обновил документы

data_access/README.md

@@ -1,22 +0,0 @@
-# Data Access
-
-Heavyweight datasets are not stored in this repository.
-
-To run the experiment:
-
-1. Prepare the original dataset directory `data`.
-2. Prepare the masks dataset directory `data_masks`.
-3. Copy `configs/datasets/local_paths.template.json` to `configs/datasets/local_paths.json`.
-4. Put absolute paths to these two directories into `local_paths.json`.
-
-After that, run:
-
-```bash
-make all
-```
-
-or:
-
-```bash
-./.venv/bin/python scripts/run_all_hypotheses.py
-```

docs/data_audit.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Аудит данных для E01
 
-Документ фиксирует фактическое состояние данных, доступных на 9 апреля 2026 года, и определяет, какие постановки уже можно реализовывать программно без привлечения новых наборов данных.
+Документ фиксирует фактическое состояние доступных для экспериемнта данных.
 
 ## 1. Источники данных
 

plan/current/experiment_plan_detailed.md

@@ -787,16 +787,4 @@
 5. Обучить Logistic Regression и Random Forest на `clean_cell_set`.
 6. Построить первые object-level и image-level метрики.
 
-Именно после этого спринта в проекте уже появится рабочая база, на которую можно последовательно наращивать остальной код.
 
-## 10. Что этот эксперимент даст для статьи и диссертации
-
-Если этап A будет выполнен качественно, то он уже сам по себе даст:
-
-- воспроизводимую оценку роли текстурных признаков;
-- сравнение признаковых режимов `bbox`, `mask`, `bbox+mask`;
-- практический аргумент в пользу patient-level протокола;
-- прикладную картину влияния шумовых классов и качества разметки;
-- bridge-результат между object-level классификацией и задачей автоматического анализатора.
-
-Именно это и должно стать центральным результатом первого экспериментального цикла.