产品架构

产品研究链

产品不把研究人员的模型直接当作首页导航。首页以用户问题为入口，研究链是用户进入问题后的解释骨架，Evidence 是可信度系统，Research State 负责保存当前研究对象和后续观察。

Population → Cohort → Spatial / System → Impact

以下证据层贯穿整个过程：

Evidence · Source · Confidence · Data Gap

这不是一条只能从左到右点击的页面菜单，而是产品组织研究问题的方式：先确定人口变化，再明确是哪一代人、发生在哪些空间和系统，最后讨论可能的现实影响。

面向用户的简化表达是：

人从哪里来 → 人往哪里去 → 系统怎么调整 → 对你意味着什么

这条链路对应统一的 Research Chain Protocol v1。协议把节点分为 Population、Spatial、System、Outcome 和 Feedback，把每个节点的值区分为 Stock、Flow、Rate、Capacity、Constraint 或 State；关系上记录机制、Evidence / Source、Lag、Buffer、反向因素和 Data Gap。

各层解决什么问题

Population

回答人口发生了什么变化：总量、年龄组、占比、年份、Actual / Projection 和数据轨道。

Cohort

回答具体是哪一代、哪一个年龄群体发生变化，以及它们进入不同生命周期研究窗口的大致时间。生命周期节点是研究年龄区间，不代表个体必然发生对应行为。

Spatial

回答人口向哪里迁移、集中或流失。当前产品已有国家和跨国参照基础，但空间机制和县域级判断仍受数据粒度限制，独立的 Spatial 模型属于下一阶段。

System

回答学校、医院、住房、财政、公共服务等系统的需求和存量如何发生错配。当前产品有相关研究边界和社会运行证据，但还没有统一的系统存量模型。

Impact

回答人口与 Cohort 变化可能通过哪些机制影响职业、行业、资产和公共服务。Impact 结论必须经过机制、反向因素、Evidence 和适用范围约束。

未来的地方研究还必须通过 Place Data Readiness Gate：Place 只提供稳定 identity、层级和边界版本；ResearchScope 记录观察/投影期间；Readiness 根据具体研究问题检查人口、空间迁移、系统存量、地方规则和调整滞后。它不输出安全分、风险分或综合排名。

结论阅读层提供 Stability / Prosperity 两个并列视角：前者解释系统连续性、可达性和调整能力，后者解释长期需求、生产率和机会空间。它们不改变结论可信度，也不对 Place 生成分数或排名。

Place Dossier 是研究组织层，不把地区选择直接塞进 Population、Cohort 或现有 runtime。与地区边界严格对齐的 Local Evidence 才能进入 Readiness；全国、省级或其他地区资料只能作为 Reference Evidence 解释机制和迁移条件；本阶段不生成 Local Conclusion。/project/place-dossier 使用合成县验证这条边界，不是正式 /place 产品。

证据层如何贯穿

• Evidence 说明一个事实或案例对当前问题提供了什么支持。
• Source 记录来源 ID、机构、数据集、统计口径、版本和原始链接。
• Confidence 区分人口底座、机制证据和本地适用性的不同不确定性。
• Data Gap 把没有足够数据回答的问题作为正式产品对象，而不是脚注。

因此，一个可发布结论的基本链路是：

人口事实 → 机制假设 → Evidence → Source → 结论边界

如果中间缺少本地数据或机制证据，应显示 Data Gap 或 under_review，而不是补一个看似精确的答案。

产品的正式结论仍只有一套 ConclusionSchema。Conclusion v2 增加结论类型、机制 ID、Data Gap ID 和重新评审条件，避免页面摘要演化成第二套未经治理的结论系统。

当前已实现

• /：未来总览和研究入口。
• /population：人口结构与年龄组研究。
• /cohort：出生队列与生命周期研究窗口。
• /impact 及其领域页：人口影响链、结论、Evidence 与 Source。
• /compare：中日韩参照。
• /methodology：数据、方法、置信度和 Data Gap 规则。
• /project：研究与产品手册入口，聚合产品定义、研究框架、架构、领域模型、来源、缺口和治理记录。
• /project/education-teacher-demand：第一份正式领域模型，只表达逻辑链路与数据缺口，不生成没有真实数据支持的地区结论。
• /project/sources、/project/data-gaps、/project/assumptions：来源注册表、Data Gap 和假设/可信度的正式对象入口。

• /project/research-chain-protocol：研究链、Stock / Flow、Lag / Buffer、Outcome 维度和标准结论输出的统一协议。

当前实现仍有明显边界：不同页面的研究状态传递深度不完全一致，Spatial / System 还没有统一的独立模型，教育领域模型仍需要真实数据与人工评审。

下一阶段

• 评审“教育与教师需求”模板，补充真实数据接入前的字段、时间滞后和情景校验。
• 让关键结论、证据、来源 ID、Confidence 和 Data Gap 形成更细粒度的可追溯链。
• 明确 Population、Cohort、Spatial / System 与 Impact 在页面上下文中的传递方式。
• 让每条影响链都能以统一顺序回答“当前知道什么、为什么会这样、什么还不能确定、下一步看什么”。

长期规划

• 建立 Spatial / System 的可解释模型，记录人口迁移、系统容量和调整机制。
• 支持基准、高迁移、低迁移、高生育、低生育等合理情景比较。
• 在证据和数据充分时再扩展医疗、住房、财政、养老和劳动力等领域模型，并为每个领域保留同样的假设、来源和 Data Gap 结构。

尚未实现的能力统一标记为“规划中”，不展示成当前已经存在。