人 Semantische architectuur — rmaanden.nl

IRP – Aerobiologie & HVAC

Gebaseerd op een volledige analyse van index.html (2.163 regels). Dit document beschrijft de structuur van 02-09-2026.

1. Het grote geheel: wat deze website semantisch maakt.

Deze website bestaat niet alleen uit zichtbare inhoud. Onder de zichtbare laag bevindt zich een expliciete semantische structuur die betekenis, relaties en context vastlegt.

Een webpagina wordt doorgaans gezien als een presentatielaag: koppen, teksten, tabellen en afbeeldingen die door een browser worden opgemaakt. In deze website vervult de HTML een tweede rol daarnaast: zij is tegelijk een informatielaag. Elk belangrijk inhoudelijk onderdeel draagt naast zijn zichtbare vorm ook machinaal leesbare metadata die aangeeft wat het is, in welk perspectief het staat, hoe het zich verhoudt tot andere onderdelen en wat voor soort kennis het vertegenwoordigt.

De bouwstenen van die semantische laag zijn:

Betekenis wordt hiermee expliciet gemaakt: zij zit niet alleen impliciet in de tekst, maar is in attributen vastgelegd. Een concept zoals de "zone state" heeft een naam (id="zone_state_index"), een type (data-type="norm:zone_state_index"), een classificatie (data-ai-entity="zone-state-index"), een schaal (data-state-range="0-5"), relaties naar andere concepten (data-references="...") en een kennisstatus (data-epistemic-status="model-defined").

2. Overzicht van de semantische lagen

WEBSITE (index.html)
│
├── HTML-structuur
│   ├── article → sections → definition-blocks
│   ├── figures + figcaptions
│   ├── tabellen (datamatrices)
│   └── woordenlijst (dl#glossary)
│
├── Conceptuele identiteit
│   └── id  (bijv. zone_state_index, context:zone_state_scenario_matrix)
│
├── Semantische classificatie
│   ├── data-namespace   (context | norm)
│   ├── data-ledger-side (debet | credit)
│   ├── data-type        (bijv. context:zone_state_forecast)
│   └── data-role, data-ai-entity, data-ai-topic, data-ai-mechanism
│
├── Relaties
│   ├── parent → child (DOM-hiërarchie)
│   ├── data-references, data-represents, data-contains,
│   │   data-derived-from, data-classifies, data-distinct-from
│   ├── aria-labelledby, aria-details
│   └── id → referenties in data-references
│
├── Context en norm  (Double Entry Semantic Ledger)
│   ├── context / debet — praktijk, observatie, prognose
│   └── norm    / credit — modeldefinities, standaarden, kennisdomeinen
│
├── Toestand
│   ├── data-state (0–5), data-state-definition (JSON)
│   ├── data-normal-state, data-state-status (active|inactive)
│   ├── data-risk-level, data-intervention-state-range
│   └── data-state-context="normal"
│
├── Data
│   ├── forecast (prognostische datamatrix)
│   ├── historical-observed (zoneclassificatie)
│   ├── model-defined (enthalpiematrix)
│   ├── data-value / data-unit / data-variable
│   └── brondata-eisen (data-ai-requirement, data-ai-spec)
│
└── Presentatie
    ├── tekst, koppen, bijschriften
    ├── simulatie-afbeeldingen per toestand
    ├── visuele accenten (data-accent)
    └── sr-only lagen (glossary, matrices, kennisdomeinen) voor AI en screenreaders

3. De identiteit van concepten

Elk inhoudelijk concept heeft in de HTML een identiteit: een naam waarnaar verwezen kan worden. Die identiteit bestaat meestal uit een id en vaak een data-type die het concept in een namespace plaatst.

Voorbeelden:

Concept: voorspelling van het binnenklimaat
→ identifier:        id="zone_state_index_simulation"
→ betekenis:         context:zone_state_forecast — een afgeleide, toekomstgerichte
                     beschrijving van de zone-toestand (0–5)
→ gerelateerde:      simulation_state_reference_matrix, zone_state_index,
                     zone_state_index_zone_matrix, context:user_eca_analysis

Concept: toestand-index (normatief model)
→ identifier:        id="zone_state_index"
→ betekenis:         norm:zone_state_index — het model dat definieert wat
                     toestand 0 tot en met 5 betekent
→ gerelateerde:      context:zone_state_forecast (geclassificeerd), matrices

Concept: prognostische datamatrix
→ identifier:        id="context:zone_state_scenario_matrix"
→ betekenis:         context:zone_state_forecast_matrix — scenario-data per toestand
→ gerelateerde:      simulation_state_reference_matrix, context:user_eca_analysis

Het valt op dat identifiers hier meer zijn dan technische DOM-ID's. De identifier zone_state_index wordt in data-references van andere secties hergebruikt, zodat er een verwijsnetwerk ontstaat: elementen kunnen elkaar bij naam noemen. Sommige ID's dragen zelfs direct de namespace-vorm (context:zone_state_scenario_matrix), waardoor identificatie en classificatie in één naam samenvallen.

4. Mini-woordenboek van de semantische vocabulaire

5. De namespace-architectuur

De HTML kent twee namespaces, vastgelegd op documentniveau:

<html
  data-semantic-ledger="v1.0"
  data-context-namespace="context"
  data-norm-namespace="norm"
  data-context-side="debet"
  data-norm-side="credit"
  data-context-meaning="praktijk"
  data-norm-meaning="norm"
>

Elk inhoudelijk element draagt vervolgens data-namespace="context" of data-namespace="norm", aangevuld met data-ledger-side="debet" of "credit".

• context omvat: de voorspelling (context:zone_state_forecast), het escalatiemodel (context:risk_escalation_and_user_analysis), de gebruikersanalyse (context:user_eca_analysis), de transmissiemechanismen (context:indoor_climate_transmission_cold_air en _dry_air), de zonecapaciteit (context:zone_capacity_matrix), de propositiesecties en de AI-methodologie.
• norm omvat: de toestand-index als definitiemodel (norm:zone_state_index), de prognostische enthalpiematrix (simulation_state_reference_matrix) en de externe kennisdomeinen (het norm-aside met ASHRAE, WHO, CDC en andere bronnen).

De namespace maakt het voor een lezende machine mogelijk om contextuele verschillen te herkennen: dezelfde toestand "3" komt voor als voorspelde praktijkwaarde (context/debet) én als modeldefinitie met vaste compensatiepercentages (norm/credit). Zonder namespace zou een systeem die twee rollen kunnen verwarren; de architectuur voorkomt dit door ze op elk element expliciet te labelen. Bovendien bevat de HTML zelfs semantische regels die dit onderscheid benoemen: data-semantic-rule="zone-capacity-is-not-current-risk-state" en data-semantic-rule="historical-capacity-is-not-current-state".

6. De Double Entry Semantic Ledger

Het <html>-element declareert data-semantic-ledger="v1.0": de website is opgebouwd als een semantisch grootboek. Net als in boekhouding wordt elke betekenisvolle informatie vanuit twee complementaire zijden vastgelegd:

context (namespace)  =  praktijk / geobserveerde werkelijkheid / prognose  →  DEBET
norm    (namespace)  =  normatieve referentie / modeldefinitie / kennis   →  CREDIT

Dit is geen financiële boekhouding, maar een semantisch boekhoudmodel: informatie wordt dubbel geboekt — als praktijkwaarneming én als normatieve referentie — zodat elk feit in zijn juiste perspectief leesbaar is.

Concrete invulling in de HTML:

De twee zijden geven elkaar betekenis: de debetzijde krijgt interpreteerbaarheid door de creditzijde (wat betekent toestand 4?), en de creditzijde krijgt toepassing door de debetzijde (welke zones kunnen toestand 4 aan?). De sectie zone_state_index verbindt beide expliciet via data-classifies="context:zone_state_forecast".

7. De state-architectuur

Toestanden zijn het centrale classificatie-instrument. De architectuur onderscheidt zorgvuldig:

• state / toestand — de modelmatige waarde 0–5. De glossary definieert expliciet: "De state beschrijft het modelmatige niveau van thermische en latente klimaatcompensatie… De toestand is niet hetzelfde als de actuele infectierisico-status."
• data-normal-state — de actueel gepubliceerde toestand (hier "0"), weergegeven via <span class="state-display" data-state-context="normal">.
• data-state-status — active/inactive voor interventieniveaus in het escalatiemodel.
• risk-level — baseline → moderate → watch → action-required, gekoppeld aan toestanden in definities én tabellen.
• data-has-capacity — de historische capaciteit van een zone, een ander begrip dan de actuele state (vastgelegd via data-semantic-rule).
• data-intervention-state-range — de drie interventieniveaus (0–2 "Volgen", 3 "Analyse", 4–5 "Actie").

Elke toestand is uitgebreid geëxpliciteerd. Voorbeeld: toestand 5:

data-state="5"
data-state-definition='{"state-type":"thermodynamic-condition",
  "required-compensation":"level-5","risk-level":"action-required",
  "operational-response":"take-action"}'
   ↓
<figure> met simulatie-afbeelding (Schema.org ImageObject)
   ↓
<figcaption> — menselijke uitleg: "Extreme wintercondities…"
   ↓
rij in context:zone_state_scenario_matrix met data-state="5"
   ↓
rij in simulation_state_reference_matrix: 100% / 100% compensatie

Daarmee is de keten state → definition → data → figure → caption volledig aanwezig: dezelfde toestand is tegelijk definitie, dataset, visualisatie en menselijke uitleg.

8. De data-architectuur

De HTML onderscheidt gegevenstypen door middel van data-epistemic-status (zie hoofdstuk 13) en gestructureerde waardes:

• Prognostische dataset — context:zone_state_scenario_matrix: per toestand en tijdstempel temperatuur, relatieve vochtigheid en CO₂-concentratie (data-role="forecast-matrix").
• Normatieve matrix — simulation_state_reference_matrix: per toestand de voelbare en latente enthalpiecompensatie, met volledige triples:
  data-value="75" data-unit="percent" data-variable="sensible-enthalpy-compensation".
• Historische dataset — zone_state_index_zone_matrix: acht gebouwzones met data-zone en data-has-capacity (maximaal bewezen toestandcapaciteit).
• Brongegevenseisen — data-ai-requirement/data-ai-spec: meetfrequentie (1 minuut), omvang (max. 10 CO₂-meters), seizoensscope (nov–mrt).
• Afgeleide maten — Equivalent Clean Airflow: data-semantic-type="derived-airflow-measure", data-measures="effective-clean-airflow", data-unit="airflow-per-person", data-components="outdoor-air-ventilation;filtration;air-cleaning".
• Grondslagen — de sr-only glossary definieert rekenkundige constanten (luchtdichtheid 1,204 kg/m³, enthalpie per ASHRAE Psychrometric Chart, metabole CO₂-factor 0,0057 L/s, buitenreferentie 430 ppm).

De HTML vertelt hierdoor niet alleen wat een waarde is, maar ook wat voor soort kennis die waarde vertegenwoordigt en in welke eenheid en variabele zij is uitgedrukt.

9. De relatie-architectuur

De expliciete relaties in de HTML vormen samen een knowledge graph:

[rmaanden.nl platform]
        │
        ├── observeert → [outdoor_climate_epidemiological_correlation]
        │                     └── correlatie → [buitenlucht-enthalpie ↔ ziekenhuisopnames]
        │
        ├── voorspelt → [zone_state_index_simulation = context:zone_state_forecast]
        │                     ├── data-derived-from → [zone_state_index]
        │                     ├── bevat → [context:zone_state_scenario_matrix]
        │                     └── geclassificeerd-door → [norm:zone_state_index]
        │
[norm:zone_state_index]  (credit)
        ├── definieert → [toestanden 0–5]
        ├── vertegenwoordigd-door → [simulation_state_reference_matrix]
        ├── data-classifies → [context:zone_state_forecast]
        └── onderscheidt → [predicted-state vs. historical-zone-capacity]

[zone_state_index_zone_matrix]  (context/debet, historical-observed)
        └── koppelt → [gebouwzone] → [max. bewezen toestandcapaciteit]

[indoor_climate_escalation]
        ├── data-primary-concept → [context:intervention_state]
        ├── data-references → 8 concepten (matrices, forecast, ECA, AI-context)
        ├── bevat → [3 interventieniveaus met data-intervention-state-range]
        └── bevat → [indoor_climate_eca_user_analysis]
                          ├── data-uses-measurements → co2;temperature;relative-humidity
                          ├── data-produces → effective-clean-airflow
                          └── data-references → context:co2_measurement, context:ventilation, …

[indoor_climate_transmission_cold_air / _dry_air]
        ├── data-contains → [mechanisme-blokken, elk met
        │      data-ai-mechanism + data-causal-factors + data-causes]
        │      data-causal-factors is geformuleerd als conditie-expressie
        │      ("Zone Air Temperature <20°C", "Zone Relative Humidity <40%",
        │      "AND(...)") die machinaal toetsbaar is tegen de rijen van
        │      context:zone_state_scenario_matrix
        └── elk mechanisme → figure data-represents="<mechanisme-id>"

[norm-aside: kennisdomeinen]  (credit)
        └── onderbouwt → ASHRAE 241, ASHRAE Handbook 2025, WHO, CDC,
                          Annual Review of Virology, 40to60rh

[figuren]  →  aria-details → [datatabellen]   (afbeelding ↔ gegrondde data)
[tabelkoppen] → aria-labelledby → [heading-ID's]

Relatiewerkwoorden die de HTML daadwerkelijk gebruikt: data-references, data-represents, data-contains, data-derived-from, data-classifies, data-primary-relation (bijv. climate-condition-to-state-scenario, zone-to-historical-state-capacity), data-distinct-from, data-distinguishes, plus de ARIA-relaties aria-labelledby en aria-details.

10. De rol van de data-* attributen

De kracht zit in de samenhang: één figure-element combineert data-state (welke toestand), data-state-definition (wat betekent die), data-namespace/data-ledger-side (welk perspectief), itemscope/itemtype (welk objecttype) en aria-details (welke datababel erachter ligt). Elk attribuut versterkt de andere.

11. De AI/LLM-laag

De website is bewust ontworpen als machineleesbare semantische contextlaag voor in-browser AI — dit wordt in de pagina zelf uitgelegd in de sectie panel_ai_semantic_context ("AI Methodologie") en panel_user_engagement.

Menselijke interpretatie ziet: tekst, koppen, tabellen, kleuren, simulatiebeelden, bijschriften.

Semantische interpretatie leest een AI-systeem daarbovenop:

entity          → data-ai-entity="zone-state-forecast"
type            → data-type="context:zone_state_forecast"
context         → data-namespace="context" + data-ledger-side="debet"
state           → data-state="0"…"5" + data-state-definition
relation        → data-references, data-derived-from, data-classifies
source          → norm-aside met ASHRAE/WHO/CDC-bronnen
value           → data-value/data-unit/data-variable
norm            → norm-namespace (credit): enthalpiematrix, kennisdomeinen
derived info    → data-epistemic-status="derived-forecast"

Expliciete metadata verkleint de kans dat een LLM uitsluitend op tekstuele nabijheid of visuele presentatie interpreteert. Drie voorzieningen zijn hier specifiek op gericht:

1. De sr-only glossary (dl#glossary, data-role="term-definitions") groundt termen voor AI en screenreaders, inclusief aliassen (data-term-aliases="state") en scherpe afbakening ("de toestand is niet hetzelfde als de actuele infectierisico-status").
2. Verborgen datamatrices geven AI toegang tot de data achter visualisaties, zodat een gebruiker kan vragen "welke data ligt achter dit beeld?"
3. data-semantic-chain legt de gehele redeneerketen vast: outdoor-climate→indoor-climate→zone-state→risk-indication→intervention→eca→user-analysis — een AI kan deze keten volgen in plaats van zelf te reconstrueren.

Daarnaast geven attributen als data-ai-claim-status="qualified" en de uitgebreide in-browser-AI-disclaimer de AI (én de gebruiker) grenzen mee: inzichten zijn indicatief, geen normatieve toetsing.

12. HTML, CSS en JavaScript

HTML       →  betekenis en structuur (semantische informatielaag)
CSS        →  visuele presentatie (style.css v21.1; classes zoals definition-block--cyan,
              simulation-grid, sr-only; figure-highlighting volgt data-normal-state)
JavaScript →  gedrag (2 kleine scripts, lezen de HTML-semantiek)

De JavaScript leest semantische waarden en dupliceert ze niet:

const normalState = source.dataset.normalState;            // uit zone_state_index_simulation
document.querySelectorAll('.state-display[data-state-context="normal"]')
  .forEach(el => el.textContent = normalState);

De scriptcommentaren benoemen dit expliciet: highlighting volgt data-normal-state (via CSS) en de interventietoestand wordt niet als actuele waarde gepubliceerd — die is uitsluitend gedefinieerd in het escalatieblok. Daarmee blijft de waarheid in de HTML-attributen; presentatie en gedrag zijn afgeleiden. Verandert CSS of JavaScript, dan blijft de semantische laag intact.

13. De epistemische structuur

De architectuur maakt met data-epistemic-status expliciet wat voor soort kennis elke informatie vertegenwoordigt:

Daarnaast onderscheidt de architectuur gerelateerde kennisposities: data-distinguishes="predicted-state;historical-zone-capacity", data-distinct-from (ECA ≠ toestand), data-ai-claim-status="qualified" (gekwalificeerde claims) en de glossary-definities die begripsverwarring expliciet uitsluiten. De vraag "Waar komt deze informatie vandaan en wat voor soort kennis vertegenwoordigt zij?" is daarmee op elk element met één attribuutlezing te beantwoorden.

14. Geïntegreerde semantische graph

[rmaanden.nl — IRP Aerobiologie & HVAC]
│
├── CONTEXT (debet — praktijk)
│    ├── outdoor-climate
│    │     └── empirical-correlation → [enthalpie ↔ respiratoire opnames]
│    │
│    ├── zone_state_forecast (derived-forecast)
│    │     ├── derived-from → [zone_state_index (norm)]
│    │     ├── has-state → [state 0–5]
│    │     │      ├── represented-by → [simulatiefiguren]
│    │     │      ├── defined-by → [data-state-definition JSON]
│    │     │      └── supported-by → [context:zone_state_scenario_matrix]
│    │     └── classified-by → [norm:zone_state_index]
│    │
│    ├── zone_capacity_matrix (historical-observed)
│    │     └── relates zone → [max. bewezen toestandcapaciteit]
│    │
│    ├── risk_escalation_and_user_analysis (derived-analysis)
│    │     ├── defines → [intervention_state 0–2 | 3 | 4–5]
│    │     └── contains → [user_eca_analysis (measurement-derived)]
│    │              ├── uses → [CO₂ · temperatuur · RV-metingen]
│    │              └── produces → [effective-clean-airflow (airflow-per-person)]
│    │
│    └── transmission-mechanismen (cold-air / dry-air)
│          └── elk: causal-factors (conditie-expressie, gegrond op de
│              scenario-matrix) → causes → mechanisme → figure
│
├── NORM (credit — referentie)
│    ├── norm:zone_state_index (model-defined)
│    │     ├── defines → [compensatiematrices 0–5]
│    │     └── represented-by → [simulation_state_reference_matrix]
│    └── kennisdomeinen → [ASHRAE 241 · ASHRAE Handbook 2025 · WHO · CDC ·
│                          Annual Review of Virology · 40to60rh]
│
└── SEMANTISCHE KETEN
     outdoor-climate → indoor-climate → zone-state → risk-indication
       → intervention → eca → user-analysis

15. Waarom deze architectuur waardevol is

• Begrijpelijkheid — de sr-only glossary en figcaptions geven mensen én machines dezelfde definities, inclusief aliassen voor taalvariatie (toestand/state).
• Traceerbaarheid — elke afgeleide waarde verwijst naar haar bron (data-derived-from, data-references) en naar wetenschappelijke onderbouwing in de norm-sectie.
• Expliciete betekenis — begripsafbakening is vastgelegd in plaats van geïmpliceerd (data-semantic-rule, data-distinct-from, glossary).
• Machineleesbaarheid & AI-interpretatie — entiteiten, topics, rollen, ketens en kennisstatussen zijn als attributen beschikbaar; in-browser AI kan de pagina als gestructureerde context gebruiken, zoals de pagina zelf documenteert.
• Toegankelijkheid — aria-label, aria-labelledby, aria-details, sr-only-datatabellen en glossary bedienen screenreaders en toetsenbordgebruikers met dezelfde structuur die AI gebruikt.
• Onderhoudbaarheid — JavaScript en CSS lezen uit de HTML-semantiek; er is één bron van waarheid per begrip.
• Uitbreidbaarheid — het patroon (sectie + namespace + ledger-side + relaties + kennisstatus) is herhaald toepasbaar op nieuwe concepten, zoals al gedaan voor meerdere transmissiemechanismen.
• Data in context — tabellen zijn niet losse getallen maar gekoppeld aan toestand, perspectief, eenheid en betekenis.
• Observatie versus norm — de namespace/ledger-architectuur houdt feit en referentie van elkaar gescheiden, met expliciete onderscheidingsregels.
• Toestand versus indicator — het verschil tussen een modeltoestand, de historische zonecapaciteit en een afgeleide maat (ECA) is semantisch gemarkeerd.
• Herbruikbaarheid — identifiers zoals zone_state_index en simulation_state_reference_matrix worden op meerdere plaatsen gerefereerd: concepten zijn eenmalig gedefinieerd en meervoudig bruikbaar.

16. Geïntegreerde ontleedvoorbeelden

Voorbeeld A — Toestand 4 als simulatie

HTML-element        <figure itemscope itemtype="https://schema.org/ImageObject">
ID / relatiewerk    binnen section#zone_state_index_simulation
data-namespace      context
data-ledger-side    debet
state               data-state="4"
state-definition    {"state-type":"thermodynamic-condition",
                     "required-compensation":"level-4",
                     "risk-level":"action-required",
                     "operational-response":"take-action"}
data                rij in context:zone_state_scenario_matrix (data-state="4"):
                    26 °C · 48% RV · 810 ppm op 2026-09-04
norm-referentie     rij in simulation_state_reference_matrix: 75% / 50% compensatie
menselijke betekenis figcaption: "Toestand 4 — Reguliere winterdagen (0–7 °C)…
                     gebalanceerde mechanische ventilatie… noodzakelijk."
AI-interpretatie    entity=zone-state-forecast · context/debet · epistemic-status=
                    derived-forecast · risk-level=action-required

Eén concept — toestand 4 — is tegelijk definitie, dataset, visualisatie, normvergelijking en menselijke uitleg.

Voorbeeld B — Zoneclassificatie (historische capaciteit)

HTML-element        <table id="zone_state_index_zone_matrix">
data-type           context:zone_capacity_matrix
namespace / ledger  context / debet
epistemische status historical-observed
relaties            data-references → matrices + forecast + user-analysis
                    data-primary-relation = zone-to-historical-state-capacity
semantische regel   "historical-capacity-is-not-current-state"
data                data-zone="Oost A1-292" data-has-capacity="4"
koppeling           afbeelding met aria-details="zone_state_index_zone_matrix"
AI-interpretatie    historisch bewijs per zone, bruikbaar om de forecast mee te
                    vergelijken — maar expliciet géén actuele risicostatus.

Voorbeeld C — Transmissiemechanisme

HTML-element        <div id="dry_air_mucociliary_clearance" class="definition-block">
ID                  dry_air_mucociliary_clearance
namespace / ledger  context / debet
mechanisme          data-ai-mechanism="mucociliary-clearance-impairment"
causaliteit         data-causal-factors="Zone Relative Humidity <40%" →
                    data-causes="reduced-mucociliary-clearance"
gronding            conditie toetsbaar tegen rijen in
                    context:zone_state_scenario_matrix
relatie ouder       data-contains op indoor_climate_transmission_dry_air
representatie       <figure data-represents="dry_air_mucociliary_clearance">
bron                WHO / CDC / Annual Review of Virology (norm-aside, credit)

17. De semantische architectuur in één oogopslag

1. Wat — De HTML modelleert een binnenklimaat-classificatieplatform: buitenklimaat → zone-toestand (0–5) → risico-indicatie → interventie → Equivalent Clean Airflow → gebruikersanalyse, onderbouwd door wetenschappelijke kennisdomeinen.
2. Identiteit — Concepten hebben stabiele id's en getypeerde namen (data-type met namespace-prefix) die door andere elementen bij naam worden gerefereerd.
3. Relaties — Relaties zijn expliciet: data-references, data-represents, data-contains, data-derived-from, data-classifies, aria-labelledby, aria-details — samen een leesbare knowledge graph.
4. Context en norm — Twee namespaces (context/norm) met vaste grootboekzijden (debet/credit), gedeclareerd op documentniveau: praktijkwaarneming en normatieve referentie worden dubbel, complementair vastgelegd.
5. States en data — Toestanden 0–5 zijn verenigd via data-state-sleutels in definities (JSON), figuren, bijschriften en twee datamatrices; waardes dragen data-value/data-unit/data-variable.
6. Epistemische status — data-epistemic-status onderscheidt modeldefinitie, afgeleide forecast, scenario-analyse, meetafgeleide analyse en historische observatie, aangevuld met semantische onderscheidingsregels en gekwalificeerde claims.
7. LLM-gebruik — Een AI-systeem leest entiteiten, topics, rollen, ketens, bronnen, definities en kennisstatus rechtstreeks uit attributen en sr-only-lagen, en hoeft betekenis niet af te leiden uit tekstnabijheid of presentatie.
8. Coherentie — Omdat CSS en JavaScript uit de HTML-semantiek putten en elk concept één identiteit, één definitie en meerdere expliciete verwijzingen heeft, vormen alle lagen één samenhangend informatiemodel.

De HTML vormt daarmee niet alleen de structuur van de webpagina, maar ook een expliciete semantische laag — georganiseerd als een Double Entry Semantic Ledger — waarin concepten, context, normen, toestanden, data, kennisstatus en relaties machineleesbaar en op twee complementaire perspectieven met elkaar zijn verbonden.