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Grain: MED/notebook-python — lane myia-po-2024:CoursIA — prev: MED/notebook-python #23493

Resume

Tranche de convergence 3.13 du census (#23384) sur MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/03-Deep-Learning/3.8-Representations-Contrastives.ipynb (famille kernelspec python3, 330 carnets hors canon).

Le carnet est déjà seedé (np.random.default_rng(42) plus des flux dédiés default_rng(0) et default_rng(1)). La ré-exécution sur le kernel canon reproduit les mêmes valeurs : 0 cellule à sortie dérivée sur le texte, 0 valeur de prose périmée sur les 51 épingles du carnet. Le seul contenu qui bouge est la version du kernel.

Verdict SOTA : SOTA-OK — sortie du vrai kernel (numpy / matplotlib), aucun repli, aucune sortie fabriquée.

Ce que change la PR

• language_info.version 3.11.9 → 3.13.14 (kernelspec python3 inchangé) ;
• les horodatages d'exécution (metadata.papermill / metadata.execution), conséquence mécanique de la ré-exécution.

Ce qui diffère sans être du contenu, vérifié cellule par cellule :

Cellule	Différence	Pourquoi ce n'est pas un contenu
8	même texte, découpé en 2 blocs stream au lieu d'1	frontière de flush du kernel
17	même texte, découpé en 9 blocs au lieu de 6	idem
26	octets du PNG matplotlib (69 176 → 69 104)	rendu différent entre versions ; le text/plain de la figure est identique

13/13 sources de code identiques à la base, 0 execution_count modifié, 0 ligne de prose modifiée, 0 sortie de texte modifiée.

Diagnostic dérive

• (a) env / kernel seulement : sorties commitees produites par Python 3.11.9, canon 3.13.14. Pas de stochasticité non seedée (le carnet seede déjà ses trois flux), pas de dépendance brisée, pas de claim fabriquée.
• Verdict : CAUSE_FIXED.

Preuves d'execution

• papermill sur le carnet du worktree, kernel python3 (3.13.14) : rc = 0, 40 cellules, 13 cellules de code, 0 erreur, tous les execution_count renseignés.
• Ancrage de la prose : 0 épingle périmée sur les 51 valeurs numériques citées (ancrage sensible au nombre de décimales — une valeur est ancrée si une sortie committée s'arrondit à sa précision).
• Volume de sortie identique : check_output_collapse → 3122 → 3122.
• Pre-commit : tous les hooks applicables passés, dont H.3 ; scrub-papermill-paths a normalisé en basename les chemins absolus de metadata.papermill (métadonnée, pas une sortie).

Organes sur le diff commite (origin/main...HEAD, merge-base 41b6928ab26)

Organe	Verdict
check_stale_claims	0 finding
check_factual_mislabel	0 finding
check_kernel_drift	0 finding (transition 3.11.9 → 3.13.14 connue pour python3)
check_output_collapse	0 flaggé (3122 → 3122)
check_output_failure_text	0 régression
check_markdown_claims_output	13 findings — 13 sur origin/main, mêmes cellules : hérités, non introduits (advisory, pas une porte de merge)
Twin parity	sans objet : aucune paire FR/.NET n'est enregistrée pour ce carnet dans twin_pairs.d/ (vérifié dans le registre)

Portée

Un seul fichier, un seul sujet : la version du kernel. Aucun changement de code, de sortie de texte, de prose, de bibliographie ni de kernelspec.

See #23384

🤖 Generated with Claude Code

[github-actions]

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

[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]

✅ 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.

[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]

Golden-Set Execution (H.7 P3)

✅ 9/9 notebooks passed (certified reproducible)

Notebook	Status	Time
2.1-Workflow-ML.ipynb	✅ SUCCESS	4.4s
2.2-Descente-de-gradient.ipynb	✅ SUCCESS	4.6s
2.3-Regression-lineaire-logistique.ipynb	✅ SUCCESS	5.3s
2.4-Arbres-Forets-Ensembles.ipynb	✅ SUCCESS	4.9s
Search-01-StateSpace.ipynb	✅ SUCCESS	4.1s
SL-1-LogicalLearning.ipynb	✅ SUCCESS	2.6s
RL-04-Bandits-Manchots-Python.ipynb	✅ SUCCESS	26.1s
GameTheory-04c-NashExistence-Python.ipynb	✅ SUCCESS	3.3s
GameTheory-13d-Optimistic-CFR-Python.ipynb	✅ SUCCESS	17.2s

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

[github-actions]

Notebook PR Validation: PASS

• Notebooks checked: 1
• Code cells validated: 13
• 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)