使い方
- インストールコマンドをコピーし、自分の環境へ導入する前にソースを確認します。
- 必要なツール、認証情報、対応環境を原文で確認します。
- 入力と成果物を指定し、出力を資料と照合します。
npx skills add https://github.com/yogsoth-ai/de-anthropocentric-research-engine --skill estimate-effective-evidence-count開始前の確認
- 導入にはモデル契約、API枠、ファイルへのアクセス許可は含まれません。
- スター数や導入数は活動の指標であり、独立した品質・安全性試験ではありません。
リポジトリの原文
見出し、例、コード、表、リンク、参照画像を含む原文を表示しています。
estimate-effective-evidence-count
Purpose
Estimate independent evidence count after discounting dependence and correlation.
Input contract
yaml
required: [evidence_paths, dependence_structure]
optional: [correlation_estimates, nominal_count]
constraints: [dependence assumptions and uncertainty must be explicit]Procedure
- Count nominal paths and trace shared dependencies.
- Assign dependence classes or correlations.
- Estimate N_eff and sensitivity to dependence assumptions.
Output contract
yaml
produces: [nominal_count, dependence_map, effective_count, sensitivity_range]
delta_fields: [findings, evidence_updates, uncertainties, decisions]Quality gates
- Report N and N_eff separately; include a range when dependence is uncertain.
Failure and counterexamples
Do not inflate N_eff by counting repeated sources or shared models as independent.
Provenance map
- resolved: independent-convergence-audit
