Conceptual Framework to Integrate Economic Drivers of Decision Making for Technology Adoption in Agriculture

This study evaluates how much technology adoption could cost in a variety of crop-production scenarios. Cost-reduction simulations consider scenarios of higher input use efficiency such as reducing the usage of diesel, labor, irrigation, fertilizer, herbicide, and seed, among others. The scenarios aim to increase yields by integrating the effect of each input-reduction on the total operating costs. Agricultural production estimates for Nebraska in the US indicates that a technology that saves 1% of diesel is cost-effective, costing between USD 0.15/ha and USD 0.32/ha (for corn). Improvements on input use efficiency should be prioritized to incentivize technology development and adoption. This study balances input costs and crop production, allowing the identification of adoption cost thresholds tailored to specific farming scenarios. It also enabled interpretations regarding optimal scenarios for technology adoption. In addition, this study indicates that irrigated systems foster the adoption of technologies more than in dryland cropping systems

CLIM4OMICS: a geospatially comprehensive climate and multi-OMICS database for maize phenotype predictability in the United States and Canada

The performance of numerical, statistical, and data-driven diagnostic and predictive crop production modeling relies heavily on data quality for input and calibration or validation processes. This study presents a comprehensive database and the analytics used to consolidate it as a homogeneous, consistent, multidimensional genotype, phenotypic, and environmental database for maize phenotype modeling, diagnostics, and prediction. The data used are obtained from the Genomes to Fields (G2F) initiative, which provides multiyear genomic (G), environmental (E), and phenotypic (P) datasets that can be used to train and test crop growth models to understand the genotype by environment (GxE) interaction phenomenon. A particular advantage of the G2F database is its diverse set of maize genotype DNA sequences (G2F-G), phenotypic measurements (G2F-P), station-based environmental time series (mainly climatic data) observations collected during the maize-growing season (G2F-E), and metadata for each field trial (G2F-M) across the United States (US), the province of Ontario in Canada, and the state of Lower Saxony in Germany. The construction of this comprehensive climate and genomic database incorporates the analytics for data quality control (QC) and consistency control (CC) to consolidate the digital representation of geospatially distributed environmental and genomic data required for phenotype predictive analytics and modeling of the GxE interaction. The two-phase QC–CC preprocessing algorithm also includes a module to estimate environmental uncertainties. Generally, this data pipeline collects raw files, checks their formats, corrects data structures, and identifies and cures or imputes missing data. This pipeline uses machine-learning techniques to fill the environmental time series gaps, quantifies the uncertainty introduced by using other data sources for gap imputation in G2F-E, discards the missing values in G2F-P, and removes rare variants in G2F-G. Finally, an integrated and enhanced multidimensional database was generated. The analytics for improving the G2F database and the improved database called Climate for OMICS (CLIM4OMICS) follow findability, accessibility, interoperability, and reusability (FAIR) principles, and all data and codes are available at https://doi.org/10.5281/zenodo.8002909 (Aslam et al., 2023a) and https://doi.org/10.5281/zenodo.8161662 (Aslam et al., 2023b), respectively.</p

Condiciones de suelo y vegetación en tres bosques quemados de Nothofagus pumilio en Argentina y experiencias para su restauración activa

El fuego es un disturbio importante en bosques de lenga de Chubut y Santa Cruz, en la Patagonia argentina. Según del tipo de bosque y la severidad del fuego, el sistema resultante puede diferir en gran medida respecto del original. En este trabajo se evaluaron condiciones post-fuego (vegetación y suelo) que afectarían el restablecimiento de Nothofagus pumilio en tres zonas del gradiente latitudinal de su distribución: La Colisión (LC) 42°56’ S, Monte Zeballos (MZ) 46°49’ S y Río Turbio (RT) 51°29’ S, luego de incendios ocurridos uno, setenta, y veintisiete años atrás, respectivamente. En cada sitio se caracterizó la riqueza de especies y su cobertura en áreas quemadas, y se analizaron 12 propiedades físico-químicas de los primeros 10 cm del suelo en las áreas quemadas y en las adyacentes no quemadas. En áreas quemadas se realizó la restauración activa a través de plantines de N. pumilio con diferentes dispositivos de protección individual. La cobertura total del suelo fue mayor en RT, la cobertura relativa según hábito y origen de las especies fue diferente entre sitios, mientras que la riqueza y la diversidad fueron similares. Las diferencias en las propiedades del suelo entre áreas quemadas y no quemadas se podrían asociar con la antigüedad del incendio. En todos los sitios, la supervivencia de plantines fue alta (>80%) después del primer año, independientemente del tipo de protector, y disminuyó levemente en los años posteriores. En LC, el crecimiento fue mayor en plantines protegidos con tubos de polipropileno. En MZ y RT, el crecimiento fue limitado por el ramoneo de liebres, aun con protectores individuales. En zonas quemadas y con ganado, la herbivoría restringe, e incluso llega a imposibilitar, la regeneración natural de la lenga. La plantación es una alternativa viable si los plantines están protegidos y se realiza algún control de herbivoría por liebres.Fire is an important disturbance affecting Nothofagus pumilio (lenga) forests in Chubut and Santa Cruz provinces of Patagonia, Argentina. Depending on the forest structure and the level of fire severity, the resulting stands could substantially differ from the original. In this study, we evaluated post-fire effects on soil and vegetation conditions that might affect reestablishment of lenga plants in three latitudinal areas of its natural distribution in Patagonia: La Colisión (LC) 42°56’ S, Monte Zeballos (MZ) 46°49’ S and Río Turbio (RT) 51°29’ S. The fire events occurred one (LC), seventy (MZ), and twenty-seven (RT) years before treatments establishment, respectively. In each site, we characterized species richness and cover at burned areas, and analyzed 12 physicochemical properties of the first 10 cm of soil depth at burned and adjacent unburned (control) areas. In burned areas, we performed active restoration experiments by planting lenga seedlings using different protection devices. Soil cover was higher in RT. While plant relative cover according to habit and origin differed between sites, species richness and diversity were similar. Differences in soil physicochemical properties between burned and unburned areas could be associated to the time passed since fire occurrence. At the end of the first growing season, and regardless of the protection device used, survival was high at all sites (>70%). This percentage slightly decreased in the subsequent years. In MZ and RT, European hares browsing limited seedling growth. In burned and grazed lenga forests, herbivores restrict the natural regeneration. Restoration by planting lenga seedlings could be a viable alternative by providing protection to hare browsing.EEA Santa CruzFil: Urretavizcaya, María F. Centro de Investigación y Extensión Forestal Andino Patagónico (CIEFAP); Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas de Argentina; ArgentinaFil: Peri, Pablo Luis. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Monelos, Lucas H. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; ArgentinaFil: Arriola, Hernán. Consejo Agrario Provincial de Santa Cruz; ArgentinaFil: Oyharçabal, María Florencia. Centro de Investigación y Extensión Forestal Andino Patagónico (CIEFAP); ArgentinaFil: Contardi, Liliana. Centro de Investigación y Extensión Forestal Andino Patagónico (CIEFAP); Argentina. Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco; ArgentinaFil: Muñoz, Miriam. Consejo Agrario Provincial de Santa Cruz; ArgentinaFil: Sepúlveda, Eduardo. Consejo Agrario Provincial de Santa Cruz; ArgentinaFil: Defosse, Guillermo. Centro de Investigación y Extensión Forestal Andino Patagónico (CIEFAP); Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas de Argentina; Argentina. Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco; Argentin

Soil and vegetation conditions in three burned Nothofagus pumilio forests in Argentina and experiences for their active restoration

El fuego es un disturbio importante en bosques de lenga de Chubut y Santa Cruz, en la Patagonia argentina. Según del tipo de bosque y la severidad del fuego, el sistema resultante puede diferir en gran medida respecto del original. En este trabajo se evaluaron condiciones post-fuego (vegetación y suelo) que afectarían el restablecimiento de Nothofagus pumilio en tres zonas del gradiente latitudinal de su distribución: La Colisión (LC) 42°56’ S, Monte Zeballos (MZ) 46°49’ S y Río Turbio (RT) 51°29’ S, luego de incendios ocurridos uno, setenta, y veintisiete años atrás, respectivamente. En cada sitio se caracterizó la riqueza de especies y su cobertura en áreas quemadas, y se analizaron 12 propiedades físico-químicas de los primeros 10 cm del suelo en las áreas quemadas y en las adyacentes no quemadas. En áreas quemadas se realizó la restauración activa estableciendo de plantines de N. pumilio con diferentes dispositivos de protección individual. La cobertura total del suelo fue mayor en RT, la cobertura relativa según hábito y origen de las especies fue diferente entre sitios, mientras que la riqueza y la diversidad fueron similares. Las diferencias en las propiedades del suelo entre áreas quemadas y no quemadas se podrían asociar con la antigüedad del incendio. En todos los sitios, la supervivencia de plantines fue alta (>70%) después del primer año, independientemente del tipo de protector, y disminuyó levemente en los años posteriores. En LC, el crecimiento fue mayor en plantines protegidos con tubos de polipropileno. En MZ y RT, el crecimiento fue limitado por el ramoneo de liebres, aun con protectores individuales. En zonas quemadas y con ganado, la herbivoría restringe, e incluso llega a imposibilitar, la regeneración natural de la lenga. La plantación es una alternativa viable si los plantines están protegidos y se realiza algún control de herbivoría por liebres.Fire is an important disturbance affecting Nothofagus pumilio (lenga) forests in Chubut and Santa Cruz provinces of Patagonia, Argentina. Depending on the forest structure and the level of fire severity, the resulting stands could substantially differ from the original. In this study, we evaluated post-fire effects on soil and vegetation conditions that might affect reestablishment of lenga plants in three latitudinal areas of its natural distribution in Patagonia: La Colisión (LC) 42°56’ S, Monte Zeballos (MZ) 46°49’ S and Río Turbio (RT) 51°29’ S. The fire events occurred one (LC), seventy (MZ), and twenty-seven (RT) years before treatments establishment, respectively. In each site, we characterized species richness and cover at burned areas, and analyzed 12 physicochemical properties of the first 10 cm of soil depth at burned and adjacent unburned (control) areas. In burned areas, we performed active restoration experiments by planting lenga seedlings using different protection devices. Soil cover was higher in RT. While plant relative cover according to habit and origin differed between sites, species richness and diversity were similar. Differences in soil physicochemical properties between burned and unburned areas could be associated to the time passed since fire occurrence. At the end of the first growing season, and regardless of the protection device used, survival was high at all sites (>70%). This percentage slightly decreased in the subsequent years. In MZ and RT, European hares browsing limited seedling growth. In burned and grazed lenga forests, herbivores restrict the natural regeneration. Restoration by planting lenga seedlings could be a viable alternative by providing protection to hare browsing.Fil: Urretavizcaya, María Florencia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Centro de Investigación y Extensión Forestal Andino Patagónico; ArgentinaFil: Peri, Pablo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Monelos, Lucas Humberto. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; ArgentinaFil: Arriola, Hernán. No especifíca;Fil: Oyharçabal, María F.. Centro de Investigación y Extensión Forestal Andino Patagónico; ArgentinaFil: Contardi, Liliana. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco". Facultad de Ingeniería - Sede Esquel. Departamento de Ingeniería Forestal; Argentina. Centro de Investigación y Extensión Forestal Andino Patagónico; ArgentinaFil: Muñoz, Miriam Gabriela. No especifíca;Fil: Sepúlveda, Eduardo. No especifíca;Fil: Defossé, Guillermo Emilio. Centro de Investigación y Extensión Forestal Andino Patagónico; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco". Facultad de Ingeniería - Sede Esquel. Departamento de Ingeniería Forestal; Argentin

Acknowledgement to reviewers of JSAN in 2016

The editors of JSAN would like to express their sincere gratitude to the following reviewers for assessing manuscripts in 2016.[...

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.

Incorporation of globally available datasets into the roving cosmic-ray neutron probe method for estimating field-scale soil water content

The need for accurate, real-time, reliable, and multi-scale soil water content (SWC) monitoring is critical for a multitude of scientific disciplines trying to understand and predict the Earth's terrestrial energy, water, and nutrient cycles. One promising technique to help meet this demand is fixed and roving cosmic-ray neutron probes (CRNPs). However, the relationship between observed low-energy neutrons and SWC is affected by local soil and vegetation calibration parameters. This effect may be accounted for by a calibration equation based on local soil type and the amount of vegetation. However, determining the calibration parameters for this equation is labor- and time-intensive, thus limiting the full potential of the roving CRNP in large surveys and long transects, or its use in novel environments. In this work, our objective is to develop and test the accuracy of globally available datasets (clay weight percent, soil bulk density, and soil organic carbon) to support the operability of the roving CRNP. Here, we develop a 1 km product of soil lattice water over the continental United States (CONUS) using a database of in situ calibration samples and globally available soil taxonomy and soil texture data. We then test the accuracy of the global dataset in the CONUS using comparisons from 61 in situ samples of clay percent (RMSE  =  5.45 wt %, R2  =  0.68), soil bulk density (RMSE  =  0.173 g cm−3, R2  =  0.203), and soil organic carbon (RMSE  =  1.47 wt %, R2  =  0.175). Next, we conduct an uncertainty analysis of the global soil calibration parameters using a Monte Carlo error propagation analysis (maximum RMSE  ∼  0.035 cm3 cm−3 at a SWC  =  0.40 cm3 cm−3). In terms of vegetation, fast-growing crops (i.e., maize and soybeans), grasslands, and forests contribute to the CRNP signal primarily through the water within their biomass and this signal must be accounted for accurate estimation of SWC. We estimated the biomass water signal by using a vegetation index derived from MODIS imagery as a proxy for standing wet biomass (RMSE  &lt;  1 kg m−2). Lastly, we make recommendations on the design and validation of future roving CRNP experiments

Genetic variation in alcohol dehydrogenase (ADH1A, ADH1B, ADH1C, ADH7) and aldehyde dehydrogenase (ALDH2), alcohol consumption and gastric cancer risk in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC) cohort.

Studies that have examined the association between alcohol consumption and gastric cancer (GC) risk have been inconsistent. We conducted an investigation of 29 genetic variants in alcohol metabolism loci (alcohol dehydrogenase, ADH1 gene cluster: ADH1A, ADH1B and ADH1C; ADH7 and aldehyde dehydrogenase, ALDH2), alcohol intake and GC risk. We analyzed data from a nested case-control study (364 cases and 1272 controls) within the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition cohort. Single nucleotide polymorphisms (SNPs) were genotyped using a customized array. We observed a statistically significant association between a common 3'-flanking SNP near ADH1A (rs1230025) and GC risk [allelic odds ratio (OR)(A v T) = 1.30, 95% confidence interval (CI) = 1.07-1.59]. Two intronic variants, one in ADH1C (rs283411) and one in ALDH2 (rs16941667), also were associated with GC risk (OR(T v C) = 0.59; 95% CI = 0.38-0.91 and OR(T v C) = 1.34; 95% CI = 1.00-1.79, respectively). Individuals carrying variant alleles at both ADH1 (rs1230025) and ALDH2 (rs16941667) were twice as likely to develop GC (OR(A+T) = 2.0; 95% CI = 1.25-3.20) as those not carrying variant alleles. The association between rs1230025 and GC was modified by alcohol intake (&lt;5 g/day: OR(A) = 0.89, 95% CI = 0.57-1.39; ≥5 g/day: OR(A) = 1.45, 95% CI = 1.08-1.94, P-value = 0.05). The association was also modified by ethanol intake from beer. A known functional SNP in ADH1B (rs1229984) was associated with alcohol intake (P-value = 0.04) but not GC risk. Variants in ADH7 were not associated with alcohol intake or GC risk. In conclusion, genetic variants at ADH1 and ALDH2 loci may influence GC risk, and alcohol intake may further modify the effect of ADH1 rs1230025. Additional population-based studies are needed to confirm our results

Clinical Presentation and Determinants of Mortality of Invasive Pulmonary Aspergillosis in Kidney Transplant Recipients: A Multinational Cohort Study.

The prognostic factors and optimal therapy for invasive pulmonary aspergillosis (IPA) after kidney transplantation (KT) remain poorly studied. We included in this multinational retrospective study 112 recipients diagnosed with probable (75.0% of cases) or proven (25.0%) IPA between 2000 and 2013. The median interval from transplantation to diagnosis was 230 days. Cough, fever, and expectoration were the most common symptoms at presentation. Bilateral pulmonary involvement was observed in 63.6% of cases. Positivity rates for the galactomannan assay in serum and bronchoalveolar lavage samples were 61.3% and 57.1%, respectively. Aspergillus fumigatus was the most commonly identified species. Six- and 12-week survival rates were 68.8% and 60.7%, respectively, and 22.1% of survivors experienced graft loss. Occurrence of IPA within the first 6 months (hazard ratio [HR]: 2.29; p-value = 0.027) and bilateral involvement at diagnosis (HR: 3.00; p-value = 0.017) were independent predictors for 6-week all-cause mortality, whereas the initial use of a voriconazole-based regimen showed a protective effect (HR: 0.34; p-value = 0.007). The administration of antifungal combination therapy had no apparent impact on outcome. In conclusion, IPA entails a dismal prognosis among KT recipients. Maintaining a low clinical suspicion threshold is key to achieve a prompt diagnosis and to initiate voriconazole therapy