I present a multi-seed validation of the Prudential Gating Function (PGF) v3, a reward shaping mechanism designed to induce risk-aware behavior in reinforcement learning agents operating in stochastic environments. Across three independent random seeds in a 5×5 gridworld with moderate risk conditions (risk_scale=1.5), PGF v3 achieves a mean performance ratio of 38.93% ± 0.59% relative to a risk-blind control agent, with exceptional statistical reproducibility (coefficient of variation = 1.52%). This represents a cumulative +131.7% improvement over our initial baseline implementation Presento una validación multi-semilla de la Función de Puerta Prudencial (PGF) v3, un mecanismo de modelado de recompensas diseñado para inducir comportamiento sensible al riesgo en agentes de aprendizaje por refuerzo que operan en entornos estocásticos. A través de tres semillas aleatorias independientes en un mundo de rejilla (gridworld) de 5×5 con condiciones de riesgo moderado (risk_scale=1.5), PGF v3 logra una razón de desempeño promedio de 38.93% ± 0.59% en relación con un agente de control ciego al riesgo, con una reproducibilidad estadística excepcional (coeficiente de variación = 1.52%). Esto representa una mejora acumulada de +131.7% sobre nuestra implementación base inicial.