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Scoring

Score brut​

Le score brut n'est plus saisi à la main : il est dérivé déterministiquement des critères (la donnée canonique de base, avec preuves et confiance). La formule appliquée est la moyenne de chaque groupe de critères, pondérée par les poids de critères :

raw_score = 0.25 × moyenne(critères communs)
          + 0.40 × moyenne(critères spécifiques à la théorie)
          + 0.35 × moyenne(critères propres à la couche)

(poids = model_metadata.json:default_criteria_weights.)

Conséquences :

  • les critères (criteria_scores) sont la source de vérité unique ; modifier un score = modifier ses critères, pas le raw_score ;
  • raw_score est réaligné par scripts/migrate_raw_from_criteria.py et vérifié par un gate (validate_model.py) : tout raw_score qui diverge de ses critères au-delà de la tolérance d'arrondi fait échouer le build ;
  • l'implémentation de référence est compute_scores.derive_raw_from_criteria (Python), mirroirée côté client par deriveRawFromCriteria dans src/utils/scoring.ts.

Score normalisé​

Le score normalisé est généré :

score_normalisé(théorie) = raw_score(théorie) / somme(raw_scores du groupe) × 100

Limite : non-exclusivité et non-exhaustivité​

La normalisation à 100 % suppose implicitement que les familles théoriques sont mutuellement exclusives et exhaustives. Elles ne le sont pas : réalisme, libéralisme, constructivisme, etc. se chevauchent et n'épuisent pas le réel. Un score normalisé est donc une part relative dans l'ensemble de théories retenu, jamais une « part du monde ».

En conséquence :

  • le score brut (intensité analytique indépendante, 0-100, dérivé des critères) doit rester consultable partout ;
  • l'interface propose une bascule Brut / Normalisé ; le mode brut est rendu en lignes non empilées pour rappeler que les intensités sont indépendantes et peuvent se chevaucher ;
  • les vues normalisées portent un avertissement explicite de non-exclusivité.

Pondération des critères​

Défaut V1 :

{
  "common_criteria": 0.25,
  "theory_specific_criteria": 0.40,
  "layer_specific_criteria": 0.35
}

Synthèse​

Défaut V1 :

{
  "strategic_reality": 0.60,
  "political_doctrine": 0.25,
  "academic_influence": 0.15
}

Les poids sont modifiables dans l’interface, mais toute variation forte doit afficher l’écart avec le profil par défaut.