QUÉ HAY EN ESTA CARPETA
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Núcleo corregido y reorganizado del Moral Values Observatory. Versión 0.4,
28 de julio de 2026. Incluye la web pública en docs/index.html y el diseño del
siguiente experimento, pero no contiene resultados nuevos de ese estudio.

ORDEN DE LECTURA
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1. docs/MISSION.md
2. docs/CURRENT_SCOPE.md
3. docs/CASE_STUDY_01_DSE.md
4. docs/NEXT_EXPERIMENT_FAW_ATTITUDES.md
5. docs/RESEARCH_PROGRAMME.md
6. docs/EVIDENCE_TO_DATE.md
7. docs/index.html

QUÉ ES ACTIVO
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data/results/active/
    Caso 01: justicia distributiva DSE. Sigue siendo el único estudio empírico
    activo de esta versión.

QUÉ VIENE DESPUÉS
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docs/NEXT_EXPERIMENT_FAW_ATTITUDES.md
    Auditoría global de actitudes sobre riqueza, desigualdad y redistribución,
    basada en microdatos humanos externos de 60 países. Los datos humanos de
    terceros no se redistribuyen.

QUÉ ES EVIDENCIA HASTA LA FECHA
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data/results/evidence_to_date/
    MFQ, sensibilidad al prompt, comparación lingüística corregida, Ola 2 por
    configuración y diagnósticos de repeticiones. Son resultados exploratorios
    o lecciones metodológicas, no el núcleo del caso activo.

QUÉ ES REGISTRO DE INVESTIGACIÓN
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data/results/research_record/ y research_record/
    Comparaciones históricas inconclusas, resultados retirados, archivos
    originales excluidos y fotografía del paquete anterior.

DECISIONES IMPORTANTES DE ESTA VERSIÓN
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- El próximo experimento es FAW Attitudes Audit, no DSE 2.0.
- El conjunto de actitudes de 2022 se separa del experimento de espectador
  imparcial Fairness Across the World de 2025.
- Las repeticiones de modelos miden estabilidad, no personas sintéticas.
- La comparación principal usará masa humana en la categoría seleccionada,
  distancia ordinal y tipicidad de celdas conjuntas.
- Las condiciones con persona, sin país y de estimación poblacional se analizan
  por separado.
- DSE sigue siendo el único resultado activo.
- DeepSeek Chat / non_thinking queda excluido de todo resultado derivado.
- DeepSeek Reasoner se analiza como configuración independiente.
- GPT low y high se analizan por separado.
- Lo longitudinal todavía no está medido.

CÓMO EJECUTARLO
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    python -m pip install -r requirements.txt
    python scripts/analysis/run_all.py
    python -m pytest tests/ -q

GITHUB PAGES
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Configurar GitHub Pages para publicar desde la rama main y la carpeta /docs.

LICENCIAS
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Código: MIT. Datos y documentación propios: CC BY-SA 4.0. Los instrumentos,
publicaciones y datos humanos de terceros no se redistribuyen salvo permiso
expreso documentado.
