TSCD utiliza matrices de covarianza de datos observacionales e intervencionales para identificar estructuras causales en modelos de ecuaciones estructurales lineales sobre DAGs. Requiere únicamente ruido no correlacionado y logra órdenes y parámetros causales identificables con conteos logarítmicos de intervenciones, escalando a cientos de variables mientras permanece robusto al ruido y competitivo frente a métodos existentes.