spb/qc-election

- extract_from_radar : les articles de presse détectés (poll-radar) sont
  scrapés, toplines extraites (partis/dates/n, dates presse sans année,
  « conservateurs » nu) → FILE DE RÉVISION (excluded=True, jamais silencieux)
- cross_validate_pending : AUTO-VALIDATION seulement par RECOUPEMENT de 2
  sources indépendantes (mêmes chiffres ±1,5 pp, même terrain ±2 j, ≥4 partis)
  — double provenance consignée, décision journalisée (PipelineLog)
- La presse publie 24-48 h avant Wikipédia : les sondages de campagne entrent
  désormais automatiquement, avec garde-fous
- Automatisation complète : replay + ablation régénérés chaque semaine dans le
  scheduler (plus aucun rapport manuel)

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- 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)

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Frontend — design system « QC Signal » (sous-agent, 11 pages × 4 viewports,
zéro erreur JS, zéro débordement, light+dark dédiés) :
- Tokens complets (palettes, radius 8-24, spacing 4/8, ombres discrètes),
  échelle typo (metric-xl 64px, tabular-nums partout), navbar + fleur SVG,
  FORECAST STRIP sticky sur toutes les pages (P(1er) publiée + Δ veille)
- Accueil recomposé : verdict éditorial → MAIN OUTCOME (métrique héroïque,
  intervalles VISUELS 24 ───●─── 86) → HÉMICYCLE SVG 127 sièges (marqueur
  majorité 64, hover IC) → OUTCOME BAR (majorité/minoritaire/autre) →
  cartes partis compactes data-first (sparklines, deltas neutres jamais
  vert/rouge) → mouvement + pivots
- /aujourdhui briefing éditorial, /carte 75/25, tables sticky-header,
  composants deltaHTML/rangeHTML/emptyState/hemicycleSVG, skeletons
- docs/DESIGN_SYSTEM.md + docs/UI_AUDIT.md (18 dettes retirées)

Backend :
- national/next_poll.py (§46-48) : P(prochain sondage | modèle) publiée à
  chaque run + SURPRISE de chaque nouveau sondage (z par parti, densité
  prédictive, verdict bruit/à surveiller/mouvement-ou-aberrant) mesurée
  contre la prédiction STOCKÉE du run précédent (jamais rétro-ajustée)
- data/replay_report.json committé (LOEO 6 élections)
- 33/33 tests

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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)

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- ingest/elections_quebec.py : DGEQ CANONIQUE — tableau officiel des partis
  provinciaux autorisés (20 partis, chefs, nb de candidats, date d'autorisation,
  data/partis_autorises.json) + alertes dérive-chef (jamais de remplacement
  silencieux) + électeurs/circ. best-effort (GeoJSON brut)
- config/social_seeds.json : registre canonique des comptes (provenance
  official_site=verified / search=pending_review, PLQ 100 % vérifié site
  officiel, CAQ FB+YT officiels) + config/social_queries.json versionné
- ingest/social_account_discovery.py : découverte hebdo depuis les sites
  officiels (Firecrawl) → promotion verified / WebSignal pending_review /
  alertes dérive-chef; anti-bruit (ids FB numériques des candidats, plafond)
- social_pulse : cibles/requêtes chargées des registres (plus de handles en
  dur); SocialPost.content_class (owned ≠ discussion publique, §33) +
  micro-migration SQLite additive (db._migrate)
- Cadence : vérifications canoniques + découverte 1×/7 j dans le pipeline
- Livrables §42 : DATA_SOURCE_AUDIT.md (inventaire tiers 1-5, statuts réels
  testés), POPULATION_FEATURES.md (plan StatCan AD→127, cellules MRP),
  SOCIAL_ACCOUNT_REGISTRY.csv (26 comptes)
- 29/29 tests verts

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Phase A (fondations) :
- modeling/validation/ : scoring commun (EAM/RMSE, couverture 50/90/95, Brier,
  log loss, sharpness, biais) + cadre d'ABLATION (backtest 2022 par variante,
  deltas vs FULL publiés, data/ablation_report.json, /api/ablation,
  POST /api/admin/ablation)
- Feature flags conservateurs (enable_social_volatility, enable_tipping_points,
  enable_ablation, enable_social_directional=OFF)
- Observabilité Apify (table apify_runs) + /api/admin/data-health (§33-34)

Phase B (Social Intelligence Layer) :
- modeling/signals/social.py : métriques inter-plateformes normalisées
  (attention_z, velocity_z, breadth, cross_platform, stance_balance) +
  filtrage de coordination (quasi-doublons, rafales) → attention organique
- modeling/signals/volatility.py : multiplicateur de variance unifié
  wiki+social, borné [1, 1,5], variance seulement (§16)
- modeling/signals/event_detection.py : événements à confirmation croisée
  (≥2 familles : presse, social, Wikipédia), sans effet directionnel présumé

Forecast par comté :
- simulate.tipping_points : circonscriptions pivots de la majorité (méthode
  des simulations, 64e siège le plus sûr), stocké par run (§24)
- Page /circonscriptions : 127 fiches (recherche, filtres, tri, détail complet
  IC 95 %/candidatures/2022), pivots avec barres de course, KPIs
- /api/battlegrounds + API v3 (/api/v3/forecast|ridings|social|battlegrounds|
  events|beyond|calibration|ablation), compatibilité v1 conservée

29/29 tests verts. METHODOLOGY §9 bis. ModelVersion 3.0.0.

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- Actor Apify maison (compte gorgeous_thistle, id aI5AYtFfeDn3KAanf) : Instagram
  (comptes officiels vérifiés : coalition_avenir_quebec, partiquebecois, psppqc,
  liberalquebec, quebecsolidaire, ericduhaimequebec, frechette_christine),
  Facebook/TikTok best-effort, YouTube recherche + COMMENTAIRES PUBLICS (innertube)
  — proxy résidentiel CA, retries rotation IP, source dans apify/qc-social-pulse/
- ingest/social_pulse.py : + Reddit r/Quebec (index Google/Serper), Mastodon,
  Lemmy.ca; stance dirigée + entité de contexte; pondération engagement
  1+ln(1+votes); anti-bruit (dédup URL+texte intra-lot et DB, longueur min,
  plafonds); indice enthousiasme par parti (Indicator); anomalies → événements
- Table social_posts; API /api/social; section « Pouls social » (intelligence)
  + ligne au point du jour; pipeline à chaque cycle; poids NUL dans le forecast
- Test réel : 185 posts (74 commentaires YouTube, 40 Mastodon, 71 Lemmy),
  enthousiasme CAQ 261/PCQ 206/PLQ 132 eng/post

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

- Attention Wikipédia (pageviews partis+chefs, API Wikimedia) : parts 7 j/28 j,
  z-scores; détecteur de turbulence → variance de campagne ×≤1,45 (jamais la moyenne)
  [Smith & Gustafson POQ 2017]
- Sondage synthétique LLM « silicon sampling » : 96 strates région×âge×genre×langue
  poststratifiées, ancré dans les manchettes réelles — EXPÉRIMENTAL, poids nul
  [arXiv:2411.01582; critique McKown-Dawson 2025]
- Page quotidienne /aujourdhui : forecast daté, Δ vs veille, journal 24 h (sondages
  intégrés + radar), attention web avec sparklines, synthétique vs forecast
- API : /api/today, /api/attention, /api/synthetic; admin POST /synthetic (amorçage)
- forecast(drift_multiplier) : turbulence élargit l'incertitude seulement
- 24 tests verts

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

- Prior de fondamentaux : satisfaction gouvernementale + vote précédent + usure,
  régression ridge 1998-2022 (LOO), blend à poids décroissant w(t) vers le scrutin
- Votes réels des 4 partielles 2023-2025 injectés dans le filtre de Kalman
  (swing local rétréci ×0,6, n équiv. 350, erreur excédentaire ±3 pp)
- Ajustement médias borné ±0,35 pp (sentiment 14 j, tanh + seuil de volume)
- Ensemble 88/12 modèle/Polymarket sur P(plus de sièges), publié partout
- Veille continue Firecrawl : radar de nouveaux sondages, extraction de la
  satisfaction (Léger 40 % trouvée live), presse élargie au-delà des RSS
- Décomposition du forecast couche par couche à chaque run (API /api/beyond)
- Nouvelle page /signaux + carte « D'où vient le forecast » sur l'accueil
- Backtest 2022 comparatif (mae v2 vs sondages seuls)
- Tables byelections / web_signals / indicators, endpoints admin (watch,
  indicator, byelection), 8 nouveaux tests (22/22 verts)

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

Modèle bayésien d'état latent (Kalman/alr) + house effects + Monte Carlo
corrélé (erreurs systémique/régionale/locale), backtesting 2022 calibré,
carte officielle DGEQ (127 circonscriptions), simulateur what-if, sentiment
médiatique et marchés prédictifs en signaux auxiliaires. FastAPI + SQLite,
frontend ECharts thèmes sombre/clair, responsive mobile. Déployée sur M2U64
→ https://www.qc-election.com (PM2 + ngrok).

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