The AGN Luminosity Fraction in Merging Galaxies

Galaxy mergers are key events in galaxy evolution, often causing massive starbursts and fueling active galactic nuclei (AGN). In these highly dynamic systems, it is not yet precisely known how much starbursts and AGN respectively contribute to the total luminosity, at what interaction stages they occur, and how long they persist. Here we estimate the fraction of the bolometric infrared (IR) luminosity that can be attributed to AGN by measuring and modeling the full ultraviolet to far-infrared spectral energy distributions (SEDs) in up to 33 broad bands for 24 merging galaxies with the Code for Investigating Galaxy Emission. In addition to a sample of 12 confirmed AGN in late-stage mergers, found in the $Infrared$ $Array$ $Satellite$ Revised Bright Galaxy Sample or Faint Source Catalog, our sample includes a comparison sample of 12 galaxy mergers from the $Spitzer$ Interacting Galaxies Survey, mostly early-stage. We perform identical SED modeling of simulated mergers to validate our methods, and we supplement the SED data with mid-IR spectra of diagnostic lines obtained with $Spitzer$ InfraRed Spectrograph. The estimated AGN contributions to the IR luminosities vary from system to system from 0% up to 91% but are significantly greater in the later-stage, more luminous mergers, consistent with what is known about galaxy evolution and AGN triggering.Comment: 26 pages, 10 figure

J-PLUS: Photometric Re-calibration with the Stellar Color Regression Method and an Improved Gaia XP Synthetic Photometry Method

We employ the corrected Gaia Early Data Release 3 (EDR3) photometric data and spectroscopic data from the Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopic Telescope (LAMOST) DR7 to assemble a sample of approximately 0.25 million FGK dwarf photometric standard stars for the 12 J-PLUS filters using the Stellar Color Regression (SCR) method. We then independently validated the J-PLUS DR3 photometry, and uncovered significant systematic errors: up to 15 mmag in the results of Stellar Locus (SL) method, and up to 10 mmag mainly caused by magnitude-, color-, and extinction-dependent errors of the Gaia XP spectra with the Gaia BP/RP (XP) Synthetic Photometry (XPSP) method. We have also further developed the XPSP method using the corrected Gaia XP spectra by Huang et al. (2023) and applied it to the J-PLUS DR3 photometry. This resulted in an agreement of 1-5 mmag with the SCR method, and a two-fold improvement in the J-PLUS zero-point precision. Finally, the zero-point calibration for around 91% of the tiles within the LAMOST observation footprint is determined through the SCR method, with the remaining approximately 9% of tiles outside this footprint relying on the improved XPSP method. The re-calibrated J-PLUS DR3 photometric data establishes a solid data foundation for conducting research that depends on high-precision photometric calibration.Comment: 21 papes; 20 figures, submitted, see main results in Figures 5 and 1

Protocolo de uso de Albumina Humana al 20%

1 recurso en línea 3 p.Se entiende por MEDICAMENTO DE USO RESTRINGIDO a aquel para el que, mediante un procedimiento participativo, multidisciplinar y representativo del hospital, su uso ha sido restringido a determinados grupos de pacientes o a determinadas situaciones clínicas para asegurar una mayor eficacia, evitar efectos adversos, por motivos epidemiológicos o por motivos económicos. El Hospital Nacional de Clínicas (HNC) cuenta con un listado de medicamentos de uso restringido entre los que se encuentra la Albúmina Humana al 20% (AH).Fil: Bustos Fierro, Carolina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas. Hospital Nacional de Clínicas; Argentina.Fil: Gavelli, María Emilia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas. Hospital Nacional de Clínicas; Argentina.Fil: Herrera Comoglio, Raquel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas. Hospital Nacional de Clínicas; Argentina.Fil: Calantoni, Miguel Alberto. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas. Hospital Nacional de Clínicas; Argentina.Fil: Breda, Susana Andrea. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas. Hospital Nacional de Clínicas; Argentina.FIl: Bosio Beatriz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas. Hospital Nacional de Clínicas; Argentina.Fil: Alesso, Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas. Hospital Nacional de Clínicas; Argentina.Fil: Rueda, María José. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas. Hospital Nacional de Clínicas; Argentina.Fil: Kasparian, Andrés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas. Hospital Nacional de Clínicas; Argentina.Fil: Zuázaga, Mariano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas. Hospital Nacional de Clínicas; Argentina.Fil: Soria, Gustavo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas. Hospital Nacional de Clínicas; Argentina.Fil: Ojeda, Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas. Hospital Nacional de Clínicas; Argentina.Fil: Arguello, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas. Hospital Nacional de Clínicas; Argentina

The miniJPAS survey: stellar atmospheric parameters from 56 optical filters

With a unique set of 54 overlapping narrow-band and two broader filters covering the entire optical range, the incoming Javalambre-Physics of the Accelerating Universe Astrophysical Survey (J-PAS) will provide a great opportunity for stellar physics and near-field cosmology. In this work, we use the miniJPAS data in 56 J-PAS filters and 4 complementary SDSS-like filters to explore and prove the potential of the J-PAS filter system in characterizing stars and deriving their atmospheric parameters. We obtain estimates for the effective temperature with a good precision (<150 K) from spectral energy distribution fitting. We have constructed the metallicity-dependent stellar loci in 59 colours for the miniJPAS FGK dwarf stars, after correcting certain systematic errors in flat-fielding. The very blue colours, including uJAVA − r, J0378 − r, J0390 − r, uJPAS − r, show the strongest metallicity dependence, around 0.25 mag dex−1. The sensitivities decrease to about 0.1 mag dex−1 for the J0400 − r, J0410 − r, and J0420 − r colours. The locus fitting residuals show peaks at the J0390, J0430, J0510, and J0520 filters, suggesting that individual elemental abundances such as [Ca/Fe], [C/Fe], and [Mg/Fe] can also be determined from the J-PAS photometry. Via stellar loci, we have achieved a typical metallicity precision of 0.1 dex. The miniJPAS filters also demonstrate strong potential in discriminating dwarfs and giants, particularly the J0520 and J0510 filters. Our results demonstrate the power of the J-PAS filter system in stellar parameter determinations and the huge potential of the coming J-PAS survey in stellar and Galactic studies. © 2022 The Author(s) Published by Oxford University Press on behalf of Royal Astronomical Society.This work is supported by the National Natural Science Foundation of China through the projects NSFC 12222301, 12173007, 11603002, National Key Basic R & D Program of China via 2019YFA0405500, and Beijing Normal University grant no. 310232102. We acknowledge the science research grants from the China Manned Space Project with NO. CMS-CSST-2021-A08 and CMS-CSST-2021-A09. This research has made use of the Spanish Virtual Observatory (https://svo.cab.inta-csic.es) project funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033/ through grant PID2020-112949GB-I00. PC acknowledges financial support from the Government of Comunidad Autónoma de Madrid (Spain), via postdoctoral grant ‘Atracción de Talento Investigador’2019-T2/TIC-14760. The work of VMP is supported by NOIRLab, which is managed by the Association of Universities for Research in Astronomy (AURA) under a cooperative agreement with the National Science Foundation. FJE acknowledges financial support by the Spanish grant MDM-2017-0737 at Centro de Astrobiología (CSIC-INTA), Unidad de Excelencia María de Maeztu. CAG acknowledges financial support from the CAPES through scholarship for developing his PhD project and any related research. Part of this work was supported by institutional research funding IUT40-2, JPUT907, and PRG1006 of the Estonian Ministry of Education and Research. We acknowledge the support by the Centre of Excellence ‘Dark side of the Universe’ (TK133) financed by the European Union through the European Regional Development Fund.With funding from the Spanish government through the "Severo Ochoa Centre of Excellence" accreditation (CEX2021-001131-S).Peer reviewe

Red Nacional de reconocedores de suelos.

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

Proyecto de factibilidad para el montaje de una planta procesadora de cal para el Valle del Cauca

Tesis (Economista)—Corporación Universitaria Autónoma de Occidente, 1985PregradoEconomist

Caracterização cinemática de espermatozóides criopreservados de três biótipos de galos crioulos equatorianos

The rearing of Creole backyard chickens constitutes an important economic resource that contributes to food security in Ecuador (Tolombo, 2020). However, its conventional ways of crossing suppose a high genetic variability (Wang et al., 2020). The extensive management of traditional poultry farms (in backyards) has facilitated high inbreeding between hen populations, in such a way that the same individual has common characteristics of several biotypes (Villacís et al., 2016). In Ecuador, three main biotypes (lines) of Creole roosters have been morphometrically identified: the barbona, Cuban and guarica. In this sense, it is a priority to identify these biotypes of Creole roosters in order to develop selection and improvement programs, for the optimization of productive and genetic processes. Artificial insemination (AI) and rooster sperm cryopreservation are reproductive biotechnologies that allow the development of avian genetics and selection programs; however, it is necessary to know the cell biology and its response to the cryogenic processes of the sperm for the optimization of cryopreservation protocols (Satiago-Moreno et al., 2011). Therefore, this research characterized the cryopreserved semen of three biotypes of Ecuadorian Creole roosters, the Cuban, the barbona and the guarica.La crianza de gallinas criollas de traspatio constituye un importante recurso económico que contribuye a la seguridad alimentaria en el Ecuador (Tolombo, 2020). No obstante, sus modos convencionales de cruzamiento supone una alta variabilidad genética (Wang et al., 2020). El manejo extensivo de las explotaciones avícolas tradicionales (en traspatio) ha facilitado una alta endogamia entre las poblaciones de gallinas, de modo tal que un mismo individuo presenta características comunes de varios biotipos (Villacís et al., 2016). En el Ecuador, se han identificado morfométricamente a tres principales biotipos (líneas) de gallos criollos: la barbona, cubana y guarica. En este sentido, es prioridad identificar estos biotipos de gallos criollos con la finalidad de desarrollar programas de selección y mejoramiento, para la optimización de los procesos productivos y genéticos. La Inseminación artifical (IA) y la criopreservación de espermatozoides de gallo, son biotecnologías reproductivas que permiten desarrollar programas de selección y genética aviar; sin embargo, es necesario conocer la biología celular y su respuesta a los procesos criogénicos de los espermatozoides para la optimización de protocolos de criopreservación (Satiago-Moreno et al., 2011). Por lo tanto, esta investigación caracterizó el semen criopreservado de tres biotipos de gallos criollos ecuatorianos, la cubana, la barbona y la guarica.A criação de galinhas crioulas de quintal constitui um importante recurso econômico que contribui para a segurança alimentar no Equador (Tolombo, 2020). No entanto, suas formas convencionais de cruzamento supõem uma alta variabilidade genética (Wang et al., 2020). O manejo extensivo de granjas avícolas tradicionais (em quintais) tem facilitado a alta endogamia entre populações de galinhas, de tal forma que um mesmo indivíduo possui características comuns de vários biótipos (Villacís et al., 2016). No Equador, três principais biótipos (linhagens) de galos crioulos foram identificados morfometricamente: a barbona, a cubana e a guarica. Nesse sentido, é prioritário identificar esses biótipos de galos crioulos para desenvolver programas de seleção e melhoramento, para a otimização dos processos produtivos e genéticos. A inseminação artificial (IA) e a criopreservação de sêmen de galo são biotecnologias reprodutivas que permitem o desenvolvimento de programas de genética e seleção aviária; no entanto, é necessário conhecer a biologia celular e sua resposta aos processos criogênicos do esperma para a otimização dos protocolos de criopreservação (Satiago-Moreno et al., 2011). Portanto, esta pesquisa caracterizou o sêmen criopreservado de três biótipos de galos crioulos equatorianos, o cubano, o barbona e o guarica

Identification of novel vaccine candidates against cryptosporidiosis of neonatal bovines by reverse vaccinology

The apicomplexan protozoan Cryptosporidium parvum is an important causative agent of diarrhea of neonatal bovines. Vaccination has been proposed as an advantageous strategy against cryptosporidiosis of calves since besides protection against disease it has also the potential to prevent dissemination of infective oocysts into the environment. Antigens anchored to the parasite surface via glycosylphosphatidylinositol (GPI) are implicated in host cell attachment and invasion and represent promising vaccine candidates. A reverse vaccinology approach was employed to (i) identify the GPI-anchored proteome of C. parvum using available web-based bioinformatic tools and (ii) characterize previously unrecognized novel vaccine antigens. Altogether, 14 putative GPI-anchored proteins could be determined of which CpH1 and CpSUB2 as well as GP60 were further characterized. Sequencing and comparison of GP60, CpH1, and CpSUB1 alleles amplified from different geographic isolates showed a high degree of conservation. All three antigens were recombinant expressed and immunoblotted using sera of 12 Cryptosporidium-infected calves sampled at age periods 1–11 and 12–28 days after birth. Specific antibody reactions against the studied antigens were detected in all analyzed calves, demonstrating their immunreactivity and expression, and recognition in vivo at an early stage of host infection. Besides the acknowledged GP60 vaccinogen, the presented reverse vaccinology approach reveals the additional vaccine candidates CpH1 and CpSUB1 for inclusion into a subunit vaccine formulation.Fil: Tomazic, Mariela Luján. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas; ArgentinaFil: Rodriguez, A. E.. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas; ArgentinaFil: Lombardelli, Joaquín Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Agronomía y Veterinaria. Departamento de Patología Animal; ArgentinaFil: Poklépovich Caride, Tomás Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas; ArgentinaFil: Garro, C.. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas; ArgentinaFil: Galarza, R.. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Santa Fe. Estación Experimental Agropecuaria Rafaela; ArgentinaFil: Tiranti, Karina Ivana. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Agronomía y Veterinaria. Departamento de Patología Animal; ArgentinaFil: Florin-Christensen, Jorge. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas; Argentina. Universidad de Morón. Facultad de Ciencias Exactas, Químicas y Naturales; ArgentinaFil: Schnittger, Leonhard. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas; Argentina. Universidad de Morón. Facultad de Ciencias Exactas, Químicas y Naturales; Argentin

J-PLUS: Stellar parameters, C, N, Mg, Ca, and [

Context. The Javalambre Photometric Local Universe Survey (J-PLUS) has obtained precise photometry in 12 specially designed filters for large numbers of Galactic stars. Deriving their precise stellar atmospheric parameters and individual elemental abundances is crucial for studies of Galactic structure and the assembly history and chemical evolution of our Galaxy. Aims. Our goal is to estimate not only stellar parameters (effective temperature, Teff, surface gravity, log g, and metallicity, [Fe/H]), but also [α/Fe] and four elemental abundances ([C/Fe], [N/Fe], [Mg/Fe], and [Ca/Fe]) using data from the first data release (DR1) of J-PLUS. Methods. By combining recalibrated photometric data from J-PLUS DR1, Gaia DR2, and spectroscopic labels from the Large sky Area Multi-Object fiber Spectroscopic Telescope, we designed and trained a set of cost-sensitive neural networks, the CSNet, to learn the nonlinear mapping from stellar colours to their labels. Special attention was paid to the poorly populated regions of the label space by giving different weights according to their density distribution. Results. We achieved precisions of δ Teff ∼ 55 K, δlog g ∼ 0.15 dex, and δ [Fe/H] ∼ 0.07 dex, respectively, over a wide range of temperatures, surface gravities, and metallicities. The uncertainties of the abundance estimates for [α/Fe] and the four individual elements are in the 0.04–0.08 dex range. We compare our parameter and abundance estimates with those from other spectroscopic catalogs such as the Apache Point Observatory for Galactic Evolution Experiment and the Galactic Archaeology with High Efficiency and Resolution Multi-Element Spectrograph and find an overall good agreement. Conclusions. Our results demonstrate the potential of well-designed, high-quality photometric data for determinations of stellar parameters as well as individual elemental abundances. Applying the method to J-PLUS DR1, we obtained the aforementioned parameters for about two million stars, providing an outstanding dataset for chemo-dynamic analyses of the Milky Way. The catalog of the estimated parameters is publicly accessible