Deformational behaviours of alluvial units detected by advanced radar interferometry in the Vega Media of the Segura River, southeast Spain

It is widely known that differential land subsidence in a valley significantly controls its fluvial dynamics. Nevertheless, major uncertainty exists about the way in which alluvial forms respond to this process. In this study, morphological and lithostratigraphic data have been combined with advanced differential interferometry (A-DInSAR) to detect changes in alluvial landform elevations and to verify the existence of a differential subsidence pattern influenced by active sedimentary dynamics. For this purpose, the middle reach of the Segura River valley (Vega Media of the Segura River), in southeast Spain, was chosen as the study area. The Vega Media of the Segura River is an alluvial area affected by subsidence processes in close conjunction with depositional conditions, ground-water withdrawals and faults. A high scale mapping of the main younger sedimentary units was carried out by combining multi-temporal aerial photographs, high-resolution digital elevation models derived from LIDAR data, global navigation satellite system data and fieldwork. In addition, lithostratigraphic descriptions were obtained from geotechnical drilling and trenching. Finally, ground surface displacements, measured using A-DInSAR for the periods 1995–2005 and 2004–2008, allowed the determination of elevation rates and ground deformation associated with the different alluvial units. The results from this analysis revealed four typical deformational behaviours: non-deformational units (cemented alluvial fans and upper fluvial terraces); slightly deformable units (lower terraces and old abandoned meanders); moderately deformable units (lateral accretion zones and abandoned meanders before channelisation in 1981); and highly deformable areas (recently active meanders associated with artificial cutoffs by channelisation, non-active floodplains and spilling zones).This work has been supported by project 15224/PI/10 (Dynamics and recent morphological adjustments in the Lower Segura River, Middle Valley) from the Fundación SENECA of the Regional Agency of Science, Murcia, Spain, and the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness (MINECO) and EU FEDER, under Projects TEC2011-28201-C02-02, TIN2014-55413-C2-2-P, ESP2013-47780-C2-2-R and PRX14/00100. The European Space Agency’s (ESA) Terrafirma project has provided all the SAR data processed with the SPN technique and the processing itself was funded by this project

CARCINOMA EPIDERMOIDE ASOCIADO A LA INFESTACIÓN CRÓNICA POR HABRONEMA MUSCAE EN UN CABALLO DE RAZA PINTO: REGISTRO DE UN CASO EN VENEZUELA

An 8 year old male Pinto horse (Equus caballus) had a history of chronic exudative nodular balanopostitis complicated by secondary bacterial infection dating back to 4 years. Severe chronic wasting, oliguria, stranguria, polydipsia and lymphoadenomegaly of bubos femurales and pre-scapular areas were noted. Euthanasia was performed. Later necropsy was performed systematically by the techniques described for horses. Tissue sections were taken for histopathological examination and were processed by conventional methods. Fecal samples were taken for parasitological studies. Gross examination revealed severe chronic wasting, and exudative balanoposthitis with severe chronic secondary bacterial infection. Evidenced hydroperitoneum lymphoadenomegaly of mesenteric nodes were also observed. Histological sections showed severe chronic balanoposthitis, with focal cell proliferation of squamous cell with abundant spin cells acanthosis, pleomorphism, nuclear hyperchromasia, anaplasia, typical mitotic figures, and atypical consistant presence of abundant pearls corneas. In some areas, granulomas were observed with parasite forms of the genus Habronema. Parasitological results were consistent with eggs of Habronema muscae. In conclusion, the clinical history, and macroscopic and histological findings demonstrate a syndrome of chronic balanopostitis and metastatic squamous cell carcinoma.Se remite un caballo (Equus caballus), sexo macho, de raza Pinto y 8 años de edad. Con historia de balanopostitis nodular exudativa crónica complicada con infección bacteriana secundaria data de 4 años. Emaciación crónica severa. Oliguria, estranguria y polidipsia. Linfadenomegalia de nódulos linfáticos inguinales y femurales preescapulares. Se le practicó eutanasia. Posteriormente se le prácticó necropsia por las técnicas sistemáticas descritas para equinos. Se tomaron secciones de tejido para estudio histopatológico y fueron procesadas por los métodos convencionales de procesamiento histológico. Fueron tomadas muestras de heces para estudios parasitológicos. El examen macroscópico reveló emaciación crónica severa. Balanopostitis exudativa crónica severa con infección bacteriana secundaria. Se evidencio hidroperitoneo marcado. Linfadenomegalia de nódulos mesentéricos. Los cortes histológicos evidenciaron: Balanopostitis crónica severa, con focos de proliferación de células escamosas espinocelulares con abundante acantosis, pleomorfismo, hipercromasia nuclear, anaplasia, figuras mitóticas típicas y atípicas constantes, presencia de perlas corneas abundantes. En algunas zonas se observaron granulomas con formas parasitarias tipo Habronema. Los resultados del estudio coprológico fueron consistentes con huevos de Habronema muscae. En conclusión: la historia clínica, los hallazgos macroscópicos e histológicos evidencian un síndrome de balanopostitis crónica y carcinoma epidermoide metastásico

Blood biomarkers associated to complete pathologicalresponse on NSCLC patients treated with neoadjuvantchemoimmunotherapy included in NADIM clinical trial

Background:Immunotherapy is being tested in early-stage non-small cell lungcancer (NSCLC), and achieving higher rates of complete pathological responses(CPR) as compared to standard of care. Early identification of CPR patients hasvital clinical implications. In this study, we focused on basal peripheral immunecells and their treatment-related changes to find biomarkers associated toCPR.Methods:Blood from 29 stage IIIA NSCLC patients participating in the NADIMtrial (NCT03081689) was collected at diagnosis and post neoadjuvant treatment.More than 400 parameters of peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) phe-notype and plasma soluble factors were analyzed.Results:Neoadjuvant chemoimmunotherapy altered more than 150 immuneparameters. At diagnosis, 11 biomarkers associated to CPR were described, withan area under the ROC curve>0.70 andp-value<.05. CPR patients had sig-nificantly higher levels of CD4+PD-1+cells, NKG2D, and CD56 expression onT CD56 cells, intensity of CD25 expression on CD4+CD25hi+cells and CD69expression on intermediate monocytes; but lower levels of CD3+CD56–CTLA-4+cells, CD14++CD16+CTLA-4+cells, CTLA-4 expression on T CD56 cells andlower levels of b-NGF, NT-3, and VEGF-D in plasma compared to non-CPR. Posttreatment, CPR patients had significantly higher levels of CD19 expression on Bcells, BCMA, 4-1BB, MCSF, and PARC and lower levels of MPIF-1 and Flt-3L inplasma compared to non-CPR.Conclusions:Patients achieving CPR seem to have a distinctive peripheralblood immune status at diagnosis, even showing different immune response totreatment.TheseresultsreinforcethedifferentbiologybehindCPRandnon-CPRresponses

Acuaporins in the cardiovascular and nervous systems: Experimental evidence of their fisiological and pathological roles

Las acuaporinas son proteínas de las membranas celulares que forman poros y por las cuales pasan varios tipos de moléculas, pero principalmente estas proteínas se encargan del transporte del agua. La acuaporinas se encuentran en las células de los diferentes tejidos del cuerpo y son parte importante de los mecanismos de homeostasis, del manejo de los líquidos corporales y el volumen celular. Participan en funciones tan diversas como la angiogénesis o patologías como el edema, la epilepsia o las enfermedades de Parkinson y Alzheimer. En esta revisión se mencionan algunas de las evidencias que se han acumulado en los últimos años y que relacionan a las acuaporinas con los procesos fisiológicos o patológicos en el sistema cardiovascular y el sistema nervioso.Aquaporins are membrane proteins that form channels through which various types of molecules pass, but mainly, these proteins are responsible for the transport of water. Aquaporins are found in almost all cells of different tissues of the body and are an important part of the homeostatic mechanisms of body fluid management and cell volume. They participate in functions as diverse as angiogenesis or learning, and their high or low expression has been related to pathologies such as edema, epilepsy or Parkinson's and Alzheimer’s diseases. This review will mention some of the evidences that have accumulated and that relate aquaporins with physiological or pathological processes in the cardiovascular and nervous system.UCR::Vicerrectoría de Docencia::Salud::Facultad de Medicina::Escuela de Medicin

Plan de negocio para una consultora centrada en el desarrollo de culturas empresariales de innovación

El presente plan de negocio propone la implementación de una empresa consultora en temas de cultura organizacional orientada hacia la innovación. Tras realizar el estudio del entorno y el análisis del mercado peruano de la consultoría organizacional (capítulo 2) se reconoce que abrir una Consultora especializada con el objetivo de brindar el servicio de facilitar Culturas Organizacionales a través de la Innovación, es una oportunidad de negocio muy interesante. Debido principalmente a que no se cuenta con mayor competencia directa, por tratarse de un producto altamente específico y de gran eficacia proyectada El Plan de Marketing (capítulo 3) plantea la estrategia para vender el servicio (capítulo 4) integral que consta de tres sub-servicios diferenciados. El primero es el Diagnóstico de la Cultura Organizacional El segundo es un Programa de desarrollo modular para la instauración de una Cultura de la Innovación. Finalmente se cuenta con el sub-servicio de auditoria y monitoreo de los dos primeros. Cada uno de ellos es parte de una secuencia lógica que puede venderse por separado (salvo el tercero). Seguidamente se presenta la propuesta del plan de personas (capítulo 5), aspectos legales (capítulo 6) y el plan financiero (capítulo 8) Las conclusiones generales del trabajo de investigación y formulación de la propuesta de negocio son positivas, y nos permiten asumir con optimismo la tarea de emprender este negocio, con miras a convertirlo en una propuesta interesante para el mercado local.Tesi

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.

Cratering and plastic deformation in polystyrene induced by MeV heavy ions : dependence on the molecular weight

Cratering and plastic deformation induced by individual MeV ions on the surface of polystyrene thin films of different molecular weights (Mw) (from 3250 to 2 X 10⁷u) are investigated using scanning force microscopy. 20 MeV, 85 MeV and 197 MeV gold ions are used to bombard the targets at grazing incidence (79° to the surface normal). Induced surface tracks consist of an elliptical crater followed by a hillock elongated in the direction of the ion incidence. For a given ion energy, the crater size is largest on the lowest Mw film. Crater dimensions are systematically reduced on films of heavier macro-molecules, up to a molecular weight of about 1.6 X 10⁵u. For Mw>1.6 X 10⁵u, the crater size remains approximately constant. The difference observed for the lateral dimensions of the craters are about 50% when comparing the lowest and the highest Mw films at a fixed energy. The observed saturation of the crater size for high Mw values coincides with the onset of entanglement effects in the polymer, which influences the viscosity and the compliance of the material. Moreover, the curve of the crater size versus Mw follows the same trend as the reciprocal viscosity (ηˉ¹) versus Mw , indicating that the viscosity is governing the final lateral dimensions of the craters. The hillock dimensions present a weak dependence on Mw , above a threshold at 3250u. The different behavior observed for craters and hillocks is discussed based on the viscoelastic properties of the polymer at different Mw and on the transient heating occurring close to the ion impact site