論文の概要: One Scale, Four Texts: Gaps, Overlaps and Silent Repairs in Published Grading Schemes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.06569v1
• Date: Wed, 04 Nov 2026 14:32:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-06 03:25:58.136421
• Title: One Scale, Four Texts: Gaps, Overlaps and Silent Repairs in Published Grading Schemes
• Title（参考訳）: ひとつのスケールと4つのテキスト: 公開グレーディングスキームにおけるギャップ、オーバーラップ、サイレント修復
• Abstract要約: カテゴリーシステムは、しばしばテキストとしてユーザーに届き、読者はそれらを暗黙の修復で適用する。 本稿では,糖尿病性網膜症を鑑別し,修復後に何を決定するのかを問う。 我々は、4つのテキスト(2025年の英語のスクリーニング定義、2017年に集計され、2003年に出版された国際規模、そして2015年のイタリアのガイドライン)を24個の変数を探索する1つの規則言語に書き起こし、すべての点をテキストが名前の精度を開放する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Category systems often reach their users as text, and readers apply them with tacit repairs. We ask what such a text determines once the repairs are removed, using diabetic retinopathy grading, where one international scale circulates in several documents. We transcribe four texts (the English screening definitions of 2025, the international scale as tabulated in 2017 and as published in 2003, and an Italian guideline of 2015) into one rule language over 24 finding variables, and make every point a text leaves open a named precisification. Exhaustive enumeration of 1,425,807,360 finding profiles, re-derived by an SMT solver and spot-checked by an OWL reasoner, shows that every text that assigns actions leaves some eyes without a category under every reading; that the 2017 tabulation has a proliferative class that is empty when read literally and a macular gap that the 2003 text lacks, so that no function maps the 2003 grades onto the 2017 grades; and that on image findings alone the English and Italian texts order some pairs of eyes in opposite ways. On 927 annotated photographs from three public datasets, with retinal thickening assumed absent, the English text and the 2017 tabulation disagree on referral for 26.8% of the eyes of one dataset (DDR) on which both decide, and in a pre-registered experiment classifiers trained on each text's labels side with their own text. Thickening cannot be seen on a colour photograph; left free, every disagreement involving England becomes undecidable, so it rests on what the camera cannot show. In a second pre-registered study, language models that answered without deliberating repaired most gap and overlap items even when told to read literally, while Claude Sonnet 5.5 and Claude Opus 5.5 reported the defects far more often; within two models, deliberation reduced silent repair without removing it.
• Abstract（参考訳）: カテゴリーシステムは、しばしばテキストとしてユーザーに届き、読者はそれらを暗黙の修復で適用する。 本稿では,糖尿病性網膜症を鑑別し,修復後に何を決定するのかを問う。 我々は、4つのテキスト(2025年の英語のスクリーニング定義、2017年に集計され、2003年に出版された国際規模、そして2015年のイタリアのガイドライン)を24個の変数を探索する1つの規則言語に書き起こし、すべての点をテキストが名前の精度を開放する。 1,425,807,360の発見プロファイルの抜粋列挙は、SMTソルバによって再抽出され、OWLの推論者によってスポットチェックされ、アクションを割り当てるすべてのテキストが、すべての読解の下にカテゴリ無しにいくつかの目を残すことを示し、2017年の集計は、文字通り読み取られたときに空である増殖クラスを持ち、2003年のテキストに欠落する黄斑点があることを示し、2003年のグレードを2017年のグレードにマッピングする関数が存在しないこと、そして、画像上の発見だけでは、英語とイタリア語のテキストは、対角に目を向けている。 927年、網膜の厚みが欠如していると仮定された3つの公開データセットの注釈付き写真では、英語のテキストと2017年の集計は、どちらも決定する1つのデータセット(DDR)の目のうち26.8%と、それぞれのテキストのラベルの側で訓練された事前登録された実験分類器の参照について意見が一致していない。 厚みはカラー写真では見ることができず、自由なまま、イングランドに関する不一致はすべて決定不能となり、カメラが見せることができないものに依存している。 第2回の事前登録調査では、再検討せずに答えた言語モデルは、文字通り読むように指示された場合でも、ほとんどのギャップと重複した項目を修復し、一方、Claude Sonnet 5.5とClaude Opus 5.5は、欠陥をはるかに頻繁に報告した。

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