Campo Experimental Potrok Aike : resultado de 15 años de labor técnica

Libro de edición impresa publicado en 2005 y con edición electrónica en el año 2016.Al crearse, en el año 1985, la Estación Experimental Santa Cruz en el marco del convenio entre el INTA y la provincia de Santa Cruz surgió la necesidad de contar con un campo donde se pudieran desarrollar trabajos de investigación en ganadería, fundamentalmente ovina, y en pastizales naturales con el necesario control de diferentes variables productivas y ambientales. El gobierno provincial cedió un predio ubicado al sur de la provincia de Santa Cruz, en una zona representativa de la Estepa magallánica seca, en el extremo austral de la Patagonia. Esta publicación recopiló y organizó los datos e información dispersa resultante de más de 15 años de trabajo, y transformó esa materia prima en información accesible para técnicos y productores. Conformada por el aporte de distintos autores ofrece la información de base para describir el ambiente del Campo Experimental Potrok Aike, más las conclusiones de ensayos y experiencias llevadas a cabo en el lugar, que son perfectamente extrapolables a todo el sur provincial.EEA Santa CruzFil: Alegre, María Beatriz. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Alegre, María Beatriz. Consejo Agrario Provincial- Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Alegre, María Beatriz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Anglesio, Francisco. Secretaría de Medio Ambiente. Provincia de Santa Cruz. Santa Cruz; Argentina.Fil: Baetti, Carlos. Consejo Agrario Provincial- Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Baetti, Carlos. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Bahamonde, Héctor Alejandro. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Bahamonde, Héctor Alejandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Barría, Julio. Consejo Agrario Provincial- Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Battini, Alberto. Consejo Agrario Provincial- Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Baumann, Osvaldo. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Borrelli, Pablo. Consultor privado. Buenos Aires; Argentina.Fil: Camejo, Ana María. Consultor privado. Trelew; Argentina.Fil: Castillo, Miguel. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Cibils, Andrés. New México State University. Department of Animal and Range Sciences; Estados UnidosFil: Ciurca, Lorena. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Clifton, Guillermo Raimundo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Clifton, Guillermo Raimundo. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Culun, Victor Pascual. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Escalada, Julián. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Ferrante, Daniela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Ferrante, Daniela. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Gismondi, Daniel. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: González, Liliana. Consejo Agrario Provincial- Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Grima, Daniel. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Humano, Gervasio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Iacomini, Mónica. Secretaría de la Producción. Provincia de Santa Cruz. Santa Cruz; Argentina.Fil: Iglesias, Roberto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Chubut; Argentina.Fil: Kofalt, Bustamante Rosa. Consejo Agrario Provincial- Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Kofalt, Bustamante Rosa. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Kofalt, Bustamante Rosa. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Lamoureux, Mabel Noemi. Consejo Agrario Provincial- Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Lamoureux, Mabel Noemi. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Larrosa, José. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Manero, Amanda. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Manero, Amanda. Consejo Agrario Provincial- Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Marcolín, Arrigo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche; Argentina.Fil: Mascó, Mercedes. Consejo Agrario Provincial- Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Mascó, Mercedes. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Mascó, Mercedes. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Migliora, Horacio. Consejo Agrario Provincial- Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Milicevic, Francisco. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Montes, Leopoldo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Centro Regional Patagonia Sur; Argentina.Fil: Oliva, Gabriel Esteban. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Oliva, Gabriel Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Osses, Julio Angel. Consejo Agrario Provincial- Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Peinetti, Raúl. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Agronomía; Argentina.Fil: Rial, Pablo Eduardo. Ministerio de Economía y Obras Públicas. Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Rial, Pablo Eduardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Romero, Rubén. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Rosales, Valeria. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Salazar, Daniel. LU85 TV Canal 9. Auxiliar en Control de Erosión de Suelos. Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Tapia, Hector Horacio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Chubut; Argentina.Fil: Torra, Francisco. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Zerpa, Débora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina

Modelo de dependencia espacial aplicado al análisis de la distribución del consumo de alcohol en el campus CU, UNAM

El objetivo de este trabajo es analizar la distribu- ción del consumo de alcohol dentro del campus de Ciudad Universitaria (CU) de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), en un periodo de cuatro años, a través del estudio de sus relaciones espaciales. Tomando como base a la Primera Ley de Tobler que explica que: “todo está relacionado con todo lo demás, pero las cosas cercanas están más relacionadas que lo lejano”, se puede decir que la distribución del consumo de alcohol que se extiende dentro de CU se encuentra determinada por la dependencia espacial de las áreas de consumo, y de las rela- ciones espaciales que éstas presentan con su entorno. Para lograr este objetivo se emplearon conceptos de Geografía del Crimen, Dependencia y Análisis Espacial, así como del Modelado, que a través de los sistemas de información geográfica (SIG) proporcionan una herramienta que ayuda a tener un mejor entendimiento del espacio para luego inte- grar una solución al problema de estudio. Los resultados de la aplicación del modelo permitieron determinar las posibles áreas de consumo dentro de la zona en estudio, datos que son importantes para la implementación de mejores planes de vigilancia dentro del campus

SPATIAL PATTERNS OF ACCESS TO RETAIL FOOD OUTLETS IN MEXICO CITY

This paper presents a spatial and quantitative approach to identify patterns of access to food retail and its association with urban marginalization in Mexico City. The spatial distribution of food establishments was identified using the moving windows method, in a scale of analysis of 100 m2, to delimitate areas with differentiated access to healthy and unhealthy outlets. This method revealed the spatial patterns of access to retail food outlets that are manifested with large areas of downtown, north, and east of the city exposed to an unhealthy retail food environment, while the peripheral areas of the south and southeast are under the influence of food deserts. It was revealed that 21.9% of the urban territory of the city is a healthy food environment and is distributed in the south and west of the city. It was also found that the population with the highest levels of marginalization and with medium levels are those who are exposed to unhealthy retail food environments. Chi-square test and a bivariate regression were used to determine associations between marginalization levels of the population, types of retail food environments, schooling and population density. The results indicate an association between high levels of marginalization and limited or limited access to healthy food environments, as well as a negative relationship between low levels of schooling and the density of unhealthy foods in the territory. Keywords: Food access; retail food environment; food spatial disparities

ICAO Aeronautical chart production: aerodrome obstruction charts from small–format aerial digital imagery

Aeronautical charts and aerodrome obstruction charts, provide information about obstacles around the airport, so pilots and air traffic controllers can comply with the procedures and limitations of its utilization. Safety in aviation demands updated and precise aeronautical charts production, adopting the standards of the International Civil Aviation Organization (ICAO). In this paper the methodology employed to generate obstruction charts for five airports in Mexico, using aerial digital imagery obtained with small–format cameras, is described. Through two aerial surveys on each airport, from 10 000 and 5 000 feet above ground level, two orthomosaics were generated covering the airport influence area, the runway, and the obstacle limitation surfaces: approach/Take–off climb, transitional, inner horizontal, and conical. Using stereopair photointerpretation most of the obstacles were identified, and by means of the orthomosaics; aerodrome charts, and aerodrome obstruction charts types A, B and C, were generated. Using satellite geodetic receivers, 18 points were surveyed on each runway in order to obtain its dimensions, and to establish ground control points for mosaics generation. Throughout detailed field work, height and location of the obstacles were verified, and finally, after several reviewing processes by aeronautical authorities, generation of ICAO charts was concluded when all airport maps were integrated in a Geographical Information System

Elaboración de cartas aeronáuticas OACI: planos de obstáculos de aeródromo, a partir de imágenes aéreas digitales de pequeño formato

Las cartas aeronáuticas y los planos de obstáculos de aeródromo proporcionan información sobre las obstrucciones alrededor del aeropuerto, para que el controlador aéreo y los pilotos cumplan con los procedimientos y limitaciones de su utilización. La seguridad en aviación exige la producción de cartas aeronáuticas actualizadas y precisas, adoptando los estándares de la Organización de Aviación Civil Internacional (OACI). En este artículo se describe la metodología utilizada para generar los planos de obstáculos de cinco aeródromos en México, a partir de imágenes aéreas digitales, obtenidas con cámaras de formato pequeño. A través de dos levantamientos aéreos en cada aeropuerto, a 10 000 y 5 000 pies de altura sobre el nivel del terreno, se generaron dos ortomosaicos cubriendo la zona de influencia de la terminal aérea, el aeródromo y las superficies de aproximación, de ascenso en el despegue, de transición, horizontal interna y cónica. A través de la fotointerpretación de estéreopares se identificó la mayoría de los obstáculos, y con los ortomosaicos se generaron los planos de aeródromo y de obstáculos de aeródromo tipos A, B y C. Mediante receptores satelitales geodésicos se obtuvieron 18 puntos en cada pista, para obtener sus dimensiones y establecer puntos de control terrestre para la formación de los ortomosaicos. A través de detallado trabajo de campo se comprobó la localización y altura de los obstáculos y, finalmente, después de varios procedimientos de revisión por las autoridades aeronáuticas, se concluyó la generación de las cartas OACI al integrar todos los mapas de los aeropuertos, en un sistema de información geográfica (SIG)

Territorial Strategy of Medical Units for Addressing the First Wave of the COVID-19 Pandemic in the Metropolitan Area of Mexico City: Analysis of Mobility, Accessibility and Marginalization

Background. The COVID-19 pandemic has caused an exponential increase in the demand for medical care worldwide. In Mexico, the COVID Medical Units (CMUs) conversion strategy was implemented. Objective. To evaluate the CMU coverage strategy in the Mexico City Metropolitan Area (MCMA) by territory. Materials. The CMU directory was used, as were COVID-19 infection and mobility statistics and Mexican 2020 census information at the urban geographic area scale. The degree of urban marginalization by geographic area was also considered. Method. Using descriptive statistics and the calculation of a CMU accessibility index, population aggregates were counted based on coverage radii. In addition, two regression models are proposed to explain (1) the territorial and temporal trend of COVID-19 infections in the MCMA and (2) the mobility of the COVID-infected population visiting medical units. Results. The findings of the evaluation of the CMU strategy were (1) in the MCMA, COVID-19 followed a pattern of contagion from the urban center to the periphery; (2) given the growth in the number of cases and the overload of medical units, the population traveled greater distances to seek medical care; (3) after the CMU strategy was evaluated at the territory level, it was found that 9 out of 10 inhabitants had a CMU located approximately 7 km away; and (4) at the metropolitan level, the lowest level of accessibility to the CMU was recorded for the population with the highest levels of marginalization, i.e., those residing in the urban periphery

Tiempos para pensar : investigación social y humanística hoy en Venezuela. Tomo I

En nuestros tiempos, hacer investigación en Ciencias Sociales y Humanidades e intentar aportar pensamiento crítico es un hacer personal y también una tarea colectiva que se gesta en el intercambio y en el encuentro, en el debate y en la puesta en común de visiones, análisis, puntos de partida y espacios que se recorren. Hay desafíos del nuevo tiempo que son desafíos de las sociedades, e interpelan a la producción de conocimiento social y humano, le proponen preguntas y encomiendas, exigen que responda a sus demandas éticas y epistémicas desde el Sur, piden que se construyan saberes alternativos, decoloniales, que expliquen, acompañen y prefiguren la emancipación. Este libro, que cuenta con dos tomos, encara este desafío con rigurosidad y espíritu crítico

Global variation in postoperative mortality and complications after cancer surgery: a multicentre, prospective cohort study in 82 countries

© 2021 The Author(s). Published by Elsevier Ltd. This is an Open Access article under the CC BY-NC-ND 4.0 licenseBackground: 80% of individuals with cancer will require a surgical procedure, yet little comparative data exist on early outcomes in low-income and middle-income countries (LMICs). We compared postoperative outcomes in breast, colorectal, and gastric cancer surgery in hospitals worldwide, focusing on the effect of disease stage and complications on postoperative mortality. Methods: This was a multicentre, international prospective cohort study of consecutive adult patients undergoing surgery for primary breast, colorectal, or gastric cancer requiring a skin incision done under general or neuraxial anaesthesia. The primary outcome was death or major complication within 30 days of surgery. Multilevel logistic regression determined relationships within three-level nested models of patients within hospitals and countries. Hospital-level infrastructure effects were explored with three-way mediation analyses. This study was registered with ClinicalTrials.gov, NCT03471494. Findings: Between April 1, 2018, and Jan 31, 2019, we enrolled 15 958 patients from 428 hospitals in 82 countries (high income 9106 patients, 31 countries; upper-middle income 2721 patients, 23 countries; or lower-middle income 4131 patients, 28 countries). Patients in LMICs presented with more advanced disease compared with patients in high-income countries. 30-day mortality was higher for gastric cancer in low-income or lower-middle-income countries (adjusted odds ratio 3·72, 95% CI 1·70–8·16) and for colorectal cancer in low-income or lower-middle-income countries (4·59, 2·39–8·80) and upper-middle-income countries (2·06, 1·11–3·83). No difference in 30-day mortality was seen in breast cancer. The proportion of patients who died after a major complication was greatest in low-income or lower-middle-income countries (6·15, 3·26–11·59) and upper-middle-income countries (3·89, 2·08–7·29). Postoperative death after complications was partly explained by patient factors (60%) and partly by hospital or country (40%). The absence of consistently available postoperative care facilities was associated with seven to 10 more deaths per 100 major complications in LMICs. Cancer stage alone explained little of the early variation in mortality or postoperative complications. Interpretation: Higher levels of mortality after cancer surgery in LMICs was not fully explained by later presentation of disease. The capacity to rescue patients from surgical complications is a tangible opportunity for meaningful intervention. Early death after cancer surgery might be reduced by policies focusing on strengthening perioperative care systems to detect and intervene in common complications. Funding: National Institute for Health Research Global Health Research Unit