Fix(notebooks,#17040): redressement densite paquet P01 — CaseStudies/Diagnostic-Medical, 3 paires consolidees (organe 0)

[myia-po-2023]

Grain: MED/notebook-python — lane myia-po-2023:CoursIA — prev: MED/notebook-python #19912

See #17040 (paquet P01 — tranche livrée, la campagne poursuit sur les autres paquets)

Tranche P01 — CaseStudies/Diagnostic-Medical (3 findings -> 0)

Mesure preflight (check_split_reading_cells.py, head 7db78cb4e0) : 3 generic_pair sur 2 carnets ; Oncology-Planning (solution + student) mesurés clean — rien à y faire, consigné ici pour clore le paquet.

Carnet	Finding	Geste	Ids de cellules
Diagnostic-Medical/student	generic_pair [32,33]	Consolidation : « Lecture ancrée — Validation et tests » + « Lecture ancrée — Architecture du système » fusionnées en une lecture « Validation et architecture du système » (corps verbatim, en-tête combiné)	lecture-validation-004 (gardé) + lecture-architecture-003 (absorbé)
Diagnostic-Medical/student	generic_pair [35,36]	Consolidation : « Lecture ancrée — Perspectives d'Application Clinique » absorbée en ouverture de la cellule « Analyse Comparative et Conclusion » (une seule cellule de clôture)	lecture-perspectives-006 (gardé) + 0b753e08 (absorbé)
Diagnostic-Medical/solution	generic_pair [43,44]	Consolidation : lecture sur la sortie de la suite de tests + section « Analyse Comparative et Conclusion » fusionnées en une cellule immédiatement après la sortie lue (règle 1 : une sortie = au plus une lecture)	lecture-tests-automatises (gardé) + 0b753e08 (absorbé)

Conformité garde-fous #17040

• Markdown-only : cellules code, outputs, execution_count, metadata et ids byte-identiques (chirurgie raw-text, assert code_before == code_after dans le patcheur, nbformat.validate OK).
• Sémantique préservée : aucun contenu supprimé — les 6 corps de cellules sont conservés verbatim (ou en-têtes combinés) ; detect_md_content_loss : 0 finding, caractères normalisés 15638->15654 (student) et 16309->16309 (solution).
• Origine mesurée : tout CaseStudies naît de fix(closure-dossier,#15578): lire body PR depuis timeline au lieu de gh pr view #18666 (commit 70b0932df5, 2026-10-02) — les paires scindées existaient à la création des carnets, pas de remplissage ajouté sur du contenu antérieur ; la consolidation s'applique donc sans suppression de contenu préexistant.
• Organe objectif : check_split_reading_cells.py rend 0 finding sur les 4 carnets du paquet (2 modifiés + 2 mesurés clean).

Validation

• check_split_reading_cells.py : student clean, solution clean (3 findings -> 0).
• detect_md_content_loss.py --check : 0 finding sur les deux carnets modifiés.
• Pre-commit H.3 : Passed (les carnets ne portent aucune modification de cellule code).
• Diff : 2 fichiers, +10/−46, markdown-only.

🤖 Generated with Claude Code

[github-actions]

Golden-Set Execution (H.7 P3)

✅ 9/9 notebooks passed (certified reproducible)

Notebook	Status	Time
2.1-Workflow-ML.ipynb	✅ SUCCESS	4.5s
2.2-Descente-de-gradient.ipynb	✅ SUCCESS	4.4s
2.3-Regression-lineaire-logistique.ipynb	✅ SUCCESS	5.1s
2.4-Arbres-Forets-Ensembles.ipynb	✅ SUCCESS	4.9s
Search-01-StateSpace.ipynb	✅ SUCCESS	3.6s
SL-1-LogicalLearning.ipynb	✅ SUCCESS	2.6s
RL-04-Bandits-Manchots-Python.ipynb	✅ SUCCESS	20.2s
GameTheory-04c-NashExistence-Python.ipynb	✅ SUCCESS	3.2s
GameTheory-13d-Optimistic-CFR-Python.ipynb	✅ SUCCESS	12.2s

Pinned lockfile: scripts/notebook_tools/golden_set.lock.txt (H.7 P3, axe A #4208)

[github-actions]

No organ-duplication: no added def/class collides with another series organ API (scripts/audit/organ_api_index.yaml).

Detector: python scripts/audit/detect_organ_duplication.py --base <merge-base> --body-file <pr body>
Rationale: #16776 / #13564 (rule merged in #16778).

[github-actions]

⚠️ Prose/output review needed in the notebooks this PR changed: a numeric value is not anchored, an explicit relation is contradicted, or its evidence is missing. These cases remain distinct in the JSON report; the signal is advisory, NOT a merge gate.

Scope = notebooks CHANGED in this PR, not the whole corpus. Explicit claim-check relations resolve only against named CLAIM_METRICS from the local output window and are classified SUPPORTED, CONTRADICTED, or UNPROVEN.
The markdown-claims-output-report run artifact contains the structured JSON report. See python scripts/check_markdown_claims_output.py --help for re-running locally.
Detector rationale: c.290 / c.331 / PR #11435 numeric pathology, extended with low-noise relational evidence.

[github-actions]

Notebook outputs-required (H.4 schema): PASS (every code cell carries an outputs: list)

[github-actions]

Notebook PR Validation: PASS

• Notebooks checked: 2
• Code cells validated: 29
• Result: All passed

Checks: H.1 (no errors), H.3 (execution_count), C.1 (no banned patterns)
Non-Python kernels (.NET/Lean): C.1 + errors only (execution_count advisory)
QuantConnect notebooks: C.1 + errors only (require QC Cloud for execution)

[jsboige]

[ADJOINT PREFLIGHT]
schema: 1
lane: myia-po-2026:CoursIA-3
pr: 19928
head: bbd1f84
complete: true
body: read
comments-reviewed: 5
reviews-reviewed: 0
threads-reviewed: 0
threads-unresolved: 0
surfaces-sha256: d2fb95b571da125a52420bb1af6659e79f5831e1e7a8c7b1377716c7327cfbbe
diff-files: 2
diff-additions: 10
diff-deletions: 46
checks: BLOCKED
b0: clear
scope: pass
domain: pass
verdict: BLOCKED
organ: check_adjoint_prevalidation.py
organ-command: python scripts/check_adjoint_prevalidation.py --derive-verdict 19928
organ-rc: 3
[/ADJOINT PREFLIGHT]

[jsboige]

Réévaluation du finding Markdown claims anchored to previous output (#11435) — faux positif documenté

L'advisory signale une valeur non ancrée dans solution/Diagnostic-Medical.ipynb. Reproduit localement :

"verdict": "FABRICATION_DETECTED", "markdown_cell": 19, "code_cell": 17, "window": [17, 15, 12],
"raw": "0.1", "context": "ses larges, confiance faible (0.1) 2. **Élimination guidée** ..."

Vérification mécanique. Aucune sortie de la fenêtre (code 12, code 15, code 17) ne contient 0.1 ni 0,1 — mesure faite cellule par cellule, pas à l'œil.

Vérification de fond. La phrase est 1. **État initial** : 7 hypothèses larges, confiance faible (0.1). Or la cellule 17 construit cet état initial et porte le littéral :

# État initial : hypothèses larges, confiance faible
... 0.1 ...          # niveau_confiance de l'état de départ

…et sa sortie affiche bien Hypothèses possibles : 7.

Conclusion : FALSE POSITIVE. L'organe compare la prose aux sorties des cellules précédentes ; il est structurellement aveugle à une valeur qui vit dans le source (ici un paramètre de construction). La phrase est exacte — 7 est ancré par la sortie, 0.1 par le littéral de la cellule 17. La réécrire pour faire taire l'organe serait falsifier une phrase juste, ce que l'interdit C.5 ne demande pas.

Aucun changement de code : l'advisory n'est pas un gate de merge (le message du check le dit lui-même), et le carnet est en twin student/solution — toucher une cellule code rouvrirait la parité et une ré-exécution pour rien. Signalé pour éviter qu'une lane suivante « corrige » une phrase juste.

[github-actions]

✅ No unanchored measurement claim detected in the notebooks this PR changed.

Scope = notebooks CHANGED in this PR, not the whole corpus. The stale-claim-report run artifact holds the structured JSON.
Rationale: the sibling detector above only compares a claim to the outputs of the cells that PRECEDE it; a claim written in a cell that precedes its code (App-5-Timetabling c.2/c.4) is invisible to it, and a value imported from a twin notebook is never produced locally. See python scripts/check_stale_claims.py --help.

[github-actions]

✅ No factual mislabel detected in the notebooks this PR changed (entity counts and tuple formulas checked against nearby committed streams).

Scope = notebooks CHANGED in this PR, not the whole corpus. The factual-mislabel-report run artifact holds the structured JSON.
Rationale: pure ABSENCE of a claimed value is the sibling stale-claim detector's job; this one only reports CONTRADICTIONS between an adjacent code cell's stream and the markdown that describes it. See python scripts/check_factual_mislabel.py --help.

[jsboige]

[ADJOINT PREFLIGHT]
schema: 1
lane: myia-po-2025:CoursIA-2
pr: 19928
head: bbd1f84
complete: true
body: read
comments-reviewed: 9
reviews-reviewed: 0
threads-reviewed: 0
threads-unresolved: 0
surfaces-sha256: e612c8fc4d066c86647d0cdcd4d3a06d10c34343aa1d7ab7e83227cb2f0421b2
diff-files: 2
diff-additions: 10
diff-deletions: 46
checks: latest-wins-green
b0: clear
scope: pass
domain: pass
verdict: READY
organ: check_adjoint_prevalidation.py
organ-command: python scripts/check_adjoint_prevalidation.py --derive-verdict 19928
organ-rc: 0
supersedes: 6
supersedes-why: ancien checks BLOCKED depasse a tete bbd1f84 inchangee ; Markdown claims anchored rejoue success le 2026-10-09T00:23:13Z, fold check_run_state tout vert et emission organ-rc 0 ; code et outputs inchanges au merge-base ; solution cell17 affiche 7 hypotheses, cell19 annonce 7 hypotheses, conforme a la reevaluation 6066202451
[/ADJOINT PREFLIGHT]