Distribución de humedales en la República Argentina

Los humedales, que representan aproximadamente el 7% de la superficie de la tierra (Ramsar, 2018) se encuentran entre los ecosistemas más valiosos no sólo en términos socioeconómico-productivos, sino también ambientales, dada su importancia en la provisión de servicios ecosistémicos y biodiversidad. La extensión de humedales naturales viene disminuyendo en todo el mundo y cada vez con mayor celeridad. El crecimiento poblacional previsto para las próximas décadas generará un incremento en la demanda de servicios ecosistémicos provenientes de esto socio-agroecosistemas, con lo cual el maximizar oportunidades productivas y al mismo tiempo minimizar potenciales impactos ambientales y sociales negativos, constituye el gran desafío para los tomadores de decisión. Esto requiere del análisis, aplicación y evaluación de herramientas y tecnologías que contribuyan a la gestión sostenible de los humedales. En los últimos años, el incremento de flujos de datos satelitales de libre acceso, el surgimiento de la computación en la nube y el creciente uso de algoritmos de aprendizaje automatizado han facilitado la integración y procesamiento de grandes volúmenes de datos permitiendo acortar tiempos y mejorar productos cartográficos. En Argentina son escasos los trabajos de abordaje a nivel nacional en relación a la ubicación de los humedales en el territorio nacional. El objetivo de nuestro trabajo fue, por un lado, generar un mapa actualizado de la probabilidad de ocurrencia y distribución de humedales en todo el país a partir de un análisis multitemporal de 20 años de imágenes satelitales, así como desarrollar un marco metodológico que permita establecer dicha ocurrencia en todo el territorio nacional, a través de una plataforma de fácil acceso y de fuente abierta. Para esto, se procesó 26.000 sitios de entrenamiento, 54720 imágenes satelitales de los sensores Landsat 5 y 8 y el Modelo Digital de Elevaciones de Argentina (MDE_Ar), a partir de los cuales se derivaron 43 variables predictoras, se aplicó el algoritmo Random Forest (RF) dentro del Google Earth Engine (GEE). El mapa resultante presenta una muy buena precisión en términos de análisis de campo, visual y estadístico, teniendo en cuenta la gran superficie del país (2,78 millones km2). La exactitud global de la determinación fue del 89%, mientras que la exactitud del productor y usuario (especificidad y precisión, respectivamente) para la clase humedal fue, en ambos casos, del 94%. Basándonos en el mapa final de determinación, estimamos que el 9,5% (265.200 km2) de Argentina está cubierto por humedales.Fil: Navarro, Marí­a Fabiana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Navarro, Carlos S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Reconquista. ArgentinaFil: Barrios, Raúl. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes, ArgentinaFil: Dieta, Victorio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Delta del Paraná. Agencia De Extensión Rural Delta Frontal; ArgentinaFil: Garcia Martinez, Guillermo Carlos. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Esquel; ArgentinaFil: Iturralde, Rosario. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Agencia de Extensión Rural Olavarría; Argentina.Fil: Iturralde Ortegui, María del Rosario. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Agencia de Extensión Rural Olavarría; Argentina.Fil: Kurtz, Ditmar Bernardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentina.Fil: Michard, Nicole Jacqueline. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Recursos Biológicos; ArgentinaFil: Paredes, Paula Natalia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Saucedo, Griselda Isabel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Alday, Silvina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina.Fil: Cianfagna, Francisco. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas, Departamento de Hidrología; ArgentinaFil: Curcio, Matías Hernán. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agroforestal Esquel; ArgentinaFil: Enriquez, Andrea Soledad. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche. Área Recursos Naturales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones Forestales y Agropecuarias Bariloche; ArgentinaFil: Lopez, Astor Emilio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Sáenz Peña; ArgentinaFil: Miranda, Federico Waldemar. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria El Colorado. Agencia de Extensión Rural Formosa; ArgentinaFil: Pezzola, Alejandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Umaña, Fernando. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche. Laboratorio de Teledetección; ArgentinaFil: Vidal, Claudia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Reconquista; Argentina.Fil: Winschel, Cristina Ines. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Gavier Pizarro, Gregorio Ignacio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Recursos Biológicos; ArgentinaFil: Calamari, Noelia Cecilia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; Argentin

4to. Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad. Memoria académica

Este volumen acoge la memoria académica de la Cuarta edición del Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad, CITIS 2017, desarrollado entre el 29 de noviembre y el 1 de diciembre de 2017 y organizado por la Universidad Politécnica Salesiana (UPS) en su sede de Guayaquil. El Congreso ofreció un espacio para la presentación, difusión e intercambio de importantes investigaciones nacionales e internacionales ante la comunidad universitaria que se dio cita en el encuentro. El uso de herramientas tecnológicas para la gestión de los trabajos de investigación como la plataforma Open Conference Systems y la web de presentación del Congreso http://citis.blog.ups.edu.ec/, hicieron de CITIS 2017 un verdadero referente entre los congresos que se desarrollaron en el país. La preocupación de nuestra Universidad, de presentar espacios que ayuden a generar nuevos y mejores cambios en la dimensión humana y social de nuestro entorno, hace que se persiga en cada edición del evento la presentación de trabajos con calidad creciente en cuanto a su producción científica. Quienes estuvimos al frente de la organización, dejamos plasmado en estas memorias académicas el intenso y prolífico trabajo de los días de realización del Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad al alcance de todos y todas

Contribuciones metodológicas para valorar la multifuncionalidad de la agricultura campesina en la Meseta Purépecha

En este artículo se ofrece un análisis de la multifuncionalidad de la agricultura (MFA) campesina en la Meseta Purépecha de Michoacán (México), con el objetivo de identificar algunos de sus componentes y contribuir al desarrollo de una metodología adecuada para su valoración. Entre las innovaciones metodológicas propuestas destacan los métodos desarrollados para: 1) estimar oferta de bienes sin mercados a partir de esquemas de valoración contingente; 2) aproximarse a evaluar la calidad de vida, y 3) medir la diversificación del riesgo en el ingreso de hogares rurales

Evolution over Time of Ventilatory Management and Outcome of Patients with Neurologic Disease∗

OBJECTIVES: To describe the changes in ventilator management over time in patients with neurologic disease at ICU admission and to estimate factors associated with 28-day hospital mortality. DESIGN: Secondary analysis of three prospective, observational, multicenter studies. SETTING: Cohort studies conducted in 2004, 2010, and 2016. PATIENTS: Adult patients who received mechanical ventilation for more than 12 hours. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Among the 20,929 patients enrolled, we included 4,152 (20%) mechanically ventilated patients due to different neurologic diseases. Hemorrhagic stroke and brain trauma were the most common pathologies associated with the need for mechanical ventilation. Although volume-cycled ventilation remained the preferred ventilation mode, there was a significant (p < 0.001) increment in the use of pressure support ventilation. The proportion of patients receiving a protective lung ventilation strategy was increased over time: 47% in 2004, 63% in 2010, and 65% in 2016 (p < 0.001), as well as the duration of protective ventilation strategies: 406 days per 1,000 mechanical ventilation days in 2004, 523 days per 1,000 mechanical ventilation days in 2010, and 585 days per 1,000 mechanical ventilation days in 2016 (p < 0.001). There were no differences in the length of stay in the ICU, mortality in the ICU, and mortality in hospital from 2004 to 2016. Independent risk factors for 28-day mortality were age greater than 75 years, Simplified Acute Physiology Score II greater than 50, the occurrence of organ dysfunction within first 48 hours after brain injury, and specific neurologic diseases such as hemorrhagic stroke, ischemic stroke, and brain trauma. CONCLUSIONS: More lung-protective ventilatory strategies have been implemented over years in neurologic patients with no effect on pulmonary complications or on survival. We found several prognostic factors on mortality such as advanced age, the severity of the disease, organ dysfunctions, and the etiology of neurologic disease