Coherencia interlocal: un marco metodológico para la compatibilidad estructural de secuencias observacionales independientes

Alexey A. Nekludoff

ORCID: 0009-0002-7724-5762

DOI: 10.5281/zenodo.17825448

05 diciembre 2025

Idioma original del artículo: Inglés

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Resumen

Los modelos científicos integran rutinariamente observaciones producidas por instrumentos, laboratorios y grupos de investigación independientes. Aunque cada localidad observacional mantiene su propia coherencia metodológica, las secuencias observacionales resultantes rara vez están alineadas, ordenadas globalmente o son estructuralmente comparables. No obstante, la práctica científica a menudo presupone que tales secuencias heterogéneas son mutuamente compatibles.

Este artículo introduce la coherencia interlocal, una condición epistemológica bajo la cual cadenas observacionales generadas de manera independiente pueden sostener conjuntamente una inferencia científica unificada. Basándose en estudios de caso de cosmología, ciencia del clima, física de partículas e investigación biomédica, el análisis muestra que las divergencias estructurales surgen con frecuencia durante la fijación, el ordenamiento, la transformación y la operacionalización semántica —mucho antes de que comience el modelado.

Se establece una distinción entre la coherencia local, la estabilidad interna de una única localidad observacional, y la coherencia interlocal, la compatibilidad supralocal requerida para la integración probatoria entre localidades. El artículo identifica riesgos metodológicos que emergen cuando se armonizan secuencias heterogéneas sin establecer dicha compatibilidad, incluyendo divergencias estructurales no reconocidas y sensibilidad a supuestos específicos de la localidad.

El marco desarrollado aquí es metodológico más que metafísico. Aclara las precondiciones estructurales para la integración probatoria en una práctica científica distribuida y esboza direcciones para futuras investigaciones, incluyendo criterios formales para la compatibilidad del ordenamiento y auditorías empíricas de las cadenas de procesamiento observacional.

La versión completa del artículo está disponible en: https://astraverge.org/en/p/10039 (en Inglés).