報告された2つの計測がこのワークフローの形を決めていて、どちらも同じ方向を指しています。生成エンジン最適化の2026年の批判的サーベイは、Kirsten らが温度ゼロでの繰り返し実行は判定の9%から28%を変えると見つけたこと、そして Schulte らが4つのエンジン、45日間、小さなスイスのクエリ集合で、ソースレベルの日次 Jaccard 重なりを0.34から0.42と計測したことを報告しています。1 Jaccard は共通部分を和集合で割った値なので、0.34 は、連続する2日間に引用されたソースのうち両日に現れたのは約3分の1だけ、という意味です。
合わせて読むと、この数字は、週次の引用リストが世界の状態ではなく動いている母集団の標本であること、そして先週の火曜日から変わったことの大半はあなたと無関係に変わったことを言っています。数字が動いたことに週次で反応するワークフローは、自分の計測器に反応しています。ですから一週間は収集として組み立てます。行を積み上げ、1回の観測が正直に確立できる出来事を捕まえ、反応はノイズが平均される時間軸に任せます。あるサンプルサイズでの区間の幅は算術で、パネルの規模と統計的検出力で計算しています。それでも週次で回す価値はあります。頻度が買うのは反応時間と、期限切れになる出来事だからです。有意性は買えません。