State-of-the-art green roofs: Technical performance and certifications for sustainable construction

Green roof systems, a technology which was used in major ancient buildings, are currently becoming an interesting strategy to reduce the negative impact of traditional urban development caused by ground impermeabilization. Only regarding the environmental impact, the application of these biological coatings on buildings has the potential of acting as a thermal, moisture, noise, and electromagnetic barrier. At the urban scale, they might reduce the heat island effect and sewage system load, improve runoff water and air quality, and reconstruct natural landscapes including wildlife. In spite of these significant benefits, the current design and construction methods are not completely regulated by law because there is a lack of knowledge of their technical performance. Hence, this review of the current state of the art presents a proper green roof classification based on their components and vegetation layer. Similarly, a detailed description from the key factors that control the hydraulic and thermal performance of green roofs is given. Based on these factors, an estimation of the impact of green roof systems on sustainable construction certifications is included (i.e., LEED—Leadership in Energy and Environment Design, BREEAM—Building Research Establishment Environmental Assessment Method, CASBEE—Comprehensive Assessment System for Built Environment Efficiency, BEAM—Building Environmental Assessment Method, ESGB—Evaluation Standard for Green Building). Finally, conclusions and future research challenges for the correct implementation of green roofs are addressed

Aplicación del estudio de trabajo para mejorar la productividad del área de envasado de la empresa INVESTMENTS BERESHIT S.A.C., Chimbote-2021

La presente investigación tuvo como objetivo general aplicar la ingeniería de métodos para incrementar la productividad en el área de envasado, el estudio fue de tipo aplicada con un diseño de investigación pre-experimental. La población estuvo representada por la productividad de los procesos productivos para la elaboración de conserva de filete de caballa, mientras que la muestra por la productividad del área de envasado en la producción de conserva de filete de caballa. Los instrumentos empleados fueron el cursograma analítico del operario, diagrama bimanual y el diagrama de recorrido. Por último, se utilizó un cronómetro y una hoja de análisis de tiempos para determinar el tiempo estándar del proceso. Se obtuvo como resultado que, mediante el muestreo del trabajo se corroboró que el proceso crítico era el área de envasado. Además, se logró aumentar el porcentaje de actividades productivas de 65.00% con el método actual a 75.00% con el método mejorado, evidenciando una variación de 15.78%. Así mismo, se redujo el tiempo estándar de 11.74 min/panera a 10.08 min/panera, denotando una variación de - 14.40%. Finalmente, la productividad de mano de obra y la eficiencia física de materia prima se incrementó en 7.57% y 7.49% respectivamente

A vigilância científica como suporte à gestão educacional.: Uma análise da formação em Automação Industrial

This research presents an innovative methodology, which allows the articulation of different participants in the academic community to transform processes in educational institutions. It uses a bibliometric analysis of scientific literature, supported by expert judgments. To present it, the field of Industrial Automation was analyzed by means of recognized software for bibliometric analysis (Bibliometrix de R) and analysis of Vosviewer, Sci2 and gephi networks. The allowed us to identify the main authors, journals, countries, institutions and relevant documents, in addition to trends in this field. Based on the findings, it is concluded that it is necessary to update the curricular designs and create new programs related to industrial automation. It also provides relevant information to update the training plan for teachers on issues related to wireless sensors and security of industrial systems. The research also provides teachers with an overview of the past, present and future of industrial automation, which will allow them to improve their educational practice.La investigación presenta una metodología innovadora, que permite la articulación de diferentes actores de la comunidad académica para transformar procesos en las instituciones educativas, a través de análisis bibliométricos de la literatura científica, respaldada por juicios de expertos. Para presentarla se analizó el campo de la Automatización Industrial por medio software reconocidos para análisis bibliométrico (Bibliometrix de R) y análisis de redes Vosviewer, Sci2 y gephi, los cuales permitieron identificar los principales autores, revistas, países, instituciones y documentos relevantes, además de las tendencias en este campo. A partir de los hallazgos se concluye que, es necesario actualizar los diseños curriculares y crear nuevos programas relacionados con la automatización industrial, además brinda información relevante para actualizar el plan de capacitación de los docentes en temas relacionados con sensores inalámbricos y seguridad de sistemas industriales. La investigación aporta a los docentes un panorama del pasado, presente y futuro de la automatización industrial, lo que les permitirá mejorar su práctica educativa.A pesquisa apresenta uma metodologia inovadora, que permite a articulação de diferentes atores da comunidade acadêmica para a transformação de processos nas instituições de ensino, por meio da análise bibliométrica da produção científica, apoiada em pareceres de especialistas. Para apresentá-lo, o campo da Automação Industrial foi analisado por meio de software reconhecido para análise bibliométrica (Bibliometrix de R) e análise das redes Vosviewer, Sci2 e gephi, o que permitiu identificar os principais autores, periódicos, países, instituições e documentos relevantes, além das tendências neste campo. Com base nas constatações, conclui-se que é necessário atualizar os projetos curriculares e criar novos programas relacionados à automação industrial, além de fornecer informações relevantes para a atualização do plano de formação de professores nas questões relacionadas a sensores wireless e segurança de sistemas industriais. A pesquisa fornece aos professores uma visão geral do passado, presente e futuro da automação industrial, o que lhes permitirá aprimorar sua prática educacional

Colombian consensus on the treatment of Placenta Accreta Spectrum (PAS)

Introducción: el espectro de acretismo placentario (EAP) es una condición asociada a sangrado masivo posparto y mortalidad materna. Las guías de manejo publicadas en países de altos ingresos recomiendan la participación de grupos interdisciplinarios en hospitales con recursos suficientes para realizar procedimientos complejos. Sin embargo, algunas de las recomendaciones de estas guías resultan difíciles de aplicar en países de bajos y medianos ingresos. Objetivos: este consenso busca formular recomendaciones generales para el tratamiento del EAP en Colombia. Materiales y métodos: en el consenso participaron 23 panelistas, quienes respondieron 31 preguntas sobre el tratamiento de EAP. Los panelistas fueron seleccionados con base en la participación en dos encuestas realizadas para determinar la capacidad resolutiva de hospitales en el país y la región. Se utilizó la metodología Delphi modificada, incorporando dos rondas sucesivas de discusión. Para emitir las recomendaciones el grupo tomó en cuenta la opinión de los participantes, que lograron un consenso mayor al 80 %, así como las barreras y los facilitadores para su implementación. Resultados: el consenso formuló cinco recomendaciones integrando las respuestas de los panelistas. Recomendación 1. Las instituciones de atención primaria deben realizar búsqueda activa de EAP en pacientes con factores de riesgo: placenta previa e historia de miomectomía o cesárea en embarazo previo. En caso de haber signos sugestivos de EAP por ecografía, las pacientes deben ser remitidas de manera inmediata, sin tener una edad gestacional mínima, a hospitales reconocidos como centros de referencia. Las modalidades virtuales de comunicación y atención en salud pueden facilitar la interacción entre las instituciones de atención primaria y los centros de referencia para EAP. Se debe evaluar el beneficio y riesgo de las modalidades de telemedicina. Recomendación 2. Es necesario que se definan hospitales de referencia para EAP en cada región de Colombia, asegurando el cubrimiento de la totalidad del territorio nacional. Es aconsejable concentrar el flujo de pacientes afectadas por esta condición en unos pocos hospitales, donde haya equipos de cirujanos con entrenamiento específico en EAP, disponibilidad de recursos especializados y un esfuerzo institucional por mejorar la calidad de atención, en busca de tener mejores resultados en la salud de las gestantes con esta condición. Para lograr ese objetivo los participantes recomiendan que los entes reguladores de la prestación de servicios de salud a nivel nacional, regional o local vigilen el proceso de remisión de estas pacientes, facilitando rutas administrativas en caso de que no exista contrato previo entre el asegurador y el hospital o la clínica seleccionada (IPS). Recomendación 3. En los centros de referencia para pacientes con EAP se invita a la creación de equipos que incorporen un grupo fijo de especialistas (obstetras, urólogos, cirujanos generales, radiólogos intervencionistas) encargados de atender todos los casos de EAP. Es recomendable que esos grupos interdisciplinarios utilicen el modelo de “paquete de intervención” como guía para la preparación de los centros de referencia para EAP. Este modelo consta de las siguientes actividades: preparación de los servicios, prevención e identificación de la enfermedad, respuesta ante la presentación de la enfermedad, aprendizaje luego de cada evento. La telemedicina facilita el tratamiento de EAP y debe ser tenida en cuenta por los grupos interdisciplinarios que atienden esta enfermedad. Recomendación 4. Los residentes de Obstetricia deben recibir instrucción en maniobras útiles para la prevención y el tratamiento del sangrado intraoperatorio masivo por placenta previa y EAP, tales como: la compresión manual de la aorta, el torniquete uterino, el empaquetamiento pélvico, el bypass retrovesical y la maniobra de Ward. Los conceptos básicos de diagnóstico y tratamiento de EAP deben incluirse en los programas de especialización en Ginecología y Obstetricia en Colombia. En los centros de referencia del EAP se deben ofrecer programas de entrenamiento a los profesionales interesados en mejorar sus competencias en EAP de manera presencial y virtual. Además, deben ofrecer soporte asistencial remoto (telemedicina) permanente a los demás hospitales en su región, en relación con pacientes con esa enfermedad. Recomendación 5. La finalización de la gestación en pacientes con sospecha de EAP y placenta previa, por imágenes diagnósticas, sin evidencia de sangrado vaginal activo, debe llevarse a cabo entre las semanas 34 y 36 6/7. El tratamiento quirúrgico debe incluir intervenciones secuenciales que pueden variar según las características de la lesión, la situación clínica de la paciente y los recursos disponibles. Las opciones quirúrgicas (histerectomía total y subtotal, manejo quirúrgico conservador en un paso y manejo expectante) deben incluirse en un protocolo conocido por todo el equipo interdisciplinario. En escenarios sin diagnóstico anteparto, es decir, ante un hallazgo intraoperatorio de EAP (evidencia de abultamiento violáceo o neovascularización de la cara anterior del útero), y con participación de personal no entrenado, se plantean tres situaciones: Primera opción: en ausencia de indicación de nacimiento inmediato o sangrado vaginal, se recomienda diferir la cesárea (cerrar la laparotomía antes de incidir el útero) hasta asegurar la disponibilidad de los recursos recomendados para llevar a cabo una cirugía segura. Segunda opción: ante indicación de nacimiento inmediato (por ejemplo, estado fetal no tranquilizador), pero sin sangrado vaginal o indicación de manejo inmediato de EAP, se sugiere realizar manejo en dos tiempos: se realiza la cesárea evitando incidir la placenta, seguida de histerorrafia y cierre de abdomen, hasta asegurar la disponibilidad de los recursos recomendados para llevar a cabo una cirugía segura. Tercera opción: en presencia de sangrado vaginal que hace imposible diferir el manejo definitivo de EAP, es necesario extraer el feto por el fondo del útero, realizar la histerorrafia y reevaluar. En ocasiones, el nacimiento del feto disminuye el flujo placentario y el sangrado vaginal se reduce o desaparece, lo que hace posible diferir el manejo definitivo de EAP. Si el sangrado significativo persiste, es necesario continuar con la histerectomía haciendo uso de los recursos disponibles: compresión manual de la aorta, llamado inmediato a los cirujanos con mejor entrenamiento disponible, soporte de grupos expertos de otros hospitales a través de telemedicina. Si una paciente con factores de riesgo para EAP (por ejemplo, miomectomía o cesárea previa) presenta retención de placenta posterior al parto vaginal, es recomendable confirmar la posibilidad de dicho diagnóstico (por ejemplo, realizando una ecografía) antes de intentar la extracción manual de la placenta. Conclusiones: esperamos que este primer consenso colombiano de EAP sirva como base para discusiones adicionales y trabajos colaborativos que mejoren los resultados clínicos de las mujeres afectadas por esta enfermedad. Evaluar la aplicabilidad y efectividad de las recomendaciones emitidas requerirá investigaciones adicionales.Q4Pacientes con Espectro de Acretismo Placentario (EAP)Introduction: Placenta accreta spectrum (PAS) is a condition associated with massive postpartum bleeding and maternal mortality. Management guidelines published in high income countries recommend the participation of interdisciplinary teams in hospitals with sufficient resources for performing complex procedures. However, some of the recommendations contained in those guidelines are difficult to implement in low and medium income countries. Objectives: The aim of this consensus is to draft general recommendations for the treatment of PAS in Colombia. Materials and Methods: Twenty-three panelists took part in the consensus with their answers to 31 questions related to the treatment of PAS. The panelists were selected based on participation in two surveys designed to determine the resolution capabilities of national and regional hospitals. The modified Delphi methodology was used, introducing two successive discussion rounds. The opinions of the participants, with a consensus of more than 80 %, as well as implementation barriers and facilitators, were taken into consideration in order to issue the recommendations. Results: The consensus drafted five recommendations, integrating the answers of the panelists. Recommendation 1. Primary care institutions must undertake active search of PAS in patients with risk factors: placenta praevia and history of myomectomy or previous cesarean section. In case of ultrasound signs suggesting PAS, patients must be immediately referred, without a minimum gestational age, to hospitals recognized as referral centers. Online communication and care modalities may facilitate the interaction between primary care institutions and referral centers for PAS. The risks and benefits of telemedicine modalities must be weighed. Recommendation 2. Referral hospitals for PAS need to be defined in each region of Colombia, ensuring coverage throughout the national territory. It is advisable to concentrate the flow of patients affected by this condition in a few hospitals with surgical teams specifically trained in PAS, availability of specialized resources, and institutional efforts at improving quality of care with the aim of achieving better health outcomes in pregnant women with this condition. To achieve this goal, participants recommend that healthcare regulatory agencies at a national and regional level should oversee the process of referral for these patients, expediting administrative pathways in those cases in which there is no prior agreement between the insurer and the selected hospital or clinic.Recommendation 3. Referral centers for patients with PAS are urged to build teams consisting of a fixed group of specialists (obstetricians, urologists, general surgeons, interventional radiologists) entrusted with the care of all PAS cases. It is advisable for these interdisciplinary teams to use the “intervention bundle” model as a guidance for building PAS referral centers. This model comprises the following activities: service preparedness, disease prevention and identification, response to the occurrence of the disease, and debriefing after every event. Telemedicine facilitates PAS treatment and should be taken into consideration by interdisciplinary teams caring for this disease. Recommendation 4. Obstetrics residents must be instructed in the performance of maneuvers that are useful for the prevention and treatment of massive intraoperative bleeding due to placenta praevia and PAS, including manual aortic compression, uterine tourniquet, pelvic packing, retrovesical bypass, and Ward maneuver. Specialization Obstetrics and Gynecology programs in Colombia must include the basic concepts of the diagnosis and treatment of PAS. Referral centers for PAS must offer online and in-person training programs for professionals interested in improving their competencies in PAS. Moreover, they must offer permanent remote support (telemedicine) to other hospitals in their region for patients with this condition. Recommendation 5. Patients suspected of having PAS and placenta praevia based on imaging, with no evidence of active vaginal bleeding, must be delivered between weeks 34 and 36 6/7. Surgical treatment must include sequential interventions that may vary depending on the characteristics of the lesion, the clinical condition of the patient and the availability of resources. The surgical options (total and subtotal hysterectomy, one-stage conservative surgical management and watchful waiting) must be included in a protocol known by the entire interdisciplinary team. In situations in which an antepartum diagnosis is lacking, that is to say, in the face of intraoperative finding of PAS (evidence of purple bulging or neovascularization of the anterior aspect of the uterus), and the participation of untrained personnel, three options are considered: Option 1: In the absence of indication of immediate delivery or of vaginal delivery, the recommendation is to postpone the cesarean section (close the laparotomy before incising the uterus) until the recommended resources for safe surgery are secured. Option 2: If there is an indication for immediate delivery (e.g., non-reassuring fetal status) but there is absence of vaginal bleeding or indication for immediate PAS management, a two-stage management is suggested: cesarean section avoiding placental incision, followed by uterine repair and abdominal closure, until the availability of the recommended resources for safe surgery is ascertained. Option 3: In the event of vaginal bleeding that prevents definitive PAS management, the fetus must be delivered through the uterine fundus, followed by uterine repair and reassessment of the situation. Sometimes, fetal delivery diminishes placental flow and vaginal bleeding is reduced or disappears, enabling the possibility to postpone definitive management of PAS. In case of persistent significant bleeding, hysterectomy should be performed, using all available resources: manual aortic compression, immediate call to the surgeons with the best available training, telemedicine support from expert teams in other hospitals.If a patient with risk factors for PAS (e.g., myomectomy or previous cesarean section) has a retained placenta after vaginal delivery, it is advisable to confirm the possibility of such diagnosis (by means of ultrasound, for example) before proceeding to manual extraction of the placenta.Conclusions: It is our hope that this first Colombian consensus on PAS will serve as a basis for additional discussions and collaborations that can result in improved clinical outcomes for women affected by this condition. Additional research will be required in order to evaluate the applicability and effectiveness of these recommendations.https://orcid.org/0000-0001-6822-0374Revista Nacional - IndexadaCN

Re-emergence of enterovirus D68 in Europe after easing the COVID-19 lockdown, September 2021

We report a rapid increase in enterovirus D68 (EV-D68) infections, with 139 cases reported from eight European countries between 31 July and 14 October 2021. This upsurge is in line with the seasonality of EV-D68 and was presumably stimulated by the widespread reopening after COVID-19 lockdown. Most cases were identified in September, but more are to be expected in the coming months. Reinforcement of clinical awareness, diagnostic capacities and surveillance of EV-D68 is urgently needed in Europe

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.

Research hotbeds as catalysts for talent development, exploration of the research hotbed “Bosque de Don Bosco”

Los semilleros de investigación cobran mayor relevancia en los entornos educativos, no sólo por la producción de conocimiento sino por la adquisición de diversas habilidades. Este trabajo de grado presenta los resultados de la investigación cuyo objetivo fue comprender cómo se generaron oportunidades para desarrollar el talento en un Semillero ubicado en las comunas de Medellín. Empleando estudio de caso único, a través de adaptación de cartografía social y grupo focal, se descubrieron que aún en medio de grandes flagelos, el semillero ofreció catalizadores para transformar habilidades naturales en competencias académicas, técnicas y de servicio, según las propuestas de Gagné y Renzulli.Comunas de MedellínResearch seedbeds become more relevant in educational environments, not only for the production of knowledge but also for the acquisition of various skills. This master´s thesis presents the results of the research whose objective was to understand how opportunities were generated to develop talent in a seedbed located in the communes of Medellín. Using a single case study, through adaptation of social cartography and focus group, it is convinced that even in the midst of great scourges, the hotbed offered catalysts to transform natural skills into academic, technical and service skills, according to the proposals of Gagné and Renzulli.Magíster en Educación para la Innovación y las CiudadaníasMaestríahttps://orcid.org/my-orcid?orcid=0000-0002-1515-0947https://scholar.google.es/citations?user=ZRlduksAAAAJ&hl=eshttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=000199041

Eficacia del tratamiento de la enfermedad periodontal sobre marcadores de riesgos cardiovascular

The main risk factors associated with cardiovascular events include age, gender, hypertension, diabetes mellitus, smoking, low high-density lipoprotein, genetics, stress, obesity and physical inactivity. There are no identified risk factors still to explain the cardiovascular model. Periodontal disease has emerged in recent decades as a possible risk factor for developing cardiovascular events. A systematic review presents a relative risk (RR) of 1.19 (95% CI, 1.08 to 1.32) for the association between periodontal disease and cardiovascular disease and 2.85 (95% CI, 1, 78 to 4.56) for stroke. Periodontitis has a systemic effect to produce large amounts of inflammatory mediators (hyper secretion of cytokines IL-1, IL-6, IL-8, prostaglandin E2, CRP and fibrinogen). We conducted a narrative review of the impact of mechanical and drug periodontal therapy on endothelial function and decreased pro-inflammatory substances cardiovascular risk markers such as CRP and serum IL-6. It is concluded that periodontal disease is a modifiable risk factor, which could be prevented and treated with low-risk procedures, so their treatment can be an integral component of preventive cardiology.Los principales factores de riesgo relacionados con eventos cardiovasculares son: edad, género, hipertensión arterial, diabetes mellitus, tabaquismo, bajo nivel de lipoproteínas de alta densidad, genética, estrés, obesidad y sedentarismo; pero existen factores de riesgo no identificados aún para explicar el modelo cardiovascular. La enfermedad periodontal ha emergido en las últimas décadas como un posible factor de riesgo para el desarrollo de eventos cardiovasculares. Una revisión sistemática presenta un riesgo relativo (RR) de 1,19 (IC 95 %, 1,08 -1,32) para la asociación entre la enfermedad periodontal y las enfermedades cardiovasculares y de 2,85 (IC 95 %, 1,78-4,56) para accidentes cerebrovasculares. La periodontitis tiene un efecto sistémico al producir gran cantidad de mediadores inflamatorios (hipersecreción de citoquinas IL-1, IL-6, IL- 8, prostaglandina E2, PCR y fibrinógeno). Se realizó una revisión narrativa acerca del impacto de la terapia periodontal mecánica y farmacológica sobre la función endotelial y sobre la disminución de sustancias pro-inflamatorias marcadoras de riesgo cardiovascular como la PCR y los niveles séricos de IL-6. Se concluye que la enfermedad periodontal es un factor de riesgo modificable, susceptible de ser prevenido y tratado con procedimientos de bajo riesgo, por lo tanto su tratamiento puede ser un componente integral de la cardiología preventiva

Evaluation of semi-intensive green roofs with drainage layers made out of recycled and reused materials

Green roof systems represent an opportunity to mitigate the effect of natural soil loss due to the development of urban infrastructure, which significantly affects natural processes such as the hydrological water cycle. This technology also has the potential to reduce the indoor building temperature and increase the durability of waterproof membranes, reduce run-off water and heat island effects, create meeting places, and allow the development of biological species. However, despite the described benefits, the use of this technology is still limited due to the costs and the environmental impact from using non-renewable building materials. Therefore, this article presents the hydraulic and thermal analysis of different semi-intensive green roofs using recycled (rubber and high density polyethylene (HDPE) trays) and reused materials (polyethylene (PET) bottles) in their drainage layers. Then, three roof systems were evaluated and compared to traditional drainage systems made with natural stone aggregates. Results showed that some systems are more useful when the goal is to reduce temperature, while others are more effective for water retention. Additionally, this study presents evidence of the potential of reducing the dead loads and costs of green roofs by using recycled and reused materials in drainage systems

DIVERSIDAD GENÉTICA EN PATRONES DE CÍTRICOS MEDIANTE MICROSATÉLITES AMPLIFICADOS AL AZAR (RAMs)

Citrus rootstocks are essential in the citrus industry because they affect more than twenty agronomic characteristics of the citrus and fruits. Characterization and documentation of germplasm bank introductions allow to avoid duplicates and to identify promising accessions for selection processes, breeding or agro-industrial processes. It was evaluated the genetic diversity of 39 accessions from the citrus rootstocks germplasm bank of the Colombian Corporation for Agricultural Research (Corpoica-Palmira). Six RAMs primers were used which generated 134 polymorphic loci that were used to estimate genetic diversity parameters. Expected heterogeneity and polymorphic loci percentage for the collection was 0,38 and 92,54%, respectively. Similarity analysis allow to appreciate that the materials are dispersed in the dendrogram, however a similarity level of 0,63 grouped the accessions of the genus Poncirus and their hybrids. The species Clausena lansium was the most distant from other species in the dendrogram and differed at a similarity level of 0,54. The results indicate a high genetic diversity in the citrus rootstocks germplasm bank of Corpoica that can be used in future research programs