Análisis estadístico de un proceso multivariado no estable

En la industria 4.0, la calidad de los productos es un factor que en gran medida define qué empresas compiten en el mercado. En este sentido el control estadístico de la calidad juega un rol fundamental ya que provee de estrategias para el análisis de datos atendiendo sus características. Con el avance de la tecnología y el desarrollo de instrumentos de medición más sofisticados, en la actualidad las empresas pueden disponer de datos sobre muchas variables. En estos contextos donde hay múltiples variables relacionadas entre sí, las herramientas estadísticas univariadas resultan insuficientes por lo que hay que recurrir a técnicas que contemplen la naturaleza multivariada de las variables para un análisis conjunto de las mismas. Cuando se desea estudiar, controlar y mejorar un proceso se utilizan gráficos de control que permiten identificar (con un cierto riesgo) si el proceso es estable o no en el tiempo. En el caso que las variables se comporten como una normal multivariada se analiza el vector de medias y la matriz de variancias y covariancias mediante los gráficos T2 y variancia generalizada. La dificultad que se deriva de utilizar gráficos de control multivariados es definir cuál o cuáles variables están ocasionando que un punto se encuentre fuera de los límites de control ya que a simple vista no se puede determinar. Para esto se utiliza una alternativa que estudia la contribución de las variables a esos puntos basándose en el análisis de componentes principales. Esto permite establecer sobre qué variables hay que actuar para que el proceso se mantenga bajo control. En este trabajo esta alternativa permite detectar las variables responsables de que una producción de tubos de fibra de carbono se encuentre fuera de control.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Re, Juan Pablo. 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

Tendencias mineralógicas y geoquímicas del sistema Vaca Muerta-Quintuco en la sección de Puerta Curaco, Cuenca Neuquina

Los depósitos del sistema Vaca Muerta-Quintuco (Tithoniano-Valanginiano) de la Cuenca Neuquina evidencian el progresivo desarrollo de una plataforma mixta silicoclástica-carbonática, típica de la Fm. Quintuco, por encima de los depósitos de rampa carbonática de la Fm. Vaca Muerta. La localidad de Puerta Curaco exhibe excelentes afloramientos del sistema, que presenta un espesor de 716 m, en donde se efectuaron un perfil litoestratigráfico, mediciones de radioactividad natural espectral (GR) y el muestreo sistemático con el objetivo de analizar las variaciones mineralógicas y geoquímicas de todo el sistema y de la transición entre las dos formaciones. Se definieron cinco intervalos: I1-I5. I1 e I2 se desarrollan en la Fm Vaca Muerta y presentan baja proporción de material clástico y los mayores valores de proxies orgánicos del sistema, vinculándose la respuesta del GR directamente al contenido de U. Por otro lado, la relación V/V+Ni sugiere para la Fm Vaca Muerta una alternancia entre condiciones euxínicas a anóxicas del fondo marino. I3 se desarrolla en la transición entre ambas formaciones y se caracteriza por un aumento brusco en el contenido de minerales arcillosos y una disminución de proxies orgánicos. Esto se asocia a un descenso relativo del nivel del mar. I4 e I5 se desarrollan en la Fm. Quintuco, estando I4 caracterizado nuevamente por sedimentación carbonática, mientras que I5 registra los mayores valores de input clástico, evidenciando el establecimiento final de la plataforma mixta.Se estudiaron los depósitos del sistema Vaca Muerta-Quintuco (Tithoniano-Valanginiano) en la localidad de Puerta Curaco con el objetivo de analizar las variaciones mineralógicas y geoquímicas de la transición desde una rampa carbonática (Formación Vaca Muerta) a una plataforma mixta (Formación Quintuco). Para ello, se realizaron un perfil litoestratigráfico, mediciones de radioactividad natural (GR), estudios mineralógicos (DRX) y geoquímicos (FRX), definiendo cinco intervalos: I1-I5. I1 e I2 se desarrollan en la Formación Vaca Muerta, se encuentran dominados por sedimentación carbonática y presentan los mayores valores de proxies orgánicos del sistema. La respuesta del GR se relaciona directamente con el contenido de U y la relación V/V+Ni sugiere una alternancia entre condiciones euxínicas a anóxicas del fondo marino. I3 se desarrolla en la transición entre ambas unidades, presenta un aumento brusco en el contenido de minerales arcillosos y una disminución de proxies orgánicos, asociándose a un descenso del nivel del mar. I4 e I5 se desarrollan en la Formación Quintuco. I4 se encuentra dominada por sedimentación carbonática, mientras que I5 registra los mayores valores de input clástico, evidenciando el establecimiento de la plataforma mixta. En la Formación Quintuco, la relación V/V+Ni sugiere condiciones de anoxia/disoxia, registrándose una notoria disminución en los proxies orgánicos y una fuerte dependencia del GR con el K y Th. Por lo tanto, la disminución en el contenido orgánico de la Formación Quintuco es causada por la dilución debida al mayor aporte de detritos inorgánicos y no por cambios en la oxigenación del fondo marino.Fil: Capelli, Ignacio Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Geociencias Básicas, Aplicadas y Ambientales de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Geociencias Básicas, Aplicadas y Ambientales de Buenos Aires; ArgentinaFil: Scasso, Roberto Adrian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Geociencias Básicas, Aplicadas y Ambientales de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Geociencias Básicas, Aplicadas y Ambientales de Buenos Aires; ArgentinaFil: Kietzmann, Diego Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Geociencias Básicas, Aplicadas y Ambientales de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Geociencias Básicas, Aplicadas y Ambientales de Buenos Aires; ArgentinaFil: Cravero, Maria Fernanda. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Tecnología de Recursos Minerales y Cerámica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Centro de Tecnología de Recursos Minerales y Cerámica; ArgentinaFil: Minisini, Daniel. Shell Technology Centre Houston; Estados UnidosFil: Catalano, Juan Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Geociencias Básicas, Aplicadas y Ambientales de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Geociencias Básicas, Aplicadas y Ambientales de Buenos Aires; Argentin

Performance Evaluation - Annual Report Year 2

In this paper a performance measuring infrastructure,developed for the prototype and simulator, concering the experiment configuration, data measurement, and data collection, is presented. A corresponding performance evaluation framework is defined to obtain the metrics from the measured data. Initial experiments were carried out to test the developed prototype, simulator and the performance measuring infrastructure. --Grid Computing

A massive experiment on choice blindness in political decisions : confidence, confabulation, and unconscious detection of self-deception

We implemented a Choice Blindness Paradigm containing political statements in Argentina to reveal the existence of categorical ranges of introspective reports, identified by confidence and agreement levels, separating easy from very hard to manipulate decisions. CBP was implemented in both live and web-based forms. Importantly, and contrary to what was observed in Sweden, we did not observe changes in voting intentions. Also, confidence levels in the manipulated replies where significantly lower than in non-manipulated cases even in undetected manipulations. We name this phenomenon unconscious detection of selfdeception. Results also show that females are more difficult to manipulate than men.Fil: Rieznik, Andrés. Universidad Torcuato Di Tella, Escuela de Negocios, Laboratorio de Neurociencia, Buenos Aires, Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Buenos Aires, Argentina. El Gato y La Caja, Buenos Aires, Argentina.Fil: Moscovich, Lorena. Universidad de San Andrés, Buenos Aires, ArgentinaFil: Frieiro, Alan. Universidad de Vigo, Vigo, EspañaFil: Figini, Julieta. Universidad de San Andrés, Buenos Aires, ArgentinaFil: Catalano, Rodrigo. El Gato y La Caja, Buenos Aires, ArgentinaFil: Garrido, Juan Manuel. El Gato y La Caja, Buenos Aires, ArgentinaFil: Álvarez Heduan, Facundo. El Gato y La Caja, Buenos Aires, ArgentinaFil: Sigman, Mariano. CONICET, Buenos Aires, Argentina. Universidad Torcuato Di Tella, Escuela de Negocios, Laboratorio de Neurociencia, Buenos Aires, ArgentinaFil: González, Pablo A. El Gato y La Caja, Buenos Aires, Argentin

Neuroanatomical heterogeneity and homogeneity in individuals at clinical high risk for psychosis

Individuals at Clinical High Risk for Psychosis (CHR-P) demonstrate heterogeneity in clinical profiles and outcome features. However, the extent of neuroanatomical heterogeneity in the CHR-P state is largely undetermined. We aimed to quantify the neuroanatomical heterogeneity in structural magnetic resonance imaging measures of cortical surface area (SA), cortical thickness (CT), subcortical volume (SV), and intracranial volume (ICV) in CHR-P individuals compared with healthy controls (HC), and in relation to subsequent transition to a first episode of psychosis. The ENIGMA CHR-P consortium applied a harmonised analysis to neuroimaging data across 29 international sites, including 1579 CHR-P individuals and 1243 HC, offering the largest pooled CHR-P neuroimaging dataset to date. Regional heterogeneity was indexed with the Variability Ratio (VR) and Coefficient of Variation (CV) ratio applied at the group level. Personalised estimates of heterogeneity of SA, CT and SV brain profiles were indexed with the novel Person-Based Similarity Index (PBSI), with two complementary applications. First, to assess the extent of within-diagnosis similarity or divergence of neuroanatomical profiles between individuals. Second, using a normative modelling approach, to assess the ‘normativeness’ of neuroanatomical profiles in individuals at CHR-P. CHR-P individuals demonstrated no greater regional heterogeneity after applying FDR corrections. However, PBSI scores indicated significantly greater neuroanatomical divergence in global SA, CT and SV profiles in CHR-P individuals compared with HC. Normative PBSI analysis identified 11 CHR-P individuals (0.70%) with marked deviation (>1.5 SD) in SA, 118 (7.47%) in CT and 161 (10.20%) in SV. Psychosis transition was not significantly associated with any measure of heterogeneity. Overall, our examination of neuroanatomical heterogeneity within the CHR-P state indicated greater divergence in neuroanatomical profiles at an individual level, irrespective of psychosis conversion. Further large-scale investigations are required of those who demonstrate marked deviation.publishedVersio

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.

Implementación de un elemento radiante en UHF para un arreglo de antenas de una estación terrena

En este trabajo se implementa el diseño de una antena de doble polarización para su utilización en una estación terrena para comunicaciones satelitales en UHF basada en un arreglo de antenas. El diseño consiste en una antena de ranuras cruzadas (Crossed Slot Antenna) montada sobre un plano de tierra que funciona de reflector. En primera instancia, se llevo a cabo el diseño por medio de simulaciones numéricas. Posteriormente, se fabricó un prototipo que opera en 436.5 MHz. Una de las dificultades que se presentó fue lograr la adaptación a la frecuencia de interés. Para satisfacer este requerimiento, se incorporó al prototipo un soporte que permite ajustar la distancia entre el elemento radiante y el plano reflector. Los resultados experimentales mostraron un buen comportamiento respecto a los resultados de simulación. El prototipo final presentó una ganancia de 9 dBi y un ancho de haz de 3 dB de 90°.Facultad de Ingenierí

Tendencias mineralógicas y geoquímicas del sistema Vaca Muerta-Quintuco en la sección de Puerta Curaco, Cuenca Neuquina

Se estudiaron los depósitos del sistema Vaca Muerta-Quintuco (Tithoniano-Valanginiano) en la localidad de Puerta Curaco con el objetivo de analizar las variaciones mineralógicas y geoquímicas de la transición desde una rampa carbonática (Formación Vaca Muerta) a una plataforma mixta (Formación Quintuco). Para ello, se realizaron un perfil litoestratigráfico, mediciones de radioactividad natural (GR), estudios mineralógicos (DRX) y geoquímicos (FRX), definiendo cinco intervalos: I1-I5. I1 e I2 se desarrollan en la Formación Vaca Muerta, se encuentran dominados por sedimentación carbonática y presentan los mayores valores de proxies orgánicos del sistema. La respuesta del GR se relaciona directamente con el contenido de U y la relación V/V+Ni sugiere una alternancia entre condiciones euxínicas a anóxicas del fondo marino. I3 se desarrolla en la transición entre ambas unidades, presenta un aumento brusco en el contenido de minerales arcillosos y una disminución de proxies orgánicos, asociándose a un descenso del nivel del mar. I4 e I5 se desarrollan en la Formación Quintuco. I4 se encuentra dominada por sedimentación carbonática, mientras que I5 registra los mayores valores de input clástico, evidenciando el establecimiento de la plataforma mixta. En la Formación Quintuco, la relación V/V+Ni sugiere condiciones de anoxia/disoxia, registrándose una notoria disminución en los proxies orgánicos y una fuerte dependencia del GR con el K y Th. Por lo tanto, la disminución en el contenido orgánico de la Formación Quintuco es causada por la dilución debida al mayor aporte de detritos inorgánicos y no por cambios en la oxigenación del fondo marino.The deposits of the Vaca Muerta-Quintuco system (Tithonian-Valanginian) have been analyzed in the Puerta Curaco section to study the mineralogical and geochemical variations through the progressive transition from a carbonate ramp (Vaca Muerta Formation) to a mixed shelf (Quintuco Formation). A lithostratigraphic log, gamma-ray measurements (GR), mineralogical (XRD) and geochemical analysis (XRF) allowed to define five intervals: I1-I5. I1 and I2 belong to the Vaca Muerta Formation. They are dominated by carbonate sedimentation and present the highest values of organic proxies of the system. The total GR values are strongly dependent of the U content and the V/V+Ni ratio suggests alternating anoxic and euxinic conditions of the sea bottom. I3 is developed in the transition between both units and exhibits a sudden increase in the clay mineral content and a decrease in the organic proxies, associated to a sea level fall. I4 and I5 belong to the Quintuco Formation. I4 is characterized by a renewed increase in the carbonate sedimentation while I5 records the highest clastic input to the basin, evidencing the settling of the mixed shelf. In the Quintuco Formation, the V/V+Ni ratio suggests anoxia/dysoxia at the sea-bottom. In addition, a decrease in the organic proxies and an excellent correlation between total GR and K and Th is recorded. Decreasing organic matter content in the Quintuco Formation is attributed to a dilution phenomenon caused by the increasing detrital input and not by changes in the oxygenation of the sea-bottom.Centro de Tecnología de Recursos Minerales y Cerámic

Phylogenetic analysis of 73 060 taxa corroborates major eukaryotic groups

Obtaining a well supported schema of phylogenetic relationships among the major groups of living organisms requires considering as much taxonomic diversity as possible, but the computational cost of calculating large phylogenies has so far been a major obstacle. We show here that the parsimony algorithms implemented in TNT can successfully process the largest phylogenetic data set ever analysed, consisting of molecular sequences and morphology for 73 060 eukaryotic taxa. The trees resulting from molecules alone display a high degree of congruence with the major taxonomic groups, with a small proportion of misplaced species; the combined data set retrieves these groups with even higher congruence. This shows that tree-calculation algorithms effectively retrieve phylogenetic history for very large data sets, and at the same time provides strong corroboration for the major eukaryotic lineages long recognized by taxonomists.Fil: Goloboff, Pablo Augusto. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo. Instituto Superior de Entomología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico - Tucumán. Unidad Ejecutora Lillo; ArgentinaFil: Catalano, Santiago Andres. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo. Instituto Superior de Entomología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico - Tucumán. Unidad Ejecutora Lillo; ArgentinaFil: Mirande, Juan Marcos. Fundación Miguel Lillo; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico - Tucumán. Unidad Ejecutora Lillo; ArgentinaFil: Szumik, Claudia Adriana. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo. Instituto Superior de Entomología; ArgentinaFil: Arias, J. Salvador. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo. Instituto Superior de Entomología; ArgentinaFil: Källersjö, Mari. Göteborgs Botaniska Trädgård; SueciaFil: Farris, James S.. Molekylärsystematiska laboratoriet; Sueci