Jev, Type Safe এর প্রথম System One Model, প্রশিক্ষণ ডেটা ছাড়াই শ্রেণীবিভাগ কাজের জন্য ক্যালিব্রেটেড সম্ভাবনার প্রতিশ্রুতি দেয়। নিবন্ধটি যুক্তি দেয় যে যদিও Jev কার্যকর স্কোর তৈরি করতে পারে, এর ক্যালিব্রেশন দাবি ত্রুটিপূর্ণ। ক্যালিব্রেশন মডেল এবং ডেটা বিতরণ উভয়ের উপর নির্ভর করে; একটি ডেটাসেটে ক্যালিব্রেটেড মডেল অন্যটিতে ভুল ক্যালিব্রেটেড হতে পারে। লেখক একটি মুদ্রা নিক্ষেপের উদাহরণ তুলে ধরেছেন যেখানে Jev হেডের 0.92 সম্ভাবনার ভবিষ্যদ্বাণী করে, গুরুতর ভুল ক্যালিব্রেশন দেখায়। লেখক Jev এর আউটপুটগুলিকে নির্ভরযোগ্য সম্ভাবনার পরিবর্তে র্যাঙ্কিং স্কোর হিসাবে বিবেচনা করার সুপারিশ করেন এবং সুনির্দিষ্ট সম্ভাবনার প্রয়োজন হলে কয়েকশত লেবেলযুক্ত উদাহরণ ব্যবহার করে সস্তা পুনঃক্যালিব্রেশনের পরামর্শ দেন। নিবন্ধটি জোর দেয় যে Jev এর মূল্য ডেটা ছাড়াই শ্রেণীবিভাগ করার ক্ষমতার মধ্যে নিহিত, কিন্তু ব্যবহারকারীদের সংখ্যাসূচক থ্রেশহোল্ড বা খরচ গণনার উপর নির্ভর করার আগে তাদের নিজস্ব ডেটার উপর ক্যালিব্রেশন যাচাই করতে হবে।