spb/qc-election

- Replay : baselines « dernier sondage » et « moyenne 14 j » scorées à chaque
  horizon et agrégées (modèle 3,71 bat dernier-sondage 3,84; moyenne-14j 3,49
  gagne l'EAM ponctuelle — consigné honnêtement dans STATISTICAL_DEBT comme
  recherche ouverte : la valeur du modèle est la DISTRIBUTION, les baselines
  n'ont ni intervalles ni probabilités)
- Course à 64 (/api/battlegrounds.paths_to_64 + section /circonscriptions) :
  pour chaque parti, échelle des sièges du plus sûr au plus décisif, 64e siège
  de la majorité surligné (PQ : Maskinongé 43 %, marge 0,9 pp), marge attendue
  = swing minimal de bascule, onglets par parti
- Connecteurs PRIMAIRES des 7 firmes (ingest/pollster_reports.py) : veille des
  pages de publications (Firecrawl), archivage des rapports (data/raw/reports),
  extraction PAR RÈGLES avec niveau de confiance, FILE DE RÉVISION (Poll
  excluded=True « révision requise » — jamais d'entrée silencieuse),
  réconciliation Wikipédia, statut de source consigné (Pallas/Synopsis murées
  = connecteurs désactivés de fait). Test live Léger : 5 rapports archivés,
  0 création sous le seuil de confiance — comportement voulu
- Tests invariants (§qualité) : 127 sièges/simulation, P(victoire) somme à 1,
  probabilités [0,1], extraction primaire (35/35 verts)

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>

Méthodologie ultra avancée, première vague (§100 : replay + scoring + erreur
dynamique des sondeurs) :

- ingest/wikipedia_historical.py : 462 sondages archivés sur 6 élections
  (2007: 34, 2008: 36, 2012: 121, 2014: 60, 2018: 106, 2022: 105), ères de
  partis (ADQ 2007-2008), cache data/historical/*.csv avec provenance
- Cœur alr PARAMÉTRÉ par liste de partis (trend/forecast/house_effects/
  fundamentals) — zéro changement de comportement 2026, replay multi-ères
- validation/historical_replay.py : LOEO STRICT (house effects, fondamentaux
  exclude_year, σ sur les autres élections), rolling origin J-120→J-1,
  CRPS + log score + couverture 50/90/95 + sharpness (scoring.py)
- national/pollster_error.py : erreur d'INDUSTRIE par élection (2018 CAQ −5,4,
  2007 PLQ −9,2, 2014 PQ +4,9…), σ_industrie estimé LOEO ≈0,21 (composantes
  principales ≥5 %, borné [0,08; 0,25]), house effects hiérarchiques n/(n+k)+τ
- ADOPTION σ appris (use_empirical_industry_error=True) validée par replay :
  log score −3,80 vs −5,33, CRPS 2,64 vs 2,67, couverture 95 % 83 % vs 76,5 %,
  EAM inchangée (3,71 vs 3,69) — fuite du backtest fondamentaux corrigée
- API /api/replay, /api/pollster-error (+ v3), POST /api/admin/replay
- Audits §100 : METHODOLOGY_AUDIT, STATISTICAL_DEBT (dette paramétrique
  complète), V3_MODEL_ARCHITECTURE, HISTORICAL_REPLAY_PLAN
- 33/33 tests (CRPS/log score, bornes σ, replay 2018 smoke, ère ADQ 5 partis)

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>