Las leyes del Hip hop, normas no escritas de una cultura definida

La cultura Hip hop es conocida como un mundo marcado por el egocentrismo y la banalidad material excesiva. La gran mayoría de prejuicios creados alrededor de este movimiento cultural se sustentan en la reflexión de que este entorno es, en apariencia salvaje, violento y dañino. En muchas ocasiones, mal interpretando términos o confundiendo actividades, los escritores de Graffiti han sido tachados de vándalos; los raperos han sido vistos como personajes de actitud dura y léxico vulgar o inapropiado; y los bboys y bgirls son conocidos como bailarines acrobáticos que realizan complicadas piruetas en la calle. Desde la aparición de esta cultura en los medios de comunicación muchos estudios han procurado relevar las verdaderas ideas de la cultura Hip hop. Fuera del entorno académico uno de los ejemplos de cultura Hip hop más recientes es la serie de Netflix Get Down. Esta serie cuenta su argumento principal dentro de la primera época de la esta cultura urbana. Detrás de la imagen mostrada a través de videoclips y reportajes se esconde todo un entorno cultural con ideas y códigos de actuación propios. Estas normas, desconocidas en su mayoría para el público, se transmiten todavía de forma oral. Los escritores de Graffiti de Nueva York poseen unas normas de convivencia y actuación entre ellos. En España el escritor Muelle creo la idea de La firma sin gasto, idea que se basa en el principio de realizar graffitis donde no molestaran o no supusieran un gasto para la población. La máxima expresión de estas normas es La declaración de la paz de la Cultura Hip hop, escrita por KRS One: Dieciocho leyes que resumen las intenciones y directrices de este movimiento cultural. Este documento ofrece consejo y dirección a las personas que se acerquen a este entorno

Educación Superior Peruana: Investigaciones durante y después de la pandemia COVID-19

El objetivo de la investigación fue identificar los principales temas trabajados por los investigadores con respecto a la educación superior peruana durante y después de la pandemia COVID-19.Considerando los postulados de Kitchenham (2004), Okoli y Schabram (2010),Liberati et al., (2009) y Page et al., (2021) el trabajo se aborda mediante una revisión sistemática de los artículos científicos publicados desde el año 2021 hasta el 2023 en las bases de datos Redalyc, Dialnet yScielo,en el ámbito de la educación superiorperuana. Para ello, se siguió un protocolo de ochos pasos y formularon dos interrogantes que delimitaron el alcance de la investigación. Los descriptores usados fueron: Educación Universitaria y Perú. Adicionalmente se establecieron cinco criterios de inclusión y exclusión a fin de depurar la información descartando los artículos que no contenían información suficientemente relacionada con el objetivo de la investigación. Los resultados mostraron la prevalencia de estudios dirigidos al tema de la virtualidad 33.33% del total. Mientras que un 20% aborda los modelos de aprendizaje. Con un 13,33% se ubican los relativos competencias y perfiles profesionales de los egresados. Mientras que en el porcentaje restante 33,33% se encuentran temas diversos: ética, acceso de las minorías a la educación superior, estrés académico, desesperanza aprendida y becas.Las temáticas abordadas, por demás diversas pero concatenadas, constituyen retos tanto para la gestión universitaria peruana como para los organismos del Estado encargados de dictar lineamientos en torno a la educación superior en el país, en un escenario pos pandémico por demás complejo, con más interrogantes que certezas. Pero también señalan los tópicos de relevancia e interés para la comunidad universitaria

Multicentric study of cervical cancer screening with human papillomavirus testing and assessment of triage methods in Latin America : the ESTAMPA screening study protocol

Q1Q1Introduction Human papillomavirus (HPV) testing is replacing cytology in primary screening. Its limited specificity demands using a second (triage) test to better identify women at high-risk of cervical disease. Cytology represents the immediate triage but its low sensitivity might hamper HPV testing sensitivity, particularly in low-income and middle-income countries (LMICs), where cytology performance has been suboptimal. The ESTAMPA (EStudio multicéntrico de TAMizaje y triaje de cáncer de cuello uterino con pruebas del virus del PApiloma humano; Spanish acronym) study will: (1) evaluate the performance of different triage techniques to detect cervical precancer and (2) inform on how to implement HPV-based screening programmes in LMIC. Methods and analysis Women aged 30–64 years are screened with HPV testing and Pap across 12 study centres in Latin America. Screened positives have colposcopy with biopsy and treatment of lesions. Women with no evident disease are recalled 18 months later for another HPV test; those HPV-positive undergo colposcopy with biopsy and treatment as needed. Biological specimens are collected in different visits for triage testing, which is not used for clinical management. The study outcome is histological high-grade squamous intraepithelial or worse lesions (HSIL+) under the lower anogenital squamous terminology. About 50 000 women will be screened and 500 HSIL+ cases detected (at initial and 18 months screening). Performance measures (sensitivity, specificity and predictive values) of triage techniques to detect HSIL+ will be estimated and compared with adjustment by age and study centre. Ethics and dissemination The study protocol has been approved by the Ethics Committee of the International Agency for Research on Cancer (IARC), of the Pan American Health Organisation (PAHO) and by those in each participating centre. A Data and Safety Monitoring Board (DSMB) has been established to monitor progress of the study, assure participant safety, advice on scientific conduct and analysis and suggest protocol improvements. Study findings will be published in peer-reviewed journals and presented at scientific meetings. Trial registration number NCT01881659Revista Internacional - Indexad

Escuela secundaria posible

REPENSAR LA EDUCACIÓN SECUNDARIA Colección de infografías II Parte Seguimiento de medios de comunicación 2017-2019Fil: Ferreyra, Horacio Ademar. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Educación; ArgentinaFil: Di Francesco, Adriana Carlota. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Educación; ArgentinaFil: Equipo de investigación en educación de adolescentes y jóvenes. Unidad Asociada CONICET. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Educación; Argentina

Punta Querandí: disputas por el espacio entre las urbanizaciones cerradas y los movimientos sociales

El presente informe es el resultado del trabajo llevado a cabo por los alumnos del sexto año de la Escuela Secundaria del Colegio San Simón, de la ciudad de La Plata, en el marco de la asignatura de la Orientación en Ciencias Sociales denominada Proyectos de Investigación en Ciencias Sociales, durante el ciclo lectivo 2012. Se estudió el conflicto alrededor del paraje denominado Punta Querandí, ubicado entre los partidos de Tigre y Escobar, para abordar la problemática de las disputas por el espacio entre las urbanizaciones cerradas y los movimientos sociales. Se da cuenta de las sucesivas etapas de elaboración del diseño de investigación, la realización del trabajo de campo y las conclusiones alcanzadas al finalizar el año lectivo.Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educació

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.

Mitochondrial Impairments in Peripheral Blood Mononuclear Cells of Multiple Sclerosis Patients

Although impaired mitochondrial function has been proposed as a hallmark of multiple sclerosis (MS) disease, few studies focus on the mitochondria of immune cells. We aimed to compare the mitochondrial function of the peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) from MS patients with (M+) and without (M−) lipid-specific oligoclonal immunoglobulin M bands (LS-OCMB), and healthydonors (HD). We conducted an exploratory cross-sectional study with 19 untreated MS patients (M+ = 9 and M− = 10) and 17 HDs. Mitochondrial superoxide anion production and mitochondrial mass in PBMCs were assessed without and with phytohemagglutinin by flow cytometry. The PBMCs’ mitochondrial function was analyzed using Seahorse technology. Superoxide anion production corrected by the mitochondrial mass was higher in MS patients compared with HDs (p = 0.011). Mitochondrial function from M+ patients showed some impairments compared with M− patients. Without stimulus, we observed higher proton leak (p = 0.041) but lower coupling efficiency (p = 0.041) in M+ patients; and under stimulation, lower metabolic potential ECAR (p = 0.011), and lower stressed OCR/ECAR in the same patients. Exclusively among M+ patients, we described a higher mitochondrial dysfunction in the oldest ones. The mitochondrial impairments found in the PBMCs from MS patients, specifically in M+ patients, could help to better understand the disease’s physiopathology

Description of the third-stage larva and puparium of Platycheirus (Carposcalis) chalconota (Philippi) (Diptera: Syrphidae) with new information about the trophic interactions and larval habitats

In this study, the third-stage larva and puparium of the copper-backed fly, Platycheirus (Carposcalis) chalconota (Philippi, 1865) are fully described using stereomicroscopy and scanning electron microscopy from material collected in peach orchards of central-west Argentina. The immature stages of P. chalconota were compared with the third-stage larva and puparium of the best-studied species in the genus Platycheirus scutatus (Meigen, 1822); as well as with the only known Carposcalis immature stages description available for the Neotropical region namely Platycheirus stegnus (Say, 1829). New data on trophic interactions and larval habitats are given: P. chalconota larvae were found feeding on the aphid’s species Uroleucon sonchi (Linnaeus, 1767) (large sow thistle aphid) and Hyperomyzus lactucae (Linnaeus, 1758) (blackcurrant-sow thistle aphid) in low vegetation as Sonchus oleraceus (common sow thistle); the species was also found feeding on Myzus persicae (Sulzer, 1776) (green peach aphid) in high vegetation as Prunus persicae (L.) Stokes (Peach trees). The third larval stage and puparium of P. chalconota are described and illustrated for the first time improving substantially the knowledge about the immature stages and natural history of Neotropical Platycheirus, constituting also a baseline for future comparative morphological studies. Despite the efficiency of P. chalconota in the biological control of pests has not been assessed, we think that relevant data presented here can be used in pest management of peach orchards and suggest P. chalconota as an excellent candidate for future studies on the life cycle, prey consumption, efficiency, artificial rearing, and its potential importance as pollinators of Peach crops.Fil: López García, Guillermo Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Investigaciones de las Zonas Áridas. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Investigaciones de las Zonas Áridas. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Investigaciones de las Zonas Áridas; ArgentinaFil: Roig, Sergio Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Investigaciones de las Zonas Áridas. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Investigaciones de las Zonas Áridas. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Investigaciones de las Zonas Áridas; ArgentinaFil: Pérez Bañón, Celeste. Universidad de Alicante. Facultad de Ciencias; EspañaFil: Mazzitelli Ranaldi, María Emilia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Montoya, Augusto León. Universidad de Antioquia; ColombiaFil: Rojo, Santos. Universidad de Alicante. Facultad de Ciencias; EspañaFil: Mengual, Ximo. Leibniz Institut Zur Analyse Ds Biodiversitätswandels; Alemani

The potential of various insect species for use as food for fish

Due to the expansion of aquaculture and the limited resources available from the sea, it is necessary to find substitutes for fish meal for use in aquaculture. We believe that the use of insect meals as an alternative source of animal protein may be an option. To use insects for this purpose, it is necessary to determine the nutritive characteristics of these insects. To determinate the potential of insects as a substitute for fish meal in fish food used in aquaculture, we examined 16 different species, 5 of them as different stage of development, of the orders Coleoptera (4), Diptera (7) and Orthoptera (5). The insect analysed have a higher proportion of fat and less protein than fish meal. With the exceptions of histidine, threonine and lysine, the insects present an amino acid profile similar to fish meal, with Diptera b being the most similar group to fish meal. However, the fatty acid content of insects is very different from that of fish meal which is rich in n-3, especially 14% EPA, 16% DHA, practically absent in insects. The insects have higher ratios of omega 6 and monounsaturated fat.Consejería de Innovación y Ciencia, Junta de Andalucía (project AGR5273), Fondos Europeos de Desarrollo Regional (FEDER Funds) and Campus de Excelencia Internacional Agroalimentario y del Mar, Ministerio de Educación