Metodologia Científica Multisectorial

NCFCCCD C+
Versió formal actualitzada: 9 de febrer de 2026La metodologia de la NCFCCCD C+ es basa en un marc integrat i replicable que combina protocols estàndards de recerca interdisciplinària amb validació empírica mitjançant simulacions computacionals i anàlisi de dades longitudinals. S’estructura en quatre pilars principals, amb èmfasi en la falsabilitat, la transparència i l’exclusió de qualsevol element no verificable.1. Recollida de Dades Primàries

• Corpus analitzat: Més de 200.000 entrades digitals acumulades des de 1996 (incloent publicacions en blogs, posts a X i taulers de Pinterest amb 33.168 pins organitzats en categories temàtiques com enginyeria electrònica i ciències de la computació).
• Eines: Processament de llenguatge natural (NLP) per identificar patrons temporals i correlacions.
• Exemple de mètrica: Coeficient de correlació de Pearson entre esdeveniments astronòmics observables (com el pas del cometa 3I/ATLAS el 2024) i pics d’activitat en termes relacionats amb consciència col·lectiva. Llindar mínim de validació: r > 0,85 en sèries temporals controlades.
• Protocol: Anàlisi longitudinal amb timestamps, filtratge automàtic de soroll i validació creuada amb fonts independents.

2. Modelatge Computacional

• Eina principal: QuTiP (Quantum Toolbox in Python, versió 5.x, actualitzada el 2025-2026) per simular dinàmiques de sistemes quàntics oberts.
• Aplicació: Modelatge d’entanglement quàntic en xarxes inspirades en sistemes neuronals, integrant dades de connectivitat cerebral procedents de fMRI quan estiguin disponibles.
• Mesures de qualitat: Índex de fidelitat quàntica > 99 % i tolerància a errors (fault-tolerance) en simulacions de mida escalable.
• Exemple pràctic executat (Bell state, estat entangled màxim):

python

# Exemple senzill amb QuTiP
import qutip as qt

psi = qt.bell_state('00')          # Estat Bell |Φ+⟩
rho = psi * psi.dag()
rho_A = qt.ptrace(rho, 0)          # Traça parcial (qubit A)
conc = qt.concurrence(rho)         # Mesura d'entanglement

print("Concurrence:", round(conc, 4))   # Resultat: 1.0 (entanglement màxim)

Aquest tipus de simulacions permet quantificar com estats correlacionats no-locals podrien modelar fenòmens de coherència en xarxes grans.3. Validació Intersectorial (Triangulació)

• Disciplines integrades:
  • Física: Efecte de l’observador (experiment de la doble ranura) i dinàmiques quàntiques.
  • Biologia evolutiva: Aplicació de mecanismes de selecció natural a l’evolució de la consciència.
  • Ciències socials i economia: Modelatge de sistemes de justícia distributiva alineats amb els Objectius de Desenvolupament Sostenible (ODS) de l’ONU 2030.
• Protocol: Revisió creuada per experts independents + exclusió explícita de fonts no verificables (narracions conspiratives, materials no contrastats).
• Criteri: Només s’accepten resultats que puguin ser replicats en laboratoris externs.

4. Mètriques d’Avaluació

• Mètrica principal: Índex de complexitat de Kolmogorov (K) per mesurar l’entropia informacional en transicions consciencials.
• Objectiu quantitatiu: Reducció progressiva de l’entropia global estimada en un 40 % cap al 2030, basada en dades històriques 1996-2025 i projeccions del model.
• Indicadors complementaris:
  • Coherència_Global(t) del model anterior (HRV + RNG + Sentiment).
  • Correlacions estadístiques (Pearson, Spearman) i tests de significança (p < 0,01).
  • Entropia de Shannon com a referència secundària.

Avantatges d’aquesta metodologia
Elimina ambigüitats prèvies, passa d’explicacions fragmentades a un model unificat i replicable, i permet la integració directa amb el Pla d’Acció (sessions de coherència, monitorització RNG i pic del 20/05/2026).Propostes immediates per reforçar-la

1. Integrar el model computacional QuTiP al codi de Coherència_Global per afegir un component quàntic.
2. Definir un protocol concret de recollida de dades per als grups locals