svvДа, я неправильно сказал. Автор записал уравнение Фридмана для радиуса кривизны пространства.

- это радиус кривизны пространства. А скалярная кривизна

- это для пространства-времени. Конечно, это совсем разные величины, одной буквой их глупо обозначать.
Масштабный фактор

имеет размерность длины, конечно. На него нужно умножить безразмерное конформное расстояние

, чтобы получить расстояние в метрах:

В этой статье мы имеем:

Здесь все координаты - безразмерные, а

- радиус пространственной кривизны. Я так понял, что роль масштабного фактора здесь играет радиус кривизны. Например, тут прямо так и говорят и даже используют то же обозначение:
https://dic.academic.ru/dic.nsf/enc_physics/3848/Сказано, что масштабный фактор определен до постоянного множителя. Тогда между радиусом пространственной кривизны и масштабным фактором просто прямая зависимость. Скажем, если в настоящее время масштабный фактор

определяется равным

, то между масштабным фактором и радиусом кривизны получается соотношение

, где

- безразмерный параметр, численно равный радиусу пространственной кривизны в настоящее время. Так?
Да, что-то мне и в голову не пришло, что нужно же просто пересчитать компоненты всех тензоров при смене координат. Это я еще не настолько освоил, если честно.