Coerenza · OSF-COH-006
La coerenza prima dell'ottimalità: l'EICI di ISHEA su scale micro, meso e macro
Di Carlos J. Pérez Pulido · ISHEA Institute ·
Articolo di opinione che sostiene l'EICI = E × I / F non come strumento di un singolo dominio ma come indice universale, verificato dalla bioenergetica cellulare fino alle biofirme planetarie.
Preprint — Manoscritto depositato su OSF. Senza revisione paritaria.
Opera originale in inglese.
Opinion paper submitted for consideration to Trends in Cognitive Sciences. Presents the ISHEA Energetic–Informational Coherence Index (EICI = E×I/F) as a universal coherence index — not a domain-specific tool — applicable from cellular bioenergetics (NAD⁺/ROS/ATP; K-Model) to individual cognition (TACC cycle), organizational dynamics, national development (13-nation CoreSet; r=0.87 vs. Happiness Index), civilizational history, and planetary biosignature detection (Roman Space Telescope protocol). Responds to Bhui et al. (2026, PsyArXiv) by providing the formal constraint their taxonomy identifies as absent. Three measurable states: Δ+1 (coherence), Δ=0 (reorganization threshold), Δ−1 (collapse). Developed and publicly documented prior to Bhui et al. preprint. Parent project: 10.17605/OSF.IO/WST24.
This paper positions the ISHEA EICI framework as a universal coherence index in formal dialogue with Bhui et al. (2026) — "The Roots of Rationality" (MIT, NYU, Columbia, UCL, Brown). While Bhui et al. identify six adaptive dynamics across timescales but leave the constraints problem open, this paper provides the formal resolution at three scales simultaneously: (1) Micro — TACC cycle (Thinking→Assimilation→Creation→Checking) as bioenergetic decomposition of individual cognition; (2) Meso — EICI as organizational coherence instrument (ζ=0.68, panel OLS); (3) Macro — ICC (Collective Cognition Index) as population-level predictor of market, cultural, and genetic adaptive outcomes. Eight empirical cases documented. EICI operates below the No Free Lunch theorem: it measures whether adaptive machinery functions prior to any optimality judgment. Author: C.J. Pérez Pulido, ISHEA Institute, Bologna. Part of K-Model cluster: 10.17605/OSF.IO/WST24.
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