Status: GREEN (testes passam) · Resultado de hipótese: refuta_H2 (honesto)
Escopo: corpus-piloto controlado e determinístico — NÃO generaliza para produção.
- 11 contratos executáveis (
tests/test_r458_cohort_experiment.py) passam: módulo existe, corpus determinístico com ≥3 ângulos, estratégias definidas, Recamán preserva top-1, determinismo, métricas em [0,1], queda relativa de groundedness ≤ 5% (Recamán não degradou: 0.0% de queda), relatório estruturado com veredito e rótulo de escopo.
| Estratégia | Div(S) | groundedness | coverage |
|---|---|---|---|
| atual (top-k) | 0.500 | 0.4561 | 0.667 |
| MMR (λ=0.7) | 0.750 | 0.4256 | 0.917 |
| Recamán | 0.500 | 0.4561 | 0.667 |
gain_div_vs_atual(Recamán) = 0.0(empate, não ganho estrito).mmr_supera_recaman = true(baseline clássico diverge mais neste desenho).loss_rel_groundedness(Recamán) = 0.0(sem degradação de relevância).
Recamán diversifica posição (offsets determinísticos), não âncora/fonte. Em rankings "localmente monopolistas" (3 docs da mesma família no topo — típico de retriever que colapsa numa família), os offsets recaem na mesma família e o resultado coincide com o top-k. MMR, maximizando dissimilaridade de conteúdo, espalha por família e supera neste desenho.
O benchmark passou por correções de validade até o run final:
- Query equilibrada em ângulos (evita domínio da 1ª família por ordem de tokens).
- Dedup por documento antes de diversificar — o
ScientificRAG.retrieveretorna múltiplos chunks por doc; sem dedup, o topo é monopolizado por chunks do mesmo doc, impedindo qualquer diversificação observável (gargalo real do retrieve, documentado). - Pool amplo (
poll_size=40) antes do corte — captura mais de uma família. - Veredito anti-empate espúrio: H2 exige ganho ESTRITO de diversidade; empate (0.0) é tratado como não-demonstração.
- NÃO promove o diversificador ao pipeline padrão.
- NÃO declara "Recamán melhor que MMR". O oposto foi observado.
- NÃO equivale a certificação externa; é observação em corpus sintético/piloto.