spb/qc-election

- PHASE D : feature store démographique depuis le classeur OFFICIEL Élections
  Québec (Recensement 2021 × 127 circonscriptions 2026, codes stables, source
  parfaite — aucune interpolation) : population, 65+, langue à la maison,
  universitaire, locataires, immigrants, revenu 100k+, autochtones,
  appartements, minorités visibles + z-scores + SIMILARITÉ top-10 (validée :
  Gouin≈Mercier/SMSJ, Westmount≈NDG/MRO, Ungava profil nordique).
  API /api/demographics/{nom}; démographie + semblables intégrés aux fiches
- MODÈLE DU SOIR D'ÉLECTION (modeling/election_night.py, dormant) : prior =
  forecast final; décomposition hiérarchique des résidus rapportés (national
  ~N(0,σ_ind²) → régional → local, pondérés par dépouillement propre — garde
  anti-biais des premiers bureaux); resimulation à variances réduites; calling
  conservateur (P≥99,5 % ET ≥40 % dépouillé). /api/election-night +
  POST /api/admin/election-night. Test synthétique : décalage national +3 pp
  retrouvé, zéro invention à décalage nul
- LABO DE SCÉNARIOS partageables par URL (?s=base64) : encodage/décodage
  complet, bouton copier, presets appliqués aux contrôles, étiquetage strict
  « conditionnel — pas le forecast officiel »
- FICHES ENRICHIES : sensibilité au swing (marge attendue, chemin de bascule
  minimal, stabilité vs IC) + démographie officielle
- FAVICON (SVG+PNG 64/180/512, fleur QC Signal) + OG:IMAGE 1200×630 (hémicycle)
  + balises og/twitter sur les 11 pages
- COMPAS-PROGRAMMES.md : mandat complet du compas électoral IA inscrit à la
  feuille de route (règles de neutralité/preuve, ordre d'exécution, actifs
  réutilisables) — prochaine grande phase
- 37/37 tests (slug, bornes démographiques, soir d'élection)

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

- 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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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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