| # IOM — construcción formal de la unidad informativa |
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| Este informe describe el repositorio IOM como una **construcción formal de |
| unidad informativa**: estructura autocontenida de distinciones, relaciones, |
| integración y transformación, verificable desde `data/iom_spec.json` (punto |
| fijo, Lean, SHACL). La autonomía verificable es el *mecanismo* de constitución |
| y validación; anotadores, dominios y learners de recuperación de reglas son |
| **encuentro**, no fundamento. |
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| Referencia conceptual: [`docs/DEL_ORDEN_UNIVERSAL_A_LA_CREACION_DE_UNO_MISMO.md`](docs/DEL_ORDEN_UNIVERSAL_A_LA_CREACION_DE_UNO_MISMO.md) · Spec: [`data/iom_spec.json`](data/iom_spec.json) · Jerarquía: [`EXPERIMENTOS.md`](EXPERIMENTOS.md). |
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| ## Propósito |
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| La unidad informativa es la mínima estructura autocontenida capaz de conservar una distinción, relacionarla con su opuesto, integrarla en un sistema y transformarse sin perder la trazabilidad de su identidad. |
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| Las 13 tríadas son modos de composición de esa unidad. |
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| ## Núcleo (fundamento) |
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| 1. Punto fijo: `self_bootstrap.py --passes 2` |
| 2. SelfGenesis / FormalRules / InformationalUnit: `lake build` |
| 3. SHACL sobre TTL regenerado |
| 4. Invariancia no trivial (`measure_invariance.py`) |
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| ## Encuentro (no fundamenta) |
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| EXP-E (dominio / Mictlán) y EXP-A (κ) son proyección provisional. Sin |
| `ACCESS_LOG`, κ histórico no se declara demostración cerrada. |
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| ## Diagnóstico circular (opcional) |
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| PI-HGAT-T y baselines (`experiments/optional/`) recuperan etiquetas que **ya |
| están** en (fase, posición). Accuracy 1.0 es tautología informativa, no validez |
| del marco en el mundo. PyTorch no es dependencia del núcleo. |
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| ## Límite de la afirmación |
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| El repositorio **implementa** una construcción formal de unidad informativa. |
| No afirma por sí solo una unidad absoluta independiente del entorno de |
| ejecución. La validez interna se mide por derivabilidad y trazabilidad desde |
| la especificación canónica. |
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