sorted_phase_v13_full.py

Axis5と Tier3 v13定義の元になったフル実験パイプラインです——1つのデータベースから、Axis5の共分散・重みモデルをフィッティングし、閾値を決定し、全ブロックのTier3状態と崩壊フェーズを分類する、その全工程を 1回の実行でまとめて行います。

収録場所	DOI 1.7のZenodoアーカイブ（`Merutan_DOI1.7.zip`）に収録
役割	フル実験パイプライン：1,000,000ブロックのサンプルから共分散フィッティングを行い、Axis5の特徴量重みと閾値を決定し、同じデータベース上でAxis5推論まで1回のパスで実行します。comp_*は平均中心化した形（(x_b,i − μ_i) × w_i）で計算されます。
使用範囲	DOI 1.6・DOI 1.7——`analysis_delta`テーブルを構築します。このテーブルは、後でgenerate_axis5_tier3_full_db.pyがJOINして、それらの報告書のTier3/Axis5結果の問い合わせ対象になる`axis5_full`テーブルを作る際に使われます（DOI 1.7の動画で参照されている完全な`meltan_integrated_viewer_*.duckdb`データベースは、その出力を同じパイプラインのAxis1・Axis6データベースと統合する、さらに別の工程で組み立てられたもの——スキーマ自体はDOI 1.0の付録以来公開済みですが、その組み立て工程自体は別途公開していません。両者の関係はgenerate_axis5_tier3_full_db.pyのページを参照）。
状態	DOI 1.7に文書化されている通り現行——訂正・置き換えの対象になったJOINベースの検証用パイプライン（`create_alignment_db_single.py`／`import_ground_truth_data.py`）とは全く別系統の関心事です。このスクリプトに対する訂正やバグの公表は一切ありません。

やっていること

1つのデータベースに対して、対話形式で1回のパスで実行されます：

ファイル選択ダイアログで基準データベース（tta_delta_results.duckdb）を選び、読み取り専用でbaseとしてアタッチし、その隣に新しい analysis_results.duckdbとして全出力を書き込みます。
Δベースの特徴量差分（元画像と処理後画像のブロック間のアーティファクト・ノイズ・テクスチャ・エッジ・シャープネスの変化）を計算し、各ブロックを粗いdelta_phaseと、より細かいdelta_phase_detailに分類します。
ランダムに抽出した1,000,000ブロックのサンプルから Axis5の共分散・重みモデルをフィッティングし、全データに対してP50/P75/T1/T2の閾値（Tukey fences）を決定し、全ブロックのAxis5重症度値を書き込みます。
Axis3（jump_sum_blockに対する変化点検出による、画像単位のグローバルなフェーズ分類：critical／transition／ plateau_low／plateau_hi）を計算します。
Tier3をv13定義で再計算します——ブロックのPC1深さがその画像の75パーセンタイル以上、かつローカルSSIMが90パーセンタイル以下のときTier3=1、という条件を、noTTA・TTAそれぞれについて（さらに noTTA→TTAの差分も）計算します。
Axis1（PC1深さのパーセンタイル区分）も、このパイプライン自身の内部整合性のために再計算します。これはこのファイル内に保存された、歴史的な計算経路であり、DOI 1.6/1.7に対する再現性を保つために残されているものです——公開済みで正典となっているAxis1の定義自体は、別途DOI 1.3に文書化されています。
Axis2（TTAが新たにTier3を発火させ、noTTAでは発火していなかった場合のブラインドスポット・フラグ）と、Axis4 （delta_phase_detailから導かれる重症度区分）を導出します。
すべてをanalysis_deltaに書き込み、出力データベースのSHA-256ハッシュと、使用した正確なTier3 v13 定義を記録する短いanalysis_results_definition.md を生成します。

実行方法

対話式で、コマンドライン引数はありません：スクリプトを実行するとファイル選択ダイアログが開き、基準データベース（tta_delta_results.duckdb）を選びます。出力データベースは、同じフォルダ内にanalysis_results.duckdb として書き込まれます。