Relación entre riesgos estratégicos y ciberesiliencia en empresas fintech

La industria Fintech, cada vez de mayor relevancia en el mundo y en Latinoamérica, basa su operación y estrategia en las tecnologías de información, razón por la cual la gestión de sus riesgos se convierte en un pilar fundamental de la organización. El rápido aumento de la adopción tecnológica en el mundo y la exponencial exposición a los ciberiesgos, llevan al concepto de ciberesiliencia a tener cada vez mayor relevancia, como respuesta al aumento y la especialización de los impactos asociados a la materialización de estos riesgos, lo cual es una constante a nivel global para todo tipo de organizaciones. Este trabajo de investigación aborda, desde la perspectiva de riesgos estratégicos, el concepto de la ciberesiliencia como una buena práctica a implementar en el sector Fintech, específicamente en Colombia. Para esto se analizan cinco casos de estudio de empresas colombianas del sector Fintech, por medio de un análisis cualitativo. Este trabajo concluye que las compañías Fintech en la región, y principalmente en Colombia, aún requieren alcanzar una mayor madurez para la incorporación del concepto de ciberesiliencia como elemento estratégico.The Fintech industry, which becomes every time more relevant in the world and in the Latin American region, bases its operation and strategy on information technologies, which is why risk management has become a main pillar of these companies. The rapid increase of technological adoption in the world, and the exponential exposure to cyber risks, makes the concept of cyber resilience increasingly relevant, as a response to specialized and more impacts associated with the materialization of these risks. This paper addresses, from the perspective of strategic risks, the concept of cyber resilience as a good practice to be implemented in the Fintech sector, specifically in Colombia. For this purpose, five case studies of Colombian companies in the Fintech sector are analyzed through a qualitative survey including the aforementioned concepts. This paper concludes that Fintech companies in the region, and mainly in Colombia, still need to reach a greater maturity for the incorporation of the concept of cyber resilience as a strategic element

Características salivares en personas con enfermedad de alzheimer familiar por la mutación e280a

ABSTRACT: Alzheimer’s disease is a neurodegenerative disorder characterized by the loss of cognitive functions. The prevalence of this disease worldwide is high, and therefore it is important to have a better understanding of the oral health needs and conditions of individuals with this disorder. The present study was carried out in a population with E280A mutation for Alzheimer’s disease. The goal was to describe the salivary characteristics of persons with early familial Alzheimer’s disease, in order to detect changes in the oral microbiome that can guide the dental management of these patients. Methods: transversal study in 37 participants living in the Metropolitan Area of the city of Medellín, aged 53 ± 6 years in average, in different stages of the disease: mild: 8, moderate: 7, and severe: 22, and evaluated by neuropsychological tests. Salivary samples were collected, evaluating saliva secretion rate and saliva buffer capacity, and conducting microbial analysis of the species most commonly found in the mouth. Results: 45.9% of participants showed a decreased rate of stimulated salivary secretion; salivary buffer capacity was decreased in 83.87% of participants, with average pH values of 3.449 ± 0.89 after the Ericsson test. Buffer capacity was altered in participants with decreased secretion rate and in those with no alteration in salivary secretion rate. High levels of microbial growth were observed, mainly for Streptococcus mutans and Candida albicans. Conclusions: this study suggests that other factors besides the pharmacological ones, like age and disease severity, may affect the salivary rate flow in patients with early familial Alzheimer’s disease. Keywords: familial Alzheimer’s disease, xerostomia, Buffer capacity, stimulated saliva.RESUMEN: La enfermedad de Alzheimer es una alteración neurodegenerativa caracterizada por la pérdida de funciones cognitivas. Existe una alta prevalencia de esta enfermedad a nivel mundial, por lo que resulta oportuno tener una mayor comprensión de las necesidades y condiciones de salud bucal de los sujetos con este desorden. El presente estudio se llevó a cabo en una población con mutación E280A para la enfermedad de Alzheimer. El objetivo consistió en describir las características salivares de las personas con enfermedad de Alzheimer familiar precoz, con el fin de detectar cambios en el microbioma bucal que puedan orientar el manejo odontológico de estos pacientes. Métodos: estudio transversal en 37 participantes que habitan el Área Metropolitana de la ciudad de Medellín, con una edad promedio de 53 ± 6 años, en diferentes estadios de la enfermedad: leve: 8, moderada: 7 y grave: 22, evaluados mediante pruebas neuropsicológicas. Se tomaron muestras salivares, se evaluó la tasa de secreción salivar y la capacidad buffer de la saliva y se efectuó un análisis microbiano de las principales especies presentes en boca. Resultados: el 45,9% de los participantes presentaron una tasa disminuida de secreción salivar estimulada; la capacidad buffer salivar estuvo disminuida en el 83,87% de los participantes, con valores promedios de pH luego de la prueba de Ericsson de 3,449 ± 0,89. La capacidad buffer se encontró alterada tanto en los participantes con tasa de secreción disminuida como en aquellos con tasa de secreción salivar no alterada. Se observó alto crecimiento microbiano, principalmente de Streptococcus mutans y Candida albicans. Conclusiones: este estudio sugiere que pueden existir otros factores, además de los farmacológicos, que afectan la tasa de flujo salivar en los pacientes con enfermedad de Alzheimer familiar precoz, como la edad y la severidad de la enfermedad. Palabras clave: enfermedad de Alzheimer familiar, xerostomía, capacidad Buffer, saliva estimulada

Psychometric Properties of the Brief Sense of Community Scale (BSCS) in the Neighborhoods of Barranquilla (Colombia)

Se analizan las propiedades psicométricas de la Escala Breve de Sentido de Comunidad (BSCS) en colombianos que residían en Barranquilla, norte de Colombia, teniendo en cuenta la categorización en estratos socioeconómicos de los barrios en la ciudad. Se examina si el modelo teórico de cuatro factores se mantiene o no en este contexto y si la variable estrato socioeconómico de los barrios afecta a su puntuación. Se encuestó a 858 personas: 491 mujeres, 367 hombres, con edades de 18 a 82 años (M =31.2 años, DE = 14.6). Se utilizó un análisis factorial exploratorio y confirmatorio para examinar la estructura de los factores y la igualdad de los parámetros del BSCS entre los grupos de barrios con alta y baja categorización socioeconómica. Se encontró que, de tres modelos en comparación, el modelo de un factor de segundo orden que explica las cuatro dimensiones del Sentido de Comunidad (SC), brindó el mejor ajuste a los datos y responde mejor al modelo de McMillan y Chavis (1986). Las medidas de confiabilidad interna fueron ω de 0.92 y α de 0.91. Se propone una norma de corrección calculada para la matriz de correlación policórica, donde las puntuaciones más altas indican un mayor SC. Se termina identificando que el SC es mucho mayor en los barrios de estratos socioeconómicos altos y medios con respecto a los barrios de estratos bajos.The psychometric properties of the Brief Sense of Community Scale (BSCS) are analyzed in Colombians residing in Barranquilla, northern Colombia, taking into account the socioeconomic strata categorization of neighborhoods in the city. We examine whether or not the four-factor theoretical model holds in this context and whether the socioeconomic strata variable of the neighborhoods affects their score. We surveyed 858 people: 491 women, 367 men, aged 18-82 years (M =31.2 years, SD= 14.6). Exploratory and confirmatory factor analysis was used to examine the factor structure and equality of BSCS parameters between groups of neighborhoods with high and low socioeconomic categorization. It was found that, of three models in comparison, the second-order one-factor model explaining the four dimensions of Sense of Community (SC) provided the best fit to the data and is most responsive to the McMillan and Chavis (1986) model. The internal reliability measures were ω of 0.92 and α of 0.91. A correction rule calculated for the polychoric correlation matrix is proposed, where higher scores indicate higher SC. It ends up identifying that the SC is much higher in high and middle socioeconomic strata neighborhoods with respect to low strata neighborhoods

Representación social del consumo de marihuana en un grupo de jóvenes universitarios consumidores de la Universidad Tecnológica de Pereira.

Resumen Esta investigación buscó comprender el proceso de construcción de las representaciones sociales sobre el consumo de marihuana de jóvenes universitarios en relación con las personas y con los escenarios donde los jóvenes llevan a cabo su consumo, además de establecer el primer acercamiento del joven con la marihuana. El enfoque metodológico utilizado fue la teoría fundamentada en los datos, basada en el paradigma constructivista y del interaccionismo simbólico. Las técnicas empleadas incluyeron entrevistas abiertas a profundidad, diario de campo y análisis documental. Para el muestreo, se identificaron jóvenes que cumplieran con los criterios de inclusión establecidos. En los hallazgos se apreció que la representación en relación con el consumo de marihuana, se construye a partir de las actitudes, prejuicios, creencias y la propia experiencia frente al consumo como tal, entre otros, los cuales son elementos constitutivos de la representación social y de los contextos del consumo de marihuana

Representación social del consumo de marihuana en un grupo de jóvenes universitarios consumidores de la Universidad Tecnológica de Pereira.

Resumen Esta investigación buscó comprender el proceso de construcción de las representaciones sociales sobre el consumo de marihuana de jóvenes universitarios en relación con las personas y con los escenarios donde los jóvenes llevan a cabo su consumo, además de establecer el primer acercamiento del joven con la marihuana. El enfoque metodológico utilizado fue la teoría fundamentada en los datos, basada en el paradigma constructivista y del interaccionismo simbólico. Las técnicas empleadas incluyeron entrevistas abiertas a profundidad, diario de campo y análisis documental. Para el muestreo, se identificaron jóvenes que cumplieran con los criterios de inclusión establecidos. En los hallazgos se apreció que la representación en relación con el consumo de marihuana, se construye a partir de las actitudes, prejuicios, creencias y la propia experiencia frente al consumo como tal, entre otros, los cuales son elementos constitutivos de la representación social y de los contextos del consumo de marihuana

Sensibilidad en el Reconocimiento de Emociones Faciales Como Endofenotipo de Esquizofrenia

Los endofenotipos son rasgos presentes antes de la aparición de un trastorno y podrían ser útiles para identificar genes de susceptibilidad. Se determinó si personas con esquizofrenia y sus familiares de primer grado no afectados tenían un desempeño menor que los controles en la Tarea de Multitransformación de Expresión Emocional, que mide reconocimiento de emociones faciales. Las personas con esquizofrenia y sus familiares mostraron menor sensibilidad o requirieron más intensidad para identificar emociones que los controles. La exactitud para identificar emociones fue similar entre familiares y controles, pero menor en aquellos con esquizofrenia. Esto sugiere que la sensibilidad para el reconocimiento de emociones faciales es un endofenotipo de la esquizofrenia

Transformar para educar 5: ambientes de aprendizaje naturalmente críticos

Este quinto libro de la colección "Transformar para Educar''.-producto de las investigaciones de aula adelantadas por docentes de la Universidad del Norte, con el apoyo del Centro para la Excelencia Docente (CEDU), en el marco del programa Transformación de curso-, busca difundir innovaciones en la práctica pedagógica, con el fin de mejorar las experiencias educativas de los estudiantes con base en la implementación de ambientes de aprendizaje naturalmente críticos. Son críticos porque los estudiantes razonan con sus propios argumentos y naturales porque se da de manera espontánea. Contiene nueve capítulos que recopilan las experiencias realizadas por los docentes del área de introducción a la Ingeniería. Confiamos en que los hallazgos que aquí se presentan sean de interés para los lectores y puedan ser compartidos de manera amplia entre distintos públicos

The Caldera. No. 26

“La PALABRA tiene PODER”, más allá del lema que nos convocó en la décima versión del Concurso Inter colegiado de Oratoria, que en el marco de ULIBRO 2023, se llevó a cabo en NEOMUNDO, el 1 de septiembre pasado, esta frase es una profunda convicción que ha movido al Área de Lengua Castellana del Instituto Caldas, a propiciar y mantener este espacio en el que nuestros estudiantes son los protagonistas. Este año, al tratarse de una celebración especial, quisimos que el tema fundamental fuera el inmenso PODER que tiene la PALABRA; la palabra que construye, que transforma, que edifica, que fortalece, que acompaña, que “abriga”, a diario, al ser humano; en un mundo en el que se debe volver a entender y vivenciar, en el hogar, en la escuela, en la sociedad, el poder transformador de vocablos tan importantes como lo son: “Familia, Educación, Vida, Diversidad, Respeto, Literatura, Escritura, Creatividad, Lectura, Inclusión, Paz, Igualdad Social, Democracia, Ciudadanía y Diálogo”, la palabra cobró fuerza en las voces de nuestros educandos; de esta manera, analizar estos temas tiene que ver necesariamente con los “Futuros posibles”, que planteó la Gran Feria del Libro, ULIBRO, en su vigésima primera versión, para que sigamos trabajando por una sociedad mejor, razón de ser de todas las instituciones educativas del mundo entero.“The WORD has POWER”, beyond the motto that summoned us in the tenth version of the Intercollegiate Oratory Contest, which within the framework of ULIBRO 2023, was held in NEOMUNDO, last September 1, this phrase is a deep conviction that has moved the Spanish Language Area of ​​the Caldas Institute to promote and maintain this space in which our students are the protagonists. This year, as it is a special celebration, we wanted the fundamental theme to be the immense POWER that the WORD has; the word that builds, that transforms, that edifies, that strengthens, that accompanies, that “shelters”, daily, the human being; in a world in which we must understand and experience again, at home, at school, in society, the transformative power of words as important as: “Family, Education, Life, Diversity, Respect, Literature, Writing, Creativity, Reading, Inclusion, Peace, Social Equality, Democracy, Citizenship and Dialogue”, the word gained strength in the voices of our students; In this way, analyzing these issues necessarily has to do with the “Possible Futures”, which the Great Book Fair, ULIBRO, proposed in its twenty-first version, so that we continue working for a better society, the reason for being of all institutions. . educational institutions around the world.Modalidad Presencia

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.