Monitoreo de calidad de agua y predicción de coliformes fecales en playas de Montevideo mediante algoritmos de aprendizaje automático

En este trabajo se construyeron modelos de predicción de coliformes fecales (CF) para su aplicación a la gestión de calidad de agua en playas recreativas. Se análizó la base de datos histórica del monitoreo de CF en playas realizado por el Laboratorio de Calidad Ambiental de la Intendencia de Montevideo (IM), y se generaron modelos basados en inteligencia artificial (IA) para predecir excesos (CF >2.000). Los datos abarcan 10 años de monitoreo en 21 playas de la capital (N=19359, noviembre 2009 a setiembre 2019) y presentan un amplio rango de salinidad y turbidez, con marcadas diferencias entre playas. Los CF presentaron una distribución asimétrica (min=4, mediana=250, media=1.047 y máx=1.280.000) con excesos a la normativa en todas las playas. Las variables registradas in situ, meteorológicas y oceanográficas fueron utilizadas para entrenar modelos de IA. El mejor modelo fue un bosque aleatorio estratificado con un porcentaje de acierto para los excesos de 86%. La predicción de excesos mejoró un 60% respecto al criterio actual de cierre de playas las 24 hs posteriores a precipitaciones. La generación de datos de calidad por parte de la IM junto con estrategias de modelización inteligente resultan en un insumo relevante para la gestión de playas recreativas

Identifying Invaders: The Case of Ceratium furcoides (Gonyaulacales, Dinophyceae) in South America

Ceratium furcoides is an invasive freshwater dinoflagellate that in the last three decades has expanded its geographic distribution in South America, being recently found in Paraná River floodplain (Argentina). Despite growing concern about the presence and impacts of this invader, information regarding genetic diversity in the Southern Hemisphere is missing. This work constitutes the first phylogenetic characterization of Ceratium populations of South America, particularly, from the Paraná system. After taxonomic identification as C. furcoides based on morphological traits, two sequencing-based approaches were applied using the ribosomal 18S gene: Sanger sequencing to isolated individuals and high-throughput amplicon sequencing (HTS) to environmental DNA. The sequence of C. furcoides obtained shared 100% identity to Asian sequences, and formed a highly supported clade in the constructed reference phylogenetic tree. HTS helped to recover low-frequency genetic variants suggesting the presence of different population of C. furcoides, and to alert potential invasion in its early stages.Fil: Accattatis, Victoria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto Nacional de Limnología. Universidad Nacional del Litoral. Instituto Nacional de Limnología; ArgentinaFil: Piccini, Claudia. Instituto de Investigaciones Biológicas "Clemente Estable"; UruguayFil: Huber, Maria Paula. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto Nacional de Limnología. Universidad Nacional del Litoral. Instituto Nacional de Limnología; ArgentinaFil: Metz, Sebastián Darío. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones Biotecnológicas. Instituto de Investigaciones Biotecnológicas "Dr. Raúl Alfonsín" (sede Chascomús). Universidad Nacional de San Martín. Instituto de Investigaciones Biotecnológicas. Instituto de Investigaciones Biotecnológicas "Dr. Raúl Alfonsín" (sede Chascomús); ArgentinaFil: Rueda, Eva Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Humanidades y Ciencias; ArgentinaFil: Devercelli, Melina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto Nacional de Limnología. Universidad Nacional del Litoral. Instituto Nacional de Limnología; Argentin

Previsão da qualidade da água usando algoritmos de inteligência artificial em praias recreativas de Montevidéu-Uruguai

We constructed artificial intelligence (AI) models to predict faecal water quality (CF) to aid management in recreational beaches. Historical data base generated by the Laboratorio de Calidad Ambiental de la Intendencia de Montevideo (IM) was analized and AI models wwere constructed to predict CF excess (CF >2.000). Ten years of monitoring 21 recreational beaches (N=19359, november 2009 to september 2019) presented a wide range of salinity and turbidity variability among beaches. CF showed an asymetric distribution (min=4, median=250, average=1.047 and máx=1.280.000) with values exceeding the threshold in all beaches. In situ registered, meteorological and oceanographic variables were used to train AI models. A stratified random forest showed the best performance in the evaluated metrics with an overall accuracy of 86% and 60% of improvement in true positive rates with respect to baseline. High quality data generated by govermental institution together with modeling strategies provided a relevant framework to aid in beach and public health management.En este trabajo se construyeron modelos de predicción de coliformes fecales (CF) para su aplicación a la gestión de calidad de agua en playas recreativas. Se análizó la base de datos histórica del monitoreo de CF en playas realizado por el Laboratorio de Calidad Ambiental de la Intendencia de Montevideo (IM), y se generaron modelos basados en inteligencia artificial (IA) para predecir excesos (CF >2.000). Los datos abarcan 10 años de monitoreo en 21 playas de la capital (N=19359, noviembre 2009 a setiembre 2019) y presentan un amplio rango de salinidad y turbidez, con marcadas diferencias entre playas. Los CF presentaron una distribución asimétrica (min=4, mediana=250, media=1.047 y máx=1.280.000) con excesos a la normativa en todas las playas. Las variables registradas in situ, meteorológicas y oceanográficas fueron utilizadas para entrenar modelos de IA. El mejor modelo fue un bosque aleatorio estratificado con un porcentaje de acierto para los excesos de 86%. La predicción de excesos mejoró un 60% respecto al criterio actual de cierre de playas las 24 hs posteriores a precipitaciones. La generación de datos de calidad por parte de la IM junto con estrategias de modelización inteligente resultan en un insumo relevante para la gestión de playas recreativas.Construímos modelos de inteligência artificial (IA) para prever a qualidade da água para auxiliar o gerenciamento em praias recreativas. A base de dados históricos gerada pelo Laboratório de Qualidade Ambiental da Intendência de Montevidéu (IM) foi analisada e modelos de IA foram construídos para prever o excesso de coliformes fecais (CF> 2.000). Dez anos de monitoramento de 21 praias de lazer (N = 19359, novembro de 2009 a setembro de 2019) apresentaram uma ampla gama de variabilidade de salinidade e turbidez entre as praias. O CF mostrou uma distribuição assimétrica (min = 4, mediana = 250, média = 1,047 e máx = 1.280.000) com valores acima do limiar em todas as praias. Registradas in situ, variáveis ​​meteorológicas e oceanográficas foram usadas para treinar modelos de IA. Uma floresta aleatória estratificada mostrou o melhor desempenho nas métricas avaliadas, com uma precisão geral de 86% e 60% de melhoria nas taxas positivas verdadeiras em relação à linha de base. Dados de alta qualidade gerados por instituições governamentais, juntamente com estratégias de modelagem, forneceram uma estrutura relevante para auxiliar na gestão de praias e saúde pública

A&P Investigaciones Aprender haciendo/ Investigar las prácticas

En el 2018 celebramos los 10 años de ARQUITECTURA INVESTIGA, las históricas jornadas que se desarrollan en la Facultad de Arquitectura, Planeamiento y Diseño de la UNR desde 2008 Durante una década, las Jornadas ARQUITECTURA INVESTIGA han ofrecido a sus docentes investigadores un espacio de reflexión sobre los avances de los distintos Programas y Proyectos de Investigación desarrollados en la FAPyD. Las tres últimas ediciones se promovieron determinadas temáticas y contaron con el desarrollo paralelo de eventos específicos: Primer Encuentro de Institutos, Centros y Grupos de Investigación de la FAPYD (2015), Foro de Habitat y Vivienda (2016) y Jornada Habitar ecosistemas en riesgo (2017). En la décima edición, se propuso impulsar una de las líneas de investigación establecidas como prioritarias en la FAPyD y en la UNR: “Práctica proyectual y su vinculación a demandas sociales” (CD 432/16), poniendo especial énfasis en una perspectiva pedagógica: aquella que recoge las experiencias realizadas y estrategias didácticas que involucran el “aprender haciendo”, “ investigar las prácticas”. Esto es, situarse en el lado de la cultura material, entender el proceso de producción de la arquitectura, no exclusivamente desde las búsquedas personales y experiencias de laboratorio, sino como una práctica, “donde las habilidades, destrezas y conocimientos del ser humano se ponen en juego y que (en tanto interactúan con otras personas) generan cohesión en aquel espacio y en aquella sociedad” R. Sennett, El Artesano. 2009.Facultad de Arquitectura, Planeamiento y Diseño UN

‘Real-world’ observational studies in arrhythmia research: data sources, methodology, and interpretation. A position document from European Heart Rhythm Association (EHRA), endorsed by Heart Rhythm Society (HRS), Asia-Pacific HRS (APHRS), and Latin America HRS (LAHRS)

International audienceAbstract The field of observational studies or “real world studies” is in rapid development with many new techniques introduced and increased understanding of traditional methods. For this reason the current paper provides an overview of current methods with focus on new techniques. Some highlights can be emphasized: We provide an overview of sources of data for observational studies. There is an overview of sources of bias and confounding. Next There is an overview of causal inference techniques that are increasingly used. The most commonly used techniques for statistical modelling are reviewed with focus on the important distinction of risk versus prediction. The final section provides examples of common problems with reporting observational data