feat(ict,#16682): statut épistémique en tête — tranche 1 (13 notebooks, strates 1-3)

MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-01-PhiTrajectories-Python.ipynb

@@ -48,6 +48,14 @@
     "conclusion."
    ]
   },
+  {
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+   "id": "96aa2f7a",
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+   "source": [
+    "> **Statut épistémique** — **Établi** : La trajectoire de Φ oscille sans asymptote unique sur l'attracteur. Portée et détail dans la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md)."
+   ]
+  },
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    "id": "982d42e5",

MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-02-SelfSortingMorphogenesis-Python.ipynb

@@ -52,6 +52,14 @@
     "### Durée estimée : 45 minutes\n"
    ]
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+   "source": [
+    "> **Statut épistémique** — **Établi** : Le tri auto-organisé exhibe une *compétence for free* (auto-réparation, délai de gratification). Portée et détail dans la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md)."
+   ]
+  },
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MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-03-RobustnessDelayedGratification-Python.ipynb

@@ -44,6 +44,14 @@
     "résultat réel** — pas le résultat espéré."
    ]
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+   "source": [
+    "> **Statut épistémique** — **Établi** : La dégradation gracieuse et le délai de gratification sont quantifiables. Portée et détail dans la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md)."
+   ]
+  },
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MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-05-CausalEmergence-Python.ipynb

@@ -42,6 +42,14 @@
     "> **`Python 3 (PyPhi/IIT)`** (env conda `pyphi`). Cf [IIT-01-IntroToPyPhi](../IIT-01-IntroToPyPhi.ipynb)."
    ]
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+   "source": [
+    "> **Statut épistémique** — **Établi** : L'émergence causale (Hoel) est discriminante entre échelles. Portée et détail dans la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md)."
+   ]
+  },
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MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-06-SortingToTPM-CausalEmergence-Python.ipynb

@@ -23,6 +23,14 @@
     "> *Causal Emergence 2.0* (Erik Hoel, [arXiv:2503.13395](https://arxiv.org/abs/2503.13395), 2025)."
    ]
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+   "source": [
+    "> **Statut épistémique** — **Établi** : La TPM estimée depuis les trajectoires de tri permet l'émergence causale multi-échelles. Portée et détail dans la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md)."
+   ]
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    "id": "ict6-intro",

MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-07-ScaleFreeSignatures-Python.ipynb

@@ -45,6 +45,14 @@
     "caractéristique ; (4) auto-similarite et effondrement d'echelle ; (5) trois exercices."
    ]
   },
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+   "id": "bc900db5",
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+   "source": [
+    "> **Statut épistémique** — **Établi** : Le tri *paraît* scale-free mais possède une taille caractéristique. Portée et détail dans la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md)."
+   ]
+  },
   {
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    "id": "67d511f5",

MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-09-AgencyRegeneration-Python.ipynb

@@ -61,6 +61,14 @@
     "M. Levin sur la regeneration et le « setpoint » morphologique."
    ]
   },
+  {
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+   "id": "bf43f43c",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "> **Statut épistémique** — **Établi** : L'agence est mesurable comme *gain de réparation* (RD − diffusion) après `do(·)`. Portée et détail dans la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md)."
+   ]
+  },
   {
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MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-10-CatastropheGrammar.ipynb

@@ -56,6 +56,14 @@
     "barreaux honnetement en section 6."
    ]
   },
+  {
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+   "id": "7e7ae71a",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "> **Statut épistémique** — 3 claims, verdicts distingués :\n> - **Établi** : Le métathéorème (comptage d'équilibres ne change qu'aux plis) clôt la strate 2.\n> - **Fortement soutenu** : `p̂` *gagne* en anticipation sur trajectoire lisse, *perd* sur dérive/créneau.\n> - **Spéculatif** : La correspondance sémiophysique (Ch.2 Thom) : pivots ↔ transitions, verbe SVO ↔ lacet, anticipation ↔ `p̂`.\n> Portée et détail dans la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md)."
+   ]
+  },
   {
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MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-11-CausalAgencyProfiles.ipynb

@@ -37,6 +37,14 @@
     "Le fil conducteur reste la **régime-dépendance** découverte au Cran A (ICT-10, `p̂`) : une capacité peut être réelle dans un régime et illusoire ailleurs. Ici, le « régime » est l'échelle d'observation."
    ]
   },
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+   "source": [
+    "> **Statut épistémique** — **Spéculatif** : L'échelle méso-émergente est l'échelle privilégiée pour l'agence. Portée et détail dans la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md)."
+   ]
+  },
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@@ -1005,7 +1013,7 @@
     "tags": []
    },
    "source": [
-    "---\n",
+    "***\n",
     "*ICT-11 — Profils d'agence causale. Epic #4588, strate 3. Suite : ICT-12 (champs de valence et animats), ICT-13 (stratégies comme formes stables). Voir [ICT-0-Framing](ICT-0-Framing.md) pour le cadrage de la série.*"
    ]
   }

MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-12-ValenceFieldsAndAnimats.ipynb

@@ -50,6 +50,14 @@
     "**Kernel** : Python 3 (numpy CPU pur, gel GPU respecte). Module : `ict/valence.py`.\n"
    ]
   },
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+   "source": [
+    "> **Statut épistémique** — **Établi** : `p̂` est régime-dépendant (capture x4 sur balistique rapide, perd sur erratique). Portée et détail dans la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md)."
+   ]
+  },
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MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-12b-LearnedValence.ipynb

@@ -31,6 +31,14 @@
     "Le fait qu'acquisition et extinction partagent la **même règle** (l'erreur de prédiction) est précisément ce qui rend la valence *réversible* — pas deux systèmes, un seul qui s'adapte au signe de l'erreur. C'est la différence avec un simple compteur d'apparitions (qui ne s'éteindrait jamais).\n"
    ]
   },
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+   "source": [
+    "> **Statut épistémique** — **Établi** : La valence est **apprise** (Rescorla-Wagner), transférable et **distincte** de la prédiction `p̂` (banc désincarné). Portée et détail dans la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md)."
+   ]
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MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-12c-PregnanceAnimat.ipynb

@@ -25,6 +25,14 @@
     "L'enjeu scientifique : une fois incarnée, la valence et la prédiction se dissocient-elles encore ? Ou l'incarnation les recolle-t-elle en un seul signal de poursuite ? La réponse passe par une **matrice de dissociation**, pas un printout par mesure."
    ]
   },
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+   "source": [
+    "> **Statut épistémique** — **Établi** : Incarné, `p̂` et `π` se **dissocient** : erratique détruit `p̂` mais le conditionnement tient. Portée et détail dans la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md)."
+   ]
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MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-13-AxelrodStrategicMorphodynamics.ipynb

@@ -52,6 +52,14 @@
     "**Kernel** : Python 3 (numpy CPU pur). Module : `ict/strategic_morphodynamics.py`.\n"
    ]
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+   "source": [
+    "> **Statut épistémique** — 5 claims (4 Gates + verdict global), tous **Établi** :\n> - TFT et Grim co-domident le tournoi Axelrod.\n> - Le seuil de coopération soutenable colle au Folk theorem.\n> - Sous bruit d'exécution, la réciprocité active (TFT) est le point de rupture.\n> - Les bassins d'invasion dépendent de la fraction initiale.\n> - La robustesse stratégique est **fonction du régime**, pas intrinsèque.\n> Portée et détail dans la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md)."
+   ]
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@@ -1834,4 +1842,4 @@
  },
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  "nbformat_minor": 5
-}
+}