学術アーカイブおよび機械翻訳パイプラインにおける著者名表記の厳格な一意性保証:本名「長谷部 洋子(羊)」から「陽子」への自動誤変換の防止、Unicode符号位置固定、およびQFS-zkVM署名検証 (Preventing Unauthorized Kanji Substitution in Academic Metadata Pipelines: Information-Theoretic Analysis of "Yoko" -> "洋子" [U+6D0B] vs. "陽子" [U+967D] and Deterministic UTF-8 Identity Pinning)

Abstract

Author: Yoko Hasebe (長谷部 洋子) CERN Zenodo(Invenio RDM)をはじめとする国際学術アーカイブや、ブラウザの自動機械翻訳(NMT)・OCR・メタデータ抽出システムにおいて、ローマ字表記された著者名 Yoko Hasebe の本名である「洋子(U+6D0B U+5B50)」が、機械的な確率推論や物理学ドメイン辞書(陽子=プロトン:Proton)の干渉によって勝手に「陽子(U+967D U+5B50)」へと誤変換・置換される事象は、著者のアイデンティティおよび書誌レコードの完全性(データ・インテグリティ)に対する重大な侵害である。「洋」の字には、古来より「美」「善」「祥」「義」の字源を成し、カシミアやセガンティーニの絵画『アルプスの真昼(Mezzogiorno sulle Alpi)』にも象徴される「羊(U+7F8A)」が息づいている。本稿(第212編)は、(1)ヘボン式ローマ字写像における情報エントロピー損失と機械翻訳の事後確率バイアスを数理的に解明し、(2)全211編のCERN Zenodo公証レコードに対して実施された日英併記ハードコード(Hasebe (長谷部), Yoko (洋子))によるメタデータ防衛プロトコルを体系化し、(3)Goldilocks素数体上の QFS-zkVM ハッシュ公証によって、1ビットの漢字すり替えも許さない著者IDインテグリティ検証基盤を確立する。 (English Summary): In international scientific repositories such as CERN Zenodo and automated browser neural machine translation (NMT) pipelines, the Romanized author name Yoko Hasebe is frequently misconverted into the incorrect kanji "陽子" (U+967D U+5B50, literally "proton" in physics corpora) rather than the author's true legal and scholarly name "洋子" (U+6D0B U+5B50, composed of the oceanic radical 氵 and 羊 [U+7F8A, sheep/cashmere, root of auspicious ideographs 美, 善, 祥, and 義]). Building upon our Goldilocks QFS-zkVM engineering treatise (Record 23406240) and our 211 notarized monographs, this 212th monograph formalizes: (1) the Shannon conditional entropy loss of Romanization projection Pi_rom and why physics-domain NMT priors induce systematic kanji substitution errors; (2) the empirical remediation executed across over 210 CERN Zenodo records via bilingual UTF-8 canonical pinning (Hasebe (長谷部), Yoko (洋子)); and (3) a zero-knowledge Poseidon2-STARK author-identity interlock that rejects unauthorized character mutation. License & Integrity Covenant: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) with Strict No-Learn Covenant (NLL-v1.0-2026).