SPEC_008B_CAMADA1B.md

SPEC-008-B: Domain Shift Detection — Camada 1B

Projeto: Antiprojeto UFC — PPGTE/UFC

Extensão da Triangulação Anti-Circularidade

Versão: 1.0 | Data: 2026-05-30

Objetivo

Detectar e quantificar domain shift em corpora multi-institucionais, distinguindo "padrao real que evoluiu" de "mudanca de fonte que invalida a comparacao temporal".

Quando Aplicar

• Corpus com campo instituicao nos metadados
• Multiplas instituicoes no mesmo periodo
• Nova instituicao entra apenas em T2 (ex: TRF-6 criado em 2024)

Artefatos

• Script: artigo/evaluations/domain_shift_audit.py (725 linhas, seed=42)
• Output: artigo/evaluations/domain_shift_audit_output.json
• Documento: artigo/jaccard_domain_shift_audit.pdf (27 laudas, 25 refs DOI)
• Skill: ~/.config/opencode/skills/system/domain-shift-camada1b/SKILL.md

Limiares Jaccard (corpus simulado 5 instituições jurídicas)

• Moderado (P95): 0.215 — Publicação com ressalva
• Estrito (P99): 0.279 — Publicação científica
• Permissivo (μ+σ): 0.135 — Triagem inicial

⚠️ NÃO use limiar fixo 0.70 da SPEC-008 original em corpora multi-inst.

Referências Principais

1. Jaccard, P. (1901). DOI: 10.5169/seals-266450
2. Efron, B. (1979). Bootstrap Methods. DOI: 10.1214/aos/1176344552
3. Hendrycks & Gimpel (2017). OOD Detection. DOI: 10.48550/arxiv.1610.02136
4. Ben-David et al. (2010). Learning from Different Domains. DOI: 10.1007/s10994-009-5152-4
5. Laranjeira, M.C. (2026). SPEC-008 Triangulação Anti-Circularidade.

Dependências

• SPEC-008 (Triangulação Anti-Circularidade)
• INTEGRIDADE.md (Princípios de Integridade)
• Python 3.8+, numpy