# events

legacy_id: PAYLOAD_HIST_COBIOS_2026
row_key: PAYLOAD HIST
event_name: COBIOS
date_text: 2026-00-00
place: MOON - CLPS LANDER
who: NEXOR TEAM
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Autonomous cognitive biocapsule payload integrating biocontainment, AI operations and lunar science.


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event_name: FILOSOFIA NATURAL
date_text: -600
place: Greece - Ionia
who: Tales, Anaximandro, Heraclito, Pitágoras
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_philosophy https://plato.stanford.edu/entries/presocratics/
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brief_description:
La filosofía natural de los presocráticos constituyó el primer intento sistemático de explicar el mundo mediante principios racionales en lugar de mitológicos. Estableció las preguntas fundacionales sobre materia, movimiento, número y cosmos que posteriormente dieron origen a la física, la matemática, la astronomía y la biología como disciplinas diferenciadas. Es el nodo raíz del árbol científico universal.[2]


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event_name: LOGICA ARISTOTEL
date_text: -350
place: Greece - Athens
who: Aristotle (Lyceum)
source_link: https://plato.stanford.edu/entries/aristotle-logic/ https://en.wikipedia.org/wiki/Organon
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Aristóteles sistematizó la lógica formal en el Organon, definió la estructura del silogismo y clasificó por primera vez las ramas del conocimiento en teórico (física, matemáticas, teología), práctico (ética, política) y productivo (retórica, poética). Esta clasificación tripartita es el primer meta-esquema epistemológico de la historia científica.[2][4]


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event_name: MATEMATICAS EUCLID
date_text: -300
place: Egypt - Alexandria
who: Euclid of Alexandria
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Los Elementos de Euclides establecieron el método axiomático-deductivo como fundamento de las ciencias formales. Esta obra definió la geometría como disciplina independiente y demostró por primera vez que un cuerpo de conocimiento puede derivarse íntegramente de un conjunto mínimo de axiomas, modelo que posteriormente adoptaron la lógica, la álgebra y la teoría de conjuntos.[5][4]

source_link:
https://mathcs.clarku.edu/~djoyce/elements/elements.html
https://en.wikipedia.org/wiki/Euclid%27s_Elements


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event_name: MEDICINA HIPOCRAT
date_text: -400
place: Greece - Kos
who: Hippocrates of Kos
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updated_at: 2026-06-06T21:36:53Z
brief_description:
El Corpus Hippocraticum separó la medicina de la religión e instauró la observación clínica, la etiología natural y la ética médica como fundamentos de las ciencias de la salud. Constituyó el origen de la medicina clínica como disciplina científica autónoma, rama que hoy engloba la medicina básica, clínica y ciencias de la salud según la clasificación OCDE 3.x.[1][6]

source_link:
https://www.nlm.nih.gov/hmd/greek/greek_hippocrates.html
https://en.wikipedia.org/wiki/Hippocratic_Corpus


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event_name: CIENCIAS NATURALES
date_text: 1543
place: Poland - Warmia - Frombork
who: Nicolaus Copernicus; Vesalius; Francis Bacon
source_link: https://www.loc.gov/item/2021667837/ https://en.wikipedia.org/wiki/Scientific_revolution
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La Revolución Científica del siglo XVI consolidó las ciencias naturales como dominio empírico-experimental diferenciado. El heliocentrismo de Copernicus (1543), la anatomía de Vesalius (1543) y el método inductivo de Bacon (1620) establecieron que el conocimiento de la naturaleza requiere observación sistemática, experimentación y falsabilidad. Este período define el nacimiento de las ciencias naturales modernas: física, astronomía, biología y química.[1][2]


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row_key: TAXONOMIA CIENCIAS
event_name: FISICA CLASICA
date_text: 1687
place: United Kingdom - England - London
who: Isaac Newton (Royal Society)
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updated_at: 2026-06-06T21:36:53Z
brief_description:
Los Principia Mathematica de Newton unificaron mecánica celeste y terrestre bajo tres leyes del movimiento y la gravitación universal, consolidando la física como ciencia cuantitativa formal. Estableció el modelo paradigmático de ciencia natural: fenómeno observable → ley matemática → predicción verificable. La física newtoniana es la rama más influyente dentro de las ciencias naturales (OCDE 1.3) y dio origen a la mecánica, termodinámica, óptica y electromagnetismo como subdisciplinas.[1][6]

source_link:
https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsnr.2023.0009
https://en.wikipedia.org/wiki/Philosophi%C3%A6_Naturalis_Principia_Mathematica


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row_key: TAXONOMIA CIENCIAS
event_name: QUIMICA MODERNA
date_text: 1789
place: France - Île-de-France - Paris
who: Antoine Lavoisier
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updated_at: 2026-06-06T21:36:53Z
brief_description:
El Traité Élémentaire de Chimie de Lavoisier estableció la nomenclatura química sistemática, la conservación de masa y la definición operacional de elemento químico, fundando la química como ciencia experimental autónoma (OCDE 1.4). Este hito separó la química de la alquimia y dio origen a la química analítica, orgánica, inorgánica, fisicoquímica y bioquímica como subdisciplinas diferenciadas.[1][2][6]

source_link:
https://doi.org/10.1021/ed020p572
https://en.wikipedia.org/wiki/Trait%C3%A9_%C3%A9l%C3%A9mentaire_de_chimie


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row_key: TAXONOMIA CIENCIAS
event_name: CIENCIAS SOCIALES
date_text: 1838
place: France - Île-de-France - Paris
who: Auguste Comte
source_link: https://plato.stanford.edu/entries/comte/ https://en.wikipedia.org/wiki/Auguste_Comte
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updated_at: 2026-06-06T21:36:53Z
brief_description:
Auguste Comte acuñó el término "sociología" y sistematizó la jerarquía positivista de las ciencias (matemáticas → astronomía → física → química → biología → sociología), estableciendo las ciencias sociales como dominio científico autónomo. Este marco dio legitimidad epistemológica a la psicología, economía, ciencias políticas, geografía social y ciencias de la educación como disciplinas científicas (OCDE 5.x).[1][7]


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row_key: TAXONOMIA CIENCIAS
event_name: BIOLOGIA EVOLUCION
date_text: 1859
place: United Kingdom - England - London
who: Charles Darwin (John Murray)
source_link: https://doi.org/10.5962/bhl.title.68064 https://en.wikipedia.org/wiki/On_the_Origin_of_Species
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updated_at: 2026-06-06T21:36:53Z
brief_description:
El Origen de las Especies estableció la teoría de la evolución por selección natural, unificando zoología, botánica, paleontología y anatomía comparada bajo un marco explicativo común. Es el evento fundacional de la biología moderna como disciplina integradora (OCDE 1.6), y dio origen a la genética, ecología, etología, biología molecular y bioinformática como subdisciplinas.[1][2][6]


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row_key: TAXONOMIA CIENCIAS
event_name: CIENCIAS FORMALES
date_text: 1854
place: United Kingdom - England - Lincoln
who: George Boole (Cambridge University Press)
source_link: https://doi.org/10.1017/CBO9780511693090 https://en.wikipedia.org/wiki/The_Laws_of_Thought
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updated_at: 2026-06-06T21:36:53Z
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Las Leyes del Pensamiento de Boole (1854) y los trabajos posteriores de Frege (1879), Peano y Russell-Whitehead (Principia Mathematica, 1910) establecieron las ciencias formales como dominio independiente basado en sistemas simbólicos, axiomas y deducción, sin dependencia de la observación empírica. Las ciencias formales modernas incluyen lógica, matemáticas, estadística, informática teórica, teoría de sistemas, lingüística formal e inteligencia artificial (OCDE 1.1–1.2).[1][4]


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row_key: TAXONOMIA CIENCIAS
event_name: PSICOLOGIA CIENCIA
date_text: 1879
place: Germany - Saxony - Leipzig
who: Wilhelm Wundt (Universität Leipzig)
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updated_at: 2026-06-06T21:36:53Z
brief_description:
La fundación del primer laboratorio de psicología experimental por Wundt en 1879 separó la psicología de la filosofía y la estableció como ciencia empírica autónoma (OCDE 5.1). Este evento inauguró la psicología científica, que posteriormente ramificó en psicología clínica, cognitiva, social, neuropsicología y psicofisiología.[1][2][7]


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row_key: TAXONOMIA CIENCIAS
event_name: FISICA CUANTICA
date_text: 1900
place: Germany - Berlin - Berlin
who: Max Planck (Deutsche Physikalische Gesellschaft)
source_link: https://doi.org/10.1002/andp.19013090310 https://en.wikipedia.org/wiki/Planck%27s_law
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brief_description:
La hipótesis del cuanto de energía de Planck (1900) inauguró la física cuántica, que junto con la relatividad especial (Einstein, 1905) y la mecánica cuántica (Heisenberg, Schrödinger, 1925–1926) transformó radicalmente la física. Estas teorías dieron origen a la física nuclear, física de partículas, física del estado sólido, astrofísica y cosmología como subdisciplinas con metodologías propias dentro de las ciencias naturales (OCDE 1.3).[1][2][7]


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row_key: TAXONOMIA CIENCIAS
event_name: INFORMATICA CS
date_text: 1936
place: United Kingdom - England - Cambridge
who: Alan Turing (University of Cambridge)
source_link: https://doi.org/10.1112/plms/s2-42.1.230 https://en.wikipedia.org/wiki/Turing%27s_proof
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brief_description:
El artículo de Turing sobre máquinas computables (1936) y la teoría de la computación formal establecieron los fundamentos teóricos de la informática como disciplina científica. Junto con la arquitectura Von Neumann (1945), fundaron la ciencia de la computación (OCDE 1.2) como ciencia formal aplicada, de la que derivan ingeniería de software, inteligencia artificial, ciencia de datos, ciberseguridad y computación cuántica.[1][6][5][4]


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row_key: TAXONOMIA CIENCIAS
event_name: BIOLOGIA MOLECULAR
date_text: 1953
place: United Kingdom - England - Cambridge
who: Watson, Crick (Cavendish Laboratory)
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updated_at: 2026-06-06T21:36:53Z
brief_description:
La determinación de la estructura del ADN en doble hélice por Watson y Crick (1953) inauguró la biología molecular como disciplina central de las ciencias naturales. Este evento fue el catalizador para la genética molecular, la biotecnología, la bioinformática y la biología sintética. Hoy corresponde a las ciencias biológicas (OCDE 1.6) y ciencias médicas (OCDE 3.x) como dominio multidisciplinar de alto impacto.[1][7][6]

source_link:
https://doi.org/10.1038/171737a0
https://www.nature.com/scitable/topicpage/discovery-of-dna-structure-and-function-watson-397/


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row_key: TAXONOMIA CIENCIAS
event_name: CLASIFICACION OCDE
date_text: 1963
place: France - Île-de-France - Paris
who: OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development)
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updated_at: 2026-06-06T21:36:53Z
brief_description:
El Manual de Frascati (1963, 6ª ed. 2002) y su revisión FOS 2007 establecieron la clasificación internacional oficial de campos científicos y tecnológicos usada por UNESCO, Eurostat y la mayoría de agencias nacionales. La taxonomía comprende seis macro-categorías: (1) Ciencias Naturales, (2) Ingeniería y Tecnología, (3) Ciencias Médicas y de la Salud, (4) Ciencias Agrícolas, (5) Ciencias Sociales, (6) Humanidades; con 42 sub-categorías. Es el estándar de facto para conteo de publicaciones, financiamiento y estadísticas de I+D a nivel mundial.[1][7][3][6]

source_link:
https://www.oecd.org/sti/frascati-manual-2015-9789264239012-en.htm
https://doi.org/10.1787/9789264239012-en
https://edutechwiki.unige.ch/en/Fields_of_science_and_technology_classifications


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row_key: TAXONOMIA CIENCIAS
event_name: NEUROCIENCIAS
date_text: 1969
place: USA - Massachusetts - Boston
who: Society for Neuroscience (SfN)
source_link: https://www.sfn.org/about/history-of-sfn https://en.wikipedia.org/wiki/Neuroscience
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updated_at: 2026-06-06T21:36:53Z
brief_description:
La fundación de la Society for Neuroscience en 1969 institucionalizó las neurociencias como disciplina autónoma integradora de biología, medicina, física, química, psicología e ingeniería. Las neurociencias modernas comprenden ramas como neurobiología celular, neurociencia cognitiva, neurociencia computacional, neuroingeniería y neuroimagen, y se clasifican transversalmente entre las ciencias naturales (OCDE 1.6) y ciencias médicas (OCDE 3.1).[1][8][9]


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row_key: TAXONOMIA CIENCIAS
event_name: CIENCIAS COGNITIVAS
date_text: 1977
place: USA - California - La Jolla
who: Cognitive Science Society; UCSD
source_link: https://cognitivesciencesociety.org/about/history/ https://en.wikipedia.org/wiki/Cognitive_science
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updated_at: 2026-06-06T21:36:53Z
brief_description:
La fundación de la Cognitive Science Society (1979) y el lanzamiento de la revista Cognitive Science (1977) consolidaron la ciencia cognitiva como disciplina interdisciplinar que integra psicología experimental, lingüística, neurociencia, inteligencia artificial, filosofía y antropología. La ciencia cognitiva es el primer ejemplo moderno de una disciplina que cruza explícitamente las fronteras de las ciencias formales, naturales y sociales de la clasificación OCDE.[1][10][11]


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row_key: TAXONOMIA CIENCIAS
event_name: BIOTECNOLOGIA
date_text: 1973
place: USA - California - San Francisco
who: Cohen, Boyer (UCSF / Stanford University)
source_link: https://doi.org/10.1073/pnas.70.11.3240 https://en.wikipedia.org/wiki/Recombinant_DNA
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updated_at: 2026-06-06T21:36:53Z
brief_description:
La demostración del ADN recombinante por Cohen y Boyer (1973) inauguró la biotecnología moderna como ciencia aplicada interdisciplinar. La biotecnología combina biología molecular, química, ingeniería y ciencias médicas, y hoy constituye una subrama reconocida tanto en ciencias agrícolas (OCDE 4.4) como en ciencias médicas (OCDE 3.4) y en ingeniería y tecnología (OCDE 2.9). Es un ejemplo paradigmático de disciplina de frontera entre ciencias naturales y aplicadas.[1][7][6]


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row_key: TAXONOMIA CIENCIAS
event_name: INTELIGENCIA ARTIF
date_text: 1956
place: USA - New Hampshire - Hanover
who: McCarthy, Minsky, Shannon, Simon (Dartmouth)
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updated_at: 2026-06-06T21:36:53Z
brief_description:
La Conferencia de Dartmouth de 1956 formalizó la inteligencia artificial (IA) como disciplina científica, originando el campo que hoy integra aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, visión computacional y robótica. La IA se clasifica como ciencia formal (OCDE 1.2) con aplicaciones en todas las demás ramas científicas. En 2024–2026 representa el área de mayor crecimiento en publicaciones científicas globales.[12][1][13][4]

source_link:
https://ojs.aaai.org/aimagazine/index.php/aimagazine/article/view/1904
https://en.wikipedia.org/wiki/Dartmouth_workshop


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row_key: TAXONOMIA CIENCIAS
event_name: CIENCIAS DE TIERRA
date_text: 1960
place: USA - New York - New York
who: Harry Hess; IUGS; GSA
source_link: https://doi.org/10.1029/SP019p0033 https://en.wikipedia.org/wiki/Plate_tectonics
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updated_at: 2026-06-06T21:36:53Z
brief_description:
La teoría de la tectónica de placas (Hess, 1960–1962) unificó geología, geofísica, oceanografía y vulcanología bajo un marco explicativo común, consolidando las ciencias de la Tierra como dominio integrado (OCDE 1.4). Las ciencias de la Tierra incluyen geología, geoquímica, geocronología, paleontología, climatología, oceanografía, glaciología e hidrología, entre otras subdisciplinas.[1][2][6]


legacy_id: INBOX:TAXONOMIA CIENCIAS:21:4bf333967124
row_key: TAXONOMIA CIENCIAS
event_name: CIENCIAS ESPACIALES
date_text: 1957
place: Russia - Moscow Oblast - Baikonur
who: Soviet Academy of Sciences; NASA (1958)
source_link: https://history.nasa.gov/sputnik/ https://en.wikipedia.org/wiki/Space_science
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updated_at: 2026-06-06T21:36:53Z
brief_description:
El lanzamiento del Sputnik 1 (1957) y la creación de la NASA (1958) institucionalizaron las ciencias espaciales como dominio científico-tecnológico que integra astrofísica, mecánica orbital, ciencias planetarias, astroquímica y bioastronautics. Las ciencias espaciales se distribuyen entre ciencias naturales (OCDE 1.3, 1.5) e ingeniería aeroespacial (OCDE 2.11). La bioastronautics — incluyendo sistemas EVA y trajes espaciales — es una sub-disciplina emergente de alto crecimiento.[1][2][6]


legacy_id: INBOX:TAXONOMIA CIENCIAS:22:4bf333967124
row_key: TAXONOMIA CIENCIAS
event_name: INGENIERIA Y TECH
date_text: 1967
place: France - Île-de-France - Paris
who: OECD; UNESCO; National Academies
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updated_at: 2026-06-06T21:36:53Z
brief_description:
La consolidación de ingeniería y tecnología como macrocategoría científica diferenciada (OCDE FOS 2.x) reconoció formalmente las 11 sub-ramas: ingeniería civil, eléctrica/electrónica, mecánica, química, materiales, médica, ambiental, biotecnología ambiental, biotecnología industrial, nanotecnología y otras ingenierías. Esta categorización institucionalizó la ingeniería como ciencia aplicada con metodología y publicación académica propias, distinta de las ciencias naturales puras.[1][7][3][6]

source_link:
https://www.oecd.org/sti/frascati-manual-2015-9789264239012-en.htm
https://www.britishcouncil.cl/sites/default/files/oecd_disciplines_british_council.pdf


legacy_id: INBOX:TAXONOMIA CIENCIAS:23:4bf333967124
row_key: TAXONOMIA CIENCIAS
event_name: CIENCIAS AMBIENTALE
date_text: 1970
place: USA - Washington, D.C.
who: EPA (US); UNEP (1972)
source_link: https://www.epa.gov/history https://www.unep.org/about-un-environment-programme
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updated_at: 2026-06-06T21:36:53Z
brief_description:
La creación de la EPA (1970) y el PNUMA/UNEP (1972) institucionalizaron las ciencias ambientales como campo transdisciplinar que integra ecología, climatología, hidrología, toxicología y política ambiental. Las ciencias ambientales cruzan la clasificación OCDE entre ciencias naturales (1.5), ingeniería ambiental (2.7), ciencias agrícolas (4.1) y ciencias sociales (5.7). Representan un ejemplo paradigmático de ciencia de síntesis orientada a problemas globales.[1][2][7]


legacy_id: INBOX:TAXONOMIA CIENCIAS:24:4bf333967124
row_key: TAXONOMIA CIENCIAS
event_name: HUMANIDADES DIGIT
date_text: 1949
place: Italy - Lazio - Rome
who: Roberto Busa; IBM; ADHO (2005)
source_link: https://doi.org/10.1093/llc/fqy033 https://en.wikipedia.org/wiki/Roberto_Busa
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updated_at: 2026-06-06T21:36:53Z
brief_description:
El proyecto Index Thomisticus de Busa (iniciado 1949 con IBM) fue el primer proyecto de humanidades digitales, aplicando computación al análisis de textos filosóficos. La Alliance of Digital Humanities Organizations (ADHO, 2005) institucionalizó las humanidades digitales como disciplina de frontera entre ciencias formales (informática) y humanidades (OCDE 6.x), integrando lingüística computacional, análisis de redes culturales, archivo digital y hermenéutica computacional.[1][2][6]


legacy_id: INBOX:TAXONOMIA CIENCIAS:25:4bf333967124
row_key: TAXONOMIA CIENCIAS
event_name: CIENCIA DE DATOS
date_text: 2001
place: USA - New Jersey
who: William S. Cleveland; DJ Patil; Jeff Hammerbacher
source_link: https://doi.org/10.1214/ss/1009213726 https://en.wikipedia.org/wiki/Data_science
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updated_at: 2026-06-06T21:36:53Z
brief_description:
El artículo de Cleveland "Data Science: An Action Plan" (2001) propuso formalmente la ciencia de datos como disciplina ampliada de la estadística. Su consolidación institucional se produjo entre 2008–2012 con la aparición del título "Data Scientist" en empresas tecnológicas. La ciencia de datos es reconocida hoy como rama de las ciencias formales (OCDE 1.1) y se sitúa en la intersección de estadística, informática, inteligencia artificial y dominio de aplicación.[1][2][13][4]


legacy_id: INBOX:TAXONOMIA CIENCIAS:26:4bf333967124
row_key: TAXONOMIA CIENCIAS
event_name: NANOTECNOLOGIA
date_text: 1959
place: USA - California - Pasadena
who: Richard Feynman (Caltech); NNI (2000)
source_link: https://www.nano.gov/about-nni/what/history https://en.wikipedia.org/wiki/Nanotechnology
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updated_at: 2026-06-06T21:36:53Z
brief_description:
La conferencia de Feynman "There's Plenty of Room at the Bottom" (1959) estableció los fundamentos conceptuales de la nanotecnología. La Iniciativa Nacional de Nanotecnología (NNI, USA, 2000) la institucionalizó como disciplina científica y tecnológica (OCDE 2.10). La nanotecnología es interdisciplinar entre física, química, ciencias de materiales, biología e ingeniería, y genera subdisciplinas como nanomedicina, nanomateriales y nanoelectrónica.[1][2][6]


legacy_id: INBOX:TAXONOMIA CIENCIAS:27:4bf333967124
row_key: TAXONOMIA CIENCIAS
event_name: COMPUTACION CUANT
date_text: 1981
place: USA - Massachusetts - Cambridge
who: Richard Feynman; Peter Shor; IBM; Google
source_link: https://doi.org/10.1007/BF02650179 https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_computing
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-06T21:36:53Z
updated_at: 2026-06-06T21:36:53Z
brief_description:
La propuesta de Feynman (1981) de simular física cuántica con computadoras cuánticas y el algoritmo de Shor (1994) establecieron la computación cuántica como disciplina emergente en la frontera entre física (OCDE 1.3), informática (OCDE 1.2) y ingeniería (OCDE 2.2). En 2019 Google reportó ventaja cuántica experimental. En 2026 la computación cuántica es una de las áreas científicas de mayor inversión global.[12][1][13][6]


legacy_id: INBOX:TAXONOMIA CIENCIAS:28:4bf333967124
row_key: TAXONOMIA CIENCIAS
event_name: MAPA CIENCIA UCSD
date_text: 2009
place: USA - California - San Diego
who: Boyack, Klavans; UCSD Map of Science
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-06T21:36:53Z
updated_at: 2026-06-06T21:36:53Z
brief_description:
El UCSD Map of Science (Boyack, Klavans, 2009; actualizado 2012) construyó el primer mapa global de disciplinas científicas basado en análisis de co-citación de 25,000 revistas científicas, identificando 554 disciplinas agrupadas en 13 superclusters. Este mapa evidenció la estructura real de la ciencia como red de nodos interdisciplinares, validando empíricamente que los límites entre disciplinas son graduales y no discretos. Es la representación cuantitativa más completa del estado del arte de la taxonomía científica.[13][14][15]

source_link:
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0004803
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0046671
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3395643/


legacy_id: INBOX:TAXONOMIA CIENCIAS:29:4bf333967124
row_key: TAXONOMIA CIENCIAS
event_name: ETO MAP OF SCIENCE
date_text: 2022
place: USA - Virginia - Arlington
who: Emerging Technology Observatory (ETO); Georgetown CSET
source_link: https://sciencemap.eto.tech https://cset.georgetown.edu
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-06T21:36:53Z
updated_at: 2026-06-06T21:36:53Z
brief_description:
El ETO Map of Science (2022–2026) indexa cientos de millones de publicaciones científicas mundiales organizadas en más de 91,000 clusters de investigación, representando el estado del arte más granular disponible de la taxonomía científica en tiempo real. Permite filtrar por disciplina, tecnología emergente y crecimiento proyectado. Es la referencia más actualizada para identificar tendencias, disciplinas emergentes y fronteras científicas activas a 2026.[12][13]


legacy_id: INBOX:TAXONOMIA CIENCIAS:30:4bf333967124
row_key: TAXONOMIA CIENCIAS
event_name: BIOINFORMATICA
date_text: 1970
place: USA - Maryland - Bethesda
who: Margaret Dayhoff; NCBI (1988); EMBL
source_link: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK9963/ https://en.wikipedia.org/wiki/Bioinformatics
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created_at: 2026-06-06T21:36:53Z
updated_at: 2026-06-06T21:36:53Z
brief_description:
Margaret Dayhoff creó en 1965–1970 las primeras bases de datos de secuencias proteicas (PIR), estableciendo los fundamentos de la bioinformática. El NCBI (1988) y el EMBL generalizaron el análisis computacional de secuencias genómicas. La bioinformática es una disciplina de frontera entre ciencias biológicas (OCDE 1.6), informática (OCDE 1.2) y estadística (OCDE 1.1), y es indispensable para la genómica, proteómica y medicina de precisión.[1][2][6]


legacy_id: INBOX:LIQUID CHIPS:1:9b275c96dc6c
row_key: LIQUID CHIPS
event_name: TESLA VALVE
date_text: 1920
place: USA
who: Nikola Tesla
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Fluidics
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created_at: 2026-06-07T18:27:23Z
updated_at: 2026-06-07T18:27:23Z
brief_description:
Tesla patented a valvular conduit — a passive fluidic diode with no moving parts — that redirects fluid flow based purely on channel geometry. The device exhibits non-linear response and frequency-dependent diodicity. Although conceived as a mechanical device, it established the foundational principle that geometry can encode logical behavior in fluids, predating fluidic logic by nearly four decades.[1]


legacy_id: INBOX:LIQUID CHIPS:2:9b275c96dc6c
row_key: LIQUID CHIPS
event_name: MONIAC
date_text: 1949-11-29
place: United Kingdom - England - London
who: Bill Phillips / London School of Economics
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created_at: 2026-06-07T18:27:23Z
updated_at: 2026-06-07T18:27:23Z
brief_description:
The Monetary National Income Analogue Computer (MONIAC), built by New Zealand economist Bill Phillips, is a hydraulic analogue computer that uses water moving through tanks, pipes, and valves to simulate national economic flows. It simultaneously solves nine differential equations. MONIAC is the first operational fluid-based computing system, demonstrating that analog computation is achievable entirely through fluid mechanics without electronic components.[2][3]

source_link:
https://www.computinghistory.org.uk/det/43833/Professor-Bill-Phillips-unveils-MONIAC-at-the-LSE/
https://www.fieldsjournal.org.uk/article/444/galley/201/download/


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row_key: LIQUID CHIPS
event_name: FLUID AMPLIFIER
date_text: 1957
place: USA - Maryland
who: Billy M. Horton / Harry Diamond Laboratories
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created_at: 2026-06-07T18:27:23Z
updated_at: 2026-06-07T18:27:23Z
brief_description:
Billy M. Horton of the Harry Diamond Laboratories proposed the first fluidic amplifier by recognizing that a small fluid stream can redirect a larger fluid jet — the wall-attachment (Coanda) effect applied to control. By 1959, Horton, R.E. Bowles, and Ray Warren constructed working vortex amplifiers from simple materials, launching the field of fluidics. This work directly enabled the first generation of digital and analog fluidic logic devices in the 1960s.[1][4]

source_link:
https://en.wikipedia.org/wiki/Fluidics
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371%2Fjournal.pone.0168267


legacy_id: INBOX:LIQUID CHIPS:4:9b275c96dc6c
row_key: LIQUID CHIPS
event_name: FLODAC
date_text: 1964
place: USA
who: IBM / Fluidic Logic Group
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Fluidics
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updated_at: 2026-06-07T18:27:23Z
brief_description:
The FLODAC (FLuid Digital Automatic Computer) was built in 1964 as a proof-of-concept digital computer based entirely on fluidic logic elements. It demonstrated that binary digital computation was achievable using fluid jet interactions without any electronic transistors. FLODAC remains the first documented all-fluidic digital computer, validating the theoretical capability of fluid-based Boolean logic at scale.[1]


legacy_id: INBOX:LIQUID CHIPS:5:9b275c96dc6c
row_key: LIQUID CHIPS
event_name: FLUERIC DEVICES
date_text: 1965
place: USA
who: Harry Diamond Laboratories / US Army
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created_at: 2026-06-07T18:27:23Z
updated_at: 2026-06-07T18:27:23Z
brief_description:
Flueric devices are fluidic logic elements with no moving parts, relying entirely on fluid stream interaction and wall-attachment for logic operations. By the mid-1960s, AND, OR, NOT, XOR gates, counters, and shift registers had been demonstrated in fluid. These devices were deployed industrially in jet sensing, nuclear reactor coolant control, missile guidance, and artificial heart-pump systems — representing the first real-world use of liquid computing logic in critical applications.[1][4]

source_link:
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371%2Fjournal.pone.0168267
https://ntrs.nasa.gov/api/citations/19730002533/downloads/19730002533.pdf


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row_key: LIQUID CHIPS
event_name: Si GC CHIP
date_text: 1975
place: USA - California - Stanford
who: Stephen C. Terry / Stanford University
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created_at: 2026-06-07T18:27:23Z
updated_at: 2026-06-07T18:27:23Z
brief_description:
Terry fabricated the first microfluidic chip on a silicon wafer using photolithography and chemical etching — a miniature gas chromatography (GC) system with a 1.5-meter capillary column on a 5-cm wafer. The system reduced instrument size by nearly three orders of magnitude versus laboratory-scale systems. Published in IEEE Transactions on Electron Devices in 1979, this work established the foundation for silicon-based microfluidic fabrication, directly enabling the µTAS concept.[5][6][7]

source_link:
https://www.semanticscholar.org/paper/A-gas-chromatographic-air-analyzer-fabricated-on-a-Terry-Jerman/a0b5b05ba6925f4f8c3cb6985d8d
https://ntrs.nasa.gov/citations/19800036046


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row_key: LIQUID CHIPS
event_name: µTAS CONCEPT
date_text: 1990
place: Switzerland
who: Andreas Manz / Ciba-Geigy / University of Basel
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created_at: 2026-06-07T18:27:23Z
updated_at: 2026-06-07T18:27:23Z
brief_description:
Andreas Manz, N. Graber, and H.M. Widmer published the seminal paper "Miniaturized Total Chemical Analysis Systems" in Sensors and Actuators B, defining the µTAS concept: integrating all steps of chemical analysis — sampling, separation, detection — onto a single microchip using IC microfabrication. This paper launched the modern field of lab-on-a-chip technology and defined the design philosophy for microfluidic chips as analytical instruments.[8][9][10]

source_link:
https://www.semanticscholar.org/paper/Miniaturized-total-chemical-analysis-systems:-A-for-Manz-Graber/a1c1019cd3400ffeb2c92abc42
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/14714150/


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row_key: LIQUID CHIPS
event_name: EWOD CONCEPT
date_text: 1993
place: France
who: Bruno Berge / Université Joseph Fourier
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created_at: 2026-06-07T18:27:23Z
updated_at: 2026-06-07T18:27:23Z
brief_description:
Bruno Berge defined electrowetting-on-dielectric (EWOD): the modulation of liquid contact angle on an insulating layer via applied voltage. EWOD enables programmable control of individual droplets (dispensing, merging, splitting, transport) using electrode arrays. This principle became the operational basis of Digital Microfluidics (DMF) and later enabled biochip platforms for PCR, immunoassays, and DNA analysis without mechanical pumps.[11][12][13]

source_link:
https://en.wikipedia.org/wiki/Electrowetting
https://www.sciencedirect.com/topics/biochemistry-genetics-and-molecular-biology/electrowetting


legacy_id: INBOX:LIQUID CHIPS:9:9b275c96dc6c
row_key: LIQUID CHIPS
event_name: PDMS SOFT LITH
date_text: 1998
place: USA - Massachusetts - Cambridge
who: George Whitesides / Harvard University
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-07T18:27:23Z
updated_at: 2026-06-07T18:27:23Z
brief_description:
Whitesides and colleagues published rapid prototyping of microfluidic devices using PDMS (polydimethylsiloxane) and soft lithography in Analytical Chemistry in 1998. This fabrication method — pouring liquid PDMS over a mold and curing — drastically reduced the cost and time for microfluidic chip manufacturing, opening the technology to non-experts across biology, chemistry, and engineering. It is the most cited enabling method in the microfluidics field.[8][9]

source_link:
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/16871203/
https://www.inrf.uci.edu/cadmim/wp-content/uploads/2013/06/ALee_LOC_May2013.pdf


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row_key: LIQUID CHIPS
event_name: MULTILAYER SLITH
date_text: 2000
place: USA - California - Pasadena
who: Stephen Quake / California Institute of Technology
source_link: https://www.inrf.uci.edu/cadmim/wp-content/uploads/2013/06/ALee_LOC_May2013.pdf
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-07T18:27:23Z
updated_at: 2026-06-07T18:27:23Z
brief_description:
Quake and colleagues published multilayer soft lithography in Science (2000), enabling integrated pneumatic microvalves, pumps, and mixers on PDMS chips. This was the first demonstration of large-scale integration (hundreds of valves) in microfluidics. The technique allowed complex fluid routing, sequential control, and on-chip flow regulation — transforming microfluidic chips from passive channels to active, programmable systems.[8]


legacy_id: INBOX:LIQUID CHIPS:11:9b275c96dc6c
row_key: LIQUID CHIPS
event_name: OPTOFLUIDICS
date_text: 2006
place: USA - California - Pasadena
who: Demetri Psaltis / Changhuei Yang / Caltech
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created_at: 2026-06-07T18:27:23Z
updated_at: 2026-06-07T18:27:23Z
brief_description:
Psaltis, Yang, and Quake defined "optofluidics" in Nature (2006) as the integration of microfluidics and optics in a single chip platform. Liquid fills optical channels, enabling tunable lenses, waveguides, and light-based sensors where the optical properties are reconfigured by changing the liquid. Optofluidic chips achieve functions impossible in solid-state systems, including continuously tunable refractive index and reconfigurable optical paths.[14][15][16]

source_link:
https://www.epfl.ch/labs/lo/wp-content/uploads/2018/08/Nature_442_381_Jul2006.pdf
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC2921414/


legacy_id: INBOX:LIQUID CHIPS:12:9b275c96dc6c
row_key: LIQUID CHIPS
event_name: BUBBLE LOGIC
date_text: 2007-02-09
place: USA - Massachusetts - Cambridge
who: Manu Prakash / Neil Gershenfeld / MIT
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created_at: 2026-06-07T18:27:23Z
updated_at: 2026-06-07T18:27:23Z
brief_description:
Prakash and Gershenfeld demonstrated universal digital computation in an all-fluidic two-phase microfluidic system in Science (2007). Air bubbles in liquid-filled microchannels act as bits; bubble-to-bubble hydrodynamic interactions produce nonlinearity. The authors demonstrated AND/OR/NOT gates, a toggle flip-flop, a ripple counter, timing restoration, a ring oscillator, and an electro-bubble modulator — all required properties for scalable universal computation. This is the first demonstration of Turing-complete computation in a purely fluidic medium.[17][18][19]

source_link:
https://www.science.org/doi/10.1126/science.1136907
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/17289994/
https://prakashlab.stanford.edu/publications/microfludic-bubble-logic


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row_key: LIQUID CHIPS
event_name: LUNG ON A CHIP
date_text: 2010
place: USA - Massachusetts - Boston
who: Donald Ingber / Dan Huh / Wyss Institute Harvard
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-07T18:27:23Z
updated_at: 2026-06-07T18:27:23Z
brief_description:
Ingber, Huh, and colleagues published the first living human lung-on-a-chip in Science (2010). A PDMS microfluidic device lined with two layers of living human cells (lung epithelium and endothelium) separated by a porous flexible membrane recreates the air-liquid interface and cyclic mechanical stretch of breathing. The device reproduces physiological and pathological lung responses, establishing organ-on-a-chip as a validated platform for disease modeling and drug testing.[20][21][22][23]

source_link:
https://wyss.harvard.edu/technology/human-organs-on-chips/
https://cen.acs.org/biological-chemistry/tissue-engineering/Donald-Ingber-leading-efforts-develop/96/i26


legacy_id: INBOX:LIQUID CHIPS:14:9b275c96dc6c
row_key: LIQUID CHIPS
event_name: DMF BIOCHIP
date_text: 2010
place: USA
who: Advanced Liquid Logic / Duke University
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-07T18:27:23Z
updated_at: 2026-06-07T18:27:23Z
brief_description:
Advanced Liquid Logic, founded by Richard Fair of Duke University, commercialized the first EWOD-based digital microfluidic biochip platform for clinical assays including immunoassays and genotyping. The platform uses a programmable electrode array to manipulate nanoliter droplets for DNA amplification, enzymatic reactions, and sample preparation. The system was later acquired by Illumina, validating DMF as a manufacturable technology for precision molecular diagnostics.[12][24]

source_link:
https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_microfluidics
https://pubs.rsc.org/en/content/getauthorversionpdf/d0lc00144a


legacy_id: INBOX:LIQUID CHIPS:15:9b275c96dc6c
row_key: LIQUID CHIPS
event_name: FLUIDIC LOGIC V2
date_text: 2012
place: USA - California - Stanford
who: William Grover / Manu Prakash / Stanford University
source_link: https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2012/lc/c2lc21155f
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-07T18:27:23Z
updated_at: 2026-06-07T18:27:23Z
brief_description:
Grover and colleagues published pressure-driven digital logic in PDMS multilayer soft lithography chips in Lab on a Chip (2012), demonstrating NOT, NAND, NOR gates, bistable flip-flops, oscillators, peristaltic pumps, delay elements, and a 12-bit shift register. This system showed cascadability, feedback, programmability, and autonomous control fully analogous to electronic logic. It resolved earlier timing issues of bubble logic by operating in continuous-phase laminar flow.[25]


legacy_id: INBOX:LIQUID CHIPS:16:9b275c96dc6c
row_key: LIQUID CHIPS
event_name: PAPER MICROFLUIDICS
date_text: 2007
place: USA - Massachusetts - Cambridge
who: George Whitesides / Harvard University
source_link: https://www.inrf.uci.edu/cadmim/wp-content/uploads/2013/06/ALee_LOC_May2013.pdf
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-07T18:27:23Z
updated_at: 2026-06-07T18:27:23Z
brief_description:
Whitesides and colleagues introduced paper-based microfluidic analytical devices (microPADs) using wax patterning to define hydrophilic channels in nitrocellulose. The devices wick fluid passively by capillary force without external pumps. At cent-level fabrication cost, paper microfluidics enabled colorimetric point-of-care diagnostics for glucose, protein, and pH in resource-limited settings. Published in Angewandte Chemie, this work established paper as a legitimate microfluidic substrate.[8]


legacy_id: INBOX:LIQUID CHIPS:17:9b275c96dc6c
row_key: LIQUID CHIPS
event_name: 3D PRESSURE GATES
date_text: 2019
place: Saudi Arabia / USA
who: Muhammad Hussain / Nazek El-Atab / KAUST
source_link: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6974944/ https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6974940/
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-07T18:27:23Z
updated_at: 2026-06-07T18:27:23Z
brief_description:
El-Atab, Hussain, and colleagues demonstrated pressure-driven 3D microfluidic Boolean logic gates using multilevel PMMA polymer sheets with aligned microchannels in Advanced Science (2019). The presence or absence of fluid at gate outputs encodes binary 1 and 0. The system implements AND, OR, XOR gates and a half adder using any non-functionalized fluid — eliminating the need for specialized working liquids. The 3D architecture enabled cascading of gates toward large-scale microfluidic computing.[26][27]


legacy_id: INBOX:LIQUID CHIPS:18:9b275c96dc6c
row_key: LIQUID CHIPS
event_name: IONTRONIC MEMRSTOR
date_text: 2023-06-26
place: Netherlands - Utrecht
who: T.M. Kamsma / R. van Roij / Utrecht University
source_link: https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevLett.130.268401
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-07T18:27:23Z
updated_at: 2026-06-07T18:27:23Z
brief_description:
Kamsma, van Roij, and colleagues published the iontronic conical microfluidic memristor in Physical Review Letters (2023). A tapered microfluidic channel filled with aqueous electrolyte exhibits history-dependent conductance arising from transient concentration polarization over the ionic diffusion time — an intrinsic memory mechanism. The authors proposed and theoretically validated an equivalent of the Hodgkin-Huxley neuron circuit, showing all-or-none action potentials and spike trains. This established microfluidic memristors as viable neuromorphic computing elements.[28]


legacy_id: INBOX:LIQUID CHIPS:19:9b275c96dc6c
row_key: LIQUID CHIPS
event_name: WATER CHIP
date_text: 2024-01-21
place: China - Zhejiang - Hangzhou
who: Minhui Yang / Shisheng Lin / Zhejiang University
source_link: https://arxiv.org/abs/2401.11514
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-07T18:27:23Z
updated_at: 2026-06-07T18:27:23Z
brief_description:
Yang, Lin, and colleagues introduced a water-based optoelectronic computing chip using graphene/water/semiconductor photodetector arrays (arXiv 2024). The device exploits the exponential decay of water molecule polarization transfer function (PTF) along the signal direction, enabling logic operations with energy consumption of approximately one attojoule (10⁻¹⁸ J) per operation. A single water molecule flip has a timescale of 25 femtoseconds. An 8×8 array chip demonstrated Multiply-Accumulate (MAC) computations for ASCII pattern recognition.[29]


legacy_id: INBOX:LIQUID CHIPS:20:9b275c96dc6c
row_key: LIQUID CHIPS
event_name: IONTRONIC LOGIC
date_text: 2024-05
place: Netherlands - Utrecht / South Korea
who: Tim Kamsma / Utrecht University / Leiden University
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-07T18:27:23Z
updated_at: 2026-06-07T18:27:23Z
brief_description:
Kamsma and colleagues demonstrated the first aqueous memristor emulating biological short-term synaptic plasticity through ion transport in water, published in the Proceedings of the National Academy of Sciences (2024). The device uses only salt and water as information-carrying medium — the same carriers used by biological neurons. This is the first experimental demonstration of synaptic plasticity features in an all-aqueous iontronic device, representing a fundamental shift from solid-state neuromorphic hardware.[30]

source_link:
https://thedebrief.org/new-iontronic-memristor-could-revolutionize-brain-like-computing-using-only-salt-and-water/
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6974940/


legacy_id: INBOX:LIQUID CHIPS:21:9b275c96dc6c
row_key: LIQUID CHIPS
event_name: IONTRONIC GATES
date_text: 2025
place: Netherlands - Utrecht
who: T.M. Kamsma / R. van Roij / Utrecht / Soft Matter RSC
source_link: https://pubs.rsc.org/en/content/articlehtml/2025/sm/d5sm00601e https://arxiv.org/html/2503.13386v1
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-07T18:27:23Z
updated_at: 2026-06-07T18:27:23Z
brief_description:
Kamsma and colleagues published microfluidic memristive oscillators as universal logic gates in Soft Matter (RSC, 2025). The iontronic memristor oscillator implements XOR and NAND operations — functionally complete gate sets — using only electrolyte-filled conical microchannels. The work confirms that microfluidic iontronic circuits can achieve the full complement of Boolean logic operations required for universal computing, without any electronic components inside the fluidic domain.[31][32]


legacy_id: INBOX:METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS:1:6c2c3b6700e9
row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: PDCA SHEWHART
date_text: 1939
place: USA - New York - New York
who: Walter A. Shewhart (Bell Laboratories); W. Edwards Deming
source_link: https://www.lean.org/lexicon-terms/pdca/ https://projectproduction.org/glossary/deming-cycle/
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
Walter A. Shewhart introdujo el ciclo iterativo Plan-Do-Study-Act en "Statistical Method from the Viewpoint of Quality Control" (1939). W. Edwards Deming lo popularizó en Japón en 1950 como PDCA. Es el principio científico iterativo del que derivan directa o indirectamente Agile, Lean, CRISP-DM, DataOps y Lean Startup. Es el nodo raíz del grafo.[1][2][3][4][5]


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: TPS TOYOTA 1950
date_text: 1950
place: Japan - Aichi - Toyota City
who: Taiichi Ohno; Shigeo Shingo (Toyota Motor Corporation)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
El Toyota Production System (TPS) desarrollado por Ohno desde 1950 define Just-in-Time, Jidoka, kanban, heijunka y kaizen como herramientas de eliminación de desperdicio y flujo continuo de valor. Fue denominado "Lean Manufacturing" por el MIT en 1990. Es base conceptual de Lean Startup, Agile y DataOps, y referente universal en gestión de operaciones del siglo XX.[6][7][8][9]

source_link:
https://www.lean.org/lexicon-terms/toyota-production-system/
https://en.wikipedia.org/wiki/Toyota_Production_System


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: SIX SIGMA DMAIC
date_text: 1986
place: USA - Illinois - Schaumburg
who: Bill Smith; Mikel Harry (Motorola); Jack Welch (GE, 1995)
source_link: https://goleansixsigma.com/six-sigma-timeline/ https://en.wikipedia.org/wiki/Six_Sigma
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
Six Sigma fue desarrollado en Motorola en 1986 como metodología estadística para reducir defectos a 3.4 ppm. Define el ciclo DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control). GE lo adoptó en 1995 logrando $12B en ahorros en 5 años. Lean Six Sigma, su evolución, integra TPS y Six Sigma, siendo la metodología de excelencia operacional más certificada del mundo.[10][11][12][13][14]


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: VALUE STREAM MAP
date_text: 1998
place: USA - Massachusetts - Cambridge
who: Mike Rother; John Shook (Lean Enterprise Institute)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
Value Stream Mapping, formalizado en "Learning to See" (LEI, 1998), visualiza todos los pasos del flujo de valor—materiales e información—desde proveedor hasta cliente, identificando desperdicios y diseñando el estado futuro ideal. Es la herramienta de análisis de procesos más usada en Lean y Six Sigma, e influye directamente en Business Process Modeling (BPMN) y análisis de pipelines de datos en BI operacional.[15][16][17][18][19]

source_link:
https://www.lean.org/lexicon-terms/value-stream-mapping/
https://en.wikipedia.org/wiki/Value-stream_mapping


legacy_id: INBOX:METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS:5:6c2c3b6700e9
row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: PMBOK PMI 1987
date_text: 1987
place: USA - Pennsylvania - Newtown Square
who: PMI (Project Management Institute)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
El PMBOK (1ª edición 1987, formalizado 1996) codificó diez áreas de conocimiento y cinco grupos de procesos para gestión de proyectos. Su certificación PMP es la más extendida del mundo. Es la metodología de referencia para implementar proyectos de BI, data warehouse y transformación digital en organizaciones estructuradas.[20][21][22][23][24]

source_link:
https://www.pmi.org/pmbok-guide-standards
https://en.wikipedia.org/wiki/Project_Management_Body_of_Knowledge


legacy_id: INBOX:METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS:6:6c2c3b6700e9
row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: BALANCED SCORECARD
date_text: 1992
place: USA - Massachusetts - Cambridge
who: Robert S. Kaplan; David P. Norton (Harvard Business Review)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
El Balanced Scorecard (HBR, enero-febrero 1992) introdujo la metodología de medición multidimensional organizacional en cuatro perspectivas: financiera, cliente, procesos internos y aprendizaje. Es el estándar de diseño de indicadores más influyente en la historia del BI, adoptado por más del 50% de empresas Fortune 500. Define el vínculo causal entre métricas operativas y estrategia.[25][26][27][28][29]

source_link:
https://hbr.org/1992/01/the-balanced-scorecard-measures-that-drive-performance-2
https://steinbeis-bi.de/images/artikel/hbr_1992.pdf


legacy_id: INBOX:METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS:7:6c2c3b6700e9
row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: INMON CIF
date_text: 1992
place: USA - California - San Diego
who: Bill Inmon; Claudia Imhoff (Prism Solutions)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
La Corporate Information Factory (CIF) de Inmon ("Building the Data Warehouse", 1992) propone enfoque top-down: modelo normalizado 3NF, Enterprise Data Warehouse central y datamarts derivados. Es la primera metodología formal de arquitectura de BI a escala empresarial.[30][31][32]

source_link:
https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/corporate-information-factory
https://www.infosol.com/data-warehouse-design-inmon-vs-kimball-architecture/


legacy_id: INBOX:METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS:8:6c2c3b6700e9
row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: TOGAF EA 1995
date_text: 1995
place: USA - California - San Francisco
who: The Open Group; basado en US DoD TAFIM
source_link: https://www.opengroup.org/togaf https://en.wikipedia.org/wiki/The_Open_Group_Architecture_Framework
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
TOGAF v1 (1995) es el marco de Arquitectura Empresarial más adoptado del mundo, con Architecture Development Method (ADM) de 9 fases para alinear TI con negocio en cuatro dominios: Negocio, Aplicaciones, Datos y Tecnología. Más de 100,000 profesionales certificados globalmente. Estándar para diseño de BI dentro de la arquitectura empresarial.[33][34][35][36][37]


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: KIMBALL LIFECYCLE
date_text: 1996
place: USA - California - Santa Barbara
who: Ralph Kimball; Kimball Group
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
La metodología Kimball DW/BI Lifecycle ("The Data Warehouse Toolkit", 1996) propone enfoque bottom-up incremental con modelado dimensional (esquema estrella/copo de nieve). Es el paradigma de diseño de BI más adoptado históricamente, con énfasis en valor entregable de negocio sobre integridad arquitectónica.[30][38][39][31]

source_link:
https://www.kimballgroup.com/data-warehouse-business-intelligence-resources/kimball-techniques/dw-bi-lifecycle-method/


legacy_id: INBOX:METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS:10:6c2c3b6700e9
row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: KDD FAYYAD 1996
date_text: 1996
place: USA - Oregon - Portland
who: Usama Fayyad; Gregory Piatetsky-Shapiro; Padhraic Smyth (AAAI/MIT)
source_link: https://doi.org/10.1145/240455.240464
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
"From Data Mining to Knowledge Discovery" (CACM, 1996) formalizó el proceso KDD como primera metodología estructurada de extracción de conocimiento analítico en cinco etapas: selección, preprocesamiento, transformación, minería e interpretación. Es la metodología precursora directa de CRISP-DM.[40][41][42][43]


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: OKR FRAMEWORK
date_text: 1999
place: USA - California - Menlo Park
who: Andy Grove (Intel); John Doerr (Kleiner Perkins); Google
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
OKR (Objectives and Key Results), concebido por Grove en Intel en los 1970s e introducido en Google por Doerr en 1999, es la metodología de definición y seguimiento de objetivos con resultados cuantificables verificables. Define la capa más alta de métricas que los sistemas de BI deben instrumentar.[44][45]

source_link:
https://www.whatmatters.com/faqs/okr-meaning-definition-example
https://en.wikipedia.org/wiki/Objectives_and_key_results


legacy_id: INBOX:METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS:12:6c2c3b6700e9
row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: GRI SUSTENT 2000
date_text: 2000
place: USA - Massachusetts - Boston
who: CERES; Tellus Institute; UNEP (Global Reporting Initiative)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
La Global Reporting Initiative (GRI) fue fundada en 1997 por CERES y Tellus Institute con apoyo del PNUMA, publicando el primer marco global de reportes de sostenibilidad (G1) en junio del 2000. Evolucionó de G1 a G4 (2013) y en 2016 lanzó los GRI Standards. Es adoptado por el 73% de las 250 mayores empresas del mundo (KPMG, 2020) y es el estándar de reporting ESG de mayor adopción global, base del BI de sostenibilidad.[46][47][48][49][50][51][52][53]

source_link:
https://www.globalreporting.org/
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1924439
https://www.apiday.com/glossaries-posts/gri-what-is-the-global-reporting-initiative


legacy_id: INBOX:METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS:13:6c2c3b6700e9
row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: CRISP-DM 1999
date_text: 1999
place: Belgium - Brussels
who: ISL (SPSS); Teradata; Daimler AG; NCR; OHRA (EU ESPRIT)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
CRISP-DM (1999) define seis fases cíclicas: Comprensión del negocio, Datos, Preparación, Modelado, Evaluación y Despliegue. Metodología dominante para data mining, analytics y data science en encuestas de la industria hasta 2024, con más de dos décadas de adopción continua.[54][55][56][57][58]

source_link:
https://en.wikipedia.org/wiki/Cross-industry_standard_process_for_data_mining
https://doi.org/10.1109/TKDE.2020.2962075


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: PLATFORM 2SIDED
date_text: 2003
place: France - Occitanie - Toulouse
who: Jean-Charles Rochet; Jean Tirole (Toulouse School of Economics / JEEA)
source_link: https://doi.org/10.1162/154247603322493212 https://academic.oup.com/jeea/article/1/4/990/2280902
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
"Platform Competition in Two-Sided Markets" (Rochet & Tirole, Journal of the European Economic Association, junio 2003) estableció la teoría microeconómica formal de las plataformas digitales de dos lados, definiendo las condiciones de fijación de precios, externalidades de red y estructuras de gobernanza. Es el fundamento académico del diseño y análisis de modelos de negocio de plataformas (Apple, Airbnb, Uber), base metodológica para el análisis de BI de mercados multilaterales.[59][60][61][62][63]


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: SC RESILIENCE 2004
date_text: 2004
place: UK - England - Cranfield
who: Martin Christopher; Helen Peck (Cranfield School of Management)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
"Building the Resilient Supply Chain" (Christopher & Peck, International Journal of Logistics Management, 2004) definió el framework original de resiliencia en cadenas de suministro con cuatro dimensiones: re-engineering, collaboration, agility y culture/change management. Estableció la metodología conceptual de base para toda la investigación posterior de Supply Chain Resilience (SCRES) y es el artículo más citado en la disciplina.[64][65][66][67][68][69][70][71]

source_link:
https://doi.org/10.1108/09574090410700275
https://dspace.lib.cranfield.ac.uk/items/ad0e1432-ebd9-4a40-93b4-5dc6236593d1


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: BSC STRATEGY MAPS
date_text: 2004
place: USA - Massachusetts - Cambridge
who: Robert S. Kaplan; David P. Norton (Harvard Business School Press)
source_link: https://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=37638
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
"Strategy Maps" (2004) y "The Strategy-Focused Organization" (2001) extendieron el BSC hacia metodología completa de ejecución estratégica. Los Strategy Maps visualizan relaciones causales entre objetivos en las cuatro perspectivas, convirtiéndose en el estándar de diseño de Corporate Performance Management (CPM) integrado con plataformas de BI ejecutivo.[25][27][28]


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: JOBS TO BE DONE
date_text: 1990
place: USA - New York - Armonk
who: Tony Ulwick (IBM / Strategyn); Clayton Christensen (HBS)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
JTBD, creado por Ulwick en 1990 como Outcome-Driven Innovation y popularizado por Christensen en "The Innovator's Solution" (2003), es metodología de innovación centrada en el "trabajo" funcional, social y emocional que el cliente ejecuta. Define la capa de contexto que los sistemas de BI de comportamiento del cliente deben capturar.[72][73][74][75][76]

source_link:
https://strategyn.com/jobs-to-be-done/history-of-jtbd/
https://www.christenseninstitute.org/theory/jobs-to-be-done/


legacy_id: INBOX:METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS:18:6c2c3b6700e9
row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: UN PRI ESG 2006
date_text: 2006-04-27
place: USA - New York - New York
who: Kofi Annan (PNUMA); 20 inversores institucionales fundadores (NYSE)
source_link: https://www.unpri.org/about-PRI https://en.wikipedia.org/wiki/Principles_for_Responsible_Investment
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
Los Principles for Responsible Investment (PRI), lanzados el 27 de abril de 2006 en la NYSE con 20 inversores institucionales fundadores representando $2 billones en AUM, establecieron el marco de incorporación de factores ESG en decisiones de inversión y gobierno corporativo. En diciembre de 2024 cuentan con más de 5,000 signatarios de 80+ países representando ~$128 billones en AUM. Es el catalizador global del BI financiero orientado a sostenibilidad.[77][78][79][80][81]


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: AGILE MANIFESTO
date_text: 2001-02-17
place: USA - Utah - Snowbird
who: Beck, Fowler, Schwaber, Sutherland et al. (17 signatarios)
source_link: https://agilemanifesto.org/ https://agilealliance.org/a-short-history-of-agile/
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
El Manifiesto Ágil (17 febrero 2001) formalizó cuatro valores y doce principios que priorizan individuos e interacciones, software funcionando, colaboración con el cliente y respuesta al cambio. Su adopción en proyectos de data warehousing y BI generó Agile BI, Scrum para datos y DataOps, resolviendo el defecto central de ciclos de 12–18 meses sin valor intermedio.[82][83][84]


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: CUSTOMER DEV CDM
date_text: 2005
place: USA - California - Berkeley
who: Steve Blank (UC Berkeley / Stanford)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
El Customer Development Model ("The Four Steps to the Epiphany", 2005) define cuatro pasos iterativos: Customer Discovery, Validation, Creation y Company Building para buscar modelos de negocio escalables. Es uno de los tres pilares del Lean Startup y la metodología de validación de hipótesis de negocio más influyente desde 2005.[85][86][87][88][89]

source_link:
https://en.wikipedia.org/wiki/Customer_development
https://learn.marsdd.com/article/the-customer-development-model-cdm-product-development-and-technology-startups/


legacy_id: INBOX:METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS:21:6c2c3b6700e9
row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: BLUE OCEAN STRAT
date_text: 2005
place: France - Île-de-France - Fontainebleau
who: W. Chan Kim; Renée Mauborgne (INSEAD)
source_link: https://www.blueoceanstrategy.com/ https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/000812560504700301
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
"Blue Ocean Strategy" (Kim & Mauborgne, HBS Press, 2005) propone crear espacios de mercado no disputados mediante el Lienzo de Estrategia y herramientas ERRC (Eliminar-Reducir-Incrementar-Crear). Con más de 4 millones de copias en 40+ idiomas, define un enfoque de estrategia basada en datos de valor que complementa el BSC y el BMC.[90][91][92][93][94]


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: BUSINESS MDL CANVS
date_text: 2008
place: Switzerland - Vaud - Lausanne
who: Alexander Osterwalder; Yves Pigneur (Univ. Lausanne / Strategyzer)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
El Business Model Canvas (BMC, 2008; publicado en "Business Model Generation", Wiley 2010), basado en la tesis doctoral de Osterwalder (2004), define 9 bloques de construcción del modelo de negocio. Con 4+ millones de copias vendidas, es el marco de diseño estratégico más adoptado del mundo y define qué métricas debe instrumentar un sistema de BI para monitorear la creación y captura de valor.[95][96][97][98][99]

source_link:
https://en.wikipedia.org/wiki/Business_model_canvas
https://www.strategyzer.com/library/the-business-model-canvas


legacy_id: INBOX:METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS:23:6c2c3b6700e9
row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: NUDGE THEORY 2008
date_text: 2008-04-08
place: USA - Illinois - Chicago
who: Richard H. Thaler (Univ. Chicago / Nobel 2017); Cass R. Sunstein (Harvard)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
"Nudge: Improving Decisions about Health, Wealth, and Happiness" (Thaler & Sunstein, Yale University Press, 8 abril 2008) formalizó la Nudge Theory como metodología de diseño de arquitecturas de elección que alteran el comportamiento de forma predecible sin restricción de opciones. Con 1.5 millones+ de copias vendidas, es la metodología de economía conductual aplicada más influyente: sus principios son usados en políticas de RRHH, UX, marketing y diseño de sistemas analíticos de BI conductual y personalización.[100][101][102][65][103][104][105][106]

source_link:
https://en.wikipedia.org/wiki/Nudge_(book)
https://www.behaviouralinsights.co.uk/
https://www.behavioraleconomics.com/resources/mini-encyclopedia-of-be/nudge/


legacy_id: INBOX:METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS:24:6c2c3b6700e9
row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: DESIGN THINKING BI
date_text: 2010
place: USA - California - Palo Alto
who: IDEO; Tim Brown; SAP (adoptó 2010); Tableau Community
source_link: https://www.ideo.com/post/design-thinking https://en.wikipedia.org/wiki/Design_thinking
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
La aplicación del Design Thinking al diseño de soluciones de BI (empatizar → definir → idear → prototipar → testear) emergió entre 2010 y 2015. SAP adoptó Design Thinking en 2010 como metodología de innovación. En 2025 es el estándar para diseño de experiencias de self-service BI en programas de certificación Power BI y Tableau.[107][45]


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: LEAN STARTUP
date_text: 2011
place: USA - California - San Francisco
who: Eric Ries (Crown Business Publisher)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/The_Lean_Startup https://theleanstartup.com/
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
"The Lean Startup" (Ries, 2011) formalizó el ciclo Build-Measure-Learn combinando Customer Development (Blank), TPS/Lean (Ohno) y Agile Engineering. Introdujo el MVP, validación de aprendizaje y pivot como conceptos operativos centrales. Con 1 millón+ de copias, es la metodología de innovación empresarial más influyente de la era digital.[108][109][110][111][112]


legacy_id: INBOX:METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS:26:6c2c3b6700e9
row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: SAFe LEFFINGWELL
date_text: 2011
place: USA - Colorado - Boulder
who: Dean Leffingwell; Scaled Agile Inc.
source_link: https://framework.scaledagile.com/ https://en.wikipedia.org/wiki/Scaled_agile_framework
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
SAFe (Scaled Agile Framework), lanzado en 2011, integra Agile, Lean y DevOps para coordinar decenas de equipos hacia objetivos comunes en Value Streams y Agile Release Trains. Adoptado por 20,000+ organizaciones y 1 millón de practicantes. SAFe 6.0 (2023) es el estándar de referencia para implementaciones ágiles de BI y transformación digital a escala.[113][114][115][116][117]


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: ENTREPRENEURIAL EE
date_text: 2011
place: USA - Massachusetts - Boston
who: Daniel Isenberg (Babson College / Forbes, mayo 2011)
api_text: graph-inbox-txt
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updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
El Entrepreneurial Ecosystem Model de Daniel Isenberg, publicado en Forbes el 25 de mayo de 2011 ("Introducing the Entrepreneurship Ecosystem: Four Defining Characteristics"), define seis dominios interdependientes de un ecosistema emprendedor: Política, Finanzas, Cultura, Apoyos institucionales, Capital Humano y Mercados. Es el framework más adoptado globalmente por policymakers, aceleradoras y gobiernos para evaluar y diseñar ecosistemas de startups deeptech, CVCs y spin-offs universitarios. Genera demanda de BI de ecosistemas para medir vitalidad emprendedora.[118][119][120][121][122][123]

source_link:
https://www.forbes.com/sites/danisenberg/2011/05/25/introducing-the-entrepreneurship-ecosystem-four-defining-characteristics/
https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/21582440231217886


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event_name: TCFD DISCLSURE
date_text: 2017
place: Switzerland - Basel
who: Financial Stability Board (FSB); Michael Bloomberg (Chair TCFD)
source_link: https://www.fsb-tcfd.org https://www.ifrs.org/sustainability/tcfd/
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
La Task Force on Climate-related Financial Disclosures (TCFD), lanzada por el FSB en 2017, definió el marco de referencia para que organizaciones divulguen riesgos y oportunidades financieras relacionadas con el clima en cuatro pilares: Gobernanza, Estrategia, Gestión de Riesgos y Métricas/Objetivos. Sus recomendaciones fueron completamente incorporadas por el ISSB (IFRS S1/S2, junio 2023) antes de que la TCFD se disolviera en octubre 2023. Es la metodología de medición de riesgo climático más influyente en finanzas sostenibles y ESG BI.[124][47][48][125][126][127][128][129]


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event_name: DATA VAULT 2.0
date_text: 2013
place: USA - Colorado - Denver
who: Dan Linstedt (NSA; Business Vault, Inc.)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Data_vault_modeling https://datavaultalliance.com/
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
Data Vault 2.0 ("Building a Scalable Data Warehouse with Data Vault 2.0", 2013) introduce diseño de DW con tres tipos de tabla: Hubs (entidades), Links (relaciones) y Satellites (atributos históricos), optimizando ingesta paralela, trazabilidad total y adaptabilidad al cambio. Es la metodología de diseño DW de mayor crecimiento entre 2015 y 2025.[30][31]


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: DMBOK DAMA 2009
date_text: 2009
place: USA - New Jersey - Basking Ridge
who: DAMA International
source_link: https://www.dama.org/cpages/body-of-knowledge
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
El DMBOK (1ª ed. 2009, 2ª ed. 2017) cubre 11 áreas de gestión de datos: arquitectura, modelado, almacenamiento, seguridad, integración, documentación, MDM, DW/BI, metadata, calidad y gobernanza. Es la metodología de referencia para CDOs y Data Governance Managers, y su adopción predice madurez del BI organizacional.[130][107]


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: DESIGN SPRINT GV
date_text: 2010
place: USA - California - Mountain View
who: Jake Knapp; Braden Kowitz; John Zeratsky (Google Ventures / GV)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Design_sprint https://www.thesprintbook.com/
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
El Design Sprint, creado por Jake Knapp en Google en 2010 y publicado en "Sprint" (Simon & Schuster, 2016), es un proceso de cinco días combinando Design Thinking, Lean Startup y Scrum para responder preguntas críticas de negocio mediante prototipado rápido. Empleado en 150+ sprints con Slack, 23andMe y Nest, es el estándar de validación rápida de productos analíticos en la industria tech.[131][132][133][134][135]


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: PLATFORM REVOLUT
date_text: 2016
place: USA - New Hampshire - Hanover
who: Geoffrey Parker; Marshall Van Alstyne (MIT IDE); Sangeet Choudary
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
"Platform Revolution: How Networked Markets are Transforming the Economy" (Parker, Van Alstyne & Choudary, W.W. Norton, marzo 2016) formalizó la metodología de diseño, lanzamiento y escalado de negocios de plataforma. Define conceptos operativos como pull, facilitate, match, pipelines vs. platforms, y métricas específicas de plataforma (GMV, take rate, interaction failure rate, liquidity). Es el manual de referencia para el diseño estratégico y el BI de plataformas digitales (Airbnb, Uber, Alibaba, Apple).[136][137][138][139][140]

source_link:
https://ide.mit.edu/publication/platform-revolution/
https://www.marketingjournal.org/the-platform-revolution-an-interview-with-geoffrey-parker-and-marshall-van-alstyne/


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: SCRUM PARA BI
date_text: 2005
place: USA - Massachusetts - Cambridge
who: Ken Schwaber; Jeff Sutherland; Scott Ambler; Ken Collier
source_link: https://www.scrum.org/resources/what-is-scrum
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
Scrum adaptado a proyectos de BI y data warehousing (2005–2010) organiza el trabajo en sprints de 2–4 semanas con entrega de módulos analíticos funcionales al final de cada sprint. Gartner reportó en 2013 que el 60%+ de proyectos de BI exitosos usaban alguna variante ágil, principalmente Scrum.[141][82][142]


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: PEOPLE ANALYTICS
date_text: 2012
place: USA - California - San Francisco
who: Google (re:Work / Project Oxygen 2009); IBM (Diane Gherson, CHRO 2013); Visier; Josh Bersin
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
People Analytics (también HR Analytics o Workforce Analytics) emergió como disciplina formal entre 2009 y 2012. Google's Project Oxygen (2009) demostró que los comportamientos de los managers predecibles con datos impactan la retención. IBM sistematizó People Analytics a escala bajo Diane Gherson (CHRO desde 2013), logrando $300M en ahorros mediante modelos predictivos de rotación y habilidades. Josh Bersin la declaró "El momento de los geeks en RR.HH." en Forbes en febrero 2015. Define una metodología propia de CRISP-DM aplicada a datos de capital humano: attrition modeling, workforce planning, skills taxonomy y talent analytics.[101][143][144][145][146][147][148][149][150][151]

source_link:
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10045487/
https://www.emerald.com/jwam/article/13/1/51/250069
https://www.visier.com/blog/history-people-analytics-future-of-work/


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: TDSP MICROSOFT
date_text: 2016
place: USA - Washington - Redmond
who: Microsoft Corporation (Azure Machine Learning team)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
El Team Data Science Process (TDSP, septiembre 2016) combina CRISP-DM con Scrum y DevOps, definiendo cinco fases del ciclo de vida y seis roles de equipo explícitos. Es la metodología recomendada para proyectos de BI analítico en el ecosistema Azure y es open source en GitHub.[152][153][154][155][156]

source_link:
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-science-process/overview
https://github.com/Azure/Microsoft-TDSP


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: DATAOPS METHOD
date_text: 2015
place: USA - Massachusetts - Cambridge
who: Andy Palmer (Tamr); Chris Bergh (DataKitchen); Gartner
source_link: https://dataopsmanifesto.org/ https://kanerika.com/glossary/dataops/
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
DataOps (2015, formalizado en el DataOps Manifesto 2019) aplica DevOps, Agile y lean manufacturing al ciclo de vida de los datos analíticos con énfasis en CI/CD de pipelines y control estadístico de procesos (SPC). En 2025 es la metodología de referencia para data engineering en entornos de BI modernos.[157][158][159][160]


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: SC RESILIENCE POST
date_text: 2021
place: Switzerland - Geneva
who: WEF; McKinsey; Gartner; CSCMP (post-COVID-19 frameworks)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
La crisis del COVID-19 (2020–2021) reveló las vulnerabilidades críticas de las cadenas de suministro globales hiperlean y de fuente única. El WEF, McKinsey y Gartner formalizaron frameworks post-COVID de SC Resilience que incorporan: nearshoring/friendshoring, dual/multi-sourcing, inventarios de seguridad estratégica, digital twin de cadena de suministro y modelos de riesgo cuantitativo. Estas metodologías integraron BI de cadena de suministro en tiempo real como componente central de la resiliencia operacional, generando demanda de supply chain analytics, demand sensing y early warning systems.[64][65][66][67][68][70][71][161]

source_link:
https://www.weforum.org/stories/2021/12/supply-chain-resilience-lessons-from-covid-19/
https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/risk-resilience-and-rebalancing-in-global-value-chains


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: ANALYTICS ENGINEER
date_text: 2016
place: USA - Pennsylvania - Philadelphia
who: Tristan Handy; Drew Banin; Connor McArthur (dbt Labs)
source_link: https://www.getdbt.com/blog/analytics-engineering-next-step-forwards
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
dbt Labs (2016) inaugura la disciplina de Analytics Engineering, introduciendo prácticas de ingeniería de software (testing, versionado, CI/CD) a la transformación SQL dentro del data warehouse. En 2025 es el estándar del Modern Data Stack, adoptado por decenas de miles de organizaciones.[162][163][164][165][166]


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: DATA MESH 2019
date_text: 2019
place: USA - California - San Francisco
who: Zhamak Dehghani (Thoughtworks)
source_link: https://martinfowler.com/articles/data-monolith-to-mesh.html https://www.datamesh-architecture.com
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
Data Mesh (Dehghani, martinfowler.com, mayo 2019; O'Reilly 2022) define cuatro principios: propiedad de dominio, datos como producto, plataforma self-serve y gobernanza federada. Es la metodología arquitectónica y organizacional de mayor impacto en BI empresarial entre 2020 y 2026.[167][168][169][170][171]


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: ISSB IFRS S1 S2
date_text: 2023-06
place: UK - England - London
who: IFRS Foundation; International Sustainability Standards Board (ISSB)
source_link: https://www.ifrs.org/sustainability/ https://www.ifrs.org/sustainability/tcfd/
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
El ISSB publicó en junio de 2023 los estándares IFRS S1 (Requisitos generales de divulgación de información financiera relacionada con la sostenibilidad) e IFRS S2 (Divulgaciones relacionadas con el clima), que incorporan íntegramente las recomendaciones de la TCFD. Representan la primera convergencia global de estándares de reporting ESG en los mercados de capital. En 2026 son adoptados o referenciados por más de 30 jurisdicciones regulatorias y son la base del BI financiero sostenible mandatorio en mercados de capital globales.[124][47][48][125][126][127][128]


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: MLOPS METODOLOGIA
date_text: 2017
place: USA - California - Mountain View
who: Google (D. Sculley et al., NIPS 2015); Databricks (MLflow, 2018)
source_link: https://ml-ops.org/ https://www.databricks.com/glossary/mlops
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
MLOps emergió para gestionar el ciclo de vida completo de modelos predictivos en producción: desarrollo, validación, despliegue, monitoreo y reentrenamiento automatizado. Databricks MLflow (2018) es la implementación open source de referencia. En 2025 es la metodología estándar para BI predictivo y prescriptivo, cubriendo el gap entre data science experimental y sistemas analíticos productivos estables.[152][154][156]


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row_key: METODOLOGIAS GESTION BASADA EN DATOS
event_name: GEN BI METHODOLOGY
date_text: 2023
place: USA - California - San Francisco
who: Databricks (Genie); Microsoft (Copilot); Salesforce (Einstein); ThoughtSpot
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:21:33Z
updated_at: 2026-06-08T03:21:33Z
brief_description:
Generative BI (2023–2026) establece el quinto paradigma del BI: el usuario formula preguntas en lenguaje natural y el sistema genera automáticamente dashboards, SQL, narrativas analíticas y recomendaciones usando LLMs. Es la convergencia de todas las metodologías previas en un ciclo analítico asistido por IA generativa, representando el estado del arte a 2026.[172][173][174][175]

source_link:
https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/create-reports/copilot-introduction
https://www.databricks.com/product/ai-bi


legacy_id: INBOX:CIENCIAS ADMIN:1:842484a624ef
row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: ADMIN ANTIGUA
date_text: -3000
place: Iraq - Mesopotamia - Ur
who: Sumerios; Escribas Mesopotámicos; Faraones Egipcios
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:31:07Z
updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
Las primeras formas documentadas de administración surgieron en Mesopotamia y Egipto alrededor de 3000 a.C., con registros de recursos, trabajo y tributos en tablillas de arcilla. Los escribas sumerios organizaban la distribución de bienes, la asignación de trabajo y la recaudación tributaria, constituyendo el primer antecedente práctico de la gestión organizacional. Estos sistemas son el nodo raíz de las ciencias administrativas.[1][2]

source_link:
https://www.accaglobal.com/us/en/study-with-acca/blog/how-humans-invented-accounting.html
https://en.wikipedia.org/wiki/History_of_accounting


legacy_id: INBOX:CIENCIAS ADMIN:2:842484a624ef
row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: CONTABILIDAD PACIOL
date_text: 1494
place: Italy - Veneto - Venice
who: Luca Pacioli
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:31:07Z
updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
La publicación de la Summa de Arithmetica, Geometria, Proportioni et Proportionalità (1494) por Luca Pacioli formalizó el sistema de partida doble como método contable sistemático. Pacioli describió débitos, créditos, diarios y libros mayores en términos que aún son la base de la contabilidad moderna. Es considerado el padre de la contabilidad y su obra fue el primer texto impreso en Italia con álgebra, estableciendo la contabilidad como disciplina técnica con fundamentos matemáticos formalizados.[1][3][2]

source_link:
https://en.wikipedia.org/wiki/Luca_Pacioli
https://www.thestreet.com/investing/history-of-accounting-timeline-14944095
https://www.accaglobal.com/us/en/study-with-acca/blog/how-humans-invented-accounting.html


legacy_id: INBOX:CIENCIAS ADMIN:3:842484a624ef
row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: MERCANTILISMO
date_text: 1615
place: France - Île-de-France - Paris
who: Antoine de Montchrétien; Jean-Baptiste Colbert
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Mercantilism https://plato.stanford.edu/entries/mercantilism/
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:31:07Z
updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
El mercantilismo del siglo XVII constituyó el primer sistema de pensamiento económico-administrativo aplicado al Estado, centrado en la acumulación de riqueza nacional mediante regulación del comercio exterior. Montchrétien acuñó el término "économie politique" (1615), mientras Colbert implementó políticas industriales sistematizadas en Francia. Este período estableció la conexión entre administración estatal y gestión económica que posteriormente estructuró las ciencias económicas y la administración pública como disciplinas académicas.[4][5]


legacy_id: INBOX:CIENCIAS ADMIN:4:842484a624ef
row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: ECONOMIA POLITICA
date_text: 1776
place: United Kingdom - Scotland - Kirkcaldy
who: Adam Smith (University of Glasgow)
source_link: https://www.econlib.org/library/Smith/smWN.html https://en.wikipedia.org/wiki/The_Wealth_of_Nations
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:31:07Z
updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
La Riqueza de las Naciones de Adam Smith (1776) estableció la economía política como ciencia sistemática, formulando conceptos fundacionales como división del trabajo, mercados, valor y capital que toda ciencia administrativa posterior utilizaría. Smith separó la economía de la moral y la política como esfera de análisis independiente. Esta obra es el origen formal de la economía como disciplina científica (OCDE 5.2) y punto de partida del pensamiento administrativo moderno.[4][5]


legacy_id: INBOX:CIENCIAS ADMIN:5:842484a624ef
row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: CONTABILIDAD PROF
date_text: 1854
place: United Kingdom - Scotland - Glasgow
who: Institute of Accountants in Glasgow; ICAEW (1880)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:31:07Z
updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
En 1854 el Institute of Accountants in Glasgow obtuvo la Real Cédula de la Reina Victoria, estableciendo formalmente la profesión de "chartered accountant" como diferenciada de los abogados. El Institute of Chartered Accountants in England and Wales (ICAEW) fue fundado en 1880, institucionalizando la contabilidad como profesión regulada con exámenes estandardizados. Este hito transformó la contabilidad de práctica artesanal a disciplina profesional formal con deontología, formación y certificación propia.[1][2]

source_link:
https://www.icaew.com/about-icaew/who-we-are/our-history
https://www.accaglobal.com/us/en/study-with-acca/blog/how-humans-invented-accounting.html


legacy_id: INBOX:CIENCIAS ADMIN:6:842484a624ef
row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: ADMIN CIENTIFICA
date_text: 1911
place: USA - Pennsylvania - Philadelphia
who: Frederick Winslow Taylor (ASME)
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created_at: 2026-06-08T03:31:07Z
updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
The Principles of Scientific Management (1911) de Taylor estableció la administración científica como la primera teoría formal de gestión organizacional, basada en estudios de tiempos y movimientos, estandarización del trabajo y compensación por incentivos. Inauguró la ingeniería industrial, la administración de operaciones y la gestión del desempeño como subdisciplinas de las ciencias administrativas. Es el hito fundacional más citado de la historia de la administración y el management moderno.[4][6][7]

source_link:
https://en.wikipedia.org/wiki/The_Principles_of_Scientific_Management
https://www.encyclopedia.com/social-sciences-and-law/economics-business-and-labor/businesses-and-occupations/management-science


legacy_id: INBOX:CIENCIAS ADMIN:7:842484a624ef
row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: ADMIN PUBLICA
date_text: 1887
place: USA - New Jersey - Princeton
who: Woodrow Wilson (Political Science Quarterly)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:31:07Z
updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
El ensayo "The Study of Administration" de Woodrow Wilson (1887) estableció la administración pública como disciplina científica diferenciada de la ciencia política, argumentando que la implementación de política requiere principios sistemáticos y personal especializado. Wilson institucionalizó la distinción entre política (policy) y administración (implementation), principio fundacional de la administración pública. Su obra inauguró el estudio académico de la burocracia, la gestión gubernamental y las políticas públicas como campo formal.[8][9][10][11]

source_link:
https://teachingamericanhistory.org/document/the-study-of-administration-2/
https://onlinedegrees.kent.edu/blog/father-of-public-administration
https://ballotpedia.org/%22The_Study_of_Administration%22_by_Woodrow_Wilson_(1887)


legacy_id: INBOX:CIENCIAS ADMIN:8:842484a624ef
row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: MKTG ACADEMICO
date_text: 1900
place: USA - Wisconsin - Madison
who: University of Wisconsin-Madison; Harvard Business School
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updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
Los primeros cursos universitarios con el término "Marketing" fueron impartidos en la Universidad de Wisconsin-Madison alrededor de 1900, y Harvard Business School fue fundada en 1908, estableciendo el marketing como disciplina académica formal. El marketing se desarrolló inicialmente como rama de la microeconomía aplicada orientada al comportamiento de compra y distribución de bienes. La American Marketing Association (AMA) fue fundada en 1937, institucionalizando la investigación y publicación académica del campo.[12][13]

source_link:
https://www.ama.org/the-definition-of-marketing-what-is-marketing/
https://en.wikipedia.org/wiki/History_of_marketing


legacy_id: INBOX:CIENCIAS ADMIN:9:842484a624ef
row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: TEORIA CLASICA ADM
date_text: 1916
place: France - Île-de-France - Paris
who: Henri Fayol (Bulletin de la Société de l'Industrie Minérale)
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created_at: 2026-06-08T03:31:07Z
updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
Administration Industrielle et Générale (1916) de Henri Fayol estableció los 14 principios de administración y definió las cinco funciones administrativas universales: planear, organizar, dirigir, coordinar y controlar (PODCC). Fayol es considerado el padre de la administración general moderna y su marco conceptual sigue siendo el núcleo curricular de escuelas de negocio en todo el mundo. Junto a Taylor, Fayol constituyó la escuela clásica de administración, fundamento de las ciencias administrativas como disciplina académica.[4][7]

source_link:
https://en.wikipedia.org/wiki/Henri_Fayol
https://www.encyclopedia.com/social-sciences-and-law/economics-business-and-labor/businesses-and-occupations/management-science


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row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: RELACIONES HUMANAS
date_text: 1933
place: USA - Illinois - Chicago
who: Elton Mayo (Harvard Business School; Western Electric)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Hawthorne_effect https://hbswk.hbs.edu/item/the-hawthorne-effect
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updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
Los Estudios Hawthorne (1924–1932), publicados por Elton Mayo en The Human Problems of an Industrial Civilization (1933), demostraron que los factores psicosociales —relaciones grupales, supervisión, reconocimiento— afectan la productividad más que las condiciones físicas del trabajo. Este hallazgo inauguró la escuela de Relaciones Humanas y dio origen a la psicología organizacional, el comportamiento organizacional y la gestión de recursos humanos como subdisciplinas científicas de la administración.[4][14][15]


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row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: INVESTIGACION OPER
date_text: 1937
place: United Kingdom - Suffolk - Bawdsey
who: A.P. Rowe (Bawdsey Research Station); P. Blackett; RAF
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updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
La investigación de operaciones (IO) nació en 1937 en Gran Bretaña cuando A.P. Rowe organizó equipos científicos para optimizar el uso del radar. El término fue acuñado formalmente en 1940 por McClosky y Trefthen. Durante la Segunda Guerra Mundial los métodos cuantitativos de IO resolvieron problemas de logística, optimización y decisiones estratégicas militares. Después de la guerra la IO expandió sus aplicaciones al sector empresarial e industrial, convirtiéndose en la base matemática de la ciencia de la administración y la gestión de operaciones.[16][17][18][19]

source_link:
https://www.britannica.com/topic/operations-research/History
https://baobabsoluciones.es/en/noticias/technologies/the-origin-of-operations-research/
https://en.wikipedia.org/wiki/Operations_research


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row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: GESTION HUMANA HRM
date_text: 1948
place: USA - Virginia - Alexandria
who: Society for Human Resource Management (SHRM)
api_text: graph-inbox-txt
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updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
La fundación de la Society for Human Resource Management (SHRM, 1948) institucionalizó la gestión de recursos humanos como disciplina académica y profesional diferenciada. La transformación del término "personal management" a "Human Resource Management" en la década de 1980 reflejó un cambio paradigmático hacia la concepción estratégica del capital humano. La HRM moderna comprende reclutamiento, desarrollo organizacional, compensación, relaciones laborales y gestión del talento, constituyendo una de las sub-disciplinas centrales de las ciencias administrativas (OCDE 5.2).[14][20][21][15]

source_link:
https://www.shrm.org/topics-tools/news/hr-magazine/how-got-75-year-evolution-shrm-hr
https://en.wikipedia.org/wiki/Human_resource_management


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row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: ALGORITMO SIMPLEX
date_text: 1947
place: USA - California - Berkeley
who: George B. Dantzig (RAND Corporation; U.S. Air Force)
api_text: graph-inbox-txt
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updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
El desarrollo del algoritmo simplex por George Dantzig (1947) para programación lineal fue el avance más importante en optimización cuantitativa aplicada a la gestión. Dantzig resolvió el problema de asignación óptima de recursos que era insoluble hasta entonces, fundamentando la ciencia de la administración (management science) como disciplina matemática formal. Junto con Von Neumann y la teoría de juegos (1944), el simplex inauguró la era cuantitativa de las ciencias administrativas.[16][6][17]

source_link:
https://www.informs.org/About-INFORMS/History-and-Traditions/Miser-Harris-Presidential-Portraits/George-B.-Dantzig
https://en.wikipedia.org/wiki/Simplex_algorithm


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row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: FINANZAS MODERNAS
date_text: 1952
place: USA - Illinois - Chicago
who: Harry Markowitz (University of Chicago)
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updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
La tesis doctoral de Harry Markowitz sobre teoría de portafolio (1952) y el trabajo de Modigliani-Miller sobre estructura de capital (1958) fundaron las finanzas modernas como ciencia cuantitativa. El modelo CAPM de Sharpe-Lintner (1963–1964) y el modelo Black-Scholes-Merton (1973) completaron los fundamentos teóricos que transformaron la gestión financiera de arte prescriptivo a ciencia económica rigurosa. Markowitz recibió el Nobel de Economía en 1990.[22][23][24][25]

source_link:
https://doi.org/10.2307/2975974
https://www.chicagobooth.edu/review/a-brief-history-of-finance
https://en.wikipedia.org/wiki/Modern_portfolio_theory


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event_name: GAAP Y SEC 1934
date_text: 1934
place: USA - Washington, D.C.
who: U.S. Securities and Exchange Commission (SEC); FASB (1973)
api_text: graph-inbox-txt
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updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
La creación de la SEC (1934) bajo Roosevelt impuso la certificación de estados financieros por contadores profesionales, generando la necesidad de estándares contables uniformes. En 1973 el Financial Accounting Standards Board (FASB) fue establecido para desarrollar y mantener los Principios de Contabilidad Generalmente Aceptados (GAAP). Estos marcos regulatorios transformaron la contabilidad en una disciplina normativa con cuerpo técnico formal, metodología auditora estandardizada y validación legal.[3][2]

source_link:
https://www.sec.gov/about/what-we-do
https://www.fasb.org/page/PageContent?pageId=/about-us/history.html


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row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: CONDUCT ORGANIZAC
date_text: 1957
place: USA - Pennsylvania - Pittsburgh
who: Herbert Simon; James March (Carnegie Mellon University)
source_link: https://doi.org/10.2307/2391111 https://en.wikipedia.org/wiki/Organizations_(book)
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updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
Organizations de March y Simon (1958) y Administrative Behavior de Simon (1947, expandido 1957) establecieron el comportamiento organizacional y la teoría de la toma de decisiones como subdisciplinas científicas de la administración. Simon introdujo el concepto de "racionalidad limitada" y modeló matemáticamente la toma de decisiones organizacionales. Simon recibió el Nobel de Economía en 1978. Este trabajo fundó la ciencia de sistemas de información gerencial y la teoría organizacional moderna como campos académicos formales.[4][6][26]


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row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: GESTION ESTRATEGICA
date_text: 1962
place: USA - Massachusetts - Cambridge
who: Alfred Chandler; Igor Ansoff; Andrews (Harvard; Carnegie Mellon)
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brief_description:
Strategy and Structure de Chandler (1962), Corporate Strategy de Ansoff (1965) y la conceptualización del análisis SWOT por Andrews (1963) inauguraron la gestión estratégica como disciplina académica formal. Ansoff introdujo el término "strategic management" y es reconocido como el padre del campo. Porter completó los fundamentos con las Cinco Fuerzas (1979) y las Ventajas Competitivas (1985). La strategic management se consolidó como subdisciplina core de las ciencias administrativas (OCDE 5.2).[27][28][29][30][31]

source_link:
https://doi.org/10.1093/0198296940.001.0001
https://en.wikipedia.org/wiki/Strategic_management
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2340943614000188


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row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: MKTG CIENCIA
date_text: 1961
place: USA - Massachusetts - Cambridge
who: Marketing Science Institute (MSI, 1961); TIMS Marketing College
source_link: https://www.msi.org/about/history/ https://pubsonline.informs.org/doi/pdf/10.1287/mksc.1120.0764
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updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
La fundación del Marketing Science Institute (1961) en Harvard institucionalizó el marketing como disciplina científica con metodología investigativa propia, conectando académicos con empresas. La revista Journal of Marketing Research (1964) y Marketing Science (1982) consolidaron el campo con publicación arbitrada. La disciplina evolucionó de estudios de distribución hacia modelado cuantitativo de comportamiento del consumidor, gestión de marca, CRM y marketing digital como subdisciplinas.[12][32][13][33][34]


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row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: TEORIA AGENCIA
date_text: 1976
place: USA - Massachusetts - Rochester
who: Jensen, Meckling (Journal of Financial Economics)
api_text: graph-inbox-txt
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updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
El artículo "Theory of the Firm: Managerial Behavior, Agency Costs and Ownership Structure" de Jensen y Meckling (1976) estableció la teoría de agencia como marco fundamental para el gobierno corporativo, la estructura de capital y la compensación ejecutiva. Este trabajo formalizó la relación principal-agente y los costos derivados de asimetrías de información entre propietarios y directivos. Es uno de los artículos más citados en finanzas y administración, y fundó el gobierno corporativo como subdisciplina científica.[22][23][25]

source_link:
https://doi.org/10.1016/0304-405X(76)90026-X
https://en.wikipedia.org/wiki/Principal%E2%80%93agent_problem


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row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: LOGISTICA Y SCM
date_text: 1962
place: USA - Massachusetts - Cambridge
who: Jay Forrester (MIT); Council of Physical Distribution Mgmt (1963)
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updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
Industrial Dynamics de Jay Forrester (MIT, 1961) modeló matemáticamente las interacciones entre flujos de información, materiales y capital en sistemas industriales, estableciendo las bases conceptuales de la gestión de cadenas de suministro. El National Council of Physical Distribution Management (1963) institucionalizó la logística como disciplina formal. El término "Supply Chain Management" se consolidó en la literatura académica entre 1985 y 1987. La Council of Logistics Management renombró el campo como SCM en 2005.[35][36][37][38][39]

source_link:
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.5325/transportationj.50.1.0053
https://doi.org/10.1108/02635579910243851
https://zenodo.org/records/14501205


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row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: NEGRO-SCHOLES 1973
date_text: 1973
place: USA - Massachusetts - Cambridge
who: Black, Scholes, Merton (MIT; University of Chicago)
source_link: https://doi.org/10.1086/260062 https://en.wikipedia.org/wiki/Black%E2%80%93Scholes_model
api_text: graph-inbox-txt
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updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
El modelo Black-Scholes-Merton para valoración de opciones financieras (1973) es considerado el paper más importante en economía del siglo XX, ya que creó la industria de derivados financieros y proporcionó el primer modelo matemático riguroso para el precio de activos financieros bajo incertidumbre. Merton y Scholes recibieron el Nobel de Economía en 1997. Este modelo es el fundamento de la ingeniería financiera, la gestión de riesgo cuantitativa y las finanzas computacionales como subdisciplinas de las ciencias administrativas.[22][24][25]


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row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: CONTABILIDAD IFRS
date_text: 1973
place: United Kingdom - England - London
who: IASC (1973); IASB (2001); IFRS Foundation
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:31:07Z
updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
El International Accounting Standards Committee (IASC, 1973) fue fundado en Londres para armonizar estándares contables internacionales. En 2001 fue reemplazado por el International Accounting Standards Board (IASB), que emite las IFRS (International Financial Reporting Standards) actualmente adoptadas por más de 140 países. Las IFRS representan el estándar de facto global para contabilidad financiera y son el marco normativo más importante de las ciencias contables en el siglo XXI.[3][2]

source_link:
https://www.ifrs.org/about-us/who-we-are/history/
https://en.wikipedia.org/wiki/International_Financial_Reporting_Standards


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row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: EMPRENDIMIENTO CIE
date_text: 1934
place: Austria - Vienna
who: Joseph Schumpeter; Babson College (1967); AOM Entrepreneurship Div.
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:31:07Z
updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
Joseph Schumpeter introdujo en Theorie der wirtschaftlichen Entwicklung (1911, traducción inglesa 1934) el concepto del emprendedor como agente de "destrucción creativa" e innovación económica. Babson College (1967) fue la primera institución académica en ofrecer un curso formal de entrepreneurship. La División de Emprendimiento de la Academy of Management consolidó el campo como subdisciplina científica en la década de 1980. En 2026 el entrepreneurship es un campo establecido con sus propias revistas, metodologías y doctorados.[40][41][42]

source_link:
https://ent.aom.org/committees/history-of-entrepreneurship/history-of-the-research-field
https://scholars.unh.edu/cgi/viewcontent.cgi?params=%2Fcontext%2Fhonors%2Farticle%2F1299%2F


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row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: SISTEMAS INFORM GER
date_text: 1968
place: USA - Minnesota - Minneapolis
who: Gordon Davis (University of Minnesota); MISQ (1977)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Management_information_system https://misq.umn.edu/about/history
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:31:07Z
updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
Gordon Davis definió formalmente los Sistemas de Información Gerencial (MIS) como disciplina académica en 1974 con Management Information Systems: Conceptual Foundations, Structure and Development, aunque los primeros cursos universitarios aparecieron hacia 1968. El MIS Quarterly fue fundado en 1977. Los sistemas de información evolucionaron desde mainframes hasta ERP, CRM y analytics, convirtiéndose en una subdisciplina central de las ciencias administrativas en la intersección de informática y gestión (OCDE 1.2 / 5.2).[4][26]


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row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: CALIDAD TOTAL TQM
date_text: 1950
place: Japan - Tokyo - Tokyo
who: W. Edwards Deming; Joseph Juran; Kaoru Ishikawa (JUSE)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:31:07Z
updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
Las conferencias de Deming en Japón (1950–1951) y los trabajos de Juran e Ishikawa fundaron la gestión de calidad total (TQM) como disciplina científica. La serie ISO 9000 (primera edición 1987) codificó el TQM en estándares internacionales aplicables universalmente. El ciclo PDCA, el control estadístico de procesos y los conceptos de mejora continua (kaizen) se convirtieron en fundamentos de la administración de operaciones y la ingeniería industrial como subdisciplinas de las ciencias administrativas.[4][6]

source_link:
https://asq.org/quality-resources/total-quality-management/tqm-history
https://en.wikipedia.org/wiki/Total_quality_management


legacy_id: INBOX:CIENCIAS ADMIN:26:842484a624ef
row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: GOBIERNO CORPORAT
date_text: 1992
place: United Kingdom - England - London
who: Cadbury Committee; OECD Principles (1999)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:31:07Z
updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
El Informe Cadbury (1992) en el Reino Unido estableció los primeros principios formales de gobierno corporativo, incluyendo la separación de roles de CEO y presidente, la auditoría independiente y los comités de supervisión. Los Principios de Gobierno Corporativo de la OCDE (1999, revisados 2004, 2023) generalizaron estos principios globalmente. Los escándalos de Enron y WorldCom (2001–2002) impulsaron la Ley Sarbanes-Oxley (2002), elevando el gobierno corporativo a disciplina regulatoria con alta relevancia académica y práctica.[3][23]

source_link:
https://www.frc.org.uk/about-the-frc/what-we-do/the-uk-corporate-governance-code/history-of-the-uk-corporate-governance-code
https://www.oecd.org/corporate/principles-corporate-governance/


legacy_id: INBOX:CIENCIAS ADMIN:27:842484a624ef
row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: ADMIN CONOCIMIENTO
date_text: 1991
place: Japan - Tokyo
who: Ikujiro Nonaka; Hirotaka Takeuchi (Hitotsubashi University)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:31:07Z
updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
El artículo "The Knowledge-Creating Company" de Nonaka (Harvard Business Review, 1991) y el libro homónimo con Takeuchi (1995) establecieron la gestión del conocimiento (KM) como subdisciplina científica de las ciencias administrativas. El modelo SECI (Socialización, Externalización, Combinación, Internalización) se convirtió en el marco más citado para la creación y transferencia de conocimiento organizacional. La KM dio origen a los sistemas de gestión del conocimiento, las comunidades de práctica y la aprendizaje organizacional como campos académicos formales.[43][26]

source_link:
https://doi.org/10.1093/oso/9780195092691.001.0001
https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_management


legacy_id: INBOX:CIENCIAS ADMIN:28:842484a624ef
row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: FINANZAS CONDUCT
date_text: 1979
place: USA - California - Stanford
who: Kahneman, Tversky (Econometrica, 1979); Thaler (1980)
source_link: https://doi.org/10.2307/1914185 https://en.wikipedia.org/wiki/Prospect_theory
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:31:07Z
updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
La Teoría Prospectiva de Kahneman y Tversky (1979) y el trabajo de Richard Thaler sobre economía conductual fundaron las finanzas conductuales (behavioral finance) al demostrar que los agentes económicos cometen sesgos sistemáticos predecibles, violando la hipótesis de mercados eficientes. Kahneman recibió el Nobel de Economía en 2002 y Thaler en 2017. Las finanzas conductuales son hoy una subdisciplina establecida de las ciencias administrativas que impacta marketing, gestión de inversiones y políticas organizacionales.[22][25]


legacy_id: INBOX:CIENCIAS ADMIN:29:842484a624ef
row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: RESPONSAB SOCIAL
date_text: 1953
place: USA - New York - New York
who: Howard Bowen; Carroll (1979); GRI (1997); ISO 26000 (2010)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:31:07Z
updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
Social Responsibilities of the Businessman de Howard Bowen (1953) es considerado el texto fundacional de la Responsabilidad Social Empresarial (RSE) como disciplina académica. Archie Carroll definió en 1979 la pirámide de RSE con dimensiones económica, legal, ética y filantrópica. El Global Reporting Initiative (GRI, 1997) e ISO 26000 (2010) establecieron marcos normativos internacionales. En la década de 2020 la RSE evolucionó hacia el concepto de ESG (Environmental, Social, Governance) como estándar de inversión y reporte corporativo global.[43][7]

source_link:
https://en.wikipedia.org/wiki/Corporate_social_responsibility
https://www.iso.org/iso-26000-social-responsibility.html


legacy_id: INBOX:CIENCIAS ADMIN:30:842484a624ef
row_key: CIENCIAS ADMIN
event_name: ANALYTICS NEGOCIO
date_text: 2005
place: USA - Massachusetts - Cambridge
who: Davenport, Harris (Harvard Business Press, 2007); Gartner
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created_at: 2026-06-08T03:31:07Z
updated_at: 2026-06-08T03:31:07Z
brief_description:
Competing on Analytics de Davenport y Harris (2007) estableció el business analytics como disciplina científica diferenciada de los sistemas de información gerencial, integrando estadística, minería de datos, optimización e inteligencia de negocios para la toma de decisiones basadas en datos. El auge del Big Data (2010+) y el machine learning expandieron el campo hacia data science aplicada a negocios. En 2026 el business analytics es una de las áreas de mayor crecimiento en programas de MBA y ciencias administrativas.[43][26]

source_link:
https://en.wikipedia.org/wiki/Business_analytics
https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/analytics


legacy_id: INBOX:LENGUAJES PROGRAMACION:1:a44091a8d0e3
row_key: LENGUAJES PROGRAMACION
event_name: ADA LOVELACE NOTE
date_text: 1843
who: Ada Lovelace
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created_at: 2026-06-08T03:52:37Z
updated_at: 2026-06-08T03:52:37Z
brief_description:
La "Note G" de Ada Lovelace (1843), adjunta a su traducción del artículo de Menabrea sobre la Máquina Analítica de Babbage, describe el primer algoritmo destinado a ser procesado por una máquina, para calcular los números de Bernoulli. Es el punto de origen histórico de la programación como disciplina conceptual, sin implementación física disponible.[1][2][3][4][5]

source_link:
https://en.wikipedia.org/wiki/Ada_Lovelace
https://en.wikipedia.org/wiki/Timeline_of_programming_languages


legacy_id: INBOX:LENGUAJES PROGRAMACION:2:a44091a8d0e3
row_key: LENGUAJES PROGRAMACION
event_name: PLANKALKUL 1943
date_text: 1943
place: Germany - Berlin
who: Konrad Zuse
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Plankalk%C3%BCl
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updated_at: 2026-06-08T03:52:37Z
brief_description:
Plankalkül (1943–1945, publicado 1948) es el primer lenguaje de programación de alto nivel para computadora electrónica, diseñado por Konrad Zuse para el ordenador Z4. Incluía estructuras de datos, bucles condicionales y subrutinas. Su diseño fue tan avanzado que influyó en ALGOL décadas después, aunque no fue implementado hasta 1975.[1][2][3][4][5]


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row_key: LENGUAJES PROGRAMACION
event_name: ENIAC SHORT CODE
date_text: 1946
place: USA - Pennsylvania - Philadelphia
who: Richard Clippinger; John von Neumann (after Alan Turing)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Short_Code_(computer_language)
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updated_at: 2026-06-08T03:52:37Z
brief_description:
El ENIAC Coding System (1946) fue el primer sistema de instrucciones para una computadora electrónica de propósito general. Short Code (1949), desarrollado por Mauchly, fue el primer lenguaje de alto nivel real implementado, permitiendo al programador escribir expresiones matemáticas en lugar de código binario puro. Precede directamente al lenguaje ensamblador simbólico.[1][3][4][5]


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event_name: ASSEMBLY LANG 1949
date_text: 1949
place: UK - England - Cambridge
who: David Wheeler; Kathleen Booth; Maurice Wilkes (EDSAC)
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brief_description:
El lenguaje ensamblador emergió entre 1947 y 1952 con desarrollos paralelos en EDSAC (Wheeler, 1949), UNIVAC y Manchester Mark I. Reemplaza código binario con nemónicos simbólicos (MOV, ADD, JMP), creando una capa de abstracción humana sobre el hardware. Sigue siendo el lenguaje de más bajo nivel con legibilidad humana y se usa hoy en sistemas embebidos, firmware, drivers y exploits.[1][3][4][6][5]


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event_name: A-0 HOPPER 1952
date_text: 1952
place: USA - Pennsylvania - Philadelphia
who: Grace Hopper (UNIVAC / Remington Rand)
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A-0 (1952) de Grace Hopper fue el primer compilador de la historia: un programa que traduce código simbólico a instrucciones de máquina. Esta invención conceptual —que un programa puede escribir otro programa— es la base de toda la cadena compilador/intérprete/transpilador que sustenta todos los lenguajes de alto nivel modernos. Hopper luego lideró el desarrollo de FLOW-MATIC, predecesor directo de COBOL.[1][2][3][4][5]


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event_name: FORTRAN 1957
date_text: 1957
place: USA - New York - New York
who: John W. Backus; IBM
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brief_description:
FORTRAN (Formula Translation, IBM 1957) es el primer lenguaje de alto nivel de amplia adopción, diseñado para computación numérica y científica. Demostró que los compiladores podían producir código eficiente, provocando la expansión masiva de lenguajes de alto nivel. Fortran 2023 es su versión actual, con adopción vigente en HPC, meteorología, física computacional y CFD. La sonda Voyager 1 fue originalmente programada en FORTRAN.[1][2][7][3][8][4][5]


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event_name: LISP 1958
date_text: 1958
place: USA - Massachusetts - Cambridge
who: John McCarthy (MIT)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Lisp_(programming_language)
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LISP (List Processing, 1958) es el segundo lenguaje de alto nivel más antiguo aún en uso. Fue el primero en implementar recolección de basura automática, funciones de orden superior, recursión, homoiconicidad y macros. Es el lenguaje fundacional de la Inteligencia Artificial y el modelo computacional funcional. Influyó en Scheme, Clojure, Haskell, Python, Julia y practicamente todos los lenguajes modernos con funciones de primera clase.[1][2][7][3][6][5]


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event_name: COBOL 1959
date_text: 1959
place: USA - Virginia - Arlington
who: CODASYL Committee; Grace Hopper (FLOW-MATIC); US DoD
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brief_description:
COBOL (Common Business-Oriented Language, 1959) fue diseñado por el Comité CODASYL bajo influencia de Grace Hopper para estandarizar la programación en aplicaciones de negocio. Su sintaxis en inglés natural lo hace legible por no programadores. Se estima que en 2026 más de 220 mil millones de líneas de COBOL permanecen en producción en banca, seguros y gobierno. COBOL 2023 es su versión actual.[1][2][7][3][4][6][9][5]


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event_name: ALGOL 60
date_text: 1960
who: ACM / GAMM Joint Committee (USA-Europa)
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ALGOL 60 (Algorithmic Language 1960) es el lenguaje más influyente en la historia de las ciencias de la computación, a pesar de no tener gran adopción comercial. Introdujo bloques de código, alcance léxico, paso de parámetros por valor/nombre y la notación BNF para definir sintaxis. Es el ancestro directo de Pascal, C, Ada, Simula, Java, C#, Python y prácticamente toda la familia de lenguajes estructurados modernos.[1][10][7][3][6][5]


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event_name: APL 1962
date_text: 1962
place: USA - New York - New York
who: Kenneth E. Iverson (IBM)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/APL_(programming_language)
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APL (A Programming Language, 1962) introdujo programación matricial/vectorial con operadores simbólicos compactos, permitiendo manipular arrays completos en una expresión. Influyó en MATLAB, NumPy, R, J, K y Q. Es el predecesor conceptual de la programación vectorizada masiva en ciencia de datos y computación financiera.[1][10][6][5]


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event_name: BASIC 1964
date_text: 1964
place: USA - New Hampshire - Hanover
who: John G. Kemeny; Thomas E. Kurtz (Dartmouth College)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/BASIC
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BASIC (Beginner's All-purpose Symbolic Instruction Code, 1964) fue diseñado para democratizar la programación entre estudiantes no científicos. Con la llegada de los microcomputadores (1975–1985), BASIC se convirtió en el primer lenguaje de toda una generación de programadores. Microsoft BASIC, Applesoft BASIC, QBASIC y Visual Basic son sus derivados directos más influyentes.[1][10][7][3][4][5]


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event_name: SIMULA 67
date_text: 1967
place: Norway - Oslo
who: Ole-Johan Dahl; Kristen Nygaard (Norsk Regnesentral)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Simula
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Simula 67 (1967) es el primer lenguaje de programación orientada a objetos (OOP), introduciendo clases, objetos, herencia y vinculación dinámica. Su influencia directa sobre Smalltalk, C++, Java, C# y prácticamente todos los lenguajes modernos de OOP es inconmensurable. También introdujo el paradigma de simulación de eventos discretos, base de la simulación computacional moderna.[1][10][7][3][11][6][5]


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event_name: C LENGUAJE 1972
date_text: 1972
place: USA - New Jersey - Murray Hill
who: Dennis Ritchie (Bell Laboratories / AT&T)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/C_(programming_language)
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C (1972) fue creado para re-implementar el sistema operativo UNIX. Es el lenguaje más influyente de la historia de la computación por su combinación única de eficiencia, portabilidad y poder de bajo nivel. Directamente precursor de C++, C#, Java, Go, Rust, Swift, Objective-C y docenas de lenguajes. C23 es su versión actual. El kernel de Linux, gran parte de macOS/iOS y la mayoría de firmware embebido están escritos en C.[1][10][7][3][8][4][6][5]


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event_name: PROLOG 1972
date_text: 1972
place: France - Occitanie - Marseille
who: Alain Colmerauer; Philippe Roussel (Université Aix-Marseille)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Prolog
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Prolog (Programming in Logic, 1972) estableció el paradigma de programación lógica declarativa basada en cláusulas de Horn. Es el lenguaje estándar para IA simbólica, procesamiento de lenguaje natural, sistemas expertos y deducción automática. Influyó en Mercury, Erlang y los motor de inferencia modernos.[1][7][5]


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event_name: SQL 1972
date_text: 1972
place: USA - California - San Jose
who: Donald D. Chamberlin; Raymond F. Boyce (IBM Research)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/SQL
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brief_description:
SQL (Structured Query Language, 1972–1974; estándar ANSI 1986) es el lenguaje de consulta y manipulación de bases de datos relacionales más utilizado en la historia. Basado en el álgebra relacional de Codd (1970), es el lenguaje de facto de toda la industria de datos. En 2026 permanece como lenguaje central en data warehousing, analytics, BI y ciencia de datos.[1][7][5]


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event_name: ML TYPE SYSTEM
date_text: 1973
place: UK - Scotland - Edinburgh
who: Robin Milner (University of Edinburgh)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/ML_(programming_language)
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brief_description:
ML (Meta Language, 1973) introdujo el sistema de tipos estático con inferencia de tipos (algoritmo W de Hindley-Milner), pattern matching algebraico y funciones de orden superior con seguridad de tipos verificada en compilación. Es el ancestro directo de Standard ML, OCaml, F#, Haskell y todos los lenguajes funcionales con tipos algebraicos modernos, incluidos Rust y Elm.[1][10][6][5]


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event_name: SMALLTALK 1976
date_text: 1972
place: USA - California - Palo Alto
who: Alan Kay; Adele Goldberg; Dan Ingalls (Xerox PARC)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Smalltalk
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brief_description:
Smalltalk (1972–1980) perfeccionó la programación orientada a objetos como un sistema completo: todo es un objeto, incluyendo clases, bloques e integers. Introdujo el entorno de desarrollo visual interactivo (IDE), la metáfora del escritorio y los bloques de código como objetos. Influyó en Objective-C, Java, Ruby, Python, Scala y la filosofía de diseño de software moderno.[1][10][7][11][6][5]


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event_name: SCHEME 1975
date_text: 1975
place: USA - Massachusetts - Cambridge
who: Gerald Jay Sussman; Guy L. Steele Jr. (MIT)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Scheme_(programming_language)
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brief_description:
Scheme (1975) fue una revisión minimalista de LISP que introdujo el llamado de cola (tail-call optimization), cierres lexicales (closures) como ciudadanos de primer orden y continuaciones. Es el lenguaje de enseñanza de ciencias de la computación más influyente (SICP, MIT), base de Racket, y sus principios fundamentales están en JavaScript, Python, Ruby y Clojure.[1][10][6][5]


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event_name: C++ 1983
date_text: 1983
place: USA - New Jersey - Murray Hill
who: Bjarne Stroustrup (Bell Laboratories)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/C%2B%2B https://isocpp.org/
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brief_description:
C++ (1983) extendió C con clases (tomadas de Simula), sobrecarga de operadores, plantillas (templates) y RAII. Es el lenguaje de sistemas de alto rendimiento más usado del mundo en videojuegos, sistemas operativos, compiladores, motores físicos, HPC y software embebido. C++23 es su versión actual, con C++26 en desarrollo activo.[1][10][7][3][8][11][6][5]


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event_name: ADA LENGUAJE 1980
date_text: 1980
place: France - Île-de-France - Paris
who: Jean Ichbiah; CII Honeywell Bull (contrato US DoD)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Ada_(programming_language) https://www.adacore.com/
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brief_description:
Ada (1980, estandarizado MIL-STD-1815, 1983) fue diseñado por mandato del Departamento de Defensa de EE.UU. para sistemas críticos de seguridad (aviación, defensa, ferroviario, médico). Introdujo tipos fuertemente tipados, manejo de excepciones, concurrencia mediante tareas (tasks) y programación genérica. Ada 2023 es su versión actual. Es el lenguaje de referencia para software certificado DO-178C y EN 50128.[1][10][7][3][4][6][5]


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event_name: MATLAB 1984
date_text: 1984
place: USA - New Mexico - Albuquerque
who: Cleve Moler (Univ. New Mexico); MathWorks (Jack Little, 1984)
source_link: https://www.mathworks.com/products/matlab.html https://en.wikipedia.org/wiki/MATLAB
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MATLAB (Matrix Laboratory, ~1978 concepto; MathWorks 1984) es el lenguaje de computación numérica y visualización dominante en ingeniería, control, procesamiento de señales e investigación científica. Sus toolboxes de simulación (Simulink), control, estadística y aprendizaje automático lo hacen el estándar de ingeniería en NASA, Boeing y la mayoría de universidades técnicas del mundo. Su influencia directa incluye a Octave, Julia y SciPy.[1][7][8][5]


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event_name: PERL 1987
date_text: 1987
place: USA - California - Los Angeles
who: Larry Wall (Unisys)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Perl https://www.perl.org/
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brief_description:
Perl (1987) fue el primer lenguaje de scripting de propósito general para automatización Unix, procesamiento de texto y administración de sistemas. Su potente manejo de expresiones regulares lo hizo estándar en bioinformática, administración de redes y scripting web en la era CGI. Precedió e influyó fuertemente en Python, PHP y Ruby.[1][7][3][8][4][5]


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event_name: ERLANG 1986
date_text: 1986
place: Sweden - Stockholm
who: Joe Armstrong; Robert Virding; Mike Williams (Ericsson)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Erlang_(programming_language) https://www.erlang.org/
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brief_description:
Erlang (1986) fue diseñado para sistemas de telecomunicaciones con requisitos de alta disponibilidad (99.9999999% uptime). Introdujo el modelo de actores para concurrencia masiva, supervisiores de procesos y hot code swapping (actualización sin detener el sistema). Es el fundamento de Elixir, RabbitMQ y el sistema de mensajería de WhatsApp (2 mil millones de usuarios).[1][7][8][5]


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event_name: HASKELL 1990
date_text: 1990
who: Simon Peyton Jones; Paul Hudak; Philip Wadler (IFIP WG 2.8)
source_link: https://www.haskell.org/ https://en.wikipedia.org/wiki/Haskell
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updated_at: 2026-06-08T03:52:37Z
brief_description:
Haskell (1990) es el lenguaje funcional puro de referencia académica e industrial, con evaluación perezosa (lazy evaluation), tipos algebraicos, typeclasses y monads. Ha influido directamente en Scala, F#, Rust, Elm, PureScript, TypeScript (tipos) y Swift. Es el laboratorio de ideas de lenguajes funcionales más influyente del siglo XXI.[1][10][7][3][11][5]


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event_name: PYTHON 1991
date_text: 1991
place: Netherlands - Amsterdam
who: Guido van Rossum (CWI)
source_link: https://www.python.org/ https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)
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brief_description:
Python (1991) fue diseñado como lenguaje de scripting de alta legibilidad, basado en indentación significativa. Su ascenso al dominio global (2020–2026) se debe a su ecosistema de ciencia de datos (NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) y a ser el lenguaje de facto para machine learning e IA. En 2024–2026 es el lenguaje #1 en todos los índices (TIOBE, PYPL, IEEE Spectrum).[1][10][7][3][4][6][5]


legacy_id: INBOX:LENGUAJES PROGRAMACION:26:a44091a8d0e3
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event_name: R LANG 1993
date_text: 1993
place: New Zealand - Auckland
who: Robert Gentleman; Ross Ihaka (University of Auckland)
source_link: https://www.r-project.org/ https://en.wikipedia.org/wiki/R_(programming_language)
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brief_description:
R (1993), basado en S (Bell Labs, 1976), es el lenguaje estándar para estadística computacional, bioestadística, epidemiología y ciencia de datos. CRAN (Comprehensive R Archive Network) aloja más de 21,000 paquetes. R Markdown y Shiny lo extienden a documentación reproducible y aplicaciones web analíticas. Compite con Python en el espacio de análisis estadístico.[1][3][5]


legacy_id: INBOX:LENGUAJES PROGRAMACION:27:a44091a8d0e3
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event_name: JAVA 1995
date_text: 1995
place: USA - California - Menlo Park
who: James Gosling; Mike Sheridan; Patrick Naughton (Sun Microsystems)
source_link: https://www.java.com/ https://en.wikipedia.org/wiki/Java_(programming_language)
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brief_description:
Java (1995) introdujo el modelo "Write Once, Run Anywhere" (WORA) mediante la Java Virtual Machine (JVM), junto con gestión automática de memoria, tipado estático fuerte y OOP pura. Dominó el desarrollo empresarial backend, Android (hasta 2017) y sistemas distribuidos. En 2026 es el lenguaje más usado en sistemas empresariales legacy y Android. OpenJDK y GraalVM son sus distribuciones actuales.[1][10][7][3][4][11][6][5]


legacy_id: INBOX:LENGUAJES PROGRAMACION:28:a44091a8d0e3
row_key: LENGUAJES PROGRAMACION
event_name: JAVASCRIPT 1995
date_text: 1995-12-04
place: USA - California - Mountain View
who: Brendan Eich (Netscape Communications)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/JavaScript https://tc39.es/ecma262/
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updated_at: 2026-06-08T03:52:37Z
brief_description:
JavaScript (1995, originalmente LiveScript) fue creado en 10 días por Brendan Eich para añadir interactividad a Netscape Navigator. Estandarizado como ECMAScript en 1997, es el único lenguaje que se ejecuta nativamente en todos los navegadores web del mundo. Node.js (2009) lo llevó al backend. En 2026 es el lenguaje más usado globalmente en desarrollo web front-end y full-stack.[1][10][7][3][8][4][11][5]


legacy_id: INBOX:LENGUAJES PROGRAMACION:29:a44091a8d0e3
row_key: LENGUAJES PROGRAMACION
event_name: PHP 1995
date_text: 1995
place: Canada - British Columbia - Vancouver
who: Rasmus Lerdorf
source_link: https://www.php.net/ https://en.wikipedia.org/wiki/PHP
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created_at: 2026-06-08T03:52:37Z
updated_at: 2026-06-08T03:52:37Z
brief_description:
PHP (Personal Home Page Tools, 1995) fue el primer lenguaje de scripting del lado del servidor de adopción masiva para web dinámico. En su apogeo (2000–2010) ejecutaba el 80%+ de los sitios web del mundo, incluyendo WordPress (40%+ del web en 2026), Wikipedia y Facebook (originalmente). PHP 8.x (2023–2025) incluye JIT compiler y sistema de tipos mejorado.[1][7][3][5]


legacy_id: INBOX:LENGUAJES PROGRAMACION:30:a44091a8d0e3
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event_name: RUBY 1995
date_text: 1995
place: Japan - Shimane
who: Yukihiro "Matz" Matsumoto
source_link: https://www.ruby-lang.org/ https://en.wikipedia.org/wiki/Ruby_(programming_language)
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updated_at: 2026-06-08T03:52:37Z
brief_description:
Ruby (1995) fue diseñado con enfoque en la felicidad del programador, combinando OOP puro de Smalltalk con flexibilidad de Perl. Ruby on Rails (2004, David Heinemeier Hansson) lo catapultó al desarrollo web ágil, estableciendo el patrón MVC como estándar de facto para frameworks web. Influyó en Elixir, Crystal y CoffeeScript.[1][7][3][8][4][5]


legacy_id: INBOX:LENGUAJES PROGRAMACION:31:a44091a8d0e3
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event_name: CSS 1996
date_text: 1996
who: Håkon Wium Lie; Bert Bos (W3C)
source_link: https://www.w3.org/Style/CSS/ https://en.wikipedia.org/wiki/CSS
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updated_at: 2026-06-08T03:52:37Z
brief_description:
CSS (Cascading Style Sheets, W3C 1996) separó la presentación visual del contenido estructural (HTML), permitiendo diseño responsive, temas y accesibilidad web. CSS3 introdujo animaciones, Grid, Flexbox y variables. Es el lenguaje de estilado visual universal del web, utilizado en combinación con HTML5 y JavaScript en el 100% de los sitios web del mundo.[1][5]


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event_name: C# LENGUAJE 2000
date_text: 2000
place: USA - Washington - Redmond
who: Anders Hejlsberg; Microsoft Corporation (ECMA/ISO)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:52:37Z
updated_at: 2026-06-08T03:52:37Z
brief_description:
C# (2000) fue diseñado por Anders Hejlsberg para la plataforma .NET, combinando lo mejor de C++, Java y Delphi. Introdujo LINQ (Language Integrated Query), async/await como sintaxis nativa, y los más completos generics de su generación. Es el lenguaje principal de Unity (70%+ del mercado de videojuegos indie), desarrollo de Windows y Azure. C# 13 (2024) es su versión actual.[1][10][7][3][11][6][5]

source_link:
https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/csharp/
https://en.wikipedia.org/wiki/C_Sharp_(programming_language)


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event_name: SCALA 2003
date_text: 2003
place: Switzerland - Vaud - Lausanne
who: Martin Odersky (EPFL)
source_link: https://www.scala-lang.org/ https://en.wikipedia.org/wiki/Scala_(programming_language)
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updated_at: 2026-06-08T03:52:37Z
brief_description:
Scala (2003) unificó OOP y programación funcional sobre la JVM, con tipos algebraicos, pattern matching exhaustivo e inferencia de tipos avanzada. Es el lenguaje de Apache Spark (big data) y Akka (sistemas reactivos). Influyó directamente en Kotlin, Dotty (Scala 3) y el diseño de tipos algebraicos en TypeScript.[1][7][8][11][5]


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event_name: F# LENGUAJE 2005
date_text: 2005
place: UK - England - Cambridge
who: Don Syme (Microsoft Research Cambridge)
source_link: https://fsharp.org/ https://en.wikipedia.org/wiki/F_Sharp_(programming_language)
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updated_at: 2026-06-08T03:52:37Z
brief_description:
F# (2005) es el lenguaje funcional de primera clase en .NET, derivado de OCaml. Introdujo computation expressions, active patterns y un sistema de unidades de medida verificado en compilación (unique en el mundo). Es el lenguaje de modelado financiero cuantitativo y análisis científico en el ecosistema Microsoft, con soporte completo en Azure y Visual Studio.[1][7][5]


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event_name: CLOJURE 2007
date_text: 2007
place: USA - New York - New York
who: Rich Hickey
source_link: https://clojure.org/ https://en.wikipedia.org/wiki/Clojure
api_text: graph-inbox-txt
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updated_at: 2026-06-08T03:52:37Z
brief_description:
Clojure (2007) es un LISP moderno para la JVM (y JavaScript/CLR vía ClojureScript/ClojureCLR), con énfasis en inmutabilidad, concurrencia mediante STM (Software Transactional Memory) y estructuras de datos persistentes. Su filosofía de "state management" influyó profundamente en Redux (React) y la arquitectura de aplicaciones funcionales modernas.[1][7][8][5]


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event_name: GO LANG 2009
date_text: 2009
place: USA - California - Mountain View
who: Robert Griesemer; Rob Pike; Ken Thompson (Google)
source_link: https://go.dev/ https://en.wikipedia.org/wiki/Go_(programming_language)
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updated_at: 2026-06-08T03:52:37Z
brief_description:
Go (2009) fue diseñado por Google para sistemas de infraestructura cloud a gran escala: compilación rápida, goroutines para concurrencia masiva, garbage collection de baja latencia y binarios estáticos. Docker, Kubernetes, Terraform y etcd están escritos en Go. Es el lenguaje de facto del ecosistema cloud-native (CNCF) en 2026.[1][7][3][8][11][5]


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row_key: LENGUAJES PROGRAMACION
event_name: RUST LANG 2010
date_text: 2010
place: USA - California - San Francisco
who: Graydon Hoare; Mozilla Foundation; Rust Foundation (2021)
source_link: https://www.rust-lang.org/ https://en.wikipedia.org/wiki/Rust_(programming_language)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:52:37Z
updated_at: 2026-06-08T03:52:37Z
brief_description:
Rust (2010) resuelve el problema de seguridad de memoria sin garbage collector mediante un sistema de ownership/borrowing verificado en compilación, eliminando data races y use-after-free. Seleccionado por el kernel Linux (2022), el kernel Windows (2023), Android y la Casa Blanca (ONCD, 2024) como lenguaje de sistemas seguro. En 2026 es el lenguaje de más rápido crecimiento en sistemas embebidos, WebAssembly y blockchain.[1][7][3][8][11][5]


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event_name: KOTLIN 2011
date_text: 2011
place: Russia - Saint Petersburg
who: Andrey Breslav; JetBrains
source_link: https://kotlinlang.org/ https://en.wikipedia.org/wiki/Kotlin_(programming_language)
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updated_at: 2026-06-08T03:52:37Z
brief_description:
Kotlin (2011) es un lenguaje de tipado estático para JVM, Android, iOS (Kotlin Multiplatform) y web (Kotlin/JS), diseñado para ser 100% interoperable con Java y eliminar el boilerplate. Google lo declaró lenguaje oficial de Android en 2017. Kotlin Multiplatform Mobile (KMM) es en 2026 la alternativa principal a React Native y Flutter para desarrollo cross-platform.[1][7][8][11][5]


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event_name: TYPESCRIPT 2012
date_text: 2012
place: USA - Washington - Redmond
who: Anders Hejlsberg; Microsoft Corporation
source_link: https://www.typescriptlang.org/ https://en.wikipedia.org/wiki/TypeScript
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updated_at: 2026-06-08T03:52:37Z
brief_description:
TypeScript (2012) añade un sistema de tipos estático opcional sobre JavaScript, compilando a JavaScript puro. En 2026 es el estándar de facto para desarrollo frontend y backend (Node.js) a escala: Angular, React, Vue y casi todos los frameworks web modernos lo requieren. Adoptado por Deno y Bun como lenguaje nativo.[1][7][3][8][11][5]


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event_name: ELIXIR 2012
date_text: 2012
place: Brazil - São Paulo
who: José Valim (Plataformatec)
source_link: https://elixir-lang.org/ https://en.wikipedia.org/wiki/Elixir_(programming_language)
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updated_at: 2026-06-08T03:52:37Z
brief_description:
Elixir (2012) es un lenguaje funcional dinámico sobre la BEAM VM (Erlang), combinando la sintaxis de Ruby con la tolerancia a fallos de Erlang. Phoenix LiveView redefinió el desarrollo web con estado en el servidor. Es adoptado por Discord, Pinterest y Bleacher Report para sistemas de alta concurrencia y disponibilidad.[1][7][8][5]


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event_name: JULIA LANG 2012
date_text: 2012
place: USA - Massachusetts - Cambridge
who: Jeff Bezanson; Stefan Karpinski; Viral Shah; Alan Edelman (MIT)
source_link: https://julialang.org/ https://en.wikipedia.org/wiki/Julia_(programming_language)
api_text: graph-inbox-txt
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updated_at: 2026-06-08T03:52:37Z
brief_description:
Julia (2012) fue diseñado para resolver el "two-language problem" en computación científica: combina la velocidad de C/Fortran con la productividad de Python/MATLAB mediante compilación JIT con LLVM y despacho múltiple. Es el lenguaje de computación de alto rendimiento para modelado climático, economía cuantitativa, bioinformática y simulaciones físicas en 2026.[1][7][8][5]


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event_name: SWIFT APPLE 2014
date_text: 2014
place: USA - California - Cupertino
who: Chris Lattner; Apple Inc.
source_link: https://www.swift.org/ https://en.wikipedia.org/wiki/Swift_(programming_language)
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created_at: 2026-06-08T03:52:37Z
updated_at: 2026-06-08T03:52:37Z
brief_description:
Swift (2014) reemplazó a Objective-C como lenguaje principal para desarrollo en iOS, macOS, watchOS y tvOS. Combina seguridad de tipos, optionals, closures y protocolos con rendimiento cercano a C. Swift 6.0 (2024) introduce concurrencia segura completa. Es el lenguaje de todas las apps del App Store de Apple (1.8 millones+ de apps).[1][7][3][8][11][5]


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event_name: SOLIDITY 2014
date_text: 2014
who: Gavin Wood; Christian Reitwiessner; Ethereum Foundation
source_link: https://soliditylang.org/ https://en.wikipedia.org/wiki/Solidity
api_text: graph-inbox-txt
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updated_at: 2026-06-08T03:52:37Z
brief_description:
Solidity (2014) es el lenguaje de programación de contratos inteligentes en la blockchain de Ethereum. Su paradigma de ejecución determinista en la EVM (Ethereum Virtual Machine) define un nuevo modelo computacional de contratos autoejecutables inmutables. Es el lenguaje fundacional del ecosistema DeFi (Finanzas Descentralizadas) y NFT, con más de $50B en contratos desplegados en 2026.[1][7][8][5]


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row_key: LENGUAJES PROGRAMACION
event_name: ZIG LANG 2016
date_text: 2016
place: USA - New York - New York
who: Andrew Kelley
source_link: https://ziglang.org/ https://en.wikipedia.org/wiki/Zig_(programming_language)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T03:52:37Z
updated_at: 2026-06-08T03:52:37Z
brief_description:
Zig (2016) es un lenguaje de sistemas de bajo nivel sin garbage collector y sin runtime oculto, diseñado como sucesor espiritual de C con mayor seguridad y facilidad de interoperabilidad con C/C++. Su compilador puede compilar proyectos C/C++ existentes. En 2026 tiene creciente adopción en firmware, compiladores y como toolchain alternativo a Clang.[1][7][5]


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row_key: LENGUAJES PROGRAMACION
event_name: MOJO 2023
date_text: 2023
place: USA - California - San Francisco
who: Chris Lattner; Modular Inc.
source_link: https://www.modular.com/mojo https://en.wikipedia.org/wiki/Mojo_(programming_language)
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created_at: 2026-06-08T03:52:37Z
updated_at: 2026-06-08T03:52:37Z
brief_description:
Mojo (2023) es un lenguaje creado por Chris Lattner (creador de Swift y LLVM) para unificar Python con el rendimiento de C para IA/ML, con 35,000x–68,000x speedup sobre Python puro en benchmarks de operaciones numéricas. Usa MLIR como infraestructura de compilación. Representa el estado del arte en lenguajes para computación de IA de alto rendimiento en 2024–2026.[1][7][8][12][5]


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row_key: LENGUAJES PROGRAMACION
event_name: CANGJIE HUAWEI
date_text: 2024
place: China - Guangdong - Shenzhen
who: Xinyu Feng; Huawei Technologies
source_link: https://developer.huawei.com/consumer/en/cangjie/
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created_at: 2026-06-08T03:52:37Z
updated_at: 2026-06-08T03:52:37Z
brief_description:
Cangjie (仓颉, 2024) es el lenguaje de programación de propósito general desarrollado por Huawei como parte de la plataforma HarmonyOS NEXT, diseñado para reemplazar gradualmente Java, TypeScript y JavaScript en el ecosistema Huawei. Introduce concurrencia segura similar a Rust, tipado algebraico y soporte nativo para IA embebida, siendo el primer lenguaje de programación diseñado por una empresa china para su propio ecosistema OS a escala global.[1][5]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: HIPPOCRATES MIND
date_text: -400
place: Greece - Aegean - Cos Island
who: Hippocrates of Cos; Herophilus; Galen
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created_at: 2026-06-08T04:11:02Z
updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
Hipócrates (~400 a.C.), seguido por Herofilo y Galeno, estableció que el cerebro —no el corazón— es el órgano de las funciones mentales como la percepción, la emoción y la inteligencia. Este principio de localización cerebral del pensamiento es el fundamento histórico de toda la neurociencia y las ciencias cognitivas.[1][2][3]

source_link:
https://en.wikipedia.org/wiki/History_of_neuroscience
https://faculty.washington.edu/chudler/hist.html


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: DESCARTES DUALISM
date_text: 1649
place: Netherlands - Holland - Amsterdam
who: René Descartes (Les Passions de l'âme, 1649)
source_link: https://plato.stanford.edu/entries/descartes-mind-body/
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created_at: 2026-06-08T04:11:02Z
updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
El dualismo mente-cuerpo de Descartes ("Las Pasiones del Alma", 1649) planteó que la mente (res cogitans) y el cuerpo (res extensa) son sustancias distintas que interactúan a través de la glándula pineal. Esta dicotomía definió el problema central que la filosofía de la mente y las ciencias cognitivas han buscado resolver durante cuatro siglos, desde el problema difícil de la conciencia hasta el embodied cognition.[1][4][5]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: EMPIRISMO LOCKE
date_text: 1690
place: UK - England - London
who: John Locke; David Hume; George Berkeley
source_link: https://plato.stanford.edu/entries/locke/
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created_at: 2026-06-08T04:11:02Z
updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
El empirismo de Locke ("An Essay Concerning Human Understanding", 1690) postuló que la mente al nacer es una tabula rasa y que todo conocimiento se origina en la experiencia sensorial. Esta posición filosófica es el antecedente directo del conductismo, del aprendizaje asociativo y de los modelos conexionistas del siglo XX, y el polo opuesto al innatismo de Chomsky.[6][7][4][5]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: KANT CRITICA RAZON
date_text: 1781
place: Germany - Prussia - Königsberg
who: Immanuel Kant
source_link: https://plato.stanford.edu/entries/kant/
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created_at: 2026-06-08T04:11:02Z
updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
La "Crítica de la Razón Pura" (1781) de Kant propuso que la mente no es pasiva sino que impone categorías a priori (espacio, tiempo, causalidad) a la experiencia. Su síntesis entre empirismo y racionalismo anticipa el constructivismo cognitivo de Piaget, los esquemas de Bartlett y la arquitectura cognitiva de la mente.[6][7][4]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: BROCA AREA 1861
date_text: 1861
place: France - Île-de-France - Paris
who: Paul Broca (Société d'Anthropologie de Paris)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Broca%27s_area https://faculty.washington.edu/chudler/hist.html
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created_at: 2026-06-08T04:11:02Z
updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
En 1861, Paul Broca presentó el caso del paciente "Tan" (Leborgne) ante la Société d'Anthropologie, demostrando que una lesión en el lóbulo frontal izquierdo causa afasia expresiva. Esta localización neural de la función lingüística es el hito fundacional de la neuropsicología cognitiva y del estudio de las bases neurales del lenguaje.[1][2][3][8]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: HELMHOLTZ INFER
date_text: 1867
place: Germany - Prussia - Berlin
who: Hermann von Helmholtz (Handbuch der physiologischen Optik, 1867)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Helmholtz_and_the_unconscious_inference
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brief_description:
Helmholtz propuso que la percepción no es recepción pasiva sino "inferencia inconsciente": el cerebro genera hipótesis predictivas sobre la realidad a partir de señales sensoriales incompletas. Esta idea es el antecedente directo del constructivismo perceptual, la teoría de la codificación predictiva (predictive processing) de Friston (2010) y el análisis computacional de la visión de Marr (1982).[6][7][1][2]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: CAJAL NEURONA 1889
date_text: 1889
place: Spain - Aragon - Zaragoza
who: Santiago Ramón y Cajal (Nobel 1906)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Santiago_Ram%C3%B3n_y_Cajal
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created_at: 2026-06-08T04:11:02Z
updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
Cajal demostró en 1889 que el sistema nervioso está compuesto por neuronas individuales separadas (doctrina neuronal), refutando la teoría del retículo continuo de Golgi. Esta demostración anatómica es el fundamento de toda la neurociencia moderna, la sinaptología y los modelos computacionales de redes neuronales.[1][9][2][3][8]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: WUNDT LAB 1879
date_text: 1879
place: Germany - Saxony - Leipzig
who: Wilhelm Wundt (Universität Leipzig)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Wilhelm_Wundt
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created_at: 2026-06-08T04:11:02Z
updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
La fundación del primer laboratorio experimental de psicología por Wilhelm Wundt en Leipzig (1879) convirtió la psicología en ciencia empírica. Sus métodos de introspección controlada y tiempos de reacción son los precursores del método experimental en psicología cognitiva, y sus estudios de la percepción y la atención son los primeros de la disciplina.[6][7][10][11]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: PAVLOV COND CLAS
date_text: 1897
place: Russia - Saint Petersburg
who: Ivan Pavlov (Imperial Military Medical Academy)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Ivan_Pavlov
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created_at: 2026-06-08T04:11:02Z
updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
Los experimentos de Pavlov sobre condicionamiento clásico en perros (premio Nobel, 1904) establecieron el principio de la asociación estímulo-respuesta como mecanismo de aprendizaje. Es el fundamento empírico del conductismo, del aprendizaje asociativo y —por oposición— de la revolución cognitiva que lo reemplazó en los 1950s.[12][6][7][10]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: GESTALT PSYCH 1912
date_text: 1912
place: Germany - Hesse - Frankfurt
who: Max Wertheimer; Wolfgang Köhler; Kurt Koffka (Universität Frankfurt)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Gestalt_psychology
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created_at: 2026-06-08T04:11:02Z
updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
La psicología de la Gestalt (1912) demostró que la percepción es organización activa del todo, no suma de partes sensoriales, con principios como proximidad, semejanza, cierre y pregnancia. Es el antecedente directo de la psicología cognitiva, del diseño perceptual y de los modelos de representación holística en ciencias cognitivas.[6][7][10][11]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: PIAGET CONSTR 1923
date_text: 1923
place: Switzerland - Geneva
who: Jean Piaget (Institut Jean-Jacques Rousseau)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Jean_Piaget
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created_at: 2026-06-08T04:11:02Z
updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
Piaget formuló desde 1923 una teoría del desarrollo cognitivo en cuatro estadios (sensoriomotor, preoperacional, operaciones concretas, operaciones formales), con los procesos de asimilación y acomodación como mecanismos de cambio. Es el fundamento del constructivismo cognitivo, la psicología del desarrollo y los modelos de adquisición del conocimiento.[6][7][10][11]


legacy_id: INBOX:CIENCIAS COGNITIVAS:12:b6c343e008de
row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: WATSON BEHAV 1913
date_text: 1913
place: USA - Maryland - Baltimore
who: John B. Watson (Johns Hopkins University)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Behaviorism
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created_at: 2026-06-08T04:11:02Z
updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
El manifiesto conductista de Watson ("Psychology as the Behaviorist Views It", 1913) rechazó el estudio de la mente como objeto científico legítimo, limitando la psicología al comportamiento observable estímulo-respuesta. El conductismo dominó la psicología anglófona hasta 1956 y fue el paradigma contra el que se definió la revolución cognitiva.[12][6][7][10]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: MCCULLOCH PITTS 43
date_text: 1943
place: USA - Illinois - Chicago
who: Warren McCulloch; Walter Pitts (University of Chicago / MIT)
source_link: https://doi.org/10.1007/BF02478259 https://en.wikipedia.org/wiki/Warren_McCulloch
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updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
"A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity" (1943) formalizó el primer modelo matemático de la neurona como unidad de procesamiento lógico-binario. Este trabajo fundacional conectó la neurociencia con la lógica matemática y es el origen directo de las redes neuronales artificiales, el conexionismo y todo el campo del deep learning moderno.[12][6][13][14][15][16]


legacy_id: INBOX:CIENCIAS COGNITIVAS:14:b6c343e008de
row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: TURING TEST 1950
date_text: 1950
place: UK - England - Manchester
who: Alan M. Turing (Victoria University of Manchester / NPL)
source_link: https://doi.org/10.1093/mind/LIX.236.433 https://en.wikipedia.org/wiki/Turing_test
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updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
"Computing Machinery and Intelligence" (Mind, 1950) planteó el Test de Turing como operacionalización del concepto de inteligencia en máquinas. Estableció el programa de investigación de la inteligencia artificial como ciencia cognitiva computacional, conectando filosofía, psicología y computación en una agenda común. Es el acto fundacional de la IA cognitiva simbólica.[12][6][17][10][11]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: SKINNER BEHAV RAD
date_text: 1953
place: USA - Massachusetts - Cambridge
who: B. F. Skinner (Harvard University)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/B._F._Skinner
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updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
"Science and Human Behavior" (1953) de Skinner sistematizó el condicionamiento operante y el conductismo radical, negando toda utilidad explicativa a los constructos mentales internos. Su revisión de "Verbal Behavior" en 1957 fue demolida por Chomsky en 1959, marcando el fin del paradigma conductista y el inicio formal de la revolución cognitiva.[12][6][7][10][11]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: MILLER 7 PLUS 2
date_text: 1956
place: USA - Massachusetts - Cambridge
who: George A. Miller (MIT / Harvard)
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brief_description:
"The Magical Number Seven, Plus or Minus Two" (Psychological Review, 1956) demostró que la memoria de trabajo tiene capacidad limitada de 7 ± 2 unidades de información. Es el artículo científico más citado en psicología y el documento fundacional de la psicología cognitiva como disciplina científica, presentado en el MIT Symposium on Information Theory del 11 de septiembre de 1956.[12][6][17][10][18][11]

source_link:
https://doi.org/10.1037/h0043158
https://en.wikipedia.org/wiki/The_Magical_Number_Seven,_Plus_or_Minus_Two


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event_name: CHOMSKY SYNTAX 57
date_text: 1957
place: USA - Massachusetts - Cambridge
who: Noam Chomsky (MIT)
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updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
"Syntactic Structures" (Mouton, 1957) introdujo la gramática transformacional generativa, postulando que el lenguaje humano es productivo infinito a partir de reglas finitas y un dispositivo de adquisición del lenguaje innato (LAD). Demolió el conductismo lingüístico de Skinner (1959) e inauguró la psicolingüística formal, la lingüística cognitiva y la natividad del lenguaje como debate central en ciencias cognitivas.[12][6][17][10][18][19][20][21][22][23]

source_link:
https://en.wikipedia.org/wiki/Syntactic_Structures
https://www.britannica.com/science/linguistics/Transformational-generative-grammar


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: DARTMOUTH AI 1956
date_text: 1956
place: USA - New Hampshire - Hanover
who: John McCarthy; Marvin Minsky; Claude Shannon; Nathaniel Rochester (Dartmouth)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Dartmouth_workshop
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updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
El Dartmouth Summer Research Project (1956), organizado por McCarthy y Minsky, es el acto fundacional de la Inteligencia Artificial como campo de investigación. La propuesta original define que "cada aspecto del aprendizaje o cada característica de la inteligencia puede ser descrito con suficiente precisión para que una máquina pueda ser hecha para simularlo." Define la IA como modelado computacional de la cognición.[12][6][17][10][18][11]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: BROADBENT FILTER
date_text: 1958
place: UK - England - Cambridge
who: Donald Broadbent (MRC Applied Psychology Unit, Cambridge)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Donald_Broadbent
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brief_description:
"Perception and Communication" (1958) de Broadbent introdujo el modelo de filtro de atención: un mecanismo de cuello de botella que selecciona información basada en características físicas antes de su procesamiento semántico. Es el primer modelo formal de la atención humana como sistema de procesamiento de información, fundando la psicología cognitiva experimental.[12][6][24][25][26][27][28]


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event_name: NEWELL SIMON GPS
date_text: 1956
place: USA - Pennsylvania - Pittsburgh
who: Allen Newell; Herbert A. Simon; J.C. Shaw (Carnegie Mellon / RAND)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/General_Problem_Solver
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updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
El Logic Theorist (1956) y el General Problem Solver (GPS, 1957) de Newell y Simon fueron los primeros programas de IA que modelaban el razonamiento humano como búsqueda simbólica en un espacio de estados. Establecieron la hipótesis del sistema de símbolos físicos y la teoría de procesamiento de información humano. Simon recibió el Nobel de Economía en 1978 por la racionalidad acotada.[12][6][17][10][18][11]


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event_name: PERCEPTRON 1958
date_text: 1958
place: USA - New York - Ithaca
who: Frank Rosenblatt (Cornell Aeronautical Laboratory)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Perceptron
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updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
El Perceptrón (1958) de Rosenblatt fue la primera red neuronal artificial con capacidad de aprendizaje supervisado. Aunque Minsky y Papert demostraron sus limitaciones en 1969, el Perceptrón es el precursor directo de todas las redes neuronales multicapa, el conexionismo y el deep learning moderno. Representa la primera convergencia entre neurociencia y computación.[12][6][13][14][15][16][29]


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event_name: ATKINSON SHIFFRIN
date_text: 1968
place: USA - California - Stanford
who: Richard C. Atkinson; Richard M. Shiffrin (Stanford University)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Atkinson%E2%80%93Shiffrin_memory_model
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updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
El modelo de memoria multi-almacén (Atkinson & Shiffrin, 1968) propuso tres sistemas: memoria sensorial, memoria a corto plazo (MCP) y memoria a largo plazo (MLP), con transferencia activa entre ellos. Es el modelo estándar de la memoria humana que estructuró la investigación cognitiva durante décadas y es el predecesor del modelo de memoria de trabajo de Baddeley & Hitch (1974).[6][7][11][25][27]


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event_name: COSCIENCE SOC 1979
date_text: 1979
place: USA - California - La Jolla
who: Cognitive Science Society (fundadores: Norman, Rumelhart, Schank)
source_link: https://cognitivesciencesociety.org/
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brief_description:
La revista Cognitive Science apareció en 1977 (D. A. Norman, editor) y la Cognitive Science Society se fundó formalmente en 1979 en La Jolla, California, con la primera reunión anual en 1980. Estos actos institucionales formalizaron la ciencia cognitiva como disciplina universitaria independiente, integrando psicología, lingüística, IA, neurociencia, filosofía y antropología.[12][6][17][30][10]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: WORKING MEMORY 74
date_text: 1974
place: UK - England - Cambridge
who: Alan Baddeley; Graham Hitch (MRC Applied Psychology Unit)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Baddeley%27s_model_of_working_memory
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brief_description:
El modelo de Memoria de Trabajo (Baddeley & Hitch, 1974) reemplazó el concepto de MCP con una arquitectura de tres componentes: el lazo fonológico, la agenda visuoespacial y el ejecutivo central (más el buffer episódico añadido en 2000). Es el modelo más citado e influyente de la memoria en ciencias cognitivas y neurociencia, con más de 70,000 citas en Google Scholar.[6][30][24][25][26][27][28]


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event_name: VISION MARR 1982
date_text: 1982
place: USA - Massachusetts - Cambridge
who: David Marr (MIT)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/David_Marr_(neuroscientist)
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brief_description:
"Vision: A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information" (MIT Press, 1982) propuso tres niveles de análisis para cualquier sistema cognitivo: computacional, algorítmico y de implementación. Este marco tripartito es el estándar para el análisis de sistemas cognitivos y el fundamento de la visión computacional y la neurociencia visual moderna.[6][7][10][11]


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event_name: PDP RUMELHART 86
date_text: 1986
place: USA - California - San Diego
who: David E. Rumelhart; James L. McClelland; PDP Research Group (UC San Diego)
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updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
"Parallel Distributed Processing" (2 vols., MIT Press, 1986) relanzó el conexionismo con backpropagation en redes multicapa, demostrando que sistemas de unidades simples interconectadas podían aprender representaciones distribuidas para lenguaje, visión y cognición. Desafió al modelo simbólico de la mente e inició el segundo período de IA conectivista que derivó en el deep learning moderno.[12][6][13][14][26][15][16][29]

source_link:
https://en.wikipedia.org/wiki/Parallel_Distributed_Processing
https://doi.org/10.1126/science.4023713


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event_name: FODOR MODULAR 83
date_text: 1983
place: USA - New York - New York
who: Jerry Fodor (MIT Press)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/The_Modularity_of_Mind
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updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
"The Modularity of Mind" (MIT Press, 1983) de Jerry Fodor propuso que los sistemas periféricos del procesamiento cognitivo (percepción, lenguaje, visión) son módulos encapsulados informativamente, rápidos, obligatorios y de dominio específico. Es la teoría de arquitectura cognitiva más debatida del siglo XX y el contrapunto central a las teorías conexionistas y de procesamiento global.[6][17][30][10][11]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: EEG BERGER 1924
date_text: 1924
place: Germany - Thuringia - Jena
who: Hans Berger (Universität Jena)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Hans_Berger https://en.wikipedia.org/wiki/Electroencephalography
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brief_description:
Hans Berger realizó el primer electroencefalograma (EEG) humano en 1924 (publicado 1929), registrando la actividad eléctrica del cerebro. El EEG es el instrumento base de la neurofisiología clínica y experimental, precursor de la ERP (potencial relacionado a evento) y la neurociencia cognitiva de alta resolución temporal. Define la primera ventana de acceso instrumental no invasivo a la actividad cerebral.[1][9][2][3][8]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: GAZZANIGA SPLIT 62
date_text: 1962
place: USA - California - Pasadena
who: Michael Gazzaniga; Roger W. Sperry (Caltech / CalTech)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Michael_Gazzaniga
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updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
Los experimentos con pacientes de cerebro dividido (split-brain) de Sperry y Gazzaniga (1962–1968) demostraron la especialización hemisférica del cerebro humano, Nobel 1981. Fundaron la neuropsicología cognitiva moderna y la investigación de las bases neurales de los procesos cognitivos superiores (lenguaje, reconocimiento visual, conciencia).[1][9][2][8]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: CHOMSKY NATIVISM 65
date_text: 1965
place: USA - Massachusetts - Cambridge
who: Noam Chomsky (MIT Press)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Aspects_of_the_Theory_of_Syntax
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updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
"Aspects of the Theory of Syntax" (1965) elaboró la distinción competencia/actuación y formalizó el dispositivo de adquisición del lenguaje (LAD) como argumento para la gramatica universal innata. Esta posición nativista desafió al empirismo lingüístico, estableció el debate innatismo vs. aprendizaje como eje central de las ciencias cognitivas del desarrollo y las neurociencias del lenguaje.[12][6][30][19][20][21][22][23]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: SFN NEUROSCIENCE
date_text: 1969
place: USA - Washington D.C.
who: Society for Neuroscience (Neal Miller; Francis Schmitt; Ralph Gerard)
source_link: https://www.sfn.org/ https://en.wikipedia.org/wiki/Society_for_Neuroscience
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updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
La Society for Neuroscience (SfN) fue fundada el 16 de junio de 1969 en las instalaciones de la NAS, consolidando la neurociencia como disciplina unificada independiente. Integró anatomía, fisiología, bioquímica, farmacología, psicología y neurología en un campo único. Desde 1971 publica el Journal of Neuroscience y organiza el mayor congreso científico del mundo (40,000+ asistentes).[1][9][2]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: HEBB REGLA 1949
date_text: 1949
place: Canada - Quebec - Montreal
who: Donald O. Hebb (McGill University)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Hebbian_theory
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brief_description:
"The Organization of Behavior" (1949) de Hebb formuló la regla sináptica "cells that fire together wire together" (Hebb's rule), postulando que el aprendizaje ocurre mediante el fortalecimiento de conexiones sinápticas por co-activación. Es el fundamento biológico de todos los algoritmos de aprendizaje conexionista, incluyendo el backpropagation, y la potenciación a largo plazo (LTP).[12][6][10][13][14][16]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: INFORMATION THEORY
date_text: 1948
place: USA - New Jersey - Murray Hill
who: Claude E. Shannon (Bell Laboratories / MIT)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/A_Mathematical_Theory_of_Communication
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brief_description:
"A Mathematical Theory of Communication" (Bell System Technical Journal, 1948) de Shannon fundó la teoría de la información, definiendo conceptos de bit, entropía, canal, ruido y código. Esta teoría fue inmediatamente adoptada por la psicología cognitiva para modelar la capacidad del procesamiento mental (Miller, Broadbent), la memoria (chunks) y la percepción, siendo el puente matemático entre computación y cognición.[12][6][17][10][18][11]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: FMRI BRAIN 1990
date_text: 1990
place: USA - Wisconsin - Milwaukee
who: Seiji Ogawa (Bell Labs); John Belliveau; Peter Bandettini (NMR Center)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Functional_magnetic_resonance_imaging
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brief_description:
La resonancia magnética funcional (fMRI) basada en el efecto BOLD (Blood-Oxygen-Level Dependent) fue desarrollada por Ogawa et al. (1990) en Bell Labs y aplicada al cerebro humano en 1991–1992. La fMRI se convirtió en la herramienta de mapeo cerebral dominante de la neurociencia cognitiva, permitiendo correlacionar actividad neural con tareas cognitivas con resolución espacial milimétrica.[1][9][2][3][8]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: DAMASIO SOMATIC 94
date_text: 1994
place: USA - Iowa - Iowa City
who: António Damásio (University of Iowa)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Ant%C3%B3nio_Dam%C3%A1sio
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brief_description:
"Descartes' Error" (1994) de Damásio propuso la hipótesis del marcador somático: las emociones corporales son indispensables para la toma de decisiones racionales, refutando el dualismo cartesiano con evidencia neuropsicológica de lesiones en la corteza prefrontal ventromedial. Fundó la neurociencia afectiva como campo de investigación y redefinió la relación entre razón y emoción.[6][7][30][11][4][5]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: EMBODIED COGN 91
date_text: 1991
place: USA - California - San Francisco
who: Francisco Varela; Evan Thompson; Eleanor Rosch (MIT Press)
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brief_description:
"The Embodied Mind" (Varela, Thompson & Rosch, MIT Press, 1991) fundó el paradigma del cognitivismo corporeizado (embodied cognition), argumentando que la cognición emerge de la interacción dinámica entre el cuerpo, el cerebro y el entorno, no del procesamiento simbólico interno. Es el origen del movimiento 4E Cognition (Embodied, Embedded, Enactive, Extended) que transformó la ciencia cognitiva del siglo XXI.[12][7][31][4][5][32][33]

source_link:
https://en.wikipedia.org/wiki/The_Embodied_Mind
https://plato.stanford.edu/entries/embodied-cognition/


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: EXTENDED MIND 98
date_text: 1998
place: USA - Missouri - St. Louis
who: Andy Clark; David Chalmers (Washington University in St. Louis / CUNY)
source_link: https://doi.org/10.1093/analys/58.1.7 https://en.wikipedia.org/wiki/The_Extended_Mind
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updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
"The Extended Mind" (Analysis, 1998) de Clark y Chalmers argumentó que los procesos cognitivos pueden extenderse más allá del cerebro para incluir objetos externos (cuadernos, smartphones) cuando funcionalmente equivalentes a procesos internos. Definió el cuarto "E" del movimiento 4E Cognition y generó el debate más influyente de la filosofía de la mente de finales del siglo XX.[12][7][31][4][5][32][33]


legacy_id: INBOX:CIENCIAS COGNITIVAS:38:b6c343e008de
row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: LTP BLISS LOMO 73
date_text: 1973
place: Norway - Oslo
who: Tim Bliss; Terje Lømo (Institute of Physiology, Oslo)
source_link: https://doi.org/10.1113/jphysiol.1973.sp010273 https://en.wikipedia.org/wiki/Long-term_potentiation
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created_at: 2026-06-08T04:11:02Z
updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
"Long-lasting potentiation of synaptic transmission in the dentate area of the anaesthetized rabbit" (Journal of Physiology, 1973) describió la potenciación a largo plazo (LTP) en el hipocampo como mecanismo celular del aprendizaje y la memoria. La LTP es el correlato sináptico más estudiado de la plasticidad neuronal y el fundamento celular de todos los modelos computacionales de memoria y aprendizaje.[1][9][2][3]


legacy_id: INBOX:CIENCIAS COGNITIVAS:39:b6c343e008de
row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: ACT-R ANDERSON 76
date_text: 1976
place: USA - Pennsylvania - Pittsburgh
who: John R. Anderson (Carnegie Mellon University)
source_link: http://act-r.psy.cmu.edu/ https://en.wikipedia.org/wiki/ACT-R
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updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
ACT (Adaptive Control of Thought, 1976; ACT-R 1993) de John Anderson es la arquitectura cognitiva computacional más validada experimentalmente de la historia, integrando memoria declarativa, memoria procedimental, percepción, acción y aprendizaje en un sistema unificado basado en producción de reglas. Ha generado más de 700 modelos publicados de tareas cognitivas específicas.[6][7][30][10][11]


legacy_id: INBOX:CIENCIAS COGNITIVAS:40:b6c343e008de
row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: LEDOUX AMYGDALA 96
date_text: 1996
place: USA - New York - New York
who: Joseph LeDoux (NYU Center for Neural Science)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Joseph_LeDoux
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updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
"The Emotional Brain" (1996) de LeDoux documentó el papel de la amígdala en el procesamiento del miedo como ruta "baja" directa (tálamo→amígdala) paralela a la ruta cognitiva superior (tálamo→corteza→amígdala). Fundó la neurociencia afectiva como campo formal y demostró que los sistemas emocionales operan independientemente de la cognición consciente.[6][30][11][4]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: MIRROR NEURON 96
date_text: 1992
place: Italy - Emilia-Romagna - Parma
who: Giacomo Rizzolatti; Vittorio Gallese (Università di Parma)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Mirror_neuron
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updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
El descubrimiento de las neuronas espejo en macacos (Rizzolatti et al., 1992–1996) demostró que el mismo sistema neural se activa tanto al ejecutar una acción como al observarla en otro individuo. Propuso un mecanismo neural para la imitación, la empatía, la comprensión de intenciones y la teoría de la mente, convirtiéndose en uno de los hallazgos más discutidos y citados en neurociencias.[1][9][2]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: DEEP BLUE CHESS 97
date_text: 1997
place: USA - New York - New York
who: IBM Research (Murray Campbell; Feng-hsiung Hsu)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_Blue_(chess_computer)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T04:11:02Z
updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
La victoria de Deep Blue sobre Garry Kasparov en ajedrez (mayo 1997) demostró por primera vez que un sistema computacional podía superar al mejor exponente humano en una tarea cognitiva de alta complejidad. Marcó el límite del paradigma simbólico de IA y catalizó el debate sobre la naturaleza de la cognición, la intuición experta y la diferencia entre inteligencia humana y artificial.[12][6][17][10]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: PREDICTIVE PROC
date_text: 2005
place: UK - England - London
who: Karl Friston (UCL Wellcome Centre for Neuroimaging); Andy Clark
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_coding https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/~karl/
api_text: graph-inbox-txt
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updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
La teoría del Predictive Processing / Free Energy Principle (Friston, 2005–2010) propone que el cerebro es esencialmente una máquina de predicción bayesiana que minimiza permanentemente el "error de predicción" a nivel jerárquico. Es considerada la teoría más unificada de la cognición y la percepción en 2020–2026, conectando neurobiología, epistemología, cognición corporeizada e IA generativa en un marco matemático común.[6][7][30][11][31][4][32]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: DEEP LEARNING 2012
date_text: 2012
place: Canada - Ontario - Toronto
who: Alex Krizhevsky; Ilya Sutskever; Geoffrey Hinton (University of Toronto)
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updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
AlexNet (ImageNet 2012) demostró que redes neuronales profundas con GPU superan a todos los enfoques previos de visión computacional. Este hito inició la era del deep learning, donde las redes neuronales artificiales inspiradas en la corteza visual comenzaron a modelar la percepción visual humana con precisión sin precedentes, creando un puente sin precedentes entre la neurociencia computacional y la IA aplicada.[12][6][13][14][16][29]

source_link:
https://proceedings.neurips.cc/paper/2012/hash/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Abstract.html
https://en.wikipedia.org/wiki/AlexNet


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: THEORY MIND ToM
date_text: 1978
place: USA - Pennsylvania - Pittsburgh
who: David Premack; Guy Woodruff (Science, 1978); Simon Baron-Cohen (1985)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Theory_of_mind
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T04:11:02Z
updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
La Teoría de la Mente (ToM; Premack & Woodruff, 1978) es la capacidad de atribuir estados mentales (creencias, deseos, intenciones) a otros agentes. Baron-Cohen, Leslie & Frith (1985) demostraron que los niños autistas carecen de esta capacidad ("falsa creencia" test), creando el campo de la cognición social y la neurociencia del autismo. La ToM es el puente entre ciencia cognitiva, psicología social y neurociencias clínicas.[6][7][30][10][11][4]


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row_key: CIENCIAS COGNITIVAS
event_name: LLM COG SCIENCE
date_text: 2022
place: USA - California - San Francisco
who: OpenAI (GPT-4); DeepMind; Cognitive Science Community (CogSci 2023 Workshop)
source_link: https://cogscillm.com/ https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10876904/
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T04:11:02Z
updated_at: 2026-06-08T04:11:02Z
brief_description:
Desde 2022, los LLM (GPT-4, PaLM, Gemini) han emergido como objeto de investigación en ciencias cognitivas: exhiben comportamientos análogos al razonamiento humano, pueden generar modelos computacionales cognitivos (GeCCo, NeurIPS 2025) y sus representaciones internas explican actividad cerebral medida con fMRI. El workshop CogSci/LLM 2023 formalizó esta convergencia como el estado del arte de la ciencia cognitiva computacional.[13][34][14][35][36][37][38]


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event_name: SPUTNIK 2 LAIKA
date_text: 1957-11-03
place: USSR - Kazakhstan - Baikonur
who: OKB-1 (Sergei Korolev); Soviet Space Program
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updated_at: 2026-06-08T04:49:19Z
brief_description:
Sputnik 2 (3 noviembre 1957) fue el primer payload que transportó un organismo vivo al espacio orbital: la perra Laika, en una cabina sellada con soporte de vida (regeneración de aire, temperatura, alimentación gelatinosa), telemetría biológica (ECG, respiración) y cámara de TV de 100 líneas. Es el primer sistema de biocontención hermética con telemetría biológica en la historia espacial, precursor directo de todos los payloads de bioexperimentos autónomos.[1][2][3][4][5]

source_link:
https://en.wikipedia.org/wiki/Sputnik_2
https://www.nasa.gov/history/60-years-ago-the-first-animal-in-orbit/


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event_name: VOSTOK BIOSPH 61
date_text: 1961-04-12
place: USSR - Kazakhstan - Baikonur
who: OKB-1; Yuri Gagarin (primer vuelo humano); Sputnik 5 perros 1960
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Vostok_(spacecraft)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T04:49:19Z
updated_at: 2026-06-08T04:49:19Z
brief_description:
El programa Vostok (1960–1963) desarrolló el primer sistema de soporte de vida orbital humano, precedido por Sputnik 5 (1960) que recuperó con éxito dos perros (Belka y Strelka) de órbita. Estos sistemas introdujeron el control ambiental hermético, la regeneración de CO2, sensores de presión parcial y telemetría fisiológica en tiempo real como requisitos de ingeniería estándar para todo payload biológico tripulado.[1][2][3][4]


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event_name: BIORACK ESA 1985
date_text: 1985-10-30
place: Germany - North Rhine-Westphalia - Cologne
who: ESA / ESTEC; Spacelab D1 (STS-61A)
source_link: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/11536770/ https://www.esa.int/
api_text: graph-inbox-txt
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updated_at: 2026-06-08T04:49:19Z
brief_description:
Biorack fue la primera instalación multi-usuario europea de biología espacial, volando por primera vez en Spacelab D1 (STS-61A, octubre 1985). Proporcionó incubadoras a 22°C y 37°C, guantera de bioseguridad, centrifugadora de referencia 1g, control térmico activo y contenedores de experimento (EC) estandarizados (65 ml y 345 ml). Alojó 82 investigaciones biológicas en seis misiones hasta 1997, estableciendo el primer estándar de interfaz para payloads de bioexperimentos modulares en el Shuttle/ISS.[6][7][8][9]


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event_name: BRIC CANISTER 97
date_text: 1997-11-19
place: USA - Florida - Kennedy Space Center
who: NASA Kennedy Space Center; STS-87 Columbia
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updated_at: 2026-06-08T04:49:19Z
brief_description:
Los Biological Research in Canisters (BRIC) volaron por primera vez en STS-87 (noviembre 1997). Son contenedores compactos de almacenamiento pasivo para experimentos biológicos (bacterias, plantas, tejidos) con contención dual, diseñados para no requerir intervención de tripulación durante el vuelo. Se convirtieron en el payload de bioexperimentos más replicado de la historia de la ISS, con ciclos de integración de 6-8 meses y más de 20 misiones hasta 2013+.[10][11]

source_link:
https://www.nasa.gov/science-research/experiment-canisters-aid-in-helping-study-plant-growth-in-space/
https://www.nasa.gov/missions/station/kennedy-preps-biological-research-for-flight-to-station/


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event_name: MELISSA ESA 1989
date_text: 1989
place: Netherlands - South Holland - Noordwijk (ESTEC)
who: ESA / ESTEC; Universitat Autònoma Barcelona; MELiSSA Consortium
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updated_at: 2026-06-08T04:49:19Z
brief_description:
MELiSSA (Micro-Ecological Life Support System Alternative), iniciado en 1989 por ESA con el MOU firmado en 1993, es el programa de investigación de biosoporte cerrado más avanzado del mundo: un ecosistema artificial de ciclo cerrado para producir oxígeno, agua y alimento a partir de residuos orgánicos. La Planta Piloto en Barcelona (inaugurada 2009) valida el concepto con ~50 organizaciones de 10 países. Define los principios de autonomía biológica y contención que usan los payloads modernos de biocápsulas lunares.[12][13][14][15][16]

source_link:
https://en.wikipedia.org/wiki/MELiSSA
https://www.esa.int/Enabling_Support/Space_Engineering_Technology/MELiSSA_life_support_project_an_innovation_network_in_support_of_ESA_exploration_strategy


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event_name: ALSEP LUNAR 1969
date_text: 1969-11-19
place: Moon - Lunar Surface - Apollo 12 Site
who: NASA / Bendix Corporation; Apollo 12-17 crews
api_text: graph-inbox-txt
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updated_at: 2026-06-08T04:49:19Z
brief_description:
El Apollo Lunar Surface Experiments Package (ALSEP), desplegado en Apollo 12 (noviembre 1969) y operado hasta septiembre 1977, fue el primer payload científico autónomo de larga duración sobre la superficie lunar. Incluía estación central con RTG (SNAP-27, 73W), transmisión continua de datos a Tierra, cinco experimentos simultáneos y operación autónoma sin intervención humana in situ tras el despliegue. Es el ancestro directo de los payloads científicos autónomos de superficie lunar como COBIOS.[17][18][19][20][21]

source_link:
https://en.wikipedia.org/wiki/Apollo_Lunar_Surface_Experiments_Package
https://ntrs.nasa.gov/api/citations/20180008613/downloads/20180008613.pdf


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event_name: SPACELAB BIOLAB
date_text: 1983-11-28
place: USA - Florida - Kennedy Space Center
who: NASA / ESA; STS-9 Columbia (primer vuelo Spacelab)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/Spacelab
api_text: graph-inbox-txt
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brief_description:
Spacelab (primer vuelo STS-9, noviembre 1983) fue el primer laboratorio multipropósito presurizd en la bodega del Shuttle, habilitando bioexperimentos in situ con tripulación e instalaciones permanentes como el Biorack. Introdujo el concepto de rack estandarizado, interfaz de energía/datos/térmico, y rack multi-usuario que es el precursor directo de todos los sistemas de payload modulares de la ISS y payloads tipo CLPS.[6][7][8][22]


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event_name: CUBESAT STD 1999
date_text: 1999
place: USA - California - San Luis Obispo / Stanford
who: Jordi Puig-Suari (Cal Poly); Bob Twiggs (Stanford)
source_link: https://en.wikipedia.org/wiki/CubeSat
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updated_at: 2026-06-08T04:49:19Z
brief_description:
El estándar CubeSat 1U (10×10×10 cm, <1.33 kg) fue definido en 1999 por Cal Poly y Stanford para democratizar el acceso al espacio de universidades. Este estándar de forma y masa se convirtió en la plataforma base de todos los payloads biológicos miniaturizados autónomos: desde GeneSat-1 hasta BioSentinel, definiendo las restricciones de volumen, masa y energía que impulsan la miniaturización de bioexperimentos.[23][24][25][26][27][28][29]


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event_name: GENESAT-1 2006
date_text: 2006-12-16
place: USA - Virginia - Wallops Island
who: NASA Ames Research Center; Stanford University; Minotaur I launch
api_text: graph-inbox-txt
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updated_at: 2026-06-08T04:49:19Z
brief_description:
GeneSat-1 (lanzado 16 diciembre 2006, Wallops) fue el primer CubeSat biológico completamente autónomo de la historia, y el primer CubeSat de NASA. Plataforma 3U (4.6 kg, 4.5W), cultivó E. coli K-12 en microplaca de 48 pozos con sensores ópticos (densidad óptica), fluorescencia, temperatura, presión y CO2. Validó la operación biológica autónoma en LEO sin intervención humana, inaugurando la genealogía GeneSat→PharmaSat→O/OREOS→EcAMSat→BioSentinel.[30][6][31][32][33][34][26][27][28][29]

source_link:
https://en.wikipedia.org/wiki/GeneSat-1
https://nssdc.gsfc.nasa.gov/nmc/spacecraft/display.action?id=2006-058C


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event_name: PHARMASAT 2009
date_text: 2009-05-19
place: USA - Virginia - Wallops Island
who: NASA Ames Research Center; Minotaur I launch
source_link: https://www.nasa.gov/ames/space-biosciences/biosentinel-deep-space-mission/
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T04:49:19Z
updated_at: 2026-06-08T04:49:19Z
brief_description:
PharmaSat (lanzado 19 mayo 2009) mejoró GeneSat-1 con microsensores electroquímicos integrados para medir actividad metabólica de levadura S. cerevisiae en tiempo real, añadiendo la capacidad de dosificación farmacológica autónoma (antifúngico fluconazol). Es el primer payload de bioexperimentos con capacidad farmacológica activa autónoma en órbita, precedente directo de los sistemas de microflúidica activa de los payloads modernos.[35][26][27][28]


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event_name: O-OREOS 2010
date_text: 2010-11-20
place: USA - Alaska - Kodiak Launch Complex
who: NASA Ames Research Center; Minotaur IV launch
source_link: https://www.nasa.gov/ames/space-biosciences/biosentinel-deep-space-mission/
api_text: graph-inbox-txt
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updated_at: 2026-06-08T04:49:19Z
brief_description:
O/OREOS (Organism/Organics Exposure to Orbital Stresses, lanzado noviembre 2010) fue un CubeSat 3U con dos payloads independientes: uno biológico (esporas bacterianas B. subtilis en condiciones de exposición espacial) y uno orgánico (moléculas astrobiológicas). Operó 3.5+ años en órbita de alta radiación (15× la dosis de la ISS). Demostró la capacidad de payloads biológicos CubeSat en entornos de alta radiación, relevante para la luna y espacio profundo.[35][26][27][28]


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row_key: BIOCAPSULE PAYLOAD
event_name: CBEF JAXA ISS 09
date_text: 2009
place: Japan - Kanagawa - Tsukuba
who: JAXA; Kibo Module / ISS
source_link: https://humans-in-space.jaxa.jp/kiboexp/equipment/fee/cbef/
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created_at: 2026-06-08T04:49:19Z
updated_at: 2026-06-08T04:49:19Z
brief_description:
El Cell Biology Experiment Facility (CBEF), operativo en el módulo Kibo de la ISS desde 2009, es una incubadora subrack con centrifugadora artificial de gravedad (1g de referencia), temperatura programable, video HD, interfaz Ethernet/24VDC y manejo autónomo de muestras (Plant Experiment Units). Es el equivalente japonés al BIOLAB europeo y el estándar de instalación para bioexperimentos modulares de larga duración en la ISS, con hasta 6 Plant Experiment Units simultáneas.[36][37]


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row_key: BIOCAPSULE PAYLOAD
event_name: VEGGIE ISS 2014
date_text: 2014-04-18
place: USA - Florida - Cape Canaveral
who: Orbital Technologies Corp. / Sierra Space; NASA KSC; SpaceX CRS-3
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updated_at: 2026-06-08T04:49:19Z
brief_description:
El Vegetable Production System (Veggie) llegó a la ISS en SpaceX CRS-3 (18 abril 2014). Es el payload de cultivo vegetal más grande de la ISS (11.2 L de volumen útil, LEDs programables, almohadas de nutrientes, operación con <10W). En 2015 los astronautas consumieron lechuga cultivada en Veggie, siendo el primer alimento fresco producido en órbita. Sentó el precedente de payload bioregenerativo operacional para soporte de vida en misiones de larga duración.[38][39][40][41]

source_link:
https://ntrs.nasa.gov/api/citations/20160005059/downloads/20160005059.pdf
https://www.sierraspace.com/space-technology/microgravity-environmental-systems/space-station-payloads/


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event_name: ECAMSAT 2017
date_text: 2017-11-12
place: USA - Virginia - Wallops Island
who: NASA Ames Research Center; Stanford University; OA-8E / NanoRacks
source_link: https://ntrs.nasa.gov/api/citations/20190001131/downloads/20190001131.pdf
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T04:49:19Z
updated_at: 2026-06-08T04:49:19Z
brief_description:
EcAMSat (lanzado noviembre 2017 en OA-8E, desplegado desde ISS) fue el primer CubeSat 6U biológico de NASA, con payload de biología de 3U. Estudió la resistencia antibiótica de E. coli uropatogénica en microgravedad mediante microsensores electroquímicos autónomos en un sistema de 48 microwells. Validó el formato 6U como plataforma estándar para payloads biológicos de siguiente generación, directamente precursor de BioSentinel.[26][27][28][29]


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event_name: NASA CLPS 2018
date_text: 2018-11-29
place: USA - Washington D.C.
who: NASA Science Mission Directorate; 14 CLPS Vendors (Astrobotic, IM, Firefly, et al.)
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created_at: 2026-06-08T04:49:19Z
updated_at: 2026-06-08T04:49:19Z
brief_description:
El programa Commercial Lunar Payload Services (CLPS), iniciado en noviembre 2018 con 9 proveedores (14 total), creó el mercado de entrega comercial de payloads a la superficie lunar con contrato IDIQ de hasta $2.6B hasta 2028. Definió los estándares de interfaz mecánica, eléctrica y de datos para payloads lunares comerciales. COBIOS y otros payloads bioexperimentales lunares son posibles gracias a este framework.[42][43][44][45][46]

source_link:
https://www.nasa.gov/reference/commercial-lunar-payload-services/
https://en.wikipedia.org/wiki/Commercial_Lunar_Payload_Services


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row_key: BIOCAPSULE PAYLOAD
event_name: ADV PLANT HAB 18
date_text: 2017-08-14
place: USA - Florida - Kennedy Space Center
who: NASA Kennedy Space Center; SpaceX CRS-12
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created_at: 2026-06-08T04:49:19Z
updated_at: 2026-06-08T04:49:19Z
brief_description:
El Advanced Plant Habitat (APH), instalado en la ISS en agosto 2017, es la cámara de cultivo vegetal más grande jamás volada (volumen 255 L, LEDs programables, control automático de agua/humedad/temperatura/CO2, >180 sensores, cámara HD para inspección sin tripulación). Representa el estado del arte de payload autónomo de bioexperimentos botánicos en órbita, con operación autónoma cerrada que prefigura los sistemas bioregenerativos de superficie lunar.[39][47]

source_link:
https://www.sierraspace.com/space-technology/microgravity-environmental-systems/space-station-payloads/


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event_name: BIOSENTINEL 2022
date_text: 2022-11-16
place: USA - Florida - Kennedy Space Center
who: NASA Ames Research Center; Artemis I / SLS
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created_at: 2026-06-08T04:49:19Z
updated_at: 2026-06-08T04:49:19Z
brief_description:
BioSentinel (lanzado 16 noviembre 2022 en Artemis I) es el primer CubeSat 6U biológico en espacio profundo de la historia, y el primer experimento biológico de larga duración más allá de la LEO en 50 años. Lleva levadura S. cerevisiae en tarjetas microfluídicas (18 tarjetas × 16 micropozos), biosensor de metabolismo en tiempo real, dosímetro TimePix y operación completamente autónoma a >36 millones km de la Tierra. Define el estado del arte de la biocápsula autónoma para exploración planetaria.[48][35][49][50][51]

source_link:
https://ntrs.nasa.gov/citations/20230011375
https://www.nasa.gov/ames/space-biosciences/biosentinel-deep-space-mission/
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32282239/


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event_name: IM-1 CLPS LAND 24
date_text: 2024-02-22
place: Moon - South Pole Region - Malapert A
who: Intuitive Machines (Nova-C); NASA CLPS TO-CP-11
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updated_at: 2026-06-08T04:49:19Z
brief_description:
IM-1 Odysseus (alunizaje 22 febrero 2024, Malapert A, región polo sur) fue la primera misión CLPS en entregar payloads científicos NASA a la superficie lunar desde Apollo 17 (1972). Transportó 6 payloads NASA incluyendo ROLSES, LN-1, SCALPSS y otros instrumentos. Validó la viabilidad comercial de la entrega de payloads pequeños a la superficie lunar, habilitando la cadena de entrega para payloads de bioexperimentos lunares como COBIOS-PRISM F.10.[42][43][44][45][46]

source_link:
https://science.nasa.gov/lunar-science/clps-deliveries/
https://en.wikipedia.org/wiki/Commercial_Lunar_Payload_Services


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row_key: BIOCAPSULE PAYLOAD
event_name: BLUE GHOST 2025
date_text: 2025-03-02
place: Moon - Mare Crisium
who: Firefly Aerospace; NASA CLPS TO19D
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created_at: 2026-06-08T04:49:19Z
updated_at: 2026-06-08T04:49:19Z
brief_description:
Firefly Blue Ghost Mission 1 (alunizaje ~2 marzo 2025, Mare Crisium) entregó 10 payloads NASA a la superficie lunar, siendo la primera misión CLPS en completar con éxito la entrega de 10 instrumentos simultáneos. Validó la cadena de integración de payloads de alta densidad en lander comercial lunar, el control térmico en la superficie lunar (-180°C a +120°C) y las comunicaciones de telemetría de baja potencia, todos requisitos directos de payloads de bioexperimentos lunares autónomos.[42][44][45]

source_link:
https://science.nasa.gov/lunar-science/clps-deliveries/
https://www.nasa.gov/reference/commercial-lunar-payload-services/


legacy_id: INBOX:BIOCAPSULE PAYLOAD:20:c7f89a761cc9
row_key: BIOCAPSULE PAYLOAD
event_name: LABSAT BIONANOSV
date_text: 2025
place: Poland / Europe
who: LabSat Research Group (published Astrobiology.com 2025)
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T04:49:19Z
updated_at: 2026-06-08T04:49:19Z
brief_description:
LabSat (publicado 2025) es un payload lab-on-satellite para CubeSat 2U de biología autónoma: cultivo simultáneo de dos experimentos biológicos distintos en lab-chips dedicados, sistema de dosificación de solución nutritiva, detección óptica, iluminación, calefacción, y sensores de temperatura/humedad/presión/radiación en cápsula hermética de un thermos. Representa el estado del arte europeo de bioexperimentos autónomos en nanosatélite, con diseño paralelo al concepto de biocápsula lunar.[23]

source_link:
https://astrobiology.com/2025/08/autonomous-miniature-rresearch-station-lab-payload-for-the-nanosatellite-biological-mission-labsat.html


legacy_id: INBOX:BIOCAPSULE PAYLOAD:21:c7f89a761cc9
row_key: BIOCAPSULE PAYLOAD
event_name: COBIOS PAYLOAD
date_text: 2026
place: USA - Texas - Dallas
who: COBIOS Project / Nexor R&D Division; CLPS / PRISM F.10 compatible
api_text: graph-inbox-txt
created_at: 2026-06-08T04:49:19Z
updated_at: 2026-06-08T04:49:19Z
brief_description:
COBIOS (Cognitive Biocapsule for Autonomous Lunar Bioexperiments) es una biocápsula autónoma de nueva generación para la superficie lunar: 62.1 kg (máx), 12.1 L, <15W avg / 35W peak, entrada 28VDC, interfaz RS-422, 14 días lunares de misión, temperatura -180°C a +120°C, vacío 10⁻⁶ mbar, contención hermética de doble barrera, 8 cámaras de muestra de 15 mL (128×86×22 mm), microcanales opcionales, membrana de intercambio de gas, operación por IA, FDIR <500ms, recuperación de polvo ≥90%, compatible CLPS ICD y PRISM F.10. Integra el estado del arte de todas las generaciones anteriores de payloads de bioexperimentos en una arquitectura de payload de superficie lunar.[42][43][44][45][48][35]

source_link:
https://www.nasa.gov/reference/commercial-lunar-payload-services/
https://science.nasa.gov/lunar-science/programs/clps/


