Tiempo de latencia en brotes de dengue de zona templada

El Dengue es una enfermedad viral transmitida por el mosquito Aedes aegypti. En los últimos años la propagación de esta enfermedad en Argentina se ha transformado en un problema prioritario de salud pública, siendo la epidemia del 2015-2016 la mayor registrada. La posibilidad de predecir la evolución de esta enfermedad bajo distintas condiciones puede ser una herramienta de suma utilidad para la toma de decisiones en políticas de salud pública. En este trabajo se utilizó el modelado basado en agentes (MBA), implementado en RePast Simphony 2.4.0, desarrollado en la Facultad de Ingeniería de la Univ. Nac. de Entre Ríos. El modelo toma como entradas la población de Oro Verde, Entre Ríos, Argentina; la estimación de huevos del vector, a través de un relevamiento realizado en el año 2016 sobre ovitrampas y el perfil climatológico de la zona para el mismo año. En el caso de aplicación que se presenta, se utiliza el modelo desarrollado para estimar los momentos críticos del año en los que el ingreso de individuos infectados puede iniciar una potencial epidemia sobre la población en estudio.Publicado en: Mecánica Computacional vol. XXXV, no. 8.Facultad de Ingenierí

Tiempo de latencia en brotes de dengue de zona templada

El Dengue es una enfermedad viral transmitida por el mosquito Aedes aegypti. En los últimos años la propagación de esta enfermedad en Argentina se ha transformado en un problema prioritario de salud pública, siendo la epidemia del 2015-2016 la mayor registrada. La posibilidad de predecir la evolución de esta enfermedad bajo distintas condiciones puede ser una herramienta de suma utilidad para la toma de decisiones en políticas de salud pública. En este trabajo se utilizó el modelado basado en agentes (MBA), implementado en RePast Simphony 2.4.0, desarrollado en la Facultad de Ingeniería de la Univ. Nac. de Entre Ríos. El modelo toma como entradas la población de Oro Verde, Entre Ríos, Argentina; la estimación de huevos del vector, a través de un relevamiento realizado en el año 2016 sobre ovitrampas y el perfil climatológico de la zona para el mismo año. En el caso de aplicación que se presenta, se utiliza el modelo desarrollado para estimar los momentos críticos del año en los que el ingreso de individuos infectados puede iniciar una potencial epidemia sobre la población en estudio.Publicado en: Mecánica Computacional vol. XXXV, no. 8.Facultad de Ingenierí

Tiempo de latencia en brotes de dengue de zona templada

El Dengue es una enfermedad viral transmitida por el mosquito Aedes aegypti. En los últimos años la propagación de esta enfermedad en Argentina se ha transformado en un problema prioritario de salud pública, siendo la epidemia del 2015-2016 la mayor registrada. La posibilidad de predecir la evolución de esta enfermedad bajo distintas condiciones puede ser una herramienta de suma utilidad para la toma de decisiones en políticas de salud pública. En este trabajo se utilizó el modelado basado en agentes (MBA), implementado en RePast Simphony 2.4.0, desarrollado en la Facultad de Ingeniería de la Univ. Nac. de Entre Ríos. El modelo toma como entradas la población de Oro Verde, Entre Ríos, Argentina; la estimación de huevos del vector, a través de un relevamiento realizado en el año 2016 sobre ovitrampas y el perfil climatológico de la zona para el mismo año. En el caso de aplicación que se presenta, se utiliza el modelo desarrollado para estimar los momentos críticos del año en los que el ingreso de individuos infectados puede iniciar una potencial epidemia sobre la población en estudio.Publicado en: Mecánica Computacional vol. XXXV, no. 8.Facultad de Ingenierí

Benchmarking the power of amateur observatories for TTV exoplanets detection

This document is the Accepted Manuscript version of the following article: Roman v. Baluev, et al, ‘Benchmarking the power of amateur observatories for TTV exoplanets detection’, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, Vol. 450(3): 3101-3113, first published online 9 May 2015. The version of record is available at doi: https://doi.org/10.1093/mnras/stv788 © 2015 The Authors. Published by Oxford University Press on behalf of the Royal Astronomical Society.We perform an analysis of ~80000 photometric measurements for the following 10 stars hosting transiting planets: WASP-2, -4, -5, -52, Kelt-1, CoRoT-2, XO-2, TrES-1, HD 189733, GJ 436. Our analysis includes mainly transit lightcurves from the Exoplanet Transit Database, public photometry from the literature, and some proprietary photometry privately supplied by other authors. Half of these lightcurves were obtained by amateurs. From this photometry we derive 306 transit timing measurements, as well as improved planetary transit parameters. Additionally, for 6 of these 10 stars we present a set of radial velocity measurements obtained from the spectra stored in the HARPS, HARPS-N, and SOPHIE archives using the HARPS-TERRA pipeline. Our analysis of these TTV and RV data did not reveal significant hints of additional orbiting bodies in almost all of the cases. In the WASP-4 case, we found hints of marginally significant TTV signals having amplitude 10-20 sec, although their parameters are model-dependent and uncertain, while radial velocities did not reveal statistically significant Doppler signals.Peer reviewe

GW150914: First search for the electromagnetic counterpart of a gravitational-wave event by the TOROS collaboration

We present the results of the optical follow-up conducted by the TOROS collaboration of the first gravitational-wave event GW150914. We conducted unfiltered CCD observations (0.35-1 micron) with the 1.5-m telescope at Bosque Alegre starting ~2.5 days after the alarm. Given our limited field of view (~100 square arcmin), we targeted 14 nearby galaxies that were observable from the site and were located within the area of higher localization probability. We analyzed the observations using two independent implementations of difference-imaging algorithms, followed by a Random-Forest-based algorithm to discriminate between real and bogus transients. We did not find any bona fide transient event in the surveyed area down to a 5-sigma limiting magnitude of r=21.7 mag (AB). Our result is consistent with the LIGO detection of a binary black hole merger, for which no electromagnetic counterparts are expected, and with the expected rates of other astrophysical transients.Comment: ApJ Letters, in pres

Benchmarking the power of amateur observatories for TTV exoplanets detection

We perform an analysis of ~80 000 photometric measurements for the following 10 stars hosting transiting planets:WASP-2, -4, -5, -52, Kelt-1, CoRoT-2, XO-2, TrES-1, HD 189733, GJ 436. Our analysis includes mainly transit light curves from the Exoplanet Transit Database, public photometry from the literature, and some proprietary photometry privately supplied by other authors. Half of these light curves were obtained by amateurs. From this photometry we derive 306 transit timing measurements, as well as improved planetary transit parameters. Additionally, for 6 of these 10 stars we present a set of radial velocity measurements obtained from the spectra stored in the HARPS, HARPS-N and SOPHIE archives using the HARPS- TERRA pipeline. Our analysis of these transit timing and radial velocity data did not reveal significant hints of additional orbiting bodies in almost all of the cases. In the WASP-4 case, we found hints of marginally significant TTV signals having amplitude 10-20 s, although their parameters are model dependent and uncertain, while radial velocities did not reveal statistically significant Doppler signals.Facultad de Ciencias Astronómicas y GeofísicasInstituto de Astrofísica de La Plat

Machine learning on difference image analysis: A comparison of methods for transient detection

We present a comparison of several Difference Image Analysis (DIA) techniques, in combination with Machine Learning (ML) algorithms, applied to the identification of optical transients associated to gravitational wave events. Each technique is assessed based on the scoring metrics of Precision, Recall, and their harmonic mean F1, measured on the DIA results as standalone techniques, and also in the results after the application of ML algorithms, on transient source injections over simulated and real data. These simulations cover a wide range of instrumental configurations, as well as a variety of scenarios of observation conditions, by exploring a multi dimensional set of relevant parameters, allowing us to extract general conclusions related to the identification of transient astrophysical events. The newest subtraction techniques, and particularly the methodology published in Zackay et al., (2016) are implemented on an Open Source Python package, named properimage, suitable for many other astronomical image analyses. This together, with the ML libraries we describe, provides an effective transient detection software pipeline. Here we study the effects of the different ML techniques, and the relative feature importances for classification of transient candidates, and propose an optimal combined strategy. This constitutes the basic elements of pipelines that could be applied in searches of electromagnetic counterparts to GW sources.Fil: Sánchez, Bruno Orlando. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; ArgentinaFil: Dominguez Romero, Mariano Javier de Leon. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; ArgentinaFil: Lares Harbin Latorre, Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; ArgentinaFil: Beroiz, Martin Isidro Ramon. University of Texas; Estados UnidosFil: Cabral, Juan Bautista. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; ArgentinaFil: Gurovich, Sebastian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; ArgentinaFil: Quiñones, Cecilia. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; ArgentinaFil: Artola, Rodolfo Alfredo. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; ArgentinaFil: Colazo, Carlos A.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; ArgentinaFil: Schneiter, Ernesto Matías. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; ArgentinaFil: Girardini, Carla. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; ArgentinaFil: Tornatore, Marina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; ArgentinaFil: Nilo Castellón, José Luis. Universidad de La Serena; ChileFil: Garcia Lambas, Diego Rodolfo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; ArgentinaFil: Díaz, Mario Coma. University of Texas At Brownsville. Center for Gravitational Wave Astronomy; Estados Unido

Benchmarking the power of amateur observatories for TTV exoplanets detection

We perform an analysis of ~80 000 photometric measurements for the following 10 stars hosting transiting planets:WASP-2, -4, -5, -52, Kelt-1, CoRoT-2, XO-2, TrES-1, HD 189733, GJ 436. Our analysis includes mainly transit light curves from the Exoplanet Transit Database, public photometry from the literature, and some proprietary photometry privately supplied by other authors. Half of these light curves were obtained by amateurs. From this photometry we derive 306 transit timing measurements, as well as improved planetary transit parameters. Additionally, for 6 of these 10 stars we present a set of radial velocity measurements obtained from the spectra stored in the HARPS, HARPS-N and SOPHIE archives using the HARPS- TERRA pipeline. Our analysis of these transit timing and radial velocity data did not reveal significant hints of additional orbiting bodies in almost all of the cases. In the WASP-4 case, we found hints of marginally significant TTV signals having amplitude 10-20 s, although their parameters are model dependent and uncertain, while radial velocities did not reveal statistically significant Doppler signals.Facultad de Ciencias Astronómicas y GeofísicasInstituto de Astrofísica de La Plat

Results on stellar occultations by (307261) 2002 MS4

Transneptunian Objects (TNOs) are the remnants of our planetary system and can retain information about the early stages of the Solar System formation. Stellar occultation is a groundbased method used to study these distant bodies which have been presenting exciting results mainly about their physical properties. The big TNO called 2002 MS4 was discovered by Trujillo, C. A., & Brown, M. E., in 2002 using observations made at the Palomar Observatory (EUA). It is classified as a hot classical TNO, with orbital parameters a = 42 AU, e = 0.139, and i = 17.7º. Using thermal measurements with PACS (Herschel) and MIPS (Spitzer Space Telescope) instruments, Vilenius et al. 2012 obtained a radius of 467 +/- 23.5 km and an albedo of 0.051.Predictions of stellar occultations by this body in 2019 were obtained using the Gaia DR2 catalogue and NIMA ephemeris (Desmars et al. 2015) and made available in the Lucky Star web page (https://lesia.obspm.fr/lucky-star/). Four events were observed in South America and Canada. The first stellar occultation was detected on 09 July 2019, resulting in two positives and four negatives chords, including a close one which proven to be helpful to constrain the body’s size. This detection also allowed us to obtain a precise astrometric position that was used to update its ephemeris and improve the predictions of the following events. Two of them were detected on 26 July 2019, separated by eight hours. The first event was observed from South America and resulted in three positive detections, while the second, observed from Canada, resulted in a single chord. Another double chord event was observed on 19 August 2019 also from Canada.Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísica

Red Nacional de reconocedores de suelos.

Los relevamientos sistemáticos de suelos en Argentina comenzaron en la década de 1960, en el marco del Plan Mapa de Suelos. Dicho plan, desarrollado y liderado por el INTA, dio impulso a la formación de especialistas y a la producción de cartografía de suelos a diferentes escalas. Sin embargo, a partir del año 2000 las actividades se redujeron notablemente y gran parte de los equipos provinciales formados hasta ese momento se desarticularon. Desde entonces los relevamientos continuaron de manera aislada sólo en aquellas provincias donde se mantuvieron los grupos de trabajo. Este hecho condujo a que actualmente diferentes regiones del país no cuenten con información acerca de las propiedades y distribución de suelos a una escala adecuada para la toma de decisiones. En este contexto, en el 2018 se crea la Red Nacional de Reconocedores de Suelos (RNRS) que organiza las capacidades técnicas y operativas a nivel nacional para dar pronta respuesta a la creciente demanda de cartografía. Se trata de un equipo interinstitucional e interdisciplinario de especialistas distribuidos por todo el país, que realiza tareas de relevamiento, produce y difunde cartografía básica y utilitaria de suelos, ofrece capacitación y genera espacios de discusión y actualización metodológica. A la fecha, la RNRS ha relevado aproximadamente 760.000 ha en el sur de Córdoba, estimando completar durante el presente año el relevamiento del departamento Río Cuarto. Esta estrategia organizacional permitirá avanzar en el mapeo semidetallado de suelos en nuestro país, estableciendo vinculaciones sinérgicas entre profesionales de diferentes instituciones a fin de fortalecer y potenciar los equipos de trabajo en cada región. El motivo de esta contribución es presentar la RNRS, sus objetivos, avances a la fecha y desafíos a futuro, haciendo una breve revisión del estado actual de los relevamientos a escala semidetallada en nuestro país.Fil: Moretti, Lucas M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Cerro Azul; ArgentinaFil: Rodriguez, Darío M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Schulz, Guillermo A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Kurtz, Ditmar Bernardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Altamirano D. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Amin, S. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Angelini, Marcos Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; Argentina. Wageningen University. Soil Geography and Landscape group; Holanda. International Soil Reference and Information Centre. World Soil Information; HolandaFil: Babelis, German Claudio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; ArgentinaFil: Becerra, Alejandra Gabriela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto Multidisciplinario de Biología Vegetal. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Instituto Multidisciplinario de Biología Vegetal; ArgentinaFil: Bedendo, Dante Julian. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; ArgentinaFil: Boldrini, C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez. Agencia de Extensión Rural Río Cuarto; AgentinaFil: Bongiovanni, C. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Bozzer, S. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Cabrera, A. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Canale, A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez. Agencia de Extensión Rural Río Cuarto; AgentinaFil: Chilano, Y. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Cholaky, Carmen. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Agronomía y Veterinaria; ArgentinaFil: Cisneros; José Manuel. Universidad Nacional de Río Cuarto. Cátedra de Uso y Manejo de Suelos; ArgentinaFil: Colazo, Juan Cruz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Luis; ArgentinaFil: Corigliano, J. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Degioanni, Américo José. Universidad Nacional Río Cuarto. Facultad de Agronomía y Veterinaria. Departamento de Ecología Agraria; ArgentinaFil: de la Fuente, Juan Carlos Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Escobar, Dardo. Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca; ArgentinaFil: Faule, L. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Córdoba. ArgentinaFil: Galarza, Carlos Martin. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez; ArgentinaFil: González, J. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Holzmann, R. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; ArgentinaFil: Irigoin, Julieta. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; Argentina. Universidad Nacional de Luján. Departamento Tecnología; ArgentinaFil: Lanfranco, M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: León Giacosa, C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela; ArgentinaFil: Matteio, J.P. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Márquez, C. Gobierno de Córdoba. Ministerio de Agricultura y Ganadería; ArgentinaFil: Marzari, R. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Mattalia, M.L. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Morales Poclava, P.C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; ArgentinaFil: Muñoz, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez; ArgentinaFil: Paladino, Ileana Ruth. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; Argentina. Universidad Nacional de Lomas de Zamora. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Parra, B. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Pérez, M. Gobierno de Córdoba. Ministerio de Agricultura y Ganadería; ArgentinaFil: Pezzola, A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Perucca, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez. Agencia de Extensión Rural Río Cuarto; ArgentinaFil: Porcel de Peralta, R. Gobierno de Córdoba. Ministerio de Agricultura y Ganadería; ArgentinaFil: Renaudeau, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Salustio, M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez. Agencia de Extensión Rural Río Cuarto; ArgentinaFil: Sapino, V. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela; ArgentinaFil: Tenti Vuegen, L.M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos. ArgentinaFil: Tosolini, R. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela; ArgentinaFil: Vicondo, M.E. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. ArgentinaFil: Vizgarra, L.A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Quimili; ArgentinaFil: Ybarra, D.D. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Winschel, C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Zamora, E. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentin