Wood anatomy of nine species from a tropical deciduous forest in Sierra del Tentzo, Puebla, Mexico

Antecedentes y Objetivos: En México solo existen dos publicaciones referentes a la madera de plantas distribuidas en selva baja caducifolia. En Puebla, este tipo de vegetación ocupa el segundo lugar en extensión geográfica. Sin embargo, no se han analizado especies típicas de esta zona. Por ello, los objetivos de este trabajo fueron describir la anatomía de la madera de Berberis moranensis, Bursera fagaroides, B. morelense, Cascabela ovata, Critoniopsis uniflora, Fouquieria formosa, Ipomoea murucoides, Karwinskia humboldtiana y Lycianthes sp., taxones característicos de la Sierra del Tentzo, comparar estadísticamente las maderas; así como identificar si los caracteres son suficientes para diferenciarlas a nivel intra e interespecífico y determinar semejanzas con organismos congéneres estudiados en otras regiones. Métodos: Se colectaron muestras de madera de tres individuos por especie en el área de estudio. Las maderas fueron procesadas con técnicas histológicas convencionales para obtener datos anatómicos cualitativos y cuantitativos. Se evaluó si existen diferencias intra e interespecíficas mediante un análisis glm, también fue realizado un análisis discriminante lineal, para determinar qué caracteres permiten diferenciar a las especies y uno de conglomerado para agruparlas con organismos congéneres, descritos en publicaciones previas. Resultados clave: Los caracteres cualitativos de vasos, fibras y parénquima corresponden con descripciones previas; encontrando diferencias interespecíficas en el diámetro de las punteaduras, pared de vasos y fibras, así como ancho de radios y diámetro de vasos, que son las variables más importantes para discriminar entre taxones. Las especies mexicanas de Bursera, Berberis, Lycianthes, Cascabela, Karwinskia e Ipomoea se agrupan con sus congéneres estudiados previamente. Conclusiones: Las maderas de la Sierra del Tentzo presentan caracteres propios de especies que habitan en zonas con estacionalidad marcada. Los caracteres evaluados son útiles para discriminar entre ellas y el análisis de agrupamiento reveló homogeneidad anatómica en géneros ampliamente estudiados.Background and Aims: In Mexico there are only two publications about wood of plants distributed in tropical deciduous forests. In Puebla, this type of vegetation represents the second place in geographical extension. However, no related works are documented in which typical species of this vegetation type are studied. Therefore, the objectives of this work were to describe wood anatomy of Berberis moranensis, Bursera fagaroides, B. morelense, Cascabela ovata, Critoniopsis uniflora, Fouquieria formosa, Ipomoea murucoides, Karwinskia humboldtiana and Lycianthes sp., characteristic taxa of the Sierra del Tentzo, compare the woods statistically, identify if characters are sufficient to differentiate them and determine if they form groups with congener organisms studied in previous publications.Methods: Wood of three individuals per species was collected at the collect site. The woods were processed with conventional histological techniques to obtain qualitative and quantitative anatomical data. It was evaluated whether there are intra and interspecific differences by a glm analysis, linear discriminant analysis was applied to determine if characters allow to discriminate between the species and conglomerate to group them with congener organisms described in previous publications.Key results: Qualitative characters of vessels, fibers and parenchyma correspond to previous descriptions; interspecific differences were found in the diameter of pits, wall of vessel elements and fibers, as well as the width of rays and the diameter of vessels, which are the most important variables to discriminate between taxa. Mexican species of Bursera, Berberis, Lycianthes, Cascabela, Karwinskia and Ipomoea are grouped with their previously studied congener species.Conclusions: Woods from the Sierra del Tentzo have characters of species that inhabit areas with marked seasonality. Evaluated characters are useful for discriminating between them and cluster analysis revealed that widely studied genera have anatomical homogeneity

Etnobotánica y memoria biocultural en San Marcos Tulijá, Chilón, Chiapas, México.

México es considerado uno de los países megadiversos biológica y culturalmente hablando. Los pueblos originarios tienen en su haber múltiples conocimientos que se reflejan en las estrategias de sobrevivencia desarrolladas a lo largo de generaciones, desde el respeto por la naturaleza y la protección de esta, hasta la atención de enfermedades, que forman parte de la conservación de la diversidad biológica. Para comprender y analizar estos procesos, partimos de la etnobotánica a la que hemos integrado la memoria biocultural y el análisis de los procesos de salud/enfermedad/atención como complemento, por lo que estamos presentando un estudio de carácter interdisciplinario en San Marcos Tulijá, municipio de Chilón, Chiapas. Para ello, se realizaron entrevistas semiestructuradas a la comunidad, para documentar los conocimientos locales, la relación con su entorno natural y el uso de algunas plantas consideradas medicinales; además de entrevistas estratégicas a las personas mayores de edad para conocer la información de la misma en la década de 1970. Estos conocimientos fueron clasificados y analizados en una base de datos. Los resultados demuestran que los habitantes tienen un alto grado de conocimientos y prácticas médicas, producto de una estrecha relación con su entorno natural, que se refleja en la apropiación física y simbólica del territorio. Se documenta la importancia cultural y médica de estos conocimientos como estrategias de sobrevivencia ante las adversidades político-sociales y de conservación biológica

Plantas medicinales de los mercados de Izúcar de Matamoros y Acatlán de Osorio, Puebla

In Mexico the traditional markets are places that reflect the interaction between people and plants, so they come to define the identity in the area where they are. Theobjective of the present study was to record marketing, use, and source of medicinal plants as well as the comparison between the markets of Izúcar de Matamoros and Acatlán de Osorio, in the State of Puebla. In order to achieve the proposed objective 6 visits to the 'Revolution' of Izúcar de Matamoros market and 24 to the "General Rafael Sanchez Taboada" market at of Acatlán de Osorio were made. Structured Interviews were made to people who sell the plants, in order to record their common name, use, preparation, route of administration, the kind of disease they cure, healing, cost per sample, origin of species, time in collecting them and, if they are indirectly bought, how much sellers pay for each one and how they learned the use of medicinal plants. The collection of the botanical material was conducted through the acquisition of samples in fresh and dry, for subsequent identification. The results showed that in the Izúcar de Matamoros market 1133 stands were recorded; in 0.71% of them medicinal plantsare sold; the number of registered species was 49 -49genera and 35 families- being the family Asteraceae the most outstanding, with 12 genera. As for its origin, 43 of these species are wild and 11 are grown, some of them have double performance. In the Acatlán de Osorio market 641 stands were registered, where the 1.71% are of medicinal plants; the number of medicinal species was 144, with 122 genera and 71 families. The most outstanding families were Asteraceae, Lamiaceae, and Fabaceae. From all the registered species of medicinal plants we found that 61 are introduced, 73 native and the origin of 10 of them is unknown. We also registered, according to the surveys applied to sellers, that 110 species are wild and 33 cultivated, all of which are sold both fresh and dry. The applied surveys showed that in the mentioned markets 31 plants are sold to cure 31 diseases, 25 at the Izúcar de Matamoros market, and 27 at the Acatlán de Osorio market. The most used part of the plants to cure the ailments are the leaves, stems and flowers, and the application is oral and local. The use of medicinal plants is to cure diseases of the respiratory, digestive, circulatory, excretory, nervous systems, as well as for the cultural syndrome. The way of selling them is as a bunch or as a compound. It is concluded that both markets are traditional and the most important sold families of plants are Asteraceae, Lamiaceae, Fabaceae and Rutaceae; the market that presented a major recorded medicinal plants was the Acatlán de Osorio with 144 species. The majority of medicinal plants in both markets are to cure diseases of the digestive, excretory, nervous, respiratory and circulatory systems as well as cultural syndrome; most of the species are wild and the most used parts of the plants are the stem, leaves, flowers and fruits.En México los mercados tradicionales son sitios que reflejan interacciones entre los hombres y las plantas, de tal forma que llegan a definir la identidad en la zona donde éstos se encuentran. El objetivo del presente estudio fue registrar la comercialización, uso, y procedencia de las plantas medicinales, así como la comparación entre los mercados de Izúcar de Matamoros y Acatlán de Osorio, en el Estado de Puebla. Para cumplir con el objetivo planteado se realizaron 6 visitas al mercado “Revolución” de Izúcar de Matamoros y 24 vistas al mercado “General Rafael Sánchez Taboada” de Acatlán de Osorio. Se realizaron entrevistas estructuradas donde se registraron el nombre común, uso de la planta, preparación, vía de administración, tipo de enfermedad que cura, costo por muestra, procedencia de las especies, tiempo en colectarlas, si se adquiere indirectamente, cuánto paga por cada una y como aprendió el uso de las plantas medicinales.La colecta del material botánico se llevó a cabo mediante la adquisición de muestras en estado fresco y seco, para su posterior identificación. Los resultados mostraron que en el mercado de Izúcar de Matamoros se registraron 1133 puestos de los cuales el 0.71% lo representan los puestos de plantas medicinales; el número de especies registradas fue de 49, pertenecientes a 49 géneros y 35 familias, siendo la más sobresaliente la familia Asteraceae con 12 géneros; de las cuáles 43 especies son silvestres y 11 son cultivadas.En el mercado de Acatlán de Osorio se registraron 641 puestos, de donde el 1.71% lo conforman vendedores de plantas medicinales; el número de especies medicinales fue de 144, repartidas en 122 géneros y 71 familias. Las familias más sobresalientes fueron Asteraceae, Lamiaceae y Fabaceae. De las cuales todas las especies de plantas medicinales registradas se encontró que 61 especies son introducidas, 73 nativas y de 10 se desconoce su origen. También se registró, según las encuestas aplicadas a vendedores, que 110 especies son silvestres y 33 cultivadas, todas ellas comercializadas tanto en fresco como en seco de ambos mercados. Las encuestas aplicadas demostraron que en total, en los mencionados mercados se venden plantas para curar 31 enfermedades, 25 fueron del mercado de Izúcar de Matamoros y 27 en el de Acatlán de Osorio. La parte más utilizada para curar los padecimientos, son las hojas, los tallos y flores, y la forma de aplicación es oral y local. El empleo de las plantas medicinales es para curar enfermedades del aparato digestivo, circulatorio, excretor, nervioso respiratorio y de síndrome cultural. La forma de comercialización fue el manojo y el compuesto.Se concluye que ambos mercados son tradicionales y las familias de plantas comercializadas que tienen mayor importancia son Asteraceae, Lamiaceae, Fabaceae y Rutaceae

Association Between Preexisting Versus Newly Identified Atrial Fibrillation and Outcomes of Patients With Acute Pulmonary Embolism

Background Atrial fibrillation (AF) may exist before or occur early in the course of pulmonary embolism (PE). We determined the PE outcomes based on the presence and timing of AF. Methods and Results Using the data from a multicenter PE registry, we identified 3 groups: (1) those with preexisting AF, (2) patients with new AF within 2 days from acute PE (incident AF), and (3) patients without AF. We assessed the 90-day and 1-year risk of mortality and stroke in patients with AF, compared with those without AF (reference group). Among 16 497 patients with PE, 792 had preexisting AF. These patients had increased odds of 90-day all-cause (odds ratio [OR], 2.81; 95% CI, 2.33-3.38) and PE-related mortality (OR, 2.38; 95% CI, 1.37-4.14) and increased 1-year hazard for ischemic stroke (hazard ratio, 5.48; 95% CI, 3.10-9.69) compared with those without AF. After multivariable adjustment, preexisting AF was associated with significantly increased odds of all-cause mortality (OR, 1.91; 95% CI, 1.57-2.32) but not PE-related mortality (OR, 1.50; 95% CI, 0.85-2.66). Among 16 497 patients with PE, 445 developed new incident AF within 2 days of acute PE. Incident AF was associated with increased odds of 90-day all-cause (OR, 2.28; 95% CI, 1.75-2.97) and PE-related (OR, 3.64; 95% CI, 2.01-6.59) mortality but not stroke. Findings were similar in multivariable analyses. Conclusions In patients with acute symptomatic PE, both preexisting AF and incident AF predict adverse clinical outcomes. The type of adverse outcomes may differ depending on the timing of AF onset.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Blacona, María Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: García, Gregorio. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Franchini, Noelia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Cruz, Rosa. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Dusicka, Alicia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Quaglino, Marta. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Kalauz, Roberto José Andrés. Investigador Independiente; Argentina.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemáticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.

VIII Encuentro de Docentes e Investigadores en Historia del Diseño, la Arquitectura y la Ciudad

Acta de congresoLa conmemoración de los cien años de la Reforma Universitaria de 1918 se presentó como una ocasión propicia para debatir el rol de la historia, la teoría y la crítica en la formación y en la práctica profesional de diseñadores, arquitectos y urbanistas. En ese marco el VIII Encuentro de Docentes e Investigadores en Historia del Diseño, la Arquitectura y la Ciudad constituyó un espacio de intercambio y reflexión cuya realización ha sido posible gracias a la colaboración entre Facultades de Arquitectura, Urbanismo y Diseño de la Universidad Nacional y la Facultad de Arquitectura de la Universidad Católica de Córdoba, contando además con la activa participación de mayoría de las Facultades, Centros e Institutos de Historia de la Arquitectura del país y la región. Orientado en su convocatoria tanto a docentes como a estudiantes de Arquitectura y Diseño Industrial de todos los niveles de la FAUD-UNC promovió el debate de ideas a partir de experiencias concretas en instancias tales como mesas temáticas de carácter interdisciplinario, que adoptaron la modalidad de presentación de ponencias, entre otras actividades. En el ámbito de VIII Encuentro, desarrollado en la sede Ciudad Universitaria de Córdoba, se desplegaron numerosas posiciones sobre la enseñanza, la investigación y la formación en historia, teoría y crítica del diseño, la arquitectura y la ciudad; sumándose el aporte realizado a través de sus respectivas conferencias de Ana Clarisa Agüero, Bibiana Cicutti, Fernando Aliata y Alberto Petrina. El conjunto de ponencias que se publican en este Repositorio de la UNC son el resultado de dos intensas jornadas de exposiciones, cuyos contenidos han posibilitado actualizar viejos dilemas y promover nuevos debates. El evento recibió el apoyo de las autoridades de la FAUD-UNC, en especial de la Secretaría de Investigación y de la Biblioteca de nuestra casa, como así también de la Facultad de Arquitectura de la UCC; va para todos ellos un especial agradecimiento

Análisis de subsidio al sector silvícola de la región del Biobío, Chile

The objective of the present study is to evaluate, from an economic and environmental perspective, the impacts of the use of a forest plantation subsidy on economic sectors of the Biobío Region, Chile. The Leontief price model is used to simulate the impacts on sectoral prices, consumption, fiscal expenditure, price index and emissions. The results show that if the subsidy that expired in 2012 was renewed in Chile, prices in the forestry sector would be reduced by 11,74%, while prices in related sectors such as wood and furniture, agriculture, and cellulose and paper, would present reductions of 0,94%, 0,54% and 0,42%, respectively. This would stimulate the production of the forestry sector favoring the capture of emissions of greenhouse gases. In addition, due to the productive linkage, the contribution of the subsidy to the total production of all sectors would be equivalent to 0,11% of regional GDP, based on fiscal expenditure of 0,03% of regional GDP.El objetivo del presente estudio es evaluar, desde una perspectiva económica y ambiental, los impactos de la aplicación de un subsidio a la plantación forestal sobre los sectores económicos de la región del Biobío, Chile. Para ello se utiliza el modelo de precios de Leontief que permite simular impactos sobre los precios sectoriales, consumo, gasto fiscal, índice de precios y emisiones. Los resultados muestran que si se renueva el subsidio que estuvo vigente hasta el año 2012 en Chile, los precios en el sector silvícola se reducirían en 11,74%, mientras que los precios de sectores relacionados como madera y muebles, agropecuario y celulosa y papel presentarían reducciones de 0,94%, 0,54% 0,42%, respectivamente. Lo anterior estimularía la producción del sector silvícola favoreciendo la captura de emisiones de gases de efecto invernadero. Además, debido al encadenamiento productivo, la contribución del subsidio al total de la producción de todos los sectores equivaldría a 0,11% del PIB regional, a partir de un gasto fiscal de 0,03% del PIB regional

Floral morphology and anatomy of Fagus grandifolia subsp. mexicana (Fagaceae), an endangered-relict tree of the Mexican montane cloud forest

Background: This study is the first to examine the inflorescence, and the staminate and pistillate flowers of the Mexican beech, an endangered-relict tropical montane cloud tree species. Questions: Are there morphological and anatomical differences in Mexican beech's inflorescence and flowers in comparison with other beech species worldwide? Study species: Fagus grandifolia subsp. mexicana (Martínez) A.E. Murray) Study site and dates: Five Mexican beech stands from eastern Mexico, early February to early March 2017 and 2020. Methods: 400 Mexican beech floral buds and immature pistillate and staminate flowers in anthesis were collected and processed by light microscopy analysis and the pollen by scanning electron microscopy. Results: We found floral morphology and anatomy differences of this southernmost American beech species regarding the New- and Old-World taxa. We found that the inflorescence morphology of the Mexican beech is similar to some Asian beeches such as F. hayatae subsp. pashanica, F. lucida and F. longipetiolata. Notwithstanding, the staminate and pistillate flowers' anatomy is similar to that of F. grandifolia from Canada and the United States of America, F. sylvatica from Europe and F. crenata from Japan. Conclusions: The inflorescence and floral anatomical and morphological differences can be explained by possible hybridizations. Since only the pistillate and staminate flowers of F. sylvatica and F. grandifolia have been studied in detail, morphological, molecular and ecological studies of the Asian beech species are needed to achieve a better understanding of the floral morphology and anatomical evolution of these species and their relationship with the Mexican beech

La madera de cinco especies de Zanthoxylum L. (rutaceae) con distribución en México

Wood anatomy of five species of Zanthoxylum is described and compared. Qualitative and quantitative characters were analyzed through multivariate analyses to identify wood characters that permit to distinguish among species or to group them in the recognized sections within the genus. The species shared the diagnostic wood character for Zanthoxylum as of vessel wall thickness < 4 ìm, intervessel pits < 6 ìm, except for Z. hidalgense, libriform fibers, and parenchyma in marginal bands. The semiring-porosity distinguished the studied species of other Zanthoxylum species. The occurrence of druses in vessels and septate fibers are reported for the first time for the genus. The results of principal component analysis and the phenogram support the recognition of the five species studied based con a unique combination of wood characters; however, wood characteristics do not always support inclusion in the current sections. Zanthoxylum purpusii is recognized by the vertical traumatic canals and septate fibers; Z. arborescens, Z. purpusii and Z. liebmannianum are grouped by parenchyma in marginal bands and biseriate rays. Zanthoxylum hidalgense is the species with the wider vessels, wider and longer fibers as well as taller and wider rays while Z. arborescens and Z. liebmannianum show the narrower vessels and shorter and narrower fibers. Vessel diameter and length and diameter of fibers appear to be related to the vegetation type where the species studied are distributedEn este trabajo se describen y comparan las caracteristicas anatomicas de la madera de cinco especies de Zanthoxylum. Los caracteres cualitativos y cuantitativos de la madera se analizaron a traves de analisis multivariados, con la finalidad de conocer si existen caracteres que contribuyan a distinguirlas o agruparlas en las secciones reconocidas para el genero. Las especies comparten los caracteres diagnosticos del genero: pared de elementos de vaso > 4 �Êm, punteaduras alternas con diametro < 6 �Êm, excepto por Z. hidalgense, fibras libriformes y parenquima marginal en bandas. Las cinco especies tienen porosidad semianular que las diferencia de otras especies de Zanthoxylum con porosidad anular y en la mayoria porosidad difusa. Se registran por primera vez para el genero, drusas en vasos y fibras septadas. Los resultados del analisis de componentes principales y el fenograma mostraron que las cinco especies son entidades diferentes con una combinacion de caracteres unica y que los caracteres de la madera no sustentan las secciones. Zanthoxylum purpusii se caracteriza por la presencia de canales verticales traumaticos y las fibras septadas; Z. arborescens, Z. purpusii y Z. liebmannianum se agrupan por el parenquima marginal en bandas y los radios biseriados. Zanthoxylum hidalgense tiene los vasos mas anchos, las fibras mas largas y anchas y los radios mas altos y anchos, mientras que Z. arborescens y Z. liebmannianum tienen vasos mas angostos y fibras mas cortas y angostas. El diametro de los vasos y la longitud y diametro de las fibras parecen estar relacionadas con el tipo de vegetacion donde las especies estudiadas se distribuye

Vol. 13, Núm. 1 (2015)

El experimento se realizó en un invernadero tipo túnel con cubierta de plástico en el Municipio de Puebla,México. El objetivo fue evaluar la respuesta plástica a la defoliación artificial en plantas cultivadas dePhaseolus coccineus L. El diseño experimental fue de un factor con un arreglo de bloques completamenteal azar. Este experimento se llevó a cabo en Phaseolus en estructuras vegetativas y reproductivas debido alcorte. Tres niveles de remoción del vástago fueron aplicadas a las plantas: testigo, 20% y 40% de corte. Enplantas con 20% y 40% de la remoción del vástago produjeron menos ramas primarias pero más largas encomparación con las plantas control. En estructuras reproductivas sólo las inflorescencias de los tratamientosdel 20% y 40% de corte fueron mayores que las plantas testigo. En estructuras vegetativas y reproductivasel patrón de asignación de biomasa reveló que no se presentaron diferencias significativas entre lostratamientos. Sin embargo, los cambios en la respuesta del total de hojas, estructuras reproductivas y patrónde asignación de biomasa en plantas bajo tratamiento de corte, toleraron y sobrecompensaron pérdidas pordaño al inicio de su ciclo de vida