# Orrery Lab · H4 · Índice cíclico de Barbault e a guerra no mundo

**Estado:** SELADO a 2026-10-08, antes de descarregar os dados de resultado. Aprovado pelo autor.
**Autor:** Pedro Cardoso · The Orrery Index
**Data do selo:** 2026-10-08

## 1. Hipótese

André Barbault (1921–2019) propôs, nos anos 1960, que a concentração dos cinco planetas lentos no zodíaco acompanha os períodos de maior tensão mundial. Para a medir, criou o **índice cíclico**: índice baixo = planetas agrupados = crise e guerra; índice alto = planetas dispersos = détente.

**H4:** nos anos em que o índice cíclico está mais baixo, há mais guerra no mundo, depois de retirar a tendência linear de longo prazo das duas séries.

É uma hipótese da própria tradição astrológica, publicada décadas antes destes dados existirem, e não foi criada nem afinada por nós. Este teste é uma **análise histórica com pré-registo**: o protocolo, o preditor e o código de análise são selados (SHA-256) **antes** de descarregarmos os dados de guerra. Até ao selo, ninguém do projeto abriu os dados de resultado.

## 2. Preditor (o índice)

- **Corpos:** Júpiter, Saturno, Úrano, Neptuno e Plutão.
- **Posições:** longitude eclíptica geocêntrica aparente, calculada com a efeméride astronomy-engine 2.1.19.
- **Índice de um instante:** soma das 10 distâncias angulares entre pares, cada uma medida pelo caminho mais curto (0–180°). O máximo possível com 5 corpos é 1080.
- **Valor anual:** média dos valores diários às 12:00 UTC, de 1 de janeiro a 31 de dezembro.
- **Validação:** o índice dá 787,6 a 21-03-2000 (a literatura indica cerca de 786) e 573 a 01-01-2020. A média anual mais baixa do século XXI é a de 2021 (508), na zona que Barbault antecipou.
- **Ficheiros:** o código está em `h4_indice.js` e os valores de 1216 a 2625 em `H4_indice.csv`, ambos selados.

## 3. Resultados (dois primários)

**P1 · UCDP/PRIO Armed Conflict Dataset**
- **Versão:** 26.1 (1946–2025); se ainda não estiver publicada no dia do selo, usa-se a 25.1 (1946–2024).
- **Medida:** número de conflitos distintos (`conflict_id`) com `intensity_level = 2`, isto é, guerras com ≥1000 mortes em combate nesse ano. Entram todos os tipos de conflito.
- **Anos sem guerras:** contam 0.

**P2 · Correlates of War, Inter-State War Data v4.0 (1816–2007)**
- **Medida:** log10(1 + mortes em combate) por ano, nas guerras entre Estados.
- **Repartição:** as mortes de cada participante são divididas por igual pelos anos civis em que esteve em combate (período 1 e, se houver, período 2).
- **Casos especiais:** "em curso" (−7) conta até 2007; mortes desconhecidas (−9) contam 0.
- **Porquê esta série:** é a única que inclui as duas guerras mundiais, centrais na tese de Barbault.

## 4. Estatística e regra de decisão

1. Para cada primário, retiram-se a tendência linear do índice anual e do resultado (resíduos de uma regressão no ano).
2. Calcula-se a correlação de Spearman (ρ) entre os dois resíduos. A hipótese prevê **ρ negativo**.
3. **Nulo:** repete-se o cálculo com o índice desfasado k anos, para cada k de −600 a −30 e de +30 a +600 (1142 desfasamentos). Estes índices têm exatamente os mesmos ciclos planetários, só que no momento errado. A pergunta é se a posição real dos planetas explica melhor a guerra do que os mesmos ciclos fora de tempo.
4. p unilateral = (1 + n.º de desfasamentos com ρ ≤ ρ observado) / 1143.
5. **Sucesso:** p < 0,025 em pelo menos um primário (correção de Bonferroni para 2 testes). Publicam-se os dois resultados, sejam quais forem.

O código em `h4_analise.py` (só biblioteca padrão do Python) implementa exatamente estes passos e foi testado com dados sintéticos antes do selo:
- **Sem efeito:** p = 0,60 e 0,71.
- **Com efeito plantado:** p = 0,001 nos dois primários.

Nestes testes, o limiar do nulo ficou perto de ρ = −0,23 (P1) e −0,26 (P2). É mais ou menos essa a força de associação necessária para passar.

## 5. Análises exploratórias (não decidem o resultado)

Estas análises são reportadas com o rótulo "exploratório":

- o índice a 1 de janeiro, como Barbault o calculava;
- desfasamentos de +1 e +2 anos (a guerra a seguir à concentração);
- o número de guerras COW por ano em vez das mortes;
- mortes em combate UCDP/PRIO (1946–2025), em vez da contagem de guerras.

## 6. Limitações conhecidas (escritas antes de ver os dados)

- **Poucos dados independentes:** são poucos anos (210 no P2 e cerca de 80 no P1) e as séries têm muita autocorrelação. O nulo por desfasamento trata isto melhor do que um teste paramétrico, mas a potência é modesta.
- **Teto do índice:** perto de 1080 o índice satura e há anos altos indistinguíveis entre si.
- **Plutão antigo:** a posição de Plutão nos anos mais antigos do nulo (antes de 1600) é menos exata. Isso afeta só o nulo e pouco.
- **O que um resultado positivo não prova:** mostraria uma associação temporal, não um mecanismo.

## 7. Selo

| Ficheiro | SHA-256 |
|---|---|
| h4_indice.js | `ef2fe07ea0408ed76d470c0ff119721589f63a02f93a08fabd2dcdc2aa75b245` |
| H4_indice.csv | `8b4828e1cb113bb8f1997ee001172899109ce325d2496703bc1f62e96b4ea71d` |
| h4_analise.py | `22b361fe9b2ec6a0cd98efaa1cb9ee13e304dbd1951acd3cf476d1fecb58649a` |

O SHA-256 deste documento, que já inclui a tabela acima, é publicado no Orrery Lab no dia do selo. Só depois disso se descarregam os dados UCDP/PRIO e COW.