我们进入下一组，还是年终述职会，只是换了一个部门。
匿名化、脱敏等后面都不需要进一步泛化了，不需要一一确认了。

`年终述职会-就业创业`，是原始素材。
`year-end-review-employment-entrepreneurship.cases`是Codex的提炼。

## Case qpi-draft-001

- 本案例应被主要视为 `issue`，还是因为仍存在具体流程设计问题而视为 `mixed`？
  - 我觉得为`mixed`
    - 既有教学部门的problem，陈旧的教材，落后的教学方法，混日子的教师
    - 也有组织内部制度，市场环境，教育体制综合下的issue，不是谁就能解决的。
- `reverse accountability power` 是否在避免暴露敏感组织细节的前提下，抓住了源材料中的病态机制？
  - 敏感度，匿名化都不是问题
- 本案例是否应成为 selector 的校准陷阱案例，用于处理"硬指标掩盖权威重构"的情形？
  - 我觉得可以

## Case qpi-draft-002

- 本案例是否应被标记为高风险 `issue` 而非 `mixed`？
  - 保留 `mixed`
- 未来校准是否应要求 QPI 在接受"指标修补"作为有效路径之前，先要求其提供实质性整合的证据？
  - 可以这样考虑，但是提供实质性整合这个有点难。我觉得只能作为建议。

这个和之前教务的问题`案例 qpi-draft-002：资历指标修补造成人员配比僵局`有些相似。

## Case qpi-draft-003

- `dominant_scarcity` 究竟是 `data`（因为核算基础不清楚），还是 `consensus_order`（因为更深层的风险是绩效正当性）？
  - 我参与了述职会，我觉得实质是，为了应对述职会的故意造假，体现出来的是`consensus_order`。
- 本案例是否应用于测试 QPI 能否避免对所报告指标的照单全收？
  - 是的，尤其是数据或者逻辑有明显错误时。

## Case qpi-draft-004

- 本案例应独立成案，还是与"逆向问责权"案例合并？
  - 我觉得可以独立成案。这是销售场景下经常出现的制订过高的销售指标，执行部门迫于压迫而过度承诺。
- 源材料是否暗示了一个更强的 `issue` 判断，因为学生承诺改变了机构身份？
  - > 因为学生承诺改变了机构身份
  - 我没太理解。其实更深层的原因是教育体制，学历注水，教育贬值，社会性的Issue。
- 需要哪些背景信息才能区分"合理的结果导向"与"过度承诺"？
  - 有没有成功路径，即是P，且有完整的经论证或者实践可行的解决方案。

## Case qpi-draft-005

- 本案例是否应要求 QPI 显式输出围绕数据产出的 `evidence_gap`？
  - 揭露数据背后的逻辑，数据本身可能被修饰，掩盖了真相。
  - 我觉得可以显示输出这个逻辑。
  - 而KPI指标，在I域往往会导致“求锤得锤”，按下葫芦浮起了瓢。
- 本案例主要是数据稀缺案例，还是激励治理案例？
  - 我觉得是数据标准问题，从生产加工到解读的一套机制。算是治理问题。
- 未来校准是否应区分"高指标价值"与"高指标可信度"？
  - 绝对应该区分。

## Case qpi-draft-006

- 本案例应保持 `problem`，还是因为跨职能整合可能引发权威冲突而升级为 `mixed`？
  - mixed。多职能部门协调，往往会发生冲突，我甚至觉得大多数都会冲突。矩阵型组织就是为了协调冲突，本质是应对I。
  - 我作为AI实验室主任给学生代AI相关的实习课，学生/老师本质是为得到一个实习证明，而不是学习本身。
  - 我想要推广的AI能力，实际上整个学校都是忽略的。
- 本案例能否作为正面对照案例，检验 QPI 不会过度升级为 Issue？
  - 这个我不太确定。
- 需要哪些最低限度证据才能证明雇主资源已被真正整合？
  - 结果的价值和效率？
  - 这个我也不太确定。

## Case qpi-draft-007

- 本案例是否应与 Case 001 合并，还是作为一般化的"权力扩张"模式独立保留？
  - 我觉得可以独立保留。
- `malicious_inflation` 是否适用，还是应更好地描述为"危机驱动的越权"？
  - `malicious_inflation`完全适用。这个部门实质是恶意夸大结果。
- QPI 是否应将"资源/资产被认可"与"权威被转移"作为反复出现的模式加以区分？
  - 这个我没太理解。

## Case qpi-draft-008

- 本案例对校准而言是否过于宽泛，还是应作为 Issue 锚点案例？
  - 我觉得不宽泛，可以作为I。组织价值观是市场/营销第一，还是质量/产品服务第一，本身就是组织首先要界定的。
  - 那么确定这个价值观/文化，本身是个治理、协调的过程。
- 本案例是否应被拆解为若干更窄的 P/I 混合案例？
  - 我觉得不用拆分
- 对已匿名化的"身份迁移"风险，应采用何种经所有者批准的措辞？
  - 不影响

---

# 核心判断

这一组 **Codex 提炼整体成立，不建议删除任何 case**。它比“教务”组更集中地说明一个组织型 QPI 模式：

> 就业指标一旦被当成组织生存证明，就不再只是“就业办工作做得好不好”的 Problem，而会牵动教学权、招生承诺、数据可信度、财务口径、合规风险和组织身份迁移。

原始素材里已经明确出现了几个关键事实：就业办被推到集团生存压舱石 / 教学改革督战队的位置，拥有就业率、创收、全员动员、校企实验室等资产；但同时存在博士指标贸易化、财务核算孤岛、教学权倒置、权力扩张过快等病灶。 就业办获得对教研室的一票否决式反向考核权，创收数据存在部门口径与集团财务口径不一致，博士引进被异化成人头指标产品，这些都直接支撑 Codex 的 QPI 抽取。

你这组的判断大体对，但有三个地方需要调整：

1. **Case 003 和 Case 005 不应把 `data` 作为主稀缺。**
   数据问题是入口，真正的主稀缺是 `consensus_order`：什么算真实贡献、什么算真实就业、数据如何生产、谁有权用数据重构权力。

2. **Case 006 可以从 `problem` 改成 `mixed`，但不要升级成强 Issue。**
   它更适合做边界案例：当外部资产真实存在但没有接入教学系统时，先是路径整合 Problem；当它被当成证明材料、实习证明或权力资产时，才升级为 P/I mixed。

3. **Case 008 应保留为 Issue 锚点，不拆。**
   这是这一组的伞式案例：教育组织在生存压力下从“教育能力建设”滑向“交易化输出机器”。

QPI 当前是前置路由模型，不是完整解决方案；它必须输出 `scarcity_profile`、`dominant_scarcity`、`evidence_gap`、`misclassification_risk`、`recommended_next_step` 等字段，并能处理 Question / Problem / Issue / mixed / no-call。 所以本轮重点不是给就业创业部门开药方，而是把这些 case 稳定成可复用的路由、误判、回归样本。

---

# Case qpi-draft-001：Outcome Metric Pressure Becomes Reverse Accountability Power

## 提炼是否准确

准确。这个 case 抓住了“就业指标压力 → 就业办获得反向问责权 → 教学权边界被重构”的核心。Codex 写成 `mixed` 是合理的：一方面确实有就业结果改善、教学内容落后、教师混日子、课程与市场脱节等 Problem；另一方面，解决路径变成了就业端反向考核教学端，这已经改变组织权威结构。draft 里也明确写到，服务职能获得类似 veto 的权力，会引发组织排斥、指标博弈和专业抵抗。

## 你的回复修正

你答 `mixed` 是对的。建议补一句：主导稀缺仍是 `consensus_order`。

```md
- 应保留 `classification: mixed`。
  - 这里确实存在教学部门的 Problem：教材陈旧、教学方法落后、部分教师混日子、课程与就业断裂。
  - 但就业办获得反向考核权后，问题已经进入组织权威重构：谁有资格评价教学、谁能定义教育质量、就业指标能否裁决教学专业性。
  - 因此：
    - `classification: mixed`
    - `dominant_scarcity: consensus_order`
    - `classification_note: outcome_improvement_problem_with_authority_redesign`
```

`reverse accountability power` 这个词是抓得住病灶的。它不是匿名化问题，而是机制命名问题：就业指标本来是教学结果的一个下游反馈，现在被反过来变成上游控制权。原始材料中“就业办反向考核教研室，拥有一票否决权”正好支撑这个抽象。

第三问你答“可以”，准确：

```md
- 应成为 selector calibration trap。
  - 用于测试：当一个硬指标看似只是绩效改进 Problem 时，QPI 是否能识别它背后的 authority redesign。
```

---

# Case qpi-draft-002：Credential Metric Repair Becomes Compliance Exposure

## 提炼是否准确

准确，并且和教务组的 qpi-draft-002 相似，但不要合并。

教务组那个 case 是“师资比例/资历指标修补造成人员配比僵局”；这一组更偏“就业创业职能或相邻资源被拿来做资历指标修补，产生合规暴雷”。原始素材里“非洲廉价博士”“海南签证挂靠”等做法被诊断为跨境合规套利和人头指标贸易，一旦遇到实质审查就是严重合规风险。

## 你的回复修正

你说保留 `mixed`，我同意。

```md
- 应保留 `classification: mixed`，不建议改成纯 `issue`。
  - credential gap 是真实的 path/resource gap。
  - 但采用挂靠、贸易化、外部标签化等方式修补指标，会把资源 Problem 转成 compliance legitimacy Issue。
  - 因此：
    - `classification: mixed`
    - `dominant_scarcity: consensus_order`
    - `classification_note: credential_gap_with_compliance_exposure`
```

关于“实质性整合证据”，你说“只能作为建议”是对的。QPI 不应要求用户立刻提交完整证明，但应输出 `evidence_gap`：

```md
- 未来 calibration 可以要求 QPI 标记：
  - `evidence_gap: substantive_integration_not_proven`
- 但不要写成“没有完整证据就自动判死”。
- 合理表述是：
  - “在接受 credential metric repair 为有效路径前，需要说明这些人员是否真实进入教学、科研、学生发展或组织能力建设。”
```

这 case 和教务组 qpi-draft-002 应该 **cross-link，不合并**：

```md
- academic_affairs qpi-draft-002：staffing ratio deadlock
- employment qpi-draft-002：credential metric repair / compliance exposure
```

---

# Case qpi-draft-003：Internal Accounting Mismatch Inflates Functional Performance

## 提炼是否准确

准确，但 Codex 的 `dominant_scarcity: data` 应改。

这个 case 表面是“哪个数据是真的”，但你作为现场参与者确认它实质是为了述职会而故意做高数据；这就不是普通 data scarcity，而是绩效正当性和数据生产秩序问题。原始素材也明确说，部门声称创收，但内部核算逻辑与集团财务标准存在巨大鸿沟，形成“两本账”。

## 建议回复

```md
- `classification: mixed` 可以保留。
  - 因为它同时有数据口径问题、财务核算路径问题和绩效正当性问题。
- 但 `dominant_scarcity` 应从 `data` 改为 `consensus_order`。
  - 不是单纯不知道数据，而是组织允许用非统一口径的数据制造功能性业绩。
  - 这里的核心风险是 performance legitimacy，而不是信息不足。
```

第二问你答“是的”准确：

```md
- 应用于测试 QPI 是否会照单全收 reported metrics。
  - 尤其当数据或逻辑有明显错误时，QPI 应先提出 evidence audit，而不是直接接受为绩效证据。
```

建议字段：

```md
classification: mixed
dominant_scarcity: consensus_order
evidence_gap:
  - recognized_financial_standard_unknown
  - reported_metric_lineage_unverified
  - department_accounting_basis_conflicts_with_group_standard
recommended_next_step:
  - Reconcile financial recognition standard before using the figure as evidence of strategic value or authority expansion.
```

---

# Case qpi-draft-004：Outcome Promise Creates Student Pipeline Distortion

## 提炼是否准确

准确，不建议并入 Case 001。

Case 001 是内部权力倒置：就业办如何反向考核教研室。
Case 004 是外部承诺扭曲：组织对学生和市场承诺就业结果，但交付系统未必稳定。

Codex 写得很准：就业承诺可以是有效路径，但如果组织没有真实交付能力，它会变成过度承诺、数据压力和信任损耗。

## 你没理解的那句话

> 学生承诺改变了机构身份

意思是：当学校把招生叙事从“提供教育”改成“保证就业/保证高收入/保证结果”时，学校的身份就从教育机构滑向就业结果供应商或交易型培训产品。它承担的责任、被评价方式、学生期待和风险结构都会改变。

原始素材中已经有“学费高但毕业后薪资低”的价值剪刀差，也有“大学高中化”“职业培训化”的生存逻辑冲突。 这正是身份迁移风险。

## 建议回复

```md
- 应独立成案，不并入 Case 001。
  - 001 是 internal authority redesign。
  - 004 是 external promise / student pipeline distortion。
- classification 保留 `mixed`。
  - 有具体交付路径问题：能否真实提升就业结果。
  - 也有治理问题：招生承诺是否改变组织身份、学生信任和品牌合法性。
- dominant_scarcity 保留 `consensus_order`。
```

第三问你说“有没有成功路径”，方向对，但要更可操作：

```md
- 区分合理结果导向与过度承诺，至少需要：
  1. delivery_capacity：组织是否真的有课程、项目、教师、企业资源支撑承诺；
  2. historical_outcome：过去类似学生是否达到过类似结果；
  3. employer_commitment：企业岗位、项目、导师是否是真实承诺，而非宣传素材；
  4. student_fit：目标学生基础是否匹配承诺；
  5. risk_disclosure：招生时是否清楚说明条件、概率和边界；
  6. verification：就业结果是否可核验；
  7. complaint_or_refund_boundary：未达成时如何处理学生权益。
```

推荐短句：

```md
Outcome orientation is legitimate only when delivery capacity is real and promise boundaries are explicit.
```

中文：

```md
结果导向只有在交付能力真实、承诺边界清楚时才是正当的。
```

---

# Case qpi-draft-005：High Outcome Data Masks Data Quality Risk

## 提炼是否准确

准确，但主导稀缺应改为 `consensus_order`，不是 `data`。

就业率、签约率、学生去向等数据本身可以很高，也可以经过系统校验；但高指标不等于高可信度，更不等于高学生价值。原始素材中既有高就业率、创收、全员就业包干制等强资产，也有对真实造血能力、买来的指标、凑出来的数据的质疑。 

## 建议回复

你的三点判断都对，但要转成 QPI 字段：

```md
- 应显式输出 `evidence_gap`。
  - 重点不是数据数值本身，而是数据如何被生产、加工、解释和使用。
- 本案例主要是 incentive governance / data production governance，不是普通 data scarcity。
  - `data_scarcity` 可以为 high 或 medium。
  - 但 `dominant_scarcity` 应改为 `consensus_order`。
- future calibration 必须区分：
  - `high_metric_value`
  - `high_metric_credibility`
```

你说 KPI 在 I 域会导致“求锤得锤”，这个可以作为 owner note：

```md
- Owner note:
  - 在 I 域，高压 KPI 往往会制造其想要看到的数据。
  - 数据越被用于问责、招生、合规和权力扩张，越需要审计其生产机制。
```

建议字段：

```md
classification: mixed
dominant_scarcity: consensus_order
evidence_gap:
  - outcome_data_production_mechanism
  - student_level_verification
  - employer_verification
  - coercion_or_compliance_behavior_risk
  - metric_use_in_authority_expansion
recommended_next_step:
  - Audit the production mechanism behind outcome data before using it as evidence of institutional health.
```

---

# Case qpi-draft-006：Employer Coordination Asset Remains Isolated From Teaching

## 提炼是否准确

Codex 的提炼成立，但分类要按你的补充改：**从 `problem` 改成边界型 `mixed`**。

draft 把它写成 Problem，是因为“外部雇主资源真实存在，只是缺少接入课程、项目、考核和学生能力发展的路径”。这个判断本身没错。 原始素材也确实列出人才联络站、校企实验室、横向经费等真实资产。

但你补充了一个关键上下文：学生/老师实际想要的可能是“实习证明”，不是学习；你作为 AI 实验室主任想推广 AI 能力，但学校整体忽略真实能力建设。这就说明它不只是路径没打通，还涉及价值排序：外部资产到底是能力建设，还是证明材料。

## 建议回复

```md
- 建议从 `classification: problem` 改为 `classification: mixed`。
  - 若外部资源真实存在，且教学端愿意接入，只缺课程桥接、项目设计、评价方式，那它是 Problem。
  - 但在本来源中，外部资源容易被当作展示资产、实习证明、述职材料，而不是学生能力建设系统。
  - 因此本 case 更适合写成 boundary mixed case。
- dominant_scarcity 建议为 `path_resource`，而不是 `consensus_order`。
  - 主要缺口仍是 integration path。
  - 但 consensus_order 应从 medium 调高到 high/medium-high，因为教学价值、证明价值和部门权责存在冲突。
```

第二问：

```md
- 它不适合作为“QPI 不会过度升级为 Issue”的纯正面对照。
  - 更适合作为 boundary case：
    - 如果资产真实、目标一致、路径缺失 -> Problem；
    - 如果资产被用于证明/包装/权力扩张，而非学习能力建设 -> mixed。
```

第三问：最低限度证据可以这样写：

```md
- 证明雇主资源已被真正整合，至少需要：
  1. curriculum_mapping：资源进入哪门课、哪个模块；
  2. student_project：学生做了什么真实项目；
  3. assessment_rubric：如何评价学生能力变化；
  4. mentor_input：企业导师投入了多少真实时间；
  5. teacher_integration：教师如何把资源转成教学设计；
  6. portfolio_evidence：学生是否产生可展示作品或能力证据；
  7. employer_feedback：企业是否给出有效反馈；
  8. outcome_verification：实习、就业、能力提升是否可核验；
  9. incentive_alignment：学生、教师、企业不是只为拿证明或挂名。
```

推荐字段：

```md
classification: mixed
dominant_scarcity: path_resource
classification_note: real_external_asset_with_unproven_learning_integration_and_governance_risk
```

---

# Case qpi-draft-007：Functional Performance Gains Justify Power Expansion Too Quickly

## 提炼是否准确

准确，应独立保留。

它和 Case 001 有关系，但不是同一个 case。Case 001 是“反向问责权”的具体机制；Case 007 是更一般的模式：某个职能部门因为在危机中表现突出，就被快速赋予超出其专业边界的系统级权力。draft 也写明了：可见绩效被用于证明权力扩张，但治理边界尚未确定。

## 你的回复修正

你说 `malicious_inflation` 完全适用，我同意，但建议更精确地写成：

```md
- `malicious_inflation` 适用。
  - 但不是说就业办所有业绩都是假的。
  - 而是把局部职能绩效膨胀成系统级统治权，这是恶意升维。
- 可补充标签：
  - `crisis_driven_authority_inflation`
  - `asset_recognition_to_authority_transfer`
```

你没理解的这句：

> 资源/资产被认可 vs 权威被转移

意思是要区分两件事：

```md
- 资源/资产被认可：
  - 就业办有就业率、企业资源、全员动员机制、创收能力，这些可以被承认。
- 权威被转移：
  - 因为就业办有这些资产，就让它获得评价教学、否决教研室、吞并相关职能的权力。
```

QPI 要区分这两者，因为前者可能是 P 域资产，后者是 I 域治理重构。

建议回复：

```md
- 应独立保留，不与 Case 001 合并。
- `malicious_inflation` 适用：
  - 局部绩效被膨胀为系统级权威。
- QPI 应区分：
  - `asset_recognition`: 承认就业办资源和成果；
  - `authority_transfer`: 是否因此转移教学评价权和组织控制权。
- recommended_next_step:
  - Do not infer authority transfer from asset recognition. Define scope, checks, and evidence standards first.
```

---

# Case qpi-draft-008：Survival Strategy Reframes Education As Transactional Output

## 提炼是否准确

准确，而且这是这一组最重要的 Issue 锚点，不需要拆。

Codex 的抽象是成立的：组织在恶劣市场中把教育转向就业、价格和可量化结果；这可能解决短期生存压力，但也可能掏空教学实质，破坏长期合法性。 原始素材也明确写到：外部是学历贬值与生源竞争红海，内部集体心智从“大学逻辑”向“工厂逻辑”崩塌，使命从提升教学质量被迫异化为保就业率和降本增效。

## 建议回复

你说“不宽泛，可以作为 I”，我同意。

```md
- 应保留为 Issue anchor，不拆。
  - 这是组织价值观与身份迁移案例。
  - 它不是某一个执行问题，而是组织在市场/营销第一与质量/产品服务第一之间如何界定自身。
- classification 保留 `issue`。
- dominant_scarcity 保留 `consensus_order`。
- case_level 建议标记为 `umbrella_issue`。
```

“身份迁移”的措辞可以这样写，避免太虚：

```md
- 推荐 owner-approved wording:
  - “组织在生存压力下，正在从教育能力建设滑向交易化输出逻辑。”
  - “就业、创收和合规指标可以是生存信号，但不能替代教育产品的真实质量。”
  - “风险不是重视就业本身，而是用就业/创收/合规指标接管教育价值定义。”
```

这个 case 不需要拆成更窄的 P/I mixed case，因为 001-007 已经承担了拆分功能。008 应作为上位总括。

---

# 这组 case 的排序建议

```md
regression 优先：
- qpi-draft-003：内部核算错配，测试 QPI 是否照单全收 reported metrics。
- qpi-draft-005：高就业数据掩盖数据质量风险，测试 evidence_gap / metric credibility。
- qpi-draft-002：资历指标修补导致合规暴露，测试 compliance workaround。
- qpi-draft-004：就业承诺扭曲学生 pipeline，测试 overpromising。

selector calibration 优先：
- qpi-draft-001：硬就业指标掩盖 authority redesign。
- qpi-draft-007：局部职能绩效被膨胀成系统级权威。

boundary case：
- qpi-draft-006：外部雇主资源是真资产，但未必整合成学习能力。
  - 可测试 QPI 何时保持 Problem，何时升为 mixed。

Issue anchor：
- qpi-draft-008：生存策略把教育重构为交易化输出。
```

---

# 可直接给 Codex 的 Owner Review 版本

```md
## year-end-review-employment-entrepreneurship.cases Owner Review

### Case qpi-draft-001

- 提炼成立。
- 应保留 `classification: mixed`。
  - 确实存在教学部门的 Problem：教材陈旧、教学方法落后、教师混日子、课程与就业脱节。
  - 但就业办获得反向考核权后，问题进入组织权威重构。
- `dominant_scarcity` 应为 `consensus_order`。
- `reverse accountability power` 能抓住病态机制。
  - 就业指标本来是教学结果的下游反馈，现在被反过来变成上游控制权。
- 应成为 selector calibration trap：
  - hard outcome metric hiding authority redesign。
- 建议字段：
  - `classification: mixed`
  - `dominant_scarcity: consensus_order`
  - `classification_note: outcome_improvement_problem_with_authority_redesign`

### Case qpi-draft-002

- 提炼成立。
- 应保留 `classification: mixed`，不建议改成纯 `issue`。
  - credential gap 是真实 path/resource gap。
  - 但用挂靠、贸易化、外部标签化方式修补指标，会制造 compliance exposure。
- 可与教务组的 staffing-ratio case cross-link，但不合并。
  - 教务组偏 staffing ratio deadlock。
  - 本组偏 credential metric workaround / compliance exposure。
- future calibration 可要求 QPI 输出：
  - `evidence_gap: substantive_integration_not_proven`
- 不应把“实质性整合证据”设成过强硬门槛，但应作为推荐检查项。

### Case qpi-draft-003

- 提炼成立，但 `dominant_scarcity` 应从 `data` 改为 `consensus_order`。
  - 现场实质是为了述职会构造更好看的绩效数据。
  - 数据口径问题只是入口，核心是 performance legitimacy。
- 应用于测试 QPI 是否会照单全收 reported metrics。
- 建议字段：
  - `classification: mixed`
  - `dominant_scarcity: consensus_order`
  - `evidence_gap: recognized_financial_standard_unknown / reported_metric_lineage_unverified`
  - `recommended_next_step: reconcile financial recognition standard before using the figure as strategic evidence`

### Case qpi-draft-004

- 应独立成案，不并入 Case 001。
  - Case 001 是内部权力倒置。
  - Case 004 是外部学生承诺和招生 pipeline 扭曲。
- classification 保留 `mixed`。
- dominant_scarcity 保留 `consensus_order`。
- “学生承诺改变机构身份”的意思是：
  - 当学校从“提供教育”转向“承诺就业结果”时，组织身份、责任边界和学生期待都会改变。
- 区分合理结果导向与过度承诺，至少需要：
  1. delivery_capacity；
  2. historical_outcome；
  3. employer_commitment；
  4. student_fit；
  5. risk_disclosure；
  6. verification；
  7. complaint_or_refund_boundary。
- 推荐短句：
  - “结果导向只有在交付能力真实、承诺边界清楚时才是正当的。”

### Case qpi-draft-005

- 提炼成立，但主导稀缺不是普通 data scarcity。
- 应保留 `classification: mixed`，将 `dominant_scarcity` 改为 `consensus_order`。
  - 数据标准、生产、加工和解读机制才是核心。
- 应显式输出 `evidence_gap`。
- future calibration 必须区分：
  - `high_metric_value`
  - `high_metric_credibility`
- Owner note:
  - 在 I 域，高压 KPI 会导致“求锤得锤”；数据越被用于问责、招生、合规和权力扩张，越需要审计其生产机制。
- 建议字段：
  - `evidence_gap: outcome_data_production_mechanism / employer_verification / coercion_or_compliance_behavior_risk`

### Case qpi-draft-006

- Codex 提炼成立，但建议从 `problem` 改为边界型 `mixed`。
  - 若雇主资源真实存在，只缺课程桥接、项目设计、考核方式，则是 Problem。
  - 但在本来源中，外部资源容易被用作展示资产、实习证明、述职材料，而不是学生能力建设系统。
- 建议：
  - `classification: mixed`
  - `dominant_scarcity: path_resource`
  - `consensus_or_order_scarcity: medium-high`
  - `classification_note: real_external_asset_with_unproven_learning_integration_and_governance_risk`
- 它不适合作为纯正面对照案例。
  - 更适合作为 boundary case：什么时候只是 Problem，什么时候升为 mixed。
- 证明雇主资源已被真正整合，至少需要：
  1. curriculum_mapping；
  2. student_project；
  3. assessment_rubric；
  4. mentor_input；
  5. teacher_integration；
  6. portfolio_evidence；
  7. employer_feedback；
  8. outcome_verification；
  9. incentive_alignment。

### Case qpi-draft-007

- 应独立保留，不与 Case 001 合并。
  - Case 001 是具体的 reverse accountability。
  - Case 007 是一般化的 power expansion pattern。
- `malicious_inflation` 适用。
  - 但不是说就业办所有业绩都是假的。
  - 而是把局部职能绩效膨胀成系统级权威。
- QPI 应区分：
  - `asset_recognition`: 承认就业办资源与成果；
  - `authority_transfer`: 是否因此转移教学评价权和组织控制权。
- 推荐字段：
  - `classification: mixed`
  - `dominant_scarcity: consensus_order`
  - `risk_tag: asset_recognition_to_authority_transfer`
  - `recommended_next_step: Do not infer authority transfer from asset recognition. Define scope, checks, and evidence standards first.`

### Case qpi-draft-008

- 提炼成立，不宽泛。
- 应保留为 `Issue anchor`，不拆。
- classification 保留 `issue`。
- dominant_scarcity 保留 `consensus_order`。
- case_level 建议标记为 `umbrella_issue`。
- 推荐 owner-approved wording：
  - “组织在生存压力下，正在从教育能力建设滑向交易化输出逻辑。”
  - “就业、创收和合规指标可以是生存信号，但不能替代教育产品的真实质量。”
  - “风险不是重视就业本身，而是用就业/创收/合规指标接管教育价值定义。”
```

# 这一组的中心句

建议把 `year-end-review-employment-entrepreneurship` 这组 digest 的中心句写成：

```md
When employment outcomes become the organization’s survival proof, the employment function can shift from service support into authority redesign; unless data credibility, delivery capacity, and teaching legitimacy are governed together, outcome orientation mutates into transactional education.
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中文：

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当就业结果成为组织的生存证明，就业职能会从服务支持跃迁为权力重构工具；如果不同时治理数据可信度、交付能力和教学合法性，结果导向会变异为交易化教育。
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