Aprovechamiento y respuesta productiva de ovinos en una pastura de Agropiros en la Patagonia Austral

En el sur de Santa Cruz se desarrolló un trabajo con el objetivo de evaluar la eficiencia del aprovechamiento y la respuesta productiva de corderos/as y ovejas de cría con dos niveles contrastantes de carga animal en una pastura mezcla de agropiros introducidos de Canadá desde el 10/Ene-28/Dic al 14-21/Feb de las temporadas 2016-2017 y 2017-2018, respectivamente. En tres sectores de la pastura se realizaron mediciones de plantas logradas por m2 y cobertura aérea vegetal, y en las fechas inicial y final del uso se determinó la altura de plantas (AP), la biomasa aérea (agropiros + inter-coironal) por sector y total ajustada disponible y las fracciones vivo y muerto del material cosechado. Al final del pastoreo, se calculó la eficiencia de utilización mediante fórmula. El trabajo incluyó registros de lluvias y temperaturas. En ambas categorías ovinas, se registró el peso vivo (PV) inicial y final (I y F), ganancia de PV total (GPVT) y diaria (GPVD) y se establecieron rangos de PVI y PVF. En las ovejas se midió la condición corporal (CC) I y F. El análisis estadístico relacionó la biomasa aérea disponible (BADisp) I y F de los agropiros por sector con la AP mediante correlaciones. Al final del pastoreo la AP y la BADisp disminuyeron conforme el forraje cosechado en cada sector de la pastura. En general, la eficiencia de utilización fue superior en el sector más productivo. Hubo una respuesta contrastante en el desempeño productivo de los corderos/as en función de la carga animal impuesta en ambas temporadas. Se concluye la necesidad de lograr un mejor ajuste de éste último parámetro que evite una excesiva defoliación de plantas, pero a su vez permita un mayor aprovechamiento de este recurso forrajero con ganado ovino.EEA Santa CruzFil: Utrilla, Víctor Ricardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz. Grupo Producción Agropecuaria; Argentina.Fil: Clifton, Guillermo Raimundo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz. Grupo Producción Agropecuaria; Argentina.Fil: Barría, Daniel Osvaldo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz. Campo Experimental Potrok Aike; Argentina.Fil: Vargas, Paola Patricia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz. Grupo Producción Agropecuaria; Argentina.Fil: Andrade, Miguel Alberto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz. Grupo Producción Agropecuaria; Argentina.Fil: Gallardo, Rodrigo Martin. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz. Grupo Producción Agropecuaria; Argentina.Fil: Nuñez, Mario Del Corazón de Jesus. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz. Campo Experimental Potrok Aike; Argentina

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

Alimentación estratégica de ovejas en invierno

Un número importante de establecimientos ubicados en el sur de la patagonia presentan un alto riesgo invernal. El objetivo del presente trabajo fue determinar el efecto de la alimentación de ovejas confinadas en invierno por emergencias climáticas; con heno de baja calidad sobre el peso corporal, el peso dek vellon sucio y el número de corderos logrados a la señalada.EEA Santa CruzFil: 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: Larrosa, Eusebio José. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Barria, Daniel Osvaldo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Culun, Victor Pascual. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina

Development of the CMS detector for the CERN LHC Run 3

International audienceSince the initial data taking of the CERN LHC, the CMS experiment has undergone substantial upgrades and improvements. This paper discusses the CMS detector as it is configured for the third data-taking period of the CERN LHC, Run 3, which started in 2022. The entire silicon pixel tracking detector was replaced. A new powering system for the superconducting solenoid was installed. The electronics of the hadron calorimeter was upgraded. All the muon electronic systems were upgraded, and new muon detector stations were added, including a gas electron multiplier detector. The precision proton spectrometer was upgraded. The dedicated luminosity detectors and the beam loss monitor were refurbished. Substantial improvements to the trigger, data acquisition, software, and computing systems were also implemented, including a new hybrid CPU/GPU farm for the high-level trigger

Development of the CMS detector for the CERN LHC Run 3

International audienceSince the initial data taking of the CERN LHC, the CMS experiment has undergone substantial upgrades and improvements. This paper discusses the CMS detector as it is configured for the third data-taking period of the CERN LHC, Run 3, which started in 2022. The entire silicon pixel tracking detector was replaced. A new powering system for the superconducting solenoid was installed. The electronics of the hadron calorimeter was upgraded. All the muon electronic systems were upgraded, and new muon detector stations were added, including a gas electron multiplier detector. The precision proton spectrometer was upgraded. The dedicated luminosity detectors and the beam loss monitor were refurbished. Substantial improvements to the trigger, data acquisition, software, and computing systems were also implemented, including a new hybrid CPU/GPU farm for the high-level trigger

Development of the CMS detector for the CERN LHC Run 3

International audienceSince the initial data taking of the CERN LHC, the CMS experiment has undergone substantial upgrades and improvements. This paper discusses the CMS detector as it is configured for the third data-taking period of the CERN LHC, Run 3, which started in 2022. The entire silicon pixel tracking detector was replaced. A new powering system for the superconducting solenoid was installed. The electronics of the hadron calorimeter was upgraded. All the muon electronic systems were upgraded, and new muon detector stations were added, including a gas electron multiplier detector. The precision proton spectrometer was upgraded. The dedicated luminosity detectors and the beam loss monitor were refurbished. Substantial improvements to the trigger, data acquisition, software, and computing systems were also implemented, including a new hybrid CPU/GPU farm for the high-level trigger

Development of the CMS detector for the CERN LHC Run 3

Since the initial data taking of the CERN LHC, the CMS experiment has undergone substantial upgrades and improvements. This paper discusses the CMS detector as it is configured for the third data-taking period of the CERN LHC, Run 3, which started in 2022. The entire silicon pixel tracking detector was replaced. A new powering system for the superconducting solenoid was installed. The electronics of the hadron calorimeter was upgraded. All the muon electronic systems were upgraded, and new muon detector stations were added, including a gas electron multiplier detector. The precision proton spectrometer was upgraded. The dedicated luminosity detectors and the beam loss monitor were refurbished. Substantial improvements to the trigger, data acquisition, software, and computing systems were also implemented, including a new hybrid CPU/GPU farm for the high-level trigger.Since the initial data taking of the CERN LHC, the CMS experiment has undergone substantial upgrades and improvements. This paper discusses the CMS detector as it is configured for the third data-taking period of the CERN LHC, Run 3, which started in 2022. The entire silicon pixel tracking detector was replaced. A new powering system for the superconducting solenoid was installed. The electronics of the hadron calorimeter was upgraded. All the muon electronic systems were upgraded, and new muon detector stations were added, including a gas electron multiplier detector. The precision proton spectrometer was upgraded. The dedicated luminosity detectors and the beam loss monitor were refurbished. Substantial improvements to the trigger, data acquisition, software, and computing systems were also implemented, including a new hybrid CPU/GPU farm for the high-level trigger

Measurement of the double-differential inclusive jet cross section in proton-proton collisions at s\sqrt{s} = 5.02 TeV

International audienceThe inclusive jet cross section is measured as a function of jet transverse momentum $p_\mathrm{T}$ and rapidity $y$. The measurement is performed using proton-proton collision data at $\sqrt{s}$ = 5.02 TeV, recorded by the CMS experiment at the LHC, corresponding to an integrated luminosity of 27.4 pb$^{-1}$. The jets are reconstructed with the anti-$k_\mathrm{T}$ algorithm using a distance parameter of $R$ = 0.4, within the rapidity interval $\lvert y\rvert$$\lt$ 2, and across the kinematic range 0.06 $\lt$$p_\mathrm{T}$$\lt$ 1 TeV. The jet cross section is unfolded from detector to particle level using the determined jet response and resolution. The results are compared to predictions of perturbative quantum chromodynamics, calculated at both next-to-leading order and next-to-next-to-leading order. The predictions are corrected for nonperturbative effects, and presented for a variety of parton distribution functions and choices of the renormalization/factorization scales and the strong coupling $\alpha_\mathrm{S}$

Development of the CMS detector for the CERN LHC Run 3

International audienceSince the initial data taking of the CERN LHC, the CMS experiment has undergone substantial upgrades and improvements. This paper discusses the CMS detector as it is configured for the third data-taking period of the CERN LHC, Run 3, which started in 2022. The entire silicon pixel tracking detector was replaced. A new powering system for the superconducting solenoid was installed. The electronics of the hadron calorimeter was upgraded. All the muon electronic systems were upgraded, and new muon detector stations were added, including a gas electron multiplier detector. The precision proton spectrometer was upgraded. The dedicated luminosity detectors and the beam loss monitor were refurbished. Substantial improvements to the trigger, data acquisition, software, and computing systems were also implemented, including a new hybrid CPU/GPU farm for the high-level trigger

Measurement of the double-differential inclusive jet cross section in proton-proton collisions at s= \sqrt{s} = 5.02 TeV

The inclusive jet cross section is measured as a function of jet transverse momentum $p_{\mathrm{T}}$ and rapidity $y$. The measurement is performed using proton-proton collision data at $\sqrt{s} =$ 5.02 TeV, recorded by the CMS experiment at the LHC, corresponding to an integrated luminosity of 27.4$\,\text{pb}^{-1}$. The jets are reconstructed with the anti-$k_{\mathrm{T}}$ algorithm using a distance parameter of $R=$ 0.4, within the rapidity interval $|y| <$ 2, and across the kinematic range 0.06 $< p_{\mathrm{T}} <$ 1 TeV. The jet cross section is unfolded from detector to particle level using the determined jet response and resolution. The results are compared to predictions of perturbative quantum chromodynamics, calculated at both next-to-leading order and next-to-next-to-leading order. The predictions are corrected for nonperturbative effects, and presented for a variety of parton distribution functions and choices of the renormalization/factorization scales and the strong coupling $\alpha_\mathrm{S}$.The inclusive jet cross section is measured as a function of jet transverse momentum $p_\mathrm{T}$ and rapidity $y$. The measurement is performed using proton-proton collision data at $\sqrt{s}$ = 5.02 TeV, recorded by the CMS experiment at the LHC, corresponding to an integrated luminosity of 27.4 pb$^{-1}$. The jets are reconstructed with the anti-$k_\mathrm{T}$ algorithm using a distance parameter of $R$ = 0.4, within the rapidity interval $\lvert y\rvert$$\lt$ 2, and across the kinematic range 0.06 $\lt$$p_\mathrm{T}$$\lt$ 1 TeV. The jet cross section is unfolded from detector to particle level using the determined jet response and resolution. The results are compared to predictions of perturbative quantum chromodynamics, calculated at both next-to-leading order and next-to-next-to-leading order. The predictions are corrected for nonperturbative effects, and presented for a variety of parton distribution functions and choices of the renormalization/factorization scales and the strong coupling $\alpha_\mathrm{S}$