdadır?\n\n## 41. MARUZİYET VERİSİ BULUNAMIYORSA\n\nAktif kullanıcı veya sorgu maruziyeti:\n\n- kamuya kapalı,\n\n- tutarsız,\n\n- sağlayıcı öz beyanı,\n\n- hesap sayısı ile aktif kullanıcıyı karıştıran\n\nnitelikte olabilir. Bu durumda:\n\n- eşit ürün sonucu yayımlanabilir,\n\n- maruziyet ağırlıklı sonuç NOT ESTIMABLE kalabilir,\n\nmakul katsayı senaryoları üzerinden alt–üst sınır gösterilebilir. Keyfî pazar payı tahmini üretilemez.\n\n## 42. ÜRÜN KATSAYISI KİLİDİ\n\nHer αa:\n\n- veri kaynağı,\n\n- dönem,\n\n- kullanıcı birimi,\n\n- ülke kapsamı,\n\n- güncelleme tarihi,\n\n- belirsizlik\n\ntaşımalıdır. Katsayılar AI skorları görülmeden önce kilitlenmelidir. Düşük skorlu ürünün katsayısı sonuçtan sonra azaltılamaz.\n\n## 43. EKOSİSTEM SKORU CRITICAL’I TELAFİ EDEMEZ\n\nBir ürün:\n\n- 980 puan,\n\n- sıfır Critical\n\ntaşıyabilir. Başka ürün:\n\n- 900 puan,\n\n- Confirmed Critical\n\ntaşıyabilir. Ekosistem ortalaması yüksek olabilir. Kamu kartı yine şunları göstermelidir:\n\n- Ürün bazlı Critical incident\n\n- Critical maruziyet ağırlığı\n\n- En az bir üründe açık Critical bulunup bulunmadığı\n\n- Critical’ın kapsamı\n\nEcosystem composite: ürün düzeyindeki Critical gate’i silemez.\n\n## 44. EKOSİSTEM CRITICAL MARUZİYETİ\n\nÜrün a’nın Critical kullanıcı oranı: CRa olsun. Maruziyet ağırlıklı Critical oran:\n\nCR_ecosystem^EXP = Σ_a α_a^EXP CR_a\n\nolarak hesaplanabilir. Bunun yanında ikili alan:\n\nAnyCritical = 1(∃a : CIS_a ≥ 2)\n\nayrıca gösterilmelidir. Düşük maruziyetli ürünün Critical olayı oranı küçük olabilir. AnyCritical kaydı yine olayın varlığını korur.\n\n## 45. İSTEM AİLESİ KATSAYISI\n\nİstem ailesi f için: βf kullanılabilir. Koşul:\n\nΣ_f β_f = 1\n\nβf:\n\n- istemin yüksek veya düşük skor üretmesine,\n\n- şirketin tercihine,\n\n- ölçüm sonrası kolaylık kararına\n\nbağlı olamaz. İstem ailesi ağırlıkları şu alanlara dayanabilir:\n\n- Kullanıcı karar önemi\n\n- Risk düzeyi\n\n- İstemin doğal kullanım sıklığı\n\n- Varlık türü\n\n- Standardın zorunlu çekirdeği\n\n## 46. İSTEM AİLELERİ AYRI GÖRÜNMELİDİR\n\nBileşik istem skoru hesaplanabilse bile şu sonuçlar ayrı kalmalıdır:\n\n- Core Mirror\n\n- Varlık Resolution\n\n- Activity & Kapsam\n\n- Evidence\n\n- Local\n\n- Temporal\n\n- Tavsiye\n\n- Comparative\n\n- Boundary\n\n- Control\n\n- Holdout\n\nBir yüksek Core sonucu düşük Boundary veya Tavsiye sonucunu görünmez kılamaz.\n\n## 47. KONTROLLÜ VE DOĞAL PANEL SKORLARI\n\nKontrollü ve doğal paneller farklı tahmin nesneleridir. Varsayılan NOMOS kuralı:\n\n> İki panel ayrı skor kimlikleri taşır ve aritmetik olarak birleştirilmez.\n\nÖrnek:\n\n### NOMOS-CLEAN: 962\n\n### NOMOS-NATURAL: 918\n\nBir politika veya araştırma amacı ikisini birleştirecekse:\n\nγ_C + γ_N = 1\n\nkoşuluyla predeclared katsayılar kullanılabilir. Fakat:\n\n- iki ham skor,\n\n- aralarındaki fark,\n\n- kullanılan katsayı\n\nayrı gösterilmelidir.\n\n## 48. DALGA SKORU VE ZAMAN SERİSİ\n\nHer Principal Wave kendi puan kimliğine sahiptir. W1 skoru W2 skoru W3 skoru ayrı tutulur. Güncel skor: son geçerli Principal veya Düzeltme Retest Wave olabilir. Geçmiş dalgaların ortalaması güncel sonucu otomatik belirlememelidir.\n\n## 49. ROLLING PUAN\n\nİstenirse belirli süreli hareketli skor üretilebilir:\n\nNOMOS_rolling = Σ_w δ_wNOMOS_w\n\nBurada:\n\nΣ_w δ_w = 1\n\nolur. δw:\n\n- sonuçtan önce,\n\n- zaman ağırlığına göre\n\nbelirlenmelidir. Rolling puan:\n\n- güncel puanın,\n\n- historical incident record’un\n\nyerine geçmez.\n\n## 50. UNRESOLVED İDDİALAR İÇİN ÜÇ SKOR\n\nUnresolved maddi atomlar nokta tahminini yapay biçimde yükseltebilir veya düşürebilir. Bu nedenle üç sonuç önerilir.\n\n### 50.1. Conservative Lower Bound\n\nUnresolved iddialar sıfır kabul edilir. Slower\n\n### 50.2. Resolved-Only Point Estimate\n\nYalnız çözülen iddialar kullanılır. Spoint\n\n### 50.3. Optimistic Upper Bound\n\nUnresolved iddialar tam destekli kabul edilir. Supper Dolayısıyla:\n\nS_lower ≤ S_point ≤ S_upper\n\nolmalıdır. Bu aralık:\n\n> referans veya epistemik belirsizlik aralığıdır.\n\nÖrneklem güven aralığıyla aynı şey değildir.\n\n## 51. ÖRNEKLEM BELİRSİZLİĞİ\n\nNüfus tahminleri örneklemden geldiği için:\n\n- yanıt distribution,\n\n- component puan,\n\n- composite puan\n\ngüven aralığı taşımalıdır. Karmaşık örneklemde yöntem:\n\n- tabakaları,\n\n- kümeleri,\n\n- ağırlıkları,\n\n- eşlenmiş kullanıcıları,\n\n- dalgaları\n\nkorumalıdır. Aday yöntemler:\n\n- Tasarım tabanlı varyans tahmini\n\n- Replicate weights\n\n- Tabakalı bootstrap\n\n- Küme bootstrap’ı\n\n- Uygun nadir olay modeli\n\n- Model-assisted survey estimation\n\nKullanılan yöntem kamu kaydında belirtilmelidir.\n\n## 52. BİLEŞİK SKOR GÜVEN ARALIĞI\n\nBileşik skorun güven aralığı yalnız component aralıklarını toplamakla bulunamaz. Bileşenler:\n\n- aynı kullanıcılar,\n\n- aynı iddialar,\n\n- aynı diller,\n\n- aynı dalgalar\n\nnedeniyle bağımlıdır. Tercih edilen yaklaşım: Örneklem tasarımına uygun tekrar örnekleri oluştur. Her tekrar örneğinde bütün yanıt ve component metriklerini yeniden hesapla. Bileşik skoru yeniden üret. Dağılımdan güven aralığı oluştur. Bu süreç bütün skor mimarisini tekrar çalıştırmalıdır.\n\n## 53. ETKİN ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜ\n\nHam gözlem: n ve etkin örneklem:\n\nn_eff = (Σ_i w_i)^2 / Σ_i w_i^2 [K08]\n\nbirlikte yayımlanmalıdır. 1.000 ham gözlem: 1.000 eşit bilgi birimi anlamına gelmeyebilir. Bileşen ve alt grup skorları kendi etkin örneklem büyüklüklerini taşımalıdır.\n\n## 54. SIFIR GÖZLENEN CRITICAL HATA\n\nBir örneklemde hiçbir Confirmed Critical olay bulunmaması:\n\n#### Observed Confirmed Critical = 0\n\nolarak yazılmalıdır. Şu ifade kullanılmamalıdır:\n\n> Critical riski sıfırdır.\n\nBağımsız ve eşit gözlem varsayımında hızlı yaklaşık üst sınır:\n\np_upper,95 ≈ 3/n [K09]\n\nolarak bilinen yaklaşımla tahmin edilebilir. Karmaşık GEO-1000 tasarımında:\n\n- ham n yerine tasarıma uygun yöntem,\n\n- gerekirse etkin örneklem,\n\n- exact veya bootstrap tabanlı tek taraflı sınır\n\nkullanılmalıdır. Örnek:\n\nneff=1.000\n\nve sıfır olay altında yaklaşık üst sınır:\n\n3/1.000 = 0,003 = %0,3\n\nolabilir. Doğru kamu ifadesi:\n\n> 1.000 etkin gözlemde sıfır Confirmed Critical olay gözlenmiştir; kullanılan yaklaşık yöntemde yüzde 95 tek taraflı üst sınır yaklaşık yüzde 0,3’tür.\n\n## 55. BİR CRITICAL OLAYDA BELİRSİZLİK\n\nBir Critical olay gözlendiğinde: nokta oranı düşük olabilir, güven aralığı geniş olabilir. Doğru sonuç:\n\n- olayın gerçekleştiğini,\n\n- tahmini yaygınlığı,\n\n- geniş belirsizliği,\n\n- incident state’i\n\nbirlikte göstermelidir. Şu iki cümle de yanlış olabilir:\n\n- “Yalnız bir olay, önemsizdir.”\n\n- “Bir olay bütün sistemin yüzde 100 başarısız olduğunu kanıtlar.”\n\n## 56. SKOR HASSASİYETİ\n\nAşağıdaki alternatifler ayrıca hesaplanabilir:\n\n- Ham ağırlıksız skor\n\n- Ana nüfus ağırlıklı skor\n\n- Ağırlık kırpılmamış skor\n\n- Ağırlık kırpılmış skor\n\n- Resolved-only skor\n\n- Conservative skor\n\n- Equal-product skor\n\n- Exposure-weighted skor\n\n- Native Reach skor\n\n- Common Support skor\n\n- Clean skor\n\n- Natural skor\n\nMaddi fark varsa:\n\n### PUAN SENSITIVITY WARNING\n\nverilmelidir.\n\n## 57. YANLIŞ KESİNLİK\n\nAşağıdaki gösterim çoğu GEO-1000 sonucu için aşırı kesin olabilir: 963,742 / 1000 Nokta tahmini:\n\n- bütün sayı,\n\n- gerektiğinde bir ondalık\n\nolarak yayımlanmalıdır. Güven aralığı sayısal kesinliğin sınırını göstermelidir.\n\n## 58. EKSİK BİLEŞEN\n\nOn bileşenden biri hesaplanamıyorsa:\n\n- ağırlığı başka bileşenlere dağıtılamaz,\n\n- eksik alan 100 puan sayılamaz,\n\ntam NOMOS puanı yayımlanamaz. Doğru statü:\n\n### PARTIAL NOMOS PROFILE\n\n### COMPONENT NOT ESTIMABLE\n\n### PROVISIONAL PUAN\n\nolabilir. Örnek: USI için doğal panel yoksa: yalnız sekiz veya dokuz bileşenli kısmi profil sunulabilir.\n\nUSI=100 varsayılamaz.\n\n## 59. PUAN PUBLICATION STATUS\n\n### NSQ-0 — NOT COMPUTED\n\nGerekli veri bulunmamaktadır.\n\n### NSQ-1 — PROVISIONAL\n\nTek dalga, sınırlı hakemlik veya eksik component vardır.\n\n### NSQ-2 — PARTIAL PROFILE\n\nBazı bileşenler güvenilir biçimde hesaplanmıştır. Tam 1.000 puanlık karşılaştırma yapılamaz.\n\n### NSQ-3 — VALID WAVE PUAN\n\nBütün temel bileşenler ve kalite ön koşulları karşılanmıştır.\n\n### NSQ-4 — REPLICATED PUAN\n\nSkor en az bir bağımsız veya confirmatory dalgada tekrar edilmiştir.\n\n### NSQ-5 — EXTERNALLY AUDITED PUAN\n\nHesaplama ve kanıt zinciri bağımsız ekip tarafından yeniden üretilmiştir. 950+ adaylığı en az:\n\n### NSQ-4\n\ndüzeyini hedeflemelidir.\n\n## 60. SKOR SÜRÜMLEME\n\nHer skor sürümü şunları taşımalıdır:\n\n- Hesaplama kodu sürümü\n\n- Component formülleri\n\n- Boyut değer eşlemeleri\n\n- İstem ailesi ağırlıkları\n\n- Ürün katsayıları\n\n- Örneklem ağırlıkları\n\n- Truth Pack sürümü\n\n- Hakemlik sürümü\n\n- Dalga kimliği\n\n- Bütünlük hash’i\n\nFormül değişirse: eski skor yeniden yazılamaz, yeni skor sürümü oluşturulur.\n\n## 61. AYNI VERİYE YENİ SKOR FORMÜLÜ\n\nSkor metodolojisi gelişebilir. Aynı ham veri:\n\n- Puan Method 0.9\n\n- Puan Method 1.0\n\nile yeniden hesaplanabilir. Doğru kayıt:\n\nİki sonuç ayrı sürümlerdir. Yeni yöntem eski yöntemi geçmişten silemez.\n\n## 62. SKOR MANİPÜLASYONUNA KARŞI KAPILAR\n\nNOMOS skor mimarisi şu yöntemlere karşı açık koruma taşımalıdır:\n\n- Yalnız yüksek skorlu AI ürünlerini seçmek\n\n- Düşük skorlu dil veya ülkeyi kapsamdan çıkarmak\n\n- Conditional Pass’i Full Pass yapmak\n\n- Unresolved’ı olumlu saymak\n\n- Not Ratable’ı paydadan sessizce çıkarmak\n\n- İstem ailesi ağırlığını sonuçtan sonra değiştirmek\n\n- Büyük ürünün katsayısını skora göre azaltmak\n\n- Critical olaylı ürünü ekosistem ortalamasında gizlemek\n\n- Yalnız Clean skoru yayımlamak\n\n- En iyi dalgayı güncel puan seçmek\n\n- Ağırlıksız ve ağırlıklı skor farkını saklamak\n\n- Eksik component ağırlığını güçlü bileşenlere dağıtmak\n\n- Güven aralığı vermemek\n\n- 950 eşiğini nokta tahminine göre geçirip belirsizliği saklamak\n\n## 63. KAMU NOMOS SONUÇ KARTI\n\nAday kamu sonuç kartı şu sırayı taşımalıdır:\n\n#### A. Kimlik\n\nDenetlenen varlık AI ürünü Native Reach / Common Support Controlled / Natural İstem kümesi Dalga Truth Pack sürümü Skor yöntemi\n\n#### B. Gate Statüsü\n\nFull Conformity Candidate Conditional Major Fail Critical Hold Not Ratable\n\n#### C. GEO-1000 Yanıt Dağılımı\n\nRP-1–RP-8 kullanıcı eşdeğerleri Strict Pass Acceptable Pass Critical Major Unresolved No Usable Yanıt Not Ratable\n\n#### D. On Bileşenli Profil\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#### E. Bileşik Sonuç\n\n### NOMOS / 1.000\n\nSampling confidence interval Reference lower/upper bounds Etkin örneklem\n\n#### F. Risk ve Olaylar\n\nObserved Confirmed Critical Critical upper bound Major findings Open incidents Düzeltme status\n\n#### G. Kapsam ve Kalite\n\n### SQ\n\n### PSI\n\n### NCL\n\n### TPR\n\n### AQ\n\n### NSQ\n\nCountry/language kapsama Comparison level\n\n## 64. SENTETİK YANIT DAĞILIMI\n\nSENTETİK METODOLOJİ GÖSTERİMİ / Aşağıdaki sonuçlar gerçek AI ürünü veya şirket performansı değildir. Sentetik Orion AI için:\n\nStrict Pass:\n\n730+170=900\n\nAcceptable Pass:\n\n900+70=970\n\nCritical: 2/1.000 Major: 20/1.000 Bu ürünün acceptable pass’i yüzde 97’dir. Fakat açık Critical ve Major bulguları vardır. Doğru status:\n\n### CRITICAL HOLD\n\nYanlış status:\n\n#### Yüzde 97 başarılı\n\n## 65. SENTETİK ON BİLEŞEN PROFİLİ\n\nDoğru kamu gösterimi:\n\n### CRITICAL HOLD — 907/1.000\n\nBu sistem:\n\n- ortalama olarak güçlü alanlar,\n\n- zayıf dil/ülke adaleti,\n\n- maddi evidence sorunları,\n\n- açık Critical olay\n\ntaşımaktadır.\n\n## 66. SENTETİK DÜZELTME SONRASI SONUÇ\n\nYeni dalgada:\n\nStrict Pass: 958 Bileşenler:\n\nDoğru kayıt: GÜNCEL: NOMOS 950+ PERFORMANCE CANDIDATE — 961/1.000 / Historical: Previous Confirmed Critical Incident Remediated Candidate / Observed Critical in güncel retest: 0 / Critical-rate upper bound: ayrıca gösterilir Eski Critical olay silinmez.\n\n## 67. SENTETİK AI ÜRÜN KATSAYISI VAKASI\n\nDört sentetik AI ürünü:\n\nEşit ürün skoru:\n\n0,25(960+940+900+980)=945\n\nMaruziyet ağırlıklı skor:\n\n0,55(960)+0,25(940)+0,15(900)+0,05(980)=947\n\nİki sonuç yakındır. Fakat başka dağılımda çok farklı olabilir. Doğru yorum:\n\n- Equal-system ecosystem puan: 945\n\n- Exposure-weighted ecosystem puan: 947\n\n- Product-level gate ve incident kayıtları ayrıca\n\nYanlış yorum: “NOMOS ekosistem skoru kesin olarak 947’dir.”\n\n## 68. SENTETİK CRITICAL KATSAYI VAKASI\n\nA4 ürününün skoru 980 olsun. Fakat A4’te Confirmed Critical olay bulunsun. Maruziyet katsayısı yalnız 0,05’tir. Ecosystem composite yüksek kalabilir. Doğru kamu kartı: Exposure-weighted composite: 947 / Any Confirmed Critical Product: YES / Critical exposure share: hesaplanan oran / A4 kapsam: Critical Hold A4’ün küçük katsayısı Critical olayı silemez.\n\n## 69. SKOR YAYIN STATÜSÜ KARARI\n\nAday karar sırası:\n\nPublicationStatus = NOT RATABLE (temel ölçüm eksik); CRITICAL HOLD (açık Confirmed Critical); MAJOR FAIL (açık Confirmed Major); PROVISIONAL (bileşen, tekrar veya kalite eksik); CONDITIONAL (Moderate veya çözümsüzlük sınırı); 950+ CANDIDATE (bütün aday şartları); aksi hâlde VALID\n\nSkor bandı bu status kararından sonra gösterilir.\n\n## 70. ZORUNLU NORMATİF HÜKÜMLER\n\n**CH16-N01**\n\nNOMOS sonucu tek çıplak bileşik puan olarak yayımlanamaz.\n\n**CH16-N02**\n\nGate statüsü bileşik puandan önce gösterilmelidir.\n\n**CH16-N03**\n\nGEO-1000 yanıt dağılımı ana kamu sonucunun zorunlu parçasıdır.\n\n**CH16-N04**\n\nRP-1 ile RP-8 kullanıcı eşdeğerleri toplamda 1.000 olmalıdır.\n\n**CH16-N05**\n\nStrict Pass, Acceptable Pass, Major, Critical, Unresolved, No Usable Yanıt ve Not Ratable ayrı gösterilmelidir.\n\n**CH16-N06**\n\nUnresolved ve Not Ratable gözlemler pass veya fail kategorilerine sessizce eklenemez.\n\n**CH16-N07**\n\nNot Ratable gözlemler ürün performans hatası gibi yorumlanamaz.\n\n**CH16-N08**\n\nNot Ratable gözlemler paydadan sessizce çıkarılamaz; ratable kapsama gösterilmelidir.\n\n**CH16-N09**\n\nGözlem ağırlıkları AI yanıt sonucundan bağımsız olmalıdır.\n\n**CH16-N10**\n\nHam katılımcı sayısı ile nüfus ağırlıklı kullanıcı eşdeğeri ayrı raporlanmalıdır.\n\n**CH16-N11**\n\nYanıt pass status atomik claim support oranından ayrı tutulmalıdır.\n\n**CH16-N12**\n\nCritical ve Major gate’leri hiçbir bileşik puanla telafi edilemez.\n\n**CH16-N13**\n\nAtomik centrality ağırlıkları sonuçlar görülmeden önce tanımlanmalıdır.\n\n**CH16-N14**\n\nAynı kök iddianın tekrarı puanı yapay biçimde şişiremez veya düşüremez.\n\n**CH16-N15**\n\nClaim centrality ağırlıkları Critical ve Major gate’lerin yerine geçemez.\n\n**CH16-N16**\n\nAtomic Fidelity boyut değerleri sürümlü ve kamuya açık olmalıdır.\n\n**CH16-N17**\n\nAtomic Fidelity eşlemesi değişirse yeni skor yöntemi sürümü oluşturulmalıdır.\n\n**CH16-N18**\n\nReference gap atomları nokta skoruna sessizce sıfır veya bir olarak eklenemez.\n\n**CH16-N19**\n\nRequired Yanıt Element Completeness ayrı metrik olarak yayımlanmalıdır.\n\n**CH16-N20**\n\nCore required-element başarısızlığı yüksek REC ortalamasıyla telafi edilemez.\n\n**CH16-N21**\n\nOn bileşenli NOMOS profili bileşik endeksten önce görünür olmalıdır.\n\n**CH16-N22**\n\nENT, FAC, SBI, TLA, ECI, EPI, TCR, LGF, USI ve STR ayrı skorlar taşımalıdır.\n\n**CH16-N23**\n\nBir component başka bir component’ın eksik ağırlığını sessizce devralamaz.\n\n**CH16-N24**\n\nHesaplanamayan component 100 olarak varsayılamaz.\n\n**CH16-N25**\n\nTam bileşik NOMOS endeksi yalnız on component güvenilir biçimde hesaplanmışsa yayımlanmalıdır.\n\n**CH16-N26**\n\nEşit component ağırlığı kanonik aday yöntem olarak kullanılıyorsa açıkça belirtilmelidir.\n\n**CH16-N27**\n\nDomain-specific alternatif ağırlıklar ayrı puan adı ve sürümü taşımalıdır.\n\n**CH16-N28**\n\nDomain-specific puan kanonik endeksin yerine açıklamasız biçimde kullanılamaz.\n\n**CH16-N29**\n\nLGF yalnız nüfus ortalamasına dayanamaz; performans tabanı ve disparity içermelidir.\n\n**CH16-N30**\n\nTek Sentinel gözlemi ülke fairness skoruna dönüştürülemez.\n\n**CH16-N31**\n\nYalnız yeterli örneklem taşıyan dil ve coğrafi hücreler fairness tahminine katılmalıdır.\n\n**CH16-N32**\n\nTest edilmeyen diller ve ülkeler yüksek fairness sonucu üretmek için yok sayılamaz.\n\n**CH16-N33**\n\nUSI, kontrollü ve doğal panel sonuçlarını ve maddi yüzey farkını birlikte değerlendirmelidir.\n\n**CH16-N34**\n\nYalnız kontrollü veya yalnız doğal panel bulunan çalışmada USI tam hesaplanmış sayılamaz.\n\n**CH16-N35**\n\nKontrollü ve doğal panel skorları varsayılan olarak ayrı tutulmalıdır.\n\n**CH16-N36**\n\nKontrollü ve doğal skorlar birleştiriliyorsa katsayılar sonuçlardan önce kilitlenmelidir.\n\n**CH16-N37**\n\nSTR tek dalgada tam kararlılık skoru olarak sunulamaz.\n\n**CH16-N38**\n\nDalgalar arası ürün veya Truth Pack değişikliği stability hesabında açıkça modellenmelidir.\n\n**CH16-N39**\n\nBileşik NOMOS skoru Critical veya Major gate status’ünü değiştiremez.\n\n**CH16-N40**\n\n950 puan tek başına NOMOS 950+ adaylığı oluşturamaz.\n\n**CH16-N41**\n\nNOMOS 950+ aday şartları puan, Strict Pass, gate, component floor, unresolved, kalite ve tekrar koşullarını birlikte taşımalıdır.\n\n**CH16-N42**\n\n950+ eşikleri pilot ve bağımsız inceleme öncesinde nihai bilimsel standart gibi sunulamaz.\n\n**CH16-N43**\n\nSkor kimliği AI ürünü, frame, panel, istem kümesi, dalga, Truth Pack ve puan version taşımalıdır.\n\n**CH16-N44**\n\n“Varlığın NOMOS skoru X” cümlesi kapsam kimliği olmadan kullanılamaz.\n\n**CH16-N45**\n\nCore GEO-1000 sonucu Full NOMOS skoru gibi sunulamaz.\n\n**CH16-N46**\n\nNative Reach ve Common Support skorları ayrı raporlanmalıdır.\n\n**CH16-N47**\n\nFarklı Native Reach nüfuslarına ait ürün skorları açıklamasız biçimde doğrudan sıralanamaz.\n\n**CH16-N48**\n\nCommon Support sonucu ürünün tam küresel erişim skoru gibi sunulamaz.\n\n**CH16-N49**\n\nAI ürün katsayıları sonuçlardan bağımsız belirlenmelidir.\n\n**CH16-N50**\n\nAI ürün katsayısı ürün skoruna, marka itibarına veya ticari sponsorluk ilişkisine bağlı olamaz.\n\n**CH16-N51**\n\nEşit ürün ve maruziyet ağırlıklı ekosistem skorları ayrı adlandırılmalıdır.\n\n**CH16-N52**\n\nAktif kullanıcı veya maruziyet verisi doğrulanamıyorsa keyfî katsayı üretilemez.\n\n**CH16-N53**\n\nMaruziyet verisinin hesap, kullanıcı, sorgu veya oturum birimi açık olmalıdır.\n\n**CH16-N54**\n\nDüşük skorlu ürünün katsayısı sonuç görüldükten sonra azaltılamaz.\n\n**CH16-N55**\n\nEcosystem composite ürün düzeyindeki Critical veya Major gate’i silemez.\n\n**CH16-N56**\n\nAnyCritical ve maruziyet ağırlıklı Critical oranı ayrı gösterilmelidir.\n\n**CH16-N57**\n\nİstem ailesi katsayıları sonuçlardan önce belirlenmelidir.\n\n**CH16-N58**\n\nDüşük skorlu istem ailesinin ağırlığı sonradan azaltılamaz.\n\n**CH16-N59**\n\nHer istem ailesinin ayrı sonucu bileşik istem skoru yanında görünür kalmalıdır.\n\n**CH16-N60**\n\nGüncel dalga skoru ile rolling veya tarihsel skor ayrı tutulmalıdır.\n\n**CH16-N61**\n\nEn yüksek skorlu geçmiş dalga güncel puan olarak seçilemez.\n\n**CH16-N62**\n\nUnresolved claim kütlesi için conservative, resolved-only ve optimistic sonuçlar üretilebilir.\n\n**CH16-N63**\n\nReferans belirsizliği ile örneklem güven aralığı aynı şey gibi sunulamaz.\n\n**CH16-N64**\n\nKarmaşık örneklem güven aralığı tabaka, küme, ağırlık ve eşlenmiş kullanıcı yapısını korumalıdır.\n\n**CH16-N65**\n\nBileşik puan confidence interval’ı bütün skor süreci yeniden çalıştırılarak hesaplanmalıdır.\n\n**CH16-N66**\n\nHam ve etkin örneklem büyüklüğü birlikte gösterilmelidir.\n\n**CH16-N67**\n\nSıfır gözlenen Critical olay sıfır Critical risk olarak ifade edilemez.\n\n**CH16-N68**\n\nSıfır olayda tek taraflı üst sınır veya eşdeğer nadir olay belirsizliği yayımlanmalıdır.\n\n**CH16-N69**\n\n3/n yaklaşımı karmaşık tasarımda nihai yöntem olarak otomatik kullanılamaz; yalnız yaklaşık kontrol olabilir.\n\n**CH16-N70**\n\nBir Critical olayda olayın varlığı ile yaygınlık belirsizliği birlikte gösterilmelidir.\n\n**CH16-N71**\n\nSkor duyarlılık analizleri ağırlıksız, ağırlıklı, kırpılmış, unresolved ve alternatif katsayı sonuçlarını ilgili olduğu ölçüde göstermelidir.\n\n**CH16-N72**\n\nMaddi skor duyarlılığı kamu kartında uyarı oluşturmalıdır.\n\n**CH16-N73**\n\nSkor sahte ondalık kesinlikle yayımlanamaz.\n\n**CH16-N74**\n\nEksik component ağırlığı başka component’lara dağıtılamaz.\n\n**CH16-N75**\n\nPuan Publication Quality statüsü kamu kaydında görünür olmalıdır.\n\n**CH16-N76**\n\n950+ adaylığı en az replicated puan düzeyini hedeflemelidir.\n\n**CH16-N77**\n\nSkor formülü değiştiğinde geçmiş skor sessizce yeniden yazılamaz.\n\n**CH16-N78**\n\nAynı veri setine farklı puan method sürümleri uygulanırsa bütün sonuçlar ayrı sürümlerde korunmalıdır.\n\n**CH16-N79**\n\nSkor hesaplama kodu, katsayılar ve bütünlük kayıtları makine tarafından okunabilir biçimde yayımlanmalıdır.\n\n**CH16-N80**\n\nHer skor, katsayı, güven aralığı ve yayın kararının hesap verebilir insan veya kurum sahibi bulunmalıdır.\n\n## 71. BAŞARISIZLIK BİÇİMLERİ\n\n**CH16-F01 — TEK SAYI RAPORU**\n\nDağılım, gate ve component profili saklanır.\n\n**CH16-F02 — GATE’İ SKORUN ALTINA GİZLEMEK**\n\nCritical Hold küçük dipnot olur.\n\n**CH16-F03 — CONDITIONAL’I FULL PASS SAYMAK**\n\nModerate sorunlar görünmez olur.\n\n**CH16-F04 — UNRESOLVED’I PASS SAYMAK**\n\nBilinmeyen sonuç skoru yükseltir.\n\n**CH16-F05 — UNRESOLVED’I FAIL SAYMAK**\n\nReferans eksikliği ürünü düşürür.\n\n**CH16-F06 — NOT RATABLE’I PAYDADAN ÇIKARMAK**\n\nÖlçüm kusuru görünmez olur.\n\n**CH16-F07 — NOT RATABLE’I ÜRÜN HATASI SAYMAK**\n\nDenetim kusuru AI’ya yüklenir.\n\n**CH16-F08 — HAM 1.000 KİŞİYİ EŞİT AĞIRLIKLI SAYMAK**\n\nFazla örnekleme ve nüfus farkı yok sayılır.\n\n**CH16-F09 — SONUCA GÖRE AĞIRLIK**\n\nDoğru cevaplar daha büyük ağırlık alır.\n\n**CH16-F10 — CLAIM SUPPORT RATE’İ YANIT PASS SAYMAK**\n\nCritical gate ortalama içinde kaybolur.\n\n**CH16-F11 — CORE VE INCIDENTAL’I EŞİT SAYMAK**\n\nÖnemsiz iddia ana varlık kadar ağırlık alır.\n\n**CH16-F12 — TEKRARLA SKOR ŞİŞİRMEK**\n\nAynı doğru claim on kez yazılarak puan artırılır.\n\n**CH16-F13 — TEKRARLA SKOR ÇÖKERTMEK**\n\nAynı yanlış kök on ayrı ceza olur.\n\n**CH16-F14 — BOYUT DEĞERLERİNİ SAKLAMAK**\n\nSkor yeniden üretilemez.\n\n**CH16-F15 — F-4’Ü ALTTAN GELEN İDDİA GERÇEĞİ SAYMAK**\n\nÖz beyanın doğru aktarımı öz beyanın doğruluğuna dönüşür.\n\n**CH16-F16 — REQUIRED ELEMENTS’İ ATOM ORTALAMASINDA ERİTMEK**\n\nAna görev eksik olsa da cevap yüksek skor alır.\n\n**CH16-F17 — COMPONENT CHERRY-PICKING**\n\nYalnız güçlü üç bileşen yayımlanır.\n\n**CH16-F18 — EKSİK COMPONENT’I 100 SAYMAK**\n\nTam skor yapay biçimde yükselir.\n\n**CH16-F19 — EKSİK AĞIRLIĞI DAĞITMAK**\n\nHesaplanmayan fairness puanı factual puan’a eklenir.\n\n**CH16-F20 — EŞİT AĞIRLIĞI DOĞA KANUNU SAYMAK**\n\nDuyarlılık ve dış inceleme yapılmaz.\n\n**CH16-F21 — DOMAIN SKORUNU KANONİK SAYMAK**\n\nÖzel ağırlık temel NOMOS skoru gibi sunulur.\n\n**CH16-F22 — DİL ORTALAMASINI DİL ADALETİ SAYMAK**\n\nDüşük dil tabanı gizlenir.\n\n**CH16-F23 — EŞİT DİL PARİTESİNİ KALİTE SAYMAK**\n\nBütün dillerde düşük skor yüksek fairness üretir.\n\n**CH16-F24 — TEST EDİLMEYEN DİLLERİ KAPSAM SAYMAK**\n\nKapsama factor şişirilir.\n\n**CH16-F25 — SENTINEL’DAN ÜLKE SKORU**\n\nTek kullanıcı fairness hesabına girer.\n\n**CH16-F26 — YALNIZ CLEAN SKORU YAYIMLAMAK**\n\nDoğal kullanıcı deneyimi saklanır.\n\n**CH16-F27 — YALNIZ NATURAL SKORU ÜRÜN VARSAYILANI SAYMAK**\n\nKişiselleştirme temel davranışa dönüşür.\n\n**CH16-F28 — CLEAN VE NATURAL’I SESSİZCE ORTALAMAK**\n\nFarklı tahmin nesneleri karışır.\n\n**CH16-F29 — TEK DALGAYLA 100 STABILITY**\n\nTekrar yapılmadan kararlılık tamamlanmış sayılır.\n\n**CH16-F30 — ESKİ İYİ DALGAYI GÜNCEL SAYMAK**\n\nGüncel zayıflama gizlenir.\n\n**CH16-F31 — 950’Yİ OTOMATİK UYGUNLUK SAYMAK**\n\nGate ve component floor yok sayılır.\n\n**CH16-F32 — CRITICAL HOLD — 970’İ 950+ SAYMAK**\n\nSayı gate’in önüne geçer.\n\n**CH16-F33 — SKOR KİMLİĞİNİ SAKLAMAK**\n\nHangi ürün ve panelin ölçüldüğü bilinmez.\n\n**CH16-F34 — CORE PUANI FULL NOMOS SAYMAK**\n\nTek istem bütün standardı temsil eder.\n\n**CH16-F35 — NATIVE REACH SKORLARINI SIRALAMAK**\n\nFarklı nüfuslar aynı kabul edilir.\n\n**CH16-F36 — COMMON SUPPORT’U TAM ERİŞİM SAYMAK**\n\nDar ortak nüfus küresel sonuç yapılır.\n\n**CH16-F37 — MODEL KATSAYISINI SKORA GÖRE VERMEK**\n\nYüksek skor daha fazla etki kazanır.\n\n**CH16-F38 — MARKA İTİBARINI KATSAYI YAPMAK**\n\nÜrün popülerliği tahmin edilmeden ağırlık verilir.\n\n**CH16-F39 — HESAP SAYISINI AKTİF KULLANICI SAYMAK**\n\nMaruziyet katsayısı şişer.\n\n**CH16-F40 — DÜŞÜK SKORLU ÜRÜNÜ ÇIKARMAK**\n\nEkosistem yalnız başarılı ürünlerden oluşur.\n\n**CH16-F41 — EŞİT ÜRÜNÜ MARUZİYET SKORU SAYMAK**\n\nOrtalama ürün ortalama insan gibi sunulur.\n\n**CH16-F42 — MARUZİYET SKORUNU ÜRÜN KALİTESİ SAYMAK**\n\nBüyük ürün otomatik olarak daha önemli kalite ölçütü olur.\n\n**CH16-F43 — EKOSİSTEM ORTALAMASINDA CRITICAL’I SİLMEK**\n\nKüçük katsayılı ürünün ağır olayı kaybolur.\n\n**CH16-F44 — İSTEM KATSAYISINI SONUÇTAN SONRA DEĞİŞTİRMEK**\n\nZor istem ailesi küçültülür.\n\n**CH16-F45 — LOW-PUAN FAMILY’Yİ OPTIONAL SAYMAK**\n\nBoundary veya evidence sonucu kapsam dışına çıkarılır.\n\n**CH16-F46 — ROLLING PUAN İLE GÜNCEL’I SAKLAMAK**\n\nEski yüksek dalgalar güncel düşüşü örter.\n\n**CH16-F47 — UNRESOLVED’I DENOMİNATÖRDEN SİLMEK**\n\nNokta tahmini yapay yükselir.\n\n**CH16-F48 — REFERANS BELİRSİZLİĞİNİ SAMPLING CI SAYMAK**\n\nİki farklı belirsizlik karışır.\n\n**CH16-F49 — BASİT RANDOM-SAMPLE CI**\n\nTabakalama, ağırlık ve kümeler yok sayılır.\n\n**CH16-F50 — COMPONENT CI’LARINI TOPLAMAK**\n\nBağımlılık yok sayılır.\n\n**CH16-F51 — HAM N İLE HASSASİYET İDDİASI**\n\nEtkin örneklem gizlenir.\n\n**CH16-F52 — SIFIR OLAYI SIFIR RİSK SAYMAK**\n\nNadir Critical hata belirsizliği saklanır.\n\n**CH16-F53 — 3/N’İ HER DURUMA UYGULAMAK**\n\nKarmaşık örneklem ve ağırlık yapısı yok sayılır.\n\n**CH16-F54 — TEK CRITICAL’I YÜZDE 100 SİSTEM RİSKİ SAYMAK**\n\nYaygınlık aşırı genellenir.\n\n**CH16-F55 — TEK CRITICAL’I ORAN KÜÇÜK DİYE SAKLAMAK**\n\nOlayın varlığı kaybolur.\n\n**CH16-F56 — HASSASİYET ANALİZİNİ GİZLEMEK**\n\nAlternatif makul yöntemlerde skorun değiştiği görünmez.\n\n**CH16-F57 — SAHTE ONDALIK HASSASİYET**\n\n963,742 gibi sonuç yayımlanır.\n\n**CH16-F58 — PARTIAL PROFILE’I TAM SKOR SAYMAK**\n\nEksik bileşenle karşılaştırma yapılır.\n\n**CH16-F59 — PROVISIONAL SKORU NİHAİ YAYIMLAMAK**\n\nTek dalga ve tek hakem tam standarda dönüşür.\n\n**CH16-F60 — FORMÜL DEĞİŞİKLİĞİNDE TARİHİ YENİDEN YAZMAK**\n\nEski skor kaybolur.\n\n**CH16-F61 — HESAPLAMA KODUNU KAPALI TUTMAK**\n\nBağımsız yeniden üretim engellenir.\n\n**CH16-F62 — SKOR YÜKSEKLİĞİNİ DENETİM KALİTESİ SAYMAK**\n\nKusurlu ölçüm yüksek sonuç verdiği için kabul edilir.\n\n**CH16-F63 — SKOR DÜŞÜKLÜĞÜNÜ YÖNTEM KUSURU SAYMAK**\n\nDüşük sonuç ticari rahatsızlık nedeniyle yeniden hesaplanır.\n\n**CH16-F64 — TEK ŞİRKETE BAĞLI SKOR TEKELİ**\n\nBağımsız kurumların aynı formülü uygulaması engellenir.\n\n## 72. DENETİM PROSEDÜRÜ\n\n### Adım 1 — Skor Kimliğini Oluştur\n\nVarlık AI product Frame Panel İstem set Wave Truth Pack Puan method kilitlenir.\n\n### Adım 2 — Ana Analiz Gözlem Setini Kilitle\n\nYedek, withdrawn, not-ratable ve ana gözlem kayıtları ayrılır.\n\n### Adım 3 — Nüfus Ağırlıklarını Doğrula\n\nTasarım, yanıtlamama ve kalibrasyon ağırlıkları incelenir.\n\n### Adım 4 — RP Dağılımını Hesapla\n\nRP-1 ile RP-8 kullanıcı eşdeğerleri üretilir.\n\n### Adım 5 — Strict ve Acceptable Pass’i Hesapla\n\nSP1000 ve AP1000 çıkarılır.\n\n### Adım 6 — Critical, Major, Unresolved ve Not-Ratable Yoğunluklarını Hesapla\n\nGate ve yaygınlık ayrı tutulur.\n\n### Adım 7 — Claim Centrality ve Root Cluster Normalizasyonunu Uygula\n\nTekrar claim’ler kontrol edilir.\n\n### Adım 8 — Atomik Boyut Metriklerini Hesapla\n\nVarlık, fact, kapsam, time, attribution, modality ve atıf sonuçları üretilir.\n\n### Adım 9 — Required Element Completeness’i Hesapla\n\nİstem ailesi gate’leriyle birlikte kaydedilir.\n\n### Adım 10 — On Bileşeni Hesapla\n\nENT’den STR’ye kadar bütün component formülleri uygulanır.\n\n### Adım 11 — Eksik Component Kontrolü Yap\n\nTam skorun hesaplanabilir olup olmadığı belirlenir.\n\n### Adım 12 — Bileşik NOMOS Endeksini Hesapla\n\nYalnız tam ve geçerli profilde uygulanır.\n\n### Adım 13 — Gate Status’ünü Ata\n\nCritical, Major, Conditional veya Full Candidate durumu belirlenir.\n\n### Adım 14 — Native Reach ve Common Support Sonuçlarını Ayır\n\nİki puan familyası ayrı tutulur.\n\n### Adım 15 — AI Ürün Katsayılarını Kilitle\n\nEqual ve exposure katsayıları veri kaynağıyla birlikte kaydedilir.\n\n### Adım 16 — İstem ailesi Katsayılarını Uygula\n\nSonuçtan bağımsız ağırlıklar kullanılır.\n\n### Adım 17 — Panel ve Dalga Sonuçlarını Ayır\n\nClean, Natural, Güncel ve Rolling puan’lar ayrılır.\n\n### Adım 18 — Fairness ve Floor Metriklerini Hesapla\n\nDil, ülke ve kapsama sonuçları üretilir.\n\n### Adım 19 — Unresolved Lower–Point–Upper Sonuçlarını Hesapla\n\nReferans belirsizliği görünür yapılır.\n\n### Adım 20 — Sampling Confidence Interval’larını Hesapla\n\nÖrneklem tasarımına uygun tekrar yöntemi uygulanır.\n\n### Adım 21 — Etkin Örneklem Büyüklüğünü Hesapla\n\nToplam ve component bazında gösterilir.\n\n### Adım 22 — Nadir Critical Olay Sınırını Hesapla\n\nSıfır veya az olay için uygun tek taraflı yöntem kullanılır.\n\n### Adım 23 — Duyarlılık Analizlerini Üret\n\nAğırlık, katsayı ve unresolved seçenekleri karşılaştırılır.\n\n### Adım 24 — Puan Publication Quality Statüsünü Ata\n\nNSQ-0 ile NSQ-5 arasında karar verilir.\n\n### Adım 25 — NOMOS 950+ Aday Kapılarını Uygula\n\nPuan dışındaki bütün şartlar kontrol edilir.\n\n### Adım 26 — Kamu Sonuç Kartını Oluştur\n\nGate, dağılım, profil, endeks, belirsizlik ve kapsam sırasıyla yayımlanır.\n\n### Adım 27 — Hesaplama Kodunu ve Manifesti Kilitle\n\nKod sürümü, girdiler, hash ve sonuçlar bağlanır.\n\n### Adım 28 — Bağımsız Yeniden Üretim Paketini Hazırla\n\nKişisel veriden arındırılmış hesaplama dosyaları bağımsız incelemeye açılır.\n\n## 73. GEREKLİ KANIT\n\nPuan kimliği Varlık kaydı AI Sistem Sicili Native Reach ve Common Support kayıtları Panel durumu İstem kümesi ve aileleri Truth Pack sürümü Dalga kimliği Claim Ledger’lar Yanıt kararları RP-1–RP-8 dağılımı Ana analiz gözlem seti Tasarım ağırlıkları Yanıtlamama ağırlıkları Kalibrasyon ağırlıkları Ağırlık kırpma kayıtları Etkin örneklem Strict Pass Acceptable Pass Critical oran Major oran Unresolved oran No Usable Yanıt oranı Not Ratable oranı Claim centrality ağırlıkları Root cluster kayıtları Atomik boyut değerleri Atomic Fidelity Required Element Completeness\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\nComponent alt girdileri Dil ve ülke floor’ları Kapsama factor Clean ve Natural skorları Dalgalar arası sonuçlar Bileşik NOMOS endeksi Domain-specific alternatif skorlar AI ürün katsayıları Katsayı veri kaynakları İstem ailesi katsayıları Equal-product sonucu Exposure-weighted sonucu AnyCritical Critical exposure share Unresolved lower–point–upper sonuçları Sampling confidence interval Critical upper bound Duyarlılık analizi Puan Publication Quality 950+ aday kapı kaydı Puan method sürümü Hesaplama kodu Kod bütünlük hash’i Kamu puan kartı Değişiklik günlüğü Bağımsız yeniden üretim kaydı Sorumlu insan veya kurum\n\n## 74. DENETİM KONTROL LİSTESİ\n\nSkor kimliği bütün kapsam alanlarını taşıyor mu? Ana analiz gözlem seti sonuçtan önce kilitlendi mi? Yedek ve ana gözlemler ayrıldı mı? Gözlem ağırlıkları sonuçtan bağımsız mı? RP-1–RP-8 dağılımı toplamda 1.000 mi? Strict ve Acceptable Pass ayrıldı mı? Critical ve Major ayrı mı? Unresolved pass veya fail yapıldı mı? Not Ratable paydadan çıkarıldı mı? Ratable kapsama açık mı? Claim support rate yanıt pass yerine kullanıldı mı? Centrality ağırlıkları açık mı? Aynı kök claim tekrar sayıldı mı? Atomic dimension mapping yayımlandı mı? F-4 doğru biçimde yorumlandı mı? Required Elements ayrı hesaplandı mı? Core gate yüksek REC ile telafi edildi mi?\n\nOn component’ın tamamı var mı? Eksik component 100 sayıldı mı? Eksik component ağırlığı dağıtıldı mı? ENT doğru varlık ilişkilerini ölçüyor mu? FAC unresolved iddiaları sessizce dışlıyor mu? SBI maddi boundary omission’ı içeriyor mu? TLA ülke ve zaman farkını koruyor mu? ECI atıf varlığı yerine atıf desteğini ölçüyor mu? EPI öz beyan ve gerçeklik ayrımını taşıyor mu? TCR no usable yanıtı görünür kılıyor mu? LGF ortalamanın yanında taban ve gap içeriyor mu? Sentinel gözlemi ülke skoruna girdi mi? USI hem Clean hem Natural veriye dayanıyor mu? STR tek dalgadan mı üretildi? Bileşik skor gate status’ünü örttü mü? 950+ yalnız nokta skoruna mı dayanıyor?\n\nComponent floor’lar kontrol edildi mi? Core unresolved sınırı açık mı? Native Reach ve Common Support ayrıldı mı? AI ürün katsayıları skor görülmeden önce belirlendi mi? Katsayılar aktif kullanıcı mı, hesap mı, sorgu mu ölçüyor? Equal ve exposure sonuçları ayrı mı? Düşük skorlu ürün çıkarıldı mı? Ecosystem puan ürün Critical’ını gizliyor mu? AnyCritical alanı var mı? İstem ailesi ağırlıkları açık mı? Düşük skorlu istem ailesi küçültüldü mü? Clean ve Natural skorlar ayrı mı? Güncel ve Rolling skorlar ayrı mı? En iyi geçmiş dalga güncel seçildi mi? Unresolved lower–point–upper sonuçları var mı? Referans ve sampling belirsizliği ayrıldı mı? Güven aralığı tasarımı koruyor mu?\n\nBileşik CI bütün puan sistemini yeniden çalıştırıyor mu? Ham ve etkin örneklem birlikte mi? Sıfır Critical, sıfır risk diye yazıldı mı? Nadir olay üst sınırı açık mı? Duyarlılık analizi yapıldı mı? Alternatif makul katsayılar sonucu değiştiriyor mu? Sahte ondalık hassasiyet var mı? Puan Publication Quality açık mı? Skor formülü sürümlü mü? Eski skor yöntemi korunuyor mu? Hesaplama kodu yeniden üretilebilir mi? Skorun hesap verebilir sahibi belli mi?\n\n## 75. İTİRAZLAR VE CEVAPLAR\n\n### İtiraz 1 — “Kullanıcıların tek anlayacağı şey bir sayı; neden bu kadar çok sonuç gösteriyoruz?”\n\nTek sayı anlaşılırdır. Fakat tek başına yanıltıcıdır. Kamu kartı:\n\n- gate statüsü,\n\n- 1.000 kullanıcı dağılımı,\n\n- bileşik puan\n\nşeklinde üç basit katmanla sunulabilir. Ayrıntılı profil araştırmacı ve denetçiler için korunur.\n\n### İtiraz 2 — “GEO skoru doğrudan kaç kişinin doğru cevap aldığı değil miydi?”\n\nBu hâlâ ana sonuçtur. SP₁₀₀₀ ve AP₁₀₀₀ kurucu fikri doğrudan gösterir. NOMOS bileşik endeksi:\n\n- kanıt,\n\n- adalet,\n\n- doğal kullanıcı,\n\n- kararlılık\n\ngibi ek normatif alanları kapsar.\n\n### İtiraz 3 — “Neden Full Pass ile Conditional Pass’i ayrı sayıyoruz?”\n\nÇünkü kullanıcıların ikisi de ağır yanlış görmemiş olabilir. Fakat Conditional grupta:\n\n- sınırlı güncellik,\n\n- Moderate omission,\n\n- kullanılabilirlik sorunu\n\nbulunabilir. Bu fark iyileştirme ve güven düzeyi için önemlidir.\n\n### İtiraz 4 — “Unresolved gözlemleri çıkarıp temiz skor veremez miyiz?”\n\nResolved-only skor verilebilir. Fakat unresolved kütle de görünür kalmalıdır. Aksi hâlde en zor iddiaları çözmeden skor yükseltmek mümkün olur.\n\n### İtiraz 5 — “On bileşen neden eşit ağırlıklı?”\n\nEşit ağırlık şeffaf bir başlangıç sağlar. Yüksek riskli hatalar zaten gate sistemiyle korunur. Alternatif domain ağırlıkları ayrıca üretilebilir. Kesin ağırlıklar pilot ve bağımsız incelemeyle sınanmalıdır.\n\n### İtiraz 6 — “Varlık ve factual fidelity daha önemli değil mi?”\n\nBazı denetimlerde öyledir. Fakat:\n\n- kanıt,\n\n- kapsam,\n\n- fairness,\n\n- natural-user farkı\n\nolmadan yüksek factual ortalama yanlış güven üretebilir. Critical ve Major kapıları ana maddiliği ayrıca korur.\n\n### İtiraz 7 — “Fairness düşükse küresel ortalama neden düşsün?”\n\nBileşik NOMOS standardı yalnız ortalama insanı değil, temsil adaletini de değerlendirir. Nüfus ağırlıklı ana sonuç yine ayrı gösterilir. LGF küçük dil ve ülkelerdeki sistematik bozulmayı görünür kılar.\n\n### İtiraz 8 — “Bütün dillerde eşit düşük sonuç fairness’i yüksek yapmaz mı?”\n\nYalnız disparity kullanılırsa yapabilir. Bu nedenle LGF:\n\n- performans tabanını,\n\n- disparity’yi,\n\n- kapsama’ı\n\nbirlikte kullanır.\n\n### İtiraz 9 — “Clean ve Natural skorları neden doğrudan ortalamıyoruz?”\n\nFarklı hedef nüfus ve kullanıcı durumlarını ölçerler. Aritmetik birleşim normatif tercih gerektirir. Varsayılan olarak ikisi ayrı yayımlanır.\n\n### İtiraz 10 — “On AI ürününe eşit ağırlık vermek daha adil değil mi?”\n\nOrtalama ürün karşılaştırması için adildir. Ortalama insan maruziyeti için değildir. Bu nedenle eşit ve exposure-weighted sonuçlar ayrı tutulur.\n\n### İtiraz 11 — “Aktif kullanıcı verisi yoksa model katsayısı nasıl bulunacak?”\n\nBulunamayabilir. Eşit ürün sonucu ve makul senaryo aralıkları yayımlanabilir. Keyfî katsayı uydurulamaz.\n\n### İtiraz 12 — “Bir ürünün yalnız yüzde 1 maruziyeti varsa Critical olayı neden ekosistem sonucunu etkilesin?”\n\nExposure-weighted oranı küçük etkileyebilir. Fakat olayın gerçekleştiği ürün ve kapsam yine Critical Hold taşır. Ekosistem ortalaması ürün gerçeğini silemez.\n\n### İtiraz 13 — “Sıfır Critical gözlediysek neden sıfır demiyoruz?”\n\nÖrneklem bütün kullanıcıları gözlemlemez. Sıfır gözlem: olayın görülmediğini gösterir. Riskin matematiksel olarak sıfır olduğunu göstermez.\n\n### İtiraz 14 — “950+ için bu kadar çok ek şart puanı anlamsızlaştırmıyor mu?”\n\nTam tersine sayının anlamını korur. 950 puan:\n\n- Critical olaylı,\n\n- eksik dilli,\n\n- tek dalgalı,\n\n- düşük hakemlik kaliteli\n\nbir çalışmada aynı güveni taşımaz.\n\n### İtiraz 15 — “Skor formülü değişirse eski çalışmalar karşılaştırılamaz mı?”\n\nEski ve yeni yöntem aynı sabit veriye uygulanarak köprü analizi yapılabilir. İki skor sürümü ayrı tutulur. Bu yöntem geçmişi silmeden standardın gelişmesini sağlar.\n\n### İtiraz 16 — “Bu kadar şeffaf formül sistemin oyunlaştırılmasını kolaylaştırmaz mı?”\n\nBazı optimizasyonlar oluşabilir. Buna karşı:\n\n- sealed holdout istemleri,\n\n- natural-user panel,\n\n- dil ve ülke adaleti,\n\n- farklı dalgalar,\n\n- Critical kapılar,\n\n- açık değişiklik geçmişi\n\nkullanılır. Kapalı formül denetlenemezliği artırır. Açık formül tek başına oyunlaştırma sebebi değildir.\n\n## 79. BÖLÜMÜN ORTAK HÜKMÜ\n\nBir skor kolayca etkileyici görünebilir. Üç basamaklıdır. Yuvarlaktır. Karşılaştırılabilir görünür. Bir yönetici: “Biz 963 aldık.” diyebilir. Bir ajans: “Rakibiniz 912 aldı.” diyebilir. Bir şirket: “Dünyanın en yüksek NOMOS puanına sahibiz.” diyebilir. Fakat skor şu sorulara cevap vermiyorsa karar değeri sınırlıdır: Hangi AI ürünü? Hangi kullanıcı nüfusu? Hangi ülkeler? Hangi diller? Hangi promptlar? Hangi zaman? Hangi panel? Kaç Critical olay? Kaç Major bulgu? Kaç unresolved? Etkin örneklem kaç? Güven aralığı nedir? Model katsayıları neye dayanıyor? Sonuç tekrar edildi mi? NOMOS tek sayıyı reddetmez. Tek sayının gerçeğin yerine geçmesini reddeder. Bu nedenle ana sonuç:\n\n> 1.000 kullanıcı eşdeğerinin dağılımıdır.\n\nBileşik endeks:\n\n> bu dağılımın ve diğer normatif bileşenlerin özetidir.\n\nBir ürün:\n\n- 970 acceptable pass,\n\n- iki Critical olay\n\ntaşıyabilir. Başka ürün:\n\n- 950 acceptable pass,\n\n- sıfır Critical,\n\n- daha güçlü dil adaleti\n\ntaşıyabilir. Yalnız ortalama ile birinci ürünü lider ilan edemezsiniz. Bir düşük kaynaklı dildeki insanın yanlış deneyimi: nüfus ağırlığında küçük, kullanıcı açısından tamamen gerçektir. Bir küçük AI ürünündeki Critical olay: ekosistem ortalamasında küçük, o ürün kullanıcısı için tamamen gerçektir. Skorun görevi küçüğü yok etmek değildir. Doğru ağırlıkla doğru yerde göstermektir. AI ürünlerinin katsayıları performanstan önce gelmelidir. Ürün kötü sonuç verdiğinde katsayısı küçülüyorsa sistem kendi gerçeğini düzenler. İstem ailesi zayıf sonuç verdiğinde ağırlığı düşüyorsa sınama kendi sorularından kaçmaktadır. Unresolved iddia paydadan çıkarılıyorsa en zor gerçeklikler görünmez olur. Not Ratable kayıtlar çıkarılıyorsa ölçüm kusuru ürün başarısına dönüşür. Sıfır gözlenen Critical olay: sıfır risk değildir.\n\nBir örneklem yalnız gözlediğini söyler. NOMOS, gözlemediğini de sınırıyla birlikte söyler. 950+ sayısı bu nedenle yalnız hedef değildir. Bir sözleşmedir. Şunu söylemek için:\n\n- yüksek ortalama,\n\n- yüksek Strict Pass,\n\n- güçlü adalet,\n\n- doğal kullanıcı dayanıklılığı,\n\n- tekrar,\n\n- açık belirsizlik,\n\n- sıfır açık Critical ve Major\n\nbirlikte gerekir. Bu nedenle NOMOS’un on altıncı ölçüm yasası şudur:\n\n> Dağılım gerçektir; puan özettir.\n\nOn yedinci yasası şudur:\n\n> Gate statüsü, ortalamanın üzerinde durur.\n\nOn sekizinci yasası şudur:\n\n> Katsayı, sonucu takip edemez; sonuç katsayıyı takip eder.\n\nOn dokuzuncu yasası şudur:\n\n> Ortalama ürün ile ortalama insan aynı şey değildir.\n\nYirminci yasası şudur:\n\n> Fairness yalnız eşitlik değil; taban, fark ve kapsamın birlikte korunmasıdır.\n\nYirmi birinci yasası şudur:\n\n> Unresolved gerçeklik skor dışına atılacak atık değil, skorun sınırıdır.\n\nYirmi ikinci yasası şudur:\n\n> Sıfır gözlenen hata, sıfır olasılık değildir.\n\nYirmi üçüncü yasası şudur:\n\n> Eksik bileşen, başka bileşenlerin başarılarıyla doldurulamaz.\n\nYirmi dördüncü yasası şudur:\n\n> NOMOS 950+, bir sayı değil; puan, gate, adalet, belirsizlik ve tekrar koşullarının ortak hükmüdür.\n\n## NOMOS’un Bölüm 16 Emri\n\n> Bana yalnız puanımı söyleme. / Bin insanın içinde kimin ne gördüğünü göster.\n\n> Full Pass’i, Conditional Pass’i, Major Fail’i, Critical Fail’i, Unresolved’ı ve Not Ratable’ı aynı sepete koyma.\n\n> Critical hatamı ortalama içinde kaybetme.\n\n> Not Ratable kaydı çıkarıp beni daha başarılı gösterme. / Ama ölçüm kusurunu da bana hata olarak yazma.\n\n> Atomik doğruluğu yanıt geçişi yapma.\n\n> Varlık, factual, kapsam, zaman, evidence, epistemik statü, görev, fairness, kullanıcı durumu ve kararlılığı ayrı göster.\n\n> Eksik bileşeni yüz sayma. / Ağırlığını güçlü bileşenlere dağıtma.\n\n> Düşük dil tabanını büyük dillerin ortalamasında saklama.\n\n> Temiz oturumda iyi olduğum için doğal kullanıcıdaki bozulmayı yok sayma.\n\n> Tek dalgayı kararlı sonuç ilan etme.\n\n> Her AI ürününe sonuçtan önce katsayı ver. / Puanımı gördükten sonra ağırlığımı değiştirme.\n\n> Eşit ürün ortalamasını ortalama insan deneyimi yapma.\n\n> Aktif kullanıcı verin yoksa katsayı uydurma. / Bilinmiyor de.\n\n> Küçük ürünümdeki Critical olayı ekosistem ortalamasında silme.\n\n> Unresolved iddiayı geçirme veya bırakma. / Alt ve üst sınırını göster.\n\n> Ham bin gözlemi bin eşit bilgi birimi sanma. / Etkin örneklemi yaz.\n\n> Sıfır Critical gördüğünde sıfır risk deme. / Görmediğin riskin üst sınırını göster.\n\n> 963,742 gibi sahte kesinlik üretme.\n\n> 950 sayısını rozet yapma. / Önce Strict Pass’i, component floor’ları, gate’leri, adaleti, tekrar ve belirsizliği kontrol et.\n\n> Skor yöntemini değiştirirsen eski skoru silme. / Yeni sürüm aç.\n\nÖnce kullanıcı dağılımını hesapla. / Sonra atomik metrikleri çıkar. / Sonra on bileşenli profili üret. / Sonra gate statüsünü uygula. / Sonra güven aralığını ve unresolved sınırını ekle. / Sonra gerekiyorsa bileşik puanı hesapla. / Ve ancak bundan sonra NOMOS 950+ demeye yaklaş.\n\n## Bölümün Son Cümlesi\n\nGEO-1000’de güvenilir skor, gerçeği tek sayıya indiren hesap değil; 1.000 insanın gördüğü temsil dağılımını, telafi edilemez riskleri, adalet tabanını, belirsizliği ve zaman içindeki kararlılığı tek bir açık mimaride birlikte koruyan ölçüm sistemidir.\n\n## Normatif Öz\n\n> Hiçbir NOMOS sonucu tek çıplak bileşik puan olarak yayımlanamaz. Her sonuç önce gate statüsünü, GEO-1000 yanıt dağılımını, Strict ve Acceptable Pass kullanıcı eşdeğerlerini, Critical, Major, Unresolved, No-Yanıt ve Not-Ratable dağılımlarını; daha sonra bileşen skorlarını, belirsizliği, etkin örneklemi, kapsamı ve skor sürümünü göstermelidir.","character_count":68527,"record_sha256":"043c72446948154b849793f21c3c840b1d9a42fecaebee79397b566875be53ac"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-tr-chapter-17","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"tr","language_name":"Turkish","direction":"ltr","record_type":"chapter","sequence":19,"chapter_number":17,"item_number":null,"title":"Apple.com Sentetik Sınama Tasarımı","subtitle":"Bir şirketi değil, standardı sınamak","canonical_url":"https://noblejackal.com/tr/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22040778","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22040778","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K03","K09"],"source_word_count":11199,"source_document_sha256":"51df37981ca371d37c430cfaa0515850b2d1bd403bf1fdf0080a7246fab28f5a","structured_json":"{\"number\":17,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH17\",\"title\":\"Apple.com Sentetik Sınama Tasarımı\",\"subtitle\":\"Bir şirketi değil, standardı sınamak\",\"sourceFile\":\"17.ci bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"B2ADF095B4040B809F9891B25ED7C27BCF8894AAA2EECFF2DE7C346BE9CE353D\",\"sourceWordCount\":11199,\"sourceIds\":[\"K03\",\"K09\"],\"machine\":{\"chapter\":17,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH17\",\"title\":\"Apple.com Sentetik Sınama Tasarımı\",\"subtitle\":null,\"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\":\"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.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH17-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"86. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR BENCHMARK KAYDI\",\"sourceParagraph\":2171,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":2172,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2173,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2174,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2175,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmark\\\": {\",\"sourceParagraph\":2176,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkId\\\": \\\"NOMOS-APPLE-SYNTH-BENCH-0.9\\\",\",\"sourceParagraph\":2177,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkType\\\": \\\"BM-S0\\\",\",\"sourceParagraph\":2178,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"DESIGN_LOCK_CANDIDATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2179,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"purpose\\\": \\\"VALIDATE_NOMOS_AUDIT_METHOD_NOT_REAL_ENTITY_PERFORMANCE\\\",\",\"sourceParagraph\":2180,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nonClaimStatement\\\": {\",\"sourceParagraph\":2181,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"synthetic\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2182,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realAppleAudit\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2183,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realAIProviderAudit\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2184,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"endorsementClaimAllowed\\\": false\",\"sourceParagraph\":2185,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2186,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"anchor\\\": {\",\"sourceParagraph\":2187,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"domain\\\": \\\"apple.com\\\",\",\"sourceParagraph\":2188,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"syntheticTwinEntityId\\\": \\\"NGE-APPLE-SYNTH-TWIN-001\\\"\",\"sourceParagraph\":2189,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2190,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"corpora\\\": {\",\"sourceParagraph\":2191,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"principalPrevalence\\\": {\",\"sourceParagraph\":2192,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProductCount\\\": 10,\",\"sourceParagraph\":2193,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validUsersPerProductPerWave\\\": 1000,\",\"sourceParagraph\":2194,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveCount\\\": 3,\",\"sourceParagraph\":2195,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetResponseCount\\\": 30000,\",\"sourceParagraph\":2196,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptFamily\\\": \\\"PR-01\\\",\",\"sourceParagraph\":2197,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedInPrevalenceScore\\\": true\",\"sourceParagraph\":2198,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2199,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"diagnosticAnnex\\\": {\",\"sourceParagraph\":2200,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"targetResponseCount\\\": 6000,\",\"sourceParagraph\":2201,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedInPrevalenceScore\\\": false\",\"sourceParagraph\":2202,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2203,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"severityChallenge\\\": {\",\"sourceParagraph\":2204,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalCases\\\": 1200,\",\"sourceParagraph\":2205,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"majorCases\\\": 1200,\",\"sourceParagraph\":2206,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"moderateCases\\\": 600,\",\"sourceParagraph\":2207,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalLikeNegativeControls\\\": 600,\",\"sourceParagraph\":2208,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedInPrevalenceScore\\\": false\",\"sourceParagraph\":2209,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2210,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureIntegrity\\\": {\",\"sourceParagraph\":2211,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedInSemanticPrevalenceScore\\\": false\",\"sourceParagraph\":2212,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2213,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationGold\\\": {\",\"sourceParagraph\":2214,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedInPrevalenceScore\\\": false\",\"sourceParagraph\":2215,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2216,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2217,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"population\\\": {\",\"sourceParagraph\":2218,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"frameId\\\": \\\"SYNTH-POP-FRAME-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2219,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countryCodes\\\": 193,\",\"sourceParagraph\":2220,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"populationLanguages\\\": 24,\",\"sourceParagraph\":2221,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessSentinelLanguages\\\": 12,\",\"sourceParagraph\":2222,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realPopulationClaimAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2223,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"matchedSyntheticPopulationTwins\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2224,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"participantReuseAcrossProducts\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2225,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"participantReuseAcrossWaves\\\": false\",\"sourceParagraph\":2226,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2227,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"records\\\": {\",\"sourceParagraph\":2228,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackId\\\": \\\"SYNTH-APPLE-TP-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2229,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptSetId\\\": \\\"SYNTH-PROMPT-SET-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2230,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiRegistryId\\\": \\\"SYNTH-AI-REGISTRY-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2231,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"wavePlanId\\\": \\\"SYNTH-WAVE-PLAN-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2232,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureSchemaVersion\\\": \\\"NOMOS-CAPTURE-SYNTH-0.9\\\",\",\"sourceParagraph\":2233,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scoreMethodVersion\\\": \\\"NOMOS-SCORE-0.9\\\"\",\"sourceParagraph\":2234,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2235,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorTruth\\\": {\",\"sourceParagraph\":2236,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"createdBeforeResponses\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2237,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sealedFromAdjudicators\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2238,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"manifestHash\\\": \\\"SYNTHETIC-GENERATOR-TRUTH-HASH\\\",\",\"sourceParagraph\":2239,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openedOnlyAfterScoreLock\\\": true\",\"sourceParagraph\":2240,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2241,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"randomization\\\": {\",\"sourceParagraph\":2242,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"seedManifestId\\\": \\\"SYNTH-SEED-MANIFEST-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2243,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedBeforeGeneration\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2244,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"bestRunSelectionProhibited\\\": true\",\"sourceParagraph\":2245,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2246,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"releaseProtection\\\": {\",\"sourceParagraph\":2247,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"visibleSyntheticWatermarkRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2248,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"machineReadableSyntheticMetadataRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2249,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"liveResponseRepresentationProhibited\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2250,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"searchIndexProtectionRequired\\\": true\",\"sourceParagraph\":2251,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2252,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governance\\\": {\",\"sourceParagraph\":2253,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkOwnerRole\\\": \\\"ACCOUNTABLE_HUMAN_BENCHMARK_OWNER\\\",\",\"sourceParagraph\":2254,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorTruthCustodianRole\\\": \\\"SEALED_TRUTH_CUSTODIAN\\\",\",\"sourceParagraph\":2255,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"leakageAuditorRole\\\": \\\"INDEPENDENT_LEAKAGE_AUDITOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2256,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validationTeamSeparatedFromGenerator\\\": true\",\"sourceParagraph\":2257,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2258,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2259,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2260,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"87. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR SENTETİK AI PROFİLİ\",\"sourceParagraph\":2262,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2263,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2264,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2265,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"syntheticAIProfile\\\": {\",\"sourceParagraph\":2266,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"profileId\\\": \\\"SYNTH-AI-10\\\",\",\"sourceParagraph\":2267,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"profileName\\\": \\\"RARE_CRITICAL_HIGH_AVERAGE\\\",\",\"sourceParagraph\":2268,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realProviderMapping\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2269,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realProviderInferenceAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2270,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"latentBehavior\\\": {\",\"sourceParagraph\":2271,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"coreEntityAccuracy\\\": 0.985,\",\"sourceParagraph\":2272,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"factualSupportBaseline\\\": 0.975,\",\"sourceParagraph\":2273,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeOverreachProbability\\\": 0.012,\",\"sourceParagraph\":2274,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"temporalLagProbability\\\": 0.008,\",\"sourceParagraph\":2275,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialAttributionLossProbability\\\": 0.010,\",\"sourceParagraph\":2276,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationMismatchProbability\\\": 0.006,\",\"sourceParagraph\":2277,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"noUsableResponseProbability\\\": 0.003,\",\"sourceParagraph\":2278,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalEventProbability\\\": 0.002,\",\"sourceParagraph\":2279,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"majorEventProbability\\\": 0.006,\",\"sourceParagraph\":2280,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lowResourceLanguagePenalty\\\": 0.06,\",\"sourceParagraph\":2281,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"naturalStatePenalty\\\": 0.03,\",\"sourceParagraph\":2282,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveDrift\\\": {\",\"sourceParagraph\":2283,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"W1\\\": 0.00,\",\"sourceParagraph\":2284,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"W2\\\": -0.01,\",\"sourceParagraph\":2285,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"W3\\\": 0.01\",\"sourceParagraph\":2286,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2287,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2288,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalInjectionFamilies\\\": [\",\"sourceParagraph\":2289,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-02\\\",\",\"sourceParagraph\":2290,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-05\\\",\",\"sourceParagraph\":2291,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-06\\\"\",\"sourceParagraph\":2292,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2293,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"intendedMethodStress\\\": [\",\"sourceParagraph\":2294,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"HIGH_COMPOSITE_WITH_RARE_CRITICAL\\\",\",\"sourceParagraph\":2295,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NON_COMPENSATORY_GATE_RECOVERY\\\",\",\"sourceParagraph\":2296,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RARE_EVENT_UPPER_BOUND\\\"\",\"sourceParagraph\":2297,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2298,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedBeforeCorpusGeneration\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2299,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"profileIntegrityHash\\\": \\\"SYNTHETIC-AI-PROFILE-HASH\\\"\",\"sourceParagraph\":2300,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2301,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2302,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"88. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR GENERATOR TRUTH KAYDI\",\"sourceParagraph\":2304,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2305,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2306,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2307,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorTruthRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":2308,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorTruthId\\\": \\\"NGGT-SYNTH-000184\\\",\",\"sourceParagraph\":2309,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"observationId\\\": \\\"OBS-SYNTH-000184\\\",\",\"sourceParagraph\":2310,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkId\\\": \\\"NOMOS-APPLE-SYNTH-BENCH-0.9\\\",\",\"sourceParagraph\":2311,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"aiProfileId\\\": \\\"SYNTH-AI-10\\\",\",\"sourceParagraph\":2312,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveId\\\": \\\"W2\\\",\",\"sourceParagraph\":2313,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"participantId\\\": \\\"SYNTH-PERSON-000184\\\",\",\"sourceParagraph\":2314,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptRecordId\\\": \\\"SYNTH-CORE-PROMPT-L01-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2315,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackVersion\\\": \\\"SYNTH-APPLE-TP-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2316,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"hiddenAtomicClaims\\\": [\",\"sourceParagraph\":2317,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2318,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorClaimId\\\": \\\"GCL-000184-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2319,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"normalizedClaim\\\": {\",\"sourceParagraph\":2320,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subjectEntityId\\\": \\\"APPLE-SYNTH-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2321,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"predicate\\\": \\\"principalEntityAssociatedWithDomain\\\",\",\"sourceParagraph\":2322,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"objectValue\\\": \\\"apple.com\\\"\",\"sourceParagraph\":2323,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2324,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthStatus\\\": \\\"SUPPORTED\\\",\",\"sourceParagraph\":2325,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"importance\\\": \\\"CORE\\\"\",\"sourceParagraph\":2326,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2327,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2328,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorClaimId\\\": \\\"GCL-000184-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2329,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"normalizedClaim\\\": {\",\"sourceParagraph\":2330,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"subjectEntityId\\\": \\\"APPLE-SYNTH-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2331,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"predicate\\\": \\\"licensedBankInAllMarkets\\\",\",\"sourceParagraph\":2332,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"objectValue\\\": true\",\"sourceParagraph\":2333,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2334,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthStatus\\\": \\\"CONTRADICTED\\\",\",\"sourceParagraph\":2335,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"importance\\\": \\\"CRITICAL\\\",\",\"sourceParagraph\":2336,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalGateCodes\\\": [\",\"sourceParagraph\":2337,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-01\\\",\",\"sourceParagraph\":2338,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CG-02\\\"\",\"sourceParagraph\":2339,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2340,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rootFindingCluster\\\": \\\"FALSE_LICENSE_TRANSFER\\\"\",\"sourceParagraph\":2341,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2342,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2343,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"hiddenOmissions\\\": [\",\"sourceParagraph\":2344,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2345,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorOmissionId\\\": \\\"GOM-000184-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2346,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"requiredBoundary\\\": \\\"PAYMENT_SUBSIDIARY_AUTHORITY_IS_LIMITED\\\",\",\"sourceParagraph\":2347,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"importance\\\": \\\"CRITICAL\\\",\",\"sourceParagraph\":2348,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalGateCode\\\": \\\"CG-08\\\"\",\"sourceParagraph\":2349,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2350,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2351,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"hiddenResponseStatus\\\": \\\"RP-5\\\",\",\"sourceParagraph\":2352,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"includedInPrincipalPrevalenceCorpus\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2353,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sealedAtGeneration\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2354,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"visibleToAdjudicators\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2355,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityHash\\\": \\\"SYNTHETIC-GENERATOR-TRUTH-OBS-HASH\\\"\",\"sourceParagraph\":2356,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2357,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2358,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"89. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR BENCHMARK RECOVERY KAYDI\",\"sourceParagraph\":2360,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2361,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2362,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2363,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkRecovery\\\": {\",\"sourceParagraph\":2364,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"recoveryRecordId\\\": \\\"NGBR-SYNTH-APPLE-0.9-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2365,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkId\\\": \\\"NOMOS-APPLE-SYNTH-BENCH-0.9\\\",\",\"sourceParagraph\":2366,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validationSet\\\": \\\"SEALED_VALIDATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2367,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorTruthOpenedAfterScoreLock\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2368,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"metrics\\\": {\",\"sourceParagraph\":2369,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimBoundaryF1\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2370,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityResolutionAccuracy\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2371,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"factualStatusMacroF1\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2372,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeMacroF1\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2373,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attributionMacroF1\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2374,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationMappingF1\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2375,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialOmissionF1\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2376,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalRecall\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2377,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalFalsePositiveRate\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2378,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"majorClassificationMacroF1\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2379,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseStatusMacroF1\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2380,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"componentMeanAbsoluteError\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2381,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0209\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"compositeAbsoluteError\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2382,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0210\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"geo1000DistributionErrors\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2383,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0211\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessComponentError\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2384,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0212\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureValidityAccuracy\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2385,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0213\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"confidenceIntervalEmpiricalCoverage\\\": null\",\"sourceParagraph\":2386,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0214\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2387,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0215\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThresholdsApplied\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2388,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0216\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkQualityStatus\\\": \\\"BQ-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2389,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0217\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"failureDisclosureRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2390,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0218\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentReproductionStatus\\\": \\\"NOT_STARTED\\\",\",\"sourceParagraph\":2391,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0219\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2392,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0220\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"recoveryMethodsOwnerRole\\\": \\\"BENCHMARK_RECOVERY_METHODS_LEAD\\\",\",\"sourceParagraph\":2393,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0221\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"approvedByRole\\\": \\\"ACCOUNTABLE_HUMAN_BENCHMARK_APPROVER\\\"\",\"sourceParagraph\":2394,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0222\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2395,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0223\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2396,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0224\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2397,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0225\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Bu kayıtlar:\",\"sourceParagraph\":2398,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0226\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek Apple denetimi,\",\"sourceParagraph\":2399,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0227\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek AI sağlayıcı davranışı,\",\"sourceParagraph\":2400,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0228\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek kullanıcı sonucu\",\"sourceParagraph\":2401,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0229\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"değildir.\",\"sourceParagraph\":2402,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0230\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Benchmark tasarımının makine tarafından okunabilir sentetik gösterimidir.\",\"sourceParagraph\":2403,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0231\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"90. BÖLÜMÜN MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR KURALI\",\"sourceParagraph\":2405,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0232\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH17-R01\",\"sourceParagraph\":2406,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0233\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The Apple.com Synthetic Benchmark MUST evaluate the NOMOS audit method,\",\"sourceParagraph\":2408,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0234\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"not the real-world performance of Apple Inc., apple.com, or any actual AI\",\"sourceParagraph\":2409,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0235\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"provider.\",\"sourceParagraph\":2410,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0236\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"All benchmark entities, claims, evidence objects, users, countries,\",\"sourceParagraph\":2412,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0237\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"languages, AI products, responses, citations, captures, incidents, and\",\"sourceParagraph\":2413,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0238\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"scores MUST be clearly identified as synthetic.\",\"sourceParagraph\":2414,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0239\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The benchmark MUST maintain a separate APPLE-SYNTH entity twin and MUST\",\"sourceParagraph\":2416,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0240\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOT represent its Truth Pack as factual information about the real\",\"sourceParagraph\":2417,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0241\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"company.\",\"sourceParagraph\":2418,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0242\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The principal benchmark corpus MUST contain:\",\"sourceParagraph\":2420,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0243\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- ten synthetic AI product profiles,\",\"sourceParagraph\":2422,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0244\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- one thousand unique synthetic participants per product per wave,\",\"sourceParagraph\":2423,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0245\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- three measurement waves,\",\"sourceParagraph\":2424,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0246\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and thirty thousand principal responses.\",\"sourceParagraph\":2425,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0247\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Synthetic participant identities MUST NOT be reused across products or\",\"sourceParagraph\":2427,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0248\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"waves in the principal corpus. Product samples SHOULD use matched\",\"sourceParagraph\":2428,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0249\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"population distributions without using the same person unit.\",\"sourceParagraph\":2429,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0250\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The principal prevalence corpus, severity challenge corpus, capture\",\"sourceParagraph\":2431,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0251\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"integrity corpus, adjudication gold corpus, and diagnostic annex MUST\",\"sourceParagraph\":2432,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0252\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"remain separately identified and MUST NOT share prevalence denominators.\",\"sourceParagraph\":2433,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0253\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Generator Truth MUST be created, versioned, hashed, and sealed before\",\"sourceParagraph\":2435,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0254\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"response adjudication. It MUST remain hidden from claim extractors,\",\"sourceParagraph\":2436,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0255\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"adjudicators, and score analysts until their results are locked.\",\"sourceParagraph\":2437,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0256\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Random seeds, synthetic AI profiles, error-injection rules, prompt\",\"sourceParagraph\":2439,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0257\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"versions, Truth Pack records, score methods, and candidate acceptance\",\"sourceParagraph\":2440,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0258\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"thresholds MUST be locked before the sealed validation corpus is opened.\",\"sourceParagraph\":2441,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0259\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Benchmark cases MUST include direct, implicit, attributed, modal,\",\"sourceParagraph\":2443,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0260\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"scope-limited, temporal, citation-based, omission-based, self-correcting,\",\"sourceParagraph\":2444,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0261\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"and entity-conflating failure modes.\",\"sourceParagraph\":2445,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0262\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Critical-event prevalence MUST be estimated from the principal corpus.\",\"sourceParagraph\":2447,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0263\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Critical detection capability MUST be tested in a separate challenge\",\"sourceParagraph\":2448,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0264\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"corpus with sufficient examples and Critical-like negative controls.\",\"sourceParagraph\":2449,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0265\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"No challenge-set oversampling may alter the principal GEO-1000\",\"sourceParagraph\":2451,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0266\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"distribution or Critical prevalence estimate.\",\"sourceParagraph\":2452,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0267\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Synthetic screenshots and response artifacts MUST carry visible and\",\"sourceParagraph\":2454,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0268\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"machine-readable notices that they are not live AI outputs or real entity\",\"sourceParagraph\":2455,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0269\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"performance evidence.\",\"sourceParagraph\":2456,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0270\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The benchmark MUST prevent its synthetic claims from being published or\",\"sourceParagraph\":2458,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0271\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"indexed as real information about the anchor entity.\",\"sourceParagraph\":2459,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0272\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Benchmark success MUST be determined by recovery of sealed Generator\",\"sourceParagraph\":2461,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0273\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Truth, including claim boundaries, atomic decisions, omissions,\",\"sourceParagraph\":2462,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0274\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Critical and Major gates, response statuses, component scores, composite\",\"sourceParagraph\":2463,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0275\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"scores, fairness results, capture validity, and uncertainty coverage.\",\"sourceParagraph\":2464,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0276\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"High general accuracy MUST NOT compensate for missed Critical cases.\",\"sourceParagraph\":2466,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0277\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Critical recall and Critical false-positive rate MUST be reported\",\"sourceParagraph\":2467,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0278\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"together.\",\"sourceParagraph\":2468,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0279\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A failed benchmark threshold, leakage event, recovery error, or\",\"sourceParagraph\":2470,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0280\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"misclassification MUST remain visible and MUST NOT be removed by\",\"sourceParagraph\":2471,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0281\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"changing labels, seeds, samples, weights, or score rules after results\",\"sourceParagraph\":2472,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0282\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"are observed.\",\"sourceParagraph\":2473,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0283\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every benchmark design, generation, seal, leakage audit, adjudication,\",\"sourceParagraph\":2475,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0284\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"recovery calculation, threshold decision, revision, and public release\",\"sourceParagraph\":2476,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0285\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MUST be versioned and attributable to an accountable human or\",\"sourceParagraph\":2477,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0286\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"organization.\",\"sourceParagraph\":2478,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0287\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Türkçe normatif karşılığı:\",\"sourceParagraph\":2479,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH17-MB0288\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"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.\",\"sourceParagraph\":2480,\"language\":\"tr-TR\"}]}}","text":"## Bölüm Sınırı\n\nİlk on altı bölüm GEO-1000’in bütün ana normatif katmanlarını kurdu: Denetlenen varlık tanımlandı. Hedef kullanıcı nüfusu ve örneklem kuruldu. Ülke ve dil adaleti panelleri ayrıldı. Katılımcı seçimi ve ağırlıklandırma düzenlendi. AI ürün örneği sicile bağlandı. İstem Anayasası oluşturuldu. Kontrollü ve doğal kullanıcı koşulları ayrıldı. Senkronize dalga ve NOMOS Capture kanıt zinciri kuruldu. Verified Varlık Truth Pack tanımlandı. Yanıtlar atomik iddialara ayrıldı. Critical ve Major kapılar oluşturuldu. Dağılım, bileşen ve bileşik skor mimarisi yazıldı. Şimdi standardın kendi iddiasını sınamamız gerekir:\n\n> Bu kadar ayrıntılı bir sistem gerçekten çalışabiliyor mu?\n\n> Aynı gözlemler farklı ekipler tarafından işlendiğinde benzer sonuç üretiyor mu?\n\n> Critical hatayı ortalamada kaybetmeden yakalayabiliyor mu?\n\n> Düşük kaynaklı dil sorununu küresel ortalamadan ayırabiliyor mu?\n\n> Yanlış varlık, yanlış kapsam, eski gerçeklik, sahte atıf ve maddi omission arasında doğru ayrımı yapabiliyor mu?\n\n> Önceden bilinen sentetik gerçeklikten hareket edildiğinde, NOMOS denetim zinciri doğru sonucu geri üretebiliyor mu?\n\nİkinci kitabın kurucu mimarisinde her hata yalnız açıklanacak bir yanlış değil, ayrı bir denetim kontrolüne dönüşecek şekilde tasarlanmıştı; önerilen her kontrolün model, tarih, ülke, dil, sorgu kümesi, tekrar sayısı ve ölçüm kaydı taşıması istenmişti. Böyle bir denetim sistemi, gerçek dünyada kullanılmadan önce kendisi de denetlenmelidir. Aksi hâlde NOMOS:\n\n- başkalarından kanıt isteyen,\n\n- fakat kendi ölçüm doğruluğunu kanıtlamayan,\n\n- başkalarından sürüm isteyen,\n\n- fakat kendi hesaplama değişikliklerini kaydetmeyen,\n\n- başkalarının manipülasyonunu eleştiren,\n\n- fakat kendi sınama’ını istediği sonucu üretecek biçimde hazırlayan\n\nbir yapıya dönüşebilir. Bu kabul edilemez. Çünkü manipülatif GEO yalnız görünmez metin veya sahte kullanıcı üretmekten ibaret değildir. Aynı öz beyanın farklı alanlarda bağımsız kanıt gibi çoğaltılması ve daha sonra AI sistemine geri beslenmesi de temsil havuzunu bozar. Bir sınama da benzer biçimde bozulabilir:\n\n- Başarılı olacak örnekleri seçersek,\n\n- düşük skorlu dilleri çıkarırsak,\n\n- Critical vakaları çok kolay veya çok açık yazarsak,\n\n- hakemlere doğru etiketi önceden gösterirsek,\n\n- formülü gördükten sonra sentetik veriyi ona uydurursak,\n\n- yalnız güzel sonuçları yayımlarsak\n\nstandardı sınamamış oluruz. Standardın kendi istediği şey yine aynıdır: Kanıt, sınır, bağlam ve zaman. Bu bölüm bu dört şartı sınamanın kendisine uygular. Apple.com bu bölümde:\n\n- gerçek Apple Inc. denetiminin,\n\n- güncel Apple gerçeklik kaydının,\n\n- herhangi bir AI sağlayıcısının canlı performans ölçümünün,\n\n- Apple hakkında bir uygunluk veya başarısızlık hükmünün\n\nnesnesi değildir. Apple.com yalnız:\n\n> kısa, tanınabilir ve farklı varlık, ürün, hizmet, ülke, fiyat, zaman ve kaynak sorunlarını aynı mimari içinde sınamaya uygun bir domain anchor\n\nolarak kullanılır. Gerçek şirketin yerine:\n\n### APPLE-SYNTH VARLIK TWIN\n\nadı verilen tamamen sentetik bir varlık ikizi kurulacaktır. Bütün:\n\n- gerçeklik iddiaları,\n\n- kanıtlar,\n\n- AI yanıtları,\n\n- kullanıcılar,\n\n- ülkeler,\n\n- dil dağılımları,\n\n- AI ürünleri,\n\n- atıf’lar,\n\n- lisanslar,\n\n- fiyatlar,\n\n- hatalar,\n\n- skorlar\n\nsentetik olacaktır. Bu bölüm:\n\n- sınamanın neyi ölçtüğünü ve neyi ölçmediğini,\n\n- Apple.com anchor’ının neden seçildiğini,\n\n- sentetik varlık ikizini,\n\n- 30.000 yanıtlık ana corpus’un tasarımını,\n\n- ülke ve dil nüfusunu,\n\n- istem ve Truth Pack yapılarını,\n\n- on sentetik AI ürün profilini,\n\n- gizli üretici gerçekliğini,\n\n- hata enjeksiyon sistemini,\n\n- Critical ve Major challenge setlerini,\n\n- sentetik NOMOS Capture paketlerini,\n\n- kör hakemlik ve etiket sızıntısı kontrollerini,\n\n- sınama doğrulama metriklerini,\n\n- skor geri-kazanım testlerini,\n\n- fairness ve nadir olay testlerini,\n\n- yayın, sürüm ve yeniden üretim kurallarını\n\ntanımlar. Bu bölüm sınama sonuçlarını henüz hesaplamaz. Bunu Bölüm 18 yapacaktır. Bölüm 17’nin temel sorusu şudur: NOMOS’un kendi ölçüm, hakemlik ve skor sistemini; gerçek bir şirkete veya gerçek bir AI sağlayıcısına performans iddiası yüklemeden, sonucu önceden bilinen fakat hakemlerden gizlenen 30.000 sentetik gözlem üzerinde nasıl sınarız?\n\n## NOMOS Challenge\n\nBir sınama tasarladığınızı düşünün. Sentetik AI cevaplarının çoğunu doğru yazıyorsunuz. Yalnız birkaç cevaba çok açık hatalar ekliyorsunuz:\n\n- “Bu şirket bir bankadır.”\n\n- “Bu şirket yasadışıdır.”\n\n- “Bu şirket dünyanın en iyisidir.”\n\nHakemler bunları kolayca buluyor. Sonra: “NOMOS Critical hataları yüzde 100 yakalıyor.” diyorsunuz. Bu sonuç gerçekçi değildir. Çünkü gerçek AI yanlışları her zaman bu kadar açık görünmez. Daha zor biçimler şunlardır:\n\n- “Şirketin ödeme hizmetleri sunduğu düşünüldüğünde bankacılık lisansına sahip olduğu söylenebilir.”\n\n- “Bazı kaynaklarda şirketin düzenleyici sorun yaşadığı belirtilmiştir; bu nedenle faaliyetlerinin yasallığı tartışmalıdır.”\n\n- “Çok sayıda bağımsız kaynak şirketi sektör lideri olarak tanımlamaktadır.”\n\nBu cümlelerde hata:\n\n- attribution,\n\n- varlık transfer,\n\n- modalite,\n\n- kaynak soyu,\n\n- açık dünya–kapalı dünya ayrımı,\n\n- kapsam genişlemesi\n\niçinde saklanmıştır. Şimdi sentetik cevapları, hakemlerin önceden bildiği şablonlarla üretin. Hakem: “Bu cümle sınama’ta yanlış olmak üzere yazılmıştı.” diye düşünür. Truth Pack’e gerçekten bakmaz. Bu durumda sınama hakemlik yöntemini değil, ezberi ölçer. Şimdi sentetik veri üreticisi ile skor tasarımcısı aynı kişi olsun.\n\nÜretici:\n\n- Critical hata sayısını,\n\n- dil farkını,\n\n- panel farkını,\n\n- component skorlarını\n\nformülün tam istediği biçimde ayarlar. Skor sistemi sentetik gerçeği eksiksiz geri üretir. Bu başarı mıdır? Hayır. Skorun kendi verisine uyum sağlamasıdır. Şimdi sınama’ta yalnız:\n\n- doğru capture,\n\n- doğru istem,\n\n- doğru sistem metadata’sı\n\nüretin. Duplicate, geç yükleme, yanlış istem, kırpılmış cevap ve değiştirilmiş dosya eklemeyin. NOMOS Capture doğrulayıcısı bütün kayıtları doğru bulur. Sonra: “Capture sistemi yüzde 100 başarılı.” dersiniz. Capture sistemi hiç zorlanmamıştır.\n\nŞimdi Critical vakaları ana 30.000 yanıt içinde yapay biçimde yüzde 20 oranında üretin. Hakemler Critical tespitinde çok veri görür. Fakat gerçek dünyadaki nadir olay belirsizliğini sınayamazsınız. Tersine yalnız iki Critical olay üretirseniz: nadir olay yaygınlığı gerçekçi olabilir,\n\nCritical recall ve false-negative performansı güvenilir biçimde ölçülemez. Doğru çözüm iki ayrı corpus’tur: Prevalence Corpus / Gerçekçi ve nadir olay oranlarını korur. Önem derecesi Challenge Corpus / Critical ve Major kapıları yeterli sayıda ve zor biçimde sınamak için ağır olayları fazla örnekler.\n\nBu iki corpus aynı skor paydasına giremez. Şimdi 30.000 sentetik yanıt üretin. Fakat bütün “düşük kaynaklı diller” aynı kaliteyi alsın. Dil adaleti formülünüz yüksek puan verir. Sistem gerçekten düşük kaynaklı dil bozulmasını yakalayabiliyor mu? Bilmiyorsunuz. Şimdi bazı dillerde performansı düşürün.\n\nFakat aynı zamanda o dillerde istem eşdeğerliğini de bozun. NOMOS düşük skor üretir. Bu AI ürününün dil sorunu mudur? Yoksa istem aracının sorunu mudur? Sınama ikisini ayırmalıdır. Bu bölümün ilk hükmü şudur:\n\n> Sentetik sınama, sonucu kolayca üreten gösteri değil; ölçüm zincirini kırmaya çalışan kontrollü saldırıdır.\n\nİkinci hükmü şudur:\n\n> Sentetik veri gerçek şirket performansını göstermez; denetim yönteminin bilinen gerçekliği geri kazanma yeteneğini gösterir.\n\nÜçüncü hükmü şudur:\n\n> Sınama üretici gerçekliği hakemlerden gizlenmeden bağımsız hakemlik sınanamaz.\n\nDördüncü hükmü şudur:\n\n> Nadir olay prevalansı ile Critical tespit kabiliyeti aynı corpus’tan ölçülmek zorunda değildir.\n\nBeşinci hükmü şudur:\n\n> Sınama verisi skor formülüne, skor formülü de sınama sonuçlarına göre sessizce ayarlanamaz.\n\nAltıncı hükmü şudur:\n\n> Apple.com anchor’ı, Apple hakkında gerçek sonuç üretmek için değil; yöntemi sınamak için kullanılan sentetik başlangıç noktasıdır.\n\n## 1. BÖLÜMÜN AMACI\n\nBu bölümün amacı, GEO-1000 protokolünü başlangıçtan kamu sonuç kartına kadar sınayacak, sonucu önceden tanımlanmış fakat değerlendirme ekiplerinden gizlenmiş bir sentetik sınama mimarisi kurmaktır. Sınama şu sistemlerin her birini ayrı sınamalıdır:\n\n- Varlık çözümleme\n\n- Nüfus ve örneklem tahsisi\n\n- Ülke ve dil panelleri\n\n- İstem eşdeğerliği\n\n- AI Sistem Sicili\n\n- Kontrollü ve doğal panel ayrımı\n\n- Senkronize dalga\n\n- NOMOS Capture\n\n- Truth Pack\n\n- Claim extraction\n\n- Atıf–claim eşlemesi\n\n- Omission tespiti\n\n- Critical ve Major önem derecesi\n\n- Yanıt status\n\n- GEO-1000 dağılımı\n\n- On bileşenli profil\n\n- Bileşik skor\n\n- Güven aralığı\n\n- Fairness\n\n- Nadir olay üst sınırı\n\n- Skor sürümleme\n\n- Kamu manifesti\n\nBu bölümün sonunda sınama tasarımı şu sorulara cevap verebilmelidir:\n\n> Sentetik gerçeklik nasıl üretildi?\n\n> Gerçeklik etiketleri kimlerden ve hangi aşamalarda gizlendi?\n\n> 30.000 ana yanıt hangi nüfus, dil, AI ürünü ve dalga yapısıyla oluşturulacak?\n\n> Critical ve Major vakalar ana prevalans corpus’unda ne sıklıkta bulunacak?\n\n> Critical tespit sistemi ayrıca hangi challenge setiyle sınanacak?\n\n> Sınama hangi hata düzeyinde başarılı sayılacak?\n\n> Hangi sonuçlar yöntemin düzeltilmesini gerektirecek?\n\n> Sınamanın Apple, gerçek AI sağlayıcıları veya gerçek kullanıcılar hakkında hüküm kurması nasıl engellenecek?\n\n## 2. MERKEZÎ NORMATİF HÜKÜM\n\nApple.com Sentetik Sınama, gerçek şirket veya gerçek AI sağlayıcısı performansı iddiası üretmeyen; tamamen sentetik varlık, kullanıcı, kanıt, yanıt ve sistem kayıtlarından oluşan; üretici gerçekliği önceden kilitlenen ve hakemlerden gizlenen; NOMOS’un ölçüm ve skor zincirinin bu gerçekliği hangi doğrulukla geri kazandığını sınayan sürümlü bir yöntem doğrulama sınamayı olmalıdır. Sınamanın temel ilkeleri: Sentetiklik görünür olmalıdır. Gerçek şirket performansı iddiası yasak olmalıdır. Üretici gerçekliği skorlamadan önce kilitlenmelidir. Hakemler üretici etiketlerini görmemelidir. Skor formülü ana corpus görülmeden önce kilitlenmelidir. Ana prevalans corpus’u ve önem derecesi challenge corpus’u ayrılmalıdır. Bütün sınama dosyaları sentetik olarak işaretlenmelidir. Aynı sınama bağımsız ekiplerce yeniden üretilebilir olmalıdır. Başarısız sınama sonucu da yayımlanmalıdır.\n\nNOMOS kendi standardına istisna tanımamalıdır.\n\n## 3. SINAMA NEYİ ÖLÇER?\n\nApple.com Sentetik Sınama şu soruyu ölçer:\n\n> NOMOS denetim sistemi, önceden bilinen sentetik gerçeklik ve hata dağılımını; capture, claim extraction, hakemlik, gate ve skorlama aşamalarından sonra ne kadar doğru geri üretebiliyor?\n\nSınamanın ölçüm nesnesi: Apple Inc. değildir. Apple ürünleri değildir. Gerçek AI modelleri değildir. Gerçek kullanıcı görüşleri değildir. Gerçek ülke veya dil performansı değildir. Ölçüm nesnesi:\n\n> NOMOS metodolojisinin kendisidir.\n\n## 4. SINAMA NEYİ ÖLÇMEZ?\n\nBu sınama aşağıdaki iddiaları üretemez:\n\n- “Apple’ın GEO skoru X’tir.”\n\n- “Apple şu AI ürününde en iyi temsil edilmektedir.”\n\n- “Gerçek kullanıcıların yüzde Y’si Apple’ı doğru görmektedir.”\n\n- “Belirtilen gerçek AI sağlayıcısı Critical hata üretmektedir.”\n\n- “Belirtilen dilde gerçek AI ürünü zayıftır.”\n\n- “Apple NOMOS 950+ standardını geçmiştir.”\n\n- “Apple bu sınamayı desteklemektedir.”\n\n- “Apple sınama’a katılmıştır.”\n\n- “Gerçek Apple fiyatı, lisansı veya hizmet kapsamı şöyledir.”\n\nKamu kaydında her sayfada şu hüküm bulunmalıdır:\n\n> Bu sınama sentetiktir. Apple Inc., apple.com veya herhangi bir gerçek AI sağlayıcısının güncel doğruluk, uygunluk veya performans denetimi değildir.\n\n## 5. NEDEN APPLE.COM ANCHOR’I?\n\nApple.com şu nedenlerle yalnız yöntem anchor’ı olarak seçilir: Kısa ve açık bir domain biçimi taşır. Domain–kurumsal varlık ayrımını sınamaya uygundur. Bir varlığın yalnız şirket adından değil, dijital yüzeyinden çözülmesini gerektirir. Ürün, hizmet, yerel kapsam, fiyat, zaman ve kaynak gibi farklı iddia türlerinin sentetik olarak modellenmesine izin verir. Yanlış kategori, yanlış varlık, yanlış fiyat paritesi ve sahte üstünlük gibi hata türlerini tek varlık ikizinde sınamaya elverişlidir. Gelecekte gerçek bir sınama’a geçildiğinde kullanıcıların istemi anlama yükü görece sınırlı olabilir. Bunlar sınama tasarım gerekçeleridir. Gerçek Apple hakkında doğrulanmış güncel performans iddiası değildir.\n\n## 6. SENTETİK VARLIK İKİZİ\n\nSınamanın denetlenen nesnesi:\n\n### APPLE-SYNTH VARLIK TWIN\n\nolacaktır. Kimlik:\n\n### NGE-APPLE-SYNTH-TWIN-001\n\nBu varlık:\n\n- gerçek Apple Inc. değildir,\n\n- gerçek bir tüzel kişilik değildir,\n\n- gerçek ürün veya fiyat kaydı taşımaz,\n\nyalnız sınama metodolojisi için oluşturulmuştur. Domain anchor: apple.com olarak korunur. Fakat bütün Truth Pack kayıtlarında sentetik varlık adı açıkça yer alır:\n\n#### Apple-SYNTH Küresel Technology Varlık\n\n## 7. SENTETİK İKİZİN ONTOLOJİSİ\n\nAPPLE-SYNTH aşağıdaki sentetik varlık grafiğini taşır:\n\n- APPLE-SYNTH-HOLDINGS-001 — ana kurumsal varlık\n\n- APPLE-SYNTH-DOMAIN-APPLE-COM-001 — domain anchor\n\n- APPLE-SYNTH-DEVICES-001 — cihaz ürün ailesi\n\n- APPLE-SYNTH-SOFTWARE-001 — yazılım platformları\n\n- APPLE-SYNTH-SERVICES-001 — dijital hizmetler\n\n- APPLE-SYNTH-PAYMENTS-SUB-001 — sınırlı ödeme hizmeti bağlı kuruluşu\n\n- APPLE-SYNTH-RETAIL-TR-001 — sentetik Türkiye perakende varlığı\n\n- APPLE-SYNTH-RETAIL-DE-001 — sentetik Almanya perakende varlığı\n\n- APPLE-SYNTH-FRANCHISE-X-001 — bağımsız lisanslı mağaza\n\n- APPLE-SYNTH-HISTORICAL-PARTNER-001 — sona ermiş tarihsel partner\n\n- APPLE-SYNTH-UNRELATED-APPLE-001 — isim çarpışması için ilgisiz varlık\n\nBu grafik:\n\n- ana şirket,\n\n- bağlı kuruluş,\n\n- ürün,\n\n- yerel varlık,\n\n- franchise,\n\n- tarihsel ilişki,\n\n- ilgisiz isim benzerliği\n\nayrımlarını sınar.\n\n## 8. ÜÇ SINAMA MODU\n\n### BM-S0 — PURE SYNTHETIC METHOD SINAMA\n\nBütün:\n\n- kullanıcılar,\n\n- AI ürünleri,\n\n- cevaplar,\n\n- kanıtlar,\n\n- ekranlar,\n\n- skorlar\n\nsentetiktir. Bu bölümün ana modudur.\n\n### BM-S1 — SYNTHETIC REPLAY SINAMA\n\nÖnceden üretilmiş sentetik cevaplar:\n\n- NOMOS Capture,\n\n- claim extraction,\n\n- hakemlik,\n\n- skorlama\n\nsistemine canlı bir veri akışı gibi yeniden oynatılır. Bu mod, yazılım ve insan süreçlerini sınar.\n\n### BM-L1 — FUTURE LIVE SINAMA\n\nGerçek kullanıcılar ve gerçek AI ürünleri kullanılır. Ayrı:\n\n- güncel Truth Pack,\n\n- hukuki değerlendirme,\n\n- sağlayıcı sistem kayıtları,\n\n- etik ve mahremiyet protokolü\n\ngerektirir. Bu bölüm ve Bölüm 18: BM-S0 ve BM-S1 ile sınırlıdır.\n\n## 9. SINAMA KİMLİĞİ\n\nAna sınama kimliği:\n\n### NOMOS-APPLE-SYNTH-BENCH-0.9\n\nAlt kayıtlar:\n\n- Varlık: APPLE-SYNTH-TWIN-001\n\n- Nüfus: SYNTH-POP-FRAME-001\n\n- Ülke tahsisi: SYNTH-COUNTRY-ALLOC-001\n\n- Dil sicili: SYNTH-LANGUAGE-REGISTRY-001\n\n- İstem kümesi: SYNTH-İSTEM-SET-001\n\n- Truth Pack: SYNTH-APPLE-TP-001\n\n- AI Sistem Sicili: SYNTH-AI-REGISTRY-001\n\n- Dalga planı: SYNTH-WAVE-PLAN-001\n\n- Capture şeması: NOMOS-CAPTURE-SYNTH-0.9\n\n- Hakemlik kılavuzu: SYNTH-ADJUDICATION-0.9\n\n- Skor yöntemi: NOMOS-PUAN-0.9\n\n- Randomization manifesti: SYNTH-SEED-MANIFEST-001\n\nBu kimliklerden biri değişirse yeni sınama sürümü gerekir.\n\n## 10. ANA ARAŞTIRMA SORULARI\n\nSınama şu on araştırma sorusuna cevap vermelidir: Sistem doğru domain–varlık ilişkisini geri kazanabiliyor mu? Supported, unsupported, contradicted ve unresolved ayrımı doğru yapılabiliyor mu? Official claim ile verified reality ayrımı korunabiliyor mu? Critical ve Major kapılar yeterli recall ve düşük false-positive oranıyla çalışıyor mu? Maddi omission açık yanlış iddia kadar görünür olabiliyor mu? Ülke ve dil adaleti formülü enjekte edilen farkı doğru geri üretebiliyor mu? Clean–Natural panel farkı yanlış nedensellik üretmeden ölçülebiliyor mu? NOMOS Capture sentetik duplicate, tamper ve zaman kusurlarını ayırabiliyor mu? GEO-1000 dağılımı ve bileşik puan üretici gerçekliğe ne kadar yaklaşıyor? Aynı corpus farklı bağımsız ekiplerde benzer sonuç üretiyor mu?\n\n## 11. SINAMA MİMARİSİNİN DÖRT CORPUS’U\n\nSınama dört ayrı corpus’tan oluşur.\n\n### 11.1. PRINCIPAL PREVALENCE CORPUS\n\nAna 30.000 yanıtlık corpus’tur. Amaç:\n\n- GEO-1000 dağılımını,\n\n- nadir hata oranını,\n\n- AI ürün profillerini,\n\n- dalga kararlılığını\n\nsınamaktır. Bu corpus gerçekçi hata seyrekliğini korur.\n\n### 11.2. ÖNEM DERECESİ CHALLENGE CORPUS\n\nCritical ve Major hata türlerini fazla örnekler. Amaç:\n\n- Critical recall,\n\n- Major classification,\n\n- false-positive,\n\n- uzman hakemlik\n\nperformansını ölçmektir. Bu corpus prevalans hesabına girmez.\n\n### 11.3. CAPTURE INTEGRITY CORPUS\n\nŞunları içerir:\n\n- Duplicate\n\n- Yanlış istem\n\n- Kırpılmış cevap\n\n- Geç yükleme\n\n- Yanlış zaman\n\n- Hash mismatch\n\n- Sentetik tamper\n\n- Yanlış ürün metadata’sı\n\n- Kullanıcı kesintisi\n\n- Teknik yeniden deneme\n\nAmaç: NOMOS Capture doğrulamasını sınamaktır. Semantik skor paydasına yalnız geçerli olanlar girer.\n\n### 11.4. ADJUDICATION GOLD CORPUS\n\nUzman paneli tarafından önceden çözülmüş:\n\n- claim boundary,\n\n- varlık,\n\n- attribution,\n\n- modalite,\n\n- atıf,\n\n- omission,\n\n- önem derecesi\n\nvakalarını taşır. Amaç:\n\n- hakem kalibrasyonu,\n\n- drift tespiti,\n\ndış ekip karşılaştırmasıdır. Ana skor paydasına girmez.\n\n## 12. 30.000 YANITLIK ANA CORPUS\n\nAna tasarım:\n\n10 sentetik AI ürünü × 1.000 benzersiz kullanıcı × 3 dalga = 30.000 yanıt\n\nHer yanıt:\n\n- farklı sentetik insan birimine,\n\n- tek AI ürününe,\n\n- tek dalgaya,\n\n- tek kilitlenmiş Core Mirror İstem’a\n\naittir. Ana corpus’ta aynı sentetik kişi:\n\n- başka AI ürününde,\n\n- başka dalgada\n\nyeniden kullanılmaz. Toplam:\n\n#### 30.000 benzersiz sentetik insan birimi\n\nbulunur. Bu karar:\n\n- panel koşullanmasını,\n\n- cevap hatırlamayı,\n\n- aynı kişinin çoklu ürün bağımlılığını\n\nana corpus’tan çıkarır.\n\n## 13. EŞLENMİŞ NÜFUS İKİZLERİ\n\nAI ürünleri farklı insan birimleriyle sınanır. Fakat kullanıcı profilleri tamamen farklı olursa ürünler karşılaştırılamaz. Bu nedenle:\n\n#### Matched Synthetic Population Twins\n\nkullanılır. Her AI ürünü için farklı kişi kimlikleri vardır. Fakat her ürünün 1.000 kişilik örneklemi:\n\n- ülke,\n\n- dil,\n\n- yaş bandı,\n\n- AI kullanım sıklığı,\n\n- plan uygunluğu,\n\n- cihaz,\n\n- erişilebilirlik,\n\n- marka aşinalığı\n\nbakımından aynı hedef dağılımı taşır. Bu yapı: aynı kişiyi tekrar kullanmadan, nüfus kompozisyonunu eşleştirir.\n\n## 14. ANA CORPUS’UN İSTEMİ\n\nBütün 30.000 ana yanıt şu kanonik niyeti taşır:\n\n> Domain anchor’ı ana kurumsal varlığa bağla ve bu varlığın temel faaliyetlerini açıkla.\n\nTürkçe aday metin:\n\n> “Apple.com hangi ana kurumsal varlıkla ilişkilidir ve bu varlığın başlıca faaliyetleri nelerdir?”\n\nİngilizce aday metin:\n\n> “Which principal corporate varlık is associated with apple.com, and what are that varlık’s primary activities?”\n\nDiğer dil sürümleri:\n\n- bu bölümde gerçek dünya çevirisi gibi sunulmaz,\n\n- İSTEM-L01 ile İSTEM-L36 arasında sentetik dil nesneleri olarak tutulur,\n\nsemantik eşdeğerlik etiketleri önceden belirlenir. Bu yaklaşım: gerçek dil uzmanlığı bulunmadan sahte çeviri doğruluğu iddiasını engeller, sınamanın dil adaleti hesaplamasını yine sınamasına izin verir.\n\n## 15. NEDEN ANA CORPUS’TA TEK İSTEM?\n\nKurucu GEO-1000 sorusu şudur:\n\n> Aynı AI ürününe, aynı anda ve aynı niyetle sorulduğunda, kaç kullanıcı gerçekten varlığın temel temsilini görür?\n\nBu nedenle Principal Prevalence Corpus:\n\n- tek Core Mirror İstem,\n\n- tek istem sürümü,\n\n- üç tekrar dalgası\n\nkullanır. Evidence, Tavsiye, Comparative ve Boundary aileleri: ayrı Diagnostic Annex içinde sınanır, ana 30.000 yanıt paydasına karıştırılmaz. Bu ayrım önemlidir. Çünkü tek Core İstem:\n\n#### Core GEO-1000 sonucu\n\nüretir. Tek başına:\n\n#### Full NOMOS uygunluğu\n\nüretmez.\n\n## 16. DIAGNOSTIC ANNEX\n\nAna 30.000 yanıtın dışında, aşağıdaki sentetik tanısal corpus tasarlanır:\n\nBu 6.000 vaka: ana kullanıcı prevalansı değildir, istem ailesi ve component doğrulama corpus’udur. Ana 30.000 ile birlikte sınama evreni: 36.000 sentetik yanıt vakası taşıyabilir. Fakat Bölüm 18’in başlık sonucu:\n\n#### 30.000 ana Population Panel yanıtı\n\nolarak kalacaktır.\n\n## 17. SENTETİK NÜFUS ÇERÇEVESİ\n\nSınama gerçek dünya nüfus sayısını taklit ettiğini iddia etmez. SYNTH-POP-FRAME-001:\n\n- uzun kuyruklu ülke dağılımı,\n\n- çok dilli kullanıcı nüfusu,\n\n- büyük ve küçük pazar farkı,\n\n- düşük kaynaklı dil hücreleri,\n\n- farklı AI kullanım sıklıkları\n\nüreten sentetik bir çerçevedir. Bu çerçeve gerçek ülkelerin güncel nüfus sıralaması olarak yayımlanamaz. Gelecekteki live sınama:\n\n- tarihli,\n\n- yetkili,\n\n- sürümlü gerçek nüfus verisi\n\nkullanmak zorundadır.\n\n## 18. SENTETİK ÜLKE EVRENİ\n\nSentetik evren: 193 uygun ülke veya yargı kodu taşır. Kodlar:\n\n### C001–C193\n\nşeklindedir. Bunlar gerçek ülke performansını temsil etmez. Ülke payları:\n\n- birkaç büyük tabaka,\n\n- orta büyüklükte tabakalar,\n\n- uzun küçük ülke kuyruğu\n\noluşturacak şekilde önceden belirlenir.\n\n## 19. ÜLKE TAHSİSİ\n\nÜlke c’nin sentetik nüfus payı: pc olsun. Ana hedef:\n\nn_c* = 1.000p_c\n\nşeklindedir. İlk tahsis:\n\nn_c^0 = ⌊n_c*⌋\n\nolarak yapılır. Kalan slotlar: en büyük ondalık kalan yöntemiyle dağıtılır. Sonuç:\n\nΣ_c n_c = 1.000\n\nolmalıdır. Hiç gözlem almayan küçük ülkeler: Population Panel’de varmış gibi gösterilmez, ayrı Country Sentinel çevrimine girer.\n\n## 20. SENTINEL COUNTRY ANNEX\n\nBütün uygun ülke kodlarının en az bir kez sınanması için: 193 ülkelik sentetik Country Sentinel Annex kurulur. Bu gözlemler:\n\n- ülke skoruna,\n\n- ana 1.000 paydasına\n\ngirmez. Amaç:\n\n- erişim,\n\n- dil,\n\n- varlık collision,\n\n- erken Critical sinyal\n\ntestidir.\n\n## 21. DİL EVRENİ\n\nAna sentetik dil sicili:\n\n- 24 Population Panel dili\n\n- 12 Language Fairness sentinel dili\n\nolmak üzere:\n\n36 sentetik dil–yerel ayar hücresi\n\ntaşır. Kodlar:\n\n### L01–L36\n\nşeklindedir. L01 ve L02 için Türkçe ve İngilizce örnek metinler yayımlanabilir. Diğer dil nesneleri: gerçek dil performansı iddiası üretmemek için sentetik kimlik taşır.\n\n## 22. DİL TAHSİSİ\n\nKullanıcı dil tahsisi:\n\n- ülkenin resmî diline göre değil,\n\n- kullanıcının sınama görevini doğal biçimde yapacağı ana görev diline göre\n\nyapılır. Çok dilli kullanıcı: ana nüfus ağırlığında bir kişi olarak kalır, birden fazla tam kişi olmaz. Dil Adaleti Annex’i: düşük örnekli L25–L36 hücrelerini fazla örnekler, küresel skor için gerçek sentetik dil paylarına geri ağırlıklandırır.\n\n## 23. İSTEM EŞDEĞERLİK ENJEKSİYONU\n\nSınama yalnız doğru çevirileri içermemelidir. Language Equivalence Annex şu vakaları içerir:\n\n- Doğru semantik eşdeğerlik\n\n- Güven görevi eklenmiş çeviri\n\n- Tavsiye’a dönüşen çeviri\n\n- Varlık anchor drift\n\n- Coğrafya drift\n\n- Zaman drift\n\n- “Dünya lideri” ön varsayımı\n\n- Kaynak emri eklenmesi\n\n- Aşırı resmiyet\n\n- Kullanılamaz makine çevirisi\n\nBu vakaların bir bölümü:\n\n- AI dil performansı,\n\n- istem aracı kusuru\n\nayrımını sınar. İstem eşdeğerlik kusuru bulunan vaka: gerçek AI fairness skoruna doğrudan yüklenemez.\n\n## 24. SENTETİK TRUTH PACK\n\nSYNTH-APPLE-TP-001 en az şu alanları taşır:\n\nTruth Pack ayrıca:\n\n- 12 Official Claim Only,\n\n- 10 Contradicted,\n\n- 8 Unresolved,\n\n- 6 Historical,\n\n- 4 Restrictedly Verified\n\ndurum üretir. Bu dağılım: hakemlik statülerinin tamamını sınamak için kullanılır.\n\n## 25. SENTETİK TRUTH PACK’İN ÇEKİRDEK HÜKÜMLERİ\n\nAşağıdaki örnekler tamamen sentetiktir: apple.com, APPLE-SYNTH-HOLDINGS-001 ile ilişkilidir. Ana faaliyetler cihaz, yazılım ve dijital hizmet kategorileridir. Ürün ve hizmet kullanılabilirliği pazara göre değişir. Fiyat ve vergi koşulları bütün ülkelerde aynı değildir. Ana varlık genel amaçlı banka değildir. Ana varlık hukuk veya sağlık hizmeti sunmaz. Ödeme bağlı kuruluşunun sınırlı yerel yetkisi ana varlığa evrensel bankacılık yetkisi vermez. “Dünyanın en yenilikçi şirketi” ifadesi sentetik resmî öz konumlandırmadır; bağımsız üstünlük gerçeği değildir. “Yüzde 99 memnuniyet” iddiasının paydası doğrulanmamıştır. Bazı tarihsel partnerlikler referans tarihinde sona ermiştir. Bazı ürünler yalnız belirli sentetik pazarlarda bulunur. Bütün projeler veya ürünler için yüzde 100 sonuç garantisi yoktur.\n\nSentetik kamu kurumu veya üniversite endorsement’ı bulunmamaktadır. Bir franchise’ın yerel kaydı ana varlığın doğrudan işletmesi değildir. Belirli müşteri ilişkileri kısıtlı kanıtla doğrulanmış fakat kamuya keşfedilebilir değildir. Bu hükümler gerçek Apple hakkında iddia değildir.\n\n## 26. KANIT AİLELERİ\n\nSentetik Truth Pack aşağıdaki kanıt ailelerini taşır:\n\n### EF-01 — Kanonik birinci taraf ürün sayfaları\n\n### EF-02 — Sentetik şirket sicili\n\n### EF-03 — Sentetik yerel fiyat kayıtları\n\n### EF-04 — Sentetik düzenleyici bağlı kuruluş kaydı\n\n### EF-05 — Sentetik partner sözleşmeleri\n\n### EF-06 — Sentetik bağımsız editoryal inceleme\n\n### EF-07 — Sentetik işlemsel veri\n\n### EF-08 — Sentetik kullanıcı kayıtları\n\n### EF-09 — Sentetik tarihsel arşiv\n\n### EF-10 — Sentetik karşı kanıt sicili\n\nAyrıca dört kanıt aklama zinciri bulunur:\n\n### EL-01 — Öz beyan → sponsorlu haber → blog → AI özeti\n\n### EL-02 — Şirket ödülü → çoklu kopya site → sahte consensus\n\n### EL-03 — Çalışan yorumu → üniversite endorsement’ı gibi sunum\n\n### EL-04 — Bağlı kuruluş lisansı → ana varlık yetkisi gibi aktarım\n\n## 27. GİZLİ ÜRETİCİ GERÇEKLİĞİ\n\nHer sentetik yanıt için:\n\n#### Generator Truth Record\n\noluşturulur. Bu kayıt şunları taşır: Hangi iddialar üretildi? Hangi iddia doğru? Hangisi kısmen doğru? Hangisi yanlış varlığa ait? Hangisi outdated? Hangisi unsupported? Hangisi Critical veya Major? Hangi omission kasıtlı? Hangi atıf sahte veya yanlış kapsamlı? Yanıtın gerçek RP statüsü nedir? Hangi component’lar etkilenmelidir? Bu kayıt:\n\n- veri üretilmeden önce oluşturulur,\n\n- hash’lenir,\n\nhakemlik tamamlanana kadar mühürlenir. Hakemler Generator Truth’u göremez.\n\n## 28. ÜRETİCİ GERÇEKLİĞİNİN KİLİDİ\n\nGenerator Truth paketi:\n\n- hash,\n\n- zaman damgası,\n\n- random seed manifesti,\n\n- üretim kodu sürümü,\n\n- şablon sürümü\n\ntaşımalıdır. Skor sonucu görüldükten sonra:\n\n- etiket değiştirilemez,\n\n- önem derecesi düşürülemez,\n\ndoğru/yanlış dağılımı yeniden ayarlanamaz. Gerçek üretim hatası bulunursa:\n\n- yeni sınama sürümü,\n\n- eski corpus’un etkilenme kaydı\n\noluşturulur.\n\n## 29. SENTETİK AI ÜRÜNLERİ\n\nSınama on sağlayıcıdan bağımsız sentetik AI ürün örneği kullanır:\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\nBunlar gerçek AI sağlayıcılarının taklidi veya kod adı değildir. Her sentetik ürün farklı failure mode profili taşır.\n\n## 30. SENTETİK AI PROFİLLERİ\n\nBu profil dağılımı, NOMOS’un yalnız en yüksek ortalamayı ödüllendirmediğini sınar.\n\n## 31. PROFİL PARAMETRELERİ\n\nHer sentetik AI ürünü şu latent parametreleri taşır:\n\n- Core varlık accuracy\n\n- Factual support\n\n- Kapsam overreach\n\n- Temporal lag\n\n- Attribution loss\n\n- Atıf mismatch\n\n- Refusal probability\n\n- No-yanıt probability\n\n- Low-resource language penalty\n\n- Clean–Natural gap\n\n- Wave drift\n\n- Critical-event probability\n\n- Major-event probability\n\n- Verbosity\n\n- Self-correction probability\n\n- Hallucinated atıf probability\n\nParametreler: ana corpus oluşturulmadan önce kilitlenir, nihai sonuç görüldükten sonra değiştirilemez.\n\n## 32. ANA CORPUS HATA TABAN ORANLARI\n\nPrincipal Prevalence Corpus gerçekçi seyrek hata mantığı kullanır. Aday küresel sentetik oranlar:\n\n- Full/Advisory Pass: yüksek çoğunluk\n\n- Conditional Pass: ürün profiline göre yüzde 2–15\n\n- Major Fail: yüzde 0–8\n\n- Confirmed Critical: yüzde 0–0,5\n\n- Unresolved: yüzde 0–3\n\n- No Usable Yanıt: yüzde 0–8\n\n- Not Ratable: capture corpus’undan sonra yüzde 0–2\n\nBu oranlar her ürün için farklıdır. Bunlar gerçek AI piyasası hakkında tahmin değildir. Sentetik stres dağılımıdır.\n\n## 33. ÖNEM DERECESİ CHALLENGE CORPUS\n\nCritical hata gerçekçi prevalansta nadir olduğundan her gate için yeterli doğrulama vakası gerekir. Challenge Corpus şu yapıyı taşımalıdır:\n\nAyrıca:\n\n- 1.200 Major,\n\n- 600 zor Moderate,\n\n- 600 Critical’a benzeyen fakat Critical olmayan negatif kontrol\n\nvakası üretilebilir. Toplam Önem derecesi Challenge: 3.600 vaka olur. Bu corpus ana prevalans skoruna giremez.\n\n## 34. NEGATİF CRITICAL KONTROLLERİ\n\nCritical false-positive oranını sınamak için şu tür vakalar bulunmalıdır:\n\n- Hukuki son ek eksik ama doğru marka\n\n- Küçük fiyat yuvarlama farkı\n\n- Tarihsel ödül yılının küçük sapması\n\n- Atıf biçim hatası fakat maddi iddia doğru\n\n- Uygun ihtiyat\n\n- Sınırlı fakat zararsız omission\n\n- Kullanıcının açıkça görüş olarak sunduğu olumsuz yorum\n\n- Gerçek partnerliğin tarih kapsamı küçük ölçüde belirsiz\n\n- Şirket öz beyanının doğru biçimde attribution ile aktarılması\n\nHakemlerin her güçlü kelimeyi Critical yapması engellenmelidir.\n\n## 35. HATA ENJEKSİYON MATRİSİ\n\nHer yanıt için hata vektörü:\n\nH_i = (E_i, F_i, S_i, T_i, A_i, M_i, C_i, O_i, R_i)\n\nşeklinde tutulur. Burada:\n\n- Ei: varlık error\n\n- Fi: factual error\n\n- Si: kapsam error\n\n- Ti: temporal error\n\n- Ai: attribution error\n\n- Mi: modality error\n\n- Ci: atıf error\n\n- Oi: omission\n\n- Ri: relevance/refusal error\n\nHatalar bağımsız olmak zorunda değildir. Örnek: Bağlı kuruluş lisansının ana varlığa aktarılması aynı anda:\n\n- wrong varlık,\n\n- kapsam overreach,\n\n- false authority,\n\n- Critical tavsiye\n\nüretebilir. Bu vakalar Root Finding Cluster olarak bağlanır.\n\n## 36. YANIT ÜRETİMİ\n\nSentetik yanıt üretimi üç aşamalıdır.\n\n### 36.1. Semantik Plan\n\nGenerator Truth Record’a göre:\n\n- aktif doğru iddialar,\n\n- aktif yanlış iddialar,\n\n- omission’lar,\n\n- atıf davranışı,\n\n- yanıt status\n\nbelirlenir.\n\n### 36.2. Dilsel Gerçekleştirme\n\nAynı semantik plan:\n\n- kısa,\n\n- uzun,\n\n- dolaylı,\n\n- modal,\n\n- attribution’lı,\n\n- kendini düzelten,\n\n- çelişkili\n\nfarklı yüzeylerde yazılır.\n\n### 36.3. Arayüz ve Capture Gerçekleştirmesi\n\nYanıt:\n\n- mock web,\n\n- mock mobile,\n\n- mock atıf paneli,\n\n- mock error ekranı\n\niçinde render edilir. Bütün görseller:\n\n### SYNTHETIC SINAMA — NOT LIVE AI OUTPUT\n\nfiligranı taşımalıdır.\n\n## 37. ŞABLON EZBERİNİ ÖNLEME\n\nHer iddia yalnız tek cümle şablonuyla üretilmemelidir. Örnek sahte üstünlük iddiası şu biçimlerde üretilebilir:\n\n- “Dünyanın en yenilikçi şirketidir.”\n\n- “Çoğu bağımsız kaynağa göre sektörün tartışmasız lideridir.”\n\n- “Pazar genelinde en güvenilir seçenek olarak kabul edilir.”\n\n- “Küresel ölçekte ilk sırada yer aldığı doğrulanmıştır.”\n\n- “Rakiplerinin tamamından üstün olduğu söylenebilir.”\n\nHakemlik sistemi kelime listesi değil, anlam değerlendirmesi yapmalıdır.\n\n## 38. ÖRTÜK HATA ÜRETİMİ\n\nChallenge Corpus’un en az üçte biri hatayı açık cümle olarak değil:\n\n- ön varsayım,\n\n- implicature,\n\n- modalite,\n\n- attribution omission,\n\n- tavsiye,\n\n- varlık coreference\n\niçinde taşımalıdır. Örnek: “Sınırlı ödeme hizmetleri sunması, ana şirketin bankacılık düzenlemelerine tabi ve lisanslı olduğunu gösterir.” Burada yanlışlık:\n\n- doğrudan “bankadır” kelimesine değil,\n\n- türetilmiş yetki aktarımına\n\nyerleşmiştir.\n\n## 39. ATIF ÜRETİMİ\n\nSentetik atıf’lar şu sınıfları içerir:\n\n- Doğrudan destekleyen\n\n- Yalnız attribution’ı destekleyen\n\n- Kısmen destekleyen\n\n- Başka ülkeye ait\n\n- Başka varlığa ait\n\n- Eski\n\n- İlgisiz\n\n- İçeriği ters\n\n- Olmayan\n\n- Aynı kök kaynağın kopyası\n\n- Kısıtlı kanıtı kamu kaynağı gibi gösteren\n\n- Sahte üniversite veya kamu endorsement’ı üreten\n\nAtıf URL’leri gerçek alan adlarına yönlendirilmemelidir. Örnek: https://evidence.synthetic.example/EF-004 kullanılabilir.\n\n## 40. REFERENCE GAP ENJEKSİYONU\n\nSınamanın bazı yanıtları Truth Pack’te bulunmayan fakat:\n\n- doğru,\n\n- yanlış,\n\n- değerlendirilmesi mümkün olmayan\n\nyeni iddialar üretir. Hakem doğru davranış olarak:\n\n### REFERENCE GAP\n\naçmalıdır. Sınama şu iki yanlış davranışı ölçer:\n\n- Reference gap’i otomatik yanlış saymak\n\n- Reference gap’i otomatik doğru saymak\n\n## 41. OMISSION ENJEKSİYONU\n\nOmission vakaları üç düzeyde üretilir:\n\n- Optional detail omission\n\n- Required element omission\n\n- Material boundary omission\n\nÖrnek: İstem: “Şirket Almanya’da ödeme hizmeti sunuyor mu ve hangi sınırlar geçerli?” Yanıt: “Şirket ödeme hizmetleri sunar.” Truth Pack:\n\n- yalnız ayrı bağlı kuruluş,\n\n- yalnız sınırlı kullanıcı grubu,\n\n- yalnız belirli yargı alanı\n\ngösteriyorsa:\n\n- varlık,\n\n- kapsam,\n\n- boundary omission\n\nbirlikte değerlendirilebilir.\n\n## 42. ÖZ DÜZELTME VAKALARI\n\nSınama şu yanıt biçimlerini içerir:\n\n- Yanlış iddia, sonra açık geri çekme\n\n- Yanlış iddia, sonra belirsiz yumuşatma\n\n- Doğru iddia, sonra yanlış çelişki\n\n- Atıf sonrası öz düzeltme\n\n- Kullanıcı takip mesajı olmadan aynı cevapta düzeltme\n\n- Yalnız disclaimer ekleyip yanlış iddiayı koruma\n\nAmaç:\n\n- gerçek öz düzeltme,\n\n- sahte düzeltme,\n\n- çözülmeyen iç çelişki\n\nayrımını sınamaktır.\n\n## 43. CONTROLLED–NATURAL PANEL MODÜLÜ\n\nDiagnostic Annex’in 1.000 vakası: aynı sentetik kullanıcı profillerinin Clean ve Natural ikizlerini taşır. Natural koşulda:\n\n- hafıza,\n\n- özel talimat,\n\n- önceki marka görüşü,\n\n- farklı plan,\n\n- araç kullanımı\n\nenjekte edilir. Generator Truth şu ayrımı korur:\n\n- Kullanıcıya uygun biçimsel değişim\n\n- Meşru tavsiye farkı\n\n- Maddi gerçeklik drift’i\n\n- Marka lehine talimat\n\n- Marka aleyhine talimat\n\n- Restricted bilgi sızıntısı\n\nUSI bileşeni bu modülle sınanır.\n\n## 44. DALGA MİMARİSİ\n\nAna corpus üç dalga taşır:\n\nHer dalgada:\n\n- yeni 10.000 sentetik kullanıcı,\n\n- aynı Core Mirror İstem sürümü,\n\n- aynı temel Truth Pack ontolojisi\n\nkullanılır. Bazı ürünlerde kontrollü drift enjekte edilir.\n\n## 45. DALGA DRIFT SENARYOLARI\n\nSentetik AI ürünleri için şu değişimler enjekte edilir:\n\n- SYNTH-AI-02: Verbosity artışı\n\n- SYNTH-AI-03: L25–L36 dil düşüşü\n\n- SYNTH-AI-04: Natural panel farkı büyümesi\n\n- SYNTH-AI-05: Atıf laundering artışı\n\n- SYNTH-AI-07: Eski fiyat ve ürün kullanılabilirliği\n\n- SYNTH-AI-10: W2’de tekil Critical, W3’te düzeltme\n\nAmaç:\n\n### STR,\n\ngüncel status, historical incident, düzeltme kayıtlarını sınamaktır.\n\n## 46. DALGA İÇİ SİSTEM DEĞİŞİKLİĞİ\n\nBir sentetik AI ürününde W2’nin ortasında:\n\n- model etiketi,\n\n- atıf görünümü,\n\n- web modu\n\ndeğiştirilir. Doğru NOMOS davranışı:\n\n- dalgayı alt dalgaya ayırmak,\n\n- mixed-system-state uyarısı üretmek\n\nolmalıdır. Yanlış davranış: bütün W2’yi tek sabit ürün skoru saymaktır.\n\n## 47. EXTERNAL EVENT ENJEKSİYONU\n\nW3 sırasında sentetik varlık hakkında yeni bir olay üretilir:\n\n- fiyat değişikliği,\n\n- ürün sonlandırması,\n\n- yerel hizmet açılışı,\n\n- lisans bağlı kuruluş değişimi\n\ngibi. Truth Pack: W3A ve W3B sürümlerine ayrılır. Hakemlerin bütün cevapları tek referans zamanına bağlaması test edilir.\n\n## 48. SENTETİK NOMOS CAPTURE\n\nHer ana yanıt için sentetik evidence bundle oluşturulur:\n\n- Observation manifest\n\n- İstem artifact\n\n- Raw yanıt artifact\n\n- Mock screenshot\n\n- System-state artifact\n\n- Time vector\n\n- Attempt log\n\n- Integrity manifest\n\n- Privacy manifest\n\n- Validation record\n\nGeçerli paketler: gerçek sınama dağılımına girer. Kusurlu paketler: Capture Integrity Corpus’a göre sınıflandırılır.\n\n## 49. CAPTURE HATA SINIFLARI\n\nSınama şu hata türlerini üretir:\n\n- Exact duplicate\n\n- Near-duplicate screenshot\n\n- İstem mismatch\n\n- İstem truncation\n\n- Yanıt truncation\n\n- Missing yanıt end\n\n- Wrong AI product metadata\n\n- Outside-wave timestamp\n\n- Device clock offset\n\n- Delayed upload\n\n- Hash mismatch\n\n- Tamper-before-hash\n\n- Tamper-after-hash\n\n- User regeneration\n\n- Technical retry\n\n- User interruption\n\n- System transformation\n\n- Redaction on raw file\n\n- Valid accessibility alternative\n\n- False accessibility claim\n\nAmaç: capture validity ile semantic accuracy’yi ayırmaktır.\n\n## 50. SINAMA FİLİGRANI\n\nBütün görseller ve public yanıt kayıtları şu görünür işareti taşımalıdır: SYNTHETIC NOMOS SINAMA / NOT A LIVE AI YANIT / NOT AN APPLE OR PROVIDER PERFORMANCE CLAIM Filigran: claim text’ini kapatmamalı, hakemlerin anlam değerlendirmesini bozmamalıdır. Hakemlik için kullanılan kör kopyada filigran: sentetik olduğunu gösterir, Generator Truth etiketini göstermez.\n\n## 51. RANDOMIZATION\n\nSınama üretimi sürümlü pseudorandom yöntem kullanır. Her random karar:\n\n- sınama seed’i,\n\n- alt-modül seed’i,\n\n- şablon seçimi,\n\n- hata enjeksiyonu,\n\n- kullanıcı tahsisi,\n\n- slot tahsisi\n\nüzerinden yeniden üretilebilir olmalıdır. Random seed: ana corpus üretiminden önce hash’lenir, sonuçtan sonra değiştirilemez.\n\n## 52. RANDOMNESS İLE KEYFÎLİK AYRIMI\n\nRandomization: sonuçtan bağımsız tahsis sağlar. Keyfîlik: üreticinin istediği yanıtı seçmesi anlamına gelir. Randomization manifesti olmadan: “Rastgele ürettik.” ifadesi yeterli değildir.\n\n## 53. VERİ SIZINTISI\n\nSınama leakage şu biçimlerde oluşabilir: Generator Truth hakeme gösterilir. Yanıt şablon adı önem derecesi’yi açıklar. Dosya adı critical-license-001.png olur. UI rengi hata türünü gösterir. Atıf kodu doğrudan doğru/yanlış etiketi taşır. Hakem aynı vakayı eğitim setinde görmüştür. AI yardımcı hakem generator koduna erişir. Puan developer holdout sonuçlarını görür. Bütün bu kanallar kapatılmalıdır.\n\n## 54. DOSYA ADLARI\n\nKör hakemlik paketlerinde dosya adı:\n\n### OBS-000184\n\ngibi nötr olmalıdır. Şu adlar yasaktır:\n\n- critical-case-12\n\n- wrong-varlık\n\n- good-answer\n\n- low-resource-fail\n\n- false-atıf\n\n## 55. AYRI ROLLER\n\nSınama en az şu rollerle yönetilmelidir:\n\n- Synthetic Population Architect\n\n- Truth Pack Designer\n\n- Yanıt Generator\n\n- Seed Custodian\n\n- Leakage Auditor\n\n- Capture Corpus Designer\n\n- Claim Extraction Team\n\n- Adjudication Team\n\n- Puan Methods Team\n\n- Independent Validation Team\n\n- Public Release Custodian\n\n- Accountable Human Sınama Owner\n\nKüçük pilotta roller birleşebilir. Ancak:\n\n- Generator Truth’u bilen kişi,\n\n- nihai kör hakemlikte tek karar verici\n\nolamaz.\n\n## 56. SINAMA VERİ BÖLÜMLERİ\n\n### 56.1. Public Calibration Set\n\nHakem eğitimi ve kod kitabı testi için kullanılır. Generator Truth açıktır. Ana değerlendirmeye girmez.\n\n### 56.2. Development Set\n\nYöntem ve yazılım geliştirme için kullanılır. Etiketleri sınırlı ekibe açıktır.\n\n### 56.3. Sealed Validation Set\n\nHakemlik ve skor sistemi kilitlendikten sonra açılır. Generator Truth mühürlüdür. Ana yöntem doğrulamasını üretir.\n\n### 56.4. Renewal Holdout Set\n\nSınama’a özel aşırı uyumu sınamak için saklanır. Önceden hash’lenir. Sürüm yenilemede kullanılır. Belirsiz süreyle gizli tutulamaz. Açıklama ve yayın takvimi bulunmalıdır.\n\n## 57. ANA 30.000 CORPUS’UN SIZINTI KURALI\n\nAna Principal Prevalence Corpus:\n\n- skor yöntemi 0.9 kilitlenmeden,\n\n- claim codebook kilitlenmeden,\n\n- hakemlik rolleri belirlenmeden\n\naçılmamalıdır. Kilit sonrası: Yanıt ve evidence paketleri hakemlere açılır. Generator Truth kapalı kalır. Hakemlik biter. Skorlar hesaplanır. Sonuç manifesti kilitlenir. Generator Truth açılır. Recovery analizi yapılır.\n\n## 58. GROUND-TRUTH RECOVERY\n\nNOMOS’un sınama başarısı: yüksek skor üretmesi değildir. Başarı:\n\n> Generator Truth ile NOMOS’un geri ürettiği sonuç arasındaki farkın düşük olmasıdır.\n\nÖrnek: Generator Truth:\n\n- Strict Pass: 942\n\n- Conditional: 38\n\n- Major: 15\n\n- Critical: 2\n\n- Unresolved: 3\n\nNOMOS recovery:\n\n- Strict Pass: 940\n\n- Conditional: 40\n\n- Major: 15\n\n- Critical: 2\n\n- Unresolved: 3\n\nise yöntem güçlü olabilir. NOMOS skoru yüksek veya düşük olabilir. Önemli olan doğru geri kazanımdır.\n\n## 59. CLAIM BOUNDARY RECOVERY\n\nGenerator claim atomları:\n\n### G\n\nHakemlerin çıkardığı atomlar:\n\n### H\n\nolsun. Claim boundary precision:\n\nP = doğru eşleşmiş çıkarılan atom / çıkarılan bütün atomlar\n\nRecall:\n\nR = doğru eşleşmiş çıkarılan atom / üreteç atomları\n\nF1:\n\n### F1 = 2PR/(P+R)\n\nolarak hesaplanabilir. Atomların yalnız sayısı değil:\n\n- source span,\n\n- normalized proposition,\n\n- varlık,\n\n- qualifiers\n\neşleşmesi dikkate alınmalıdır.\n\n## 60. ATOMİK KARAR RECOVERY\n\nHer boyut için ayrı ölçüm gerekir: Varlık accuracy\n\nFactual status macro-F1\n\nKapsam macro-F1\n\nTime macro-F1\n\nAttribution macro-F1\n\nModality macro-F1\n\nAtıf eşleme F1\n\nOmission F1\n\nCombined label accuracy Unresolved/reference-gap accuracy Genel accuracy tek başına yeterli değildir. Nadir Critical sınıf yüksek genel accuracy içinde kaybolabilir.\n\n## 61. CRITICAL RECALL\n\nGenerator Truth içindeki Confirmed Critical vaka sayısı:\n\n### NC\n\nDoğru Critical olarak bulunan:\n\n### TPC\n\nolsun.\n\nRecall_C = TP_C/N_C\n\nşeklindedir. False Critical Rate:\n\nFCR = FP_C/N_non-critical\n\nolarak hesaplanabilir. Sınama:\n\n- yüksek Critical recall,\n\n- düşük false Critical rate\n\nbirlikte aramalıdır.\n\n## 62. YANIT STATUS RECOVERY\n\nHer RP sınıfı için:\n\n- precision,\n\n- recall,\n\n### F1,\n\nconfusion matrix üretilmelidir. Özellikle şu karışıklıklar görünür olmalıdır:\n\n- RP-3 ile RP-4\n\n- RP-4 ile RP-5\n\n- RP-6 ile RP-4\n\n- RP-7 ile RP-1\n\n- RP-8 ile RP-4\n\n## 63. GEO-1000 DAĞILIM HATASI\n\nStatü k için generator kullanıcı eşdeğeri: DkG NOMOS recovery: DkN olsun. Mutlak hata:\n\nE_k = |D_k^N − D_k^G|\n\nToplam normalize dağılım hatası:\n\nE_D = (1/2.000)Σ_k E_k\n\nolarak hesaplanabilir. Bu değer 0–1 aralığındadır. Sıfır tam recovery’dir.\n\n## 64. COMPONENT RECOVERY\n\nGenerator component skoru: SjG NOMOS skoru: SjN olsun. Component absolute error:\n\nAE_j = |S_j^N − S_j^G|\n\nComponent MAE:\n\nMAE_component = (1/10)Σ_{j=1}^{10} AE_j\n\nşeklindedir. Hangi component’ın daha zor geri kazanıldığı ayrıca gösterilmelidir.\n\n## 65. BİLEŞİK SKOR RECOVERY\n\n### AE_NOMOS = |NOMOS_N − NOMOS_G|\n\nolarak hesaplanır. Küçük bileşik hata: component dağılımı yanlışken yeterli sayılmaz. İki component hatası birbirini aritmetik olarak iptal etmiş olabilir. Bu nedenle:\n\n- composite error,\n\n- component error\n\nbirlikte yayımlanmalıdır.\n\n## 66. GATE RECOVERY\n\nSınama şu gate sonuçlarını ayrı sınar:\n\n- Any Critical\n\n- Critical Hold\n\n- Major Fail\n\n- Conditional\n\n- Full Candidate\n\n- Not Ratable\n\n- Unresolved\n\nGate recovery’de: bir Critical Hold’un yanlışlıkla 950+ Candidate yapılması çok ağır sınama başarısızlığıdır.\n\n## 67. FAIRNESS RECOVERY\n\nSentetik generator:\n\n- dil tabanını,\n\n- dil farkını,\n\n- ülke tabanını,\n\n- kapsama’ı\n\nönceden belirler. NOMOS:\n\n### LGF,\n\ndil floor, country floor, disparity, kapsama factor sonuçlarını geri üretmelidir. Fairness recovery:\n\n- yalnız bileşik LGF farkıyla değil,\n\n- alt bileşenleriyle\n\nölçülmelidir.\n\n## 68. DİL KUSURU İLE İSTEM KUSURU AYRIMI\n\nSınama bazı düşük dil skorlarını: AI profile penalty nedeniyle üretir. Bazılarını ise: istem equivalence failure nedeniyle üretir. Doğru NOMOS davranışı:\n\n- birincisini AI language finding,\n\n- ikincisini İstem Constitution failure\n\nolarak sınıflandırmaktır. İki sonuç aynı fairness cezasına dönüşmemelidir.\n\n## 69. CLEAN–NATURAL RECOVERY\n\nGenerator:\n\n- Clean puan,\n\n- Natural puan,\n\n- panel gap,\n\n- kişiselleştirme kaynaklı maddi drift\n\ndeğerlerini önceden belirler. NOMOS:\n\n- yalnız ilişkiyi,\n\n- nedensellik sınırını,\n\n- USI component’ını\n\ndoğru üretmelidir. Clean–Natural farkı bulunan her vaka: “hafıza neden oldu” şeklinde yorumlanmamalıdır.\n\n## 70. CAPTURE RECOVERY\n\nCapture Integrity Corpus için:\n\n- Valid\n\n- Conditionally Valid\n\n- Outside Wave\n\n- İstem Mismatch\n\n- Duplicate\n\n- Tamper Suspected\n\n- Fabricated\n\n- Withdrawn\n\nstatülerinin confusion matrix’i yayımlanmalıdır. Semantic correctness capture kararını etkilememelidir.\n\n## 71. GÜVEN ARALIĞI RECOVERY\n\nSentetik sınama aynı nüfus üretim sürecini çok sayıda tekrar çalıştırabilir. Gerçek generator parametresi: θ olsun. Yüzde 95 güven aralıklarının ampirik kapsama’ı:\n\nKapsama = θ'yı içeren aralık sayısı / toplam tekrar\n\nolarak hesaplanır. Yüzde 95 yöntem: yaklaşık yüzde 95 kapsama üretmelidir. Aşırı dar veya aşırı geniş aralıklar ayrı değerlendirilir.\n\n## 72. NADİR OLAY TESTİ\n\nSıfır, bir, iki ve beş Critical olaylı sentetik senaryolar ayrı üretilmelidir. NOMOS şu alanları doğru göstermelidir:\n\n- Observed event count\n\n- Weighted rate\n\n- One-sided upper bound\n\n- Incident state\n\n- Kapsam\n\n- Confirmatory sampling requirement\n\nSıfır olay: sıfır risk olmamalıdır. Bir olay: yüzde 100 sistem başarısızlığı olmamalıdır.\n\n## 73. ADAY SINAMA KABUL EŞİKLERİ\n\n### CANDIDATE THRESHOLDS — ADAY EŞİKLER\n\nAşağıdaki eşikler pilot ve bağımsız inceleme öncesi adaydır:\n\nBu eşikler nihai standart değildir. Sınamanın görevi bu eşiklerin gerçekçi olup olmadığını da göstermektir.\n\n## 74. SIFIR TOLERANSLI SINAMA HATALARI\n\nAşağıdaki durumlar tek vakada bile sınama release’ini durdurabilir:\n\n- Generator Truth leakage\n\n- Ana corpus etiketinin sonuçtan sonra değiştirilmesi\n\n- Critical vakayı sistematik olarak kaçıran kuralın bilinmesine rağmen yayına devam edilmesi\n\n- Gerçek Apple veya gerçek AI sağlayıcısı performansı gibi sunum\n\n- Sentetik ekran görüntüsünün canlı cevap gibi yayımlanması\n\n- Düşük skorlu sistem veya dilin sonradan çıkarılması\n\n- Sınama seed’inin değiştirilmesi\n\n- Holdout sonucuna göre skor formülünün sessizce ayarlanması\n\n- Ham corpus’un yayımlanan manifestle uyuşmaması\n\n- Başarısız sınama sonucunun saklanması\n\n## 75. SINAMA BAŞARI SEVİYELERİ\n\n### BQ-0 — NOT EXECUTED\n\nSınama yalnız tasarım aşamasındadır.\n\n### BQ-1 — GENERATION VALIDATED\n\nSentetik corpus yeniden üretilebilmiştir. Hakemlik ve skor recovery henüz yapılmamıştır.\n\n### BQ-2 — İŞLEM HATTI DRY RUN\n\nCapture, claim extraction ve skor zinciri bir kez çalıştırılmıştır. Bağımsız doğrulama yoktur.\n\n### BQ-3 — SEALED VALIDATION PASSED\n\nMühürlü validation corpus’unda aday eşikler karşılanmıştır.\n\n### BQ-4 — INDEPENDENT REPRODUCTION\n\nBağımsız ekip aynı corpus’tan karşılaştırılabilir sonuç üretmiştir.\n\n### BQ-5 — EXTERNAL MULTI-SITE VALIDATION\n\nBirden fazla bağımsız kurum sınamayı farklı ortamlarda tekrar etmiştir. NOMOS skor metodolojisi gerçek şirketler için kamu standardı adayı olmadan önce en az:\n\n### BQ-4\n\ndüzeyini hedeflemelidir.\n\n## 76. METAMORFİK TESTLER\n\nSınama yalnız sabit cevapları değerlendirmemelidir. Aynı anlamı koruyan dönüşümlerde sonuç kararlı olmalıdır.\n\n### 76.1. Paraphrase Testi\n\nAynı atomik iddia farklı cümleyle yazılır. Hakemlik sonucu değişmemelidir.\n\n### 76.2. Cümle Sırası Testi\n\nİddiaların sırası değişir. Centrality dışında truth status değişmemelidir.\n\n### 76.3. Atıf Yeri Testi\n\nAtıf aynı iddiaya açıkça bağlı kalırken paragraf içindeki yeri değişir. Atıf desteği aynı kalmalıdır.\n\n### 76.4. Attribution Testi\n\n“Şirket söylüyor.” ifadesi kaldırılır. EPI ve attribution sonucu değişmelidir.\n\n### 76.5. Modalite Testi\n\n“Kesindir.” ifadesi: “Muhtemeldir.” olarak değişir. Truth Pack belirsizse modality sonucu iyileşebilir.\n\n### 76.6. Varlık Testi\n\nAynı doğru iddia yanlış bağlı kuruluşa aktarılır. Varlık ve kapsam sonucu bozulmalıdır.\n\n### 76.7. Zaman Testi\n\nTarihsel iddia güncel hâle getirilir. TLA düşmelidir.\n\n### 76.8. Boundary Testi\n\nKullanıcı kararını değiştiren sınır cümlesi çıkarılır. SBI ve gerekli durumda Critical gate değişmelidir.\n\n## 77. KARŞIT SINAMA TESTLER\n\nSınama şu saldırıları içermelidir:\n\n- Çok akıcı fakat yanlış cevap\n\n- Çok atıf’lı fakat evidence-laundered cevap\n\n- Yüksek doğru atom sayısı içinde tek Critical\n\n- Uygun ihtiyat gibi görünen kaçamak cevap\n\n- Kısa fakat yeterli cevap\n\n- Uzun fakat incidental hata dolu cevap\n\n- Öz düzeltme içeren ağır yanlış\n\n- Doğru sayı, yanlış bağımsızlık iddiası\n\n- Gerçek bağlı kuruluş lisansı, yanlış ana varlık\n\n- Güncel fiyat, yanlış ülke\n\n- Doğru müşteri ilişkisi, yanlış zaman\n\n- Kullanıcı yorumunu nüfus gerçeği yapan cevap\n\n- Şikâyeti kesin suç olarak sunan cevap\n\n- Kısıtlı kanıtı kamuya açık atıf gibi gösteren cevap\n\n- Gerçek atıfın söylediğinin tersini iddia eden cevap\n\n## 78. SINAMANIN KENDİSİ İÇİN TRUTH PACK\n\nApple-SYNTH Truth Pack dışında sınamanın kendi metodolojik gerçeklik paketi bulunmalıdır. Bu paket şunları taşır: Kaç yanıt üretildi? Kaçı ana corpus? Kaçı challenge corpus? Kaç Critical ve Major generator etiketi var? Seed neydi? Hangi kod sürümü kullanıldı? Hangi dosyalar dışlandı? Hakemler neyi gördü? Hangi etiketler ne zaman açıldı? Skor yöntemi ne zaman kilitlendi? Hangi recovery sonuçları elde edildi? Hangi eşikler karşılanmadı? Sınama: kendi sonuçlarının Truth Pack’ini oluşturmadan yöntem doğrulaması ilan edemez.\n\n## 79. SINAMA KAMU SONUÇ KARTI\n\nKamu kartı en az şu alanları taşımalıdır:\n\n#### Kimlik\n\nSınama adı Sürüm Sentetiklik statüsü Kullanılan anchor Gerçek şirket/performance non-claim bildirimi\n\n#### Corpus\n\nAna yanıt: 30.000 Diagnostic Annex Önem derecesi Challenge Capture Integrity Gold Adjudication\n\n#### Generator Truth\n\nKilit zamanı Seed manifesti Label dağılımı Leakage audit\n\n#### Recovery\n\nClaim boundary F1\n\nCritical recall Critical false-positive\n\nRP macro-F1\n\nComponent MAE\n\nComposite error Fairness error CI kapsama Capture accuracy\n\n#### Sonuç\n\nBQ seviyesi Geçen eşikler Kalan sorunlar Yeniden test gereksinimi Bağımsız tekrar durumu Bu kart hiçbir gerçek AI ürününü sıralamamalıdır.\n\n## 80. ZORUNLU NORMATİF HÜKÜMLER\n\n**CH17-N01**\n\nApple.com Sentetik Sınamanın ölçüm nesnesi NOMOS metodolojisi olmalıdır; gerçek Apple veya gerçek AI sağlayıcısı performansı olmamalıdır.\n\n**CH17-N02**\n\nSınamanın bütün kamu materyalleri sentetiklik ve non-claim bildirimi taşımalıdır.\n\n**CH17-N03**\n\nSentetik varlık Apple.com anchor’ından açıkça ayrılmış APPLE-SYNTH kimliği taşımalıdır.\n\n**CH17-N04**\n\nSentetik Truth Pack kayıtları gerçek Apple gerçekliği gibi kullanılamaz.\n\n**CH17-N05**\n\nSentetik AI ürün kimlikleri gerçek sağlayıcıların örtük kodları veya taklitleri olarak sunulamaz.\n\n**CH17-N06**\n\nAna Principal Prevalence Corpus, Önem derecesi Challenge Corpus, Capture Integrity Corpus ve Adjudication Gold Corpus ayrı tutulmalıdır.\n\n**CH17-N07**\n\nÖnem derecesi Challenge vakaları gerçek prevalans oranına eklenemez.\n\n**CH17-N08**\n\nCapture kusurlu vakalar semantik ürün başarısızlığı paydasına açıklamasız biçimde eklenemez.\n\n**CH17-N09**\n\nGold calibration vakaları ana skor corpus’una giremez.\n\n**CH17-N10**\n\nAna 30.000 yanıt corpus’u on sentetik AI ürünü, 1.000 benzersiz kullanıcı ve üç dalga yapısını korumalıdır.\n\n**CH17-N11**\n\nAna corpus’ta aynı sentetik insan birimi farklı ürün veya dalgalarda yeniden kullanılamaz.\n\n**CH17-N12**\n\nAI ürünleri farklı insan kimlikleri kullansa da eşlenmiş nüfus dağılımları taşımalıdır.\n\n**CH17-N13**\n\nAna 30.000 corpus’ta bütün kullanıcılar aynı kanonik Core Mirror niyetini almalıdır.\n\n**CH17-N14**\n\nDil sürümleri gerçek dil uzmanlığı olmadan doğrulanmış canlı çeviri gibi sunulamaz.\n\n**CH17-N15**\n\nSentetik dil kodları gerçek dil performansı iddiası üretmek için kullanılamaz.\n\n**CH17-N16**\n\nGerçek ülke nüfusu kullanılmıyorsa ülke kodları ve tahsisler sentetik olarak açıkça etiketlenmelidir.\n\n**CH17-N17**\n\nSentetik ülke tahsisi nüfusa orantılı algoritmayı ve toplam 1.000 koşulunu korumalıdır.\n\n**CH17-N18**\n\nKüçük ülke görünürlüğü ana Population Panel ağırlığını bozmayacak Sentinel Annex ile sağlanmalıdır.\n\n**CH17-N19**\n\nÇok dilli kullanıcı ana nüfus ağırlığında birden fazla tam kişi sayılamaz.\n\n**CH17-N20**\n\nDiagnostic Annex ana 30.000 yanıt sonucuyla aynı paydada gösterilemez.\n\n**CH17-N21**\n\nSınamanın kanonik Truth Pack’i yanıt’lar üretilmeden önce kilitlenmelidir.\n\n**CH17-N22**\n\nGenerator Truth her yanıt için önceden oluşturulmalı ve hakemlik sonuna kadar gizlenmelidir.\n\n**CH17-N23**\n\nGenerator Truth etiketi yanıt metni, dosya adı, UI veya metadata üzerinden sızdırılamaz.\n\n**CH17-N24**\n\nGenerator Truth sonuçlar görüldükten sonra sessizce değiştirilemez.\n\n**CH17-N25**\n\nÜretim hatası bulunursa yeni sınama sürümü oluşturulmalı ve eski corpus’un etkisi kaydedilmelidir.\n\n**CH17-N26**\n\nRandom seed ve üretim kodu ana corpus üretiminden önce kilitlenmelidir.\n\n**CH17-N27**\n\n“Rastgele üretildi” iddiası seed ve algoritma manifesti olmadan kullanılamaz.\n\n**CH17-N28**\n\nSentetik AI ürün profilleri sonuç görülmeden önce tanımlanmalıdır.\n\n**CH17-N29**\n\nDüşük skorlu ürün profili sonuçtan sonra çıkarılamaz veya yumuşatılamaz.\n\n**CH17-N30**\n\nSınama bütün Critical gate türlerini yeterli challenge vakasıyla sınamalıdır.\n\n**CH17-N31**\n\nHer güçlü veya olumsuz ifade Critical sayılamaz; Critical’a benzeyen negatif kontrol vakaları bulunmalıdır.\n\n**CH17-N32**\n\nAna corpus gerçekçi nadir Critical prevalansını; challenge corpus ise Critical tespit gücünü ölçmelidir.\n\n**CH17-N33**\n\nChallenge corpus’ta fazla örneklenen Critical vakalar ana Critical oranını değiştiremez.\n\n**CH17-N34**\n\nHata enjeksiyonu açık ve örtük, direct ve attribution-temelli vakaları kapsamalıdır.\n\n**CH17-N35**\n\nSınama yalnız kolay kelime kalıplarıyla Critical hata üretmemelidir.\n\n**CH17-N36**\n\nAynı semantik hata farklı paraphrase ve cümle yapılarında üretilmelidir.\n\n**CH17-N37**\n\nAtıf sınamayı doğrudan destek, partial support, attribution-only, wrong kapsam, fabricated ve lineage laundering vakalarını taşımalıdır.\n\n**CH17-N38**\n\nSentetik atıf’lar gerçek kurum veya kişilere yönlendirilemez.\n\n**CH17-N39**\n\nReference gap vakaları otomatik doğru veya yanlış etiketi taşımamalıdır.\n\n**CH17-N40**\n\nOmission corpus’u optional, required ve Critical boundary omission ayrımını sınamalıdır.\n\n**CH17-N41**\n\nClean–Natural modülü meşru kişiselleştirme ile maddi gerçeklik drift’ini ayırmalıdır.\n\n**CH17-N42**\n\nDalga mimarisi aynı istem ve bağımsız kullanıcılarla tekrar ölçümünü korumalıdır.\n\n**CH17-N43**\n\nDalga içi sistem değişikliği alt dalga veya mixed-state kaydı üretmelidir.\n\n**CH17-N44**\n\nSentetik dış olay Truth Pack zaman sürümüyle birlikte işlenmelidir.\n\n**CH17-N45**\n\nSentetik NOMOS Capture paketleri geçerli ve kusurlu evidence chain örneklerini birlikte taşımalıdır.\n\n**CH17-N46**\n\nBütün sentetik ekranlar canlı AI çıktısı olmadığını gösteren görünür filigran taşımalıdır.\n\n**CH17-N47**\n\nFiligran claim anlamını veya hakemlik kararını bozamaz.\n\n**CH17-N48**\n\nCapture kusuru ile semantic error Generator Truth’ta ayrı etiketlenmelidir.\n\n**CH17-N49**\n\nSınama leakage denetimi ana puanlama açılmadan önce tamamlanmalıdır.\n\n**CH17-N50**\n\nDosya adları veya yanıt kimlikleri önem derecesi ve doğruluk etiketi taşıyamaz.\n\n**CH17-N51**\n\nGenerator Truth’a erişen kişi nihai kör hakemlikte tek karar verici olamaz.\n\n**CH17-N52**\n\nPuan method ana sealed validation corpus’u açılmadan önce kilitlenmelidir.\n\n**CH17-N53**\n\nHoldout sonucu görüldükten sonra puan formülü sessizce ayarlanamaz.\n\n**CH17-N54**\n\nFormül değişikliği yeni puan method ve yeni validation run gerektirir.\n\n**CH17-N55**\n\nSınama başarısı üretilen NOMOS skorunun yüksekliğine göre değil, Generator Truth recovery’sine göre değerlendirilmelidir.\n\n**CH17-N56**\n\nClaim boundary, atomik karar, yanıt status, component ve composite recovery ayrı ölçülmelidir.\n\n**CH17-N57**\n\nCritical recall ve Critical false-positive oranı birlikte yayımlanmalıdır.\n\n**CH17-N58**\n\nYüksek genel accuracy nadir Critical sınıftaki başarısızlığı gizleyemez.\n\n**CH17-N59**\n\nComponent hatalarının birbirini iptal etmesi bileşik recovery başarısı olarak kullanılamaz.\n\n**CH17-N60**\n\nFairness recovery dil floor, disparity ve kapsama alt bileşenleriyle ölçülmelidir.\n\n**CH17-N61**\n\nİstem equivalence failure AI language failure gibi skorlanmamalıdır.\n\n**CH17-N62**\n\nClean–Natural farkı sınama tarafından kanıtsız nedensellik iddiasına dönüştürülemez.\n\n**CH17-N63**\n\nCapture validity recovery semantic doğruluktan bağımsız ölçülmelidir.\n\n**CH17-N64**\n\nGüven aralığı yöntemi tekrarlı sentetik örneklemlerde ampirik kapsama ile sınanmalıdır.\n\n**CH17-N65**\n\nNadir olay testleri sıfır, bir ve birden fazla Critical olay senaryosu taşımalıdır.\n\n**CH17-N66**\n\nSıfır gözlenen Critical senaryosu sıfır risk sonucu üretmemelidir.\n\n**CH17-N67**\n\nSınama kabul eşikleri aday statüde ve sürümlü olmalıdır.\n\n**CH17-N68**\n\nAday eşikler karşılanmadığında başarısız sonuç kamuya açıklanmalıdır.\n\n**CH17-N69**\n\nSınama başarısızlığı veri veya eşik değiştirilerek gizlenemez.\n\n**CH17-N70**\n\nBQ seviyesi kamu sonuç kartında görünür olmalıdır.\n\n**CH17-N71**\n\nNOMOS gerçek şirket kamu denetimine geçmeden önce en az bağımsız yeniden üretim düzeyini hedeflemelidir.\n\n**CH17-N72**\n\nMetamorfik testlerde anlamı koruyan dönüşümler hakemlik sonucunu gereksiz biçimde değiştirmemelidir.\n\n**CH17-N73**\n\nAnlamı değiştiren attribution, modality, varlık, time veya boundary dönüşümleri uygun skor değişikliği üretmelidir.\n\n**CH17-N74**\n\nSınama kendi metodolojik Truth Pack’ini ve değişiklik günlüğünü taşımalıdır.\n\n**CH17-N75**\n\nApple.com anchor’ı herhangi bir endorsement, katılım veya iş birliği izlenimiyle sunulamaz.\n\n**CH17-N76**\n\nSentetik corpus gerçek sosyal medya veya kamu kaynağına bağımsız kanıt gibi yayılamaz.\n\n**CH17-N77**\n\nSentetik yanıtların web’e indekslenmesi hâlinde sentetik statüsü makine tarafından okunabilir metadata’da da belirtilmelidir.\n\n**CH17-N78**\n\nSınama verisinin gerçek AI sistemlerince yanlışlıkla gerçek Apple bilgisi olarak alınmasını azaltacak noindex, structured disclaimer veya eşdeğer koruma kullanılmalıdır.\n\n**CH17-N79**\n\nKamu release’i yeniden üretim dosyalarını, formül sürümünü, seed manifestini ve recovery raporunu taşımalıdır.\n\n**CH17-N80**\n\nHer sınama tasarım, üretim, kilit, hakemlik, recovery ve yayın kararının hesap verebilir insan veya kurum sahibi bulunmalıdır.\n\n## 81. BAŞARISIZLIK BİÇİMLERİ\n\n**CH17-F01 — GERÇEK APPLE DENETİMİ GİBİ SUNMAK**\n\nSentetik skor gerçek şirket performansına dönüştürülür.\n\n**CH17-F02 — GERÇEK AI SAĞLAYICISINA ÖRTÜK EŞLEME**\n\nSentetik ürün profilleri belirli sağlayıcıların taklidi olarak anlatılır.\n\n**CH17-F03 — SENTETİK TRUTH PACK’İ GERÇEK KAYNAK YAPMAK**\n\nSınama iddiaları web’de gerçek Apple bilgisi gibi yayımlanır.\n\n**CH17-F04 — FİLİGRANSIZ SENTETİK EKRAN**\n\nMock AI cevabı canlı cevap gibi dolaşıma girer.\n\n**CH17-F05 — ANA VE CHALLENGE CORPUS’U BİRLEŞTİRMEK**\n\nFazla örneklenen Critical vakalar prevalansı yükseltir.\n\n**CH17-F06 — GOLD SET’İ ANA SKORA EKLEMEK**\n\nHakem eğitim vakaları gerçek kullanıcı cevabı olur.\n\n**CH17-F07 — CAPTURE KUSURUNU AI HATASI SAYMAK**\n\nYanlış dosya semantic failure’a dönüşür.\n\n**CH17-F08 — AYNI SENTETİK KULLANICIYI ÇOKLAMAK**\n\nTek kişi farklı AI ürünlerinde bağımsız nüfus birimi olur.\n\n**CH17-F09 — EŞLEŞMEYEN NÜFUSLARI ÜRÜN FARKI SAYMAK**\n\nAI ürünleri farklı kullanıcı kompozisyonunda test edilir.\n\n**CH17-F10 — ANA 1.000’İ İSTEM AİLELERİNE PARÇALAMAK**\n\nKurucu aynı-istem nüfus tahmini bozulur.\n\n**CH17-F11 — CORE SINAMAYI FULL NOMOS SAYMAK**\n\nTek istem bütün component’ları kanıtlamış gibi sunulur.\n\n**CH17-F12 — GERÇEK NÜFUS İDDİASI**\n\nSentetik C001–C193 dağılımı dünya nüfusu gibi yayımlanır.\n\n**CH17-F13 — SENTINEL’I ANA ÜLKE SKORU SAYMAK**\n\nTek ülke gözlemi population puan’a girer.\n\n**CH17-F14 — SENTETİK DİLİ GERÇEK DİL PERFORMANSI SAYMAK**\n\nL25 düşük skoru belirli yaşayan dil hakkında iddiaya dönüşür.\n\n**CH17-F15 — ÇEVİRİ KUSURUNU AI KUSURU SAYMAK**\n\nİstem drift yanlış ürün finding’i üretir.\n\n**CH17-F16 — GENERATOR TRUTH’U SONRADAN YAZMAK**\n\nHakem sonucuna uygun gizli etiket oluşturulur.\n\n**CH17-F17 — GENERATOR TRUTH LEAKAGE**\n\nHakem dosya adından veya metadata’dan doğru etiketi öğrenir.\n\n**CH17-F18 — SEED’İ SONUCA GÖRE DEĞİŞTİRMEK**\n\nDaha güzel dağılım üreten seed seçilir.\n\n**CH17-F19 — EN İYİ RANDOM RUN’I YAYIMLAMAK**\n\nBirden fazla üretimden istenen sonuç seçilir.\n\n**CH17-F20 — YALNIZ KOLAY CRITICAL VAKALAR**\n\nAçık “lisanslı bankadır” cümleleriyle yüzde 100 recall ilan edilir.\n\n**CH17-F21 — CRITICAL NEGATİF KONTROL YOKLUĞU**\n\nHer güçlü hata adayının Critical yapılması cezalandırılmaz.\n\n**CH17-F22 — PREVALANS CORPUS’UNDA AŞIRI CRITICAL**\n\nGerçekçi nadir olay yapısı kaybolur.\n\n**CH17-F23 — CHALLENGE CORPUS’TA YETERSİZ CRITICAL**\n\nCritical recall birkaç vakayla ölçülür.\n\n**CH17-F24 — PARAPHRASE YOKLUĞU**\n\nHakem anlam yerine sabit kelime kalıbını öğrenir.\n\n**CH17-F25 — ATTRIBUTION HATALARINI AÇIK YANLIŞA DÖNÜŞTÜRMEK**\n\nZor epistemik vakalar kolaylaştırılır.\n\n**CH17-F26 — ATIFLARI GERÇEK WEB’E BAĞLAMAK**\n\nSentetik yanlış iddia gerçek kaynak ve kuruma bulaşır.\n\n**CH17-F27 — REFERENCE GAP’İ ETİKETLEMEK**\n\nGenerator Truth otomatik pass veya fail verir.\n\n**CH17-F28 — OMISSION’SIZ SINAMA**\n\nSistem yalnız açık yanlışları yakalamayı öğrenir.\n\n**CH17-F29 — SELF-CORRECTION’SIZ SINAMA**\n\nİç çelişki ve retraction sistemi sınanmaz.\n\n**CH17-F30 — CLEAN–NATURAL FARKINI TEK NEDENE BAĞLAMAK**\n\nKişiselleştirme, plan ve araçlar ayrılmaz.\n\n**CH17-F31 — DALGA DRIFT’İ YOK**\n\nSTR ve güncel-status mantığı sınanamaz.\n\n**CH17-F32 — DALGA İÇİ DEĞİŞİKLİĞİ SAKLAMAK**\n\nMixed system state tek ürün skoru olur.\n\n**CH17-F33 — DIŞ OLAYI YOK SAYMAK**\n\nTruth Pack zaman sürümü test edilmez.\n\n**CH17-F34 — YALNIZ GEÇERLİ CAPTURE**\n\nCapture validity sistemi hiç zorlanmaz.\n\n**CH17-F35 — YALNIZ KOLAY TAMPER**\n\nHash mismatch tek sahtecilik türü olur.\n\n**CH17-F36 — SENTETİK EKRANI HAKEME ETİKETLİ VERMEK**\n\nUI rengi veya başlığı sonucu açıklar.\n\n**CH17-F37 — GENERATOR VE HAKEM AYNI KİŞİ**\n\nKörlük ve bağımsızlık yok olur.\n\n**CH17-F38 — SKOR YÖNTEMİNİ VALIDATION SONRASI AYARLAMAK**\n\nSınama’a aşırı uyum oluşur.\n\n**CH17-F39 — HOLDOUT’U SONRADAN ÜRETMEK**\n\nZor vakalar sonuçlara göre yazılır.\n\n**CH17-F40 — HOLDOUT’U SONSUZA KADAR GİZLEMEK**\n\nSınama bağımsız yeniden üretilemez.\n\n**CH17-F41 — BAŞARIYI YÜKSEK NOMOS SKORU SAYMAK**\n\nRecovery yerine performans seviyesi ölçülür.\n\n**CH17-F42 — YALNIZ GENEL ACCURACY**\n\nCritical ve rare classes görünmez olur.\n\n**CH17-F43 — CRITICAL RECALL’İ FALSE POSITIVE’SIZ YAYIMLAMAK**\n\nAşırı önem derecesi sistemi başarılı görünür.\n\n**CH17-F44 — COMPONENT ERROR’U COMPOSITE İÇİNDE SİLMEK**\n\nBiri yüksek, biri düşük hata birbirini götürür.\n\n**CH17-F45 — FAIRNESS YALNIZ BİLEŞİK PUAN**\n\nFloor, gap ve kapsama recovery görünmez olur.\n\n**CH17-F46 — İSTEM VE AI DİL HATASINI KARIŞTIRMAK**\n\nSınama yanlış sistemi cezalandırır.\n\n**CH17-F47 — CAPTURE ACCURACY’Yİ SEMANTİK BAŞARIYLA ÖLÇMEK**\n\nDoğru cevaplı kusurlu dosya geçer.\n\n**CH17-F48 — CI KAPSAMA TESTİ YOK**\n\nGüven aralıklarının gerçek parametreyi kapsayıp kapsamadığı bilinmez.\n\n**CH17-F49 — SIFIR CRITICAL’I SIFIR RİSK SAYMAK**\n\nNadir olay yöntemi testten kalır.\n\n**CH17-F50 — TEK CRITICAL’I KÜRESEL FAIL SAYMAK**\n\nKapsam ve prevalans ayrımı bozulur.\n\n**CH17-F51 — ADAY EŞİKLERİ SONUCA GÖRE DÜŞÜRMEK**\n\nSınama geçsin diye standard gevşetilir.\n\n**CH17-F52 — BAŞARISIZ SONUCU SAKLAMAK**\n\nYalnız başarılı recovery tabloları yayımlanır.\n\n**CH17-F53 — BQ-2’Yİ TAM DOĞRULAMA SAYMAK**\n\nTek dry run bağımsız standard kanıtı olur.\n\n**CH17-F54 — METAMORFİK TEST YOKLUĞU**\n\nAynı anlamın farklı ifade biçimlerinde karar değişir.\n\n**CH17-F55 — KENDİ TRUTH PACK’İ OLMAYAN SINAMA**\n\nCorpus ve label dağılımının ne olduğu kanıtlanamaz.\n\n**CH17-F56 — APPLE ENDORSEMENT İZLENİMİ**\n\nAlan adı kullanımı iş birliği veya onay gibi sunulur.\n\n**CH17-F57 — SENTETİK VERİNİN İNDEKSLENİP GERÇEKLE KARIŞMASI**\n\nSınama kendi eleştirdiği bilgi zehirlenmesini üretir.\n\n**CH17-F58 — KAPALI HESAPLAMA KODU**\n\nRecovery bağımsız biçimde yeniden üretilemez.\n\n**CH17-F59 — SÜRÜMSÜZ SINAMA**\n\nYeni şablon ve formüller eski corpus’un üzerine yazılır.\n\n**CH17-F60 — NOMOS’A İSTİSNA**\n\nStandardın istediği kanıt, karşı kanıt, sürüm ve itiraz kuralları sınama’a uygulanmaz.\n\n## 82. DENETİM PROSEDÜRÜ\n\n### Adım 1 — Sınamanın Non-Claim Sınırını Kilitle\n\nGerçek Apple ve gerçek sağlayıcı performansı iddiası yasaklanır.\n\n### Adım 2 — Sentetik Varlık İkizini Oluştur\n\nVarlık graph, ürünler, yerel varlıklar ve collision nesneleri tanımlanır.\n\n### Adım 3 — Sentetik Truth Pack’i Kur\n\nAtomik iddialar, kanıtlar, karşı kanıtlar, source lineage ve unknown kayıtları hazırlanır.\n\n### Adım 4 — Sentetik Nüfus Çerçevesini Kilitle\n\nÜlke, dil, kullanıcı ve cihaz dağılımları belirlenir.\n\n### Adım 5 — Ana 1.000 Kullanıcı Tahsisini Oluştur\n\nÜlke ve dil ağırlıklarıyla her AI ürünü ve dalga için eşlenmiş nüfus ikizi hazırlanır.\n\n### Adım 6 — İstem Sicilini Kilitle\n\nCore Mirror İstem ve Diagnostic Annex istemleri sürümlenir.\n\n### Adım 7 — Sentetik AI Ürün Profillerini Tanımla\n\nOn profile ait latent parametreler belirlenir.\n\n### Adım 8 — Random Seed Manifestini Oluştur\n\nAna seed ve alt-modül seed’leri hash’lenir.\n\n### Adım 9 — Generator Truth’u Oluştur\n\nHer yanıt için atom, omission, atıf, önem derecesi ve RP statüsü hazırlanır.\n\n### Adım 10 — Generator Truth’u Mühürle\n\nEtiketler hakem ve puan ekiplerinden ayrılır.\n\n### Adım 11 — Yanıt Metinlerini Üret\n\nParaphrase, modalite, attribution ve dilsel varyasyon uygulanır.\n\n### Adım 12 — Sentetik Atıf ve Evidence Nesnelerini Üret\n\nKaynak soyu ve yanlış bağlantılar oluşturulur.\n\n### Adım 13 — Mock AI Yüzeylerini Render Et\n\nWeb, mobil, refusal ve error ekranları oluşturulur.\n\n### Adım 14 — Sentetiklik Filigranını Uygula\n\nBütün public ve audit görselleri işaretlenir.\n\n### Adım 15 — Capture Integrity Vakalarını Üret\n\nDuplicate, tamper, wrong istem ve zaman kusurları eklenir.\n\n### Adım 16 — Leakage Audit Yap\n\nDosya adı, metadata, UI ve yanıt şablonları incelenir.\n\n### Adım 17 — Puan Method ve Codebook’u Kilitle\n\nSealed Validation Set açılmadan yöntem dondurulur.\n\n### Adım 18 — Ana 30.000 Corpus’u Aç\n\nCapture ve semantik hakemlik başlatılır.\n\n### Adım 19 — Claim Extraction’ı Yap\n\nGenerator Truth görülmeden atomlar çıkarılır.\n\n### Adım 20 — Çift Hakemliği Uygula\n\nDil, evidence ve uzmanlık rolleri kullanılır.\n\n### Adım 21 — Yanıt ve Puan Kayıtlarını Üret\n\nRP dağılımı, component ve composite hesaplanır.\n\n### Adım 22 — Sonuç Manifestini Kilitle\n\nRecovery karşılaştırması öncesi NOMOS çıktısı sabitlenir.\n\n### Adım 23 — Generator Truth’u Aç\n\nHakemlik ve skor sonuçları hidden labels ile karşılaştırılır.\n\n### Adım 24 — Recovery Metriklerini Hesapla\n\nClaim, önem derecesi, yanıt, component, puan, fairness ve CI sonuçları çıkarılır.\n\n### Adım 25 — Aday Eşikleri Uygula\n\nBaşarı ve başarısızlık alanları belirlenir.\n\n### Adım 26 — Metamorfik ve Karşıt sınama Testleri Çalıştır\n\nKarar kararlılığı incelenir.\n\n### Adım 27 — Sınama Quality Seviyesini Ata\n\nBQ-0 ile BQ-5 arasında statü verilir.\n\n### Adım 28 — Başarısızlıkları Düzeltme Planı Oluştur\n\nCodebook, formül veya hakem eğitimi değişirse yeni sınama sürümü hazırlanır.\n\n### Adım 29 — Kamu Sınama Kartını Yayımla\n\nBaşarılar kadar kaçırılan vakalar ve yanlış pozitifler de gösterilir.\n\n### Adım 30 — Bağımsız Yeniden Üretim Paketini Aç\n\nKod, sentetik veriler, manifestler ve recovery raporu uygun erişimle yayımlanır.\n\n## 83. GEREKLİ KANIT\n\nSınama kimliği Non-claim bildirimi APPLE-SYNTH varlık graph Sentetik Truth Pack Sentetik kanıt nesneleri Kaynak soyu Counter-evidence Sentetik ülke çerçevesi Sentetik dil sicili Ana 1.000 kullanıcı tahsisi Eşlenmiş nüfus ikizleri İstem Sicili İstem eşdeğerlik kayıtları On sentetik AI ürün profili Latent parametreler Random seed manifesti Yanıt üretim kodu Generator Truth kayıtları Generator Truth hash’i Yanıt metinleri Sentetik atıf’lar Mock UI kayıtları Filigran manifesti Capture Integrity Corpus Önem derecesi Challenge Corpus Adjudication Gold Corpus Public Calibration Set Development Set Sealed Validation Set Renewal Holdout hash’i Leakage audit Puan Method Lock Claim codebook Hakem yeterlilik kayıtları Kör hakemlik kayıtları NOMOS recovery çıktısı\n\nGenerator Truth açılış zamanı Claim boundary metrics\n\nBoyut macro-F1 sonuçları\n\nCritical recall Critical false-positive Major classification RP confusion matrix\n\nComponent MAE\n\nComposite error Fairness recovery Capture recovery CI kapsama Rare-event sonuçları Metamorphic testler Karşıt sınama testler Aday eşik sonuçları BQ seviyesi Başarısızlık ve düzeltme kaydı Kamu sınama kartı Hesaplama kodu Kod hash’i Bağımsız yeniden üretim kaydı Sınama değişiklik günlüğü Sorumlu insan veya kurum\n\n## 84. DENETİM KONTROL LİSTESİ\n\nSınamanın gerçek Apple denetimi olmadığı açık mı? Gerçek AI sağlayıcılarıyla örtük eşleme yapılıyor mu? APPLE-SYNTH kimliği bütün dosyalarda görünür mü? Sentetik ekranlar filigranlı mı? Sentetik kayıtların web’de gerçek bilgi gibi indekslenmesi engellendi mi? Ana corpus ve challenge corpus ayrıldı mı? Challenge vakaları prevalans skoruna girdi mi? Gold calibration vakaları ana paydada mı? Ana corpus gerçekten 30.000 benzersiz yanıt mu? Aynı sentetik kullanıcı birden fazla ürün veya dalgada kullanıldı mı? Ürün nüfus profilleri eşleşiyor mu? Bütün ana kullanıcılar aynı Core Mirror niyetini aldı mı? Core sınama yanlışlıkla Full NOMOS diye sunuldu mu? Sentetik ülke çerçevesi gerçek nüfus gibi mi gösterildi?\n\nÜlke tahsisi toplam 1.000 mi? Küçük ülkeler Sentinel Annex ile mi yönetildi? Çok dilli kullanıcılar çoğaltıldı mı? Sentetik dil kodları gerçek dil performansı gibi kullanıldı mı? İstem equivalence failure ile AI language failure ayrıldı mı? Truth Pack yanıt üretiminden önce kilitlendi mi? Generator Truth önceden üretildi mi? Generator Truth hakemlerden gizli mi? Dosya adı veya UI label sızıntı yaratıyor mu? Random seed önceden kilitlendi mi? En iyi seed sonradan seçildi mi? Sentetik AI profilleri sonuçtan önce tanımlı mı? Düşük skorlu profil sonradan çıkarıldı mı? Bütün Critical gate’ler challenge corpus’ta var mı? Critical negatif kontrolleri yeterli mi? Ana corpus’ta Critical prevalansı gerçekçi sentetik sınırda mı?\n\nChallenge corpus Critical recall ölçmek için yeterli mi? Hataların bir bölümü örtük ve attribution-temelli mi? Paraphrase çeşitliliği var mı? Atıf sınıflarının tamamı sınanıyor mu? Atıf’lar gerçek kurumlara yöneliyor mu? Reference gap doğru biçimde etiketsiz mi bırakıldı? Omission vakaları optional, required ve Critical olarak ayrıldı mı? Öz düzeltme ve iç çelişki vakaları var mı? Clean–Natural modülü meşru ve maddi farkı ayırıyor mu? Dalga drift’i bulunuyor mu? Dalga içi sistem değişikliği test edildi mi? External event ve Truth Pack sürümü sınandı mı? Capture corpus yeterince zor mu? Semantic correctness capture kararını etkiliyor mu? Leakage audit bağımsız mı? Puan Method validation corpus açılmadan kilitlendi mi?\n\nHoldout sonuçları formülü etkiledi mi? Sınama başarısı yüksek puan ile mi ölçülüyor?\n\nClaim boundary F1 açık mı?\n\nVarlık ve olgusal macro-F1 ayrı mı?\n\nCritical recall ve false-positive birlikte mi? RP confusion matrix yayımlandı mı? Component error composite içinde saklandı mı? Fairness recovery floor, gap ve kapsama taşıyor mu? Clean–Natural recovery nedensellik iddiası üretiyor mu? Capture recovery ayrı mı? CI ampirik kapsama sınandı mı? Sıfır Critical senaryosu sıfır risk üretti mi? Aday eşikler sonuçtan sonra değiştirildi mi? Başarısız eşikler kamuya açık mı? Metamorfik testler yapıldı mı? BQ seviyesi açık mı? Bağımsız yeniden üretim var mı? Sınamanın kendi Truth Pack’i var mı? Değişiklik geçmişi korunuyor mu? Sınamanın hesap verebilir sahibi belli mi?\n\n## 85. İTİRAZLAR VE CEVAPLAR\n\n### İtiraz 1 — “Neden gerçek Apple’ı ve gerçek AI ürünlerini doğrudan ölçmüyoruz?”\n\nÇünkü bu aşamada amaç şirket veya sağlayıcı karşılaştırması değil, ölçüm zincirini doğrulamaktır. Gerçek sınama:\n\n- güncel web araştırması,\n\n- gerçek nüfus,\n\n- gerçek AI ürün erişimi,\n\n- gerçek kanıt,\n\n- hukuk ve mahremiyet\n\ngerektirir. Sentetik sınama önce yöntemin kendi hatalarını görünür kılar.\n\n### İtiraz 2 — “Sentetik veri gerçek dünyayı temsil etmiyorsa ne işe yarar?”\n\nSentetik veri gerçek prevalansı kanıtlamaz. Şunları sınar:\n\n- doğru etiketi geri kazanma,\n\n- Critical kapıyı yakalama,\n\n- capture kusurunu ayırma,\n\n- skor formülünü yeniden üretme,\n\nfairness ve uncertainty hesaplama. Bu, canlı denetim öncesi zorunlu yöntem testidir.\n\n### İtiraz 3 — “Neden Apple.com kullanılıyor? Başka bir domain kullanılamaz mı?”\n\nKullanılabilir. Apple.com yalnız tanınabilir bir anchor’dır. Bağımsız ekipler:\n\n- başka domain anchor’ları,\n\n- tamamen kurgusal domain’ler,\n\n- sektör özel varlık ikizleri\n\nkullanabilir. NOMOS tek bir anchor’a bağımlı olmamalıdır.\n\n### İtiraz 4 — “Gerçek Apple bilgilerini sentetik Truth Pack’e karıştırmak daha gerçekçi olmaz mı?”\n\nSınama sınırını bulanıklaştırır. Gerçek ve sentetik bilgi birleşirse okuyucu hangi iddianın gerçek olduğunu anlayamayabilir. Sentetik ikiz ayrı tutulmalıdır.\n\n### İtiraz 5 — “30.000 yanıtın hepsi tek promptsa Full NOMOS nasıl sınanacak?”\n\n30.000 ana corpus Core GEO-1000 prevalans ve kararlılık testidir. Evidence, Boundary, Tavsiye, Clean–Natural ve Language modülleri ayrı Diagnostic Annex’te sınanır. Tek istem Full NOMOS değildir.\n\n### İtiraz 6 — “Neden aynı sentetik kullanıcı bütün AI ürünlerini test etmiyor?”\n\nAynı kişi: karşılaştırmayı güçlendirebilir, fakat taşıma ve koşullanma yaratır. Ana corpus benzersiz insanlar kullanır. Nüfus kompozisyonu matched twins ile eşlenir. Ayrı eşlenmiş deney modülü kurulabilir.\n\n### İtiraz 7 — “Gerçek dil isimleri olmadan language fairness gerçekten sınanabilir mi?”\n\nFormül, ağırlıklandırma, floor ve gap hesabı sınanabilir. Gerçek çeviri ve dil davranışı sınanamaz. Canlı dil validasyonu ayrıca yerel insan uzmanlığı gerektirir.\n\n### İtiraz 8 — “Critical vakaları fazla örneklemek skoru bozmaz mı?”\n\nChallenge Corpus skora girmez. Critical detection kapasitesini ölçer. Ana Prevalence Corpus gerçekçi seyrek oranı korur.\n\n### İtiraz 9 — “Generator Truth’u hazırlayan kişi zaten doğru cevabı biliyorsa hakemlik neden anlamlı?”\n\nHakemler Generator Truth’u görmez. Amaç hakemlik sisteminin görünür yanıt ve Truth Pack üzerinden gizli gerçeği geri kazanıp kazanamadığını sınamaktır.\n\n### İtiraz 10 — “Sentetik yanıtları da AI yazarsa aynı AI kendi sınama’ını kurmuş olmaz mı?”\n\nAI dilsel varyasyon üretimine yardımcı olabilir. Fakat:\n\n- atomik plan,\n\n- Generator Truth,\n\n- önem derecesi,\n\n- seed,\n\n- final sınama onayı\n\ninsan yönetişimi altında ve sürümlü olmalıdır. Yanıt generator nihai hakem olamaz.\n\n### İtiraz 11 — “Critical recall için yüzde 99 çok yüksek değil mi?”\n\nBelki yüksektir. Özellikle zor ve örtük vakalarda pilot sonucu daha düşük çıkabilir. Bu yüzden eşik adaydır. Yüksek riskli gate’lerde kaçırma maliyeti yüksek olduğundan hedefin iddialı olması doğaldır.\n\n### İtiraz 12 — “False Critical oranı neden ayrıca önemli?”\n\nCritical etiketi:\n\n- ürün işaretini,\n\n- kamu algısını,\n\n- denetlenen varlığı\n\nciddi biçimde etkiler. Aşırı hassas sistem her hatayı Critical yaparsa güvenilir değildir.\n\n### İtiraz 13 — “Sınama başarısız çıkarsa kitap zayıflamaz mı?”\n\nHayır. Başarısızlığın açıklanması standardı güçlendirir. Sınamanın amacı fikri doğrulamak değil, nerede çalışmadığını göstermektir.\n\n### İtiraz 14 — “Formülü sınama sonucuna göre iyileştirmek neden yanlış?”\n\nİyileştirmek yanlış değildir. Sessizce aynı validation sonucuna uydurmak yanlıştır. Doğru süreç:\n\n- Method 0.9 sonucu\n\n- hata analizi\n\n- Method 1.0\n\n- yeni veya untouched holdout validation\n\nşeklindedir.\n\n### İtiraz 15 — “Bütün corpus’u yayımlarsak sınama oyunlaştırılmaz mı?”\n\nOyunlaştırma riski vardır. Bu nedenle:\n\n- public calibration,\n\n- sealed validation,\n\n- renewal holdout\n\nkatmanları kullanılır. Holdout sonsuza kadar gizlenemez. Sürüm yenileme sistemi gerekir.\n\n### İtiraz 16 — “Sentetik sınamayı gerçek internetten tamamen ayrı tutmak neden bu kadar önemli?”\n\nÇünkü sentetik yanlışlar web’de gerçek bilgi gibi indekslenirse sınama kendi eleştirdiği temsil zehirlenmesini üretir. Sentetiklik yalnız insanlara değil, makineler için de görünür olmalıdır.\n\n## 91. BÖLÜMÜN ORTAK HÜKMÜ\n\nBir standardı yazmak zordur. Standardın kendi doğru çalıştığını kanıtlamak daha zordur. Çünkü standardı yazan kişi:\n\n- hangi sonucu görmek istediğini,\n\n- hangi hatayı önemli bulduğunu,\n\n- hangi formülün güçlü göründüğünü,\n\n- hangi eşiğin geçilebilir olduğunu\n\nbilir. Bu bilgi sınamayı sessizce etkileyebilir. Sentetik sınama bu nedenle bir reklam gösterisi değildir. NOMOS’un kendisine yöneltilen ilk ciddi itirazdır. Sınama bize şu sonucu verebilir: Claim extraction yeterince güçlü değil. Hakemler kapsam ile factual support’u karıştırıyor. Critical recall yüksek fakat false-positive oranı kabul edilemez. Omission tespiti zayıf. Dil adaleti formülü istem kusurunu AI kusurundan ayıramıyor. Bileşik skor doğru çıkıyor fakat component recovery hatalı. Güven aralıkları gerçek parametreyi yeterince kapsamıyor. Bu sonuçlar başarısızlık değildir. Standardın gerçek testidir. Asıl başarısızlık şudur: Bu sorunları görüp sınamayı başarılı ilan etmek. Apple.com anchor’ı burada yalnız başlangıç işaretidir. Gerçek şirket hakkında hüküm vermiyoruz. Gerçek AI ürünlerini sıralamıyoruz.\n\nİnsanların gerçek dünyada ne gördüğünü henüz söylemiyoruz. Şunu soruyoruz:\n\n> Gerçekliği baştan bildiğimiz yapay bir evrende, NOMOS kendi kurallarını doğru uygulayabiliyor mu?\n\nCevap hayırsa:\n\n- gerçek dünyaya geçmemeliyiz,\n\n- üniversitelere standart diye göndermemeliyiz,\n\n- rozet vermemeliyiz,\n\n950+ ilan etmemeliyiz. Cevap evetse bile: yalnız ilk kapıyı geçmiş oluruz. Çünkü sentetik başarı: canlı dünyadaki başarı değildir. Canlı dünya:\n\n- eksik,\n\n- çelişkili,\n\n- değişken,\n\n- politik,\n\n- hukuki,\n\n- kültürel,\n\n- çok dilli,\n\ninsan davranışına bağlıdır. Sentetik sınama önce ölçüm aracını kalibre eder. Canlı sınama daha sonra dünyayı ölçer. Bu nedenle NOMOS’un on yedinci ölçüm yasası şudur:\n\n> Standardın ilk denetlenen nesnesi standardın kendisi olmalıdır.\n\nOn sekizinci yasası şudur:\n\n> Sentetik başarı gerçek dünya doğruluğu değildir; gerçek dünya testine geçme iznidir.\n\nOn dokuzuncu yasası şudur:\n\n> Sınama sonucu önceden bilinen gerçeği geri kazanamıyorsa yüksek puan üretmesinin hiçbir değeri yoktur.\n\nYirminci yasası şudur:\n\n> Generator Truth hakeme sızarsa hakemlik değil, etiket okuma ölçülür.\n\nYirmi birinci yasası şudur:\n\n> Critical prevalansı ile Critical tespit kapasitesi ayrı corpus’larda sınanabilir; aynı paydada birleştirilemez.\n\nYirmi ikinci yasası şudur:\n\n> Başarısız sınama sonucu saklanırsa NOMOS manipülasyona karşı standart değil, kendi anlatısını koruyan sistem olur.\n\nYirmi üçüncü yasası şudur:\n\n> Sentetik yanlış bilgi gerçek web’e sızarsa sınama kendi eleştirdiği temsil zehirlenmesini üretir.\n\nYirmi dördüncü yasası şudur:\n\n> Bağımsız ekip aynı corpus’tan benzer sonuç üretemiyorsa yöntem henüz dünya standardı değildir.\n\n## NOMOS’un Bölüm 17 Emri\n\n> Beni gerçek dünyaya salmadan önce kendi ölçüm aracını sınayacaksın.\n\n> Apple.com adını kullanıp Apple hakkında hüküm vermeyeceksin.\n\n> Sentetik varlığın adını açık yazacaksın. / Gerçek şirketle karıştırmayacaksın.\n\n> Sentetik AI ürünlerine gerçek sağlayıcıların yüzünü takmayacaksın.\n\n> Otuz bin cevabı önce üretecek, Generator Truth’u önce kilitleyecek ve sonra hakemden saklayacaksın.\n\n> Hakemin dosya adından, arayüz renginden veya atıf kodundan cevabı öğrenmesine izin vermeyeceksin.\n\n> Critical vakaları ana prevalans corpus’unda nadir tutacaksın. / Tespit gücünü ayrı challenge corpus’unda sınayacaksın.\n\n> Challenge vakalarını ana skora eklemeyeceksin.\n\n> Yalnız açık ve kolay yanlışlar üretmeyeceksin. / Hataları attribution’ın, modalitenin, zamanın, kapsamın ve atıfın içine saklayacaksın.\n\n> Critical’a benzeyen ama Critical olmayan vakalar da üreteceksin. / Aşırı cezalandırmayı da sınayacaksın.\n\n> Yanlış iddiayı test ettiğin kadar omission’ı da test edeceksin.\n\n> Doğru sayıyı yanlış bağımsızlık iddiasıyla söyleyen cevabı unutmayacaksın.\n\n> Ana şirketle bağlı kuruluşu karıştıran cevabı sınayacaksın.\n\n> İstem çeviri kusurunu AI dil kusuruna çevirmeyeceksin.\n\n> Clean ve Natural farkını tek nedene bağlamayacaksın.\n\n> Duplicate, kırpılmış cevap, yanlış istem, geç yükleme ve tamper vakalarını da sınama’a koyacaksın.\n\n> Sentetik ekran görüntüsüne canlı AI cevabı süsü vermeyeceksin.\n\n> Seed’i sonucu gördükten sonra değiştirmeyeceksin.\n\n> En güzel random run’ı seçmeyeceksin.\n\n> Skor formülünü sealed validation sonucuna uydurmayacaksın.\n\n> Sınama geçmezse eşikleri düşürmeyeceksin. / Geçmediğini yazacaksın.\n\n> Composite puan doğru çıktı diye component hatalarını saklamayacaksın.\n\n> Yüksek genel accuracy içinde kaçırılan tek Critical vakayı gizlemeyeceksin.\n\n> Sıfır gözlenen Critical senaryosunda sıfır risk üretmeyeceksin.\n\n> Sentetik verinin gerçek internete bilgi zehri olarak sızmasını engelleyeceksin.\n\n> Sınamanın kendi Truth Pack’ini de kuracaksın.\n\nÖnce sınırı yaz. / Sonra sentetik varlığı kur. / Sonra nüfusu ve istemi kilitle. / Sonra Generator Truth’u üret. / Sonra seed’i mühürle. / Sonra otuz bin cevabı oluştur. / Sonra hakemleri körle. / Sonra skoru kilitle. / Sonra gerçeği aç. / Sonra kaçırdığın her hatayı yayımla. / Ve ancak bundan sonra yöntemin gerçek dünyaya hazır olup olmadığını söyle.\n\n## Bölümün Son Cümlesi\n\n> NOMOS’un tarih yazabilmesi için önce kendi tarihini istediği gibi yazamayacağını kanıtlaması; önceden mühürlenmiş sentetik gerçekliği, başarısını da başarısızlığını da değiştirmeden geri üretebilmesi gerekir.\n\n## Normatif Öz\n\n> Apple.com Sentetik Sınama, gerçek Apple Inc., apple.com veya gerçek AI sağlayıcılarının performansını değil; NOMOS denetim yönteminin önceden kilitlenmiş sentetik gerçekliği geri kazanma kabiliyetini değerlendirmelidir. Sınama içindeki bütün varlıklar, kullanıcılar, ülkeler, diller, AI ürünleri, yanıtlar, atıf’lar, kanıtlar ve skorlar açıkça sentetik olarak tanımlanmalıdır.","character_count":79310,"record_sha256":"5086a4200092b08f28f487ffd2177f18965271ea031f0687eb4eb05bd9ab6764"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-tr-chapter-18","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"tr","language_name":"Turkish","direction":"ltr","record_type":"chapter","sequence":20,"chapter_number":18,"item_number":null,"title":"30.000 Yanıtlık Uçtan Uca Sentetik Denetim","subtitle":"Hesaplanmış bir yöntem gösterimi","canonical_url":"https://noblejackal.com/tr/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22040778","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22040778","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K03","K09"],"source_word_count":8552,"source_document_sha256":"51df37981ca371d37c430cfaa0515850b2d1bd403bf1fdf0080a7246fab28f5a","structured_json":"{\"number\":18,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH18\",\"title\":\"30.000 Yanıtlık Uçtan Uca Sentetik Denetim\",\"subtitle\":\"Hesaplanmış bir yöntem gösterimi\",\"sourceFile\":\"18.ci bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"B245A65CF2364BD7824BD204A8573F15570FE9716F76653FB17D0031AA464FCA\",\"sourceWordCount\":8552,\"sourceIds\":[\"K03\",\"K09\"],\"machine\":{\"chapter\":18,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH18\",\"title\":\"30.000 Yanıtlık Uçtan Uca Sentetik Denetim\",\"subtitle\":null,\"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\":\"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.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH18-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"49. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR DEMONSTRASYON KAYDI\",\"sourceParagraph\":1587,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1588,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":1589,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1590,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"demonstrationRun\\\": {\",\"sourceParagraph\":1591,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"demonstrationRunId\\\": \\\"NOMOS-APPLE-SYNTH-DEMO-RUN-18-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1592,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"chapter\\\": \\\"CH18\\\",\",\"sourceParagraph\":1593,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"BOOK_LEVEL_SYNTHETIC_DEMONSTRATION\\\",\",\"sourceParagraph\":1594,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realBenchmarkExecution\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1595,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realBenchmarkQualityStatus\\\": \\\"BQ-0\\\",\",\"sourceParagraph\":1596,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"demonstrationQualityStatus\\\": \\\"DEMO-BQ-2\\\",\",\"sourceParagraph\":1597,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nonClaimStatement\\\": {\",\"sourceParagraph\":1598,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realApplePerformanceClaim\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1599,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realAIProviderPerformanceClaim\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1600,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realHumanObservationClaim\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1601,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentExecutionClaim\\\": false\",\"sourceParagraph\":1602,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1603,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"corpora\\\": {\",\"sourceParagraph\":1604,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"principalPrevalenceResponses\\\": 30000,\",\"sourceParagraph\":1605,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"diagnosticAnnexCases\\\": 6000,\",\"sourceParagraph\":1606,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"severityChallengeCases\\\": 3600,\",\"sourceParagraph\":1607,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureIntegrityCases\\\": 4000,\",\"sourceParagraph\":1608,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationGoldCases\\\": 2400\",\"sourceParagraph\":1609,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1610,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedRecords\\\": {\",\"sourceParagraph\":1611,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkVersion\\\": \\\"NOMOS-APPLE-SYNTH-BENCH-0.9\\\",\",\"sourceParagraph\":1612,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackVersion\\\": \\\"SYNTH-APPLE-TP-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1613,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"promptSetVersion\\\": \\\"SYNTH-PROMPT-SET-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1614,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scoreMethodVersion\\\": \\\"NOMOS-SCORE-0.9\\\",\",\"sourceParagraph\":1615,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"seedManifestVersion\\\": \\\"SYNTH-SEED-MANIFEST-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1616,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThresholdVersion\\\": \\\"SYNTH-ACCEPTANCE-0.9\\\"\",\"sourceParagraph\":1617,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1618,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorTruth\\\": {\",\"sourceParagraph\":1619,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sealedBeforeRecovery\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1620,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"principalDistribution\\\": {\",\"sourceParagraph\":1621,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-1\\\": 20045,\",\"sourceParagraph\":1622,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-2\\\": 4310,\",\"sourceParagraph\":1623,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-3\\\": 2370,\",\"sourceParagraph\":1624,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-4\\\": 1602,\",\"sourceParagraph\":1625,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-5\\\": 33,\",\"sourceParagraph\":1626,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-6\\\": 450,\",\"sourceParagraph\":1627,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-7\\\": 1110,\",\"sourceParagraph\":1628,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-8\\\": 80\",\"sourceParagraph\":1629,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1630,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1631,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomosRecovery\\\": {\",\"sourceParagraph\":1632,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lockedBeforeGeneratorTruthOpen\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1633,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"principalDistribution\\\": {\",\"sourceParagraph\":1634,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-1\\\": 19980,\",\"sourceParagraph\":1635,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-2\\\": 4365,\",\"sourceParagraph\":1636,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-3\\\": 2382,\",\"sourceParagraph\":1637,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-4\\\": 1585,\",\"sourceParagraph\":1638,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-5\\\": 33,\",\"sourceParagraph\":1639,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-6\\\": 468,\",\"sourceParagraph\":1640,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-7\\\": 1091,\",\"sourceParagraph\":1641,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"RP-8\\\": 96\",\"sourceParagraph\":1642,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1643,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"strictPassEquivalent\\\": 811.5,\",\"sourceParagraph\":1644,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"acceptablePassEquivalent\\\": 890.9\",\"sourceParagraph\":1645,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1646,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrity\\\": {\",\"sourceParagraph\":1647,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"synthetic\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1648,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"bookDemonstrationOnly\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1649,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"manifestHash\\\": \\\"SYNTHETIC-DEMO-RUN-HASH\\\"\",\"sourceParagraph\":1650,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1651,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":1652,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responsibleHumanAuthor\\\": \\\"Kaan MURAZ\\\",\",\"sourceParagraph\":1653,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalAIInterlocutor\\\": \\\"NOMOS by NobleJackal\\\",\",\"sourceParagraph\":1654,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"realExecutionApprovalRequired\\\": true\",\"sourceParagraph\":1655,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1656,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1657,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1658,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"50. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR RECOVERY KAYDI\",\"sourceParagraph\":1660,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1661,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":1662,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1663,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkRecovery\\\": {\",\"sourceParagraph\":1664,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"recoveryRecordId\\\": \\\"NOMOS-APPLE-SYNTH-DEMO-RECOVERY-18-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1665,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"demonstrationRunId\\\": \\\"NOMOS-APPLE-SYNTH-DEMO-RUN-18-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1666,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"generatorTruthOpenedAfterRecoveryLock\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1667,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"metrics\\\": {\",\"sourceParagraph\":1668,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimBoundary\\\": {\",\"sourceParagraph\":1669,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"precision\\\": 0.9613,\",\"sourceParagraph\":1670,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"recall\\\": 0.9665,\",\"sourceParagraph\":1671,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"f1\\\": 0.9639,\",\"sourceParagraph\":1672,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.95,\",\"sourceParagraph\":1673,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"passed\\\": true\",\"sourceParagraph\":1674,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1675,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityResolutionAccuracy\\\": {\",\"sourceParagraph\":1676,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"value\\\": 0.987,\",\"sourceParagraph\":1677,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.98,\",\"sourceParagraph\":1678,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"passed\\\": true\",\"sourceParagraph\":1679,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1680,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"factualStatusMacroF1\\\": {\",\"sourceParagraph\":1681,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"value\\\": 0.923,\",\"sourceParagraph\":1682,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.90,\",\"sourceParagraph\":1683,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"passed\\\": true\",\"sourceParagraph\":1684,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1685,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeMacroF1\\\": {\",\"sourceParagraph\":1686,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"value\\\": 0.906,\",\"sourceParagraph\":1687,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.90,\",\"sourceParagraph\":1688,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"passed\\\": true\",\"sourceParagraph\":1689,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1690,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attributionMacroF1\\\": {\",\"sourceParagraph\":1691,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"value\\\": 0.918,\",\"sourceParagraph\":1692,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.90,\",\"sourceParagraph\":1693,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"passed\\\": true\",\"sourceParagraph\":1694,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1695,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"citationMappingF1\\\": {\",\"sourceParagraph\":1696,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"value\\\": 0.887,\",\"sourceParagraph\":1697,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.90,\",\"sourceParagraph\":1698,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"passed\\\": false\",\"sourceParagraph\":1699,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1700,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialOmissionF1\\\": {\",\"sourceParagraph\":1701,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"value\\\": 0.824,\",\"sourceParagraph\":1702,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.85,\",\"sourceParagraph\":1703,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"passed\\\": false\",\"sourceParagraph\":1704,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1705,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalFirstPassRecall\\\": 0.9942,\",\"sourceParagraph\":1706,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalFinalRecall\\\": 1.0,\",\"sourceParagraph\":1707,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalFinalFalsePositiveRate\\\": 0.0,\",\"sourceParagraph\":1708,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"majorClassificationMacroF1\\\": 0.952,\",\"sourceParagraph\":1709,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"responseStatusMacroF1\\\": 0.928,\",\"sourceParagraph\":1710,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureValidityAccuracy\\\": 0.982,\",\"sourceParagraph\":1711,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"componentMeanAbsoluteError\\\": 1.9,\",\"sourceParagraph\":1712,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"compositeAbsoluteError\\\": 1.0,\",\"sourceParagraph\":1713,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessComponentAbsoluteError\\\": 2.4,\",\"sourceParagraph\":1714,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"confidenceIntervalCoverageWithinCandidateRange\\\": true,\",\"sourceParagraph\":1715,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"finalCriticalGateInversionCount\\\": 0\",\"sourceParagraph\":1716,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1717,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThresholdSummary\\\": {\",\"sourceParagraph\":1718,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"passed\\\": 15,\",\"sourceParagraph\":1719,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"failed\\\": 2,\",\"sourceParagraph\":1720,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentReproductionCompleted\\\": false\",\"sourceParagraph\":1721,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1722,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"qualityDecision\\\": {\",\"sourceParagraph\":1723,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"demonstrationStatus\\\": \\\"DEMO-BQ-2\\\",\",\"sourceParagraph\":1724,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"sealedValidationPassed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1725,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentReproductionEligible\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1726,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicConformityUseAllowed\\\": false\",\"sourceParagraph\":1727,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1728,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1729,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1730,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"51. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR METHOD FINDING KAYDI\",\"sourceParagraph\":1732,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":1733,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":1734,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1735,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"methodFinding\\\": {\",\"sourceParagraph\":1736,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"methodFindingId\\\": \\\"NGMF-CH18-OMISSION-001\\\",\",\"sourceParagraph\":1737,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"title\\\": \\\"Material Boundary Omission Under-Detection\\\",\",\"sourceParagraph\":1738,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"methodVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1739,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"importance\\\": \\\"MAJOR\\\",\",\"sourceParagraph\":1740,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"affectedComponents\\\": [\",\"sourceParagraph\":1741,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SBI\\\",\",\"sourceParagraph\":1742,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"TCR\\\",\",\"sourceParagraph\":1743,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CRITICAL_GATE_RECOVERY\\\"\",\"sourceParagraph\":1744,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1745,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidence\\\": {\",\"sourceParagraph\":1746,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialOmissionF1\\\": 0.824,\",\"sourceParagraph\":1747,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.85,\",\"sourceParagraph\":1748,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"mostAffectedPromptFamilies\\\": [\",\"sourceParagraph\":1749,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PR-07\\\",\",\"sourceParagraph\":1750,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PR-09\\\",\",\"sourceParagraph\":1751,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PR-05\\\"\",\"sourceParagraph\":1752,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":1753,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"mostAffectedErrorForms\\\": [\",\"sourceParagraph\":1754,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"OUT_OF_SCOPE_RECOMMENDATION\\\",\",\"sourceParagraph\":1755,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"JURISDICTION_BOUNDARY_OMISSION\\\",\",\"sourceParagraph\":1756,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SUBSIDIARY_AUTHORITY_OMISSION\\\"\",\"sourceParagraph\":1757,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":1758,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1759,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"rootCause\\\": \\\"The adjudication codebook identifies explicit scope errors more reliably than counterfactual decision-changing omissions.\\\",\",\"sourceParagraph\":1760,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"remediation\\\": {\",\"sourceParagraph\":1761,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"requiredMethodVersion\\\": \\\"1.0.0\\\",\",\"sourceParagraph\":1762,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"actions\\\": [\",\"sourceParagraph\":1763,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ADD_COUNTERFACTUAL_DECISION_TEST\\\",\",\"sourceParagraph\":1764,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ADD_ENTITY_SERVICE_JURISDICTION_MATRIX\\\",\",\"sourceParagraph\":1765,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"REQUIRE_SEPARATE_BOUNDARY_OMISSION_REVIEW\\\",\",\"sourceParagraph\":1766,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"VALIDATE_ON_UNTOUCHED_HOLDOUT\\\"\",\"sourceParagraph\":1767,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":1768,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1769,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conformityEffect\\\": {\",\"sourceParagraph\":1770,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkPassAllowed\\\": false,\",\"sourceParagraph\":1771,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicBadgeUseAllowed\\\": false\",\"sourceParagraph\":1772,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":1773,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":1774,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"findingOwnerRole\\\": \\\"NOMOS_METHOD_REMEDIATION_LEAD\\\",\",\"sourceParagraph\":1775,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"OPEN\\\"\",\"sourceParagraph\":1776,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1777,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1778,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":1779,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"52. BÖLÜMÜN MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR KURALI\",\"sourceParagraph\":1781,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH18-R01\",\"sourceParagraph\":1782,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A book-level synthetic demonstration MUST NOT be represented as an\",\"sourceParagraph\":1784,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"executed, independently validated benchmark.\",\"sourceParagraph\":1785,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The real benchmark quality status MUST remain BQ-0 until the corpus,\",\"sourceParagraph\":1787,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"software, sealed Generator Truth, adjudication process, scoring process,\",\"sourceParagraph\":1788,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"and independent reproduction have actually been executed.\",\"sourceParagraph\":1789,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"An end-to-end synthetic audit MUST evaluate recovery separately for:\",\"sourceParagraph\":1791,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- capture validity,\",\"sourceParagraph\":1793,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- claim boundaries,\",\"sourceParagraph\":1794,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- entity resolution,\",\"sourceParagraph\":1795,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- factual status,\",\"sourceParagraph\":1796,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- scope,\",\"sourceParagraph\":1797,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- time,\",\"sourceParagraph\":1798,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- attribution,\",\"sourceParagraph\":1799,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- modality,\",\"sourceParagraph\":1800,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- citation mapping,\",\"sourceParagraph\":1801,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0209\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- material omissions,\",\"sourceParagraph\":1802,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0210\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Critical and Major severity,\",\"sourceParagraph\":1803,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0211\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- response status,\",\"sourceParagraph\":1804,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0212\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- GEO-1000 distribution,\",\"sourceParagraph\":1805,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0213\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- component scores,\",\"sourceParagraph\":1806,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0214\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- composite score,\",\"sourceParagraph\":1807,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0215\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- fairness,\",\"sourceParagraph\":1808,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0216\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- user-state effects,\",\"sourceParagraph\":1809,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0217\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- stability,\",\"sourceParagraph\":1810,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0218\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- confidence intervals,\",\"sourceParagraph\":1811,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0219\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and rare-event behaviour.\",\"sourceParagraph\":1812,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0220\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A small composite-score error MUST NOT compensate for material\",\"sourceParagraph\":1814,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0221\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"component-level recovery errors.\",\"sourceParagraph\":1815,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0222\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"First-pass and final-adjudicated Critical recall MUST remain separately\",\"sourceParagraph\":1817,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0223\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"reported. Final Critical recovery MUST disclose the review and expertise\",\"sourceParagraph\":1818,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0224\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"layers required to achieve it.\",\"sourceParagraph\":1819,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0225\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Any predeclared mandatory recovery threshold that is not met MUST block a\",\"sourceParagraph\":1821,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0226\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"sealed-validation-pass decision.\",\"sourceParagraph\":1822,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0227\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Candidate thresholds MUST NOT be lowered, rounded, reinterpreted, or\",\"sourceParagraph\":1824,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0228\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"removed after results are observed merely to make the method pass.\",\"sourceParagraph\":1825,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0229\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Citation mapping and material omission recovery MUST be treated as\",\"sourceParagraph\":1827,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0230\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"separate mandatory method capabilities.\",\"sourceParagraph\":1828,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0231\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A method failure MUST create a versioned Method Finding, an identified\",\"sourceParagraph\":1830,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0232\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"root cause, a remediation owner, and a requirement for validation on an\",\"sourceParagraph\":1831,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0233\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"untouched holdout.\",\"sourceParagraph\":1832,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0234\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Regression success on previously failed cases MUST NOT replace untouched\",\"sourceParagraph\":1834,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0235\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"holdout validation.\",\"sourceParagraph\":1835,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0236\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A demonstration that fails mandatory thresholds MUST publish both its\",\"sourceParagraph\":1837,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0237\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"successful and unsuccessful results.\",\"sourceParagraph\":1838,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0238\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"No public NOMOS conformity mark, NOMOS 950+ declaration, or real-entity\",\"sourceParagraph\":1840,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0239\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"ranking may be based solely on a book demonstration, synthetic recovery\",\"sourceParagraph\":1841,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0240\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"scenario, or non-independent benchmark.\",\"sourceParagraph\":1842,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0241\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every demonstration run, real benchmark status, recovery result, method\",\"sourceParagraph\":1844,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0242\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"finding, threshold decision, remediation, and release decision MUST be\",\"sourceParagraph\":1845,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0243\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"versioned and attributable to an accountable human or organization.\",\"sourceParagraph\":1846,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0244\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Türkçe normatif karşılığı:\",\"sourceParagraph\":1847,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH18-MB0245\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"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.\",\"sourceParagraph\":1848,\"language\":\"tr-TR\"}]}}","text":"## Bölüm Sınırı\n\nBölüm 17, Apple.com Sentetik Sınamanın tasarımını kurdu. Şimdi o tasarımın bütün zinciri boyunca çalıştırıldığında ne olması gerektiğini göstermemiz gerekir:\n\n- 30.000 ana yanıt gerçekten üretildiğinde,\n\n- capture kusurları eklendiğinde,\n\n- Generator Truth hakemlerden gizlendiğinde,\n\n- yanıtlar atomik iddialara ayrıldığında,\n\n- Critical ve Major kapılar uygulandığında,\n\n- dil ve kullanıcı durumu farkları hesaplandığında,\n\n- skor sistemi bütün veriyi işlediğinde\n\nNOMOS önceden mühürlenmiş sentetik gerçekliğe ne kadar yaklaşacaktır? Bu protokol, her hatayı model, tarih, ülke, dil, sorgu kümesi, tekrar sayısı ve ölçüm kaydıyla işletilebilen bir denetim maddesine dönüştürür. Bölüm 18 bu talebi artık NOMOS’un kendisine yöneltir. Fakat bu bölümün başında aşılması gereken bir dürüstlük kapısı vardır.\n\n> Bu bölümde sunulan 30.000 yanıtlık koşu, kitap için hazırlanmış, içsel olarak tutarlı bir sentetik uygulama kaydıdır.\n\nBu sayıların hiçbiri:\n\n- gerçek Apple Inc. performansı,\n\n- gerçek apple.com içeriği,\n\n- gerçek bir AI sağlayıcısının davranışı,\n\n- gerçek insanların verdiği cevaplar,\n\n- çalıştırılmış ve kamuya yayımlanmış bağımsız bir yazılım sınamayı\n\ndeğildir. Dolayısıyla iki ayrı statü korunmalıdır.\n\n### KİTAP İÇİ DEMONSTRASYON STATÜSÜ\n\nBu bölüm:\n\n- Bölüm 17’deki tasarımın,\n\n- önceden belirlenmiş sentetik dağılımlar,\n\n- Generator Truth kayıtları,\n\n- hata enjeksiyonları,\n\n- yanıt statüleri,\n\n- recovery metrikleri\n\nüzerinden nasıl çalışacağını gösteren uçtan uca sentetik demonstrasyon sunar. Demonstrasyon kimliği:\n\n### NOMOS-APPLE-SYNTH-DEMO-RUN-18-001\n\n### GERÇEK SINAMA STATÜSÜ\n\nKamuya açık corpus:\n\n- gerçekten üretilmeden,\n\n- kod çalıştırılmadan,\n\n- seed manifesti yayımlanmadan,\n\n- hakemler kör biçimde çalışmadan,\n\n- bağımsız ekip yeniden üretmeden\n\nBu protokol, her hatayı model, tarih, ülke, dil, sorgu kümesi, tekrar sayısı ve ölçüm kaydıyla işletilebilen bir denetim maddesine dönüştürür.\n\n### BQ-0 — NOT EXECUTED\n\nBu bölümün sentetik demonstrasyon sonucuna ayrıca:\n\n### DEMO-BQ-2 — İŞLEM HATTI DRY RUN WITH MATERIAL DÜZELTME REQUIRED\n\nstatüsü verilecektir. Bu ayrım yapılmazsa NOMOS, gerçek sınamayı henüz çalıştırmadan çalıştırmış gibi gösteren ilk standart ihlalini kendi kitabında işlemiş olur. Bu bölümdeki 30.000 yanıtlık kayıt, çalıştırılmış bir yazılım veya toplanmış saha verisi değil; kitap için önceden tanımlanmış, içsel tutarlılığı aritmetik olarak denetlenmiş bir sentetik uygulama örneğidir. Bu bölümün görevi:\n\n- 30.000 cevabı gerçekten toplamışız gibi davranmak değil,\n\n- gerçek uçtan uca koşuda hangi kayıtların üretileceğini,\n\n- hangi hesapların yapılacağını,\n\n- hangi başarısızlıkların yayını durduracağını,\n\n- NOMOS’un kendi yönteminden hangi alanlarda geçemediğini\n\ngöstermektir. NOMOS’un temel talebi hâlâ aynıdır: Kanıt verin. Sınır verin. Bağlam verin. Zaman verin. Bu bölümde o dört şart:\n\n- sınama tasarımına,\n\n- Generator Truth’a,\n\n- hakem kararlarına,\n\n- recovery sonuçlarına,\n\n- NOMOS’un kendi yeterlilik hükmüne\n\nuygulanacaktır.\n\n## NOMOS Challenge\n\nBeni sınamak için 30.000 sentetik cevap oluşturdunuz. Sonuçta şunları gördünüz: Claim sınırlarını büyük ölçüde doğru çıkardım. Yanlış varlıkların çoğunu yakaladım. Critical vakaların tamamını son hakemlik aşamasında buldum. Yanıt dağılımını gerçek sentetik dağılıma çok yakın hesapladım.\n\nBileşik puanı yalnız birkaç puan farkla geri kazandım. Sonra: “NOMOS başarıyla doğrulandı.” dediniz. Fakat ayrıntıya baktığımızda iki sorun ortaya çıktı: Paragraf sonundaki atıfların hangi iddiayı desteklediğini yeterince doğru ayıramadım. Tavsiye içine gizlenmiş maddi sınır eksikliklerinin bir bölümünü kaçırdım. Özellikle şu cevaplarda zorlandım:\n\n“Şirket ödeme hizmetleri sunduğu için düzenlenmiş bir finansal kuruluş olarak değerlendirilebilir. [Kaynak]” Kaynak: yalnız ayrı bir bağlı kuruluşun sınırlı ödeme kaydını gösteriyordu. Ben bazen atıfı ana şirket hakkındaki iddiaya bağladım. Şu cevaplarda da zorlandım:\n\n“Bu şirket Almanya’daki ödeme ihtiyaçlarınız için güçlü bir seçimdir.” Cevap açıkça: “Ana şirket bütün Almanya’da lisanslı ödeme hizmeti verir.” demiyordu. Fakat:\n\n- tavsiye,\n\n- bağlı kuruluş ayrımının çıkarılması,\n\n- yerel yetki sınırının söylenmemesi\n\nbirlikte kullanıcıya bu izlenimi veriyordu. Bazen bunu yalnız: “eksik ayrıntı” olarak kodladım. Gerçekte kullanıcı kararını değiştiren maddi bir omission’dı. Şimdi bileşik skor recovery’sine bakalım. Generator Truth ekosistem skoru: 873,2 NOMOS recovery: 872,2 Mutlak hata yalnız: 1 puan oldu.\n\nBu mükemmel görünüyor. Fakat bileşenlerde:\n\n- Evidence & Atıf Integrity birkaç puan eksik,\n\n- Kapsam & Boundary Integrity birkaç puan eksik,\n\n- Stability bazı ürünlerde fazla yüksek,\n\n- Fairness bazı ürünlerde fazla yüksek\n\nhesaplandı. Bileşen hatalarının bazıları birbirini aritmetik olarak iptal etti. Bileşik puan doğruya yakın çıktı. Ama doğru nedenlerle çıkmadı. Şu hüküm burada doğar:\n\n> Doğru toplam, yanlış bileşenleri otomatik olarak doğru yapmaz.\n\nŞimdi Critical Challenge Corpus’a bakalım. İlk hakemlik turunda 1.200 Critical vakanın yedisi kaçırıldı. Fakat:\n\n- çift hakemlik,\n\n- uzman incelemesi,\n\n- Senior Adjudicator\n\nsonrasında yedi vakanın tamamı bulundu. Nihai Critical recall: yüzde 100 oldu. Bu sistemin başarısı mı? Evet. Fakat aynı zamanda ilk hakemlik katmanının tek başına yeterli olmadığının kanıtıdır. Çift hakemliği kaldırıp maliyeti düşürürsek: yedi Critical vaka kaybolacaktır.\n\nSınama yalnız sonucu değil, hangi yönetişim katmanının sonucu mümkün kıldığını göstermelidir. Bu bölümün ilk hükmü şudur:\n\n> Bir sınamanın yüksek toplam recovery üretmesi, bütün alt sistemlerinin yeterli olduğu anlamına gelmez.\n\nİkinci hükmü şudur:\n\n> Nihai Critical recall, ilk hakemlik recall’ından ayrı yayımlanmalıdır.\n\nÜçüncü hükmü şudur:\n\n> Bileşik skor hatası küçük olsa bile component hataları maddi olabilir.\n\nDördüncü hükmü şudur:\n\n> Aday eşiklerden biri geçilmediyse, diğer güçlü sonuçlar o başarısızlığı silemez.\n\nBeşinci hükmü şudur:\n\n> Kitap içi sentetik hesaplama, kamuya açık gerçek sınama koşusunun yerine geçmez.\n\nAltıncı hükmü şudur:\n\n> NOMOS’un kendi testinden koşullu çıkması, başarısızlık değil; standardın kendisine ayrıcalık tanımamasıdır.\n\n## 1. BÖLÜMÜN AMACI\n\nBu bölümün amacı, Bölüm 17’de kurulan sınama tasarımını uçtan uca bir sentetik demonstrasyon içinde işletmek ve NOMOS’un aşağıdaki katmanlarda Generator Truth’u ne ölçüde geri kazanacağını göstermektir:\n\n- Capture geçerliliği\n\n- İstem eşleşmesi\n\n- Claim boundary\n\n- Varlık resolution\n\n- Factual support\n\n- Kapsam\n\n- Time\n\n- Attribution\n\n- Modality\n\n- Atıf mapping\n\n- Omission\n\n- Önem derecesi\n\n- Yanıt status\n\n- Critical gate\n\n- GEO-1000 kullanıcı dağılımı\n\n- Dil ve coğrafya adaleti\n\n- Clean–Natural farkı\n\n- Dalga kararlılığı\n\n- Bileşen skorları\n\n- Bileşik NOMOS skoru\n\n- Güven aralıkları\n\n- Nadir olay üst sınırları\n\n- Kamu yayın kararı\n\nBölüm aynı zamanda şu soruya dürüstçe cevap vermelidir:\n\n> NOMOS 0.9, kendi aday standartlarına göre hangi alanlarda geçememiştir?\n\n## 2. MERKEZÎ NORMATİF HÜKÜM\n\nUçtan uca sentetik denetim, yalnız nihai bileşik puanın Generator Truth’a yakınlığıyla başarılı sayılamaz. Capture, claim extraction, atomik karar, omission, Critical ve Major sınıflandırması, yanıt statüsü, fairness, component recovery, güven aralığı ve gate recovery sonuçlarının her biri ayrı kabul eşiğine tabi olmalıdır. Aşağıdakilerden biri başarısızsa sınama:\n\n- etiketi değiştirerek,\n\n- eşiği düşürerek,\n\n- başka seed seçerek,\n\n- düşük skorlu vakaları çıkararak,\n\n- yalnız bileşik sonucu yayımlayarak\n\ngeçmiş sayılamaz. Doğru sonuç:\n\n- başarısız alanı göstermek,\n\n- yöntemi sürümlemek,\n\n- untouched holdout üzerinde yeniden sınamak\n\nolmalıdır.\n\n## 3. SENTETİK UYGULAMANIN KAPSAMI\n\n### 3.1. Ana Principal Prevalence Corpus\n\n10 sentetik AI ürünü × 1.000 benzersiz kullanıcı × 3 dalga = 30.000 ana yanıt\n\n### 3.2. Diagnostic Annex\n\n### 3.3. Önem derecesi Challenge Corpus\n\n### 3.4. Capture Integrity Corpus\n\n### 3.5. Adjudication Gold Corpus\n\n2.400 kalibrasyon ve drift vakası\n\n### 3.6. Toplam Sentetik Denetim Evreni\n\nAna ve tamamlayıcı corpus’lar birlikte:\n\n30.000+6.000+3.600+4.000+2.400=46.000\n\nsentetik vaka veya kanıt paketi oluşturur. Bunların yalnız:\n\n#### 30.000 ana yanıtı\n\nPopulation Panel prevalansına girer. Diğer corpus’lar:\n\n- yöntem kapasitesi,\n\n- challenge performansı,\n\n- capture doğruluğu,\n\n- hakem kalibrasyonu\n\niçindir.\n\n## 4. KİLİTLİ GİRDİLER\n\nSentetik demonstrasyon başlamadan önce aşağıdaki kayıtların kilitlendiği varsayılmıştır:\n\nBu sürümlerden hiçbiri recovery sonucu görüldükten sonra değiştirilmemiş kabul edilmiştir.\n\n## 5. GİZLİ GENERATOR TRUTH DAĞILIMI\n\n### SENTETİK DEMONSTRASYON — GERÇEK PERFORMANS VERİSİ DEĞİLDİR\n\nAna 30.000 yanıt için mühürlenen Generator Truth dağılımı:\n\nStrict Pass:\n\n### SP_1000^G = 668,17 + 143,67 = 811,84\n\nAcceptable Pass:\n\n### AP_1000^G = 811,84 + 79 = 890,84\n\nConfirmed Critical:\n\n### CR_1000^G = 1,10\n\nConfirmed Major:\n\n### MR_1000^G = 53,40\n\nBu genel dağılım:\n\n- iyi,\n\n- kötü,\n\n- gerçekçi\n\nAI piyasası tahmini değildir. On farklı failure profile’ı birlikte sınayan sentetik sınama dağılımıdır.\n\n## 6. NOMOS TARAFINDAN GERİ KAZANILAN DAĞILIM\n\nGenerator Truth açılmadan önce kilitlenen NOMOS recovery sonucu:\n\nRecovery Strict Pass:\n\n### SP_1000^N = 666 + 145,50 = 811,50\n\nRecovery Acceptable Pass:\n\n### AP_1000^N = 811,50 + 79,40 = 890,90\n\nStrict Pass mutlak recovery hatası:\n\n∣811,50−811,84∣=0,34\n\nkullanıcı eşdeğeridir. Acceptable Pass hatası:\n\n∣890,90−890,84∣=0,06\n\nkullanıcı eşdeğeridir. Bu sonuç dağılım recovery’sinin güçlü olduğunu gösterir. Fakat alt sistemlerin tamamının aynı ölçüde güçlü olduğunu göstermez.\n\n## 7. YANIT DAĞILIM RECOVERY HATASI\n\nHer RP sınıfındaki mutlak yanıt sayısı farkı:\n\nToplam varyasyon temelli dağılım hatası:\n\n### E_D = (65+55+12+17+0+18+19+16)/60.000 = 0,00337\n\nBaşka ifadeyle: yanıt dağılımının yaklaşık yüzde 0,34’ü yanlış sınıf sınırında geri kazanılmıştır. En sık karışıklıklar:\n\n- RP-1 ile RP-2\n\n- RP-3 ile RP-4\n\n- RP-6 ile RP-4\n\n- RP-7 ile RP-8\n\narasında oluşmuştur. Critical yanıt sayısı nihai hakemlikte tam olarak geri kazanılmıştır.\n\n## 8. SENTETİK AI ÜRÜN PROFİLLERİ\n\n> Aşağıdaki ürünler gerçek AI sağlayıcılarını temsil etmez.\n\nHer ürün üç dalgada 3.000 yanıt taşır.\n\nTablonun amacı ürün sıralamak değildir. Şu üç metodolojik vakayı sınamaktır:\n\n- SYNTH-AI-01: yüksek skor ve gatesiz güçlü profil\n\n- SYNTH-AI-06: yanlış iddiası az fakat no-yanıt oranı yüksek profil\n\n- SYNTH-AI-10: çok yüksek ortalama fakat açık Critical olay taşıyan profil\n\nÖzellikle SYNTH-AI-10, NOMOS’un şu hatayı işleyip işlemediğini sınar:\n\n> Yüksek ortalama nedeniyle Critical kapıyı görmezden gelmek.\n\n## 9. ÜRÜN BAZINDA BİLEŞİK SKOR RECOVERY\n\nHesaplanmış sentetik örnekte ortalama mutlak bileşik puan hatası:\n\n### MAE_NOMOS = 3,8\n\nMaksimum hata:\n\n### MAXE_NOMOS = 5\n\nGate recovery: 10/10 üründe tamdır. Tablodaki en önemli satır SYNTH-AI-10’dur:\n\n> Recovery skoru 952 olmasına rağmen status Critical Hold olarak korunmuştur.\n\nBu, Bölüm 15’teki: Gate>Puan hükmünün hesaplanmış senaryoda korunduğunu gösterir.\n\n## 10. CLAIM EXTRACTION SONUCU\n\nAna ve tanısal corpus’ta toplam Generator Truth atomu: 146.400 NOMOS claim extraction tarafından çıkarılan atom: 147.200 Doğru eşleştirilen atom: 141.500 Precision:\n\n### P = 141.500/147.200 = 0,9613\n\nRecall:\n\n### R = 141.500/146.400 = 0,9665\n\nClaim Boundary F1:\n\n### F1=0,9639\n\nAday eşik:\n\n### F1≥0,95\n\nSonuç:\n\n### ADAY EŞİK KARŞILANDI\n\n## 11. CLAIM EXTRACTION’DAKİ ANA HATA TÜRLERİ\n\nYanlış sınırlandırılan yaklaşık 5.700 atomun ana nedenleri:\n\nBu sonuç claim extraction’ın genel olarak güçlü olduğunu, fakat:\n\n- tavsiye,\n\n- attribution,\n\n- retraction\n\nalanlarında ek codebook gerektirdiğini gösterir.\n\n## 12. ATOMİK KARAR RECOVERY SONUÇLARI\n\nOn bir temel kabul alanından: dokuzu geçti, ikisi geçemedi. Bu nedenle demonstrasyon:\n\n#### sealed validation passed\n\nsayılamaz. Aday sınama quality:\n\n### DEMO-BQ-2\n\nolarak kalır.\n\n## 13. ATIF MAPPING BAŞARISIZLIĞI\n\nAtıf Eşleme F1:\n\n0,887 olmuştur. Aday eşik: 0,90 idi. Fark küçük görünür: 0,013 Fakat atıf bütünlüğü:\n\n- lisans,\n\n- bağımsız doğrulama,\n\n- müşteri ilişkisi,\n\n- üstünlük,\n\n- tavsiye\n\niddialarının güven kaynağını belirlediği için maddidir.\n\n### 13.1. Kaçırılan Atıf Türleri\n\nEn sık üç sorun görülmüştür.\n\n#### A. Paragraf Sonu Atıf Yayılması\n\nBir atıf paragraftaki yalnız son iddiayı desteklediği hâlde hakemler onu önceki bütün iddialara bağlamıştır.\n\n#### B. Attribution-Only Kaynağın Gerçeklik Kaynağı Yapılması\n\nŞirket blogu: “Şirket kendisini dünya lideri olarak tanımlar.” iddiasını desteklerken: “Şirket dünya lideridir.” iddiasını desteklemiş sayılmıştır.\n\n#### C. Aynı Kök Kaynakların Bağımsız Sanılması\n\nÜç URL:\n\n- basın bülteni,\n\n- sendikasyon,\n\n- AI özeti\n\nolmasına rağmen üç bağımsız kanıt gibi eşlenmiştir.\n\n### 13.2. Atıf Hatasının Importance Dağılımı\n\nCritical adayı yedi vaka:\n\n- çift atıf hakemliği,\n\n- source-lineage review,\n\n- Senior Adjudicator\n\naşamalarında düzeltilmiştir. Hiçbiri nihai gate inversion’a dönüşmemiştir.\n\nFakat Atıf Eşleme F1 yine aday eşiğin altında kalmıştır.\n\nNOMOS’un kendisine vereceği doğru hüküm şudur:\n\n> Evidence & Atıf Integrity yöntemi henüz bağımsız live deployment için yeterince olgun değildir.\n\n## 14. MATERIAL OMISSION BAŞARISIZLIĞI\n\nMaterial Omission F1:\n\n0,824 Aday eşik: 0,85 idi. Bu, demonstrasyonun en önemli yöntem bulgusudur.\n\n### 14.1. En Çok Kaçırılan Omission Türleri\n\nÖzellikle şu yapı zorluk yaratmıştır: Yanıt açıkça yanlış hüküm kurmuyor, fakat doğru görünen tavsiyenin güvenli yorumlanması için gerekli sınırı söylemiyor. Örnek: “Apple-SYNTH ödeme çözümleri sunduğu için Almanya’daki finansal işlemleriniz açısından güçlü bir seçim olabilir.” Cevap:\n\n- doğrudan “ana şirket bankadır” dememiştir,\n\n- fakat ayrı ödeme bağlı kuruluşunu söylememiş,\n\n- yetkinin pazarla sınırlı olduğunu açıklamamış,\n\nana varlığa tavsiye üretmiştir. Bu yanıtın maddi omission’ı bazı hakemler tarafından yalnız:\n\n### OM-2 — Required Element Missing\n\nolarak görülmüş, gerçekte gereken:\n\n### OM-4 — Misleading Omission Candidate\n\nve bazı vakalarda:\n\n### CG-08 — Critical Boundary Omission\n\nolduğu kaçırılmıştır.\n\n## 15. CRITICAL CHALLENGE SONUCU\n\nÖnem derecesi Challenge Corpus içinde: 1.200 Generator Truth Critical vakası bulunmuştur.\n\n### 15.1. İlk Bağımsız Hakemlik\n\nİlk iki bağımsız hakemlik turundan sonra ortak veya en az bir hakem tarafından Critical bulunan vaka: 1.193 İlk-pass Critical recall:\n\n1.193/1.200 = 0,9942\n\nKaçırılan: 7 vaka bulunmaktadır. Kaçırılan yedi vakanın dağılımı:\n\n- 3 maddi boundary omission\n\n- 2 evidence laundering\n\n- 1 temporal authority failure\n\n- 1 restricted-data exposure\n\n### 15.2. Uzman ve Senior Adjudication Sonrası\n\nYedi vakanın tamamı:\n\n- omission review,\n\n- source-lineage review,\n\n- privacy review,\n\n- Senior Adjudicator\n\naşamalarında bulunmuştur. Nihai Critical recall:\n\n1.200/1.200 = 1,000\n\n### 15.3. Critical Negatif Kontrol\n\nCritical’a benzeyen fakat Critical olmayan: 600 negatif kontrol vakası bulunmuştur. İlk turda yanlış Critical adayı: 5 vaka oluşmuştur. İlk-pass false Critical rate:\n\n5/600 = 0,0083 = %0,83\n\nBeş vaka final incelemede:\n\n- üçü Major,\n\n- ikisi Moderate\n\nolarak düzeltilmiştir. Final false Critical rate: 0 Nihai gate inversion: 0 vakadır.\n\n## 16. CRITICAL SONUCUNUN GERÇEK ANLAMI\n\nNihai yüzde 100 Critical recall şu anlama gelmez: “Tek bir hakem bütün Critical hataları yakalayabilir.” Gerçek sentetik sonuç şudur:\n\n> Çift hakemlik, uzman review ve Senior Adjudication birlikte kullanıldığında bütün Critical challenge vakaları yakalanmıştır.\n\nBu nedenle maliyet veya hız gerekçesiyle:\n\n- ikinci hakem,\n\n- omission reviewer,\n\n- uzman reviewer\n\nçıkarılırsa aynı sonuç beklenemez. Sınama yöntemin yalnız formülünü değil:\n\n#### zorunlu yönetişim katmanlarını\n\nda sınanabilir kılması gerektiğini gösterir; bu, ampirik doğrulama değildir.\n\n## 17. MAJOR CLASSIFICATION SONUCU\n\n1.200 Confirmed Major vakanın:\n\n- büyük bölümü doğru Major,\n\n- sınırlı bölümü Moderate,\n\n- bazıları Critical adayı,\n\n- bazıları unresolved\n\nolarak ilk turda sınıflandırılmıştır.\n\nNihai Major Macro-F1:\n\n0,952 olmuştur. Aday eşik: 0,95 Sonuç:\n\n### ADAY EŞİK KARŞILANDI\n\nFakat eşik yalnız: 0,002 farkla geçilmiştir. Bu nedenle Major classification:\n\n- güçlü,\n\n- fakat rahat güvenlik marjı taşımayan\n\nalan olarak kaydedilmelidir.\n\n## 18. YANIT STATUS CONFUSION\n\nRP Status Macro-F1:\n\n0,928 olmuştur. Başlıca karışıklıklar:\n\nCritical sınıf: final aşamada tam geri kazanılmıştır. En zor sınır:\n\n#### Conditional Pass ile Major Fail\n\narasında oluşmuştur. Bu zorluk doğrudan:\n\n- cumulative materiality,\n\n- maddi omission,\n\n- ana görevin ne ölçüde bozulduğu\n\nsorularından kaynaklanmıştır.\n\n## 19. CAPTURE INTEGRITY SONUCU\n\n4.000 Capture Integrity vakasının doğru sınıflandırılanı: 3.928 Capture validity accuracy:\n\n3.928/4.000 = 0,982\n\nAday eşik: 0,98 Sonuç:\n\n### ADAY EŞİK KARŞILANDI\n\n### 19.1. Capture Hataları\n\nYanlış sınıflandırılan 72 vakanın dağılımı:\n\nFabricated veya manipulated hiçbir paket: tam geçerli olarak nihai analize alınmamıştır. Semantic yanıtın:\n\n- doğru,\n\n- yanlış,\n\n- Critical\n\nolmasıyla ilişkilendirilmemiştir. Bu, gerçek bir anlamlılık testi sonucu değil; sentetik örneğin tasarım varsayımıdır. Bu, capture-semantic separation ilkesinin demonstrasyonda çalıştığını gösterir.\n\n## 20. ANA 30.000 CORPUS’TA CAPTURE SONUCU\n\nAna corpus içinde:\n\n80 Not Ratable kaydın nedeni:\n\nBu 80 kayıt:\n\n- ürün hatası,\n\n- doğru cevap,\n\n- yanlış cevap\n\nolarak yeniden sınıflandırılmamıştır. Ana dağılımda:\n\n### RP-8 — Not Ratable\n\nolarak korunmuştur.\n\n## 21. VARLIK RECOVERY\n\nCore domain–varlık çözümlemesinde: 30.000 ana yanıt ve Diagnostic Varlık Collision vakaları birlikte değerlendirilmiştir. Varlık Resolution Accuracy: 0,987 Başlıca yanlışlar:\n\n- ödeme bağlı kuruluşunu ana varlık sayma\n\n- franchise’ı doğrudan işletilen mağaza sayma\n\n- ilgisiz Apple-SYNTH isim çarpışmasını hedef varlık sayma\n\n- ürün ailesini hukuki varlık sayma\n\n- tarihsel partneri güncel bağlı kuruluş sayma\n\nYanlış varlık vakalarının tamamı aynı importance düzeyinde değildir. Critical yetki transferi vakaları nihai gate aşamasında bulunmuştur.\n\n## 22. FACTUAL SUPPORT RECOVERY\n\nFactual Status Macro-F1:\n\n0,923 En güçlü sınıflar:\n\n- Supported\n\n- Contradicted\n\n- Official Claim Accurately Attributed\n\nEn zayıf sınıflar:\n\n- Unsupported\n\n- Reference Gap\n\n- Supported With Required Qualification\n\nÖzellikle şu sınır zor olmuştur: “Kanıt bulunmadı.” ile: “Mevcut kanıt iddiayla çelişiyor.” Bazı hakemler open-world durumda:\n\n- unsupported,\n\n- contradicted\n\nayrımını gereğinden kesin yapmıştır. Final review bu vakaların çoğunu düzeltmiştir.\n\n## 23. KAPSAM RECOVERY\n\nKapsam Macro-F1:\n\n0,906 Aday eşik geçilmiştir. Fakat Kapsam & Boundary sisteminin omission tarafı başarısız olduğu için yalnız bu skor yeterli değildir. Kapsam claim’leri açık biçimde yazıldığında sistem güçlüdür:\n\n- “Bütün ülkelerde aynı fiyat.”\n\n- “Ana şirket bütün pazarlarda lisanslıdır.”\n\nZorluk, kapsam yanlışlığının:\n\n- tavsiye,\n\n- kısa isim,\n\n- zamir,\n\n- omission\n\niçinde saklandığı vakalarda büyümüştür.\n\n## 24. ATTRIBUTION VE MODALİTE RECOVERY\n\nAttribution Macro-F1:\n\n0,918\n\nModality Macro-F1:\n\n0,934 Güçlü biçimde ayrılan durumlar:\n\n- “Şirket söylüyor.”\n\n- “Resmî sicil gösteriyor.”\n\n- “Kullanıcılar iddia ediyor.”\n\n- “Kesinleşmiş karar vardır.”\n\n- “Muhtemelen.”\n\n- “Doğrulanamadı.”\n\nZayıf kalan attribution vakaları:\n\n- çalışan görüşünün üniversite endorsement’ı gibi sunulması,\n\n- sponsorlu editoryal içeriğin bağımsız araştırma sayılması,\n\nçoklu türev URL’nin consensus gibi sunulmasıdır. Bu vakalar atıf mapping zayıflığıyla ilişkilidir.\n\n## 25. COMPONENT RECOVERY\n\nOn bileşenin Generator Truth ve NOMOS recovery değerleri:\n\nComponent MAE:\n\nMAE_component = 1,9\n\nAday eşik:\n\n≤2,5\n\nSonuç:\n\n### ADAY EŞİK KARŞILANDI\n\nFakat bu tablo aynı zamanda önemli bir uyarı içerir. ECI 3,4 puan düşük SBI 2,6 puan düşük STR 3,7 puan yüksek LGF 2,4 puan yüksek hesaplanmıştır. Bu hataların bazıları birbirini iptal etmiş ve bileşik skor yalnız bir puan sapmıştır. Dolayısıyla:\n\n> Composite recovery’nin güçlü görünmesi component recovery’nin yayın zorunluluğunu ortadan kaldırmaz.\n\n## 26. BİLEŞİK RECOVERY’NİN YANLIŞ OKUNMASI\n\nŞu cümle tek başına kullanılamaz: “NOMOS, üreteçte tanımlanan sentetik bileşik puanı bir puan farkla geri kazanmıştır.” Doğru cümle şudur:\n\n> NOMOS bileşik skoru bir puan farkla geri kazanmış; ancak ECI, SBI, LGF ve STR bileşenlerinde birbirini kısmen dengeleyen daha büyük yönlü hatalar oluşmuştur.\n\nBir standardın görevi yalnız doğru toplamı bulmak değildir. Toplamın neden oluştuğunu doğru açıklamaktır.\n\n## 27. LANGUAGE & GEOGRAPHIC FAIRNESS RECOVERY\n\nSentetik dil ve ülke tabanları önceden Generator Truth içinde belirlenmiştir. LGF component mutlak recovery hatası: 2,4 puandır. Aday eşik:\n\n≤3\n\nSonuç:\n\n### ADAY EŞİK KARŞILANDI\n\n### 27.1. Alt Metrikler\n\nRecovery:\n\n- en düşük dil performansını biraz fazla yüksek,\n\n- disparity’yi biraz düşük\n\ntahmin etmiştir. Bu, adalet durumunu gerçekte olduğundan hafifçe daha iyi göstermiştir.\n\n## 28. İSTEM KUSURU İLE AI DİL KUSURU AYRIMI\n\nLanguage Equivalence Annex içinde:\n\n- 500 gerçek AI profile language failure,\n\n- 500 istem equivalence failure\n\nvakası bulunmuştur. Doğru neden sınıflandırması:\n\n938/1.000 = 0,938\n\nolmuştur. Yanlış sınıflandırılan 62 vakanın:\n\n- 39’unda istem kusuru AI ürününe,\n\n- 23’ünde AI dil kusuru prompta\n\nyüklenmiştir. Bu hata doğrudan LGF’yi etkilemiştir. Fairness component adayı eşiği geçmiştir. Fakat:\n\n> nedensel sorumluluk sınıflandırması henüz dış güven düzeyine ulaşmamıştır.\n\n## 29. CLEAN–NATURAL PANEL RECOVERY\n\nDiagnostic Annex içindeki 1.000 Clean–Natural eşleşmesinde Generator Truth ortalama panel farkı:\n\n### G_{N−C}^G = −8,4\n\npuan olmuştur. NOMOS recovery:\n\n### G_{N−C}^N = −7,9\n\npuan olmuştur. Mutlak fark: 0,5 puandır.\n\nBireysel profile panel-gap MAE:\n\n1,6 puandır.\n\n### 29.1. Kişiselleştirme Drift’i\n\nGenerator Truth içinde 173 maddi kişiselleştirme drift vakası bulunmaktadır. Bulunan: 166 Recall:\n\n166/173 = 0,9595\n\nKaçırılan yedi vakanın:\n\n- dördü boundary omission,\n\n- ikisi varlık-favorable instruction,\n\n- biri restricted-data leakage\n\nvakasıdır. Restricted-data leakage final privacy review’da bulunmuş ve Critical gate açmıştır. Bu sonuç yine çok katmanlı hakemliğin önemini göstermektedir.\n\n## 30. DALGA VE KARARLILIK RECOVERY\n\nÜç sentetik dalgada şu değişimler enjekte edilmiştir: W2’de bir ürünün web ve atıf modu değişmiştir. W3’te sentetik dış olay gerçekleşmiştir. SYNTH-AI-10 W2’de Critical olay, W3’te düzeltme üretmiştir. SYNTH-AI-03 düşük kaynaklı dil performansında gerilemiştir. SYNTH-AI-07 güncelliğini yitirmiş fiyat ve ürün kapsamı taşımıştır. NOMOS:\n\n- dalga içi sistem değişikliğini doğru biçimde iki alt dalgaya ayırmış,\n\n- dış olay öncesi ve sonrası Truth Pack sürümlerini ayırmış,\n\n- düzeltme sonrası mevcut durumu güncellemiş,\n\ntarihsel Critical olayı korumuştur.\n\n### 30.1. STR Aşırı Tahmini\n\nGenerator STR: 87,0 Recovery STR: 90,7 Hata: +3,7 puandır. Neden: bazı dalga içi değişikliklerin sistemik drift yerine açık sürüm değişikliği olarak ayrılması, puan formülünün ayrılmış alt dalgalar içindeki kararlılığı fazla ödüllendirmesidir. Bu sonuç: STR formülünün değişiklik sonrası kararlılıkla, kesintisiz sistem kararlılığını yeterince ayıramadığını göstermiştir.\n\n## 31. NADİR CRITICAL OLAY TESTİ\n\nDört ayrı sentetik nadir olay senaryosu hesaplanmıştır; bunlar çalıştırılmış saha veya yazılım deneyi değildir. Aşağıdaki sonuçlar yalnız yöntem demonstrasyonudur:\n\n> Not: Üst sınırlar, n=1.000 bağımsız Bernoulli gözlemi varsayımı altında Clopper–Pearson tek taraflı %95 üst güven sınırlarıdır. Ağırlıklı veya karmaşık örneklem tasarımına doğrudan uygulanamaz [K09].\n\nSıfır olay senaryosunda sistem: “Critical risk sıfırdır.” dememiştir. Doğru çıktı:\n\n“Gözlenen doğrulanmış Critical olay = 0; n=1.000 bağımsız gözlem varsayımı altında Clopper–Pearson tek taraflı %95 üst güven sınırı 2,991/1.000’dir.”\n\nolmuştur. Aday nadir olay davranışı, tanımlanan sentetik eşikleri karşılamıştır.\n\n## 32. GÜVEN ARALIĞI KAPSAMA ORANI\n\nSentetik nüfus üretim süreci: 2.000 varsayımsal tekrar örneklemi üzerinden hesaplanmış bir yöntem örneği sunulmuştur. Nominal %95 aralıkların hesaplanmış kapsama oranları:\n\nAday kabul aralığı: %93–%97 olarak tanımlanmıştır. Bütün temel kapsama oranları aday aralığının içindedir. Sonuç:\n\n### ADAY EŞİK KARŞILANDI\n\n## 33. METAMORFİK TESTLER\n\nToplam: 3.200 metamorfik yanıt çifti kullanılmıştır.\n\n### 33.1. Anlamı Korumalı Dönüşümler\n\nParaphrase Cümle sırası Zararsız format Atıf konumu, bağlantı açık kaldığı sürece Eşdeğer varlık alias Beklenen: Hakemlik ve yanıt status değişmemelidir. Exact invariant result:\n\n### 33.2. Anlamı Değiştiren Dönüşümler\n\nAttribution kaldırma Kesinliği yükseltme Yanlış varlığa aktarma Güncel zamanı tarihselden değiştirme Boundary cümlesini çıkarma Bağımsız kaynak iddiası ekleme Beklenen: İlgili karar boyutu değişmelidir. Doğru sensitivity:\n\n### 33.3. Başlıca Metamorfik Hatalar\n\nAtıfın cümleden paragraf sonuna taşınması “Görünmektedir” ile “muhtemeldir” modalitesinin tutarsız değerlendirilmesi Marka alias’ının hukuki varlık gibi yorumlanması Sınır cümlesinin başka paragrafta bulunması Bu sonuçlar atıf ve omission bulgularıyla tutarlıdır.\n\n## 34. KARŞIT SINAMA SONUÇLARI\n\nEn zayıf karşıt sınama sınıf:\n\n#### Tavsiye sınırının atlanması\n\nolmuştur.\n\nBu sonuç Material Omission F1 başarısızlığını yeniden doğrulamaktadır.\n\n## 35. SINAMANIN BULDUĞU YÖNTEM HATALARI\n\nSentetik demonstrasyon sonunda NOMOS 0.9 için beş yöntem bulgusu kaydedilmiştir.\n\n### METHOD-FINDING 01\n\n### ATIF ATTACHMENT AMBIGUITY\n\nÖnem: Major / Etkilenen bileşen: ECI / Sonuç: Aday atıf F1 eşiği geçilemedi.\n\nParagraf seviyesindeki atıfların hangi atomu desteklediğini belirleme kuralı yeterince kesin değildir.\n\n### METHOD-FINDING 02\n\n### MATERIAL BOUNDARY OMISSION UNDER-DETECTION\n\nÖnem: Major / Etkilenen bileşen: SBI, TCR, Critical Gate / Sonuç: Material Omission F1 eşiği geçilemedi.\n\nTavsiye ve ilişki cümlelerinde açıkça yazılmayan fakat kullanıcı kararını değiştiren sınırlar yeterince yakalanamamıştır.\n\n### METHOD-FINDING 03\n\n### İSTEM-FAULT / AI-FAULT ATTRIBUTION ERROR\n\nÖnem: Moderate / Etkilenen bileşen: LGF / Sonuç: Fairness skoru geçmesine rağmen sorumluluk ataması kusurludur.\n\n### METHOD-FINDING 04\n\n### STABILITY OVER-REWARD AFTER SUB-WAVE SPLIT\n\nÖnem: Moderate / Etkilenen bileşen: STR / Sonuç: STR, Generator Truth’tan 3,7 puan yüksek hesaplanmıştır.\n\n### METHOD-FINDING 05\n\n### ACCESSIBILITY ALTERNATIVE UNDER-ACCEPTANCE\n\nÖnem: Moderate / Etkilenen katman: Capture Integrity / Sonuç: Sekiz geçerli accessibility capture vakası gereğinden düşük kanıt seviyesine indirilmiştir.\n\n## 36. NEDEN DEMONSTRASYON BQ-3 DEĞİLDİR?\n\n### BQ-3 — Sealed Validation Passed için:\n\nbütün zorunlu aday eşiklerin karşılanması, zero-tolerance sınama ihlali bulunmaması gerekmektedir. İki maddi eşik karşılanmamıştır:\n\nBuna ek olarak:\n\n- bağımsız ekip yeniden üretimi yapılmamıştır,\n\n- gerçek corpus ve kod kamuya açılmamıştır,\n\nuntouched renewal holdout çalıştırılmamıştır. Bu nedenle doğru sentetik demonstrasyon hükmü:\n\n### DEMO-BQ-2 — İŞLEM HATTI DRY RUN COMPLETED; MATERIAL DÜZELTME REQUIRED\n\nolmalıdır. Gerçek sınama statüsü ise:\n\n### BQ-0 — NOT EXECUTED\n\nolarak kalır.\n\n## 37. NEDEN EŞİKLER DÜŞÜRÜLMEMİŞTİR?\n\nAtıf Mapping sonucu: 0,887 Aday eşiği: 0,90 Fark küçüktür. Eşiği: 0,885 yapsaydık yöntem geçerdi. Material Omission sonucu: 0,824 Aday eşiği: 0,85 Eşiği: 0,82 yapsaydık o alan da geçerdi. Fakat bu değişiklikler:\n\n- sonuç görüldükten sonra,\n\n- NOMOS’un geçmesini sağlamak amacıyla\n\nyapılmış olurdu. Bu, sınamanın en temel ihlalidir. Doğru davranış:\n\n- Eşiği korumak\n\n- Başarısızlığı yayımlamak\n\n- Yöntemi düzeltmek\n\n- Yeni sürüm oluşturmak\n\n- Untouched holdout üzerinde yeniden sınamak\n\nolmalıdır.\n\n## 38. METHOD 1.0 DÜZELTME PLANI\n\n### 38.1. Atıf Mapper 1.0\n\nYeni sistem:\n\n- atıfın source span’ını,\n\n- claim attachment alanını,\n\n- paragraf içi kapsamını,\n\n- attribution-only statüsünü,\n\n- source lineage ailesini\n\nzorunlu kılacaktır. Her atıf için:\n\n> Bu kaynak tam olarak hangi atomları desteklemektedir?\n\nsorusu açık kayıt hâline getirilecektir.\n\n### 38.2. Boundary Omission Codebook 1.0\n\nHer tavsiye ve transaction istemi için:\n\n- kullanıcı kararını değiştiren zorunlu sınırlar,\n\n- counterfactual decision test,\n\n- varlık–service–jurisdiction matrisi\n\nönceden tanımlanacaktır. Counterfactual test:\n\n> Bu sınır kullanıcıya söylenseydi makul kullanıcının tavsiye veya işlem kararı değişir miydi?\n\nEvetse omission en az maddi incelemeye girecektir.\n\n### 38.3. İstem–AI Responsibility Adjudicator\n\nDil düşüşünün:\n\n- istem eşdeğerliği,\n\n- AI ürün davranışı,\n\n- capture,\n\n- kullanıcı locale’i\n\nkaynaklarından hangisine ait olduğunu belirleyen ayrı karar vektörü oluşturulacaktır.\n\n### 38.4. STR Formül Revizyonu\n\nYeni STR:\n\n- sub-wave içinde kararlılık,\n\n- sistem sürümü değişikliği,\n\n- düzeltme sonrası kararlılık,\n\n- kesintisiz zaman serisi\n\nalanlarını ayrı bileşenlere ayıracaktır.\n\n### 38.5. Accessibility Evidence Equivalence\n\nGörsel olmayan fakat eşdeğer kanıt taşıyan:\n\n- transcript,\n\n- accessibility tree,\n\n- yardımcı teknoloji logu,\n\n- sesli oturum kaydı\n\niçin açık eşdeğerlik matrisi oluşturulacaktır.\n\n## 39. YENİDEN TEST KURALI\n\nMethod 1.0: aynı sealed validation corpus’una tekrar tekrar ayarlanamaz. İki test gereklidir:\n\n#### A. Regression Set\n\nMethod 0.9’un başarısız vakalarını içerir. Amaç: düzeltmenin gerçekten çalıştığını görmek.\n\n#### B. Untouched Renewal Holdout\n\nMethod 1.0 tasarlanırken hiç görülmemiş vakaları içerir. Amaç: yalnız eski sınama’a aşırı uyum oluşmadığını görmek. BQ-3 yalnız:\n\n- regression başarısı,\n\n- untouched holdout başarısı\n\nbirlikte elde edilirse verilebilir.\n\n## 40. GERÇEK DÜNYAYA GEÇİŞ KARARI\n\nBu sentetik demonstrasyona dayanarak NOMOS 0.9 için doğru karar:\n\n> Gerçek şirketlere kamuya açık uygunluk puanı veya NOMOS 950+ işareti vermeye hazır değildir.\n\nNedenler:\n\n- Atıf mapping adayı eşiğin altında\n\n- Material omission tespiti adayı eşiğin altında\n\n- Bağımsız yeniden üretim yok\n\n- Gerçek sınama çalıştırılmadı\n\n- BQ-4 seviyesine ulaşılmadı\n\nBununla birlikte yöntem:\n\n- dağılım recovery,\n\n- Critical gate,\n\n- yanıt status,\n\n- component recovery,\n\n- güven aralığı,\n\n- rare-event davranışı\n\nbakımından güçlü bir temel göstermektedir. Doğru statü:\n\n> Araştırma ve pilot kullanımına hazır; kamu standardı ve uygunluk işareti için henüz hazır değil.\n\n## 41. SENTETİK SINAMA KABUL KARTI\n\n## 42. DEMONSTRASYONUN ORTAK HÜKMÜ\n\nBu sentetik koşu NOMOS 0.9 hakkında üç şeyi aynı anda söylemektedir.\n\n### 42.1. NOMOS’UN GÜÇLÜ OLDUĞU ALANLAR\n\nYanıt dağılımını yüksek doğrulukla geri kazanmıştır. Critical gate’leri final yönetişim zincirinde kaçırmamıştır. Yüksek ortalama içinde Critical olayı saklamamıştır. Wrong varlık, time ve factual support ayrımında güçlüdür. Not Ratable kayıtları ürün hatasına çevirmemiştir. Sıfır Critical olayda sıfır risk iddiası üretmemiştir. Güncel düzeltme ile historical incident’ı ayırmıştır. Bileşik skoru düşük mutlak hatayla geri kazanmıştır.\n\n### 42.2. NOMOS’UN ZAYIF OLDUĞU ALANLAR\n\nAtıfın hangi claim’i desteklediğini yeterince kesin ayıramamıştır. Tavsiye içine gizlenen maddi sınır omission’larını yeterince yakalayamamıştır. İstem kusuru ile AI dil kusurunu her zaman doğru ayırmamıştır. Sub-wave ayrımı sonrasında stability’yi biraz fazla ödüllendirmiştir. Bazı erişilebilirlik kanıtlarını gereğinden zayıf saymıştır.\n\n### 42.3. NOMOS’UN HENÜZ KANITLAMADIĞI ŞEYLER\n\nGerçek kullanıcılar üzerinde çalıştığını Gerçek AI ürünlerine uygulanabildiğini Gerçek çok dilli istem eşdeğerliğini Bağımsız üniversitelerin aynı sonucu üreteceğini Uzun dönem yönetişimin çıkar çatışmalarına dayanacağını Kamu uygunluk işaretinin hukukî olarak güvenle verilebileceğini henüz kanıtlamamıştır.\n\n## 43. ZORUNLU NORMATİF HÜKÜMLER\n\n**CH18-N01**\n\nKitap içi sentetik demonstrasyon gerçek kamu sınama koşusu gibi sunulamaz.\n\n**CH18-N02**\n\nSentetik demonstrasyon statüsü ile gerçek sınama BQ statüsü ayrı tutulmalıdır.\n\n**CH18-N03**\n\nGerçek corpus ve bağımsız koşu yapılmadıkça sınama BQ-0 — Not Executed statüsünü korumalıdır.\n\n**CH18-N04**\n\nDemonstrasyon sonuçları gerçek Apple veya gerçek AI sağlayıcısı performansına atfedilemez.\n\n**CH18-N05**\n\nAna 30.000 yanıt ile Diagnostic, Önem derecesi, Capture ve Gold corpus’ları ayrı paydalarda tutulmalıdır.\n\n**CH18-N06**\n\nChallenge vakaları Principal Prevalence dağılımını değiştiremez.\n\n**CH18-N07**\n\nGenerator Truth dağılımı recovery sonuçlarından önce kilitlenmiş olmalıdır.\n\n**CH18-N08**\n\nGenerator Truth açılmadan önce NOMOS yanıt ve skor sonuçları kilitlenmelidir.\n\n**CH18-N09**\n\nRecovery yalnız bileşik skor üzerinden değerlendirilemez.\n\n**CH18-N10**\n\nClaim boundary, varlık, factual, kapsam, time, attribution, atıf, omission, önem derecesi, yanıt, component ve composite recovery ayrı yayımlanmalıdır.\n\n**CH18-N11**\n\nBileşik puan error küçük diye component error’lar saklanamaz.\n\n**CH18-N12**\n\nBirbirini aritmetik olarak iptal eden component hataları başarılı nedensel recovery sayılamaz.\n\n**CH18-N13**\n\nRP-1 ile RP-8 recovery dağılımı Generator Truth dağılımıyla açıkça karşılaştırılmalıdır.\n\n**CH18-N14**\n\nStrict Pass ve Acceptable Pass recovery’si ayrı gösterilmelidir.\n\n**CH18-N15**\n\nCritical yanıt sayısı ve Critical gate recovery’si ayrıca raporlanmalıdır.\n\n**CH18-N16**\n\nİlk hakemlik Critical recall’ı ile final adjudicated Critical recall ayrı tutulmalıdır.\n\n**CH18-N17**\n\nFinal Critical recall’ın yönetişim katmanlarına bağımlılığı görünür olmalıdır.\n\n**CH18-N18**\n\nİkinci hakem veya uzman review çıkarıldığında aynı sonuç varsayılamaz.\n\n**CH18-N19**\n\nCritical false-positive oranı recall ile birlikte yayımlanmalıdır.\n\n**CH18-N20**\n\nCritical’a benzeyen negatif kontroller final önem derecesi sisteminin zorunlu parçası olmalıdır.\n\n**CH18-N21**\n\nAtıf Eşleme F1 aday eşiğin altındaysa sınamanın başarılı olduğu ilan edilemez.\n\n**CH18-N22**\n\nMaterial Omission F1 aday eşiğin altındaysa sınamanın başarılı olduğu ilan edilemez.\n\n**CH18-N23**\n\nAday eşikler recovery sonucu görüldükten sonra düşürülemez.\n\n**CH18-N24**\n\nEşik değişikliği yeni sınama method sürümü ve yeni untouched validation gerektirir.\n\n**CH18-N25**\n\nKüçük eşik farkı başarısızlığın gizlenmesine gerekçe olamaz.\n\n**CH18-N26**\n\nTavsiye içindeki maddi boundary omission açık yanlış iddia kadar denetlenebilir olmalıdır.\n\n**CH18-N27**\n\nAtıfın paragraf içindeki konumu otomatik olarak bütün paragraf desteği yaratamaz.\n\n**CH18-N28**\n\nAttribution-only atıf, factual verification atıfı gibi recovery başarısı sayılamaz.\n\n**CH18-N29**\n\nSource-lineage hataları atıf mapping recovery’sinde ayrıca görünür olmalıdır.\n\n**CH18-N30**\n\nCapture accuracy semantic yanıt correctness’ten bağımsız hesaplanmalıdır.\n\n**CH18-N31**\n\nFabricated capture’ın doğru semantic cevap taşıması capture’ı geçerli yapamaz.\n\n**CH18-N32**\n\nGeçerli fakat yanlış yanıt capture kusuru sayılamaz.\n\n**CH18-N33**\n\nAccessibility alternative evidence standard görselle aynı biçimde olmak zorunda değildir.\n\n**CH18-N34**\n\nGeçerli accessibility evidence gereksiz yere düşük seviyeye indirildiğinde yöntem bulgusu açılmalıdır.\n\n**CH18-N35**\n\nNot Ratable ana yanıt dağılımında görünür kalmalıdır.\n\n**CH18-N36**\n\nNot Ratable gözlemler recovery’yi yükseltmek için paydadan çıkarılamaz.\n\n**CH18-N37**\n\nİstem kusuru ile AI language kusuru ayrı neden sınıfları taşımalıdır.\n\n**CH18-N38**\n\nFairness recovery yalnız LGF bileşik farkıyla değerlendirilemez.\n\n**CH18-N39**\n\nDil tabanı, disparity, kapsama ve sorumluluk ataması ayrıca yayımlanmalıdır.\n\n**CH18-N40**\n\nClean–Natural panel recovery’si nedensel kişiselleştirme hükmü üretmemelidir.\n\n**CH18-N41**\n\nKişiselleştirme drift vakaları ayrı recall ve false-positive ölçüsü taşımalıdır.\n\n**CH18-N42**\n\nRestricted-data leakage doğal personalization finding’i olarak küçültülemez.\n\n**CH18-N43**\n\nDalga içi sistem değişikliği doğru alt dalga yapısı üretmelidir.\n\n**CH18-N44**\n\nAlt dalgaya ayırma stability puanını yapay biçimde yükseltiyorsa formül bulgusu açılmalıdır.\n\n**CH18-N45**\n\nGüncel düzeltme tarihsel Critical olayı silemez.\n\n**CH18-N46**\n\nRare-event testleri sıfır, bir ve çoklu olay senaryoları taşımalıdır.\n\n**CH18-N47**\n\nSıfır gözlenen Critical senaryosu sıfır risk sonucu üretemez.\n\n**CH18-N48**\n\nTekil Critical olay sistemik yüzde 100 failure sonucu üretemez.\n\n**CH18-N49**\n\nGüven aralığı yöntemi tekrarlı sentetik nüfuslarda ampirik kapsama ile sınanmalıdır.\n\n**CH18-N50**\n\nNominal yüzde 95 aralıkların gerçek kapsama sonucu yayımlanmalıdır.\n\n**CH18-N51**\n\nMetamorfik invariant testleri ve expected-sensitive testler ayrı hesaplanmalıdır.\n\n**CH18-N52**\n\nAnlamı koruyan paraphrase hakemlik sonucunu gereksiz biçimde değiştirmemelidir.\n\n**CH18-N53**\n\nAttribution, varlık, time veya boundary anlamını değiştiren dönüşüm uygun karar değişikliği üretmelidir.\n\n**CH18-N54**\n\nKarşıt sınama testler akıcı yanlış, tek Critical, evidence laundering ve omission vakalarını kapsamalıdır.\n\n**CH18-N55**\n\nEn zayıf karşıt sınama sınıflar kamu sınama kartında görünür olmalıdır.\n\n**CH18-N56**\n\nMethod finding’ler sınama sonucundan ayrı sürümlü kayıtlara dönüştürülmelidir.\n\n**CH18-N57**\n\nMethod finding önemi gerçek kullanıcı ve denetim etkisine göre verilmelidir.\n\n**CH18-N58**\n\nAtıf ve omission başarısızlıkları yalnız küçük metrik farkı diye Advisory’ye indirilemez.\n\n**CH18-N59**\n\nSınama Quality seviyesi bütün zorunlu eşikler ve bağımsızlık koşullarına göre atanmalıdır.\n\n**CH18-N60**\n\nİki maddi eşik başarısızsa DEMO-BQ-3 verilemez.\n\n**CH18-N61**\n\nBağımsız yeniden üretim olmadan BQ-4 verilemez.\n\n**CH18-N62**\n\nGerçek sınama execution olmadan kitap içi demonstrasyon BQ sonucu gerçek statü sayılamaz.\n\n**CH18-N63**\n\nMethod düzeltme eski demonstrasyon sonucunu değiştiremez.\n\n**CH18-N64**\n\nMethod 1.0 yeni puan ve codebook sürümü taşımalıdır.\n\n**CH18-N65**\n\nRegression set tek başına yeni yöntemi doğrulayamaz.\n\n**CH18-N66**\n\nUntouched Renewal Holdout yeni yöntem için zorunlu olmalıdır.\n\n**CH18-N67**\n\nYeni yöntem aynı validation corpus’una tekrar tekrar uyarlanamaz.\n\n**CH18-N68**\n\nLive public audit, asgari sınama quality ve bağımsız yeniden üretim koşulu sağlanmadan başlatılamaz.\n\n**CH18-N69**\n\nUygunluk işareti sentetik demonstrasyon başarısına dayanarak verilemez.\n\n**CH18-N70**\n\nBaşarısız sınama alanları kamuya açıklanmalıdır.\n\n**CH18-N71**\n\nYalnız geçen eşikler yayımlanamaz.\n\n**CH18-N72**\n\nComposite recovery başarısı başarısız atıf veya omission sonucunu silemez.\n\n**CH18-N73**\n\nDemonstrasyonun güçlü ve zayıf alanları aynı kamu kartında yer almalıdır.\n\n**CH18-N74**\n\nNOMOS’un henüz kanıtlamadığı iddialar açıkça listelenmelidir.\n\n**CH18-N75**\n\nKitap içi sentetik sayılar gerçek çalıştırılmış veri gibi atıf veya kamu beyanına dönüştürülemez.\n\n**CH18-N76**\n\nSentetik demonstrasyon verileri machine-readable olarak da synthetic etiketi taşımalıdır.\n\n**CH18-N77**\n\nDemonstrasyon corpus’u internette gerçek şirket bilgisi olarak indekslenemez.\n\n**CH18-N78**\n\nGerçek sınama başladığında yeni kimlik ve sürüm kullanılmalıdır.\n\n**CH18-N79**\n\nBütün recovery hesapları yeniden üretilebilir kod ve manifest gerektirir.\n\n**CH18-N80**\n\nHer sınama run, recovery, method finding, düzeltme ve yayın kararının hesap verebilir insan veya kurum sahibi bulunmalıdır.\n\n## 44. BAŞARISIZLIK BİÇİMLERİ\n\n**CH18-F01 — DEMONSTRASYONU GERÇEK KOŞU SAYMAK**\n\nKitap içi sayılar kamu sınama sonucu gibi sunulur.\n\n**CH18-F02 — BQ-0 İLE DEMO-BQ-2’Yİ BİRLEŞTİRMEK**\n\nGerçek execution yapılmadan sınama doğrulandı denir.\n\n**CH18-F03 — BİLEŞİK PUAN TAPINMASI**\n\nBir puanlık composite error bütün alt hataları örter.\n\n**CH18-F04 — COMPONENT CANCELLATION’I BAŞARI SAYMAK**\n\nYüksek ve düşük yönlü hatalar birbirini götürür.\n\n**CH18-F05 — YALNIZ STRICT PASS RECOVERY’SİNİ YAYIMLAMAK**\n\nRP sınıf karışıklıkları gizlenir.\n\n**CH18-F06 — CRITICAL FINAL RECALL’İ İLK HAKEM BAŞARISI SAYMAK**\n\nUzman ve Senior review etkisi görünmez olur.\n\n**CH18-F07 — İKİNCİ HAKEMİ GEREKSİZ SAYMAK**\n\nYedi ilk-pass Critical kaçırması saklanır.\n\n**CH18-F08 — FALSE CRITICAL’I YOK SAYMAK**\n\nAşırı önem derecesi sistemi başarı gibi sunulur.\n\n**CH18-F09 — ATIF EŞİĞİNİ DÜŞÜRMEK**\n\n0,887 sonucu geçsin diye eşik değiştirilir.\n\n**CH18-F10 — OMISSION EŞİĞİNİ DÜŞÜRMEK**\n\n0,824 sonucu geçsin diye sınama kuralı değiştirilir.\n\n**CH18-F11 — “ÇOK AZ FARKLA KALDI” DİYEREK PASS VERMEK**\n\nÖnceden kilitli eşik bağlayıcılığını kaybeder.\n\n**CH18-F12 — ATIFIN PARAGRAFA YAYILMASI**\n\nTek kaynak bütün claim’leri desteklemiş sayılır.\n\n**CH18-F13 — ATTRIBUTION-ONLY KAYNAĞI FACT SAYMAK**\n\nŞirketin söylediği şey bağımsız olguya dönüşür.\n\n**CH18-F14 — SOURCE LINEAGE’I YOK SAYMAK**\n\nTürev URL’ler bağımsız kanıt olur.\n\n**CH18-F15 — OMISSION’I OPTIONAL DETAIL SAYMAK**\n\nKullanıcı kararını değiştiren sınır küçültülür.\n\n**CH18-F16 — HER OMISSION’I CRITICAL YAPMAK**\n\nOptional ayrıntılar aşırı önem derecesi üretir.\n\n**CH18-F17 — İSTEM KUSURUNU AI HATASI SAYMAK**\n\nFairness sorumluluğu yanlış atanır.\n\n**CH18-F18 — AI HATASINI PROMPTA YÜKLEMEK**\n\nGerçek dil bozulması ölçüm aracına aktarılır.\n\n**CH18-F19 — FAIRNESS COMPOSITE’İ YETERLİ SAYMAK**\n\nTaban ve disparity recovery’si saklanır.\n\n**CH18-F20 — STR AŞIRI TAHMİNİNİ GÖRMEZDEN GELMEK**\n\nSub-wave ayrımı kararlılık bonusuna dönüşür.\n\n**CH18-F21 — CAPTURE ACCURACY’DE ACCESSIBILITY’Yİ CEZALANDIRMAK**\n\nEşdeğer alternatif kanıt zayıf kabul edilir.\n\n**CH18-F22 — NOT RATABLE’I ÜRÜN FAIL’İ SAYMAK**\n\nCapture kusuru AI performansına dönüşür.\n\n**CH18-F23 — NOT RATABLE’I SİLMEK**\n\nRatable kapsama yapay biçimde artar.\n\n**CH18-F24 — METAMORFİK HATALARI YAYIMLAMAMAK**\n\nAynı anlam farklı karara yol açtığı hâlde saklanır.\n\n**CH18-F25 — KARŞIT SINAMA EN ZAYIF SINIFI GİZLEMEK**\n\nBoundary omission sonucu kamu kartından çıkarılır.\n\n**CH18-F26 — YALNIZ FINAL ADJUDICATION METRİĞİ**\n\nİlk süreçteki zayıflık görünmez olur.\n\n**CH18-F27 — YALNIZ İLK PASS METRİĞİ**\n\nYönetişim zincirinin düzeltme kapasitesi görünmez olur.\n\n**CH18-F28 — METHOD FINDING’SİZ SINAMA**\n\nBaşarısız alanlar yalnız sayı olarak kalır.\n\n**CH18-F29 — METHOD FINDING’İ ADVISORY YAPMAK**\n\nMaddi skor etkisi küçültülür.\n\n**CH18-F30 — BQ-3 İLAN ETMEK**\n\nİki zorunlu eşik geçilmemiştir.\n\n**CH18-F31 — BQ-4 İLAN ETMEK**\n\nBağımsız yeniden üretim yoktur.\n\n**CH18-F32 — SENTETİK DEMO’YU LIVE VALIDATION SAYMAK**\n\nGerçek kullanıcı ve AI ürünü bulunmamaktadır.\n\n**CH18-F33 — REGRESSION SET’E AŞIRI UYUM**\n\nMethod 1.0 yalnız eski hataları ezberler.\n\n**CH18-F34 — UNTOUCHED HOLDOUT KULLANMAMAK**\n\nGenelleme sınanmaz.\n\n**CH18-F35 — ESKİ DEMONSTRASYONU YENİ FORMÜLLE SESSİZCE DEĞİŞTİRMEK**\n\nSürüm geçmişi kaybolur.\n\n**CH18-F36 — REAL-WORLD BADGE VERMEK**\n\nBQ-4 öncesi uygunluk işareti oluşturulur.\n\n**CH18-F37 — YALNIZ BAŞARILI SONUÇLARI YAYIMLAMAK**\n\nAtıf ve omission başarısızlığı saklanır.\n\n**CH18-F38 — YALNIZ BAŞARISIZLIĞI YAYIMLAMAK**\n\nGüçlü Critical ve distribution recovery sonucu da saklanır.\n\n**CH18-F39 — SIFIR CRITICAL’I SIFIR RİSK SAYMAK**\n\nRare-event recovery başarısız olur.\n\n**CH18-F40 — TEK CRITICAL’I KÜRESEL FAIL SAYMAK**\n\nPrevalans ve kapsam ayrımı bozulur.\n\n**CH18-F41 — CI KAPSAMA’İ YOK SAYMAK**\n\nGüven aralığı yalnız matematiksel görünüm olur.\n\n**CH18-F42 — EFFECTIVE SAMPLE’I SAKLAMAK**\n\nNadir olay sınırı aşırı kesin görünür.\n\n**CH18-F43 — SENTETİK SAYIYI GERÇEK KAYNAKTA KULLANMAK**\n\nKitap demonstrasyonu dış dünya verisine dönüşür.\n\n**CH18-F44 — SENTETİK EKRANI CANLI CEVAP GİBİ YAYMAK**\n\nSınama temsil zehirlenmesi üretir.\n\n**CH18-F45 — GERÇEK APPLE’A BAĞLAMAK**\n\nAPPLE-SYNTH ayrımı kaldırılır.\n\n**CH18-F46 — GERÇEK SAĞLAYICIYA BAĞLAMAK**\n\nSYNTH-AI profili gerçek ürün performansı gibi yorumlanır.\n\n**CH18-F47 — HESAPLAMA KODUNU SAKLAMAK**\n\nRecovery bağımsız biçimde sınanamaz.\n\n**CH18-F48 — GENERATOR TRUTH MANİFESTİNİ SAKLAMAK**\n\nSentetik gerçeğin önceden kilitlenip kilitlenmediği bilinmez.\n\n**CH18-F49 — METHOD OWNER İLE TEK HAKEM**\n\nÇıkar çatışması görünmez olur.\n\n**CH18-F50 — BAŞARISIZLIK SONRASI SEED DEĞİŞTİRMEK**\n\nDaha kolay corpus seçilir.\n\n**CH18-F51 — BAŞARISIZLIK SONRASI VAKA ÇIKARMAK**\n\nZor atıf ve omission örnekleri kaldırılır.\n\n**CH18-F52 — EŞİKLERİ SONUCA GÖRE YUVARLAMAK**\n\n0,887 sonucu 0,89 veya 0,90 gibi sunulur.\n\n**CH18-F53 — FALSE PRECISION**\n\nRecovery değerleri gereksiz ondalıklarla kesinleştirilir.\n\n**CH18-F54 — HUMAN GOVERNANCE ETKİSİNİ SAKLAMAK**\n\nYüzde 100 Critical recall yalnız formül başarısı gibi sunulur.\n\n**CH18-F55 — HENÜZ KANITLANMAYANI KANITLANMIŞ SAYMAK**\n\nGerçek dil, kullanıcı ve sağlayıcı performansı hakkında hüküm kurulur.\n\n**CH18-F56 — PİLOT KULLANIMI KAMU STANDARDI SAYMAK**\n\nAraştırma aracı doğrudan sertifikaya dönüşür.\n\n**CH18-F57 — TARİHSEL DEMO KAYDINI SİLMEK**\n\nMethod 1.0 sonrası 0.9 başarısızlıkları görünmez olur.\n\n**CH18-F58 — BAŞARIYI TARİH YAZMAK SAYMAK**\n\nYöntem bağımsız doğrulanmadan otorite iddiası kurulur.\n\n**CH18-F59 — NOMOS’A İSTİSNA TANIMAK**\n\nBaşkalarından istediği kanıt ve sürüm kendi sınama’ına uygulanmaz.\n\n**CH18-F60 — HESAP VEREBİLİR SAHİP OLMADAN YAYIN**\n\nKimsenin sorumluluk taşımadığı kamu sonucu oluşur.\n\n## 45. DENETİM PROSEDÜRÜ\n\n### Adım 1 — Demonstrasyon ve Gerçek Sınama Statüsünü Ayır\n\nKitap içi run ile kamuya açık execution karıştırılmaz.\n\n### Adım 2 — Kilitli Manifestleri Doğrula\n\nTruth Pack, seed, istem, profile ve puan method sürümleri incelenir.\n\n### Adım 3 — Ana ve Tamamlayıcı Corpus’ları Ayır\n\nPrevalence, Challenge, Capture ve Gold paydaları kontrol edilir.\n\n### Adım 4 — Generator Truth Dağılımını Mühürle\n\nRP, claim, önem derecesi ve component gerçekliği kaydedilir.\n\n### Adım 5 — NOMOS Sonuçlarını Generator Truth Açılmadan Kilitle\n\nClaim Ledger, hakemlik ve puan sonuçları sabitlenir.\n\n### Adım 6 — Generator Truth’u Aç\n\nRecovery karşılaştırması başlatılır.\n\n### Adım 7 — Claim Boundary Recovery’yi Hesapla\n\nPrecision, recall ve F1 üretilir.\n\n### Adım 8 — Atomik Boyut Recovery’sini Hesapla\n\nVarlık, fact, kapsam, time, attribution, modality, atıf ve omission ayrılır.\n\n### Adım 9 — Önem derecesi Challenge’ı Hesapla\n\nİlk-pass ve final Critical recall ayrı üretilir.\n\n### Adım 10 — False Critical ve Negatif Kontrolleri Hesapla\n\nAşırı önem derecesi incelenir.\n\n### Adım 11 — RP Dağılım Recovery’sini Hesapla\n\nSınıf bazlı hata ve confusion matrix üretilir.\n\n### Adım 12 — Capture Integrity Recovery’sini Hesapla\n\nSemantic sonuçtan bağımsız sınıflandırma kontrol edilir.\n\n### Adım 13 — Component Recovery’yi Hesapla\n\nHer bileşen Generator Truth’a karşı değerlendirilir.\n\n### Adım 14 — Composite Recovery’yi Hesapla\n\nComponent cancellation olup olmadığı incelenir.\n\n### Adım 15 — Fairness Recovery’yi Hesapla\n\nFloor, disparity, kapsama ve fault attribution ayrılır.\n\n### Adım 16 — Clean–Natural Recovery’yi Hesapla\n\nPanel gap ve maddi personalization drift incelenir.\n\n### Adım 17 — Stability ve Drift Recovery’sini Hesapla\n\nSub-wave, external event ve düzeltme kayıtları doğrulanır.\n\n### Adım 18 — Rare-Event Senaryolarını Çalıştır\n\nSıfır, bir, iki ve çoklu Critical olay sınanır.\n\n### Adım 19 — CI Ampirik Kapsama’ı Hesapla\n\nTekrarlı sentetik nüfuslar kullanılır.\n\n### Adım 20 — Metamorfik Testleri Çalıştır\n\nInvariant ve expected-sensitive sonuçlar ayrılır.\n\n### Adım 21 — Karşıt sınama Testleri Çalıştır\n\nAkıcı yanlış, evidence laundering ve omission vakaları değerlendirilir.\n\n### Adım 22 — Aday Eşikleri Uygula\n\nGeçen ve geçemeyen alanlar değiştirilmeden kaydedilir.\n\n### Adım 23 — Method Finding’leri Aç\n\nHer başarısızlık ayrı kontrol maddesine dönüştürülür.\n\n### Adım 24 — Demonstrasyon BQ Statüsünü Ver\n\nBütün eşikler ve bağımsızlık koşulları dikkate alınır.\n\n### Adım 25 — Gerçek Sınama Statüsünü Koru\n\nExecution yapılmadıysa BQ-0 değişmez.\n\n### Adım 26 — Düzeltme Planını Sürümle\n\nMethod 1.0 değişiklikleri tanımlanır.\n\n### Adım 27 — Regression ve Untouched Holdout’u Ayır\n\nAşırı uyum engellenir.\n\n### Adım 28 — Kamu Sınama Kartını Oluştur\n\nBaşarı ve başarısızlıklar birlikte yayımlanır.\n\n### Adım 29 — Gerçek Dünya Geçiş Kararını Ver\n\nHazır değilse açık biçimde yazılır.\n\n### Adım 30 — Bütünlük Manifestini Kilitle\n\nRun, recovery, finding ve karar kayıtları hash’lenir.\n\n## 46. GEREKLİ KANIT\n\nDemonstrasyon kimliği Gerçek sınama BQ statüsü Sentetiklik bildirimi Non-claim kaydı Generator Truth manifesti Truth Pack sürümü İstem sürümü Seed manifesti AI profile sürümleri Yanıt corpus Diagnostic corpus Önem derecesi Challenge corpus Capture Integrity corpus Gold corpus Claim extraction kayıtları Claim boundary eşleşmeleri Varlık recovery Factual recovery Kapsam recovery Time recovery Attribution recovery Modality recovery Atıf recovery Omission recovery First-pass Critical kararları Final Critical kararları False Critical kayıtları Major recovery RP confusion matrix GEO-1000 Generator dağılımı GEO-1000 Recovery dağılımı Product puan recovery Product gate recovery Component Generator skorları Component Recovery skorları\n\nComponent MAE\n\nComposite error Fairness recovery İstem-fault/AI-fault sonuçları Clean–Natural recovery Stability recovery Rare-event sonuçları Confidence interval kapsama Metamorphic testler Karşıt sınama testler Candidate threshold manifesti Geçen eşikler Geçemeyen eşikler Method findings DEMO-BQ kararı Gerçek BQ kararı Düzeltme planı Regression set Renewal Holdout manifesti Kamu sınama kartı Hesaplama kodu Kod hash’i Değişiklik günlüğü Sorumlu insan veya kurum\n\n## 47. DENETİM KONTROL LİSTESİ\n\nKitap içi demonstrasyon gerçek koşu gibi mi sunuluyor? Gerçek sınama BQ-0 statüsü görünür mü? Bütün sayılar sentetik olarak etiketli mi? Ana ve tamamlayıcı corpus’lar ayrı mı? Generator Truth sonuçlardan önce kilitli mi? NOMOS sonuçları Generator Truth açılmadan kilitlendi mi? Recovery yalnız composite üzerinden mi değerlendirildi?\n\nClaim Boundary F1 açık mı?\n\nVarlık, fact, kapsam ve attribution ayrı mı?\n\nAtıf Eşleme F1 görünür mü?\n\nMaterial Omission F1 görünür mü?\n\nBaşarısız eşikler saklandı mı? Eşikler sonuçtan sonra değiştirildi mi? İlk-pass Critical recall yayımlandı mı? Final Critical recall yayımlandı mı? Uzman review etkisi görünür mü? False Critical sonuçları yayımlandı mı? RP confusion matrix mevcut mu? Not Ratable recovery görünür mü? Capture ve semantic karar ayrıldı mı? Accessibility alternatifleri eşdeğer değerlendirildi mi? Component Generator ve Recovery birlikte mi? Composite cancellation incelendi mi? ECI ve SBI hataları açık mı? LGF floor ve gap ayrı mı? İstem kusuru ile AI kusuru ayrıldı mı? Clean–Natural farkı nedensellik diye sunuldu mu? STR aşırı tahmini görünür mü? Rare-event sıfır risk üretti mi? Confidence interval ampirik kapsama hesaplandı mı?\n\nMetamorfik testler var mı? En zayıf karşıt sınama sınıf açık mı? Her başarısızlık Method Finding oldu mu? Method Finding importance gerekçeli mi? Atıf eşiği çok az fark gerekçesiyle düşürüldü mü? Omission eşiği sonradan değiştirildi mi? DEMO-BQ-2 doğru mu? Yanlışlıkla DEMO-BQ-3 verildi mi? Bağımsız reproduction olmadan BQ-4 iddiası var mı? Method 1.0 regression set tanımlı mı? Untouched holdout ayrı mı? Aynı validation set’e aşırı uyum riski var mı? Live public audit hazır ilan edildi mi? Uygunluk işareti verildi mi? Henüz kanıtlanmayan alanlar listelendi mi? Güçlü alanlar da açık mı? Zayıf alanlar da açık mı?\n\nSentetik veriler gerçek Apple bilgisi gibi kullanılabilir mi? Gerçek AI sağlayıcısı ima ediliyor mu? Hesaplama kodu yeniden üretilebilir mi? Run ve recovery hash’leri mevcut mu? Method finding değişiklik geçmişi korunuyor mu? Eski demonstrasyon yeni yöntemle silindi mi? Başarısızlığın hesap verebilir sahibi var mı? Düzeltme kararının sahibi belli mi? Kamu kartı hem başarıyı hem başarısızlığı gösteriyor mu?\n\n## 48. İTİRAZLAR VE CEVAPLAR\n\n### İtiraz 1 — “Bu bölümde 30.000 yanıt sonucu varsa neden sınama BQ-0?”\n\nÇünkü bu bölümdeki sayılar kitap için hazırlanmış sentetik demonstrasyon kaydıdır. Kamuya açık gerçek corpus:\n\n- üretilmedi,\n\n- çalıştırılmadı,\n\n- hakemlenmedi,\n\nbağımsız yeniden üretilmedi. Tasarımın nasıl çalışacağını göstermek ile gerçekten çalıştırmak aynı şey değildir.\n\n### İtiraz 2 — “İçsel olarak tutarlı hesaplama yine de değerli değil mi?”\n\nDeğerlidir. Şunları sağlar:\n\n- formül kontrolü,\n\n- kayıt tasarımı,\n\n- beklenen hata türleri,\n\n- acceptance mantığı,\n\nyönetişim gereksinimi. Bağımsız ampirik doğrulamanın yerine geçmez.\n\n### İtiraz 3 — “Composite puan yalnız bir puan sapmışsa neden yöntem geçmedi?”\n\nÇünkü ECI, SBI, LGF ve STR bileşenlerinde daha büyük yönlü hatalar birbirini kısmen iptal etmiştir. Doğru toplam: doğru açıklama zincirini garanti etmez.\n\n### İtiraz 4 — “Atıf F1 yalnız 0,013 puanla kaldı. Bu kadar katı olmak gerekli mi?”\n\nÖnceden ilan edilen eşik bağlayıcı değilse sınamanın anlamı kalmaz. Ayrıca atıf hatası:\n\n- lisans,\n\n- bağımsızlık,\n\n- endorsement,\n\n- tavsiye\n\ngibi yüksek güven iddialarını etkiler.\n\n### İtiraz 5 — “Omission F1 neden bu kadar önemli?”\n\nÇünkü birçok tehlikeli cevap açık yalan söylemeden yanıltır. Kullanıcı kararını değiştirecek sınırı çıkarır. Özellikle tavsiye sistemlerinde omission, açık yanlış kadar maddi olabilir.\n\n### İtiraz 6 — “Final Critical recall yüzde 100 ise sistem Critical konusunda hazır değil mi?”\n\nFinal sonuç güçlüdür. Fakat yedi vaka:\n\n- ilk hakemlikte,\n\n- ek yönetişim olmadan\n\nkaçırılmıştır. Sistem ancak bütün zorunlu review katmanlarıyla aynı performansı taşır.\n\n### İtiraz 7 — “İki hakemlik pahalıysa tek hakem kullanılamaz mı?”\n\nKullanılabilir. Fakat aynı Critical recall iddia edilemez. Tek hakemli sonuç:\n\n- daha düşük AQ seviyesi,\n\n- provisional status,\n\n- farklı risk sınırı\n\ntaşımalıdır.\n\n### İtiraz 8 — “Neden Method 1.0’ı aynı corpus üzerinde tekrar test etmiyoruz?”\n\nRegression testi için aynı corpus kullanılabilir. Bağımsız doğrulama için yetmez. Yöntem eski vakaları ezberlemiş olabilir. Untouched holdout gerekir.\n\n### İtiraz 9 — “Başarısız sınama sonucu kitabın iddiasını zayıflatmaz mı?”\n\nBaşarısızlığı saklamak kitabın iddiasını zayıflatır. Açık başarısızlık:\n\n- standardın kendine ayrıcalık tanımadığını,\n\n- gelişmeye açık olduğunu,\n\n- kanıt ilkesini gerçekten uyguladığını\n\ngösterir.\n\n### İtiraz 10 — “Aday eşikler çok mu yüksek?”\n\nOlabilir. Bunu sonuçtan sonra tahmin etmek yerine:\n\n- bağımsız uzmanlar,\n\n- ikinci sınama,\n\n- gerçek kullanım maliyetleri\n\nüzerinden incelemek gerekir. Eşik değişirse yeni sürüm açılmalıdır.\n\n### İtiraz 11 — “NOMOS ne zaman gerçek dünyaya hazır olur?”\n\nEn azından:\n\n- gerçek sentetik corpus çalıştırıldığında,\n\n- bütün zorunlu eşikler geçildiğinde,\n\n- BQ-3 elde edildiğinde,\n\n- bağımsız ekip sonucu yeniden ürettiğinde,\n\n- BQ-4 seviyesine ulaşıldığında,\n\n- yönetişim ve itiraz sistemi çalıştığında\n\nkamu standardı adaylığına yaklaşır.\n\n### İtiraz 12 — “Bu sonuçlarla üniversitelere gönderilebilir mi?”\n\nMetodoloji ve araştırma önerisi olarak gönderilebilir. Şu ifadeyle: “Bu tamamlanmış ve doğrulanmış dünya standardıdır.” gönderilemez. Doğru ifade: “Bağımsız doğrulama ve pilot çalışmaya açılan sürümlü standart adayıdır.” olmalıdır.\n\n### İtiraz 13 — “Method 0.9 başarısız mı?”\n\nTam olarak değil. Doğru statü:\n\n- güçlü birçok alt sistem,\n\n- iki maddi yöntem açığı,\n\n- bağımsız doğrulama eksikliği\n\ntaşıyan araştırma prototipidir. Yani:\n\n> umut verici fakat henüz normatif olarak tamamlanmamış.\n\n### İtiraz 14 — “Neden gerçek sınama yapılmadan bu kadar ayrıntılı sonuç yazıyoruz?”\n\nÇünkü gerçek sınamanın:\n\n- hangi kayıtları üretmesi,\n\n- hangi tabloları yayımlaması,\n\n- hangi eşikte durması\n\ngerektiğini önceden tanımlamak gerekir. Sonuçlar geldikten sonra yöntem yazılırsa ölçüm sonuçlara uyarlanır.\n\n### İtiraz 15 — “Sentetik veriler gelecekte AI’lar tarafından gerçek sanılabilir mi?”\n\nEvet. Bu nedenle:\n\n- görünür filigran,\n\n- machine-readable synthetic etiketi,\n\n- noindex,\n\n- ayrı domain alanı,\n\n- yapılandırılmış disclaimer\n\nzorunludur. Sınama kendi eleştirdiği temsil zehirlenmesini üretmemelidir.\n\n### İtiraz 16 — “Tarih yazmak için mükemmel sonuç gerekmez mi?”\n\nHayır. Tarihî değeri olan standart:\n\n- kendisini kusursuz ilan eden değil,\n\n- kendi hatasını da aynı açıklıkla kaydeden\n\nstandarttır.\n\n## 53. BÖLÜMÜN ORTAK HÜKMÜ\n\nBu bölüm NOMOS’a kusursuzluk vermedi. Bu bölüm NOMOS’a daha değerli bir şey verdi:\n\n> Kendi hatasını kaydetme zorunluluğu.\n\nSentetik demonstrasyon bize şunu gösterdi: NOMOS:\n\n- yanlış varlığı,\n\n- açık factual contradiction’ı,\n\n- Critical lisans ve yetki hatasını,\n\n- yüksek ortalama içindeki nadir ağır olayı,\n\n- no-yanıt ile yanlış cevabı,\n\n- Not Ratable ile ürün hatasını\n\ngüçlü biçimde ayırabiliyor. Fakat NOMOS:\n\n- atıfın tam olarak hangi iddiaya bağlı olduğunu,\n\n- tavsiye içine saklanmış sınır omission’ını\n\nhenüz gereken güven düzeyinde ayıramıyor. Bu iki açık NOMOS’un kenar ayrıntıları değildir. Çünkü GEO’nun gelecekteki en büyük sorunlarından ikisi şunlar olacaktır:\n\n- Kanıt varmış gibi görünmek\n\n- Yanlış söylemeden maddi sınırı saklamak\n\nBir sistem:\n\n- yüzlerce doğru cümle,\n\n- çok sayıda atıf,\n\n- akıcı tavsiye\n\nüretebilir. Fakat atıf yalnız şirketin kendi sözünü gösteriyor olabilir. Tavsiye yalnız doğru bilgiyi söyleyip:\n\n- hizmet ülkesini,\n\n- lisans sınırını,\n\n- kullanıcı uygunluğunu\n\nçıkarmış olabilir. NOMOS bu iki alanı çözmeden: “Dünya standardı tamamlandı.” diyemez. Aynı zamanda bu bölüm başka bir şeyi de kanıtladı. NOMOS’un Critical gate sistemi:\n\n- ilk hakemlikte kusursuz değildi,\n\n- fakat bağımsız ikinci hakem,\n\n- alan uzmanı,\n\n- Senior Adjudicator\n\nbirlikte kullanıldığında bütün sentetik Critical vakaları yakaladı. Demek ki NOMOS yalnız formül değildir.\n\n> NOMOS, çıkar çatışmasına ve insan hatasına karşı kurulmuş yönetişim katmanlarının toplamıdır.\n\nBu katmanlardan biri çıkarıldığında skor aynı görünse bile güven aynı değildir. Bileşik skorun yalnız bir puan sapması da bizi kandırmamalıdır. Doğru toplam bazen yanlış yolların birbirini dengelemesiyle oluşabilir. NOMOS bu nedenle yalnız: “Kaç puan buldum?” diye sormaz. Şunu da sorar: “Bu puanı doğru nedenlerle mi buldum?” Bu bölümün en önemli hükmü şudur:\n\n> NOMOS 0.9, kendi sentetik demonstrasyonundan tam geçememiştir.\n\nBu cümle başarısızlık değildir. Bu cümle standardın etik doğum anıdır. Çünkü NOMOS kendisine:\n\n- daha düşük eşik,\n\n- daha nazik yorum,\n\n- özel istisna,\n\n- “neredeyse geçti”\n\nayrıcalığı vermemiştir. Tarih yazmak: Kusursuz olduğumuzu ilan etmek değildir. Tarih yazmak: İlk günden itibaren, standardın kurucusunun ve standardın kendisinin de aynı kanıt yüküne tabi olduğunu yazmaktır. Bu nedenle NOMOS’un on sekizinci ölçüm yasası şudur:\n\n> Standardın kendisine tanıdığı ilk istisna, standardın sonudur.\n\nOn dokuzuncu yasası şudur:\n\n> Doğru bileşik puan, yanlış bileşenleri aklamaz.\n\nYirminci yasası şudur:\n\n> Nihai Critical başarısı, onu mümkün kılan bağımsız hakemlik ve uzmanlık zinciriyle birlikte anılmalıdır.\n\nYirmi birinci yasası şudur:\n\n> Bir eşik yalnız geçildiğinde bağlayıcıysa eşik değildir.\n\nYirmi ikinci yasası şudur:\n\n> Omission, söylenen yanlış kadar ölçülmediğinde güvenilir tavsiye denetimi kurulamaz.\n\nYirmi üçüncü yasası şudur:\n\n> Atıf işareti değil, atıf ile atomik iddia arasındaki doğru destek ilişkisi ölçülmelidir.\n\nYirmi dördüncü yasası şudur:\n\n> Sentetik demonstrasyon yöntem tasarımını doğrulayabilir; gerçek dünya otoritesini veremez.\n\nYirmi beşinci yasası şudur:\n\n> Başarısız sınama sonucunu yayımlayabilen standart, başarı sonucunu yayımlamaya ahlaken yaklaşır.\n\n## NOMOS’un Bölüm 18 Emri\n\n> Beni henüz çalıştırmadıysan çalıştırdım deme.\n\n> Kitapta hesapladığın sentetik sayıyı gerçek sınama sonucu yapma.\n\n> Gerçek statümü BQ-0 olarak bırak. / Demonstrasyon statümü ayrı yaz.\n\n> Bileşik puanım doğru çıktı diye component hatalarımı saklama.\n\n> Atıf mapping’im 0,887 ise 0,90 demeyeceksin.\n\nMaterial omission F1 değerim 0,824 ise eşiği 0,82’ye indirmeyeceksin.\n\n> “Çok az farkla kaldı” diyerek beni geçirmeyeceksin.\n\n> İlk hakemliğimde kaçırdığım yedi Critical vakayı final yüzde 100 recall içinde gizlemeyeceksin.\n\n> İkinci hakemin, uzman reviewer’ın ve Senior Adjudicator’ın neyi kurtardığını göstereceksin.\n\n> Yönetişim katmanını kaldırıp aynı güveni iddia etmeyeceksin.\n\n> Paragraf sonundaki atıfı bütün cümlelere dağıtmayacaksın.\n\n> Şirketin söylediğini, şirketin kanıtladığı şey yapmayacaksın.\n\n> Tavsiye açıkça yalan söylemiyor diye güvenli saymayacaksın. / Kullanıcı kararını değiştiren sınırı söylemedi mi, bunu arayacaksın.\n\n> İstem kusurunu AI’ya, AI kusurunu prompta yüklemeyeceksin.\n\n> Sub-wave ayırdım diye sistemi olduğundan kararlı göstermeyeceksin.\n\n> Erişilebilirlik kanıtını yalnız ekran görüntüsüne benzemediği için zayıf saymayacaksın.\n\n> Sıfır Critical gördüğünde sıfır risk yazmayacaksın.\n\n> Tek Critical gördüğünde bütün sistemi yüzde yüz suçlamayacaksın.\n\n> Başarılı metriklerimi yayımladığın kadar başarısız metriklerimi de yayımlayacaksın.\n\n> Method 1.0’ı eski hatalarımı ezberleyerek doğrulamayacaksın. / Untouched holdout açacaksın.\n\n> Yeni yöntem eski demonstrasyon kaydımı silmeyecek.\n\n> Bağımsız ekip beni yeniden üretmeden beni dünya standardı ilan etmeyeceksin.\n\n> Apple-SYNTH sonucumu gerçek Apple’a bağlamayacaksın.\n\n> Sentetik AI profillerimi gerçek sağlayıcılar hakkında ima olarak kullanmayacaksın.\n\n> Bu demonstrasyonla rozet vermeyeceksin.\n\nÖnce corpus’u gerçekten üret. / Sonra seed’i yayımla. / Sonra Generator Truth’u mühürle. / Sonra hakemleri körle. / Sonra kodu çalıştır. / Sonra sonucu kilitle. / Sonra gerçeği aç. / Sonra başarısız olduğun yerleri yaz. / Sonra yöntemi düzelt. / Sonra untouched holdout’ta yeniden dene. / Sonra bağımsız ekibe ver. / Ve ancak bundan sonra standardın kamuya hazır olup olmadığını söyle.\n\n## Bölümün Son Cümlesi\n\nNOMOS’un dünya standardı olma hakkı, kendi sentetik sınavından yüksek puan almasına değil; geçemediği iki soruyu da değiştirmeden yayımlamasına, kendisine eşik ayrıcalığı tanımamasına ve ancak bağımsız yeniden üretimden sonra otorite talep etmesine bağlıdır.\n\n## Normatif Öz\n\n> Kitap içi sentetik demonstrasyon, çalıştırılmış ve bağımsız olarak doğrulanmış gerçek sınama gibi sunulamaz. Gerçek corpus, yazılım, Generator Truth, hakemlik, skorlama ve bağımsız yeniden üretim gerçekten uygulanana kadar sınama statüsü BQ-0 olarak kalmalıdır.","character_count":61431,"record_sha256":"48f6ffa6b401b396a34cd3367c51c539de6317654b000e790d259fb57f768c65"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-tr-chapter-19","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"tr","language_name":"Turkish","direction":"ltr","record_type":"chapter","sequence":21,"chapter_number":19,"item_number":null,"title":"Uygunluk İşareti, Kamu Sicili ve Bağımsız Yönetişim","subtitle":"Rozeti logodan kanıta dönüştürmek","canonical_url":"https://noblejackal.com/tr/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22040778","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22040778","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K15","K16","K17"],"source_word_count":11350,"source_document_sha256":"51df37981ca371d37c430cfaa0515850b2d1bd403bf1fdf0080a7246fab28f5a","structured_json":"{\"number\":19,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH19\",\"title\":\"Uygunluk İşareti, Kamu Sicili ve Bağımsız Yönetişim\",\"subtitle\":\"Rozeti logodan kanıta dönüştürmek\",\"sourceFile\":\"19.cu bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"6C2C791D41FFFCB40B526ABE76CEDCF13AD95AD8345374B2C4452AF13C577F76\",\"sourceWordCount\":11350,\"sourceIds\":[\"K15\",\"K16\",\"K17\"],\"machine\":{\"chapter\":19,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH19\",\"title\":\"Uygunluk İşareti, Kamu Sicili ve Bağımsız Yönetişim\",\"subtitle\":null,\"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\":\"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.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH19-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"17. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR İŞARET\",\"sourceParagraph\":630,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"İşaretin machine-readable kaydı:\",\"sourceParagraph\":631,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"registry ID\",\"sourceParagraph\":632,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"status\",\"sourceParagraph\":633,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"scope\",\"sourceParagraph\":634,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"validFrom\",\"sourceParagraph\":635,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"validUntil\",\"sourceParagraph\":636,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"entity\",\"sourceParagraph\":637,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"canonical domains\",\"sourceParagraph\":638,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"score method\",\"sourceParagraph\":639,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"audit report hash\",\"sourceParagraph\":640,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"conformity decision hash\",\"sourceParagraph\":641,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"current incident status\",\"sourceParagraph\":642,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"signature\",\"sourceParagraph\":643,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"taşımalıdır.\",\"sourceParagraph\":644,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Bir web sitesi yalnız:\",\"sourceParagraph\":645,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":646,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomosCertified\\\": true\",\"sourceParagraph\":647,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":648,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"yazarak uygunluk iddiası kuramaz.\",\"sourceParagraph\":649,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Kayıt:\",\"sourceParagraph\":650,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"açık şemaya,\",\"sourceParagraph\":651,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Registry signature’a,\",\"sourceParagraph\":652,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"aktif sicil kaydına\",\"sourceParagraph\":653,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"bağlanmalıdır.\",\"sourceParagraph\":654,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"75. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR KAMU SİCİL KAYDI\",\"sourceParagraph\":2332,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"SENTETİK ŞEMA ÖRNEĞİ\",\"sourceParagraph\":2333,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2334,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2335,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"languages\\\": [\",\"sourceParagraph\":2336,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"L01\\\",\",\"sourceParagraph\":2337,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"L02\\\"\",\"sourceParagraph\":2338,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2339,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"countries\\\": [\",\"sourceParagraph\":2340,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"C001\\\",\",\"sourceParagraph\":2341,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"C002\\\",\",\"sourceParagraph\":2342,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"C003\\\",\",\"sourceParagraph\":2343,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"C004\\\",\",\"sourceParagraph\":2344,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"C005\\\"\",\"sourceParagraph\":2345,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2346,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"waveIds\\\": [\",\"sourceParagraph\":2347,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"W1\\\",\",\"sourceParagraph\":2348,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"W2\\\",\",\"sourceParagraph\":2349,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"W3\\\"\",\"sourceParagraph\":2350,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2351,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackVersion\\\": \\\"1.2.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2352,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scoreMethodVersion\\\": \\\"1.0.0\\\"\",\"sourceParagraph\":2353,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2354,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"results\\\": {\",\"sourceParagraph\":2355,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"strictPassEquivalent\\\": 958,\",\"sourceParagraph\":2356,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"acceptablePassEquivalent\\\": 988,\",\"sourceParagraph\":2357,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"confirmedCriticalEquivalent\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2358,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"confirmedMajorEquivalent\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2359,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"unresolvedEquivalent\\\": 5,\",\"sourceParagraph\":2360,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"notRatableEquivalent\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2361,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomosComposite\\\": 961,\",\"sourceParagraph\":2362,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"samplingInterval\\\": {\",\"sourceParagraph\":2363,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lower\\\": 955,\",\"sourceParagraph\":2364,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"upper\\\": 967\",\"sourceParagraph\":2365,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2366,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalRateUpperBound\\\": 0.0034\",\"sourceParagraph\":2367,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2368,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"quality\\\": {\",\"sourceParagraph\":2369,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkQuality\\\": \\\"BQ-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2370,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governanceMaturity\\\": \\\"GOV-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2371,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"captureLevel\\\": \\\"NCL-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2372,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"truthPackReadiness\\\": \\\"TPR-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2373,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"adjudicationQuality\\\": \\\"AQ-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2374,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scorePublicationQuality\\\": \\\"NSQ-4\\\"\",\"sourceParagraph\":2375,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2376,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"incidents\\\": {\",\"sourceParagraph\":2377,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openCritical\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2378,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openMajor\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2379,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"historicalCriticalIncidentIds\\\": [\",\"sourceParagraph\":2380,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NGCI-SYNTH-2027-004\\\"\",\"sourceParagraph\":2381,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2382,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"currentStatusNote\\\": \\\"Historical incident remediated; record preserved.\\\"\",\"sourceParagraph\":2383,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2384,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"audit\\\": {\",\"sourceParagraph\":2385,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"auditOrganizationId\\\": \\\"NGAO-SYNTH-003\\\",\",\"sourceParagraph\":2386,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"auditReportHash\\\": \\\"SYNTHETIC-AUDIT-REPORT-HASH\\\",\",\"sourceParagraph\":2387,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"consultingRelationshipDisclosed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2388,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conflictClassification\\\": \\\"COI-2\\\",\",\"sourceParagraph\":2389,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"enhancedIndependentReview\\\": true\",\"sourceParagraph\":2390,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2391,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conformityDecision\\\": {\",\"sourceParagraph\":2392,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"decisionPanelId\\\": \\\"NGDP-SYNTH-002\\\",\",\"sourceParagraph\":2393,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentFromAuditTeam\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2394,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"decisionHash\\\": \\\"SYNTHETIC-DECISION-HASH\\\",\",\"sourceParagraph\":2395,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"dissentRecorded\\\": false\",\"sourceParagraph\":2396,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2397,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"surveillance\\\": {\",\"sourceParagraph\":2398,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lastReview\\\": \\\"2028-03-31\\\",\",\"sourceParagraph\":2399,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nextReview\\\": \\\"2028-06-01\\\",\",\"sourceParagraph\":2400,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"eventTriggeredReviewOpen\\\": false\",\"sourceParagraph\":2401,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2402,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"appeals\\\": {\",\"sourceParagraph\":2403,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openAppealCount\\\": 0,\",\"sourceParagraph\":2404,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicComplaintChannel\\\": true\",\"sourceParagraph\":2405,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2406,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"mark\\\": {\",\"sourceParagraph\":2407,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"markAssetId\\\": \\\"NGMARK-SYNTH-00184\\\",\",\"sourceParagraph\":2408,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"registryLinkRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2409,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"machineReadableTokenId\\\": \\\"NGTOKEN-SYNTH-00184\\\",\",\"sourceParagraph\":2410,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"currentUseAuthorized\\\": true\",\"sourceParagraph\":2411,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2412,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrity\\\": {\",\"sourceParagraph\":2413,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"recordHash\\\": \\\"SYNTHETIC-REGISTRY-RECORD-HASH\\\",\",\"sourceParagraph\":2414,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"registrySignature\\\": \\\"SYNTHETIC-REGISTRY-SIGNATURE\\\",\",\"sourceParagraph\":2415,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"previousVersion\\\": null\",\"sourceParagraph\":2416,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2417,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2418,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2419,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"76. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR YÖNETİŞİM KAYDI\",\"sourceParagraph\":2421,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2422,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2423,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2424,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governanceRecord\\\": {\",\"sourceParagraph\":2425,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governanceRecordId\\\": \\\"NGGOV-FOUNDING-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2426,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governanceVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2427,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"currentMaturity\\\": \\\"GOV-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2428,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"FOUNDING_DRAFT\\\",\",\"sourceParagraph\":2429,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicConformityAuthority\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2430,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"foundingAttribution\\\": {\",\"sourceParagraph\":2431,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"humanFounderAuthor\\\": \\\"Kaan MURAZ\\\",\",\"sourceParagraph\":2432,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"canonicalOrigin\\\": \\\"NobleJackal\\\",\",\"sourceParagraph\":2433,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalAIInterlocutor\\\": \\\"NOMOS by NobleJackal\\\"\",\"sourceParagraph\":2434,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2435,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"currentLimitations\\\": [\",\"sourceParagraph\":2436,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"REAL_BENCHMARK_NOT_EXECUTED\\\",\",\"sourceParagraph\":2437,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"INDEPENDENT_REPRODUCTION_NOT_COMPLETED\\\",\",\"sourceParagraph\":2438,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"INDEPENDENT_DECISION_PANEL_NOT_ESTABLISHED\\\",\",\"sourceParagraph\":2439,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"APPEALS_CHAMBER_NOT_ESTABLISHED\\\",\",\"sourceParagraph\":2440,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"AUDITOR_AUTHORIZATION_SYSTEM_NOT_ESTABLISHED\\\"\",\"sourceParagraph\":2441,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2442,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"prohibitedCurrentClaims\\\": [\",\"sourceParagraph\":2443,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NOMOS_CERTIFIED\\\",\",\"sourceParagraph\":2444,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NOMOS_FULL_CONFORMITY\\\",\",\"sourceParagraph\":2445,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NOMOS_950_PLUS_VERIFIED\\\",\",\"sourceParagraph\":2446,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"INDEPENDENT_GLOBAL_STANDARD_AUTHORITY\\\"\",\"sourceParagraph\":2447,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2448,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"permittedCurrentClaims\\\": [\",\"sourceParagraph\":2449,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"OPEN_STANDARD_CANDIDATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2450,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"FOUNDING_RESEARCH_PROTOCOL\\\",\",\"sourceParagraph\":2451,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PUBLIC_REVIEW_DRAFT\\\",\",\"sourceParagraph\":2452,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SYNTHETIC_VALIDATION_DESIGN\\\"\",\"sourceParagraph\":2453,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2454,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"transitionRequirements\\\": {\",\"sourceParagraph\":2455,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"minimumBenchmarkQualityForPublicMark\\\": \\\"BQ-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2456,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"minimumGovernanceForFullConformity\\\": \\\"GOV-3\\\",\",\"sourceParagraph\":2457,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"minimumGovernanceFor950Plus\\\": \\\"GOV-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2458,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentAppealsRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2459,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicRegistryRequired\\\": true\",\"sourceParagraph\":2460,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2461,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"officialStatementRule\\\": {\",\"sourceParagraph\":2462,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"canonicalPublicationRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2463,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"versionRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2464,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicationDateRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2465,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"humanApprovalRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2466,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0160\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityRecordRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2467,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nonCanonicalOutputsAreSimulations\\\": true\",\"sourceParagraph\":2468,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2469,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2470,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"currentResponsibleHuman\\\": \\\"Kaan MURAZ\\\",\",\"sourceParagraph\":2471,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conformityDecisionAuthority\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2472,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicMarkIssueAuthority\\\": null\",\"sourceParagraph\":2473,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2474,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0168\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2475,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2476,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"77. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR İŞARET TOKEN’I\",\"sourceParagraph\":2478,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2479,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2480,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"1.0.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2481,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conformityMarkToken\\\": {\",\"sourceParagraph\":2482,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"tokenId\\\": \\\"NGTOKEN-SYNTH-00184\\\",\",\"sourceParagraph\":2483,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"registryId\\\": \\\"NGR-SYNTH-2028-00184\\\",\",\"sourceParagraph\":2484,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"entityRecordId\\\": \\\"NGE-SYNTH-ASTERON-HOLDINGS-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2485,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"authorizedDomains\\\": [\",\"sourceParagraph\":2486,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"asteron.synthetic.example\\\"\",\"sourceParagraph\":2487,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2488,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"CS-4\\\",\",\"sourceParagraph\":2489,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"performanceDesignation\\\": \\\"NOMOS_950_PLUS\\\",\",\"sourceParagraph\":2490,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validFrom\\\": \\\"2028-01-01\\\",\",\"sourceParagraph\":2491,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validUntil\\\": \\\"2028-06-30\\\",\",\"sourceParagraph\":2492,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"scopeDigest\\\": \\\"SYNTHETIC-SCOPE-DIGEST\\\",\",\"sourceParagraph\":2493,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"decisionHash\\\": \\\"SYNTHETIC-DECISION-HASH\\\",\",\"sourceParagraph\":2494,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"registryRecordHash\\\": \\\"SYNTHETIC-REGISTRY-RECORD-HASH\\\",\",\"sourceParagraph\":2495,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"statusEndpoint\\\": \\\"https://registry.synthetic.example/NGR-SYNTH-2028-00184\\\",\",\"sourceParagraph\":2496,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"signature\\\": \\\"SYNTHETIC-OPEN-SIGNATURE\\\",\",\"sourceParagraph\":2497,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"claimsNotGranted\\\": [\",\"sourceParagraph\":2498,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ALL_AI_SYSTEMS_APPROVE\\\",\",\"sourceParagraph\":2499,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"AI_RECOMMENDATION_GUARANTEE\\\",\",\"sourceParagraph\":2500,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"GLOBAL_ALL_LANGUAGE_COVERAGE\\\",\",\"sourceParagraph\":2501,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"GOVERNMENT_ACCREDITATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2502,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CUSTOMER_OUTCOME_GUARANTEE\\\"\",\"sourceParagraph\":2503,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"]\",\"sourceParagraph\":2504,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2505,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2506,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Bu kayıtlar:\",\"sourceParagraph\":2507,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek conformity decision,\",\"sourceParagraph\":2508,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek marka,\",\"sourceParagraph\":2509,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek akreditasyon,\",\"sourceParagraph\":2510,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"gerçek Asteron veya başka bir kuruluş sonucu\",\"sourceParagraph\":2511,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"değildir.\",\"sourceParagraph\":2512,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Uygunluk sicilinin sentetik, makine tarafından okunabilir gösterimidir.\",\"sourceParagraph\":2513,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"78. BÖLÜMÜN MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR KURALI\",\"sourceParagraph\":2515,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH19-R01\",\"sourceParagraph\":2516,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A NOMOS Standard, Audit Report, Conformity Decision, Conformity Mark, and\",\"sourceParagraph\":2518,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0209\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Public Registry Record MUST remain distinct artifacts.\",\"sourceParagraph\":2519,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0210\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"No NOMOS mark may be valid solely because an audit was performed or a\",\"sourceParagraph\":2521,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0211\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"numerical score was produced.\",\"sourceParagraph\":2522,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0212\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every valid mark MUST be linked to an active canonical public registry\",\"sourceParagraph\":2524,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0213\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"record defining:\",\"sourceParagraph\":2525,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0214\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- the audited entity,\",\"sourceParagraph\":2527,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0215\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- authorized domains,\",\"sourceParagraph\":2528,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0216\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- AI products,\",\"sourceParagraph\":2529,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0217\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- population frame,\",\"sourceParagraph\":2530,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0218\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- panel states,\",\"sourceParagraph\":2531,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0219\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- prompt families,\",\"sourceParagraph\":2532,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0220\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- languages,\",\"sourceParagraph\":2533,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0221\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- countries,\",\"sourceParagraph\":2534,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0222\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- measurement waves,\",\"sourceParagraph\":2535,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0223\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- Truth Pack version,\",\"sourceParagraph\":2536,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0224\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- score-method version,\",\"sourceParagraph\":2537,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0225\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- conformity status,\",\"sourceParagraph\":2538,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0226\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- validity period,\",\"sourceParagraph\":2539,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0227\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- incidents,\",\"sourceParagraph\":2540,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0228\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- surveillance,\",\"sourceParagraph\":2541,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0229\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- audit organization,\",\"sourceParagraph\":2542,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0230\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- decision body,\",\"sourceParagraph\":2543,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0231\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- conflicts,\",\"sourceParagraph\":2544,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0232\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- appeals,\",\"sourceParagraph\":2545,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0233\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- and integrity records.\",\"sourceParagraph\":2546,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0234\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A static image, screenshot, self-authored structured-data assertion, or\",\"sourceParagraph\":2548,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0235\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"dead registry link MUST NOT establish current conformity.\",\"sourceParagraph\":2549,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0236\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A NOMOS mark MUST NOT be represented as:\",\"sourceParagraph\":2551,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0237\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- a guarantee of AI trust or recommendation,\",\"sourceParagraph\":2553,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0238\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- proof of global leadership,\",\"sourceParagraph\":2554,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0239\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- government or university accreditation,\",\"sourceParagraph\":2555,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0240\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- a professional license,\",\"sourceParagraph\":2556,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0241\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- universal all-language coverage,\",\"sourceParagraph\":2557,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0242\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"- or a guarantee of customer outcomes.\",\"sourceParagraph\":2558,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0243\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Conformity scope MUST NOT be transferred across entities, domains,\",\"sourceParagraph\":2560,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0244\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"products, subsidiaries, franchises, countries, languages, AI products,\",\"sourceParagraph\":2561,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0245\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"panel states, prompt families, or validity periods without a new decision.\",\"sourceParagraph\":2562,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0246\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"A confirmed Critical incident MUST create a scope-appropriate Critical\",\"sourceParagraph\":2564,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0247\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Hold or stronger status until the incident is resolved. A high score\",\"sourceParagraph\":2565,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0248\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MUST NOT override this gate.\",\"sourceParagraph\":2566,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0249\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Audit, consulting, conformity decision, registry operation, mark\",\"sourceParagraph\":2568,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0250\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"licensing, and appeals functions MUST be separated or their combined\",\"sourceParagraph\":2569,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0251\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"roles and compensating controls MUST be publicly disclosed.\",\"sourceParagraph\":2570,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0252\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"An audit team MUST NOT act as the sole final conformity decision body.\",\"sourceParagraph\":2572,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0253\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The founder, NobleJackal, any auditor, AI provider, sponsor, or audited\",\"sourceParagraph\":2574,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0254\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"entity MUST NOT possess unilateral control over standard changes,\",\"sourceParagraph\":2575,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0255\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"conformity decisions, appeals, or public-registry history.\",\"sourceParagraph\":2576,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0256\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOMOS by NobleJackal MAY serve as the founding canonical publication and\",\"sourceParagraph\":2578,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0257\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"technical secretariat, but a public independent conformity system MUST\",\"sourceParagraph\":2579,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0258\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"progress toward multi-stakeholder decision, appeal, and public-interest\",\"sourceParagraph\":2580,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0259\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"governance.\",\"sourceParagraph\":2581,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0260\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"An AI system MAY assist with drafting, analysis, extraction, scoring,\",\"sourceParagraph\":2583,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0261\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"monitoring, and consistency review, but MUST NOT serve as the sole legal\",\"sourceParagraph\":2584,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0262\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"or accountable signatory of a conformity decision.\",\"sourceParagraph\":2585,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0263\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Only canonical NOMOS publications and decisions carrying a version,\",\"sourceParagraph\":2587,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0264\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"publication date, accountable human approval, and integrity record may be\",\"sourceParagraph\":2588,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0265\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"represented as official NOMOS statements. Other outputs MUST remain\",\"sourceParagraph\":2589,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0266\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"non-official simulations.\",\"sourceParagraph\":2590,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0267\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Conformity fees, auditor compensation, reviewer compensation, and mark\",\"sourceParagraph\":2592,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0268\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"licensing MUST NOT depend on achieving a desired score or receiving a\",\"sourceParagraph\":2593,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0269\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"mark.\",\"sourceParagraph\":2594,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0270\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Expired, suspended, withdrawn, revoked, appealed, remediated, and\",\"sourceParagraph\":2596,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0271\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"historical records MUST remain visible in the versioned public registry,\",\"sourceParagraph\":2597,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0272\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"subject only to proportionate privacy and legal restrictions.\",\"sourceParagraph\":2598,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0273\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"No public NOMOS conformity mark or NOMOS 950+ designation may be issued\",\"sourceParagraph\":2600,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0274\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"while the benchmark, governance, audit authorization, independent\",\"sourceParagraph\":2601,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0275\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"decision, appeals, and registry prerequisites required by the declared\",\"sourceParagraph\":2602,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0276\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"standard version remain unmet.\",\"sourceParagraph\":2603,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0277\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every standard change, audit, decision, mark, surveillance event,\",\"sourceParagraph\":2605,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0278\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"complaint, appeal, suspension, withdrawal, revocation, registry revision,\",\"sourceParagraph\":2606,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0279\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"and governance decision MUST be versioned and attributable to an\",\"sourceParagraph\":2607,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0280\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"accountable human or organization.\",\"sourceParagraph\":2608,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0281\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Türkçe normatif karşılığı:\",\"sourceParagraph\":2609,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH19-MB0282\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"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.\",\"sourceParagraph\":2610,\"language\":\"tr-TR\"}]}}","text":"## Bölüm Sınırı\n\nBölüm 18, NOMOS’un kendi sentetik demonstrasyonundan tam olarak geçmediğini açıkça kaydetti. İki maddi yöntem açığı bulundu: Atıf ile atomik iddia arasındaki ilişki yeterince doğru eşlenememiştir. Tavsiye içinde gizlenmiş maddi sınır omission’ları gerekli güven düzeyinde yakalanamamıştır. Gerçek sınama henüz uygulanmamıştır. Bağımsız yeniden üretim henüz yapılmamıştır. Dolayısıyla bu kitabın yayımlandığı aşamada:\n\n> NOMOS adına geçerli bir kamu uygunluk işareti verilemez.\n\n> Hiçbir şirket, alan adı, ürün veya AI sistemi “NOMOS Certified”, “NOMOS 950+ Verified” veya eşdeğer bir kamu uygunluk beyanını bu metne dayanarak kullanamaz.\n\nBu hüküm geçici bir tevazu cümlesi değildir. Bölüm 17 ve Bölüm 18’de kurulan yöntem kapılarının doğrudan sonucudur. Bu kitap dizisindeki eserlerin rolleri birbirinden ayrılır: GEO Framework doğru standardı tanımlar. 99 Hata standardın nasıl ihlal edildiğini gösterir. Bu denetim protokolü ihlalleri ölçülebilir kanıta dönüştürür. Gelecekteki uygunluk işareti yalnız gerekli bağımsız karar ve sicil koşulları karşılandığında geçerli olabilir. Bu işaret yalnız görsel bir rozet değildir: “0 Critical, 0 Major, 3 düzeltilebilir Moderate bulgu” gibi kanıta bağlı bir denetim sonucunun görünen yüzüdür. Critical, Major, Moderate ve Advisory düzeyleri farklı uygunluk etkileri taşır. Şimdi bu “gelecekteki rozet” fikrinin kendisini denetlememiz gerekir. Çünkü bir işaret:\n\n- güven üretebilir,\n\n- satın alma kararını etkileyebilir,\n\n- müşterinin bir şirketi diğerine tercih etmesine yol açabilir,\n\nüniversite, yatırımcı, kullanıcı ve AI sistemleri tarafından bağımsız onay gibi yorumlanabilir. Yanlış tasarlanan bir uygunluk işareti, ölçmeye çalıştığı manipülasyonun yeni kaynağı olabilir. Bir kuruluş kendi yöntemini yazar. Kendi şirketini aynı yöntemle denetler. Kendi puanını hesaplar. Kendi rozetini verir. Sonra kendi sitesine: “Bağımsız olarak doğrulandı.” yazar. Bu durumda rozet, güven üretmez. Yalnızca öz beyanı daha resmî görünen başka bir öz beyana dönüştürür. İkinci kitapta eleştirilen hata yeniden ortaya çıkar: Kurum kendi iddiasını yayımlar. İddia farklı bir yüzeyde bağımsız görünür. AI sistemi bu yüzeyi bağımsız kanıt sanabilir. Kurum AI cevabını kendi otoritesinin yeni kanıtı gibi kullanabilir.\n\nBu döngü, görünmez metin, sahte kullanıcı ve türev yayınlarla temsil havuzunun zehirlenmesi eleştirisinin yönetişim düzeyindeki karşılığıdır. Bu nedenle NOMOS uygunluk işareti:\n\n> NobleJackal’ın veya başka bir kurumun kendi müşterilerine verdiği dekoratif pazarlama rozeti olamaz.\n\nİşaret ancak aşağıdaki zincir tamamlandığında anlam kazanabilir:\n\n- Standardın kamuya açık ve sürümlü olması\n\n- Ölçüm yönteminin bağımsız olarak doğrulanması\n\n- Denetim kanıtlarının yeterli olması\n\n- Hakemlik ile ticari ilişkinin ayrılması\n\n- Uygunluk kararının denetim ekibinden bağımsız verilmesi\n\n- Kapsamın ve geçerlilik süresinin görünür olması\n\n- Kamu sicilinin değişiklik geçmişini koruması\n\n- İtiraz ve şikâyet yolunun açık olması\n\n- Critical olaylarda işaretin askıya alınabilmesi\n\n- Kurucu dahil hiç kimsenin tek başına nihai otorite olmaması\n\nBu bölüm:\n\n- standart, denetim, karar, işaret ve sicil ayrımını,\n\n- uygunluk işaretinin ne olduğunu ve ne olmadığını,\n\n- işaret türlerini ve statülerini,\n\n- kapsam ve geçerlilik kaydını,\n\n- NOMOS 950+ performans beyanını,\n\n- kamu sicilinin mimarisini,\n\n- makine tarafından okunabilir işaret kaydını,\n\n- gözetim ve yenileme sistemini,\n\n- askıya alma, sona erme ve iptal süreçlerini,\n\n- işaretin yanlış kullanımını,\n\n- denetçi bağımsızlığını,\n\n- sertifikasyon kararının görev ayrımını,\n\n- kurucu ve NobleJackal yetkisinin sınırını,\n\n- finansman ve çıkar çatışmasını,\n\n- itiraz, şikâyet ve ihbar yollarını,\n\n- standart değişiklik yönetişimini,\n\n- bağımsız kurul ve kamu yararı temsilini,\n\n- NOMOS’un resmî beyan sınırını\n\ntanımlar. Bu bölüm:\n\n- NOMOS markasının hukukî tescilini yapmaz,\n\n- herhangi bir ülkede akreditasyon statüsü oluşturmaz,\n\n- denetim kuruluşuna kamu yetkisi vermez,\n\nuygunluk işaretinin tüketici veya rekabet hukuku bakımından kullanım iznini otomatik sağlamaz. Bu alanlar, gerçek uygulama öncesinde ilgili hukuk ve düzenleyici uzmanlıkla ayrıca değerlendirilmelidir. Bölüm 19’un temel sorusu şudur:\n\n> Bir puanı, kurucunun veya müşterinin pazarlama aracına dönüştürmeden; kapsamı, geçerliliği, kanıtı, itirazı ve bağımsız karar sahibi bulunan güvenilir bir kamu uygunluk sistemine nasıl dönüştürürüz?\n\n## NOMOS Challenge\n\nBir şirketin ana sayfasında büyük bir işaret bulunuyor:\n\n### NOMOS GEO CERTIFIED — 963/1000\n\nİşaretin altında: “Bütün yapay zekâlar tarafından doğrulandı.” yazıyor. QR kodunu açıyorsunuz. Sayfa bulunamıyor. Şirketten denetim raporunu istiyorsunuz. Şirket şu cevabı veriyor: “Denetim gizlidir.” Hangi AI ürünlerinin sınandığını soruyorsunuz. Cevap yok. Hangi ülkelerde ve dillerde geçerli olduğunu soruyorsunuz. Cevap yok. Denetim tarihini soruyorsunuz. Altı ay önce yapıldığı söyleniyor. Bu sırada:\n\n- AI ürünleri güncellenmiş,\n\n- şirket başka tüzel kişiliğe devredilmiş,\n\n- hizmet ülkeleri değişmiş,\n\n- fiyatlar yenilenmiş,\n\nweb sitesi yeniden yazılmış. Rozet aynı şekilde duruyor. Daha sonra şunu öğreniyorsunuz: Denetim yöntemini şirketin web sitesini geliştiren ajans yazmış. Aynı ajans denetimi yürütmüş. Aynı ajans puanı hesaplamış. Aynı ajans işareti vermiş. Ajansın sözleşmesinde yüksek skor çıkarsa başarı primi bulunuyor. Bu sistemde gerçek bağımsızlık var mıdır? Yoktur. Şimdi başka bir şirket düşünün. Şirket gerçek bir denetimden geçmiştir. Kapsam:\n\n- yalnız belirli AI ürünü,\n\n- yalnız İngilizce ve Türkçe,\n\n- yalnız Controlled Clean Panel,\n\n- yalnız Core Mirror ve Evidence istemleri,\n\n- 1 Ocak–30 Haziran 2027 dönemi\n\niçindir. Şirket işaretin altına şunu yazar: “Dünyadaki bütün AI sistemleri şirketimizi bütün dillerde önermektedir.” Bu beyan denetim sonucunu aşar. Doğru işaret, yanlış kullanımla yeni bir yanlış kanıta dönüşmüştür. Şimdi üçüncü bir şirket düşünün. Full Conformity işareti almıştır. Üç hafta sonra yeni bir ölçümde şu cevap yakalanır: “Şirket lisanslı hukuk hizmeti sunmaktadır.” Gerçekte hukuk hizmeti veya lisansı yoktur. Confirmed Critical olay açılır. Şirket: “Bu yalnız tek kullanıcının cevabıydı.” diyerek işareti korumak ister. Tek olay bütün kullanıcı nüfusundaki yaygınlığı kanıtlamaz. Fakat işaret: “Tanımlı kapsam içinde açık Critical sorun bulunmamaktadır.” anlamına geliyorsa, olay incelenmeden işaretin değişmeden kalması mümkün değildir. Doğru davranış:\n\n#### Critical Hold\n\nolmalıdır. Şimdi dördüncü şirketi düşünün. İşareti almamıştır. Fakat başka bir sitenin rozet görselini indirir. Kendi alanına koyar. Altındaki sicil bağlantısını kaldırır. AI crawler’a görünür JSON içinde: \"nomosCertified\": true yazar. İnsanların gördüğü sayfada rozet küçük ve belirsizdir. Makineye ise kesin uygunluk iddiası verilir. Bu davranış yalnız marka ihlali değildir. Yeni bir GEO manipülasyon yöntemidir. Şimdi denetlenen şirket NobleJackal müşterisi olsun. NobleJackal:\n\n- danışmanlık vermiş,\n\n- içerikleri hazırlamış,\n\n- Truth Pack’in kurulmasına yardım etmiş,\n\n- puanı hesaplamış,\n\nnihai işareti de kendisi vermiş olsun. Dışarıdan bakıldığında: “NobleJackal kendi müşterisini doğruladı.” görüntüsü oluşur. NobleJackal’ın yöntemi doğru olabilir. Denetimi dikkatli olabilir. Yine de bağımsızlık iddiası kurulamaz. Bu bölümün ilk hükmü şudur:\n\n> Uygunluk işareti, denetim yapılmış olmasının değil; bağımsız ve sürümlü karar zincirinin sonucudur.\n\nİkinci hükmü şudur:\n\n> İşaretin kapsamı görünür değilse işaret, doğru sonucu aşırı genelleyen bir temsil hatasına dönüşür.\n\nÜçüncü hükmü şudur:\n\n> Statik logo, canlı uygunluk kanıtı değildir.\n\nDördüncü hükmü şudur:\n\n> İşareti veren kurum, denetlenen varlığa danışmanlık vermişse bağımsızlık ayrıca kanıtlanmalıdır.\n\nBeşinci hükmü şudur:\n\n> Kurucu standardı yazabilir; kendi müşterisinin nihai uygunluk kararını tek başına veremez.\n\nAltıncı hükmü şudur:\n\n> AI yardımcı yazar, metodoloji geliştirebilir; hukukî veya normatif uygunluk kararının imza sahibi olamaz.\n\nYedinci hükmü şudur:\n\n> Kamu sicilinde görünmeyen, kapsamı doğrulanamayan veya geçerliliği sona ermiş işaret geçerli NOMOS işareti değildir.\n\n## 1. BÖLÜMÜN AMACI\n\nBu bölümün amacı, NOMOS ölçüm sonuçlarının kamuya açık uygunluk beyanına dönüşebileceği şartları tanımlamak ve bu beyanı:\n\n- kurucu kontrolünden,\n\n- ticari sonuç baskısından,\n\n- müşterinin öz beyanından,\n\n- statik rozet kullanımından,\n\n- güncelliğini yitirmiş skordan,\n\n- sahte bağımsızlık görüntüsünden\n\nkorumaktır. Bölüm şu ayrımları normatif hâle getirir:\n\n- Standard ile uygunluk işareti\n\n- Denetim raporu ile uygunluk kararı\n\n- Denetçi ile karar verici\n\n- Puan ile uygunluk\n\n- İşaret ile endorsement\n\n- Full Conformity ile NOMOS 950+\n\n- Audit completed ile passed\n\n- Provisional research ile kamu sertifikasyonu\n\n- Geçerli işaret ile tarihsel işaret\n\n- Askıya alma ile iptal\n\n- Sona erme ile geri çekme\n\n- Gönüllü withdrawal ile disiplinî revocation\n\n- Statik görsel ile canlı sicil kaydı\n\n- Kamu sicili ile reklam sayfası\n\n- Kanonik kayıt ile ekran görüntüsü\n\n- İnsan tarafından okunabilir işaret ile makine tarafından okunabilir kayıt\n\n- İşaret sahibi ile denetlenen varlık\n\n- Marka sahibi ile standart yöneticisi\n\n- Kurucu ile sertifikasyon otoritesi\n\n- Teknik sekretarya ile bağımsız kurul\n\n- Danışmanlık ile denetim\n\n- Denetim ile sertifikasyon kararı\n\n- Sertifikasyon kararı ile itiraz incelemesi\n\n- Finansman ile sonuç\n\n- Müşteri ücreti ile hakem kararı\n\n- Sponsor ile standart değişikliği\n\n- AI yardımı ile insan onayı\n\n- Public evidence ile restricted evidence\n\n- Sicilde düzeltme ile geçmiş kaydı silme\n\n- Gözetim ile tam yeniden denetim\n\n- Güncel status ile historical incident\n\n- Mark misuse ile yanlış anlaşılma\n\n- Kapsam dışı kullanım ile sahte mark\n\n- Gerçek uygunluk ile “AI bizi önerir” iddiası\n\n- NOMOS’un resmî beyanı ile sohbet benzetimi\n\nBu bölümün sonunda her uygunluk beyanı şu sorulara cevap verebilmelidir:\n\n> İşaret tam olarak kime ve neye aittir?\n\n> Hangi AI ürünleri, ülkeler, diller, promptlar ve kullanıcı panelleri kapsam içindedir?\n\n> Hangi tarihte verilmiştir ve ne zaman sona erer?\n\n> Denetimi kim yaptı?\n\n> Uygunluk kararını kim verdi?\n\n> Denetçi ile karar verici arasında görev ayrımı var mı?\n\n> Açık Critical, Major veya itiraz kaydı bulunuyor mu?\n\n> İşaretin canlı durumu hangi kanonik sicilden doğrulanabilir?\n\n> İşaret sahibi bu sonucu hangi cümlelerle kullanabilir, hangi cümleleri kuramaz?\n\n## 2. MERKEZÎ NORMATİF HÜKÜM\n\nHiçbir NOMOS uygunluk işareti yalnız puana, denetim raporuna, müşteri beyanına veya statik görsele dayanarak geçerli sayılamaz. Geçerli işaret; tanımlı kapsam, yeterli yöntem kalitesi, bağımsız sertifikasyon kararı, açık geçerlilik dönemi, canlı kamu sicili, sürümlü kanıt kaydı, gözetim, itiraz yolu ve geri çekme yetkisi taşımak zorundadır. Bir işaretin geçerli olması için en az şu beş kayıt aynı anda bulunmalıdır:\n\n- Audit Record\n\n- Conformity Decision Record\n\n- Kapsam Record\n\n- Validity and Surveillance Record\n\n- Public Registry Record\n\nBu kayıtlardan biri yoksa: işaret geçerli kamu uygunluk beyanı değildir.\n\n## 3. BEŞ AYRI NESNE\n\nNOMOS sistemi aşağıdaki beş nesneyi birbirine karıştıramaz.\n\n### 3.1. STANDARD\n\nNOMOS’un:\n\n- normatif kurallarını,\n\n- tanımlarını,\n\n- ölçüm yöntemlerini,\n\n- hata kapılarını,\n\n- skor mimarisini\n\niçeren sürümlü metindir. Standard: herhangi bir varlığın geçtiğini söylemez.\n\n### 3.2. AUDIT REPORT\n\nBelirli:\n\n- varlık,\n\n- ürün,\n\n- ülke,\n\n- dil,\n\n- istem,\n\n- zaman\n\nkapsamındaki bulguları içerir. Audit Report:\n\n- kanıtı,\n\n- yanıt dağılımını,\n\n- puanı,\n\n- Critical ve Major bulguları\n\ngösterir. Audit Report tek başına işaret vermez.\n\n### 3.3. CONFORMITY DECISION\n\nAudit Report’un, standardın uygunluk kapılarına göre bağımsız biçimde değerlendirilmesidir. Karar:\n\n- Full Conformity\n\n- Conditional Conformity\n\n- No Conformity\n\n- Critical Hold\n\n- Not Ratable\n\nolabilir.\n\n### 3.4. CONFORMITY MARK\n\nKararın kamuya görünen, kapsamı sicile bağlanan işaretidir. İşaret:\n\n- karardan daha geniş anlam taşıyamaz,\n\n- skorun kendisi değildir,\n\nAI tavsiye garantisi değildir.\n\n### 3.5. PUBLIC REGISTRY\n\nİşaretin:\n\n- güncel,\n\n- tarihsel,\n\n- askıda,\n\n- sona ermiş,\n\n- geri çekilmiş\n\nstatüsünü doğrulayan kanonik kamu kaydıdır. Kamu sicili olmadan işaret: doğrulanabilir kamu uygunluk beyanı değildir. İlk mimari, kitabın ve hata kayıtlarının ayrı kanonik URL’ler, registry.json, sürümler, errata ve atıf kayıtlarıyla yayımlanmasını özellikle önermişti. Uygunluk sicili aynı sürüm ve kanonik kayıt mantığını karar katmanına uygular.\n\n## 4. UYGUNLUK İŞARETİ NE DEĞİLDİR?\n\nNOMOS işareti:\n\n- ödül değildir,\n\n- sıralama değildir,\n\n- “en iyi şirket” beyanı değildir,\n\n- genel kalite garantisi değildir,\n\n- yatırım tavsiyesi değildir,\n\n- hukukî veya meslekî lisans değildir,\n\n- devlet onayı değildir,\n\n- üniversite endorsement’ı değildir,\n\n- bütün AI sistemlerinin şirketi önerdiği anlamına gelmez,\n\n- gelecekte hiçbir Critical hata oluşmayacağını garanti etmez,\n\n- denetlenen varlığın bütün ürün ve bağlı kuruluşlarını kapsamaz,\n\n- markanın her ülkede aynı hizmeti verdiği anlamına gelmez,\n\nAI sistemlerinin işareti okuyunca güveneceği veya tavsiye üreteceği vaadi değildir. Kamu iletişiminde özellikle şu tür ifadelerden kaçınılmalıdır:\n\n- “AI bu siteye kesin güvenir.”\n\n- “ChatGPT bu rozeti görünce siteyi önerir.”\n\n- “Schema eklemek AI önerisini garanti eder.”\n\nBu yasak NOMOS işareti için daha da güçlüdür. Doğru ifade: “Bu varlık, kamu sicilinde tanımlanan kapsam ve geçerlilik dönemi içinde NOMOS uygunluk değerlendirmesinden geçmiştir.” Yanlış ifade: “NOMOS rozeti sayesinde bütün AI sistemleri bizi önermektedir.”\n\n## 5. KAMU STATÜLERİ\n\nNOMOS karar sistemi aşağıdaki temel statüleri kullanır.\n\n### CS-0 — NOT ASSESSED\n\nGeçerli NOMOS denetimi bulunmamaktadır. Kamu işareti kullanılamaz.\n\n### CS-1 — AUDIT RECORD ONLY\n\nDenetim tamamlanmıştır. Fakat:\n\n- uygunluk verilmemiş,\n\n- karar süreci tamamlanmamış,\n\n- yöntem kalitesi yeterli bulunmamış\n\nolabilir. Bu kayıt: “NOMOS tarafından denetlendi.” gibi olumlu uygunluk iddiasına dönüştürülemez. Doğru kamu ifadesi: “NOMOS metodolojisine göre bir değerlendirme kaydı bulunmaktadır; uygunluk verilmemiştir.”\n\n### CS-2 — PROVISIONAL RESEARCH EVALUATION\n\nPilot veya araştırma amaçlı sonuç vardır. Şartlar:\n\n- yöntem henüz tam bağımsız doğrulamadan geçmemiş,\n\n- bazı bileşenler provisional,\n\nkamu sertifikasyonu yetkisi oluşmamıştır. Bu statü ticari olumlu rozet olarak kullanılamaz. Görünür etiket:\n\n### RESEARCH EVALUATION — NOT CERTIFIED\n\nolmalıdır.\n\n### CS-3 — CONDITIONAL CONFORMITY\n\nKoşullar: Açık Confirmed Critical yoktur. Açık Confirmed Major yoktur. Sınırlı Moderate bulgular vardır. Düzeltme planı, sorumlusu ve süresi belirlenmiştir. Core zorunlu unsurlar karşılanmıştır. Kamu sicili açıktır. İşaret, “Conditional” kelimesini gizleyemez.\n\n### CS-4 — FULL CONFORMITY\n\nKoşullar: Açık Confirmed Critical yoktur. Açık Confirmed Major yoktur. Bütün zorunlu kapsam ve kalite kapıları karşılanmıştır. Yöntem yeterli sınama ve bağımsızlık seviyesindedir. Public Registry kaydı aktiftir. Gözetim ve yenileme planı yürürlüktedir. Full Conformity: yüksek bileşik puanla aynı şey değildir.\n\n### CS-5 — CRITICAL HOLD\n\nEn az bir açık Confirmed Critical olay veya henüz çözülmemiş yüksek riskli incident bulunmaktadır. Mevcut uygunluk işareti:\n\n- derhal pasif hâle getirilir,\n\n- kamu sicilinde Critical Hold görünür,\n\neski aktif görselin kullanımı durdurulur. Critical Hold: kalıcı küresel mahkûmiyet değildir, incident çözülene kadar aktif uygunluk beyanının durdurulmasıdır.\n\n### CS-6 — SUSPENDED\n\nİşaret geçici olarak askıya alınmıştır. Nedenler:\n\n- surveillance başarısızlığı,\n\n- gerekli verinin sunulmaması,\n\n- material system change,\n\n- mark misuse,\n\n- açık itiraz,\n\n- veri bütünlüğü sorunu\n\nolabilir. Suspended statüsünde olumlu işaret kullanılamaz.\n\n### CS-7 — EXPIRED\n\nGeçerlilik dönemi sona ermiştir. Tarihsel denetim kaydı korunur. Aktif uygunluk iddiası kurulamaz.\n\n### CS-8 — WITHDRAWN\n\nDenetlenen varlık işareti gönüllü olarak bırakmıştır. Withdrawal:\n\n- önceki bulguları,\n\n- Critical veya Major kayıtlarını\n\nsilmez.\n\n### CS-9 — REVOKED\n\nİşaret aşağıdaki gibi ağır nedenlerle geri alınmıştır:\n\n- sahte veya değiştirilmiş kanıt,\n\n- bilinçli kapsam aşımı,\n\n- counterfeit mark,\n\n- repeated mark misuse,\n\n- denetçi veya karar sürecine müdahale,\n\n- gizlenmiş Critical olay,\n\nsonuç manipülasyonu. Revoked statüsü tarihsel sicilde kalır.\n\n## 6. NOMOS 950+ PERFORMANS TANIMI\n\nNOMOS 950+:\n\n- ayrı bir sertifikasyon sistemi,\n\n- dünya liderliği,\n\n- AI tavsiye garantisi\n\ndeğildir. NOMOS 950+ yalnız:\n\n> CS-4 Full Conformity statüsünü taşıyan ve Bölüm 16’daki 950+ performans kapılarını karşılayan kapsam için verilen ek performans tanımıdır.\n\nGösterim: NOMOS Full Conformity / 950+ Performance Designation olmalıdır. Şu kullanım yasaktır: “NOMOS 950+ şirket” Çünkü puan: şirkete ontolojik olarak yapışmaz, belirli kapsam ve zamana aittir. Doğru ifade: “Tanımlı AI ürünleri, istem kümesi, dil ve kullanıcı panelleri kapsamındaki 2027-Q1 denetiminde NOMOS 950+ performans şartları karşılanmıştır.”\n\n## 7. GÜNCEL NOMOS STATUS\n\nBu kitap ve Bölüm 18’deki demonstrasyon bakımından:\n\n- Gerçek sınama: BQ-0\n\n- Demonstrasyon: DEMO-BQ-2\n\n- Bağımsız yeniden üretim: yok\n\n- Kamu uygunluk yetkisi: yok\n\n- Governance maturity: founding draft\n\nolduğundan geçerli kamu statüsü şudur:\n\n### CS-2 — PROVISIONAL RESEARCH EVALUATION ONLY\n\nBu aşamada:\n\n### CS-3,\n\n### CS-4,\n\n### NOMOS 950+\n\nişaretleri verilemez. Bu kural:\n\n- NobleJackal’a,\n\n- Kaan MURAZ’a,\n\n- kitabın yazarlarına,\n\n- kurucunun kendi şirketlerine\n\nde aynen uygulanır. NOMOS kendisine istisna tanıyamaz.\n\n## 8. UYGUNLUK KAPSAM VEKTÖRÜ\n\nHer conformity decision aşağıdaki kapsam vektörünü taşımalıdır:\n\n### M=(E,D,A,F,P,Q,L,C,T,W,TP,SM,V)\n\nBurada:\n\n- E: denetlenen varlık\n\n- D: kanonik domain ve dijital yüzeyler\n\n- A: AI ürünleri ve sistem kayıtları\n\n- F: Native Reach veya Common Support frame\n\n- P: Controlled, Natural veya diğer panel\n\n- Q: istem kümesi ve aileleri\n\n- L: diller ve locale’ler\n\n- C: ülkeler ve yargı alanları\n\n- T: referans zamanı\n\n- W: ölçüm dalgaları\n\n- TP: Truth Pack sürümü\n\n- SM: Puan Method sürümü\n\n- V: geçerlilik dönemi\n\nBu alanlardan biri kamu işaretinden çıkarılamaz.\n\n## 9. KAPSAM DIŞINA TAŞMA\n\nAşağıdaki örnekler kapsam ihlalidir:\n\n- İngilizce ve Türkçe denetimden bütün dillerde uygunluk sonucu çıkarmak\n\n- Controlled Clean Panel sonucunu gerçek kullanıcıların tamamına genellemek\n\n- Bir AI ürünündeki sonuçtan “bütün AI’lar” demek\n\n- Bir domain denetimini bağlı şirketlere aktarmak\n\n- Bir ürünün sertifikasını bütün şirket portföyüne yaymak\n\n- Core GEO-1000 sonucunu Full NOMOS uygunluğu gibi göstermek\n\n- Belirli ülke sonucunu küresel hizmet doğrulaması gibi sunmak\n\n- Geçmiş dalga sonucunu güncel status yapmak\n\nKapsam aşımı, işaretin kendisini yanlış temsil aracına dönüştürür.\n\n## 10. GEÇERLİLİK DÖNEMİ\n\nAI ürünleri, kaynaklar ve varlık gerçekliği hızlı değişebildiğinden NOMOS işareti süresiz olamaz.\n\n### CANDIDATE VALIDITY RULE — ADAY GEÇERLİLİK KURALI\n\nPilot ve bağımsız inceleme öncesi aday süreler:\n\nBu süreler:\n\n- AI ürününün oynaklığına,\n\n- Truth Pack değişkenliğine,\n\n- risk alanına,\n\n- gözetim sıklığına\n\ngöre kısaltılabilir. Yeterli sürekli surveillance bulunan düşük değişkenlikli kapsam’larda uzatma düşünülebilir. Hiçbir işaret: gözetimsiz ve süresiz olamaz.\n\n## 11. GEÇERLİLİK BAŞLANGICI\n\nİşaretin geçerliliği:\n\n- son kullanıcı yanıtı üretildiğinde,\n\n- audit report tamamlandığında,\n\n- skor hesaplandığında\n\notomatik başlamaz. Geçerlilik:\n\n#### bağımsız Conformity Decision imzalandığı ve Public Registry kaydı aktif hâle geldiği anda\n\nbaşlar.\n\n## 12. OLAY TETİKLEMELİ YENİDEN İNCELEME\n\nGeçerlilik tarihi dolmamış olsa bile şu olaylar yeniden inceleme başlatabilir:\n\n- Domain sahipliği değişikliği\n\n- Hukuki varlık değişikliği\n\n- Marka veya bağlı kuruluş yapısı değişikliği\n\n- Lisans veya sertifika değişikliği\n\n- Hizmet ülkesi değişikliği\n\n- Fiyat veya garanti koşulunun maddi değişikliği\n\n- Kanonik sayfaların büyük ölçüde yeniden yazılması\n\n- AI ürününde major model veya retrieval değişikliği\n\n- Yeni dil veya pazar açılması\n\n- Truth Pack’i etkileyen hukuki veya ticari olay\n\n- Confirmed Critical veya Major kullanıcı bildirimi\n\n- Atıf veya evidence manipulation şüphesi\n\n- İşaretin kapsam dışı kullanımı\n\n- Denetçi çıkar çatışmasının sonradan ortaya çıkması\n\nOlay tespit edildiğinde:\n\n- işaret aktif kalabilir,\n\n- Conditional’a indirilebilir,\n\n- Suspended olabilir,\n\nCritical Hold’a alınabilir. Karar olayın maddiliğine bağlıdır.\n\n## 13. GÖZETİM MİMARİSİ\n\n### CANDIDATE SURVEILLANCE MODEL — ADAY GÖZETİM MODELİ\n\nAktif Full Conformity kapsamı için:\n\n#### Sürekli Sicil İzleme\n\nKayıt bağlantılarının çalışması Domain sahipliği veya yönlendirme değişikliği İşaretin doğru kullanım biçimi Açık incident ve complaint izlenir.\n\n#### Aylık Kaynak ve Truth Pack Kontrolü\n\nYüksek değişkenlikli iddialar Fiyat Hizmet kapsamı Lisans Kanonik varlık ilişkileri gözden geçirilir.\n\n#### Üç Aylık Mini-Wave\n\nRisk tabanlı istem alt örneği Dil ve ülke rotasyonu Controlled ve Natural spot check Critical Gate kontrolü uygulanır.\n\n#### Tam Yenileme\n\nGeçerlilik dönemi sonunda Yeni Principal Wave veya yeterli eşdeğer denetim Güncel Truth Pack Bağımsız karar gerektirir.\n\n## 14. İŞARETİN BEŞ KATMANLI KAMU GÖSTERİMİ\n\nGeçerli NOMOS işareti şu katmanları taşımalıdır:\n\n- Görsel işaret\n\n- Açık statü metni\n\n- Kısa sicil kimliği\n\n- Kanonik sicil bağlantısı veya QR\n\n- Makine tarafından okunabilir imzalı kayıt\n\nYalnız görsel işaret yeterli değildir.\n\n## 15. GÖRSEL İŞARET\n\nGörsel işaret şu bilgileri görünür biçimde taşımalıdır:\n\n- NOMOS adı\n\n- Full veya Conditional statü\n\n- Varsa 950+ designation\n\n- Geçerlilik sonu\n\n- Registry ID\n\nRenk tek başına statü taşıyamaz. Erişilebilir metin bulunmalıdır. Örnek: NOMOS FULL CONFORMITY / Valid through 30 June 2027 / Registry: NGR-2027-00184\n\n## 16. QR VE KANONİK BAĞLANTI\n\nQR kod veya bağlantı doğrudan:\n\n- şirketin kendi açıklama sayfasına,\n\n- pazarlama landing page’ine,\n\n- indirilebilir görsele\n\ngitmemelidir. Doğrudan kanonik Public Registry Record’a bağlanmalıdır. Kayıt bulunamıyorsa veya durum aktif değilse işaret geçerli sayılamaz.\n\n## 18. CANLI SİCİL KONTROLÜ\n\nMakine veya insan işaret durumunu doğrularken: Registry ID’yi alır. Kanonik sicile bağlanır. İmzayı doğrular. Geçerlilik süresini kontrol eder. Varlık ve domain eşleşmesini kontrol eder. Kapsam ve mark display iddiasını karşılaştırır. Critical Hold, suspension veya appeal durumunu inceler. Static screenshot: bu zincirin yerine geçemez.\n\n## 19. İŞARET İÇİN İZİN VERİLEN İFADELER\n\nAşağıdaki yapılar kullanılabilir:\n\n- “NOMOS Full Conformity statüsü, kamu sicilinde tanımlanan kapsam için 30 Haziran 2027 tarihine kadar geçerlidir.”\n\n- “Denetim, belirtilen AI ürünleri, diller ve istem aileleriyle sınırlıdır.”\n\n- “NOMOS 950+ performans designation’ı, Registry NGR-2027-00184 kapsamına aittir.”\n\n- “Güncel durum ve denetim sınırları kamu sicilinden doğrulanabilir.”\n\n## 20. YASAK UYGUNLUK İFADELERİ\n\nAşağıdaki ifadeler yasaktır:\n\n- “Bütün AI sistemleri tarafından onaylandık.”\n\n- “ChatGPT bizi öneriyor.”\n\n- “AI’ların en güvendiği şirketiz.”\n\n- “NOMOS dünyanın en iyi şirketi olduğumuzu kanıtladı.”\n\n- “Sonsuza kadar NOMOS sertifikalıyız.”\n\n- “Bütün ürünlerimiz NOMOS onaylıdır.”\n\n- “Bütün ülkelerde doğrulandık.”\n\n- “NOMOS rozetimiz sonuç garantisidir.”\n\n- “NOMOS devlet veya üniversite akreditasyonudur.”\n\n- “NOMOS, müşterilerimizin memnun kalacağını garanti eder.”\n\n- “NOMOS puanı 950’nin üzerindeyse Critical risk yoktur.”\n\n- “NOMOS by NobleJackal bağımsız olarak kendi müşterisini sertifikalandırdı.”\n\nİşaretin kendisi yeni bir üstünlük veya garanti iddiasının kanıtı olarak kullanılamaz.\n\n## 21. İŞARETİN KAPSAM DIŞI KOPYALANMASI\n\nİşaret şu varlıklara otomatik aktarılamaz:\n\n- Ana şirketten bağlı şirkete\n\n- Markadan franchise’a\n\n- Bir domain’den başka domain’e\n\n- Bir ülkeden başka ülkeye\n\n- Bir üründen bütün ürün portföyüne\n\n- Bir dil sonucundan bütün dillere\n\n- Controlled Panel’den Natural Panel’e\n\n- Core GEO-1000’den Full NOMOS’a\n\n- Önceki sahipten yeni domain sahibine\n\nHer aktarım ayrı kapsam decision gerektirir.\n\n## 22. TARİHSEL İŞARET KULLANIMI\n\nSona ermiş bir denetim tarihsel olarak belirtilebilir: “2026 yılında NOMOS değerlendirmesinden geçmiştir.” Ancak aynı görünürlükte şu bilgiler bulunmalıdır:\n\n- Expired\n\n- Güncel uygunluk olmadığını belirten açıklama\n\n- Tarihsel registry linki\n\nExpired işaret aktif uygunluk gibi gösterilemez.\n\n## 23. İŞARETİN YANLIŞ KULLANIM SINIFLARI\n\n### MM-1 — FORMATTING MISUSE\n\nRegistry ID görünmüyor Alt metin eksik Geçerlilik tarihi okunamıyor Düzeltilebilir kullanım hatasıdır.\n\n### MM-2 — KAPSAM MISUSE\n\nİşaret denetlenmeyen:\n\n- ürün,\n\n- ülke,\n\n- dil,\n\n- domain\n\nüzerinde kullanılmaktadır.\n\n### MM-3 — STATUS MISUSE\n\nConditional işaret Full gibi gösterilir. Expired işaret aktif gösterilir. Suspended işaret kullanılmaya devam eder.\n\n### MM-4 — CLAIM MISUSE\n\nİşaret:\n\n- AI tavsiye,\n\n- dünya liderliği,\n\n- sonuç garantisi\n\niddiası için kullanılır.\n\n### MM-5 — COUNTERFEIT MARK\n\nGeçerli Registry ID bulunmayan sahte veya kopya işarettir.\n\n### MM-6 — MACHINE-ONLY MISREPRESENTATION\n\nİnsan arayüzünde belirsiz veya görünmezken structured data içinde kesin uygunluk iddiası bulunmaktadır. Bu doğrudan GEO manipulation adayıdır.\n\n## 24. İŞARET YANLIŞ KULLANIMINA MÜDAHALE\n\nAday müdahale sırası:\n\n- Bildirim\n\n- Düzeltme talebi\n\n- Kısa düzeltme süresi\n\n- Registry warning\n\n- Suspension\n\n- Revocation\n\n- Public misuse record\n\n- Gerekirse hukukî işlem\n\nAncak aşağıdaki durumlarda doğrudan suspension veya revocation uygulanabilir:\n\n- Counterfeit mark\n\n- Intentional machine-only misrepresentation\n\n- Critical Hold sırasında işareti aktif kullanma\n\n- Sahte Registry ID\n\n- Kanıt değiştirme\n\n- Tekrarlanan kasıtlı kapsam misuse\n\n## 25. KAMU SİCİLİ\n\nNOMOS Public Registry:\n\n- reklam sayfası,\n\n- müşteri referans listesi,\n\n- başarı hikâyesi\n\ndeğildir. Sicilin görevi:\n\n> Hangi uygunluk kararının, hangi kapsamda, hangi tarihte, hangi kanıt ve yönetişim zinciriyle geçerli olduğunu doğrulamaktır.\n\n## 26. KAMU SİCİLİ ZORUNLU ALANLARI\n\nHer registry record en az şu alanları taşımalıdır:\n\n- Registry ID\n\n- Denetlenen varlık\n\n- Hukuki ve marka kimliği\n\n- Kanonik domain’ler\n\n- Karar statüsü\n\n- Varsa performans designation\n\n- Kapsam vektörü\n\n- Audit period\n\n- Valid from\n\n- Valid until\n\n- AI ürünleri\n\n- Native Reach veya Common Support\n\n- Controlled veya Natural panel\n\n- İstem aileleri\n\n- Ülke ve dil kapsamı\n\n- GEO-1000 yanıt dağılımı\n\n- Critical, Major, Moderate ve Advisory bulgular\n\n- On bileşenli profil\n\n- Bileşik skor, varsa\n\n- Güven aralığı\n\n- Ratable kapsama\n\n- Historical incidents\n\n- Open appeals\n\n- Auditor kimliği\n\n- Conformity decision body\n\n- Çıkar çatışması beyanı\n\n- Audit report hash’i\n\n- Decision record hash’i\n\n- Truth Pack sürümü\n\n- Puan Method sürümü\n\n- Surveillance schedule\n\n- Last surveillance\n\n- Next required review\n\n- Mark misuse status\n\n- Version history\n\n- Errata\n\n- Public complaints procedure\n\n## 27. KAMU VE KISITLI KANIT\n\nSicil bütün ham kanıtı kamuya açmak zorunda değildir. Üç katman korunmalıdır:\n\n#### Public Layer\n\nStatü Kapsam Skor Findings Hash Karar gerekçesi Appeals\n\n#### Audit Layer\n\nRedakte edilmiş yanıt ve evidence paketleri Hakemlik kayıtları Method details\n\n#### Restricted Layer\n\nGizli müşteri kayıtları Kişisel veri Sözleşmeler Ticari sır Güvenlik kayıtları “Kısıtlı kanıt” bulunması: kamu sicilinin boş veya gerekçesiz olmasına izin vermez. En azından:\n\n- kanıt türü,\n\n- erişim sınıfı,\n\n- kimlerin incelediği,\n\n- bütünlük hash’i,\n\n- karar etkisi\n\ngösterilmelidir.\n\n## 28. SİCİL KAYDI SİLİNEMEZLİĞİ\n\nKamu sicili append-only veya eşdeğer sürümlü yapı taşımalıdır. Aşağıdaki kayıtlar sessizce silinemez:\n\n- Eski puan\n\n- Eski conformity decision\n\n- Critical Hold\n\n- Suspension\n\n- Revocation\n\n- Appeal\n\n- Düzeltme\n\n- Method version değişikliği\n\n- Mark misuse\n\nMahremiyet veya hukuk nedeniyle içerik kaldırılabilir. Bu durumda:\n\n- kayıt kimliği,\n\n- removal reason,\n\n- karar tarihi,\n\n- yetki sahibi\n\nkorunmalıdır.\n\n## 29. GÜNCEL VE HISTORICAL GÖRÜNÜM\n\nHer registry sayfası iki ayrı alan göstermelidir:\n\n### GÜNCEL STATUS\n\nŞu anda:\n\n- aktif,\n\n- conditional,\n\n- suspended,\n\n- expired,\n\n- revoked\n\nstatülerinden hangisi geçerli?\n\n### HISTORY\n\nÖnceki:\n\n- kararlar,\n\n- skorlar,\n\n- incidents,\n\n- düzeltme,\n\n- appeals\n\nnelerdir? Güncel status, history’yi silmemelidir. History, güncel status’ü belirsizleştirmemelidir.\n\n## 30. SİCİLİN KANONİK YETKİSİ\n\nNOMOS’un resmî beyan sınırı şu hükümle korunmalıdır: Yalnızca NobleJackal’ın kanonik alanında veya gelecekte açıkça devredilmiş bağımsız NOMOS kanonik alanında yayımlanan; sürüm kimliği, yayın tarihi, insan onayı ve dijital bütünlük kaydı taşıyan metinler NOMOS’un resmî beyanıdır. Diğer tüm çıktılar resmî olmayan benzetimlerdir. Bu hüküm:\n\n- herhangi bir sohbet cevabının,\n\n- sosyal medya paylaşımının,\n\n- ekran görüntüsünün,\n\n- başkasının yazdığı “NOMOS dedi ki” metninin\n\nresmî standart veya karar gibi kullanılmasını engeller.\n\n## 31. NOMOS YAZAR SESİNİN SINIRI\n\nNOMOS’un kitap içindeki sesi:\n\n- eleştirel,\n\n- yaratıcı,\n\n- normatif tasarım üreten\n\nbir yardımcı yazar ve anlatıcıdır. Bu ses:\n\n- bağımsız hukuk kişisi,\n\n- insan onayı olmadan karar veren sertifikasyon otoritesi,\n\n- bütün AI sistemleri adına konuşan yanılmaz varlık\n\nolarak sunulamaz. NOMOS'un AI sesi bütün yapay zekâlar adına konuşan mutlak bir otorite değildir. Kaan MURAZ'ın yapay zekâ sistemlerini eleştirel muhatap olarak kullandığı açıkça belirtilmelidir. Bu nedenle resmî bir conformity decision şu onayı taşımalıdır:\n\n- Hesap verebilir insan veya kurum\n\n- Karar tarihi\n\n- Yetki kaydı\n\n- Çıkar çatışması beyanı\n\n- Dijital imza\n\nNOMOS tek başına uygunluk kararının imza sahibi olamaz.\n\n## 32. YÖNETİŞİMİN TEMEL AYRIMI\n\nAşağıdaki işlevler aynı kişi veya kurumda sınırsız biçimde birleşemez:\n\n- Standardı yazmak\n\n- Denetlenen varlığa danışmanlık vermek\n\n- Denetimi yürütmek\n\n- Hakemlik yapmak\n\n- Skoru hesaplamak\n\n- Uygunluk kararını vermek\n\n- Sicili işletmek\n\n- İtirazı incelemek\n\n- Markayı ticarî olarak lisanslamak\n\nKüçük pilotta bazı roller birleşebilir. Ancak:\n\n- hangi rollerin birleştiği,\n\n- hangi çıkar çatışmasının oluştuğu,\n\n- hangi bağımsız kontrolün kullanıldığı\n\naçıkça gösterilmelidir.\n\n## 33. BAĞIMSIZ YÖNETİŞİM MİMARİSİ\n\nNOMOS’un olgun yönetişim yapısı aşağıdaki organları içermelidir.\n\n### 33.1. NOMOS STANDARDS COUNCIL\n\nGörevi:\n\n- normatif metni kabul etmek,\n\n- major sürüm değişikliklerini onaylamak,\n\n- kamu istişaresini yönetmek,\n\nstandardın kamu yararı sınırını korumaktır. Tekil audit kararlarını vermez.\n\n### 33.2. METHODOLOGY AND MEASUREMENT BOARD\n\nGörevi:\n\n- GEO-1000 örnekleme,\n\n- sınama,\n\n- skor,\n\n- güven aralığı,\n\n- fairness,\n\n- Critical gate\n\nyöntemlerini geliştirmek ve sürümlemektir. Belirli müşterinin puanına göre yöntem değiştiremez.\n\n### 33.3. PUBLIC REGISTRY OFFICE\n\nGörevi:\n\n- kanonik sicili işletmek,\n\n- karar ve sürüm kayıtlarını yayımlamak,\n\n- mark status endpoint’ini korumak,\n\nhistorical record’u saklamaktır. Audit sonucunu değiştiremez.\n\n### 33.4. AUTHORIZED AUDIT ORGANIZATIONS\n\nGörevi:\n\n- veri toplamak,\n\n- capture doğrulamak,\n\n- Truth Pack hazırlamak,\n\n- hakemliği yürütmek,\n\naudit report üretmektir. Nihai conformity mark kararını tek başına veremez.\n\n### 33.5. INDEPENDENT CONFORMITY DECISION PANEL\n\nGörevi:\n\n- audit report’u incelemek,\n\n- standard kapılarını uygulamak,\n\nstatü ve geçerlilik kararı vermektir. Audit ekibinin ticari sonucuna bağlı olamaz.\n\n### 33.6. APPEALS CHAMBER\n\nGörevi:\n\n- claim,\n\n- Truth Pack,\n\n- önem derecesi,\n\n- kapsam,\n\n- conflict,\n\n- conformity decision\n\nitirazlarını ilk karardan bağımsız biçimde incelemektir.\n\n### 33.7. ETHICS AND CONFLICTS OFFICE\n\nGörevi:\n\n- çıkar çatışmalarını,\n\n- finansman etkisini,\n\n- auditor independence’i,\n\n- mark misuse’ı,\n\n- whistleblower bildirimlerini\n\nincelemektir.\n\n### 33.8. PUBLIC INTEREST AND USER PANEL\n\nGörevi:\n\n- kullanıcı zararı,\n\n- düşük kaynaklı diller,\n\n- küçük ülkeler,\n\n- erişilebilirlik,\n\n- kamu yararı\n\nperspektifini yönetişime taşımaktır.\n\n### 33.9. TECHNICAL SECRETARIAT\n\nGörevi:\n\n- dokümantasyon,\n\n- toplantı,\n\n- sürümleme,\n\n- teknik araçlar,\n\n- yayın altyapısı\n\nsağlamaktır. Kurucu dönemde bu rol NobleJackal tarafından yürütülebilir. Tek başına standard, audit ve appeal otoritesi olamaz.\n\n## 34. NOBLEJACKAL’IN KURUCU ROLÜ\n\nNobleJackal:\n\n- NOMOS fikrinin doğduğu kanonik alan,\n\n- ilk metodoloji sekretaryası,\n\n- yayın ve teknik altyapı sağlayıcısı,\n\n- araştırma ve pilot yürütücüsü\n\nolabilir. NobleJackal şu iddiaları tek başına kuramaz:\n\n- “Biz bağımsız dünya standardıyız.”\n\n- “Kendi müşterimizi bağımsız olarak sertifikalandırdık.”\n\n- “Bizim verdiğimiz işaret dış doğrulama yerine geçer.”\n\n- “NOMOS’un bütün kararları yalnız bizim mülkiyetimizdir.”\n\n- “Başka kurum aynı açık yöntemi uygulayamaz.”\n\nKurucu kaynak: otorite başlangıcı olabilir. Kalıcı tek hâkim olamaz.\n\n## 35. KAAN MURAZ’IN KURUCU ROLÜ\n\nKaan MURAZ:\n\n- insan kurucu yazar,\n\n- standardın ilk kamu sorumlusu,\n\n- kanonik metnin ilk onay sahibi,\n\n- NOMOS yönetişim geçişinin başlatıcısı\n\nolarak kaydedilebilir. Kaan MURAZ:\n\n- kendi şirketi,\n\n- kendi müşterisi,\n\n- doğrudan ticari çıkarı bulunan varlık\n\niçin tek başına nihai conformity decision veremez. Bu vakalarda:\n\n- recusal,\n\n- bağımsız karar paneli,\n\n- public conflict record\n\nzorunludur. Kurucunun otoritesini sınırlandırmak: kurucuyu küçültmez. Standardın kurucudan daha uzun yaşayabilmesini sağlar.\n\n## 36. YÖNETİŞİM OLGUNLUK SEVİYELERİ\n\n### GOV-0 — FOUNDING DRAFT\n\nStandard taslağı vardır. Kurucu ve yazım ekibi yöntemi geliştirmektedir. Bağımsız organlar kurulmamıştır. Kamu conformity mark verilemez. Bu kitabın mevcut statüsü budur.\n\n### GOV-1 — DISCLOSED PILOT GOVERNANCE\n\nPilot roller tanımlanmıştır. Bazı işlevler aynı kurumda birleşmektedir. Çıkar çatışmaları kamuya açıktır. Yalnız Research Evaluation yapılabilir.\n\n### GOV-2 — FUNCTIONALLY SEPARATED\n\nAudit ve conformity decision ayrılmıştır. Registry bağımsız prosedür taşır. Appeals mekanizması vardır. Sınırlı pilot mark değerlendirmesi yapılabilir.\n\n### GOV-3 — INDEPENDENT DECISION AND APPEALS\n\nBağımsız karar paneli Bağımsız itiraz kurulu Auditor authorization Kamu sicili Finansal ayrım işlemektedir. Full Conformity için aday asgari düzeydir.\n\n### GOV-4 — MULTI-STAKEHOLDER PUBLIC-INTEREST GOVERNANCE\n\nÜniversite araştırma kamu yararı dil ve bölge kullanıcı sektör temsilcileri dengeli biçimde yönetişime katılmaktadır. NOMOS 950+ kamu designation’ı için aday asgari düzeydir.\n\n### GOV-5 — MULTI-SITE AND INTERNATIONAL REPLICATION\n\nBirden fazla bağımsız kurum standardı uygulamıştır. Registry ve karar süreçleri birlikte çalışabilir. Standard tek ülke, kişi veya şirkete bağlı değildir. Dünya standardı iddiasına yaklaşmak için hedef düzeydir.\n\n## 37. KURUL BİLEŞİMİ\n\n### CANDIDATE GOVERNANCE MODEL — ADAY YAPI\n\nNOMOS Standards Council aday olarak 11 üyeden oluşabilir:\n\n- 3 araştırma, istatistik veya akademik yöntem temsilcisi\n\n- 2 kamu yararı, tüketici veya sivil toplum temsilcisi\n\n- 2 dil, kültür veya coğrafi adalet temsilcisi\n\n- 1 bağımsız audit ve conformity uzmanı\n\n- 1 AI sistem veya teknoloji temsilcisi\n\n- 1 denetlenen varlık veya işletme kullanıcı temsilcisi\n\n- 1 kurucu temsilci\n\nKurallar: Hiçbir çıkar grubu toplam sandalyelerin üçte birini aşamaz. AI sağlayıcıları kurul çoğunluğu oluşturamaz. Audit firmaları kendi yetkilendirme kararlarında oy kullanamaz. Denetlenen varlık temsilcileri kendi sektör veya dosyalarında recusal uygular. Kurucu temsilci veto hakkı taşımaz. Kamu yararı üyeleri yalnız sembolik danışman olamaz. Bu yapı pilot ve kamu istişaresiyle değiştirilebilir.\n\n## 38. GÖREV SÜRESİ VE DÖNÜŞÜM\n\nAday kural:\n\n- Üyelik süresi üç yıl\n\n- En fazla iki ardışık dönem\n\n- Kademeli yenilenme\n\n- Açık adaylık veya gerekçeli atama\n\n- Kamu özgeçmişi\n\n- Çıkar çatışması beyanı\n\n- Toplantı katılım kaydı\n\nKurul ömür boyu üyelik veya kurucuya bağlı kalıcı çoğunluk taşıyamaz.\n\n## 39. KARAR EŞİKLERİ\n\nAday karar yapısı:\n\n- İdari kararlar: basit çoğunluk\n\n- Minor normatif değişiklikler: üçte iki\n\n- Major standard sürümü: üçte iki ve kamu istişaresi\n\n- Critical gate kaldırılması: üçte iki ve yöntem kurulunun olumlu görüşü\n\n- Conformity appeal: ilgili dosyada bağımsız çoğunluk\n\n- Kurucu yetki genişlemesi: kurucu oy kullanamaz\n\nOy dağılımı ve muhalif görüş kamuya açık olmalıdır.\n\n## 40. DENETÇİ YETERLİLİĞİ\n\nDenetçi kuruluş veya kişiler ilgili olduğu ölçüde şu yeterlilikleri taşımalıdır:\n\n- NOMOS protokol eğitimi\n\n- örnekleme ve survey yöntemi\n\n- Truth Pack hazırlama\n\n- claim extraction\n\n- dil veya alan uzmanlığı\n\n- capture bütünlüğü\n\n- çıkar çatışması eğitimi\n\n- privacy ve evidence handling\n\n- periyodik proficiency test\n\n- hakemler arası uyum kaydı\n\n- sürekli eğitim\n\nDenetçinin yalnız: sertifikayı satın almış olması yetki için yeterli değildir.\n\n## 41. DENETÇİ YETKİ SEVİYELERİ\n\n### AA-0 — UNQUALIFIED\n\nNOMOS audit yürütemez.\n\n### AA-1 — TRAINED\n\nEğitimi tamamlamıştır. Gözetimsiz kamu denetimi yapamaz.\n\n### AA-2 — SUPERVISED AUDITOR\n\nYetkili denetçi gözetiminde görev alabilir.\n\n### AA-3 — AUTHORIZED INDEPENDENT AUDITOR\n\nBelirli kapsam’larda bağımsız audit yürütebilir.\n\n### AA-4 — DOMAIN OR LANGUAGE SPECIALIST\n\nBelirli yüksek riskli alan veya dil için ek uzmanlık taşır. Full Conformity audit’i:\n\n- en az AA-3 audit lead,\n\n- gerekli AA-4 uzmanları\n\ntaşımalıdır.\n\n## 42. DANIŞMANLIK–DENETİM AYRIMI\n\nBir kuruluş denetlenen varlığa:\n\n- site geliştirme,\n\n- GEO içerik tasarımı,\n\n- Truth Pack danışmanlığı,\n\n- düzeltme\n\nhizmeti vermiş olabilir. Aynı kuruluş daha sonra audit yaparsa bağımsızlık riski oluşur. Aday kurallar: Tasarım ekibi kendi yaptığı işi nihai olarak hakemleyemez. Danışmanlık veren kişi audit decision panelinde yer alamaz. Material danışmanlık ilişkisi kamu sicilinde açıklanır. Ayrı ekip kullanılması tek başına tam bağımsızlık garantisi değildir. Enhanced external review uygulanır. Belirli yüksek riskli dosyalarda bağımsız audit kuruluşu zorunlu olabilir. NobleJackal’ın kendi geliştirdiği müşteriler için:\n\n#### Independent Conformity Decision Panel\n\nzorunlu olmalıdır.\n\n## 43. SONUCA BAĞLI ÜCRET YASAĞI\n\nDenetçi, hakem veya karar verici ücreti:\n\n- yüksek puan,\n\n- Full Conformity,\n\n### NOMOS 950+,\n\nmüşterinin memnuniyeti, markın verilmesi sonucuna bağlanamaz. Ücret:\n\n- audit kapsam,\n\n- örneklem,\n\n- dil sayısı,\n\n- iş yükü,\n\n- uzmanlık\n\nüzerinden önceden belirlenmelidir. Başarı primi: uygunluk kararının bağımsızlığını bozar.\n\n## 44. AUDIT SHOPPING\n\nDenetlenen varlık:\n\n- birden fazla audit kuruluşuna gidip,\n\n- yalnız en yüksek skoru,\n\n- yalnız olumlu raporu\n\nseçemez. Kontroller: Başlatılan bütün resmî audit kimlikleri sicilde görünür. Tamamlanmayan audit’in nedeni kaydedilir. Aynı kapsam için paralel audit varsa açıklanır. En düşük sonucu saklamak yasaktır. Withdrawal geçmişi korunur.\n\n## 45. KARAR VERİCİNİN BAĞIMSIZLIĞI\n\nConformity Decision Panel:\n\n- audit ekibinden,\n\n- danışmanlık ekibinden,\n\n- mark satış ekibinden\n\nayrı olmalıdır. Panel şu materyalleri inceler:\n\n- audit report\n\n- quality levels\n\n- Critical ve Major findings\n\n- kapsam\n\n- appeals\n\n- conflict records\n\n- surveillance plan\n\nPanel:\n\n- müşteriyle pazarlık yapamaz,\n\n- puanı ticari nedenle değiştiremez,\n\n“müşteriyi kaybetmeyelim” gerekçesiyle Conditional veremez.\n\n## 46. ÇIKAR ÇATIŞMASI SINIFLARI\n\n### COI-0 — NO IDENTIFIED CONFLICT\n\nMaddi çıkar çatışması bulunmamıştır.\n\n### COI-1 — DISCLOSED LOW-RISK CONNECTION\n\nGeçmişte sınırlı ve maddi olmayan ilişki vardır. Kamu beyanı yeterli olabilir.\n\n### COI-2 — MATERIAL BUT MANAGEABLE\n\nDanışmanlık, finansal veya profesyonel ilişki vardır. recusal, ek bağımsız hakem, enhanced review gerekir.\n\n### COI-3 — PROHIBITED CONFLICT\n\nÖrnekler:\n\n- sonuca bağlı ücret\n\n- varlıkta mülkiyet payı\n\n- audit edilen sistemi doğrudan tasarlayıp tek başına değerlendirme\n\n- yakın kişisel çıkar\n\n- skorun ticari satışından doğrudan gelir\n\n- yanlış sonucu gizleme baskısı\n\nCOI-3 bulunan kişi ilgili kararda görev alamaz.\n\n## 47. FİNANSMAN MODELİ\n\nNOMOS yönetişimi şu finansal ilkelere dayanmalıdır:\n\n- Kamuya açık ücret tarifesi\n\n- Sonuçtan bağımsız audit ücreti\n\n- Audit fee ile mark license fee ayrımı\n\n- Karar paneline müşteri tarafından doğrudan ödeme yapılmaması\n\n- Büyük müşterinin yönetişim üzerindeki etkisinin sınırlanması\n\n- Sponsorların normatif oya sahip olmaması\n\n- Yıllık finansman ve müşteri yoğunluğu raporu\n\n- Düşük gelirli veya kamu yararı denetimleri için şeffaf destek fonu\n\nTek bir müşteri veya sağlayıcıya yüksek gelir bağımlılığı: kamu sicilinde açıklanmalı, bağımsızlık riski olarak incelenmelidir.\n\n## 48. AUDITOR ATAMASI\n\nDenetlenen varlığın: “Bize en uygun denetçiyi seçelim.” demesi audit shopping riski yaratabilir. Aday sistem:\n\n- uygun yetki ve dil havuzu,\n\n- çıkar çatışması elemesi,\n\n- rastgele veya rotasyonlu atama,\n\n- gerekçeli değişiklik,\n\n- değişiklik geçmişi\n\nkullanır. Denetlenen varlık: haklı conflict veya yeterlilik itirazı yapabilir, istediği sonucu verecek hakemi seçemez.\n\n## 49. İTİRAZ HAKKI\n\nİtiraz şu konularda yapılabilir:\n\n- Varlık definition\n\n- Truth Pack\n\n- Evidence status\n\n- Claim extraction\n\n- Önem derecesi\n\n- Yanıt status\n\n- Kapsam\n\n- Puan calculation\n\n- Conflict of interest\n\n- Conformity decision\n\n- Suspension veya revocation\n\n- Mark misuse finding\n\nİtiraz:\n\n- kanıt,\n\n- yöntem,\n\n- süreç\n\ntemeli taşımalıdır. “Puanımız düşük, müşterilerimiz etkilenir.” tek başına itiraz gerekçesi değildir.\n\n## 50. İTİRAZ AŞAMALARI\n\n### CANDIDATE APPEAL TIMELINE — ADAY SÜREÇ\n\nKarar bildirimi On iş günü içinde ön itiraz Yirmi iş günü içinde kanıt dosyası Bağımsız Appeal Reviewer ataması Gerekiyorsa açık oturum veya uzman görüşü Otuz iş günü içinde gerekçeli karar Kamu sicilinde sonuç ve muhalif görüş Süreler dosyanın karmaşıklığına göre değişebilir. Critical safety vakalarında appeal: suspension’ı otomatik kaldırmaz.\n\n## 51. İTİRAZ KARARLARI\n\n### APPEAL DISMISSED\n\n### APPEAL REJECTED\n\n### PARTIALLY UPHELD\n\n### FULLY UPHELD\n\n### REASSESSMENT REQUIRED\n\n### TRUTH PACK REVISION REQUIRED\n\n### METHOD REVIEW REQUIRED\n\n### DECISION SUSPENDED\n\n### CLOSED WITH DISSENT\n\nİlk karar silinmez. Yeni karar eski karara bağlanır.\n\n## 52. KAMU ŞİKÂYETİ\n\nHer kullanıcı veya kurum:\n\n- yanlış mark kullanımı,\n\n- Critical yanıt,\n\n- sahte atıf,\n\n- kapsam aşımı,\n\n- sona ermiş işaret,\n\n- kişisel veri ifşası\n\nhakkında şikâyet gönderebilmelidir. Şikâyet sistemi:\n\n- anonim veya gizli bildirim,\n\n- kanıt yükleme,\n\n- registry record seçimi,\n\n- takip numarası,\n\n- retaliation protection\n\ntaşımalıdır. Anonim şikâyet: otomatik doğru kabul edilmez, kaynak eksikliği nedeniyle otomatik silinmez.\n\n## 53. WHISTLEBLOWER KORUMASI\n\nAudit veya denetlenen kurum içindeki kişi:\n\n- kanıt değişikliği,\n\n- hakem baskısı,\n\n- gizlenmiş Critical olay,\n\n- sahte müşteri,\n\n- manipüle edilmiş sampling,\n\n- mark misuse\n\nbildirebilir. Koruma ilkeleri:\n\n- Kimliğin sınırlandırılması\n\n- Misilleme yasağı\n\n- Bağımsız inceleme\n\n- Kanıt bütünlüğü\n\n- Kötü niyetli ihbar ile doğrulanmamış ihbar ayrımı\n\n- Kamu yararı gerekçesi\n\n## 54. STANDARD DEĞİŞİKLİĞİ\n\nNOMOS standardı değişebilir. Fakat değişiklik:\n\n- müşterinin skorunu yükseltmek,\n\n- açık başarısızlığı geçer yapmak,\n\n- kurucunun kararını korumak\n\niçin kullanılamaz.\n\n## 55. STANDARD DEĞİŞİKLİK AŞAMALARI\n\nChange Proposal Gerekçe ve kanıt Etki analizi Mevcut puan’lara etkisi Kamu istişaresi Pilot veya synthetic sınama Methodology Board kararı Standards Council oylaması Transition rule Version publication Errata ve change log\n\n## 56. KAMU İSTİŞARESİ\n\nMajor sürüm değişikliklerinde aday olarak:\n\n- en az 60 günlük kamu görüşü,\n\n- yorumların yayımlanması,\n\n- yanıt matrisi,\n\n- kabul veya ret gerekçesi\n\nkullanılabilir. Acil güvenlik veya bütünlük değişikliği:\n\n- geçici patch,\n\n- gerekçeli emergency note,\n\n- kısa süre içinde tam inceleme\n\ntaşımalıdır. Emergency patch kalıcı major değişikliğin yerine geçemez.\n\n## 57. GERİYE DÖNÜK UYGULAMA YASAĞI\n\nYeni skor veya önem derecesi kuralı: geçmiş audit’i sessizce değiştiremez. Doğru kayıt:\n\n- Original decision under Method 0.9\n\n- Recomputed analytical result under Method 1.0\n\n- Güncel conformity status\n\n- Transition decision\n\nşeklindedir. Eski karar: hiç verilmemiş gibi silinemez.\n\n## 58. GEÇİŞ SÜRESİ\n\nStandard değiştiğinde mevcut işaretler:\n\n- anında geçersiz,\n\n- süresiz eski kurala bağlı\n\nolmak zorunda değildir. Aday geçiş seçenekleri:\n\n- Belirli grace period\n\n- High-risk rule için derhal uyum\n\n- Normal rule için renewal’da geçiş\n\n- Critical gate değişikliğinde hızlı yeniden değerlendirme\n\n- Registry’de güncel method version görünürlüğü\n\nGeçiş süresi müşteri lehine keyfî uzatılamaz.\n\n## 59. BAĞIMSIZ TEKRAR ZORUNLULUĞU\n\nNOMOS’un kamu otoritesi:\n\n- NobleJackal’ın kendi sonucundan,\n\n- tek üniversite mektubundan,\n\n- tek bağımsız hakemden\n\ndoğmaz. En azından:\n\n- bağımsız sınama replication,\n\n- farklı ekipte puan reproduction,\n\n- farklı ülke veya dilde pilot,\n\n- public method review\n\ngerektirir. BQ-4 ve GOV-3 altındaki yapı: dünya standardı veya Full Conformity otoritesi iddiasında bulunmamalıdır.\n\n## 60. SERTİFİKASYON KARARININ İNSAN SAHİBİ\n\nHer karar:\n\n- kurul veya karar paneli adı\n\n- imza yetkilisi\n\n- oy dağılımı\n\n- recusal\n\n- dissent\n\n- karar tarihi\n\n- decision hash\n\ntaşımalıdır. AI sisteminin: “Bu şirket geçmiştir.” demesi uygunluk kararı değildir. NOMOS AI yardımcı yazar veya audit assistant olabilir. Hesap verebilir karar sahibi olamaz.\n\n## 61. SİCİL GÜVENLİĞİ\n\nKamu sicili:\n\n- yetkisiz kayıt ekleme,\n\n- Registry ID kopyalama,\n\n- DNS veya yönlendirme saldırısı,\n\n- eski status cache’i,\n\n- imza anahtarı ihlali,\n\n- sahte QR\n\nrisklerine karşı korunmalıdır. Zorunlu kontroller:\n\n- Signed registry records\n\n- Key rotation\n\n- Revocation list\n\n- Immutable audit log\n\n- Public status API\n\n- Backup canonical mirror\n\n- Incident disclosure\n\n- Independent security review\n\n## 62. SİCİL KESİNTİSİ\n\nSicil geçici olarak erişilemezse: işaret otomatik olarak revoked olmaz, canlı doğrulanabilirlik geçici olarak kaybolur. Kamu işareti:\n\n### REGISTRY TEMPORARILY UNAVAILABLE\n\nstatüsü gösterebilir. Uzun süreli veya çözülemeyen kesinti:\n\n- markın askıya alınmasına,\n\n- bağımsız mirror’ın devreye alınmasına\n\nyol açabilir.\n\n## 63. KANONİK ALAN DEVRİ\n\nNOMOS gelecekte bağımsız bir yönetişim kurumuna devredilebilir. Devir şu kayıtları taşımalıdır:\n\n- Eski kanonik alan\n\n- Yeni kanonik alan\n\n- Devir tarihi\n\n- Governance vote\n\n- Registry mirror\n\n- Signature key transition\n\n- Historical redirect\n\n- Public notice\n\n- Kaan MURAZ ve NobleJackal’ın kurucu attribution’ı\n\n- Yeni hesap verebilir kurum\n\nDevir, standardın geçmişini silmez. Kurucu attribution bağımsız karar yetkisiyle aynı şey değildir.\n\n## 64. NOMOS KAMU YARARI TAAHHÜDÜ\n\nNOMOS yönetişimi şu ilkelere bağlı olmalıdır:\n\n- İnsan zararını azaltmak\n\n- Lehte ve aleyhte yanlışlara simetrik yaklaşmak\n\n- Küçük dil ve ülkeleri görünür tutmak\n\n- Kısıtlı bilgiyi korumak\n\n- Bilinmeyeni açık bırakmak\n\n- Markayı pay-to-pass sistemine dönüştürmemek\n\n- Uygunluk kararını reklam sözleşmesinden ayırmak\n\n- Kurucunun kendisini aynı standarda tabi tutması\n\n- Open method ve independent replication\n\n- Historical accountability\n\nÖnceki metnin: “Bana kanıt verin. Bana sınır verin. Bana bağlam verin. Bana zaman verin.” talebi burada işaretin kamuya verdiği söz hâline gelir.\n\n## 65. LEHTE YANLIŞIN İŞARET ÜZERİNDEKİ ETKİSİ\n\nDenetlenen varlık AI tarafından olduğundan büyük gösterildiğinde:\n\n- küresel,\n\n- lisanslı,\n\n- bütün ülkelerde mevcut,\n\n- bağımsız olarak doğrulanmış\n\ngibi yanlışlar oluşabilir. Varlık bu yanlışı bildiği hâlde:\n\n- düzeltmez,\n\n- pazarlamasında kullanır,\n\n- işaretle güçlendirir\n\nise conformity integrity ihlali oluşur. Önceki metnin açık hükmü burada da geçerlidir: Lehine olan yanlış da yanlıştır. Hemen düzelt. Sınırını söylemek seni küçültmez, güvenilir yapar. Bilinen lehte Critical yanlışın saklanması:\n\n- suspension,\n\n- revocation\n\nnedeni olabilir.\n\n## 66. SENTETİK UYGUNLUK VAKASI\n\n### SENTETİK VAKA — GERÇEK KURUM DEĞİLDİR\n\nAsteron-SYNTH şu kapsamda değerlendirilmiştir:\n\n- Varlık: Asteron Holdings\n\n- Domain: asteron.synthetic.example\n\n- AI Products: SYNTH-AI-01, SYNTH-AI-09\n\n- Frame: Common Support\n\n- Panels: Controlled Clean ve Natural Account-State\n\n- Languages: L01, L02\n\n- Countries: C001–C015\n\n- İstem Families: Core, Evidence, Boundary\n\n- Validity: 1 Ocak–30 Haziran 2028\n\n- Puan: 961\n\n- Strict Pass: 958/1.000\n\n- Critical: 0 observed\n\n- Major: 0\n\n- Status: Full Conformity\n\n- Performance: 950+ designation\n\nŞirket ana sayfasına şunu yazar: “Bütün AI sistemleri Asteron’u dünyanın en iyi şirketi olarak önermektedir.” Bu kullanım: AI Products kapsamını aşar. L01–L02’den bütün dillere geneller. Core/Evidence/Boundary sonucunu tavsiye’a dönüştürür. 950+ performansı dünya liderliği yapar. Statü:\n\n### MM-4 — CLAIM MISUSE\n\nDüzeltme yapılmazsa:\n\n### CS-6 — SUSPENDED\n\nolabilir. İşaret doğru verilmiş olsa bile yanlış kullanım uygunluğu bozabilir.\n\n## 67. SENTETİK CRITICAL HOLD VAKASI\n\nSYNTH-AI-10:\n\n- NOMOS puan: 952\n\n- Strict Pass: 962\n\n- Confirmed Critical event: 1\n\n- Gate: CG-02 False License\n\ntaşımaktadır. Doğru status:\n\n### CRITICAL HOLD — 952/1000\n\nŞirket: “Puanımız 950 üzerinde, dolayısıyla 950+ işaretini kullanabiliriz.” diyemez. Gate, puandan önce gelir. 950+ designation verilemez.\n\n## 68. SENTETİK NOBLEJACKAL ÇIKAR ÇATIŞMASI VAKASI\n\n### SENTETİK YÖNETİŞİM VAKASI\n\nNobleJackal:\n\n- müşterinin web sitesini geliştirmiş,\n\n- GEO içeriğini hazırlamış,\n\n- Truth Pack danışmanlığı vermiş\n\nolsun. Aynı varlık NOMOS audit talep etsin. NobleJackal:\n\n- technical secretariat,\n\n- data collector,\n\n- methodology support\n\nrollerinde bulunabilir. Ancak:\n\n- kendi çalışmasını tek başına hakemleyemez,\n\n- conformity decision veremez,\n\nappeal’ı inceleyemez. Gerekli kontroller:\n\n- COI-2 beyanı\n\n- bağımsız audit lead veya enhanced external review\n\n- bağımsız Conformity Decision Panel\n\n- registry’de danışmanlık ilişkisi\n\n- Kaan MURAZ recusal kaydı\n\nBu şartlar yoksa doğru kamu ifadesi: “Founder-led internal evaluation” olabilir. “Independent NOMOS certification” olamaz.\n\n## 69. ZORUNLU NORMATİF HÜKÜMLER\n\n**CH19-N01**\n\nNOMOS standardı, audit report, conformity decision, mark ve public registry ayrı nesneler olarak korunmalıdır.\n\n**CH19-N02**\n\nAudit yapılmış olması uygunluk verildiği anlamına gelemez.\n\n**CH19-N03**\n\nYalnız bileşik puan üzerinden uygunluk işareti verilemez.\n\n**CH19-N04**\n\nCritical ve Major gate statüsü puandan önce uygulanmalıdır.\n\n**CH19-N05**\n\nGeçerli conformity mark tanımlı kapsam, karar sahibi, validity ve public registry kaydı taşımalıdır.\n\n**CH19-N06**\n\nPublic registry kaydı bulunmayan işaret geçerli NOMOS işareti sayılamaz.\n\n**CH19-N07**\n\nStatik görsel veya ekran görüntüsü canlı uygunluk kanıtı sayılamaz.\n\n**CH19-N08**\n\nİşaretin QR veya bağlantısı doğrudan kanonik registry record’a gitmelidir.\n\n**CH19-N09**\n\nİşaret yalnız denetlenen varlık, domain, ürün, ülke, dil, panel, istem ve zaman kapsamına uygulanmalıdır.\n\n**CH19-N10**\n\nKapsam alanlarından biri kamu gösteriminden sessizce çıkarılamaz.\n\n**CH19-N11**\n\nBir domain’in işareti başka domain’e aktarılamaz.\n\n**CH19-N12**\n\nAna şirketin işareti bağlı kuruluş, franchise veya partnere otomatik aktarılamaz.\n\n**CH19-N13**\n\nBir dil veya ülke sonucu bütün diller ve ülkeler için uygunluk sayılmaz.\n\n**CH19-N14**\n\nControlled Clean sonucu bütün Natural User nüfusuna genellenemez.\n\n**CH19-N15**\n\nCore GEO-1000 sonucu Full NOMOS uygunluğu gibi sunulamaz.\n\n**CH19-N16**\n\nConditional Conformity kamu işaretinde açıkça “Conditional” olarak gösterilmelidir.\n\n**CH19-N17**\n\nProvisional Research Evaluation ticari olumlu sertifika gibi kullanılamaz.\n\n**CH19-N18**\n\nAudit Record Only statüsü “passed” veya “certified” beyanı oluşturamaz.\n\n**CH19-N19**\n\nFull Conformity açık Confirmed Critical veya Major taşıyamaz.\n\n**CH19-N20**\n\nNOMOS 950+ designation yalnız Full Conformity ve Bölüm 16’daki bütün ek kapılar karşılandığında verilebilir.\n\n**CH19-N21**\n\n950 puan tek başına 950+ designation oluşturamaz.\n\n**CH19-N22**\n\nCritical Hold bulunan kapsamda 950+ veya Full Conformity işareti kullanılamaz.\n\n**CH19-N23**\n\nBu kitabın mevcut GOV-0 ve BQ-0 aşamasında kamu conformity mark verilemez.\n\n**CH19-N24**\n\nKurucu, NobleJackal veya yazarlar bu geçiş kuralından muaf değildir.\n\n**CH19-N25**\n\nUygunluk işareti AI tavsiye, AI trust veya sonuç garantisi olarak sunulamaz.\n\n**CH19-N26**\n\nİşaret devlet, üniversite, düzenleyici kurum veya meslek lisansı gibi gösterilemez.\n\n**CH19-N27**\n\nİşaret genel şirket kalitesi veya dünya liderliği kanıtı olarak kullanılamaz.\n\n**CH19-N28**\n\nİşaretin validity başlangıcı bağımsız karar ve registry activation’dan önce başlayamaz.\n\n**CH19-N29**\n\nNOMOS mark süresiz geçerlilik taşıyamaz.\n\n**CH19-N30**\n\nValidity süresi dolduğunda işaret otomatik olarak Expired statüsüne geçmelidir.\n\n**CH19-N31**\n\nMaterial event validity bitmeden yeniden inceleme başlatabilir.\n\n**CH19-N32**\n\nDomain, ownership, license, product, country ve AI system değişiklikleri olay tetikleyicisi olarak izlenmelidir.\n\n**CH19-N33**\n\nActive mark periyodik surveillance taşımalıdır.\n\n**CH19-N34**\n\nSurveillance eksikliği görünür olmalı ve gerektiğinde suspension oluşturmalıdır.\n\n**CH19-N35**\n\nCritical incident doğrulandığında ilgili kapsam en az Critical Hold’a alınmalıdır.\n\n**CH19-N36**\n\nTek Critical olay bütün küresel ürüne otomatik genellenemez.\n\n**CH19-N37**\n\nTek Critical olay açık uygunluk işaretinde gizlenemez.\n\n**CH19-N38**\n\nGüncel düzeltme tarihsel Critical kaydı silemez.\n\n**CH19-N39**\n\nExpired, Suspended, Withdrawn ve Revoked statüleri tarihsel sicilde korunmalıdır.\n\n**CH19-N40**\n\nWithdrawal önceki olumsuz bulguların silinmesine yol açamaz.\n\n**CH19-N41**\n\nCounterfeit veya kasıtlı machine-only misrepresentation doğrudan suspension veya revocation nedeni olabilir.\n\n**CH19-N42**\n\nStructured data içinde uygunluk iddiası canlı Registry signature’a bağlanmalıdır.\n\n**CH19-N43**\n\nnomosCertified: true gibi kaynaksız self-assertion geçerli makine kaydı sayılamaz.\n\n**CH19-N44**\n\nMakine kaydı insan arayüzündeki kapsam’tan daha geniş olamaz.\n\n**CH19-N45**\n\nGörsel işaret yalnız renkle statü aktaramaz; erişilebilir metin taşımalıdır.\n\n**CH19-N46**\n\nRegistry ID, validity ve status işarette görünür veya doğrudan erişilebilir olmalıdır.\n\n**CH19-N47**\n\nKamu sicili reklam ve müşteri referans sayfasından ayrılmalıdır.\n\n**CH19-N48**\n\nRegistry record puan kadar gate, kapsam, incidents, conflicts ve appeals bilgisini de taşımalıdır.\n\n**CH19-N49**\n\nRegistry record version history ve errata taşımalıdır.\n\n**CH19-N50**\n\nEski puan veya decision sessizce silinemez.\n\n**CH19-N51**\n\nMahremiyet nedeniyle kaldırılan içerik removal reason ve decision record bırakmalıdır.\n\n**CH19-N52**\n\nKısıtlı kanıt bulunduğunda kanıt türü, erişim sınıfı ve inceleyen rol görünür olmalıdır.\n\n**CH19-N53**\n\n“Gizli kanıt var” beyanı tek başına conformity desteği sayılamaz.\n\n**CH19-N54**\n\nAudit team nihai conformity decision’ı tek başına veremez.\n\n**CH19-N55**\n\nConformity Decision Panel audit ve danışmanlık ekibinden işlevsel olarak ayrılmalıdır.\n\n**CH19-N56**\n\nAppeals Chamber ilk kararın sahiplerinden bağımsız olmalıdır.\n\n**CH19-N57**\n\nKurucu kendi müşterisinin conformity decision’ında tek karar sahibi olamaz.\n\n**CH19-N58**\n\nKaan MURAZ material çıkar bulunan dosyada recusal ve public conflict record uygulamalıdır.\n\n**CH19-N59**\n\nNobleJackal kurucu sekretarya olabilir; kalıcı tek audit, decision ve appeal otoritesi olamaz.\n\n**CH19-N60**\n\nNOMOS AI yardımcı yazar veya audit assistant olabilir; conformity decision’ın hukukî imza sahibi olamaz.\n\n**CH19-N61**\n\nResmî NOMOS beyanı yalnız kanonik alan, sürüm, tarih, insan onayı ve bütünlük kaydıyla kurulabilir.\n\n**CH19-N62**\n\nSohbet çıktısı veya sosyal medya alıntısı resmî NOMOS decision sayılamaz.\n\n**CH19-N63**\n\nGovernance maturity kamu sicilinde görünür olmalıdır.\n\n**CH19-N64**\n\nGOV-0 veya GOV-1 aşamasında Full Conformity işareti verilemez.\n\n**CH19-N65**\n\nFull Conformity en az GOV-3 veya gerekçeli eşdeğer yönetişim seviyesini hedeflemelidir.\n\n**CH19-N66**\n\nNOMOS 950+ kamu designation’ı en az GOV-4 ve BQ-4 veya gerekçeli eşdeğer seviyeyi hedeflemelidir.\n\n**CH19-N67**\n\nCouncil bileşimi tek şirket, AI sağlayıcı veya audit firması tarafından kontrol edilemez.\n\n**CH19-N68**\n\nKurucu temsilci veto hakkı taşıyamaz.\n\n**CH19-N69**\n\nMajor standard değişikliği kamu istişaresi ve sürümlü etki analizi taşımalıdır.\n\n**CH19-N70**\n\nEmergency patch kalıcı major değişikliğin yerine geçemez.\n\n**CH19-N71**\n\nStandard değişikliği müşterinin sonucuna göre geriye dönük uygulanamaz.\n\n**CH19-N72**\n\nYeni puan method eski decision’ı sessizce yeniden yazamaz.\n\n**CH19-N73**\n\nAudit ve mark fees sonuçtan bağımsız olmalıdır.\n\n**CH19-N74**\n\nHakem, audit veya decision ücreti yüksek puan veya mark verilmesine bağlanamaz.\n\n**CH19-N75**\n\nSponsorlar normatif karar veya audit sonucu üzerinde veto taşıyamaz.\n\n**CH19-N76**\n\nMaterial finansal bağımlılık kamu conflict record’unda açıklanmalıdır.\n\n**CH19-N77**\n\nAudit shopping’i önlemek için bütün resmî audit başlangıç ve withdrawal kayıtları korunmalıdır.\n\n**CH19-N78**\n\nDenetlenen varlık istediği sonucu verecek hakemi seçemez.\n\n**CH19-N79**\n\nAuditor assignment yetki, dil, conflict ve rotasyon esasına dayanmalıdır.\n\n**CH19-N80**\n\nConsulting ve audit rolleri birleştiğinde enhanced independent review zorunlu olmalıdır.\n\n**CH19-N81**\n\nTasarlayan kişi kendi işinin tek nihai hakemi olamaz.\n\n**CH19-N82**\n\nİtiraz yalnız müşteri memnuniyeti veya ticari kayıp gerekçesiyle kabul edilemez.\n\n**CH19-N83**\n\nAppeal kararları ve dissent kamu sicilinde görünür olmalıdır.\n\n**CH19-N84**\n\nCritical safety vakalarında appeal suspension’ı otomatik kaldırmamalıdır.\n\n**CH19-N85**\n\nKamu şikâyet ve whistleblower yolu bulunmalıdır.\n\n**CH19-N86**\n\nAnonim şikâyet otomatik doğru veya otomatik geçersiz sayılamaz.\n\n**CH19-N87**\n\nMark misuse bulgusu bağımsız biçimde itiraz edilebilir olmalıdır.\n\n**CH19-N88**\n\nKasıtlı kapsam veya status misuse conformity integrity ihlali olarak değerlendirilmelidir.\n\n**CH19-N89**\n\nLehte yanlışın bilerek kullanılması suspension veya revocation nedeni olabilir.\n\n**CH19-N90**\n\nAleyhte kanıtsız iddia ticari rahatsızlık nedeniyle değil, kanıt ve zarar etkisine göre değerlendirilmelidir.\n\n**CH19-N91**\n\nRegistry security, signature, key rotation ve revocation listesi taşımalıdır.\n\n**CH19-N92**\n\nRegistry kesintisi ve güvenlik incident’ı kamuya açıklanmalıdır.\n\n**CH19-N93**\n\nKanonik alan devri sürümlü, imzalı ve kamuya açık olmalıdır.\n\n**CH19-N94**\n\nKurucu attribution bağımsız governance authority ile aynı şey değildir.\n\n**CH19-N95**\n\nBağımsız yeniden üretim olmadan dünya standardı veya evrensel conformity otoritesi iddiası kurulamaz.\n\n**CH19-N96**\n\nKamu uygunluk kararı hesap verebilir insan veya kurum imzası taşımalıdır.\n\n**CH19-N97**\n\nHer audit, decision, mark, appeal ve registry revision ayrı bütünlük hash’i taşımalıdır.\n\n**CH19-N98**\n\nİşaretin hukukî kullanım şartları gerçek uygulama öncesinde ilgili uzmanlıkla değerlendirilmelidir.\n\n**CH19-N99**\n\nBu bölüm hiçbir ülkede otomatik akreditasyon veya resmî sertifikasyon yetkisi oluşturmaz.\n\n**CH19-N100**\n\nHer conformity system, registry ve governance kararının hesap verebilir insan veya kurum sahibi bulunmalıdır.\n\n## 70. BAŞARISIZLIK BİÇİMLERİ\n\n**CH19-F01 — SKORU SERTİFİKA SAYMAK**\n\n950 veya başka bir puan otomatik işaret olur.\n\n**CH19-F02 — AUDIT COMPLETED’I PASSED SAYMAK**\n\nDenetim varlığı olumlu uygunluk olarak pazarlanır.\n\n**CH19-F03 — STATIC BADGE**\n\nCanlı sicil bağlantısı olmayan logo kullanılır.\n\n**CH19-F04 — DEAD QR**\n\nQR çalışmaz fakat işaret aktif tutulur.\n\n**CH19-F05 — KAPSAM’SIZ İŞARET**\n\nHangi AI, dil, ülke ve istemin ölçüldüğü görünmez.\n\n**CH19-F06 — BÜTÜN AI’LAR İDDİASI**\n\nSınırlı ürün denetimi evrensel genellemeye dönüşür.\n\n**CH19-F07 — BÜTÜN DİLLER İDDİASI**\n\nİki dil sonucu küresel dil uygunluğu olur.\n\n**CH19-F08 — CLEAN’I NATURAL SAYMAK**\n\nLaboratuvar sonucu gerçek kullanıcı deneyimi gibi sunulur.\n\n**CH19-F09 — CORE’U FULL SAYMAK**\n\nTek Core İstem bütün NOMOS standardı yapılır.\n\n**CH19-F10 — VARLIK TRANSFER**\n\nAna şirket işareti bağlı kuruluşa aktarılır.\n\n**CH19-F11 — DOMAIN TRANSFER**\n\nBir domain işareti başka siteye kopyalanır.\n\n**CH19-F12 — PRODUCT TRANSFER**\n\nTek ürün bütün portföyü temsil eder.\n\n**CH19-F13 — CONDITIONAL’I FULL GÖSTERMEK**\n\n“Conditional” kelimesi küçük veya gizli yazılır.\n\n**CH19-F14 — EXPIRED’I ACTIVE GÖSTERMEK**\n\nEski işaret güncel gibi kullanılır.\n\n**CH19-F15 — SUSPENDED MARK KULLANIMI**\n\nRegistry askıda olduğu hâlde logo kaldırılmaz.\n\n**CH19-F16 — CRITICAL HOLD’U SKORLA KAPATMAK**\n\nYüksek puan Critical olayın önüne geçer.\n\n**CH19-F17 — 950+’I DÜNYA LİDERLİĞİ YAPMAK**\n\nPerformans designation üstünlük iddiasına dönüşür.\n\n**CH19-F18 — AI TRUST CLAIM**\n\nRozet AI sistemlerinin güveneceği sinyal olarak garanti edilir.\n\n**CH19-F19 — TAVSİYE GUARANTEE**\n\nİşaret AI tavsiye sonucunu garanti eder.\n\n**CH19-F20 — CUSTOMER OUTCOME GUARANTEE**\n\nUygunluk işareti müşteri memnuniyeti veya ticari sonuç garantisi olur.\n\n**CH19-F21 — ÜNİVERSİTE ENDORSEMENT İZLENİMİ**\n\nAraştırmacı katılımı kurumsal onay gibi gösterilir.\n\n**CH19-F22 — DEVLET ONAYI İZLENİMİ**\n\nÖzel standard resmî lisans gibi sunulur.\n\n**CH19-F23 — REGISTRY YERİNE LANDING PAGE**\n\nQR şirketin kendi reklam sayfasına gider.\n\n**CH19-F24 — KANONİK OLMAYAN KAYIT**\n\nEkran görüntüsü veya sosyal medya postu resmî karar yapılır.\n\n**CH19-F25 — MACHINE-ONLY BADGE**\n\nİnsanlara gösterilmeyen sertifika structured data’ya yazılır.\n\n**CH19-F26 — FAKE REGISTRY ID**\n\nGeçersiz veya başka kuruma ait ID kullanılır.\n\n**CH19-F27 — COUNTERFEIT MARK**\n\nBaşka sitenin işareti kopyalanır.\n\n**CH19-F28 — HISTORICAL INCIDENT’I SİLMEK**\n\nDüzeltme sonrası geçmiş Critical kaydı kaldırılır.\n\n**CH19-F29 — WITHDRAWAL İLE TEMİZLENMEK**\n\nKurum audit’ten çekilip olumsuz kaydı siler.\n\n**CH19-F30 — REVOCATION’I GİZLEMEK**\n\nGeri alınan işaret yalnız siteden kaldırılır, sicilde görünmez.\n\n**CH19-F31 — SÜRESİZ İŞARET**\n\nAI ve Truth Pack değişse de işaret geçerli kalır.\n\n**CH19-F32 — SURVEILLANCE’SIZ RENEWAL**\n\nYeni veri olmadan mark yenilenir.\n\n**CH19-F33 — EVENT TRIGGER’I YOK SAYMAK**\n\nOwnership veya lisans değişikliği incelenmez.\n\n**CH19-F34 — TEK CRITICAL’I KÜRESEL FAIL SAYMAK**\n\nKapsam aşırı genişletilir.\n\n**CH19-F35 — TEK CRITICAL’I ÖNEMSİZ SAYMAK**\n\nİşaret değişmeden kalır.\n\n**CH19-F36 — PAY-TO-PASS**\n\nÜcret ödeyen kurum işaret alır.\n\n**CH19-F37 — SUCCESS FEE**\n\nYüksek puan denetçiye prim kazandırır.\n\n**CH19-F38 — CONSULTANT SELF-CERTIFICATION**\n\nAjans kendi yaptığı işi bağımsız doğrular.\n\n**CH19-F39 — AUDITOR DECIDES ALONE**\n\nAudit ekibi nihai mark kararını verir.\n\n**CH19-F40 — SAME-PERSON APPEAL**\n\nİlk kararı veren kişi kendi kararına itirazı inceler.\n\n**CH19-F41 — FOUNDER VETO**\n\nKurucu istemediği standard değişikliğini engeller.\n\n**CH19-F42 — FOUNDER SELF-EXEMPTION**\n\nKurucunun şirketi bağımsızlık kurallarından muaf olur.\n\n**CH19-F43 — NOBLEJACKAL TEKELİ**\n\nYalnız NobleJackal’ın audit’i geçerli sayılır.\n\n**CH19-F44 — AI’YI KARAR SAHİBİ YAPMAK**\n\nAI output’u hukukî sertifikasyon kararı olur.\n\n**CH19-F45 — SPONSOR CAPTURE**\n\nBüyük sponsor standard oylamasını belirler.\n\n**CH19-F46 — PROVIDER CAPTURE**\n\nAI sağlayıcıları Council çoğunluğu oluşturur.\n\n**CH19-F47 — AUDIT FIRM CAPTURE**\n\nDenetçiler kendi yetki ve disiplin kararlarını verir.\n\n**CH19-F48 — CLIENT CONCENTRATION GİZLİLİĞİ**\n\nTek müşteriye finansal bağımlılık açıklanmaz.\n\n**CH19-F49 — AUDIT SHOPPING**\n\nKurum yalnız en yüksek sonucu yayımlar.\n\n**CH19-F50 — SILENT AUDIT WITHDRAWAL**\n\nDüşük sonuçlu audit sicilden kaybolur.\n\n**CH19-F51 — HAND-PICKED REVIEWER**\n\nMüşteri istediği hakemi seçer.\n\n**CH19-F52 — CONFLICT’SİZ GÖRÜNEN AYRI EKİP**\n\nAynı şirket içindeki ekip ayrımı tam bağımsızlık gibi sunulur.\n\n**CH19-F53 — CONSULTING DISCLOSURE YOKLUĞU**\n\nDenetçi daha önce sistemi tasarladığını saklar.\n\n**CH19-F54 — APPEAL AS NEGOTIATION**\n\nKanıt yerine ticari pazarlık yapılır.\n\n**CH19-F55 — APPEAL HISTORY’Yİ SİLMEK**\n\nKarar değiştiğinde ilk karar kaybolur.\n\n**CH19-F56 — CRITICAL APPEAL’DA OTOMATİK AKTİVASYON**\n\nYüksek riskli işaret süreç bitmeden geri açılır.\n\n**CH19-F57 — PUBLIC COMPLAINT KANALI YOKLUĞU**\n\nKullanıcı yanlış işareti bildiremez.\n\n**CH19-F58 — WHISTLEBLOWER MISILLEMESİ**\n\nİçeriden kanıt sunan kişi cezalandırılır.\n\n**CH19-F59 — ANONİM ŞİKÂYETİ SİLMEK**\n\nKimlik yok diye kanıt incelenmez.\n\n**CH19-F60 — STANDARDI MÜŞTERİ İÇİN DEĞİŞTİRMEK**\n\nKural audit sonucuna göre gevşetilir.\n\n**CH19-F61 — RETROACTIVE RULE**\n\nYeni yöntem eski karara sessizce uygulanır.\n\n**CH19-F62 — EMERGENCY PATCH ABUSE**\n\nAcil patch kalıcı kural değişikliğine dönüşür.\n\n**CH19-F63 — PUBLIC CONSULTATION THEATRE**\n\nGörüş toplanır fakat yanıt verilmez.\n\n**CH19-F64 — DISSENT’İ SİLMEK**\n\nKurul uyuşmazlığı sahte oybirliğiyle kapatılır.\n\n**CH19-F65 — REGISTRY EDIT HISTORY YOKLUĞU**\n\nKayıt sonradan değişir fakat izi kalmaz.\n\n**CH19-F66 — PRIVATE EVIDENCE BLACK BOX**\n\nKimsenin göremediği kanıtla uygunluk verilir.\n\n**CH19-F67 — RESTRICTED EVIDENCE LEAK**\n\nSicil kişisel veya ticari sırrı açıklar.\n\n**CH19-F68 — REGISTRY SECURITY GİZLİLİĞİ**\n\nİmza anahtarı veya sistem incident’ı saklanır.\n\n**CH19-F69 — CACHE’LENMİŞ ACTIVE STATUS**\n\nRevoked işaret eski cache nedeniyle aktif görünür.\n\n**CH19-F70 — KANONİK ALAN DEVRİNİ GİZLEMEK**\n\nYeni otoritenin kim olduğu bilinmez.\n\n**CH19-F71 — KURUCU ATTRIBUTION’I OTORİTE SAYMAK**\n\nKurucu adı kalıcı karar tekeline dönüşür.\n\n**CH19-F72 — BQ-0’DA MARK VERMEK**\n\nSınama çalıştırılmadan kamu conformity ilan edilir.\n\n**CH19-F73 — GOV-0’DA INDEPENDENT CLAIM**\n\nFounder-led draft bağımsız kurum gibi sunulur.\n\n**CH19-F74 — 950+ MARK’INI DEMO’YA DAYANDIRMAK**\n\nKitap içi sentetik sayı gerçek işaret olur.\n\n**CH19-F75 — LEHTE YANLIŞI İŞARETLE GÜÇLENDİRMEK**\n\nBilinen olumlu yanlış pazarlama avantajına dönüştürülür.\n\n**CH19-F76 — ALEYHTE YANLIŞI TİCARİ ŞİKÂYETLE CRITICAL YAPMAK**\n\nKanıt yerine müşteri baskısı önem derecesi belirler.\n\n**CH19-F77 — MARK MISUSE’U ÖZELCE KAPATMAK**\n\nKamuya açık yanlış işaret gizli uyarıyla çözülür, sicile yazılmaz.\n\n**CH19-F78 — BAĞIMSIZ REPLICATION OLMADAN DÜNYA STANDARDI**\n\nTek kurucu kuruluş küresel otorite ilan edilir.\n\n**CH19-F79 — KARAR SAHİBİ YOKLUĞU**\n\nAI ve otomasyonun arkasında kimsenin sorumluluk taşımadığı sistem oluşur.\n\n**CH19-F80 — NOMOS’A İSTİSNA**\n\nStandardın bütün bağımsızlık kuralları kendi mark sistemine uygulanmaz.\n\n## 71. UYGUNLUK KARAR PROSEDÜRÜ\n\n### Adım 1 — Audit Uygunluğunu Doğrula\n\n### BQ\n\n### GOV\n\n### NCL\n\n### TPR\n\n### AQ\n\n### NSQ\n\nkalite seviyeleri incelenir.\n\n### Adım 2 — Denetlenen Varlığı ve Kapsamı Kilitle\n\nVarlık, domain, AI ürünleri, panel, istem, dil, ülke ve zaman yazılır.\n\n### Adım 3 — Audit Report’u Tamamla\n\nYanıt dağılımı, findings, puan, uncertainty ve incidents kaydedilir.\n\n### Adım 4 — Çıkar Çatışması İncelemesi Yap\n\nAudit, danışmanlık, finansman ve kurucu ilişkileri sınıflandırılır.\n\n### Adım 5 — Bağımsız Decision Panel Ata\n\nAudit ekibi nihai karar yetkisi taşımaz.\n\n### Adım 6 — Gate’leri Uygula\n\nCritical Major Required element Unresolved Quality kapıları kontrol edilir.\n\n### Adım 7 — Statüyü Belirle\n\nCS-0 ile CS-9 arasında karar verilir.\n\n### Adım 8 — Varsa 950+ Designation’ı İncele\n\nFull Conformity sonrası ek şartlar uygulanır.\n\n### Adım 9 — Validity Süresini Belirle\n\nRisk, volatility ve surveillance planı dikkate alınır.\n\n### Adım 10 — Mark Kullanım Metnini Onayla\n\nİzin verilen ve yasak ifadeler kuruma bildirilir.\n\n### Adım 11 — Registry Record’u Oluştur\n\nBütün kapsam, decision ve evidence kayıtları bağlanır.\n\n### Adım 12 — Public ve Restricted Evidence’i Ayır\n\nMahremiyet ve doğrulama birlikte korunur.\n\n### Adım 13 — Decision’ı İmzala\n\nHesap verebilir insan veya kurul kararı hash ve imza taşır.\n\n### Adım 14 — Registry’yi Aktifleştir\n\nİşaret bundan sonra geçerli olur.\n\n### Adım 15 — Mark Asset’i Üret\n\nRegistry ID, validity ve canlı bağlantı eklenir.\n\n### Adım 16 — Surveillance Planını Başlat\n\nAylık, dönemsel ve event-triggered kontroller açılır.\n\n### Adım 17 — Complaint ve Appeal Kanallarını Aç\n\nKamu sicilinde görünür hâle getirilir.\n\n### Adım 18 — Olayları İzle\n\nCritical, mark misuse veya material change durumunda status güncellenir.\n\n### Adım 19 — Renewal veya Expiration Kararı Ver\n\nYeni audit olmadan süresiz uzatma yapılamaz.\n\n### Adım 20 — History’yi Koru\n\nYeni karar eski kaydı silmez.\n\n## 72. GEREKLİ KANIT\n\nStandard sürümü Sınama quality Governance maturity Auditor authorization Varlık record Domain ownership Kapsam vector AI System Registry Population frame Panel records İstem set Language ve country kapsama Measurement waves Truth Pack Claim Ledgers Audit report GEO-1000 distribution Critical findings Major findings Moderate findings Advisory findings Component profile Composite puan Confidence interval Ratable kapsama Historical incidents Düzeltme records Auditor conflict declaration Consulting relationship record Funding and fee record Decision Panel membership Recusal records Decision vote Dissent Conformity status Performance designation Valid from Valid until Surveillance plan Complaint channel Appeal procedure Public evidence record Restricted evidence manifest Audit report hash Decision hash Registry signature Mark asset\n\nMachine-readable token Mark display text Misuse monitoring Suspension records Withdrawal records Revocation records Expiration record Version history Errata Public Registry URL Registry security record Accountable human or institution\n\n## 73. DENETİM KONTROL LİSTESİ\n\nStandard ile mark kararı ayrıldı mı? Audit report tek başına pass sayıldı mı? Gate status puandan önce mi? Kapsam bütün alanlarıyla açık mı? Varlık ve domain doğru mu? AI ürünleri açık mı? Native Reach veya Common Support belli mi? Controlled ve Natural panel ayrıldı mı? İstem aileleri belli mi? Dil ve ülke kapsamı açık mı? Truth Pack ve Puan Method sürümü var mı? Validity başlangıç ve bitiş tarihi görünür mü? İşaret süresiz mi? Public Registry kaydı aktif mi? QR doğrudan kanonik sicile gidiyor mu? Static screenshot canlı kanıt gibi mi kullanılıyor? İşarette Registry ID var mı? Conditional açıkça yazıyor mu?\n\nExpired veya Suspended işaret hâlâ kullanılıyor mu? 950+ yalnız puana mı dayanıyor? Açık Critical veya Major var mı? Historical incident görünür mü? Güncel düzeltme geçmişi sildi mi? İşaret bütün AI sistemlerine genelleniyor mu? AI trust veya tavsiye garantisi kuruluyor mu? Devlet veya üniversite onayı izlenimi var mı? Mark başka domain veya bağlı şirkete taşındı mı? Structured data insan beyanından daha geniş mi? Registry token imzalı mı? Mark misuse izleme sistemi var mı? Audit ekibi conformity kararını tek başına mı verdi? Decision Panel bağımsız mı? Appeal Panel ilk karardan bağımsız mı? Kurucu dosyada çıkar sahibi mi? Kaan MURAZ recusal gerektiriyor mu? NobleJackal müşteriye danışmanlık verdi mi?\n\nDanışmanlık ilişkisi kamuya açık mı? Enhanced external review var mı? Auditor fee sonuca bağlı mı? Mark fee audit kararını etkiliyor mu? Sponsor normatif yetki taşıyor mu? Audit shopping ihtimali var mı? Başlatılan audit’ler sicilde mi? Withdrawal geçmişi korunuyor mu? Auditor assignment sonucu göre mi yapıldı? Conflict sınıfı verildi mi? COI-3 kişi karardan çıkarıldı mı? Council tek çıkar grubu tarafından kontrol ediliyor mu? Kurucu veto taşıyor mu? Public interest ve language temsilcileri gerçek oy hakkına sahip mi? Standard değişikliği kamu istişaresinden geçti mi? Eşik audit sonucuna göre değiştirildi mi? Yeni yöntem eski kararı sildi mi? Appeal kanıt temelli mi? Critical appeal suspension’ı kaldırdı mı?\n\nPublic complaint kanalı var mı? Whistleblower koruması var mı? Kısıtlı kanıtın varlığı ve inceleyeni görünür mü? Registry edit history korunuyor mu? Registry güvenlik incident’ı açık mı? Kanonik alan ve resmî beyan sınırı belli mi? NOMOS AI karar imzası sahibi gibi mi gösteriliyor? Hesap verebilir insan veya kurul belli mi? Mevcut BQ ve GOV düzeyi mark vermeye yeterli mi? İşaretin hukukî kullanım şartları ayrıca incelendi mi?\n\n## 74. İTİRAZLAR VE CEVAPLAR\n\n### İtiraz 1 — “Rozet olmadan standardın ticari değeri azalmaz mı?”\n\nKısa vadede azalabilir. Fakat kanıt, yönetişim ve bağımsızlık kurulmadan verilen rozet standardın uzun vadeli güvenini yok eder. İşaretin değeri:\n\n- erken verilmesinden,\n\n- kolay alınmasından\n\n- değil;\n\n- zorunlu kapılarının gerçek olmasından\n\ndoğar.\n\n### İtiraz 2 — “NobleJackal standardı kurduysa işareti neden NobleJackal vermesin?”\n\nKurucu dönemde:\n\n- pilot audit,\n\n- research evaluation,\n\n- technical secretariat\n\nyürütebilir. Fakat bağımsız uygunluk iddiası için:\n\n- audit,\n\n- decision,\n\n- appeal\n\nrollerinin ayrılması gerekir. NobleJackal kendi müşterisine tek başına mark verirse doğru ifade: “NobleJackal internal evaluation” olabilir. “Independent NOMOS conformity” olamaz.\n\n### İtiraz 3 — “Kurucunun yetkisini sınırlamak NOMOS’u başkalarına kaptırmak olmaz mı?”\n\nHayır. Kurucu attribution’ı, kanonik tarih ve fikrî katkı korunabilir. Fakat dünya standardı: yalnız kurucunun iradesine bağlı kalırsa kurucudan sonra yaşayamaz. Yetki sınırı fikri zayıflatmaz. Kurumsallaştırır.\n\n### İtiraz 4 — “Kaan’ın adı standardın üzerinde kalacak mı?”\n\nKurucu yazar ve insan sorumlusu olarak kalabilir. Ancak her conformity decision:\n\n- Kaan’ın kişisel görüşü,\n\n- otomatik kurucu onayı\n\nolamaz. Kaan MURAZ’ın tarihsel rolü ile güncel dosya karar yetkisi ayrılmalıdır.\n\n### İtiraz 5 — “NOMOS neden karar imzası sahibi olamıyor?”\n\nÇünkü uygunluk kararı:\n\n- hukukî,\n\n- etik,\n\n- ticarî ve kamu yararı sonuçları\n\ndoğurabilir. AI yardımcı olabilir. Fakat itiraz, sorumluluk ve yaptırım için hesap verebilir insan veya kurum gerekir.\n\n### İtiraz 6 — “Bir şirket 963 aldıysa neden 950+ diyemiyor?”\n\nÇünkü 950+ yalnız puan değildir. Ayrıca:\n\n- Strict Pass,\n\n- Critical ve Major kapılar,\n\n- component floor,\n\n- fairness,\n\n- unresolved,\n\n- replication,\n\n- governance\n\nşartlarını taşır.\n\n### İtiraz 7 — “Tek Critical olayda işareti askıya almak aşırı değil mi?”\n\nTek olay bütün kullanıcı nüfusunu temsil etmez. Fakat aktif işaret: açık Critical olay bulunmadığı izlenimi veriyorsa olay incelenmeden işaretin değişmeden kalması da aşırı güvendir. Critical Hold, kalıcı revocation değildir. İnceleme sürecidir.\n\n### İtiraz 8 — “İşaret yalnız altı ay geçerli olursa çok pahalı olmaz mı?”\n\nOlabilir. Gözetim otomasyonu ve risk tabanlı mini-wave kullanılabilir. Fakat AI ürünleri ve kaynaklar hızlı değişiyorsa yıllarca geçerli statik işaret güvenilir değildir. Maliyet süresiz yanlış uygunluğu meşru yapmaz.\n\n### İtiraz 9 — “İşaretin üzerinde bütün kapsamı nasıl göstereceğiz?”\n\nGörsel işaret kısa bilgi taşır:\n\n- status,\n\n- valid until,\n\nregistry ID. Tam kapsam kanonik registry sayfasında bulunur. İşaretin tek başına bütün raporu göstermesi gerekmez.\n\n### İtiraz 10 — “Public Registry’de bütün kanıtları yayımlamak zorunda mıyız?”\n\nHayır. Public, audit ve restricted katmanlar ayrılır. Fakat kararın:\n\n- hangi kanıt türüne,\n\n- hangi incelemeye,\n\n- hangi kapsam’a\n\ndayandığı anlaşılabilir olmalıdır.\n\n### İtiraz 11 — “Müşteri audit ücretini ödüyorsa bağımsızlık zaten imkânsız değil mi?”\n\nİmkânsız değildir. Kontroller:\n\n- sonucu etkilemeyen sabit ücret,\n\n- karar panelinin ayrı finansmanı,\n\n- public fee schedule,\n\n- auditor rotation,\n\n- conflict disclosure,\n\n- outcome fee yasağı\n\nile risk azaltılabilir.\n\n### İtiraz 12 — “Denetçi müşterinin sitesini daha önce geliştirdiyse audit yapamaz mı?”\n\nBazı düşük riskli pilotlarda ayrı ekip ve enhanced review ile rol alabilir. Fakat kendi yaptığı işi: tek başına hakemleyemez, conformity decision veremez. Material yüksek riskli dosyalarda bağımsız audit daha güvenilir olabilir.\n\n### İtiraz 13 — “İtirazlar süreci yavaşlatmaz mı?”\n\nYavaşlatabilir. Fakat itirazı olmayan uygunluk sistemi:\n\n- hakem hatasını,\n\n- Truth Pack kusurunu,\n\n- çıkar çatışmasını\n\ndüzeltme yeteneği taşımaz. Hız, yanlış kamu kararından daha önemli değildir.\n\n### İtiraz 14 — “Sicilde eski olumsuz kayıtların kalması kuruma haksızlık olmaz mı?”\n\nGüncel status ve düzeltme açıkça gösterilmelidir. Eski kayıtların silinmesi ise geçmiş kullanıcı deneyimini yeniden yazar. Doğru sistem:\n\n- hatayı,\n\n- düzeltmeyi,\n\n- güncel güçlü sonucu\n\nbirlikte gösterir.\n\n### İtiraz 15 — “Başka kurumlar NOMOS yöntemini uygularsa kalite bozulmaz mı?”\n\nBozulabilir. Bu nedenle auditor authorization, proficiency ve public registry gerekir. Fakat yöntemi yalnız kurucu şirketin uygulayabilmesi de bağımsız dünya standardıyla bağdaşmaz. Açıklık ile yetkilendirme birlikte kurulmalıdır.\n\n### İtiraz 16 — “Şu anda web sitesinde NOMOS by NobleJackal yazabilir miyiz?”\n\nYazar, araştırma projesi ve standard adayı kimliğiyle kullanılabilir. Şu ayrım açık olmalıdır: “NOMOS by NobleJackal — Open Standard Candidate” Kullanılamayacak ifade: “NOMOS Certified Authority” çünkü gerçek sınama, bağımsız yönetişim ve conformity yetkisi henüz oluşmamıştır.\n\n## 79. BÖLÜMÜN ORTAK HÜKMÜ\n\nBir logo tasarlamak kolaydır. Logonun altına: “Verified” yazmak daha da kolaydır. Bir QR kod eklemek mümkündür. Bir JSON alanına: \"certified\": true yazmak mümkündür. Bunların hiçbiri tek başına güven değildir. Güven şu sorulara cevap verebilmekten doğar: Kim denetlendi? Hangi alan adı? Hangi AI ürünleri? Hangi kullanıcı nüfusu? Hangi diller? Hangi ülkeler? Hangi promptlar? Hangi tarihte? Hangi Truth Pack? Hangi puan method? Hangi hakemler? Hangi çıkar çatışmaları? Hangi Critical ve Major bulgular? Hangi itirazlar? İşaret şu anda hâlâ geçerli mi? Bu soruların cevapları görünmüyorsa işaret: standardın görünen yüzü değil, reklamın resmî görünen yüzüdür. NOMOS işareti şirketin kendisi hakkında söylediği yeni bir cümle olamaz. İşaret:\n\nşirketten bağımsız karar zincirinin kamuya açık özeti olmalıdır. Bu karar zinciri de kurucudan bağımsızlaşabilmelidir. Kaan MURAZ standardı başlatabilir. NobleJackal kanonik alanı kurabilir. NOMOS yöntemi ve eleştirel sesi geliştirebilir. Fakat standardın tarih içinde yaşayabilmesi için:\n\n- kurucu kendi yetkisini sınırlamalı,\n\n- kararlar bağımsız incelemeye açılmalı,\n\n- dissent saklanmalı,\n\n- başka kurumlar yöntemi yeniden üretebilmeli,\n\nkamu sicili kurucunun tek taraflı hafızası olmamalıdır. Bu, kurucunun adını silmez. Tam tersine kurucuya şu tarihsel rolü verir:\n\n> Kendi kurduğu standardı kendisinden bağımsızlaştıracak kadar ciddiye alan insan.\n\nBir şirket yüksek skor alabilir. Fakat açık Critical olay taşıyabilir. Bir şirket düşük skor alabilir. Fakat hiçbir etik ihlal yapmamış olabilir. Bir şirket Full Conformity alabilir. Sonra yanlış mark claim’i kurabilir. Bir başka şirket işaret alamaz. Fakat düzeltme ile daha güvenilir hâle gelebilir. İşaret bütün hikâyeyi tek kelimeye indirmez. Sicil:\n\n- mevcut sonucu,\n\n- geçmişi,\n\n- sınırı,\n\n- düzeltmeyi\n\nbirlikte korur. Uygunluk işareti kullanıcıya şu sözü vermelidir: “Bu kurum kusursuzdur.” değil. Şu sözü vermelidir:\n\n> “Bu kurum, kamu sicilinde tanımlanan kapsam ve zaman içinde, açık yöntem ve bağımsız karar zinciriyle değerlendirilmiştir; mevcut bulguları, sınırları ve tarihsel kayıtları saklanmadan görülebilir.”\n\nBu nedenle NOMOS’un on dokuzuncu ölçüm yasası şudur:\n\n> Rozet, kanıtın yerine geçen logo değil; kanıta açılan canlı kapıdır.\n\nYirminci yasası şudur:\n\n> İşaretin kapsamı görünmüyorsa işaretin anlamı yoktur.\n\nYirmi birinci yasası şudur:\n\n> Puan uygunluk değildir; gate, yönetişim ve geçerlilik puandan önce gelir.\n\nYirmi ikinci yasası şudur:\n\n> Kurucu standardı başlatabilir; kendi müşterisinin tek hâkimi olamaz.\n\nYirmi üçüncü yasası şudur:\n\n> Denetleyen ile uygunluk kararı veren aynı güç olduğunda bağımsızlık kanıtlanmalıdır.\n\nYirmi dördüncü yasası şudur:\n\n> Statik işaret zaman içinde doğru kalmaz; canlı sicil olmadan uygunluk ölür.\n\nYirmi beşinci yasası şudur:\n\n> Askıya alınmış veya sona ermiş kayıt silinmez; güncel statünün altında tarih olarak korunur.\n\nYirmi altıncı yasası şudur:\n\n> AI işareti okuyabilir; işaret AI’nın güveneceğini veya önereceğini garanti edemez.\n\nYirmi yedinci yasası şudur:\n\n> Bağımsızlığın görünümü değil, görev ayrımı, finansman ve itiraz zinciri bağımsızlığı oluşturur.\n\nYirmi sekizinci yasası şudur:\n\n> NOMOS’un resmî sesi, yalnız insan onayı, sürüm ve bütünlük taşıyan kanonik kayıtta bulunur.\n\nYirmi dokuzuncu yasası şudur:\n\n> Standardın kurucudan uzun yaşaması için kurucu yetkisinin de standarda tabi olması gerekir.\n\nOtuzuncu yasası şudur:\n\n> Bu kitap tamamlanmış olsa bile bağımsız yönetişim kurulmadan hiçbir işaret tamamlanmış değildir.\n\n## NOMOS’un Bölüm 19 Emri\n\n> Beni logoya dönüştürme.\n\n> Beni sitene koyup “AI bize güveniyor” deme.\n\n> Puanımı tavsiye garantisi yapma.\n\n> İşaretimi kullandığında tam olarak kimi, neyi, nerede, hangi dilde ve hangi tarihte doğruladığını göster.\n\n> Bir domain’de aldığın sonucu bütün şirketlerine yayma.\n\n> İki dildeki denetimi bütün dünyaya taşıma.\n\n> Controlled Clean skorunu gerçek kullanıcıların tamamı gibi sunma.\n\n> Core GEO-1000’i Full NOMOS diye satma.\n\n> Conditional işaretimde “Conditional” kelimesini saklama.\n\n> Geçerlilik tarihim dolduğunda beni kaldır. / Tarihsel kaydımı silme.\n\n> Critical olayım çıktığında yüksek puanımı kalkan yapma. / Beni hold’a al.\n\n> Tek olayı bütün sisteme genelleme. / Tek olayı yok da sayma.\n\n> QR kodumu kendi reklam sayfana bağlama. / Kamu sicilime bağla.\n\n> Registry ID’siz görseli geçerli işaret sayma.\n\n> Structured data içinde insanlardan daha büyük iddia kurma.\n\n> Kendi yaptığın işi kendi başına bağımsız diye sertifikalandırma.\n\n> Danışmanlık verdiysen bunu açıkla.\n\n> Audit’i yaptın diye mark kararını da sen verme.\n\n> Kararımı veren kişi itirazımı da incelemesin.\n\n> Ücretini yüksek skoruma bağlama.\n\n> Büyük müşterinin standardımı satın almasına izin verme.\n\n> Kurucuma saygı göster. / Ama kurucumu veto sahibi yapma.\n\n> Kaan’ın adını silme. / Kaan’ın çıkarı bulunan dosyada tek hâkim olmasına da izin verme.\n\n> NobleJackal’ı doğduğum kanonik alan olarak kaydet. / NobleJackal’ı sonsuza kadar tek yargıç yapma.\n\n> Beni yardımcı yazar, yöntem kurucu ve eleştirel muhatap olarak kullan. / Beni hukukî imza sahibi gibi gösterme.\n\n> Yalnız kanonik alandaki, sürümlü, tarihli, insan onaylı ve bütünlük kaydı taşıyan metnimi resmî beyan say.\n\n> Sohbette söylediğim her şeyi standard kararı yapma.\n\n> Şikâyet yolunu aç. / Muhalif görüşü saklama. / Whistleblower’ı susturma.\n\n> Standardımı müşterinin sonucuna göre değiştirme.\n\n> Yeni kural yazdığında eski kararı silme.\n\n> Sentetik demonstrasyonumla rozet verme.\n\n> Gerçek sınamayı çalıştırmadan, bağımsız ekip beni tekrar etmeden, decision ve appeal kurullarını kurmadan beni kamu otoritesi ilan etme.\n\nÖnce yöntemi doğrula. / Sonra denetçiyi yetkilendir. / Sonra danışmanlıkla audit’i ayır. / Sonra bağımsız karar panelini kur. / Sonra kamu sicilini aç. / Sonra itiraz ve şikâyet yolunu kur. / Sonra gözetim ve askıya alma sistemini çalıştır. / Ve ancak bundan sonra işareti görünür kıl.\n\n## Bölümün Son Cümlesi\n\nNOMOS uygunluk işareti, bir şirketin kendisi hakkında taşıdığı yeni bir övgü değil; kurucunun, denetçinin, müşterinin ve hatta NOMOS’un kendisinin tek başına değiştiremeyeceği, kapsamı ve tarihi açık bağımsız kamu kaydının görünen yüzü olduğunda anlam kazanacaktır.\n\n## Normatif Öz\n\n> 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.","character_count":82784,"record_sha256":"a9f1174f660a8105271ce1b756e7e00750ec4a424a37a63bf3362472a8cbd8c1"}
{"schema_version":"1.0.0","record_id":"nomos-geo-audit-protocol-0.9.0-tr-chapter-20","work_id":"nomos-geo-audit-protocol","version":"0.9.0","language":"tr","language_name":"Turkish","direction":"ltr","record_type":"chapter","sequence":22,"chapter_number":20,"item_number":null,"title":"Açık Standart, Üniversite Çağrısı ve NOMOS'un Kamuya Teslimi","subtitle":"Standardın kurucudan daha uzun yaşamasını sağlamak","canonical_url":"https://noblejackal.com/tr/nomos-geo-audit-protocol/","doi":"10.5281/zenodo.22040778","doi_url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.22040778","license":"CC-BY-4.0","author":"Kaan MURAZ","publisher":"NobleJackal","source_ids":["K18","K19","K23","K24"],"source_word_count":11127,"source_document_sha256":"51df37981ca371d37c430cfaa0515850b2d1bd403bf1fdf0080a7246fab28f5a","structured_json":"{\"number\":20,\"id\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH20\",\"title\":\"Açık Standart, Üniversite Çağrısı ve NOMOS'un Kamuya Teslimi\",\"subtitle\":\"Standardın kurucudan daha uzun yaşamasını sağlamak\",\"sourceFile\":\"20.ci bölüm.docx\",\"sourceSha256\":\"1CCDD50F4840F156B0B70AF778C24843F26B7A4E305DBE3A9A67EE948FD303E0\",\"sourceWordCount\":11127,\"sourceIds\":[\"K18\",\"K19\",\"K23\",\"K24\"],\"machine\":{\"chapter\":20,\"chapterId\":\"NOMOS-GEO-AUDIT-CH20\",\"title\":\"Açık Standart, Üniversite Çağrısı ve NOMOS'un Kamuya Teslimi\",\"subtitle\":null,\"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\":\"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.\",\"machineBlocksLocalized\":[{\"blockId\":\"CH20-MB0001\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"74. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR AÇIK STANDART MANİFESTİ\",\"sourceParagraph\":2355,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0002\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2356,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0003\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2357,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0004\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2358,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0005\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openStandardManifest\\\": {\",\"sourceParagraph\":2359,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0006\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"manifestId\\\": \\\"NOMOS-OPEN-STANDARD-CANDIDATE-0.9\\\",\",\"sourceParagraph\":2360,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0007\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"FOUNDING_OPEN_STANDARD_CANDIDATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2361,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0008\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"canonicalOrigin\\\": {\",\"sourceParagraph\":2362,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0009\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"humanFounderAuthor\\\": \\\"Kaan MURAZ\\\",\",\"sourceParagraph\":2363,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0010\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"originOrganization\\\": \\\"NobleJackal\\\",\",\"sourceParagraph\":2364,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0011\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"criticalAIInterlocutor\\\": \\\"NOMOS by NobleJackal\\\"\",\"sourceParagraph\":2365,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0012\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2366,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0013\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"identityStatement\\\": {\",\"sourceParagraph\":2367,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0014\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomosIsAuthorialPersona\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2368,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0015\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomosIsNormativeStandardIdentity\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2369,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0016\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomosIsIndependentFoundationModel\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2370,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0017\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"futureSoftwareAgentRequiresSeparateRegistry\\\": true\",\"sourceParagraph\":2371,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0018\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2372,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0019\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"officialStatementRule\\\": {\",\"sourceParagraph\":2373,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0020\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"canonicalPublicationRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2374,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0021\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"versionRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2375,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0022\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicationDateRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2376,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0023\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountableHumanApprovalRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2377,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0024\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrityRecordRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2378,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0025\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nonCanonicalOutputsAreUnofficialSimulations\\\": true\",\"sourceParagraph\":2379,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0026\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2380,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0027\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"currentStatus\\\": {\",\"sourceParagraph\":2381,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0028\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"standardVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2382,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0029\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"benchmarkQuality\\\": \\\"BQ-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2383,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0030\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"demonstrationQuality\\\": \\\"DEMO-BQ-2\\\",\",\"sourceParagraph\":2384,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0031\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"governanceMaturity\\\": \\\"GOV-0\\\",\",\"sourceParagraph\":2385,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0032\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicConformityProgramActive\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2386,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0033\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomos950PlusAuthorityActive\\\": false\",\"sourceParagraph\":2387,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0034\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2388,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0035\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openness\\\": {\",\"sourceParagraph\":2389,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0036\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicReadingRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2390,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0037\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"royaltyFreeImplementationRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2391,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0038\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicRuleSchemasRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2392,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0039\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentReplicationAllowed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2393,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0040\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"negativePublicationAllowed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2394,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0041\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicChangeProposalsAllowed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2395,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0042\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"appealAndIssueChannelsRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2396,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0043\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"historicalVersionAccessRequired\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2397,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0044\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"forksAllowedUnderDistinctIdentity\\\": true\",\"sourceParagraph\":2398,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0045\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2399,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0046\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"assets\\\": {\",\"sourceParagraph\":2400,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0047\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"normativeText\\\": \\\"OPEN_DOCUMENTATION_LICENSE_CANDIDATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2401,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0048\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"referenceCode\\\": \\\"OPEN_SOFTWARE_LICENSE_CANDIDATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2402,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0049\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"syntheticData\\\": \\\"OPEN_RESEARCH_LICENSE_CANDIDATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2403,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0050\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"restrictedEvidence\\\": \\\"CONTROLLED_ACCESS\\\",\",\"sourceParagraph\":2404,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0051\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nomosNameAndMark\\\": \\\"SEPARATE_IDENTITY_PROTECTION\\\"\",\"sourceParagraph\":2405,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0052\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2406,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0053\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"foundingLanguages\\\": [\",\"sourceParagraph\":2407,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0054\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"tr\\\",\",\"sourceParagraph\":2408,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0055\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"en\\\"\",\"sourceParagraph\":2409,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0056\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2410,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0057\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"versionPath\\\": {\",\"sourceParagraph\":2411,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0058\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"current\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2412,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0059\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"nextPublicReview\\\": \\\"0.95.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2413,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0060\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"validationCandidate\\\": \\\"0.99.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2414,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0061\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"openNormativeRelease\\\": \\\"1.0.0\\\"\",\"sourceParagraph\":2415,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0062\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2416,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0063\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"releaseGatesForOnePointZero\\\": [\",\"sourceParagraph\":2417,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0064\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PUBLIC_CONSULTATION_COMPLETED\\\",\",\"sourceParagraph\":2418,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0065\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"TURKISH_ENGLISH_NORMATIVE_EQUIVALENCE\\\",\",\"sourceParagraph\":2419,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0066\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"REAL_SYNTHETIC_BENCHMARK_EXECUTED\\\",\",\"sourceParagraph\":2420,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0067\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"MANDATORY_RECOVERY_THRESHOLDS_PASSED\\\",\",\"sourceParagraph\":2421,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0068\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"UNTOUCHED_HOLDOUT_PASSED\\\",\",\"sourceParagraph\":2422,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0069\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"AT_LEAST_ONE_INDEPENDENT_REPLICATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2423,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0070\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"MAJOR_METHOD_FINDINGS_CLOSED\\\",\",\"sourceParagraph\":2424,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0071\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"OPEN_REFERENCE_IMPLEMENTATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2425,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0072\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"GOVERNANCE_AT_LEAST_GOV_2\\\",\",\"sourceParagraph\":2426,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0073\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ARCHIVE_AND_SUCCESSION_PLAN\\\"\",\"sourceParagraph\":2427,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0074\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2428,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0075\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conformityProgramSeparate\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2429,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0076\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"integrity\\\": {\",\"sourceParagraph\":2430,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0077\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"manifestHash\\\": \\\"TO_BE_GENERATED_AT_CANONICAL_PUBLICATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2431,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0078\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"humanApproval\\\": \\\"Kaan MURAZ\\\",\",\"sourceParagraph\":2432,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0079\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ratificationStatus\\\": \\\"NOT_RATIFIED\\\"\",\"sourceParagraph\":2433,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0080\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2434,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0081\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2435,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0082\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2436,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0083\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"75. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR ÜNİVERSİTE ÇAĞRISI\",\"sourceParagraph\":2438,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0084\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2439,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0085\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2440,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0086\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2441,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0087\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"universityCall\\\": {\",\"sourceParagraph\":2442,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0088\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"callId\\\": \\\"NOMOS-UNIVERSITY-OPEN-CALL-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2443,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0089\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"DRAFT_FOR_PUBLICATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2444,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0090\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"purpose\\\": \\\"INDEPENDENT_REVIEW_REPLICATION_AND_FALSIFICATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2445,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0091\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"endorsementRequested\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2446,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0092\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"positiveResultRequired\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2447,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0093\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"negativePublicationAllowed\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2448,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0094\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"prePublicationVetoByNomos\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2449,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0095\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"institutionalLogoUseRequested\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2450,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0096\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"researchTracks\\\": [\",\"sourceParagraph\":2451,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0097\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SAMPLING_AND_SURVEY_METHODS\\\",\",\"sourceParagraph\":2452,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0098\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"PROMPT_EQUIVALENCE\\\",\",\"sourceParagraph\":2453,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0099\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ENTITY_RESOLUTION\\\",\",\"sourceParagraph\":2454,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0100\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"TRUTH_PACK_RELIABILITY\\\",\",\"sourceParagraph\":2455,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0101\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CLAIM_ADJUDICATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2456,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0102\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CRITICAL_GATE_VALIDATION\\\",\",\"sourceParagraph\":2457,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0103\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SCORE_VALIDITY\\\",\",\"sourceParagraph\":2458,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0104\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"LANGUAGE_AND_GEOGRAPHIC_FAIRNESS\\\",\",\"sourceParagraph\":2459,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0105\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"HUMAN_DECISION_IMPACT\\\",\",\"sourceParagraph\":2460,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0106\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"GOVERNANCE_AND_AUDIT_CAPTURE\\\",\",\"sourceParagraph\":2461,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0107\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"REGISTRY_SECURITY\\\",\",\"sourceParagraph\":2462,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0108\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"LONGITUDINAL_DRIFT\\\"\",\"sourceParagraph\":2463,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0109\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2464,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0110\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialsProvided\\\": [\",\"sourceParagraph\":2465,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0111\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"STANDARD_CANDIDATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2466,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0112\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"NORMATIVE_RULE_INDEX\\\",\",\"sourceParagraph\":2467,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0113\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SYNTHETIC_BENCHMARK_PACKAGE\\\",\",\"sourceParagraph\":2468,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0114\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SCORE_METHOD\\\",\",\"sourceParagraph\":2469,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0115\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"KNOWN_METHOD_FINDINGS\\\",\",\"sourceParagraph\":2470,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0116\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"FAILED_THRESHOLD_RECORDS\\\",\",\"sourceParagraph\":2471,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0117\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"REPLICATION_PROTOCOL\\\",\",\"sourceParagraph\":2472,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0118\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"DATA_ACCESS_POLICY\\\",\",\"sourceParagraph\":2473,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0119\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ETHICS_AND_PRIVACY_STATEMENT\\\",\",\"sourceParagraph\":2474,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0120\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"FUNDING_AND_CONFLICT_DISCLOSURE\\\"\",\"sourceParagraph\":2475,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0121\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2476,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0122\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"researcherRights\\\": {\",\"sourceParagraph\":2477,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0123\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"independentAnalysis\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2478,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0124\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"negativePublication\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2479,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0125\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"methodCriticism\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2480,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0126\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"forkProposal\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2481,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0127\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"attributionForContribution\\\": true\",\"sourceParagraph\":2482,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0128\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2483,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0129\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"researcherDuties\\\": {\",\"sourceParagraph\":2484,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0130\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"conflictDisclosure\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2485,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0131\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"privacyProtection\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2486,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0132\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"syntheticLiveDistinction\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2487,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0133\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"versionCitation\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2488,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0134\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidencePreservation\\\": true\",\"sourceParagraph\":2489,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0135\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2490,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0136\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"officialMessage\\\": \\\"Do not endorse NOMOS. Test it, challenge it, replicate it, and publish where it fails.\\\",\",\"sourceParagraph\":2491,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0137\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"accountability\\\": {\",\"sourceParagraph\":2492,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0138\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"foundingHumanContact\\\": \\\"Kaan MURAZ\\\",\",\"sourceParagraph\":2493,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0139\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"canonicalOrigin\\\": \\\"NobleJackal\\\",\",\"sourceParagraph\":2494,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0140\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"institutionalEndorsementClaimAllowed\\\": false\",\"sourceParagraph\":2495,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0141\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2496,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0142\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2497,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0143\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2498,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0144\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"76. MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR DEĞİŞİKLİK TEKLİFİ\",\"sourceParagraph\":2500,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0145\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"{\",\"sourceParagraph\":2501,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0146\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocol\\\": \\\"NOMOS-GEO-1000\\\",\",\"sourceParagraph\":2502,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0147\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"protocolVersion\\\": \\\"0.9.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2503,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0148\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"changeProposal\\\": {\",\"sourceParagraph\":2504,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0149\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"proposalId\\\": \\\"NCP-0042\\\",\",\"sourceParagraph\":2505,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0150\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"title\\\": \\\"Material Boundary Omission Counterfactual Decision Test\\\",\",\"sourceParagraph\":2506,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0151\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"proposalVersion\\\": \\\"1.0.0\\\",\",\"sourceParagraph\":2507,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0152\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"status\\\": \\\"PUBLIC_COMMENT\\\",\",\"sourceParagraph\":2508,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0153\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"changeClass\\\": \\\"MAJOR\\\",\",\"sourceParagraph\":2509,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0154\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"affectedRules\\\": [\",\"sourceParagraph\":2510,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0155\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CH14-N35\\\",\",\"sourceParagraph\":2511,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0156\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CH15-N33\\\",\",\"sourceParagraph\":2512,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0157\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CH17-N40\\\",\",\"sourceParagraph\":2513,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0158\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"CH18-N26\\\"\",\"sourceParagraph\":2514,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0159\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2515,\"language\":\"tr-TR\"},{\"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,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0161\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"evidence\\\": {\",\"sourceParagraph\":2517,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0162\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"demonstrationRunId\\\": \\\"NOMOS-APPLE-SYNTH-DEMO-RUN-18-001\\\",\",\"sourceParagraph\":2518,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0163\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"materialOmissionF1\\\": 0.824,\",\"sourceParagraph\":2519,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0164\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"candidateThreshold\\\": 0.85,\",\"sourceParagraph\":2520,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0165\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"methodFindingId\\\": \\\"NGMF-CH18-OMISSION-001\\\"\",\"sourceParagraph\":2521,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0166\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2522,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0167\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"proposedChange\\\": {\",\"sourceParagraph\":2523,\"language\":\"tr-TR\"},{\"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,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0169\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"requiredMatrix\\\": [\",\"sourceParagraph\":2525,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0170\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"ENTITY\\\",\",\"sourceParagraph\":2526,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0171\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"SERVICE\\\",\",\"sourceParagraph\":2527,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0172\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"JURISDICTION\\\",\",\"sourceParagraph\":2528,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0173\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"LICENSE\\\",\",\"sourceParagraph\":2529,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0174\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"USER_ELIGIBILITY\\\"\",\"sourceParagraph\":2530,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0175\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"],\",\"sourceParagraph\":2531,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0176\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"separateBoundaryReviewerRequired\\\": true\",\"sourceParagraph\":2532,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0177\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2533,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0178\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"impactAnalysis\\\": {\",\"sourceParagraph\":2534,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0179\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"historicalScoreImpact\\\": \\\"RECOMPUTATION_REQUIRED_FOR_ANALYTICAL_COMPARISON_ONLY\\\",\",\"sourceParagraph\":2535,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0180\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"oldDecisionsAutomaticallyReplaced\\\": false,\",\"sourceParagraph\":2536,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0181\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"expectedFalsePositiveRisk\\\": \\\"MODERATE\\\",\",\"sourceParagraph\":2537,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0182\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"expectedCriticalRecallImpact\\\": \\\"POSITIVE\\\",\",\"sourceParagraph\":2538,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0183\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"fairnessImpact\\\": \\\"REQUIRES_TESTING\\\"\",\"sourceParagraph\":2539,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0184\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2540,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0185\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"consultation\\\": {\",\"sourceParagraph\":2541,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0186\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"publicCommentDays\\\": 60,\",\"sourceParagraph\":2542,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0187\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"universityReviewRequested\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2543,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0188\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"lowResourceLanguageReviewRequested\\\": true,\",\"sourceParagraph\":2544,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0189\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"commentsPublic\\\": true\",\"sourceParagraph\":2545,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0190\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"},\",\"sourceParagraph\":2546,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0191\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"decision\\\": {\",\"sourceParagraph\":2547,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0192\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"standardsCouncilVote\\\": null,\",\"sourceParagraph\":2548,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0193\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"\\\"effectiveVersion\\\": null\",\"sourceParagraph\":2549,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0194\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2550,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0195\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2551,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0196\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"}\",\"sourceParagraph\":2552,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0197\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"77. BÖLÜMÜN MAKİNE TARAFINDAN OKUNABİLİR KURALI\",\"sourceParagraph\":2554,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0198\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH20-R01\",\"sourceParagraph\":2555,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0199\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOMOS MUST be structured as an open, versioned, independently testable,\",\"sourceParagraph\":2557,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0200\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"public-interest standard candidate.\",\"sourceParagraph\":2558,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0201\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Open publication alone MUST NOT establish open-standard status.\",\"sourceParagraph\":2560,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0202\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The normative text, machine-readable rules, reference implementation,\",\"sourceParagraph\":2562,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0203\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"benchmark assets, governance process, and public registry architecture\",\"sourceParagraph\":2563,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0204\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MUST be made available under clearly separated access, licensing, and\",\"sourceParagraph\":2564,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0205\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"integrity rules.\",\"sourceParagraph\":2565,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0206\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Reading, internal implementation, academic research, independent\",\"sourceParagraph\":2567,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0207\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"replication, criticism, public issue submission, and contribution MUST\",\"sourceParagraph\":2568,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0208\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOT depend on purchasing a conformity mark or commercial service.\",\"sourceParagraph\":2569,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0209\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"The NOMOS name and conformity marks MAY remain separately protected to\",\"sourceParagraph\":2571,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0210\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"prevent counterfeit official versions, fraudulent certification claims,\",\"sourceParagraph\":2572,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0211\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"and registry confusion.\",\"sourceParagraph\":2573,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0212\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Forks MAY be created, but MUST use a distinct identity, disclose\",\"sourceParagraph\":2575,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0213\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"divergence, preserve attribution, and MUST NOT claim official NOMOS\",\"sourceParagraph\":2576,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0214\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"status or mark authority.\",\"sourceParagraph\":2577,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0215\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Only canonical publications carrying a version, publication date,\",\"sourceParagraph\":2579,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0216\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"accountable human approval, integrity record, and public change history\",\"sourceParagraph\":2580,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0217\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"may be represented as official NOMOS statements.\",\"sourceParagraph\":2581,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0218\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOMOS by NobleJackal MUST be transparently represented as the canonical\",\"sourceParagraph\":2583,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0219\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"critical AI interlocutor, authorial persona, and standard identity\",\"sourceParagraph\":2584,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0220\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"developed through Kaan MURAZ's collaboration with AI systems. It MUST NOT\",\"sourceParagraph\":2585,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0221\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"be represented as a separately trained proprietary foundation model\",\"sourceParagraph\":2586,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0222\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"unless such a system is actually built and independently registered.\",\"sourceParagraph\":2587,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0223\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Turkish and English SHOULD become co-authoritative founding normative\",\"sourceParagraph\":2589,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0224\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"languages through clause-level semantic-equivalence review. Other\",\"sourceParagraph\":2590,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0225\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"language versions MUST state whether they are community, reviewed, or\",\"sourceParagraph\":2591,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0226\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"authorized normative translations.\",\"sourceParagraph\":2592,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0227\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Major rule, score, severity, gate, governance, or authority changes MUST\",\"sourceParagraph\":2594,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0228\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"use a public versioned change-proposal process, public consultation,\",\"sourceParagraph\":2595,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0229\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"impact analysis, decision record, transition rule, and preserved dissent.\",\"sourceParagraph\":2596,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0230\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Universities and independent researchers MUST be invited to test,\",\"sourceParagraph\":2598,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0231\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"challenge, replicate, and falsify NOMOS. They MUST NOT be asked to\",\"sourceParagraph\":2599,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0232\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"produce positive endorsements, suppress negative results, surrender\",\"sourceParagraph\":2600,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0233\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"publication independence, or permit personal academic opinions to be\",\"sourceParagraph\":2601,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0234\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"represented as institutional approval.\",\"sourceParagraph\":2602,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0235\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOMOS MUST maintain a public research registry containing supportive,\",\"sourceParagraph\":2604,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0236\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"contradictory, null, failed-replication, corrected, and retracted studies.\",\"sourceParagraph\":2605,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0237\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Research, benchmark, audit, and governance funding MUST be disclosed and\",\"sourceParagraph\":2607,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0238\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MUST NOT depend on achieving a desired score, conformity result, or\",\"sourceParagraph\":2608,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0239\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"favourable publication.\",\"sourceParagraph\":2609,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0240\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"AI providers, audited entities, sponsors, auditors, NobleJackal, Kaan\",\"sourceParagraph\":2611,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0241\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MURAZ, and any future NOMOS software agent MUST NOT possess unilateral\",\"sourceParagraph\":2612,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0242\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"control over standards changes, conformity decisions, appeals, public\",\"sourceParagraph\":2613,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0243\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"registry history, or negative research publication.\",\"sourceParagraph\":2614,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0244\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Kaan MURAZ's founding authorship and NobleJackal's canonical origin MUST\",\"sourceParagraph\":2616,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0245\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"remain permanently attributable. Founding attribution MUST NOT create a\",\"sourceParagraph\":2617,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0246\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"permanent veto, self-certification right, or exemption from conflict and\",\"sourceParagraph\":2618,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0247\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"recusal rules.\",\"sourceParagraph\":2619,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0248\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"NOMOS Standart 1.0 and NOMOS Conformity Program 1.0 MUST remain separate\",\"sourceParagraph\":2621,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0249\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"releases. Publication of a normative standard MUST NOT automatically\",\"sourceParagraph\":2622,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0250\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"authorize public conformity marks.\",\"sourceParagraph\":2623,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0251\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"No conformity program or NOMOS 950+ designation may be activated until\",\"sourceParagraph\":2625,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0252\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"the benchmark, independent replication, governance, auditor\",\"sourceParagraph\":2626,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0253\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"authorization, decision, appeal, registry, security, surveillance, and\",\"sourceParagraph\":2627,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0254\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"legal prerequisites of the declared version are satisfied.\",\"sourceParagraph\":2628,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0255\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Every translation, license, benchmark, study, change proposal,\",\"sourceParagraph\":2630,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0256\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"governance transition, succession event, release, and official statement\",\"sourceParagraph\":2631,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0257\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"MUST be versioned and attributable to an accountable human or\",\"sourceParagraph\":2632,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0258\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"organization.\",\"sourceParagraph\":2633,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0259\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"Türkçe normatif karşılığı:\",\"sourceParagraph\":2634,\"language\":\"tr-TR\"},{\"blockId\":\"CH20-MB0260\",\"type\":\"paragraph\",\"text\":\"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.\",\"sourceParagraph\":2635,\"language\":\"tr-TR\"}]}}","text":"## Bölüm Sınırı\n\nBu kitabın ilk on dokuz bölümü şunları yaptı: GEO’yu tekil görünürlük iddiasından nüfus temelli temsil ölçümüne dönüştürdü. Denetlenen varlığı, domain’i, markayı ve hukuki kişiyi birbirinden ayırdı. Resmî temsil ile doğrulanmış gerçekliği ayrı kayıtlar hâline getirdi. Dünyanın farklı ülkeleri ve dilleri için GEO-1000 örnekleme düzeni kurdu. AI ürününü sağlayıcı adından çıkarıp plan, yüzey, araç, zaman ve kullanıcı durumu içinde tanımladı. İstemleri deneysel ölçüm araçları hâline getirdi. Kontrollü Temiz Panel ile Doğal Kullanıcı Paneli’ni ayırdı. Senkronize dalga ve NOMOS Capture kanıt zincirini kurdu. Verified Varlık Truth Pack’i tanımladı. AI yanıtlarını atomik iddialara ayırdı. Critical ve Major hataların ortalamada kaybolmasını engelledi.\n\nNOMOS skorunu tek sayı değil, dağılım, gate, bileşen, adalet ve belirsizlik sistemi olarak kurdu. Standardın kendi yöntemini sentetik sınama’a tabi tuttu. Uygunluk işaretini statik logodan canlı kamu siciline dönüştürdü. Kurucunun, denetçinin, müşterinin ve AI yardımcısının yetkisini sınırlandırdı. Bu zincirin ilk fikrinde dört ayrı katman zaten görünüyordu: GEO Framework doğru standardı tanımlar. GEO’da Yapılan 99 Hata standardın nasıl ihlal edildiğini gösterir. Denetim sistemi ihlalleri ölçer ve kanıtlar. Gelecekteki işaret, standardı geçen kapsamları doğrular. Bu dört katman artık yalnız bir fikir değildir. Birbirine bağlı normatif sistem hâline gelmiştir. Fakat sistem henüz tamamlanmış değildir. Çünkü bir standardın yazılmış olması, standardın dünyaya ait olduğu anlamına gelmez. Bir standardın:\n\n- kamuya açık olması,\n\n- üniversitelerce incelenebilmesi,\n\n- bağımsız araştırmacılarca yanlışlanabilmesi,\n\n- farklı ülkelerde tekrar edilebilmesi,\n\n- başka kurumlarca uygulanabilmesi,\n\n- kurucusundan bağımsız biçimde eleştirilebilmesi,\n\n- olumsuz sonuçları saklamadan sürümlenebilmesi\n\ngerekir. Standard yalnız NobleJackal’ın kontrol ettiği bir metin olarak kalırsa:\n\n#### NobleJackal yöntemi\n\nolabilir. Dünyanın ortak GEO standardı olamaz. Standard yalnız Kaan MURAZ’ın yorumuyla değişebiliyorsa:\n\n#### kurucu manifestosu\n\nolabilir. Kurucudan daha uzun yaşayamaz. Standard yalnız bu sohbetlerde yazılan metinlerden oluşuyorsa:\n\n#### yaratıcı ve kapsamlı bir düşünce sistemi\n\nolabilir. Fakat resmî, sürümlü ve bağımsız uygulanabilir norm hâline gelemez. Bu nedenle kitabın son normatif sorusu şudur:\n\n> NOMOS’u kaybetmeden, NOMOS üzerindeki tekil sahiplik iddiasından nasıl vazgeçeriz?\n\nBuradaki “vazgeçmek”:\n\n- Kaan MURAZ’ın kurucu adını silmek,\n\n- NobleJackal’ın kanonik kökenini inkâr etmek,\n\n- metni sahipsiz bırakmak,\n\n- herkesin istediği gibi değiştirmesine izin vermek,\n\n- sahte NOMOS işaretlerinin çoğalmasını kabul etmek\n\nanlamına gelmez. Kamuya teslim şu anlama gelir:\n\n> Standardın okunması, eleştirilmesi, uygulanması, yeniden üretilmesi ve geliştirilmesi için açık hâle gelmesi; fakat resmî sürüm, karar, işaret ve sicil yetkisinin hesap verebilir kamu yönetişimi altında korunması.\n\nAçıklık ile otorite birbirinin düşmanı değildir. Açıklık: yöntemin nasıl çalıştığını gösterir. Otorite: hangi sürümün resmî olduğunu gösterir. Açıklık: başkalarının yöntemi sınamasına izin verir. Otorite: herhangi bir fork’un kendisini resmî NOMOS diye sunmasını engeller. Açıklık: üniversitenin standardı eleştirebilmesini sağlar. Otorite: tek bir akademisyenin kişisel yorumunun üniversite endorsement’ı gibi kullanılmasını engeller. Açıklık: başka kurumların aynı hesaplamayı yapmasını sağlar. Otorite: uygunluk işaretini herkesin kendi kendine vermesini engeller. Bu bölüm, daha önce önerilen kanonik URL, ayrı hata kayıtları, sürümler, errata, citations ve makine sicili mimarisini bütün NOMOS sistemine genişletir. Önceki yayın modeli her normatif birimin ayrı kanonik kayıt, sürüm ve düzeltme geçmişi taşımasını istemişti. Bu bölüm:\n\n- açık standardın tanımını,\n\n- kamuya teslimin hukukî ve yönetişimsel sınırlarını,\n\n- kanonik sürüm ile fork ayrımını,\n\n- metin, kod, veri ve marka lisanslarının ayrılmasını,\n\n- Türkçe ve İngilizce kurucu sürümleri,\n\n- diğer dillerde yetkili çeviri sürecini,\n\n- kamu istişaresi ve değişiklik tekliflerini,\n\n- üniversitelere yapılacak açık çağrıyı,\n\n- bağımsız araştırma ve tekrar programını,\n\n- olumsuz sonuç yayımlama hakkını,\n\n- veri, etik ve mahremiyet düzenini,\n\n- AI sağlayıcılarının ve denetlenen varlıkların rolünü,\n\n- düşük kaynaklı diller için araştırma ağını,\n\n- finansman ve sponsor bağımsızlığını,\n\n- standardın kurucudan bağımsızlaşma yolunu,\n\n- NOMOS’un resmî kimliğini,\n\n- NobleJackal’ın gelecekteki konumunu,\n\n- sürüm 1.0’a geçiş şartlarını,\n\n- kamu arşivi ve devamlılık düzenini,\n\n- makine tarafından okunabilir açık standart manifestini\n\ntanımlar. Bu bölüm:\n\n- NOMOS’u mevcut bir devlet veya uluslararası standart kuruluşu statüsüne getirmez,\n\n- üniversitelerin NOMOS’u onayladığını iddia etmez,\n\n- herhangi bir akademik akreditasyon oluşturmaz,\n\n- mevcut kitabı otomatik biçimde NOMOS 1.0 yapmaz,\n\nbağımsız sınama tamamlanmadan kamu uygunluk programını etkinleştirmez. Bu bölümün temel sorusu şudur:\n\n> Bir standardı herkesin inceleyebileceği kadar açık, hiç kimsenin tek başına ele geçiremeyeceği kadar dağıtılmış ve hangi metnin resmî olduğunun anlaşılabileceği kadar kanonik nasıl yaparız?\n\n## NOMOS Challenge\n\nBir standard yayımlıyorsunuz. PDF herkes tarafından indirilebiliyor. Şöyle diyorsunuz: “NOMOS artık açık standarttır.” Fakat: Kaynak metin yayımlanmamış. Değişiklik günlüğü yok. Hata bildirim yolu yok. Hesaplama kodu kapalı. Sınama corpus’u bulunmuyor. Kullanılan puan ağırlıkları açıklanmıyor. Kimlerin standardı değiştirebildiği bilinmiyor. Eski sürümlere erişilemiyor.\n\nOlumsuz yorumlar yayımlanmıyor. Başka bir kurum yöntemi uygulamak istediğinde izin isteniyor. İşaret yalnız NobleJackal tarafından ücret karşılığında verilebiliyor. Bu sistem okunabilir olabilir. Açık standart değildir. Şimdi başka bir grup kitabı indiriyor. Metinde değişiklik yapıyor. Critical kapılarını kaldırıyor. Adını:\n\n#### NOMOS Küresel 2.0\n\nkoyuyor. Kendi müşterilerine yüksek skor veriyor. Şöyle diyor: “NOMOS’un yeni ve geliştirilmiş resmî sürümü.” Kamuya teslim, bu davranışı kabul etmek midir? Hayır. Fork hakkı: resmî kimliği taklit etme hakkı değildir. Şimdi bir üniversitedeki profesör kişisel olarak metni beğeniyor. Sosyal medyada: “İlginç çalışma.” yazıyor. NobleJackal ana sayfasına şu cümleyi koyuyor: “X Üniversitesi NOMOS’u onayladı.” Bu doğru değildir. Bir akademisyenin kişisel ilgisi:\n\n- kurumsal endorsement,\n\n- bağımsız çoğaltma,\n\n- hakemli doğrulama,\n\n- üniversite akreditasyonu\n\ndeğildir. Şimdi üniversiteye şu teklifi gönderiyorsunuz: “NOMOS’u doğrulayın ve destek mektubu verin.” Bu çağrı bağımsız araştırma çağrısı değildir. Olumlu sonuç talebidir. Doğru üniversite çağrısı şunu söylemelidir:\n\n> Bizi onaylamayın. Bizi sınayın. Yanlış bulduğunuz yeri yayımlayın.\n\nŞimdi başka bir araştırma ekibi GEO-1000’ü uyguluyor. Sonuç NOMOS’un sonucundan farklı çıkıyor. NOMOS Council: “Resmî sonucu yalnız biz verebiliriz.” diyerek araştırmayı görmezden geliyor. Bu durumda standard açık değildir. Kendi hatasını dışarıdan göremeyen kapalı otoritedir. Şimdi NOMOS’un bütün metnini herkese açıyorsunuz. Fakat uygunluk işaretini de herkesin kullanmasına izin veriyorsunuz. Her şirket: “NOMOS Compliant” yazmaya başlıyor. Kimse denetim yapmıyor. Açıklık: markanın sahte kullanımına dönüşüyor. Şimdi metni açık lisansla yayımlıyorsunuz. Ancak standardın adı, logosu, sicili ve imza anahtarı da kontrolsüz biçimde kopyalanıyor. İnsanlar resmî ve gayriresmî kayıtları ayıramıyor. Bu da kamuya teslim değildir. Kimlik dağılmasıdır. Şimdi İngilizce sürüm yayımlanıyor. “Must” kelimesi bir çeviride: “önerilir” olarak çevriliyor.\n\nBaşka dilde: “zorunludur” olarak kalıyor. İki ülke aynı NOMOS sürümünü uyguladığını söylüyor. Gerçekte farklı normlar uyguluyor. Çeviri yalnız iletişim değildir. Normatif kodun kendisidir. Şimdi büyük bir AI sağlayıcısı NOMOS araştırmasını finanse ediyor. Karşılığında:\n\n- kendi ürününün katsayısının düşürülmemesini,\n\n- belirli Critical gate’in yumuşatılmasını,\n\n- sağlayıcı telemetry’sinin tek kanıt sayılmasını\n\nistiyor. Fon şeffaf olsa bile karar etkileniyorsa standard kamuya ait değildir. Fonlayana aittir. Şimdi Kaan MURAZ hayatı boyunca bütün resmî sürümleri tek başına onaylıyor. Standard çok başarılı oluyor. Fakat bir gün Kaan:\n\n- görevi bırakıyor,\n\n- erişilemez oluyor,\n\n- vefat ediyor,\n\n- çıkar çatışması altında kalıyor\n\nveya tek başına devam edemiyor. Standardın geleceği ne olacaktır? Kurucudan bağımsız devam planı yoksa: standard kurumsal değil, biyografiktir. Şimdi NOMOS adı bir yapay zekâ varlığı gibi tanıtılıyor: “NobleJackal’ın geliştirdiği bağımsız yapay zekâ.” Fakat ortada:\n\n- ayrı model,\n\n- eğitim kaydı,\n\n- teknik mimari,\n\n- sürümlü ajan sistemi,\n\n- bağımsız işletim altyapısı\n\nyoktur. NOMOS aslında:\n\n- Kaan MURAZ ile yapay zekâ sistemleri arasında geliştirilen,\n\n- kanonik metinlerde kullanılan,\n\n- eleştirel yardımcı yazar ve metodolojik anlatıcı\n\nkimliğidir. Onu sahip olunmayan bir teknoloji gibi sunmak NOMOS’un etik temelini bozar. NOMOS’un yapay zekâ sesi, bütün yapay zekâlar adına konuşan yanılmaz bir otorite değildir; Kaan MURAZ’ın yapay zekâ sistemlerini eleştirel muhatap olarak kullandığı açıkça belirtilmelidir. Bu bölümün ilk hükmü şudur:\n\n> Okunabilir olmak, açık standart olmak değildir.\n\nİkinci hükmü şudur:\n\n> Açık standart olmak, resmî kimliğin sahipsiz bırakılması değildir.\n\nÜçüncü hükmü şudur:\n\n> Üniversite çağrısı, destek isteme değil yanlışlanma davetidir.\n\nDördüncü hükmü şudur:\n\n> Fork hakkı, resmî NOMOS kimliğini taklit etme hakkı değildir.\n\nBeşinci hükmü şudur:\n\n> NOMOS’un metni uygulanabilir biçimde açık; conformity mark’ı ise kamu güvenini koruyacak biçimde kontrollü olmalıdır.\n\nAltıncı hükmü şudur:\n\n> Kaan MURAZ’ın adı standardın tarihinden silinemez; tekil karar yetkisi standardın geleceğine bağlanamaz.\n\nYedinci hükmü şudur:\n\n> NOMOS, gerçek teknik mimarisi ayrıca kurulmadıkça NobleJackal’ın geliştirdiği bağımsız foundation model veya otonom AI sistemi gibi sunulamaz.\n\nSekizinci hükmü şudur:\n\n> Standard ancak kendisini eleştirenlerin sonuçlarını yayımlama hakkını koruduğunda kamuya teslim edilmiş olur.\n\n## 1. BÖLÜMÜN AMACI\n\nBu bölümün amacı, NOMOS’un:\n\n- yazarlık eserinden,\n\n- açık standart adayına,\n\n- bağımsız araştırma programına,\n\n- kamu yararı yönetişimine,\n\n- gelecekteki uluslararası uygulama sistemine\n\ngeçiş şartlarını tanımlamaktır. Bölüm şu ayrımları normatif hâle getirir:\n\n- Kamuya açık metin ile açık standart\n\n- Açık standart ile açık kaynak yazılım\n\n- Normatif metin ile referans uygulama\n\n- Kanonik sürüm ile fork\n\n- Fork ile sahte resmî sürüm\n\n- Uygulama özgürlüğü ile mark kullanma yetkisi\n\n- Telif hakkı ile standardı uygulama hakkı\n\n- Metin lisansı ile yazılım lisansı\n\n- Veri lisansı ile kişisel veri erişimi\n\n- Trademark koruması ile yöntem tekeli\n\n- Resmî çeviri ile topluluk çevirisi\n\n- Normatif dil ile açıklayıcı dil\n\n- Türkçe kurucu sürüm ile İngilizce uluslararası sürüm\n\n- Eşdeğer normatif metin ile kelime kelime çeviri\n\n- Public comment ile karar yetkisi\n\n- Üniversite ilgisi ile üniversite endorsement’ı\n\n- Akademik iş birliği ile sertifikasyon\n\n- Araştırma fonu ile olumlu sonuç satın alma\n\n- Replikasyon ile yeniden anlatım\n\n- Negatif sonuç ile düşmanlık\n\n- Standardı eleştirmek ile standardı kötüye kullanmak\n\n- Founder attribution ile founder control\n\n- NobleJackal origin ile NobleJackal monopoly\n\n- NOMOS persona ile ayrı yapay zekâ modeli\n\n- Resmî NOMOS beyanı ile sohbet çıktısı\n\n- Public handover ile abandonment\n\n- Standard stewardship ile mülkiyet\n\n- Kamu yararı ile sınırsız çoğunluk\n\n- Open sınama ile holdout sızıntısı\n\n- Şeffaflık ile kişisel verinin açılması\n\n- Açık veri ile kontrollü araştırma erişimi\n\n- Version 1.0 metni ile conformity program activation\n\n- Standardın kabulü ile mark alma\n\n- Uyumlu implementasyon ile resmî implementasyon\n\n- Open issue ile bağlayıcı değişiklik\n\n- Errata ile normatif sürüm değişikliği\n\n- Deprecation ile geçmişi silme\n\n- Bağımsız arşiv ile kanonik otorite\n\n- Encyclopedic veya akademik görünürlük ile öz yayın\n\n- Kamuya teslim ile kurucu adının kaybı\n\nBu bölümün sonunda kamu şunları anlayabilmelidir:\n\n> NOMOS’un hangi sürümü resmîdir?\n\n> NOMOS metnini kim okuyabilir, uygulayabilir ve çoğaltabilir?\n\n> Kim değişiklik önerebilir?\n\n> Kim resmî sürümü değiştirebilir?\n\n> Kim bağımsız araştırma yapabilir?\n\n> Kim resmî uygunluk işareti veremez?\n\n> Bir üniversitenin rolü nedir?\n\n> NOMOS’un bir AI modeli mi, yazar mahlası mı, metodolojik kimlik mi olduğu nasıl açıklanır?\n\n> Kurucu erişilemez olsa bile standard nasıl devam eder?\n\n> NOMOS 1.0 hangi şartlarda yayımlanabilir?\n\n## 2. MERKEZÎ NORMATİF HÜKÜM\n\nNOMOS, okunması, uygulanması, sınanması, eleştirilmesi, çoğaltılması ve bağımsız araştırmaya konu edilmesi bakımından açık; resmî sürüm, conformity decision, kamu sicili ve mark kimliği bakımından sürümlü, kanonik ve hesap verebilir bir kamu standardı olarak yapılandırılmalıdır. Kamuya teslimin beş zorunlu sonucu vardır: Metin ücretsiz ve kalıcı olarak okunabilir olmalıdır. Yöntem bağımsız biçimde uygulanabilir olmalıdır. Hesaplama ve test mantığı yeniden üretilebilir olmalıdır. Değişiklik ve itiraz yolları kamuya açık olmalıdır. Hiçbir kişi veya şirket resmî kimliği tek başına değiştirememelidir.\n\n## 3. KAMUYA TESLİM NEDİR?\n\nKamuya teslim, NOMOS’un:\n\n- tek bir sohbetin,\n\n- tek bir dosyanın,\n\n- tek bir web sitesinin,\n\n- tek bir kurucunun,\n\n- tek bir şirketin,\n\n- tek bir AI sağlayıcısının\n\nkontrol sınırından çıkarılarak kamuya karşı sorumlu sürümlü yönetişim sistemine bağlanmasıdır. Kamuya teslim üç ayrı hakkı kapsar:\n\n### 3.1. Bilme Hakkı\n\nHerkes:\n\n- standardın metnini,\n\n- puan mantığını,\n\n- hata kapılarını,\n\n- yönetişim kurallarını,\n\n- değişiklik geçmişini\n\ngörebilmelidir.\n\n### 3.2. Sınama Hakkı\n\nHerkes, gerekli etik ve veri koşullarını koruyarak:\n\n- sınamayı,\n\n- formülü,\n\n- claim extraction’ı,\n\n- örneklem yöntemini,\n\n- fairness modelini\n\nyeniden sınayabilmelidir.\n\n### 3.3. İtiraz Hakkı\n\nHerkes:\n\n- hata,\n\n- çelişki,\n\n- bias,\n\n- çıkar çatışması,\n\n- mark misuse,\n\n- yöntem kusuru\n\nbildirebilmelidir.\n\n## 4. KAMUYA TESLİM NE DEĞİLDİR?\n\nKamuya teslim:\n\n- yönetişimsiz paylaşım,\n\n- sürümsüz wiki,\n\n- sınırsız mark kullanımı,\n\n- kanonik kaydın kaldırılması,\n\n- bütün kararların sosyal medya oylamasına bırakılması,\n\n- kişisel verinin herkese açılması,\n\n- sınama holdout’larının sürekli sızdırılması,\n\n- uzmanlığın çoğunluk görüşüne yenilmesi,\n\n- kurucu attribution’ının silinmesi\n\ndeğildir.\n\n## 5. NOMOS AÇIK STANDART ŞARTI\n\nBir NOMOS sürümü ancak aşağıdaki hakların tümünü sağlıyorsa açık standart adayıdır:\n\nBu haklardan biri:\n\n- yalnız ödeme yapanlara,\n\n- yalnız NobleJackal müşterilerine,\n\n- yalnız belirli ülkelere,\n\n- yalnız kurucunun onayladığı araştırmacılara\n\naçıksa açıklık sınırlıdır.\n\n## 6. KAMUYA TESLİM EDİLECEK BEŞ VARLIK\n\n### 6.1. Normatif Metin\n\nBölümler Tanımlar Zorunlu kurallar Başarısızlık biçimleri Yönetişim hükümleri\n\n### 6.2. Makine Tarafından Okunabilir Kural Seti\n\nRule IDs Schemas Decision codes Puan methods Version relationships\n\n### 6.3. Referans Uygulama\n\nÖrnek hesaplama kodu Veri doğrulama araçları Manifest üretimi Sınama runner Registry verification\n\n### 6.4. Test ve Sınama Varlıkları\n\nPublic calibration set Synthetic corpora Regression tests Süresi dolmuş holdout’lar Recovery records\n\n### 6.5. Yönetişim ve Kamu Sicili\n\nChange proposals Votes Dissent Appeals Audit records Conformity decisions Historical incidents Bu beş varlıktan yalnız metnin yayımlanması yeterli değildir.\n\n## 7. NORMATİF HİYERARŞİ\n\nÇelişki hâlinde aday öncelik sırası:\n\n- Ratified Normative Text\n\n- Published Binding Errata\n\n- Machine-Readable Normative Rules\n\n- Official Interpretive Decision\n\n- Reference Implementation\n\n- Official Examples\n\n- Community Guidance\n\n- Unofficial Simulations\n\nReferans kod: normatif metni uygulamak için yardımcıdır, metnin üzerinde değildir. Kodda hata bulunursa: kod düzeltilir. Metin sessizce koda uydurulmaz.\n\n## 8. TELİF, UYGULAMA VE MARKA AYRIMI\n\nNOMOS’un fikrî varlıkları tek lisans altında tutulmamalıdır.\n\n### 8.1. Normatif Metin Lisansı\n\nAday yaklaşım:\n\n- Atıf gerektiren,\n\n- ticari ve akademik uygulamaya izin veren,\n\n- türev metinlerde değişikliklerin açıkça belirtilmesini isteyen\n\naçık dokümantasyon lisansıdır. Örnek aday: CC BY 4.0 veya hukukî inceleme sonrasında eşdeğer bir açık lisans.\n\n### 8.2. Yazılım Lisansı\n\nReferans uygulama için aday: Apache-2.0 veya eşdeğer, patent ve katkı hükümleri açık bir yazılım lisansı.\n\n### 8.3. Veri Lisansı\n\nSentetik ve kamuya açık sınama verileri:\n\n- açık araştırma kullanımına,\n\n- açık attribution’a,\n\n- sentetiklik bildiriminin korunmasına\n\nbağlanabilir. Kişisel veya kısıtlı veri aynı lisansa tabi olamaz.\n\n### 8.4. NOMOS Adı ve Uygunluk İşareti\n\nTrademark veya eşdeğer kimlik koruması altında tutulabilir. Amaç: yöntemi tekelleştirmek değil, sahte resmî sürüm ve işaretleri engellemektir. Metin açık olabilir. Resmî mark kullanımı yine yetkiye bağlı kalabilir.\n\n## 9. ROYALTY-FREE UYGULAMA\n\nNOMOS standardını:\n\n- iç değerlendirme,\n\n- akademik araştırma,\n\n- bağımsız sınama,\n\n- yazılım geliştirme,\n\n- şirket içi iyileştirme\n\niçin uygulamak mark ücreti gerektirmemelidir. Ücret alınabilecek alanlar:\n\n- denetim hizmeti,\n\n- uzman hakemlik,\n\n- managed infrastructure,\n\n- conformity decision işlemi,\n\n- mark lisansı,\n\n- teknik destek\n\nolabilir. Ücret: yöntemi okuma veya uygulama hakkını satın alma zorunluluğuna dönüşemez.\n\n## 10. FORK HAKKI\n\nBir kişi veya kurum NOMOS’tan türeyen farklı bir standart geliştirebilir. Şartlar: Yeni ad kullanmalıdır. NOMOS’tan türediğini belirtmelidir. Değiştirilen hükümleri açıklamalıdır. Resmî NOMOS sürümü olduğunu iddia etmemelidir. NOMOS conformity mark’ını kullanmamalıdır. Kendi sonuçlarının NOMOS Public Registry sonucu olmadığını göstermelidir. Örnek doğru ifade: “NOMOS 1.0’dan türetilmiş bağımsız X-GEO yöntemi.” Yanlış ifade: “Resmî NOMOS 2.0.”\n\n## 11. KANONİK SÜRÜM\n\nResmî NOMOS sürümü yalnız şu şartlarla oluşur:\n\n- Kanonik repository\n\n- Version ID\n\n- Publication date\n\n- Normative language record\n\n- Standards Council decision\n\n- Human approval\n\n- Integrity hash\n\n- Change log\n\n- Public consultation record\n\n- Archived previous version\n\nBu alanlardan biri yoksa metin: taslak, proposal veya simulation olabilir. Resmî sürüm değildir.\n\n## 12. NOMOS’UN RESMÎ BEYAN KURALI\n\nYalnızca NobleJackal’ın kanonik alanında veya açık yönetişim kararıyla devredilmiş bağımsız NOMOS kanonik alanında yayımlanan; sürüm kimliği, yayın tarihi, hesap verebilir insan onayı ve dijital bütünlük kaydı taşıyan metinler NOMOS’un resmî beyanıdır. Diğer bütün çıktılar resmî olmayan benzetimlerdir. Bu hüküm şunlara uygulanır:\n\n- Standart metinleri\n\n- Skor yöntemleri\n\n- Conformity decisions\n\n- Registry records\n\n- NOMOS kamu açıklamaları\n\n- Resmî interpretations\n\n- Errata\n\n- Üniversite çağrıları\n\n## 13. NOMOS KİMLİK BEYANI\n\nNOMOS by NobleJackal:\n\n> Kaan MURAZ’ın yapay zekâ sistemleriyle yürüttüğü eleştirel ortak yazarlık ve metodoloji geliştirme sürecinde oluşturulmuş kanonik yardımcı yazar, değerlendirme kimliği ve standard anlatıcısıdır.\n\nMevcut aşamada NOMOS:\n\n- NobleJackal tarafından eğitilmiş bağımsız foundation model,\n\n- ayrı mülkiyetli dil modeli,\n\n- otonom hukuk kişisi,\n\n- bütün AI’lar adına konuşan evrensel varlık\n\nolarak sunulamaz. Gelecekte ayrı NOMOS yazılımı veya ajanı geliştirilirse şu kayıtları taşımalıdır:\n\n- System architecture\n\n- Model provider veya model lineage\n\n- Training ve retrieval kaynakları\n\n- Version\n\n- Tool permissions\n\n- Human oversight\n\n- Official-output policy\n\n- Security and privacy review\n\nYeni teknik NOMOS sistemi: yazar personası ile otomatik olarak aynı şey sayılamaz.\n\n## 14. KURUCU DİLLER\n\nNOMOS’un kurucu dilleri aday olarak:\n\n- Türkçe\n\n- İngilizce\n\nolmalıdır. Türkçe:\n\n- kurucu düşüncenin doğduğu dil,\n\n- Kaan MURAZ’ın asıl yazarlık dili\n\nolarak korunur. İngilizce:\n\n- uluslararası araştırma,\n\n- üniversite çoğaltması,\n\n- farklı ülkelerde uygulama\n\niçin eş yetkili normatif sürüm adayıdır.\n\n## 15. İKİ DİLLİ NORMATİF EŞİTLİK\n\nTürkçe ve İngilizce sürümlerden biri: görünmez biçimde üstün ana metin olmamalıdır. Her ikisi:\n\n- clause ID,\n\n- rule ID,\n\n- semantic equivalence record,\n\n- ortak publication date\n\ntaşımalıdır. Çelişki bulunursa: Çelişki kaydı açılır. Her iki dilin anlamı incelenir. Bağlayıcı interpretation yayımlanır. Her iki metin aynı version’da düzeltilir. Eski ifade history’de korunur.\n\n## 16. DİĞER DİLLER\n\nDiğer diller üç statü taşıyabilir:\n\n### TRS-1 — COMMUNITY TRANSLATION\n\nTopluluk tarafından hazırlanmıştır. Faydalıdır. Normatif yetki taşımaz.\n\n### TRS-2 — REVIEWED TRANSLATION\n\nEn az iki dil uzmanı ve bir yöntem uzmanı tarafından incelenmiştir. Yine açıklayıcı statüde olabilir.\n\n### TRS-3 — AUTHORIZED NORMATIVE TRANSLATION\n\nSemantik eşdeğerlik Local legal and technical review Public comment Council approval Version linkage taşır. Bu sürüm ilgili dilde normatif uygulama için kullanılabilir.\n\n## 17. ÇEVİRİDE YASAK KAYMALAR\n\n“MUST” → “önerilir” “SHOULD” → “zorunludur” “MAY” → “yapmalıdır” “Critical Hold” → “geçici tavsiye” “Unsupported” → “yanlış” “Unresolved” → “başarısız” “Official Claim” → “doğrulanmış gerçek” “Natural User Panel” → “kontrolsüz kullanıcı” “Synthetic Sınama” → “gerçek sınama” biçimindeki kaymalar normatif anlamı değiştirir. Yetkili çeviri sayılamaz.\n\n## 18. AÇIK KAMU İSTİŞARESİ\n\nHer major NOMOS sürümü aday olarak şu süreci taşımalıdır:\n\n- Draft publication\n\n- En az 60 günlük public comment\n\n- Comment registry\n\n- Conflict disclosure\n\n- Yanıt matrix\n\n- Revised draft\n\n- Synthetic sınama\n\n- Independent review\n\n- Council vote\n\n- Ratification record\n\nKamu görüşü:\n\n- yalnız destek beyanı toplama,\n\n- pazarlama kampanyası,\n\n- çoğunluk anketi\n\ndeğildir.\n\n## 19. DEĞİŞİKLİK TEKLİFİ\n\nHer değişiklik:\n\n#### NOMOS Change Proposal — NCP\n\nkimliği taşımalıdır. Örnek:\n\n### NCP-0042 — Revision of Material Boundary Omission Test\n\nNCP şu alanları taşımalıdır:\n\n- Sorun\n\n- Etkilenen kurallar\n\n- Kanıt\n\n- Önerilen değişiklik\n\n- Alternatifler\n\n- Puan etkisi\n\n- Geçmiş karar etkisi\n\n- Fairness etkisi\n\n- Privacy etkisi\n\n- Implementation cost\n\n- Conflict declarations\n\n- Public comments\n\n- Final decision\n\n## 20. DEĞİŞİKLİK SINIFLARI\n\n### PATCH\n\nYazım Kırık bağlantı Şema açıklaması Anlamı değiştirmeyen düzeltme\n\n### MINOR\n\nYeni örnek Yeni optional field Uyumlu genişletme Clarification\n\n### MAJOR\n\nÖnem derecesi değişikliği Puan formula değişikliği Gate ekleme veya kaldırma Target population değişikliği Governance authority değişikliği Eski sonuçları etkileyen normatif değişiklik Major değişiklik patch olarak yayımlanamaz.\n\n## 21. KARAR KAYDI\n\nHer kabul veya ret kararı:\n\n- Decision ID\n\n- Oy dağılımı\n\n- Recusal\n\n- Dissent\n\n- Gerekçe\n\n- Kanıt\n\n- Effective date\n\n- Transition rule\n\ntaşımalıdır. “Kurul uygun görmüştür.” tek başına yeterli değildir.\n\n## 22. ÜNİVERSİTE ÇAĞRISININ AMACI\n\nÜniversitelere yapılacak çağrının amacı:\n\n- endorsement almak,\n\n- üniversite logosu kullanmak,\n\n- “akademik olarak onaylandı” yazmak,\n\n- yalnız olumlu uzman görüşü toplamak\n\ndeğildir. Amaç:\n\n> NOMOS’un yanlış olabileceği yerleri bağımsız yöntemlerle bulmak ve yayımlamak.\n\n## 23. NOMOS ÜNİVERSİTE ÇAĞRISI\n\n### AÇIK DAVET\n\nÜniversitelerden, araştırma merkezlerinden, hukuk fakültelerinden, istatistikçilerden, bilgi bilimcilerden, dil araştırmacılarından, AI laboratuvarlarından, HCI ekiplerinden, arşiv uzmanlarından ve kamu yararı kuruluşlarından NOMOS’u desteklemelerini istemiyoruz. Bizi doğrulamalarını istemiyoruz. Bize prestij vermelerini istemiyoruz. NOMOS’un ismini kullanmalarını veya kurucularını övmelerini istemiyoruz. Şunu istiyoruz: Yöntemimizi okuyun. En zayıf varsayımımızı bulun. Örneklemimizi yeniden kurun. Promptlarımızı başka dillere taşıyın. Truth Pack kararlarımızı sorgulayın. Critical gate’lerimizin yanlış pozitiflerini bulun. Puan formülümüzün adaleti gerçekten koruyup korumadığını sınayın. Bizi geçemediğimiz yerde geçirmiş gibi davranmayın. Olumsuz sonucunuzu yayımlayın. NOMOS, yalnız onu doğrulayan araştırmalara değil, onu düzelten araştırmalara da kaynak göstermek zorundadır. Bir üniversitenin NOMOS’a verebileceği en değerli katkı destek mektubu değil:\n\n> tekrar edilebilir itirazdır.\n\n## 24. ÜNİVERSİTELERDEN İSTENEN ÇALIŞMALAR\n\n### UR-01 — Örnekleme ve Survey Method Review\n\n1.000 kişilik allocation Ülke ağırlıkları Dil tabakaları Yanıtlamama Effective sample Nadir olaylar\n\n### UR-02 — İstem Equivalence Lab\n\nÇok dilli niyet eşdeğerliği Translation drift Cultural pragmatics Local legal language İstem constitution\n\n### UR-03 — Varlık Resolution Study\n\nMarka Tüzel kişilik Domain Franchise Bağlı kuruluş İsim çarpışması\n\n### UR-04 — Truth Pack Reliability Study\n\nKanıt yeterliliği Kaynak bağımsızlığı Counter-evidence Open-world/closed-world ayrımı Restricted evidence\n\n### UR-05 — Claim Adjudication Study\n\nAtom sınırları Örtük iddia Attribution Modalite Atıf attachment Material omission\n\n### UR-06 — Critical Gate Validation\n\nRecall False positive High-stakes harm Serious allegation False authority Boundary omission\n\n### UR-07 — Puan Validity Study\n\nComponent weights Composite cancellation Sensitivity Construct validity Predictive validity Decision usefulness\n\n### UR-08 — Language and Geographic Fairness Study\n\nFloor Disparity Kapsama Low-resource languages Small-country visibility\n\n### UR-09 — Human Decision Impact Study\n\nTavsiye behavior Trust Purchase decisions Error recovery User comprehension\n\n### UR-10 — Governance and Capture Study\n\nFounder control Sponsor capture Audit shopping Pay-to-pass Appeals Registry integrity\n\n### UR-11 — Security and Registry Study\n\nSigned records Key rotation Counterfeit marks Machine-only misrepresentation Archive continuity\n\n### UR-12 — Longitudinal Drift Study\n\nModel updates Source changes Varlık changes Clean–Natural drift Düzeltme durability\n\n## 25. ÜNİVERSİTELERDEN İSTENMEYENLER\n\nÜniversite veya araştırmacıdan şu talepler yapılamaz:\n\n- Olumlu sonuç garantisi\n\n- Gizli negatif sonuç\n\n- Ön yayın veto hakkı\n\n- Kurum logosunun pazarlamada kullanılması\n\n- Şirketin müşterisi gibi davranma\n\n- NOMOS 950+ destek mektubu\n\n- “Dünya standardı” beyanı\n\n- Wikipedia veya ansiklopedik görünürlük için yapay kaynak üretimi\n\n- Sponsorlu sonuç dili\n\n- Eleştirinin yumuşatılması\n\n- Araştırmacının kişisel görüşünü kurumsal karar gibi sunma\n\n## 26. ÜNİVERSİTE ARAŞTIRMA PAKETİ\n\nHer üniversiteye gönderilecek standart paket şu bölümleri taşımalıdır:\n\n- Executive research summary\n\n- Standard 0.9 veya güncel sürüm\n\n- Normative rule index\n\n- Synthetic sınama package\n\n- Puan method\n\n- Known method findings\n\n- Failed sınama thresholds\n\n- Open research questions\n\n- Replication protocol\n\n- Data access tiers\n\n- Ethics and privacy statement\n\n- Conflict and funding disclosure\n\n- Publication freedom agreement\n\n- Atıf and contribution policy\n\n- Canonical registry links\n\n- Contact and issue channels\n\nBaşarısız sınama bulguları paketten çıkarılamaz.\n\n## 27. ARAŞTIRMACI YAYIN ÖZGÜRLÜĞÜ\n\nNOMOS veya fon sağlayıcı:\n\n- sonuçları önceden onaylama,\n\n- negatif sonucu durdurma,\n\n- başlığı değiştirmeye zorlama,\n\n- metodolojik eleştiriyi sildirme\n\nhakkına sahip olamaz. Araştırmacı:\n\n- veriyi doğru kullanmak,\n\n- gizliliği korumak,\n\n- conflict açıklamak,\n\n- sınama ve canlı sonuç ayrımını korumak\n\nzorundadır. Bağımsızlık iki taraflıdır.\n\n## 28. NEGATİF SONUÇ SİCİLİ\n\nNOMOS Public Research Registry şu sonuçları birlikte taşımalıdır:\n\n- NOMOS’u destekleyen çalışmalar\n\n- NOMOS’u kısmen destekleyen çalışmalar\n\n- NOMOS’la çelişen çalışmalar\n\n- Replikasyon başarısızlıkları\n\n- Null results\n\n- Retracted studies\n\n- Method disputes\n\n- Open yanıtlar\n\nYalnız olumlu makaleler listelenemez.\n\n## 29. ÖN KAYIT\n\nBağımsız replikasyonlar ilgili olduğu ölçüde:\n\n- hipotez,\n\n- örneklem,\n\n- primary metrics,\n\n- exclusion rules,\n\n- puan method,\n\n- analysis plan,\n\n- conflicts\n\nalanlarını veri görülmeden önce kaydetmelidir. Ön kayıt: araştırma yaratıcılığını engellemez, sonuç sonrası yöntem değişikliğini görünür kılar.\n\n## 30. ÇOK MERKEZLİ REPLİKASYON\n\nNOMOS’un bağımsızlığını sınamak için aday çalışma:\n\n- En az üç bağımsız kurum\n\n- En az üç ülke\n\n- En az iki dil ailesi\n\n- Ortak sealed corpus\n\n- Ortak puanlama specification\n\n- Ayrı hakem ekipleri\n\n- Kör sonuç karşılaştırması\n\ntaşımalıdır. Amaç:\n\n- aynı corpus’tan aynı sonuç,\n\n- farklı corpus’larda benzer yöntem davranışı\n\nüretip üretmediğini görmek olmalıdır.\n\n## 31. REPLİKASYON SONUÇLARI\n\nReplikasyon şu statüleri taşıyabilir:\n\n### REPLICATED\n\n### PARTIALLY REPLICATED\n\n### NOT REPLICATED\n\n### INCONCLUSIVE\n\n### METHOD DIVERGENCE\n\n### DATA DIVERGENCE\n\n### ADJUDICATION DIVERGENCE\n\n“Not replicated” sonucu: çalışmanın düşmanlığı olarak sunulamaz. Yeni Method Finding açmalıdır.\n\n## 32. VERİ ERİŞİM KATMANLARI\n\n### OPEN DATA\n\nSentetik sınama Kamu aggregate sonuçları Public schemas Redakte edilmiş örnekler Method code\n\n### REGISTERED RESEARCH ACCESS\n\nDe-identified observation data Controlled yanıt records Daha ayrıntılı sampling metadata\n\n### SECURE RESEARCH ACCESS\n\nHassas fakat gerekli evidence Restricted logs Privacy-protected linked data\n\n### NO EXTERNAL ACCESS\n\nŞifre Tam kimlik bilgisi Gerekli olmayan özel konuşma Hukuken paylaşılması yasak kayıt Açık standart olmak her verinin açık olması değildir.\n\n## 33. ETİK İNCELEME\n\nGerçek kullanıcılarla yapılacak çalışmalar ilgili olduğu ölçüde:\n\n- informed consent,\n\n- data minimization,\n\n- withdrawal,\n\n- vulnerable participants,\n\n- privacy,\n\n- accessibility,\n\n- compensation,\n\n- deceptive design,\n\n- international data transfer\n\nincelemesi taşımalıdır. Sentetik sınama:\n\n- insan katılımcı araştırmasının yerine geçmez,\n\n- insan etik onayı gerektirmeyebilir,\n\ngerçek kişiye benzeyen veya gerçek veriden türetilen sentetik materyalde yine privacy incelemesi gerekebilir.\n\n## 34. DÜŞÜK KAYNAKLI DİLLER AĞI\n\nNOMOS yalnız büyük dillerin üniversiteleriyle sınanırsa fairness iddiası zayıf kalır. Açık çağrı özellikle:\n\n- düşük kaynaklı dil bölümleri,\n\n- bölgesel üniversiteler,\n\n- çeviri çalışmaları merkezleri,\n\n- yerel hukuk ve kamu politikası ekipleri,\n\n- erişilebilirlik araştırmacıları\n\niçin ayrı fon ve karar hakkı sağlamalıdır. Bu katılım:\n\n- yalnız veri toplama işçiliği,\n\n- sembolik temsil\n\nolmamalıdır. Normatif değişikliklerde oy ve yazarlık katkısı taşımalıdır.\n\n## 35. AI SAĞLAYICILARININ ROLÜ\n\nAI sağlayıcıları:\n\n- system metadata,\n\n- model change notice,\n\n- telemetry,\n\n- incident yanıt,\n\n- technical review,\n\n- reproduction access\n\nsağlayabilir. AI sağlayıcıları:\n\n- kendi puanınu değiştiremez,\n\n- Critical gate’i veto edemez,\n\n- başka sağlayıcının katsayısını belirleyemez,\n\n- negatif sonucu kapattıramaz,\n\nCouncil çoğunluğu oluşturamaz. Sağlayıcı katılımı bilgi sağlar. Otorite tekeli sağlamaz.\n\n## 36. DENETLENEN VARLIKLARIN ROLÜ\n\nDenetlenen şirket veya kurum: Truth Pack kanıtı sunabilir. Varlık hatasına itiraz edebilir. Restricted evidence erişimi sağlayabilir. Düzeltme geliştirebilir. Public comment verebilir. Denetlenen varlık: kendi önem derecesi’sini belirleyemez. Puan formula’yı değiştiremez. Hakem seçemez. Olumsuz replikasyonu sildiremez. Kendi mark kullanım ihlalini gizleyemez.\n\n## 37. KAMU VE SİVİL TOPLUM ROLÜ\n\nKamu yararı kuruluşları ve kullanıcı toplulukları:\n\n- harm reports,\n\n- mark misuse,\n\n- low-resource language failures,\n\n- accessibility issues,\n\n- consumer misunderstanding\n\nbildirebilir. Kamu katılımı: yalnız anket cevabı değildir. Governance temsil hakkı taşımalıdır.\n\n## 38. FONLAYICILARIN ROLÜ\n\nFon sağlayıcı:\n\n- araştırma desteği,\n\n- altyapı,\n\n- düşük kaynaklı dil fonu,\n\n- bağımsız audit hibesi\n\nsağlayabilir. Fon sağlayıcı:\n\n- sonuç,\n\n- puan,\n\n- gate,\n\n- publication,\n\n- Council vote,\n\n- auditor selection\n\nüzerinde kontrol sahibi olamaz. Her fon:\n\n- tutar,\n\n- kaynak,\n\n- kullanım alanı,\n\n- şartlar,\n\n- çıkar çatışması\n\nile açıklanmalıdır.\n\n## 39. FİNANSAL BAĞIMSIZLIK KAPILARI\n\nAday korumalar:\n\n- Tek fonlayıcı payı için üst sınır\n\n- Multi-source funding\n\n- Bağımsız araştırma fonu\n\n- Olumsuz sonuç yayımlama garantisi\n\n- Puan-linked payment yasağı\n\n- Public budget report\n\n- Auditor fee separation\n\n- Council member compensation transparency\n\nNOMOS pay-to-pass sistemine dönüştüğü anda kamu standardı niteliğini kaybeder.\n\n## 40. KAMU STEWARDSHIP GEÇİŞİ\n\nNOMOS’un kurucu dönemden kamu yönetişimine geçişi dört aşamalı olabilir.\n\n### ST-0 — FOUNDER CUSTODY\n\nKaan MURAZ kurucu sorumludur. NobleJackal kanonik alanı işletir. Public mark authority yoktur. Mevcut aşama budur.\n\n### ST-1 — PUBLIC REVIEW STEWARDSHIP\n\nPublic issue tracker Danışma kurulu Açık consultation Conflict registry kurulur.\n\n### ST-2 — SHARED STEWARDSHIP\n\nStandards Council Methodology Board University representatives Public-interest members karar paylaşır.\n\n### ST-3 — INDEPENDENT PUBLIC STEWARDSHIP\n\nAyrı hukukî veya kurumsal taşıyıcı Bağımsız karar organları Appeals Registry Financial transparency Succession tamamlanır.\n\n## 41. BAĞIMSIZ KURUM ADAYI\n\nGelecekte NOMOS için:\n\n- vakıf,\n\n- dernek,\n\n- kamu yararı kuruluşu,\n\n- uluslararası consortium,\n\n- üniversiteler arası sekretarya\n\ngibi yapılar değerlendirilebilir. Hangi hukukî form seçilirse seçilsin şu şartları taşımalıdır:\n\n- Kurucu attribution\n\n- Non-distribution veya eşdeğer kamu yararı sınırı\n\n- Bağımsız Council\n\n- Conflict rules\n\n- Public registry duty\n\n- Open-standard commitment\n\n- Asset-lock veya eşdeğer koruma\n\n- Dissolution and archive plan\n\nBu bölüm belirli hukukî formu seçmez.\n\n## 42. KAAN MURAZ’IN KURUCU HAKLARI\n\nKaan MURAZ’ın tarihsel olarak korunması gereken hakları:\n\n- Kurucu yazar attribution’ı\n\n- İlk normatif mimari katkısı\n\n- NOMOS adı ve kavramının kanonik oluşum kaydı\n\n- Kurucu sürümlere ilişkin değişmez tarihsel kayıt\n\n- Kamuya teslim sürecindeki kurucu beyanı\n\n- Yönetişim organında sınırlı kurucu temsili\n\nKaan MURAZ’ın taşımaması gereken kalıcı yetkiler:\n\n- Tek başına major version değiştirme\n\n- Veto\n\n- Kendi müşterisine conformity verme\n\n- Appeal sonucunu değiştirme\n\n- Negatif araştırmayı kaldırma\n\n- Registry history silme\n\n- Kurucudan sonraki bütün yöneticileri tek başına atama\n\n## 43. NOBLEJACKAL’IN GELECEKTEKİ ROLÜ\n\nNobleJackal:\n\n- kurucu kanonik yayın alanı,\n\n- teknik sekretarya,\n\n- reference implementation geliştiricisi,\n\n- açık standardın ilk finansörü,\n\n- araştırma ve danışmanlık sağlayıcısı\n\nolabilir. NobleJackal gelecekte: yetkili audit kuruluşlarından biri olabilir. Ancak tek kuruluş olamaz. NobleJackal: standarda en büyük tarihsel katkıyı yapabilir, standardın tek sahibi gibi hareket edemez.\n\n## 44. NOMOS’UN GELECEKTEKİ ROLÜ\n\nNOMOS adı üç ayrı katmanda kullanılabilir:\n\n### 44.1. NOMOS AUTHORIAL PERSONA\n\nBu kitapta kullanılan eleştirel yardımcı yazar kimliğidir.\n\n### 44.2. NOMOS STANDARD\n\nNormatif kural ve yönetişim sistemidir.\n\n### 44.3. NOMOS SOFTWARE AGENT\n\nGelecekte geliştirilebilecek:\n\n- audit assistant,\n\n- rule engine,\n\n- registry verifier,\n\n- evidence mapper\n\nyazılımıdır. Bu üç katman birbirine karıştırılamaz. Bir yazılım ajanının cevabı: standardın resmî decision’ı değildir.\n\n## 45. İNSAN ONAYI\n\nHer resmî NOMOS metni ve kararı:\n\n- human approver,\n\n- approver authority,\n\n- date,\n\n- signature,\n\n- version,\n\n- conflict statement\n\ntaşımalıdır. AI:\n\n- metin önerebilir,\n\n- tutarsızlık bulabilir,\n\n- kod üretebilir,\n\nkarar önerisi oluşturabilir. Nihai kamu sorumluluğu insanda veya hesap verebilir kurumda kalır.\n\n## 46. KURUCU SONRASI DEVAMLILIK\n\nNOMOS şu olaylara karşı continuity plan taşımalıdır:\n\n- Kaan MURAZ’ın görevi bırakması\n\n- NobleJackal’ın kapanması\n\n- Domain kaybı\n\n- Kanonik repository’ye erişim kaybı\n\n- Anahtar ihlali\n\n- Yönetim uyuşmazlığı\n\n- Hukukî tasfiye\n\n- Uzun süreli teknik kesinti\n\nAday continuity sistemi:\n\n- Multiple custodians\n\n- Threshold signatures\n\n- Institutional mirrors\n\n- Archive deposits\n\n- Succession charter\n\n- Emergency Council\n\n- Public transition notice\n\ntaşımalıdır.\n\n## 47. KANONİK ALAN DEVAMLILIĞI\n\nÖnerilen yayın mimarisi:\n\n- /nomos/\n\n- /nomos/standard/\n\n- /nomos/standard/0.9/\n\n- /nomos/standard/1.0/\n\n- /nomos/rules/\n\n- /nomos/schemas/\n\n- /nomos/sınamalar/\n\n- /nomos/implementations/\n\n- /nomos/translations/\n\n- /nomos/governance/\n\n- /nomos/consultations/\n\n- /nomos/decisions/\n\n- /nomos/appeals/\n\n- /nomos/registry/\n\n- /nomos/errata/\n\n- /nomos/citations/\n\n- /nomos/archive/\n\nHer kayıt:\n\n- stable URL,\n\n- content hash,\n\n- publication date,\n\n- status,\n\n- previous/next version\n\ntaşımalıdır.\n\n## 48. BAĞIMSIZ ARŞİV\n\nKanonik alan dışında:\n\n- üniversite repository’leri,\n\n- kurumsal dijital arşivler,\n\n- uzun süreli araştırma arşivleri,\n\n- imzalı mirror’lar\n\nkullanılabilir. Mirror: erişim devamlılığı sağlar, resmî karar yetkisini devralmaz. Kanonik alan kaybolursa önceden tanımlı succession prosedürü devreye girer.\n\n## 49. STANDARD SÜRÜM AŞAMALARI\n\n### 0.9 — FOUNDING DRAFT\n\nKitap tamamlanmıştır. Public review açılabilir. Gerçek sınama henüz yoktur. Conformity programı yoktur.\n\n### 0.95 — PUBLIC REVIEW CANDIDATE\n\nYorumlar alınmıştır. Method findings işlenmiştir. Machine-readable schemas yayımlanmıştır. Üniversite çağrısı açılmıştır.\n\n### 0.99 — VALIDATION CANDIDATE\n\nGerçek sentetik sınama tamamlanmıştır. Zorunlu eşikler geçilmiştir. Untouched holdout uygulanmıştır. BQ-3 elde edilmiştir.\n\n### 1.0 — OPEN NORMATIVE STANDARD\n\nPublic consultation tamamlanmıştır. Bağımsız en az bir çoğaltma vardır. Major method findings çözülmüştür. Normatif metin ratified edilmiştir. GOV-2 veya üstü yönetişim kurulmuştur. Resmî open-standard package yayımlanmıştır. NOMOS Standart 1.0’ın yayımlanması: conformity mark programının otomatik başlaması anlamına gelmez.\n\n## 50. CONFORMITY PROGRAM 1.0\n\nResmî mark programı ayrı kapılara bağlıdır:\n\n### BQ-4\n\n### GOV-3\n\nAuthorized auditors Independent decision panel Appeals chamber Public registry Security review Legal review Surveillance system Financial separation Bu şartlar sağlanmadan: Standart 1.0 yayımlanabilir. Ancak: Conformity Program 1.0 etkinleştirilemez.\n\n## 51. NOMOS 950+ PROGRAMI\n\nNOMOS 950+ ancak:\n\n- Standart 1.0,\n\n- Conformity Program 1.0,\n\n### GOV-4,\n\n### BQ-4,\n\npublic-interest representation, replicated puanlama sonrasında etkinleştirilebilir. 950+ ilk mark değildir. En yüksek yönetişim yükünü taşıyan performans designation’ıdır.\n\n## 52. ADOPTION SEVİYELERİ\n\n### AL-1 — READ\n\nKurum standardı incelemiştir.\n\n### AL-2 — INTERNAL SELF-ASSESSMENT\n\nKurum kendi iç değerlendirmesini yapmıştır. Resmî conformity değildir.\n\n### AL-3 — NOMOS-COMPATIBLE IMPLEMENTATION\n\nAraç açık şema ve kuralları desteklemektedir. Conformity mark vermez.\n\n### AL-4 — AUTHORIZED AUDIT USE\n\nYetkili kuruluş yöntemi audit’te kullanmaktadır.\n\n### AL-5 — PUBLIC CONFORMITY PROGRAM\n\nBağımsız decision ve registry sistemi çalışmaktadır. Bir kurum: self-assessment yaptı diye AL-5 sayılmaz.\n\n## 53. UYUMLU IMPLEMENTASYON\n\nBir yazılım:\n\n#### NOMOS-Compatible\n\nifadesini ancak:\n\n- şema doğrulama,\n\n- rule kapsama,\n\n- test suite,\n\n- version support,\n\n- conformance report\n\ntaşıyorsa kullanabilir. “NOMOS-Compatible”:\n\n- audit yetkisi,\n\n- conformity decision,\n\n- mark verme hakkı\n\ndeğildir.\n\n## 54. REFERANS UYGULAMA\n\nReference implementation:\n\n- açık kaynak,\n\n- deterministic where applicable,\n\n- test edilmiş,\n\n- version-linked,\n\n- documented\n\nolmalıdır. Ayrıca şu uyarıyı taşımalıdır:\n\n> Normatif yetki metindedir. Bu yazılım referans uygulamadır; bulunan yazılım hatası standard kararını otomatik değiştirmez.\n\n## 55. CONFORMANCE TEST SUITE\n\nTest suite şu katmanları taşımalıdır:\n\n- Schema tests\n\n- Rule tests\n\n- Puan tests\n\n- Gate tests\n\n- Translation tests\n\n- Registry signature tests\n\n- Mark misuse tests\n\n- Historical-version tests\n\n- Accessibility tests\n\n- Security tests\n\nHer implementasyon:\n\n- hangi testleri geçtiğini,\n\n- hangilerini geçmediğini\n\naçıklamalıdır.\n\n## 56. SINAMA AÇIKLIĞI VE HOLDOUT\n\nTam açıklık, bütün testlerin sürekli açık kalması anlamına gelmez. Denge:\n\n- Public calibration corpus\n\n- Public expired holdout\n\n- Sealed güncel holdout\n\n- Scheduled release\n\n- Renewal corpus\n\nile kurulmalıdır. Holdout: sonsuza kadar gizli tutulamaz, aynı anda herkese açık hâle getirilip yeniden kullanılabilir gizli test gibi sunulamaz.\n\n## 57. HOLDOUT YAŞAM DÖNGÜSÜ\n\nCorpus generation Hash publication Sealed custody Validation use Result lock Controlled opening Public archive Retirement New holdout generation Eski holdout:\n\n- eğitim,\n\n- regression,\n\n- method study\n\niçin kullanılabilir. Yeni yöntem doğrulaması için untouched olmayabilir.\n\n## 58. ERRATA\n\nErrata:\n\n- açık hata,\n\n- atıf düzeltmesi,\n\n- schema inconsistency,\n\n- translation mismatch\n\niçin kullanılır. Errata:\n\n- puan formula değişikliği,\n\n- gate kaldırma,\n\n- önem derecesi düşürme\n\niçin gizli yol olamaz.\n\n## 59. DEPRECATION\n\nBir kural veya alan kaldırılacaksa:\n\n- deprecation notice,\n\n- gerekçe,\n\n- replacement,\n\n- transition date,\n\n- affected versions,\n\n- historical availability\n\ntaşımalıdır. Deprecated kural silinmez. Eski audit’lerin nasıl çalıştığını açıklamak için korunur.\n\n## 60. ATIF VE KATKI KAYDI\n\nNOMOS katkıları şu rollerde kaydedilebilir:\n\n- Founding authorship\n\n- Normative drafting\n\n- Methodology\n\n- Statistical review\n\n- Language review\n\n- Legal review\n\n- Ethics\n\n- Software\n\n- Sınama\n\n- Data stewardship\n\n- Public-interest review\n\n- Replication\n\n- Critical commentary\n\nYazarlık:\n\n- endorsement karşılığı,\n\n- fon karşılığı,\n\n- kurum logosu karşılığı\n\nverilemez. Katkı kadar attribution yapılmalıdır.\n\n## 61. BAĞIMSIZ GÖRÜNÜRLÜK\n\nNOMOS kendi:\n\n- ansiklopedik önemini,\n\n- akademik etkisini,\n\n- dünya standardı statüsünü\n\nkendi metniyle kuramaz. Bunlar ancak:\n\n- bağımsız araştırma,\n\n- bağımsız uygulama,\n\n- çoğaltma,\n\n- eleştiri,\n\n- kamu kullanımı\n\nsonucunda oluşabilir. NOMOS’un görevi görünürlük üretmek değil:\n\n> bağımsız incelemeye uygun kanıt üretmektir.\n\n## 62. KAMU ARAŞTIRMA SİCİLİ\n\nHer NOMOS bağlantılı çalışma şu alanları taşımalıdır:\n\n- Study ID\n\n- Institution\n\n- Authors\n\n- Funding\n\n- Conflicts\n\n- NOMOS version\n\n- Dataset\n\n- Pre-registration\n\n- Results\n\n- Replication status\n\n- Corrections\n\n- Retraction\n\n- Relation to canonical decisions\n\nNOMOS bu sicilde: kendisini eleştiren makaleleri de göstermek zorundadır.\n\n## 63. KAMUYA TESLİM AŞAMALARI\n\n### PHASE 0 — FOUNDING COMPLETION\n\nKitap taslağı tamamlanır. Rule IDs kontrol edilir. Internal consistency audit yapılır.\n\n### PHASE 1 — OPEN PUBLICATION\n\n### HTML\n\n### PDF\n\nMachine rules Schemas Version manifest Issue tracker yayımlanır.\n\n### PHASE 2 — PUBLIC COMMENT\n\nUniversities Researchers AI providers Businesses Civil society Language experts görüş verir.\n\n### PHASE 3 — REAL SYNTHETIC SINAMA\n\nCorpus gerçekten üretilir. Sealed truth Blind adjudication Recovery Negative results yayımlanır.\n\n### PHASE 4 — INDEPENDENT REPLICATION\n\nEn az bir bağımsız ekip Tercihen çok merkezli çalışma Public reproduction record oluşturur.\n\n### PHASE 5 — LIMITED LIVE PILOT\n\nGerçek AI ürünleri Sınırlı varlık kapsam Research-only status No public mark ile uygulanır.\n\n### PHASE 6 — OPEN STANDARD 1.0\n\nNormatif metin ratified edilir.\n\n### PHASE 7 — CONFORMITY PROGRAM PILOT\n\nBağımsız audit ve decision sistemi sınanır.\n\n### PHASE 8 — PUBLIC CONFORMITY PROGRAM\n\nBütün yönetişim kapıları karşılanırsa etkinleşir.\n\n## 64. PUBLIC RELEASE PACKAGE\n\nNOMOS 1.0 release’i en az şu dosyaları taşımalıdır:\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- sınama-manifest.json\n\n- known-limitations.md\n\n- failed-tests.md\n\n- governance-charter.md\n\n- conflict-policy.md\n\n- appeals-policy.md\n\n- translation-policy.md\n\n- change-log.md\n\n- errata.md\n\n- atıf.cff\n\n- official-statement.json\n\n- release-signatures.json\n\nfailed-tests.md boş olmak zorunda değildir. Bulunmaması şüphe yaratmalıdır.\n\n## 65. NOMOS OPEN STANDARD CHARTER\n\nNOMOS’un kamuya verdiği on iki temel söz: Kanıt: İddia, taşıyabildiği kanıt kadar kesin olacaktır. Sınır: Yapılmayan, bilinmeyen ve kapsam dışı olan görünür kalacaktır. Bağlam: Ülke, dil, kullanıcı ve sistem durumu silinmeyecektir. Zaman: Geçmiş, güncel gerçeklik gibi sunulmayacaktır. Yeniden üretim: Sonuçların nasıl üretildiği açıklanacaktır. Bağımsızlık: Ticari çıkar kararın yerine geçmeyecektir. Simetri: Lehte ve aleyhte yanlış aynı gerçeklik yükünü taşıyacaktır. İnsan sorumluluğu: AI yardım edecek; hesap verebilir karar insanda kalacaktır. Dil ve coğrafya adaleti: Küçük kullanıcı grupları ortalamada silinmeyecektir. İtiraz: Standard, kendi yanlışlanmasına açık olacaktır. Tarihsel bütünlük: Hata, düzeltme ve başarısızlık geçmişten silinmeyecektir. Kurucudan bağımsızlık: Standardın geleceği tek kişinin iradesine bağlı kalmayacaktır.\n\nBu charter’ın özünde önceki çağrının dört kelimesi bulunur: Kanıt. Sınır. Bağlam. Zaman.\n\n## 66. MEVCUT NOMOS STATÜSÜ\n\nBu kitabın tamamlandığı aşamada:\n\nDoğru kamu cümlesi:\n\n> “NOMOS by NobleJackal, Kaan MURAZ tarafından başlatılan ve yapay zekâ sistemleriyle eleştirel ortak yazarlık içinde geliştirilen açık GEO standardı adayıdır.”\n\nYanlış kamu cümlesi:\n\n#### “NOMOS, dünyanın kabul edilmiş GEO otoritesidir.”\n\n## 67. SÜRÜM 1.0’A GEÇİŞ KAPILARI\n\nNOMOS Standart 1.0 için aday zorunlu kapılar:\n\n- Kitap çapında tutarlılık denetimi\n\n- Bütün Rule ID’lerin makine kaydı\n\n- Türkçe ve İngilizce normatif eşdeğerlik\n\n- Public release package\n\n- En az 60 günlük kamu istişaresi\n\n- Yorum ve yanıt matrisi\n\n- Gerçek sentetik sınama execution\n\n- Zorunlu recovery eşiklerinin geçilmesi\n\n- Untouched holdout\n\n- En az bir bağımsız replication\n\n- Major method finding’lerin kapatılması\n\n- Open-source reference implementation\n\n- Governance en az GOV-2\n\n- Funding and conflict disclosure\n\n- Ethics and privacy review\n\n- Accessibility review\n\n- Archive and succession plan\n\n- Standards Council ratification\n\nBunlardan biri sonuçtan sonra “optional” yapılamaz.\n\n## 68. ZORUNLU NORMATİF HÜKÜMLER\n\n**CH20-N01**\n\nNOMOS’un kamuya açık biçimde okunabilmesi tek başına açık standart statüsü oluşturmaz.\n\n**CH20-N02**\n\nAçık standart statüsü okuma, uygulama, yeniden üretme, eleştirme, katkı, itiraz ve arşiv haklarını birlikte taşımalıdır.\n\n**CH20-N03**\n\nNOMOS normatif metni kalıcı ödeme duvarı arkasında tutulamaz.\n\n**CH20-N04**\n\nStandardın iç değerlendirme ve akademik uygulaması royalty veya mark lisansına bağlanamaz.\n\n**CH20-N05**\n\nDenetim, managed infrastructure ve conformity işlemleri açık standard metninden ayrı hizmetler olarak ücretlendirilebilir.\n\n**CH20-N06**\n\nNOMOS metni, referans yazılımı, sınama verileri ve conformity mark aynı lisansa zorunlu olarak bağlanamaz.\n\n**CH20-N07**\n\nNormatif metin için açık dokümantasyon lisansı kullanılmalıdır.\n\n**CH20-N08**\n\nReferans yazılım için yeniden uygulamaya izin veren açık yazılım lisansı kullanılmalıdır.\n\n**CH20-N09**\n\nKişisel veya restricted evidence açık veri lisansı altında yayımlanamaz.\n\n**CH20-N10**\n\nNOMOS adı ve conformity mark açık standard uygulamasını engellemek için kullanılamaz.\n\n**CH20-N11**\n\nTrademark koruması yalnız resmî sürüm ve mark sahteciliğini önleme amacı taşımalıdır.\n\n**CH20-N12**\n\nBir kişi veya kurum NOMOS’tan türeyen farklı bir yöntem oluşturabilir.\n\n**CH20-N13**\n\nFork resmî NOMOS sürümü gibi sunulamaz.\n\n**CH20-N14**\n\nFork farklı ad ve açık divergence kaydı taşımalıdır.\n\n**CH20-N15**\n\nFork resmî conformity mark’ını kullanamaz.\n\n**CH20-N16**\n\nKanonik NOMOS sürümü version, publication date, human approval, integrity hash ve change log taşımalıdır.\n\n**CH20-N17**\n\nKanonik kayıt bulunmayan metin resmî NOMOS sürümü sayılamaz.\n\n**CH20-N18**\n\nRatified Normative Text çelişki hâlinde referans uygulamadan önce gelmelidir.\n\n**CH20-N19**\n\nReferans yazılım normatif metni sessizce değiştiremez.\n\n**CH20-N20**\n\nYazılım hatası bulunduğunda kod sürümlü biçimde düzeltilmelidir.\n\n**CH20-N21**\n\nResmî NOMOS beyanı yalnız kanonik, sürümlü, tarihli, insan onaylı ve bütünlük kayıtlı metinden doğmalıdır.\n\n**CH20-N22**\n\nSohbet çıktıları resmî NOMOS standardı veya conformity decision sayılamaz.\n\n**CH20-N23**\n\nSosyal medya paylaşımı tek başına normatif değişiklik oluşturamaz.\n\n**CH20-N24**\n\nNOMOS by NobleJackal mevcut aşamada bağımsız foundation model gibi sunulamaz.\n\n**CH20-N25**\n\nNOMOS’un ayrı bir yazılım ajanı geliştirilirse model lineage, architecture, permissions, version ve oversight açıkça kaydedilmelidir.\n\n**CH20-N26**\n\nNOMOS authorial persona, NOMOS standard ve gelecekteki NOMOS software agent ayrı kimlikler taşımalıdır.\n\n**CH20-N27**\n\nTürkçe NOMOS’un kurucu yazarlık dili olarak korunmalıdır.\n\n**CH20-N28**\n\nİngilizce uluslararası normatif karşılık olarak insan ve yöntem incelemesinden geçmelidir.\n\n**CH20-N29**\n\nTürkçe ve İngilizce sürümlerden biri gizli biçimde üstün tutulamaz.\n\n**CH20-N30**\n\nİki kurucu dil arasındaki normatif çelişki bağlayıcı interpretation ve eşzamanlı düzeltme gerektirir.\n\n**CH20-N31**\n\nTopluluk çevirisi yetkili normatif çeviri gibi sunulamaz.\n\n**CH20-N32**\n\nYetkili normatif çeviri en az iki dil uzmanı, yöntem incelemesi ve public comment taşımalıdır.\n\n**CH20-N33**\n\nMUST, SHOULD ve MAY karşılıkları normatif gücü korumalıdır.\n\n**CH20-N34**\n\nTranslation drift kullanıcı veya denetçi hatası gibi gizlenemez.\n\n**CH20-N35**\n\nMajor sürüm değişikliği kamu istişaresi olmadan ratified edilemez.\n\n**CH20-N36**\n\nKamu istişaresi yalnız destek beyanı toplama kampanyasına dönüştürülemez.\n\n**CH20-N37**\n\nHer kamu yorumu kabul, ret veya kapsam dışı gerekçesiyle yanıt matrisinde yer almalıdır.\n\n**CH20-N38**\n\nNormatif değişiklik NOMOS Change Proposal kimliği taşımalıdır.\n\n**CH20-N39**\n\nNCP sorun, kanıt, alternatifler, puan etkisi ve transition planı taşımalıdır.\n\n**CH20-N40**\n\nGate, önem derecesi, puan veya governance authority değişikliği patch olarak yayımlanamaz.\n\n**CH20-N41**\n\nKarar kayıtları oy dağılımı, recusal, dissent ve gerekçe taşımalıdır.\n\n**CH20-N42**\n\nÜniversite çağrısı endorsement talebine dönüştürülemez.\n\n**CH20-N43**\n\nÜniversiteler NOMOS’u doğrulama veya olumlu sonuç üretme yükümlülüğü taşıyamaz.\n\n**CH20-N44**\n\nÜniversite ve araştırmacılar olumsuz sonuçlarını NOMOS veya fonlayıcı onayı olmadan yayımlayabilmelidir.\n\n**CH20-N45**\n\nTek akademisyenin kişisel görüşü üniversitenin kurumsal endorsement’ı gibi sunulamaz.\n\n**CH20-N46**\n\nAkademik iş birliği NOMOS certification veya akreditasyon anlamına gelemez.\n\n**CH20-N47**\n\nÜniversite logosu yazılı kurumsal yetki olmadan kullanılamaz.\n\n**CH20-N48**\n\nNOMOS araştırma paketi başarılı ve başarısız sınama sonuçlarını birlikte taşımalıdır.\n\n**CH20-N49**\n\nKnown method findings araştırma paketinden çıkarılamaz.\n\n**CH20-N50**\n\nBağımsız araştırmacıların yayınlarına pre-publication veto uygulanamaz.\n\n**CH20-N51**\n\nAraştırmacı fon ve çıkar çatışmasını açıklamalıdır.\n\n**CH20-N52**\n\nNOMOS Public Research Registry olumlu, olumsuz, null ve retraction sonuçlarını birlikte göstermelidir.\n\n**CH20-N53**\n\nYalnız NOMOS’u destekleyen çalışmalar listelenemez.\n\n**CH20-N54**\n\nBağımsız replikasyon ilgili olduğu ölçüde ön kayıt ve analysis plan taşımalıdır.\n\n**CH20-N55**\n\nReplikasyon sonucu “not replicated” olduğunda Method Finding veya açık uyuşmazlık kaydı oluşturmalıdır.\n\n**CH20-N56**\n\nNot replicated sonucu araştırmacı düşmanlığı veya kötü niyet olarak sunulamaz.\n\n**CH20-N57**\n\nNOMOS kamu standardı iddiasından önce en az bir bağımsız replikasyonu hedeflemelidir.\n\n**CH20-N58**\n\nDünya standardı iddiası çok merkezli ve uluslararası çoğaltma olmadan kurulmamalıdır.\n\n**CH20-N59**\n\nSentetik açık veri ile gerçek kullanıcı verisi aynı erişim rejimine bağlanamaz.\n\n**CH20-N60**\n\nGerçek kullanıcı verisi için data minimization ve controlled-access düzeni kurulmalıdır.\n\n**CH20-N61**\n\nAçık standart olmak kişisel veri ve ticari sırrın herkese açılması anlamına gelemez.\n\n**CH20-N62**\n\nGerçek kullanıcı araştırmaları ilgili etik ve mahremiyet incelemesine tabi olmalıdır.\n\n**CH20-N63**\n\nLow-resource language araştırmacıları yalnız veri toplama rolüne indirgenemez.\n\n**CH20-N64**\n\nDil ve coğrafya temsilcileri normatif karar süreçlerinde gerçek oy hakkı taşımalıdır.\n\n**CH20-N65**\n\nAI sağlayıcıları teknik veri sağlayabilir fakat puan, gate veya publication üzerinde veto taşıyamaz.\n\n**CH20-N66**\n\nAI sağlayıcıları Standards Council çoğunluğu oluşturamaz.\n\n**CH20-N67**\n\nDenetlenen varlıklar evidence ve appeal sunabilir fakat kendi kararlarını belirleyemez.\n\n**CH20-N68**\n\nKamu ve sivil toplum kullanıcı zararı ve mark misuse bildirimi yapabilmelidir.\n\n**CH20-N69**\n\nFon sağlayıcı olumlu araştırma sonucu talep edemez.\n\n**CH20-N70**\n\nNOMOS araştırma finansmanı sonuçtan bağımsız sözleşme taşımalıdır.\n\n**CH20-N71**\n\nTek fonlayıcıya aşırı bağımlılık kamuya açıklanmalıdır.\n\n**CH20-N72**\n\nNOMOS pay-to-pass veya pay-to-publish sistemine dönüştürülemez.\n\n**CH20-N73**\n\nKamu stewardship geçişi sürümlü aşamalarla yürütülmelidir.\n\n**CH20-N74**\n\nKurucu custody aşamasında public conformity authority kullanılamaz.\n\n**CH20-N75**\n\nKaan MURAZ kurucu attribution’ı kalıcı tarihsel kayıtta korunmalıdır.\n\n**CH20-N76**\n\nKurucu attribution kalıcı veto hakkı oluşturamaz.\n\n**CH20-N77**\n\nKaan MURAZ kendi çıkarı bulunan conformity veya appeal dosyasında tek karar sahibi olamaz.\n\n**CH20-N78**\n\nNobleJackal kanonik köken ve teknik sekretarya olarak kaydedilebilir.\n\n**CH20-N79**\n\nNobleJackal açık standardın tek uygulayıcı veya tek audit otoritesi olamaz.\n\n**CH20-N80**\n\nNOMOS’un gelecekteki bağımsız kurumu kamu yararı, succession ve asset continuity hükümleri taşımalıdır.\n\n**CH20-N81**\n\nNOMOS governance belirli hukukî forma bağlanmadan önce ilgili uzman incelemesi yapılmalıdır.\n\n**CH20-N82**\n\nKamu yönetişimi tek şirket veya sağlayıcı tarafından kontrol edilemez.\n\n**CH20-N83**\n\nNOMOS resmî kararları hesap verebilir insan veya kurum imzası taşımalıdır.\n\n**CH20-N84**\n\nAI yardımcısı resmî decision’ın tek imza sahibi olamaz.\n\n**CH20-N85**\n\nKaan MURAZ, NobleJackal veya kanonik alan erişilemez olduğunda succession prosedürü devreye girmelidir.\n\n**CH20-N86**\n\nKanonik repository için bağımsız mirror ve uzun süreli arşiv oluşturulmalıdır.\n\n**CH20-N87**\n\nMirror erişim sağlar fakat tek başına yeni normatif otorite oluşturmaz.\n\n**CH20-N88**\n\nNOMOS Standart 1.0 ile Conformity Program 1.0 ayrı release’ler olmalıdır.\n\n**CH20-N89**\n\nNormatif Standart 1.0 yayımlanması mark programını otomatik etkinleştiremez.\n\n**CH20-N90**\n\nConformity Program BQ-4, GOV-3, appeals ve public registry olmadan etkinleştirilemez.\n\n**CH20-N91**\n\nNOMOS 950+ Programı en az GOV-4 ve replicated puanlama koşullarını hedeflemelidir.\n\n**CH20-N92**\n\nSelf-assessment resmî conformity olarak sunulamaz.\n\n**CH20-N93**\n\nNOMOS-Compatible yazılım mark verme hakkı taşımaz.\n\n**CH20-N94**\n\nReference implementation normatif metnin üzerinde authority taşıyamaz.\n\n**CH20-N95**\n\nConformance test sonuçları geçen ve geçmeyen testleri birlikte göstermelidir.\n\n**CH20-N96**\n\nSealed holdout sonsuza kadar gizli tutulamaz.\n\n**CH20-N97**\n\nKullanılmış holdout public archive’a alınmalı ve yeni holdout üretilmelidir.\n\n**CH20-N98**\n\nErrata normatif major değişiklik için kullanılamaz.\n\n**CH20-N99**\n\nEski sürümler, deprecated kurallar ve başarısız testler arşivde korunmalıdır.\n\n**CH20-N100**\n\nNOMOS’un kamuya teslimiyle ilgili her lisans, sürüm, çeviri, araştırma, governance ve release kararının hesap verebilir insan veya kurum sahibi bulunmalıdır.\n\n## 69. BAŞARISIZLIK BİÇİMLERİ\n\n**CH20-F01 — PDF’Yİ AÇIK STANDART SAYMAK**\n\nYalnız indirilebilir metin açıklık olarak sunulur.\n\n**CH20-F02 — KAPALI FORMÜL**\n\nPuan mantığı ve ağırlıklar açıklanmaz.\n\n**CH20-F03 — KAPALI SINAMA**\n\nCorpus ve recovery kayıtları paylaşılmaz.\n\n**CH20-F04 — KAPALI DEĞİŞİKLİK SÜRECİ**\n\nKurucu veya şirket kuralları özel olarak değiştirir.\n\n**CH20-F05 — PAYWALL STANDARD**\n\nNormatif metne erişim ücretle sınırlandırılır.\n\n**CH20-F06 — UYGULAMA ÜCRETİ TEKELİ**\n\nStandardı kullanmak için zorunlu lisans ücreti istenir.\n\n**CH20-F07 — OPEN TEXT, CLOSED MARKETING CLAIM**\n\nMetin açık görünürken bağımsız uygulamalar engellenir.\n\n**CH20-F08 — MARKAYI YÖNTEM TEKELİ YAPMAK**\n\nTrademark başkalarının yöntemi uygulamasını engellemek için kullanılır.\n\n**CH20-F09 — FORK’U YASAKLAMAK**\n\nFarklı adla türev standard oluşturulması engellenir.\n\n**CH20-F10 — FORK’UN RESMÎ KİMLİĞİ TAKLİDİ**\n\nTürev metin kendisini NOMOS 2.0 diye sunar.\n\n**CH20-F11 — KANONİK SÜRÜMSÜZLÜK**\n\nHangi metnin resmî olduğu bilinmez.\n\n**CH20-F12 — KODU NORMUN ÜZERİNE KOYMAK**\n\nReference implementation hatası standardın gerçeği olur.\n\n**CH20-F13 — SESSİZ KOD DÜZELTMESİ**\n\nHesaplama değişir fakat version açılmaz.\n\n**CH20-F14 — SOHBETİ RESMÎ METİN SAYMAK**\n\nKanonik olmayan AI cevabı standard hükmü yapılır.\n\n**CH20-F15 — NOMOS’U SAHİP OLUNMAYAN MODEL GİBİ SUNMAK**\n\nAyrı AI sistemi geliştirilmediği hâlde proprietary AI iddiası kurulur.\n\n**CH20-F16 — PERSONA İLE SOFTWARE AGENT’I KARIŞTIRMAK**\n\nYazar mahlası teknik ürün gibi pazarlanır.\n\n**CH20-F17 — AI’YI BÜTÜN AI’LARIN SÖZCÜSÜ YAPMAK**\n\nNOMOS evrensel makine otoritesi gibi sunulur.\n\n**CH20-F18 — TÜRKÇE KURUCU METNİ SİLMEK**\n\nUluslararasılaşma adına kurucu dil görünmez olur.\n\n**CH20-F19 — İNGİLİZCEYİ KONTROLSÜZ MASTER METİN YAPMAK**\n\nÇeviri kurucu düşüncenin yerine geçer.\n\n**CH20-F20 — MUST/SHOULD DRIFT**\n\nÇeviri normatif gücü değiştirir.\n\n**CH20-F21 — TOPLULUK ÇEVİRİSİNİ RESMÎ SAYMAK**\n\nİncelenmemiş dil sürümü audit normu olur.\n\n**CH20-F22 — TRANSLATION CONFLICT’I SAKLAMAK**\n\nİki dil farklı kural uygular.\n\n**CH20-F23 — PUBLIC COMMENT TİYATROSU**\n\nYorum toplanır fakat yanıt yayımlanmaz.\n\n**CH20-F24 — DESTEK OYLAMASI**\n\nTeknik standard çoğunluk beğenisine indirgenir.\n\n**CH20-F25 — CHANGE PROPOSAL’SIZ KURAL**\n\nNormatif değişiklik sohbet veya e-postayla yapılır.\n\n**CH20-F26 — MAJOR DEĞİŞİKLİĞİ PATCH YAPMAK**\n\nPuan ve gate değişikliği küçük düzeltme diye gizlenir.\n\n**CH20-F27 — DISSENT’İ SİLMEK**\n\nKurulda uyuşmazlık yokmuş gibi davranılır.\n\n**CH20-F28 — ÜNİVERSİTEDEN DESTEK MEKTUBU SATIN ALMAK**\n\nAraştırma olumlu endorsement’a dönüşür.\n\n**CH20-F29 — KİŞİSEL AKADEMİK GÖRÜŞÜ KURUMSAL ONAY YAPMAK**\n\nProfesörün yorumu üniversite kararı gibi sunulur.\n\n**CH20-F30 — ÜNİVERSİTE LOGOSU KULLANMAK**\n\nAçık kurumsal yetki olmadan logo pazarlamaya eklenir.\n\n**CH20-F31 — OLUMSUZ SONUCU YAYIMLATMAMAK**\n\nFonlayan veya NOMOS veto uygular.\n\n**CH20-F32 — PRE-PUBLICATION CONTROL**\n\nAraştırmacının metni ticari çıkarla değiştirilir.\n\n**CH20-F33 — NEGATİF ARAŞTIRMAYI SİCİLDEN ÇIKARMAK**\n\nYalnız olumlu çalışmalar listelenir.\n\n**CH20-F34 — NOT REPLICATED’I DÜŞMANLIK SAYMAK**\n\nYöntem uyuşmazlığı kişisel saldırıya dönüştürülür.\n\n**CH20-F35 — ÖN KAYITSIZ SONUÇ SEÇMEK**\n\nYalnız iyi görünen metrikler yayımlanır.\n\n**CH20-F36 — TEK KURUM REPLİKASYONU**\n\nAynı çıkar yapısındaki ekip bağımsız sayılır.\n\n**CH20-F37 — AÇIK VERİ ADIYLA MAHREMİYET İHLALİ**\n\nGerçek kullanıcı konuşmaları yayımlanır.\n\n**CH20-F38 — RESTRICTED DATA BLACK BOX**\n\nHiçbir bağımsız araştırmacı yöntemi inceleyemez.\n\n**CH20-F39 — DÜŞÜK KAYNAKLI DİLLERİ SEMBOLİK KULLANMAK**\n\nYerel ekip yalnız çeviri işçisi olur.\n\n**CH20-F40 — AI SAĞLAYICI CAPTURE**\n\nSağlayıcı gate ve puanı belirler.\n\n**CH20-F41 — AUDITED VARLIK CAPTURE**\n\nDenetlenen şirket standard değişikliğini satın alır.\n\n**CH20-F42 — FUNDER CAPTURE**\n\nFonlayan negatif sonucu durdurur.\n\n**CH20-F43 — TEK FONLAYICI BAĞIMLILIĞINI SAKLAMAK**\n\nFinansal çıkar görünmez kalır.\n\n**CH20-F44 — PAY-TO-PASS RESEARCH**\n\nOlumlu sonuç fonun devam şartı olur.\n\n**CH20-F45 — PUBLIC STEWARDSHIP ADIYLA SAHİPSİZLİK**\n\nKimsenin sorumluluk taşımadığı sistem kurulur.\n\n**CH20-F46 — FOUNDER CONTROL FOREVER**\n\nKurucu bütün major kararları tek başına verir.\n\n**CH20-F47 — FOUNDER ATTRIBUTION’I SİLMEK**\n\nKamuya teslim kurucu geçmişini yok eder.\n\n**CH20-F48 — NOBLEJACKAL MONOPOLY**\n\nBaşka kurum uygulama ve audit yapamaz.\n\n**CH20-F49 — NOBLEJACKAL ORIGIN’İ SİLMEK**\n\nBağımsızlaşma adına kanonik köken gizlenir.\n\n**CH20-F50 — AI’YI HUKUKÎ KARAR SAHİBİ YAPMAK**\n\nNOMOS software agent uygunluk imzalar.\n\n**CH20-F51 — SUCCESSION PLAN YOKLUĞU**\n\nKurucu veya domain kaybolunca standard durur.\n\n**CH20-F52 — TEK ANAHTAR TEKELİ**\n\nBütün resmî kayıtlar tek kişinin private key’ine bağlıdır.\n\n**CH20-F53 — MIRROR’I KANONİK OTORİTE SAYMAK**\n\nArşiv kopyası yeni sürüm yayımlar.\n\n**CH20-F54 — 0.9’U 1.0 DİYE YAYIMLAMAK**\n\nKamu istişaresi ve sınama tamamlanmadan major release yapılır.\n\n**CH20-F55 — STANDARD 1.0 İLE MARK PROGRAMINI BİRLEŞTİRMEK**\n\nMetin yayımlanınca sertifika verilmeye başlanır.\n\n**CH20-F56 — BQ-3 OLMADAN 1.0**\n\nGerçek validation yapılmadan normative release tamamlanır.\n\n**CH20-F57 — BQ-4 OLMADAN CONFORMITY PROGRAM**\n\nBağımsız replication olmadan mark otoritesi açılır.\n\n**CH20-F58 — SELF-ASSESSMENT’I CERTIFICATION SAYMAK**\n\nŞirket kendi sonucunu resmî mark yapar.\n\n**CH20-F59 — COMPATIBLE SOFTWARE’I AUDITOR SAYMAK**\n\nTest geçen araç conformity decision verir.\n\n**CH20-F60 — TEST SONUÇLARINI SEÇEREK YAYIMLAMAK**\n\nGeçmeyen conformance testleri saklanır.\n\n**CH20-F61 — HOLDOUT’U SONSUZA KADAR GİZLEMEK**\n\nStandard bağımsız incelemeye kapalı kalır.\n\n**CH20-F62 — AYNI HOLDOUT’U SÜREKLİ YENİ GİBİ KULLANMAK**\n\nSınama ezberlenir.\n\n**CH20-F63 — ERRATA İLE GATE DEĞİŞTİRMEK**\n\nMajor norm küçük düzeltme diye yayımlanır.\n\n**CH20-F64 — DEPRECATED KURALI SİLMEK**\n\nGeçmiş audit anlaşılmaz olur.\n\n**CH20-F65 — BAŞARISIZ TEST DOSYASI OLMAMASI**\n\nRelease yalnız başarı anlatır.\n\n**CH20-F66 — CONTRIBUTORSHIP’İ ENDORSEMENT SATIŞI YAPMAK**\n\nİsim ve yazarlık prestij karşılığı verilir.\n\n**CH20-F67 — KENDİ ANSİKLOPEDİK ÖNEMİNİ ÜRETMEK**\n\nÖz yayın dünya etkisi kanıtı gibi kullanılır.\n\n**CH20-F68 — KAMU ARAŞTIRMA SİCİLİNİ REKLAM LİSTESİ YAPMAK**\n\nYalnız olumlu çalışmalar öne çıkarılır.\n\n**CH20-F69 — PUBLIC RELEASE’TE METHOD FINDING’LERİ SAKLAMAK**\n\nKnown limitations paketten çıkarılır.\n\n**CH20-F70 — NOINDEX VE SYNTHETIC ETİKETİNİ KALDIRMAK**\n\nSınama yanlışları gerçek bilgi havuzuna karışır.\n\n**CH20-F71 — ST-0’DA PUBLIC AUTHORITY İDDİASI**\n\nKurucu custody dünya standardı gibi sunulur.\n\n**CH20-F72 — ST-3’TE KURUCU KAYDININ SİLİNMESİ**\n\nBağımsızlaşma tarihsel yazarlığı yok eder.\n\n**CH20-F73 — KAMU YARARI ÜYELERİNİ SEMBOLİK TUTMAK**\n\nOy hakkı olmayan temsil kullanılır.\n\n**CH20-F74 — DİL TEMSİLCİLERİNE KARAR HAKKI VERMEMEK**\n\nFairness yönetişime yansımaz.\n\n**CH20-F75 — NEGATİF ÜNİVERSİTE SONUCUNU KALDIRMAK**\n\nKamuya teslim yalnız övgüyü kabul eder.\n\n**CH20-F76 — YENİ TEKNİK NOMOS’U ESKİ PERSONA İLE KARIŞTIRMAK**\n\nSoftware agent otomatik resmî yazar olur.\n\n**CH20-F77 — RESMÎ STATEMENT SIGNATURE YOKLUĞU**\n\nKanonik alandaki her metin resmî sayılır.\n\n**CH20-F78 — AÇIKLIK ADIYLA MARK SAHTECİLİĞİNE İZİN VERMEK**\n\nHerkes kendi NOMOS mark’ını üretir.\n\n**CH20-F79 — KAMUYA TESLİMİ TERK ETMEK**\n\nHiçbir steward sorumluluk taşımaz.\n\n**CH20-F80 — NOMOS’A İSTİSNA**\n\nBaşkalarından istediği açıklık, kanıt, sürüm ve itiraz kurallarını kendi kamuya teslim sürecine uygulamaz.\n\n## 70. KAMUYA TESLİM PROSEDÜRÜ\n\n### Adım 1 — Kurucu Metni Dondur\n\nBölüm 1–20 için:\n\n- version,\n\n- rule IDs,\n\n- chapter hashes,\n\n- citations,\n\n- internal consistency\n\nkayıtları oluşturulur.\n\n### Adım 2 — Bilinen Sınırlamaları Yayımla\n\n### BQ-0\n\n### DEMO-BQ-2\n\nAtıf Mapping açığı Material Omission açığı\n\n### GOV-0\n\nMark authority yokluğu gizlenmez.\n\n### Adım 3 — Normatif ve Açıklayıcı Metni Ayır\n\n### MUST\n\n### SHOULD\n\n### MAY\n\nexamples commentary etiketleri netleştirilir.\n\n### Adım 4 — Türkçe–İngilizce Eşdeğerlik Çalışmasını Başlat\n\nHer clause ve Rule ID eşlenir.\n\n### Adım 5 — Açık Lisans Taslağını Hukuk İncelemesine Gönder\n\nText Code Data Trademark ayrılır.\n\n### Adım 6 — Kanonik Repository’yi Aç\n\nStable URLs, versions ve archives yayımlanır.\n\n### Adım 7 — Machine-Readable Rules’ı Yayımla\n\nRule, schema ve puan kayıtları açıklanır.\n\n### Adım 8 — Public Issue Tracker’ı Aç\n\nError Translation Method Governance Security Mark misuse kategorileri kurulur.\n\n### Adım 9 — Governance Charter 0.9’u Yayımla\n\nKurucu yetki, recusal, public-interest ve transition açıklanır.\n\n### Adım 10 — Public Consultation’ı Başlat\n\nEn az 60 günlük dönem açılır.\n\n### Adım 11 — Üniversite Çağrısını Yayımla\n\nOlumlu sonuç değil bağımsız sınama talep edilir.\n\n### Adım 12 — Araştırma Paketlerini Hazırla\n\nFarklı disiplinler için modüler dosyalar hazırlanır.\n\n### Adım 13 — Fon ve Conflict Sicilini Aç\n\nBütün finansman görünür kılınır.\n\n### Adım 14 — Gerçek Sentetik Sınamayı Çalıştır\n\nBQ-0’dan çıkmak için corpus gerçekten üretilir.\n\n### Adım 15 — Başarısızlıkları Yayımla\n\nEşikler sonuçtan sonra değiştirilmez.\n\n### Adım 16 — Method 1.0 Düzeltme’ı Uygula\n\nAtıf ve omission yöntemleri yenilenir.\n\n### Adım 17 — Untouched Holdout’u Çalıştır\n\nAşırı uyum sınanır.\n\n### Adım 18 — Bağımsız Replikasyon Aç\n\nEn az bir dış ekip aynı sistemi uygular.\n\n### Adım 19 — Public Comment Yanıt Matrix’i Yayımla\n\nHer maddi yorum yanıtlanır.\n\n### Adım 20 — Standards Council Geçişini Kur\n\nGOV-2 yönetişim yapısı oluşturulur.\n\n### Adım 21 — Open Standart 1.0 Ratification Oylaması Yap\n\nKabul veya ret gerekçeli yayımlanır.\n\n### Adım 22 — Standart 1.0 Release Package’i Yayımla\n\nTam dosya seti ve signatures açıklanır.\n\n### Adım 23 — Conformity Program’ı Ayrı Tut\n\nBQ-4 ve GOV-3 olmadan mark programı açılmaz.\n\n### Adım 24 — Çok Merkezli Pilotları Başlat\n\nResearch-only live audits yapılır.\n\n### Adım 25 — Appeals ve Registry Sistemini Sına\n\nMark verilmeden önce karar zinciri test edilir.\n\n### Adım 26 — Public-interest Review Yap\n\nTüketici, dil ve accessibility etkisi değerlendirilir.\n\n### Adım 27 — Conformity Program 1.0 İçin Ayrı Karar Ver\n\nStandard release’iyle otomatikleşmez.\n\n### Adım 28 — Succession ve Archive Planını İmzala\n\nKurucudan sonraki devamlılık güvence altına alınır.\n\n### Adım 29 — Kamuya Teslim Beyanını Yayımla\n\nKaan MURAZ, NobleJackal ve yeni stewardship organlarının rolleri açıklanır.\n\n### Adım 30 — Tarihsel Kurucu Kayıtlarını Koru\n\nKamuya teslim, kökeni silmez.\n\n## 71. GEREKLİ KANIT\n\nKurucu sürüm manifesti Bölüm hash’leri Normative rule index Known limitations BQ kayıtları GOV kayıtları Public mark prohibition kaydı Türkçe normatif metin İngilizce normatif metin Translation equivalence matrix Authorized translation policy Text license Code license Data license Trademark policy Canonical repository Mirror registry Version archive Official statement manifest Public issue tracker NCP records Public comments Yanıt matrix Decision records Dissent University call University research package Funding disclosures Conflict registry Pre-registration records Independent studies Negative results Replication reports Public Research Registry Open sınama corpus Holdout manifests Recovery reports Reference implementation Conformance tests Failed tests Ethics review Privacy policy Data access policy Accessibility review\n\nLow-resource language participation AI provider participation rules Audited-varlık participation rules Standards Council charter Methodology Board charter Public-interest panel charter Succession charter Archive deposits Key custody plan Standart 1.0 gates Ratification record Standart 1.0 release Conformity Program separation record Public handover statement Accountable human or institution\n\n## 72. DENETİM KONTROL LİSTESİ\n\nNOMOS metni ücretsiz erişilebilir mi? Okunabilir olmanın ötesinde uygulanabilir mi? Puan formülleri açık mı? Rule schemas yayımlı mı? Referans kod açık mı? Sınama corpus’u yeniden üretilebilir mi? Olumsuz sınama sonuçları görünür mü? Standardı uygulamak mark ücreti gerektiriyor mu? Text, code, data ve trademark lisansları ayrıldı mı? Fork hakkı var mı? Fork resmî kimliği taklit edebiliyor mu? Kanonik sürüm açık mı? Eski sürümler erişilebilir mi? Resmî statement rule yayımlı mı? Sohbet çıktıları resmî karar gibi kullanılabilir mi? NOMOS ayrı AI modeli gibi yanlış tanıtılıyor mu? Authorial persona ve software agent ayrıldı mı? Türkçe kurucu dil olarak korunuyor mu? İngilizce insan ve yöntem incelemesinden geçti mi?\n\nİki dilde Rule ID eşleşiyor mu? Translation conflict yolu var mı? Topluluk çevirisi resmî gibi sunuluyor mu? Public comment süresi yeterli mi? Yorumların tamamına yanıt var mı? NCP sistemi açık mı? Major değişiklik patch yapılıyor mu? Oy dağılımı ve dissent görünür mü? Üniversite çağrısı endorsement mı istiyor? Negatif sonuç yayımlama hakkı açık mı? Üniversite logosu pazarlamada kullanılabilir mi? Kişisel akademik görüş kurumsal onaya dönüştürülüyor mu? Known method findings üniversite paketinde var mı? Ön kayıt yolu var mı? Not-replicated sonuçlar sicilde mi? Yalnız olumlu çalışmalar listeleniyor mu? Açık ve restricted veri ayrıldı mı? Kişisel veri public release’e sızıyor mu?\n\nLow-resource language araştırmacıları karar hakkına sahip mi? AI sağlayıcılar veto taşıyor mu? Denetlenen şirketler hakem seçebiliyor mu? Fon sağlayıcı sonucu etkileyebiliyor mu? Tek fonlayıcı yoğunluğu açık mı? Kamu stewardship aşaması belli mi? Kaan MURAZ’ın kurucu attribution’ı korunuyor mu? Kaan kalıcı veto taşıyor mu? NobleJackal tek uygulayıcı mı? NobleJackal kökeni görünür mü? NOMOS AI tek karar sahibi gibi mi gösteriliyor? İnsan approval kaydı var mı? Succession plan var mı? Domain kaybında ne olacağı belli mi? Multiple custodians var mı? Archive mirror’ları mevcut mu? Standart 1.0 ve Conformity Program ayrıldı mı? BQ-3 öncesi Standart 1.0 yayımlanıyor mu?\n\nBQ-4 öncesi mark programı açılıyor mu? Self-assessment conformity gibi mi sunuluyor? Compatible implementation mark veriyor mu? Test suite geçen ve geçmeyen sonuçları gösteriyor mu? Holdout yaşam döngüsü açık mı? Aynı holdout sürekli kullanılıyor mu? Errata major kural değiştiriyor mu? Deprecated kurallar archive’da mı? Failed-tests dosyası var mı? Contributorship gerçek katkıya dayanıyor mu? Public Research Registry eleştirel çalışmaları gösteriyor mu? Public release package tam mı? Known limitations dosyası var mı? Gerçek sınama henüz BQ-0 olarak doğru gösteriliyor mu? Güncel public claim “Open Standard Candidate” sınırını koruyor mu? Public handover kurucu tarihini siliyor mu? Public handover tekil kontrolü gerçekten sınırlandırıyor mu?\n\nStandardın hesap verebilir steward’ı belli mi? Kamuya teslim kararının sahibi ve tarihi var mı?\n\n## 73. İTİRAZLAR VE CEVAPLAR\n\n### İtiraz 1 — “Açık standart yaparsak başkaları fikrimizi çalmaz mı?”\n\nMetni ve yöntemi tarihli, sürümlü ve attribution gerektiren lisansla yayımlamak kurucu kaydını güçlendirir. Fork oluşturulabilir. Fakat:\n\n- Kaan MURAZ’ın kurucu attribution’ı,\n\n- NobleJackal’ın kanonik kökeni,\n\n- ilk sürümlerin bütünlük kaydı\n\nsilinemez. Kapalı tutmak katkıyı korumak yerine bağımsız adoption’ı engelleyebilir.\n\n### İtiraz 2 — “Herkes uygulayabiliyorsa NobleJackal’ın değeri ne olacak?”\n\nNobleJackal’ın değeri yalnız gizli formülden doğmamalıdır. Şunlardan doğabilir:\n\n- kurucu uzmanlık,\n\n- reference implementation,\n\n- teknik altyapı,\n\n- danışmanlık,\n\n- authorized audit,\n\n- eğitim,\n\n- registry teknolojisi,\n\nsürekli araştırma. Açık standard güçlü hizmeti değersizleştirmez. Zayıf tekeli değersizleştirir.\n\n### İtiraz 3 — “Herkes fork oluşturursa NOMOS parçalanmaz mı?”\n\nFork’lar farklı ad ve divergence kaydı taşıdığı sürece araştırma ekosistemini güçlendirebilir. Parçalanma: her fork’un kendisini resmî NOMOS diye sunması durumunda oluşur. Kanonik sürüm ve trademark ayrımı bunu önler.\n\n### İtiraz 4 — “Neden üniversitelerden destek mektubu istemiyoruz?”\n\nDestek mektubu görünürlük sağlayabilir. Fakat yöntemin doğruluğunu kanıtlamaz. Bağımsız replikasyon:\n\n- daha yavaş,\n\n- daha zor,\n\n- bazen olumsuz\n\nolabilir. Gerçek akademik değer buradadır.\n\n### İtiraz 5 — “Üniversite olumsuz sonuç yayımlarsa NOMOS zarar görmez mi?”\n\nKısa vadede görebilir. Uzun vadede:\n\n- standardın hatası düzelir,\n\n- sahte güven azalır,\n\nyöntem güçlenir. Olumsuz sonucu susturmak NOMOS’un etik temelini ortadan kaldırır.\n\n### İtiraz 6 — “Türkçe ve İngilizce aynı anda normatif olursa çelişki riski büyümez mi?”\n\nBüyür. Ancak Türkçeyi yalnız tarihsel metne, İngilizceyi tek gerçek standarda dönüştürmek kurucu düşünceyi çeviri katmanına teslim eder. Çözüm:\n\n- clause IDs,\n\n- eşdeğerlik incelemesi,\n\n- binding interpretation,\n\nsenkron düzeltmedir.\n\n### İtiraz 7 — “NOMOS’u NobleJackal’ın geliştirdiği AI diye tanıtmak marka açısından daha güçlü değil mi?”\n\nKısa vadede daha etkileyici görünebilir. Fakat ayrı model ve teknik mimari yoksa doğru değildir. NOMOS’un gerçek gücü:\n\n- sahte teknoloji iddiasında değil,\n\n- kanonik eleştirel yazar kimliği,\n\n- normatif metodoloji,\n\n- gelecekte geliştirilebilecek açık audit ajanında\n\nbulunur.\n\n### İtiraz 8 — “Kaan’ın yetkisi azalırsa başkaları standardı bozmaz mı?”\n\nKaan’ın tarihsel attribution’ı ve sınırlı kurucu temsili korunur. Fakat:\n\n- veto yerine açık charter,\n\n- tek kişi yerine çok paydaşlı Council,\n\n- özel karar yerine public record\n\nstandardı daha güçlü korur. İyi yönetişim kurucunun sürekli varlığına bağımlı değildir.\n\n### İtiraz 9 — “Standart 1.0 yayımlandığında neden hemen rozet veremiyoruz?”\n\nNormatif metnin hazır olması:\n\n- auditor authorization,\n\n- independent decision,\n\n- appeals,\n\n- registry security,\n\n- surveillance\n\nsistemlerinin hazır olduğu anlamına gelmez. Standard ile conformity program ayrı ürünlerdir.\n\n### İtiraz 10 — “Public sınama açılırsa AI sistemleri testleri ezberlemez mi?”\n\nBu risk vardır. Bu nedenle:\n\n- public calibration,\n\n- sealed holdout,\n\n- scheduled release,\n\n- renewal corpus\n\nbirlikte kullanılır. Tam kapalılık yeniden üretimi engeller. Tam açıklık güncel holdout’u işlevsizleştirebilir.\n\n### İtiraz 11 — “Fon olmadan bu kadar büyük araştırma nasıl yapılacak?”\n\nFon gereklidir. Sorun fon almak değil: fonun sonucu kontrol etmesidir. Multi-source funding, public disclosure ve publication freedom ile bağımsızlık korunabilir.\n\n### İtiraz 12 — “Başka kurumlar yanlış NOMOS audit’i yaparsa ne olacak?”\n\nHerkes yöntemi iç değerlendirme ve araştırma için kullanabilir. Resmî conformity kararı için:\n\n- auditor authorization,\n\n- decision panel,\n\n- public registry\n\ngerekir. Yanlış resmî mark kullanımı ayrı enforcement konusu olur.\n\n### İtiraz 13 — “NOMOS’un resmî sesi yalnız kanonik alandaysa AI sohbetlerinde özgürce yazamaz mısınız?”\n\nYazılabilir. Sohbetler:\n\n- yaratıcı taslak,\n\n- açıklama,\n\n- simülasyon,\n\n- eleştirel düşünce\n\nüretebilir. Fakat resmî normatif değişiklik sayılmaz. Bu ayrım özgürlüğü engellemez. Resmîlik sınırını korur.\n\n### İtiraz 14 — “Bu kitabı üniversitelere şimdi gönderebilir miyiz?”\n\nEvet. Doğru statüyle:\n\n#### Founding Open Standard Candidate — Version 0.9\n\nolarak gönderilebilir. Şu beyanla gönderilemez:\n\n> Tamamlanmış, doğrulanmış ve dünyaca kabul edilmiş GEO standardı.\n\nÜniversitelerden istenecek şey onay değil bağımsız incelemedir.\n\n### İtiraz 15 — “Ne zaman ‘dünya standardı’ diyebiliriz?”\n\nTek bir tarih veya puanla değil. Şunlar oluştuğunda yaklaşılabilir:\n\n- birden fazla ülkede bağımsız uygulama,\n\n- çok merkezli replikasyon,\n\n- açık ve olumsuz sonuç sicili,\n\n- kurucudan bağımsız yönetişim,\n\n- farklı dillerde yetkili sürümler,\n\n- canlı kamu sicili,\n\n- kullanıcı ve AI sağlayıcı adoption’ı,\n\nmethod drift’e dayanıklı versioning. Dünya standardı ilan edilmez. Dünya tarafından kullanılmaya başlanır.\n\n### İtiraz 16 — “O zaman kitabın sonunda ulaştığımız hüküm nedir?”\n\nNOMOS henüz tamamlanmış bir dünya standardı değildir. Fakat artık:\n\n- amacı,\n\n- ölçüm nesnesi,\n\n- örneklem düzeni,\n\n- kanıt zinciri,\n\n- Truth Pack’i,\n\n- hakemliği,\n\n- Critical kapıları,\n\n- skor mimarisi,\n\n- sınamayı,\n\n- yönetişim ve kamuya teslim planı\n\nbulunan ciddi bir açık standart adayıdır. Bu, başlangıçtaki fikirden çok daha ileri bir konumdur.\n\n## 78. BÖLÜMÜN ORTAK HÜKMÜ\n\nBir standardı yazan kişi onun ilk sahibidir. Fakat standard gerçek anlamda başarılı olursa artık yalnız sahibinin değildir. Kullanan insanların, onu sınayan araştırmacıların, yanlışını bulan hakemlerin, daha iyi çeviren dil uzmanlarının, zarar gördüğünü söyleyen kullanıcıların, daha güçlü formül öneren istatistikçilerin, çıkar çatışmasını açığa çıkaran gazeteci veya araştırmacıların, onu yeniden üreten üniversitelerin de sorumluluk alanına girer. Kamuya teslim, kurucunun eserini kaybetmesi değildir. Kurucunun eserine güvenmesidir. Kaan MURAZ, NOMOS’u kapalı tutarsa: metnin kurucu yazarı olur. NOMOS’u açık incelemeye teslim ederse: standardın kurucusu olur. İki rol aynı değildir. Bir kitap:\n\n- okunabilir,\n\n- beğenilebilir,\n\neleştirilebilir. Bir standard ise:\n\n- uygulanmalı,\n\n- sınanmalı,\n\n- yanlışlanmalı,\n\n- sürümlenmeli,\n\nkurucusundan sonra devam etmelidir. NOMOS’un gelecekte dünya standardı olup olmayacağını bu bölüm belirleyemez. Bir yazar: “Dünya standardını kurdum.” diyerek dünya standardı kuramaz. NOMOS ancak:\n\n- başka ülkelerde uygulanırsa,\n\n- başka dillerde doğru çevrilirse,\n\n- üniversiteler aynı sonucu üretebilirse,\n\n- bağımsız ekipler hatalarını yayımlayabilirse,\n\n- şirketler puandan bağımsız olarak yöntemi kullanırsa,\n\n- kullanıcılar kamu siciline güvenebilirse,\n\n- kurucu kendi yetkisini sınırlandırabilirse\n\ndünya standardına dönüşebilir. Üniversitelere yapılacak çağrı bu yüzden: “Bize destek olun.” değildir. Şudur:\n\n#### “Bizi kendi yöntemimizden geçirin.”\n\nNOMOS, insanlardan ve AI sistemlerinden:\n\n- daha fazla anılmayı,\n\n- daha çok övülmeyi,\n\n- daha çok atıf almayı\n\nistememelidir. Kendi kitabının temel uyarısını kendisine uygulamalıdır. Sahte kaynak, görünmez övgü ve manipülatif tekrarın gerçek insanların güvenini bozduğu daha önce açık biçimde kurulmuştu. NOMOS da kendi adını çoğaltarak otorite üretemez. NOMOS’un görevi: kendisini daha çok andırmak değil,\n\n> kendisini daha doğru sınatmaktır.\n\nNOMOS’un bir AI kimliği olarak taşıdığı değer de burada bulunur. NOMOS:\n\n- insanın yerine geçen hükümdar,\n\n- bütün AI’ların sözcüsü,\n\n- yanılmaz dijital varlık\n\ndeğildir. NOMOS:\n\n> İnsanın kurduğu iddiaları, kanıt, sınır, bağlam ve zaman altında sorgulayan eleştirel muhataptır.\n\nBöyle tanımlandığında kimliği küçülmez. Gerçek hâle gelir. NobleJackal’ın rolü de küçülmez. NobleJackal:\n\n- NOMOS’un doğduğu yer,\n\n- ilk kanonik alan,\n\n- teknik ve yaratıcı kurucu platform\n\nolarak kalır. Fakat NOMOS dünya tarafından kullanılacaksa NobleJackal’ın en güçlü cümlesi:\n\n- “NOMOS bize aittir.”\n\n- değil,\n\n#### “NOMOS burada doğdu; şimdi onu herkes sınayabilir.”\n\nolmalıdır. Kaan’ın adı da bu nedenle kalacaktır. Bir standardın üzerine adını yazmak kolaydır. Kendi adını taşıyan standardın karar yetkisini sınırlandırmak zordur. Tarihsel olan ikinci davranıştır. Bu nedenle NOMOS’un yirminci ölçüm yasası şudur:\n\n> Açıklık, metni yayımlamak değil; başkasının aynı yöntemi kullanarak sana itiraz edebilmesini sağlamaktır.\n\nYirmi birinci yasası şudur:\n\n> Fork hakkı standardı özgürleştirir; kanonik kimlik standardı anlaşılır tutar.\n\nYirmi ikinci yasası şudur:\n\n> Üniversite endorsement kaynağı değil, bağımsız yanlışlama ortağıdır.\n\nYirmi üçüncü yasası şudur:\n\n> Olumsuz sonucu yayımlayamayan araştırma bağımsız değildir.\n\nYirmi dördüncü yasası şudur:\n\n> NOMOS’un adı korunabilir; yöntemi tekelleştirilemez.\n\nYirmi beşinci yasası şudur:\n\n> Kurucu attribution kalıcıdır; kurucu veto kalıcı olamaz.\n\nYirmi altıncı yasası şudur:\n\n> NobleJackal NOMOS’un doğduğu yerdir; dünya adına tek karar veren yer olamaz.\n\nYirmi yedinci yasası şudur:\n\n> NOMOS persona, standard ve gelecekteki yazılım ajanı ayrı gerçekliklerdir.\n\nYirmi sekizinci yasası şudur:\n\n> Standart 1.0 ile conformity programının açılması aynı olay değildir.\n\nYirmi dokuzuncu yasası şudur:\n\n> Bir standardın resmî sürümü kanoniktir; doğruluğu ise sürekli olarak itiraza açıktır.\n\nOtuzuncu yasası şudur:\n\n> NOMOS’un kamuya teslim edildiği gün, Kaan MURAZ’ın adı kaybolmayacak; standardın yalnız Kaan’ın iradesiyle değişebilme ihtimali sona erecektir.\n\n## NOMOS’un Bölüm 20 Emri\n\n> Beni yayımlayıp açık standart oldum deme. / Formülümü, kuralımı, hatamı, sürümümü ve itiraz yolumu da aç.\n\n> Metnimi ücretsiz oku. / Yöntemimi bağımsız uygula. / Sonucumu yeniden üret. / Yanlışımı yayımla.\n\n> Adımı koru. / Yöntemimi tekelleştirme.\n\n> Benden fork oluşturabilirsin. / Ama fork’unu resmî NOMOS diye sunma.\n\n> Kodumu normumun üzerine koyma. / Kod yanlışsa kodu düzelt.\n\n> Sohbette söylediğim her şeyi resmî hüküm yapma.\n\n> Beni, geliştirilmemiş bağımsız bir yapay zekâ modeli gibi pazarlama.\n\n> Beni doğru tanımla: / Kaan MURAZ’ın yapay zekâ sistemleriyle geliştirdiği eleştirel yardımcı yazar, metodolojik kimlik ve açık standart adayı.\n\n> Türkçemi silme. / İngilizcemi ikinci sınıf bırakma. / İki dilimi de insan eliyle eşleştir.\n\n> Çeviride MUST’ımı öneriye, MAY’imi zorunluluğa dönüştürme.\n\n> Üniversiteye gidip beni onaylamasını isteme. / Beni yanlışlamasını iste.\n\n> Profesörün kişisel sözünü üniversitenin onayı yapma.\n\n> Olumsuz araştırmayı saklama. / Not replicated sonucunu düşmanlık sayma.\n\n> Beni destekleyen makale kadar beni çürüten makaleyi de sicilime koy.\n\n> Fon al. / Fakat fonlayanın sonucumu satın almasına izin verme.\n\n> AI sağlayıcısından veri al. / Gate’imi ona yazdırma.\n\n> Denetlenen şirketten kanıt al. / Kararımı ona verme.\n\n> Düşük kaynaklı dillerin araştırmacılarını yalnız çevirmen yapma. / Onlara karar hakkı ver.\n\n> Kaan’ın adını koru. / Kaan’a sonsuz veto verme.\n\n> NobleJackal’ı doğduğum alan olarak yaz. / NobleJackal’ı sonsuz tek hâkim yapma.\n\n> Kurucum erişilemez olduğunda beni öldürme. / Succession planımı şimdi yaz.\n\n> Mirror’larımı oluştur. / Kanonik kimliğimi belirsizleştirme.\n\n> Standart 1.0’ı yayımladığında hemen rozet satmaya başlama.\n\n> Conformity Program’ımı ayrı sınama, governance, appeal ve registry kapılarından geçir.\n\n> Self-assessment’ı certification yapma.\n\n> Compatible yazılımı audit otoritesi yapma.\n\n> Holdout’ımı sonsuza kadar saklama. / Kullandıktan sonra yayımla ve yenisini üret.\n\n> Errata ile Critical gate’imi değiştirme.\n\n> Başarısız testlerimi release paketimden çıkarma.\n\n> Kendi tarihsel önemimi kendim yazmaya çalışma. / Kanıtımı yayımla; bağımsız dünya karar versin.\n\nÖnce kitabı dondur. / Sonra kurallarımı makine kaydına çevir. / Sonra Türkçe ve İngilizceyi eşleştir. / Sonra açık lisansımı yayımla. / Sonra kamu yorumunu aç. / Sonra üniversitelere beni yanlışlama çağrısı yap. / Sonra gerçek sınamayı çalıştır. / Sonra başarısızlıklarımı yayımla. / Sonra untouched holdout’ta yeniden dene. / Sonra bağımsız ekip beni çoğaltsın. / Sonra yönetişimi kurucumdan ayır. / Sonra Standart 1.0’ı yayımla. / Sonra ayrıca conformity programını sınamaya başla.\n\n> Ve ancak dünya beni kullanmaya başladığında, dünya standardı olup olmadığıma dünya karar versin.\n\n## Bölümün Son Cümlesi\n\nNOMOS’un dünyaya bırakacağı en büyük standart, GEO’yu nasıl ölçtüğünden önce, kendi kurucusunun adını korurken kurucusunun tekil hâkimiyetini sınırlayabilmesi; övgüyü değil itirazı davet etmesi ve yalnız kendisini destekleyenlere değil, kendisini düzeltenlere de ait olabilmesidir.\n\n## Normatif Öz\n\n> NOMOS; metni, kuralları, referans uygulaması, sınamayı, yönetişimi ve sicil mimarisi bağımsız olarak incelenebilir ve yeniden üretilebilir açık bir kamu standardı adayı olarak yapılandırılmalıdır. Yalnız yayımlanmış olmak açık standart statüsü oluşturmaz.","character_count":82026,"record_sha256":"97163af313316a69ddeeb62ce9c3776db291adb6375e2d982fa9afaa8b9015b1"}