Análisis comparativo de software ILWIS E IDRISI para riesgo de incendios forestales en Estación El Picazo

127 p.El objetivo principal de este estudio es analizar comparativamente los software ILWIS e IDRISI con técnicas de evaluación multicriterio (EMC) para riesgo de incendios forestales. La zona de estudio comprendió el Centro Experimental, predio el Picazo de la Universidad de Talca, ubicado en la comuna de San Clemente, en la Región del Maule. ILWIS (Integrated Land and Water Information System) es uno de los software de entrenamiento más completo, utilizado a nivel personal e institucional. Características importantes posee el software ILWIS, conocido por su funcionalidad analítica ráster y vectorial, en conjunto a su facilidad de uso, con presencia en estudios de evaluación de tierras, ordenamiento territorial, riesgos naturales, manejo ambiental, entre otras. A partir del año 2007 es posible descargarlo como un software libre disponible en la web. IDRISI por su parte es la industria líder y mayor difundida en el mercado con funcionalidad analítica ráster, usado por una amplia variedad de instituciones educacionales, gubernamentales, de investigación y manejo de recursos, cubre ampliamente los requerimientos para SIG y sensores remotos, incluyendo utilidades para el monitoreo ambiental, manejo de recursos naturales, modelos de simulación, características de estadísticas, entre otras. La definición de los criterios mediante EMC, está basada en las condiciones vegetacionales, topográficas del terreno, antrópicas y actividad forestal, de esta forma permitió la elaboración de una base de datos del área de estudio, conformada por: variables vegetacionales, pendiente, orientación y altitud del terreno, proximidad a zonas de camping, caminos, sitios poblados y actividad forestal. El método de EMC aplicado fue el de Jerarquías Analíticas (MAJ) de Saaty, permitiendo evaluar las variables descritas, mediante la consulta a un panel de expertos relacionados con las temáticas de Sistemas de Información Geográfica, Técnicas de Evaluación Multicriterio e Incendios Forestales. Como metodología de trabajo para el análisis comparativo se desarrollaron 3 puntos importantes: operatividad, resultados, implementación y mantención.Los resultados obtenidos para la operatividad de ambos software fue de un total de 22 funciones empleadas en el software ILWIS, corresponden a SMCE (EMC), mientras el software IDRISI se utilizaron 24 funciones, correspondiente a 7 MCE (EMC). Estas cifras demuestran la complejidad del software IDRISI en comparación con ILWIS en la Técnica de Evaluación Multicriterio. Al comparar los resultados de asignación en los pesos (Wj) y alternativas (Wij) de ambos software, presentan un comportamiento homogéneo, de la misma forma mantienen los cánones de importancia en orden sucesivo. Estos valores son primordiales en el resultado final del estudio, conformando la base de evaluación en ambos software. ILWIS fue comparado con uno de los SIG más utilizados en el mercado (IDRISI), cuyo comportamiento fue similar en la mayoría de los puntos planteados, permitiendo a ILWIS ser un software apropiado enfatizando su menor complejidad para este tipo de estudios de EMC./ABSTRACT: The main objective of this study is comparative analysis the ILWIS and IDRISI software with multicriteria evaluation techniques (MCE) for forest fire risk. The study area comprised the Experimental Center, the Picazo of the University of Talca, located in the town of San Clemente, in the Maule Region. ILWIS (Integrated Land and Water Information System) more complete training software, used personal and institutional level. Important features have the ILWIS software, known for its analytical functionality vector and raster, together with its ease of use, is present in studies of land evaluation, land use, natural hazards, environmental management, among others. Beginning in 2007, you can download free software available on the web. Meanwhile IDRISI is the industry leader and most widespread in the market with raster analytical functionality used by a wide variety educational institutions, government, research and resource management, broadly covers the requirements for GIS and remote sensing, including utilities environmental monitoring, natural resource management, simulation modeling, statistical characteristics, among others. The definition of the criteria by MCE, is based on vegetation conditions, land topography, anthropogenic and forest activity, this allowed the development of a database of the study area, comprising: vegetation variables, slope, aspect and altitude of the terrain, proximity to camping areas, roads, populated places, and forest activity. The MCE method applied was the Analytical Hierarchy Process (AHP) of Saaty, allowing to evaluate the variables described, by consulting a panel of experts related to the themes of Geographic Information Systems, Multicriteria Evaluation Techniques and Forest Fires. As a methodology for comparative analysis were developed 3 important points: operation, results, implementation and maintenance. The results obtained for the operation of both software was a total of 22 functions used in the ILWIS software, 3 correspond to SMCE, while the IDRISI software, 24 functions were used, corresponding to 7 MCE. These figures demonstrate the complexity of IDRISI software compared with ILWIS in Multicriteria Evaluation Technique. By comparing the results of allocation weights (Wj) and alternatives (Wij) of both software, have a homogeneous behavior in the same way they maintain the standards of importance sequentially. These values are central to the outcome of the study, forming the basis of assessment in both software. ILWIS was compared with one of the most widely used GIS market (IDRISI), whose behavior was similar in most of the points raised, allowing ILWIS be appropriate software emphasizing its lower complexity for such studies of MCE

Transformaciones y retos de la educación en las artes y los diseños (tomo 1)

El presente libro contiene doce reflexiones que nos sugieren un balance para repensar la educación superior tras las experiencias pandémicas en tres dimensiones: pedagogía, didáctica general y didácticas especiales, Estas tres dimensiones ofrecen un panorama integral para repensar los problemas educativos actuales. A diferencia de otros balances que hemos visto o leído en los últimos años, el presente se compone de tres ejes que atraviesan todas las reflexiones: reorganización de ideas, consolidación de la inter y transdisciplina, y mejora efectiva de las prácticas de enseñanza-aprendizaje desde planes y programas de estudios hasta actividades entre docentes y alumnos.Coordinadoras: Alma Elisa Delgado Coellar, Juana Cecilia Angeles Cañedo & Daniela Velázquez Ruí

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.

Comparison of Different Procedural Approaches for Left Atrial Appendage Closure: Searching for Simplicity

Aim. To assess procedural and long-term efficacy and safety of two alternative methods for appendage closure, conscious sedation with standard transoesophageal echo and procedure guided by rotational angiography. Background. Demand for appendage closure is increasing, and a reasonable time-response should be given to nonvalvular atrial fibrillation patients not suitable to receive anticoagulation. General anesthesia and the need for an anesthesiologist are limiting factors to improve procedure availability; it is time to introduce simpler approaches. Methods. Single center experience in appendage closure during 9 years, using three different procedural approaches: general anesthesia with echo guidance, conscious sedation with echo guidance, and rotational angiography guidance. Conscious sedation and rotational angiography-guided procedures were performed in the absence of an anesthesiologist. Procedural characteristics and follow-up events were recorded. Results. 260 consecutive appendage closure procedures were reviewed: 155 were performed under general anesthesia (59.6%), 71 were performed with conscious sedation (27.3%), and 34 were rotational angiography guided (13.1%). Device success rate for procedures guided by rotational angiography was significantly lower than that for general anesthesia and conscious sedation (91.2% versus 100% versus 98.6%, p=0.001) because there was a greater need to recapture and change device size. However, final procedural success was high and without difference between approaches (98.8% versus 97.2% versus 100%, for general anesthesia, conscious sedation, and rotational angiography, respectively); with a median follow-up of 17 months (CI 95% 13–23 month) (637.9 patients-year), there was no difference among approaches for thromboembolic (1.3 versus 1.8 versus 1.8) and major bleeding events (3.2 versus 2.8 versus 1.8), respectively. Conclusions. Appendage closure performed, either with conscious sedation with echo guidance or rotational angiography guided, is feasible, with no difference in procedural success and follow-up events compared with general anesthesia and without the limitation of the need for an anesthesiologist on-site

Lo público. Un espacio en disputa

Rastrear los diferentes sentidos de lo público en la historia de la humanidad, es entrar en un terreno marcado por la polémica. Sus raíces y huellas son posibles de encontrar en la polis griega como en la res pública romana. Su fisonomía moderna está marcada, sin duda, por el pensamiento de Inmanuel Kant, quien de alguna manera delimitará el debate, que continuará en las reflexiones seminales de Jurgen Habermas sobre la esfera pública o en la crítica de Hannah Arendt a la distinción entre lo social y lo político. Trabajos que han dado la pauta a un conjunto amplio de reflexiones y que a su vez han generado una serie de respuestas, derivados, revisiones, comentarios y críticas al concepto de lo público, al punto que el debate ha desbordado los márgenes de la teoría política para desplegarse en variadas disciplinas, desde la sociología, el urbanismo, la geografía, la antropología, los estudios culturales y comunicacionales

Jornadas Nacionales de Robótica y Bioingeniería 2023: Libro de actas

Las Jornadas de Robótica y Bioingeniería de 2023 tienen lugar en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial de la Universidad Politécnica de IVIadrid, entre los días 14 y 16 de junio de 2023. En este evento propiciado por el Comité Español de Automática (CEA) tiene lugar la celebración conjunta de las XII Jornadas Nacionales de Robótica y el XIV Simposio CEA de Bioingeniería. Las Jornadas Nacionales de Robótica es un evento promovido por el Grupo Temático de Robótica (GTRob) de CEA para dar visibilidad y mostrar las actividades desarrolladas en el ámbito de la investigación y transferencia tecnológica en robótica. Asimismo, el propósito de Simposio de Bioingeniería, que cumple ahora su decimocuarta dicción, es el de proporcionar un espacio de encuentro entre investigadores, desabolladores, personal clínico, alumnos, industriales, profesionales en general e incluso usuarios que realicen su actividad en el ámbito de la bioingeniería. Estos eventos se han celebrado de forma conjunta en la anualidad 2023. Esto ha permitido aunar y congregar un elevado número de participantes tanto de la temática robótica como de bioingeniería (investigadores, profesores, desabolladores y profesionales en general), que ha posibilitado establecer puntos de encuentro, sinergias y colaboraciones entre ambos. El programa de las jornadas aúna comunicaciones científicas de los últimos resultados de investigación obtenidos, por los grupos a nivel español más representativos dentro de la temática de robótica y bioingeniería, así como mesas redondas y conferencias en las que se debatirán los temas de mayor interés en la actualidad. En relación con las comunicaciones científicas presentadas al evento, se ha recibido un total de 46 ponencias, lo que sin duda alguna refleja el alto interés de la comunidad científica en las Jornadas de Robótica y Bioingeniería. Estos trabajos serán expuestos y presentados a lo largo de un total de 10 sesiones, distribuidas durante los diferentes días de las Jornadas. Las temáticas de los trabajos cubren los principales retos científicos relacionados con la robótica y la bioingeniería: robótica aérea, submarina, terrestre, percepción del entorno, manipulación, robótica social, robótica médica, teleoperación, procesamiento de señales biológicos, neurorehabilitación etc. Confiamos, y estamos seguros de ello, que el desarrollo de las jornadas sea completamente productivo no solo para los participantes en las Jornadas que podrán establecer nuevos lazos y relaciones fructíferas entre los diferentes grupos, sino también aquellos investigadores que no hayan podido asistir. Este documento que integra y recoge todas las comunicaciones científicas permitirá un análisis más detallado de cada una de las mismas

Highly-parallelized simulation of a pixelated LArTPC on a GPU

The rapid development of general-purpose computing on graphics processing units (GPGPU) is allowing the implementation of highly-parallelized Monte Carlo simulation chains for particle physics experiments. This technique is particularly suitable for the simulation of a pixelated charge readout for time projection chambers, given the large number of channels that this technology employs. Here we present the first implementation of a full microphysical simulator of a liquid argon time projection chamber (LArTPC) equipped with light readout and pixelated charge readout, developed for the DUNE Near Detector. The software is implemented with an end-to-end set of GPU-optimized algorithms. The algorithms have been written in Python and translated into CUDA kernels using Numba, a just-in-time compiler for a subset of Python and NumPy instructions. The GPU implementation achieves a speed up of four orders of magnitude compared with the equivalent CPU version. The simulation of the current induced on $10^3$ pixels takes around 1 ms on the GPU, compared with approximately 10 s on the CPU. The results of the simulation are compared against data from a pixel-readout LArTPC prototype

DUNE Offline Computing Conceptual Design Report

This document describes Offline Software and Computing for the Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE) experiment, in particular, the conceptual design of the offline computing needed to accomplish its physics goals. Our emphasis in this document is the development of the computing infrastructure needed to acquire, catalog, reconstruct, simulate and analyze the data from the DUNE experiment and its prototypes. In this effort, we concentrate on developing the tools and systems thatfacilitate the development and deployment of advanced algorithms. Rather than prescribing particular algorithms, our goal is to provide resources that are flexible and accessible enough to support creative software solutions as HEP computing evolves and to provide computing that achieves the physics goals of the DUNE experiment