56 research outputs found
Chapter Machine Learning in Volcanology: A Review
A volcano is a complex system, and the characterization of its state at any given time is not an easy task. Monitoring data can be used to estimate the probability of an unrest and/or an eruption episode. These can include seismic, magnetic, electromagnetic, deformation, infrasonic, thermal, geochemical data or, in an ideal situation, a combination of them. Merging data of different origins is a non-trivial task, and often even extracting few relevant and information-rich parameters from a homogeneous time series is already challenging. The key to the characterization of volcanic regimes is in fact a process of data reduction that should produce a relatively small vector of features. The next step is the interpretation of the resulting features, through the recognition of similar vectors and for example, their association to a given state of the volcano. This can lead in turn to highlight possible precursors of unrests and eruptions. This final step can benefit from the application of machine learning techniques, that are able to process big data in an efficient way. Other applications of machine learning in volcanology include the analysis and classification of geological, geochemical and petrological “static” data to infer for example, the possible source and mechanism of observed deposits, the analysis of satellite imagery to quickly classify vast regions difficult to investigate on the ground or, again, to detect changes that could indicate an unrest. Moreover, the use of machine learning is gaining importance in other areas of volcanology, not only for monitoring purposes but for differentiating particular geochemical patterns, stratigraphic issues, differentiating morphological patterns of volcanic edifices, or to assess spatial distribution of volcanoes. Machine learning is helpful in the discrimination of magmatic complexes, in distinguishing tectonic settings of volcanic rocks, in the evaluation of correlations of volcanic units, being particularly helpful in tephrochronology, etc. In this chapter we will review the relevant methods and results published in the last decades using machine learning in volcanology, both with respect to the choice of the optimal feature vectors and to their subsequent classification, taking into account both the unsupervised and the supervised approaches
Implementación del Programa Conectar Igualdad y el uso de las NET para las prácticas pedagógicas
Este trabajo analiza la implementación del Programa Conectar Igualdad en tres Instituciones Educativas Secundarias de la ciudad de Las Flores. Se busca conocer los detalles de la entrega de máquinas, las problemáticas asociadas a ello, las percepciones de alumnos, docentes y directivos, los usos de computadoras y las necesidades que surgieron ligadas al mismo y relacionadas con un uso pedagógico de las Tecnologías de la Información y la Comunicación. Para esto, se analiza desde los primeros años de implementación del Programa, los objetivos del mismo y la experiencia de las instituciones, dando cuenta de las problemáticas visualizadas pero, a la vez, las posibilidades que aparecieron en las diversas acciones implementadas. Hacia el final del informe se pueden observar las transformaciones que fue teniendo a lo largo del tiempo y las nuevas necesidades asociadas al período de pandemia ocasionado por el Covid 19.Facultad de Periodismo y Comunicación Socia
Neotectónica y volcanismo monogenético cuaternario sobre el segmento central del lineamiento calama olacapato toro, no Argentino
Se describen dos secciones de depósitos cuaternarios en los alrededores de San Antonio de los Cobres (SAC) en la Puna salteña que permiten relacionar la neotectónica del tramo central del lineamiento Calama - Olacapato - Toro (COT) con el magmatismo básico cuaternario emitido en la región. La sección del Paraje Corte Blanco, al este de SAC, está integrada por depósitos de abanicos aluviales con abundante aporte de cenizas basálticas y la del área de Chorrillos, al OSO de SAC, por una sucesión de depósitos de oleadas piroclásticas e ignimbritas de composición basáltica con evidencias de interacción agua-magma. La composición mineral del material piroclástico es similar a la que registran las lavas de los volcanes monogenéticos cuaternarios Negro de Chorrillos y San Gerónimo, emplazados en las cercanías.
Ambas secciones presentan evidencias de licuefacción (interpretadas aquí como sismitas) y se encuentran afectadas por fallas transcurrentes e inversas, oblicuas al rumbo NO-SE del COT y consistentes con una cinemática regional sinestral. Finalmente, en base a las relaciones de campo observadas, se propone al volcán Negro de Chorrillos como el centro de emisión de los depósitos piroclásticos aquí descriptos y que su actividad habría sido disparada por movimientos neotectónicos.Two sections of quaternary deposits in the vicinity of San Antonio de los Cobres at the Puna of Salta are described. These deposits allow relating neotectonics of the central segment of the Calama - Olacapato - Toro lineament with the basic quaternary magmatism erupted in the region. The paraje Corte Blanco section, east of San Antonio de los Cobres, consists of alluvial fan deposits with abundant supply of basaltic ashes and the Chorrillos area section, WNW of San Antonio de los Cobres, is represented by a succession of basaltic pyroclastic deposits of surges and ignimbrites that indicate magma-water interaction. The observed mineralogy of the pyroclastic deposits is similar to that recorded at the lavas of the quaternary monogenetic volcanoes Negro de Chorrillos and San Gerónimo, located in the vicinity. Both sections show evidences of liquefaction (interpreted here as seismites) and they are affected by transcurrent and reverse faults which are oblique to the NW-SE strike of the Calama - Olacapato – Toro lineament and are consistent with regional sinistral kinematics. Finally, on the basis of the observed field relationships, we suggest the Negro de Chorrillos volcano as the emission center of the described pyroclastic deposits and that its activity may have been triggered by neotectonic movements. © 2016, Asociacion Geologica Argentina. All rights reservedEsta contribución fue realizada en el marco del Proyecto PNUD ARG 07/008 ejecutado por el Servicio Geológico Minero Argentino en el área Concordia - La Poma de la Puna Argentina. Se agradece a los proyectos CIUNSa Nº 2085/0 y PICT 419-2012.Peer reviewe
Machine Learning in Volcanology: A Review
A volcano is a complex system, and the characterization of its state at any given time is not an easy task. Monitoring data can be used to estimate the probability of an unrest and/or an eruption episode. These can include seismic, magnetic, electromagnetic, deformation, infrasonic, thermal, geochemical data or, in an ideal situation, a combination of them. Merging data of different origins is a non-trivial task, and often even extracting few relevant and information-rich parameters from a homogeneous time series is already challenging. The key to the characterization of volcanic regimes is in fact a process of data reduction that should produce a relatively small vector of features. The next step is the interpretation of the resulting features, through the recognition of similar vectors and for example, their association to a given state of the volcano. This can lead in turn to highlight possible precursors of unrests and eruptions. This final step can benefit from the application of machine learning techniques, that are able to process big data in an efficient way. Other applications of machine learning in volcanology include the analysis and classification of geological, geochemical and petrological “static” data to infer for example, the possible source and mechanism of observed deposits, the analysis of satellite imagery to quickly classify vast regions difficult to investigate on the ground or, again, to detect changes that could indicate an unrest. Moreover, the use of machine learning is gaining importance in other areas of volcanology, not only for monitoring purposes but for differentiating particular geochemical patterns, stratigraphic issues, differentiating morphological patterns of volcanic edifices, or to assess spatial distribution of volcanoes. Machine learning is helpful in the discrimination of magmatic complexes, in distinguishing tectonic settings of volcanic rocks, in the evaluation of correlations of volcanic units, being particularly helpful in tephrochronology, etc. In this chapter we will review the relevant methods and results published in the last decades using machine learning in volcanology, both with respect to the choice of the optimal feature vectors and to their subsequent classification, taking into account both the unsupervised and the supervised approaches
A Middle Miocene (13.5–12 Ma) deformational event constrained by volcanism along the Puna-Eastern Cordillera border, NW Argentina
The features of Middle Miocene deposits in the Puna-Eastern Cordillera transition (Valles Calchaquíes) indicate that Cenozoic deformation, sedimentation and volcanism follow a complex spatiotemporal relationship. The intense volcanic activity recorded in the eastern Puna border between 14 and 11.5 Ma coincides with the occurrence of one of the most important deformation events of the Neogene tectonic evolution in the region. Studies performed across the Puna-Eastern Cordillera transition show different relationships between volcanic deposits of ca. 13.5–12.1 Ma and the Oligocene-Miocene Angastaco Formation. In this paper we describe the ash-flow tuff deposits which are the first of this type found concordant in the sedimentary fill of Valles Calchaquíes. Several analyses performed on these pyroclastic deposits allow a correlation to be made with the Alto de Las Lagunas Ignimbrite (ca. 13.5 Ma) of the Pucarilla-Cerro Tipillas Volcanic Complex located in the Puna. Outcrops of the ca. 13.5 Ma pyroclastic deposits are recognised within the Puna and the Valle Calchaquí. However, in the southern prolongation of the Valle de Hualfín (Tiopampa-Pucarilla depression) that separates the Puna from the Valle Calchaquí at these latitudes, these deposits are partially eroded and buried, and thus their occurrence is recorded only by abundant volcanic clasts included in conglomerates of the Angastaco Formation. The sedimentation of the Angastaco Formation was aborted at ca. 12 Ma in the Tiopampa-Pucarilla depression by the Pucarilla Ignimbrite, which unconformably covers the synorogenic units. On the contrary, in the Valle Calchaquí the sedimentation of the Angastaco Formation continued until the Late Miocene. The different relationships between the Miocene Angastaco Formation and the ignimbrites with ages of ca. 13.5 and ca. 12 Ma reveal that in this short period (~ 1.5 m.y.) a significant deformation event took place and resulted in marked palaeogeographic changes, as evidenced by stratigraphic-sedimentological and chronological records in the Angastaco Formation. © 2017 Elsevier B.V.This work was funded by ANPCyT (PICT 2012-0419, PICT 2011-0407 and PICT 2015-0432), CONICET (PIP 489) and CIUNSa (N°2027).Peer reviewe
Discurso y educación
Dos tapas negras, 15 capítulos, 418 páginas, cuatro secciones, dos palabras y un conector: “Discurso y educación” componen la obra a la que aquí dedicaremos algunas páginas y que representa, bajo la compilación de la Dra. Mónica Pini, una propuesta, la primera tal vez por su integralidad dedicada a analizar cuál es la contribución del análisis crítico del discurso al ámbito educativo, de manera exhaustiva
Transient tear hyperosmolarity disrupts the neuroimmune homeostasis of the ocular surface and facilitates dry eye onset
Dry eye disease (DED) is a highly prevalent ocular surface disorder with neuroimmune pathophysiology. Tear hyperosmolarity (THO), a frequent finding in affected patients, is considered a key element in DED pathogenesis, yet existing animal models are based on subjecting the ocular surface to the more complex desiccating stress − decreased tear production and/or increased evaporation − instead of strict hyperosmolar stress. Here we characterized a murine model of THO that does not involve desiccating stress, thus allowing us to dissect the contribution of THO to DED. Our results showed that THO is sufficient to disrupt neuroimmune homeostasis of the ocular surface in mice, and thus reproduce many sub‐clinical DED findings. THO activated nuclear factor‐κB signalling in conjunctival epithelial cells and increased dendritic cell recruitment and maturation, leading to more activated (CD69+) and memory (CD62lo CD44hi) CD4+ T‐cells in the eye‐draining lymph nodes. Ultimately, THO impaired the development of ocular mucosal tolerance to a topical surrogate antigen in a chain of events that included epithelial nuclear factor‐κB signalling and activation of transient receptor potential vanilloid 1 as the probable hypertonicity sensor. Also, THO reduced the density of corneal intraepithelial nerves and terminals, and sensitized the ocular surface to hypertonicity. Finally, the adoptive transfer of T‐cells from THO mice to naïve recipients under mild desiccating stress favoured DED development, showing that THO is enough to trigger an actual pathogenic T‐cell response. Our results altogether demonstrate that THO is a critical initiating factor in DED development.Fil: Guzmán Fonseca, Oscar Mauricio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Medicina Experimental. Academia Nacional de Medicina de Buenos Aires. Instituto de Medicina Experimental; ArgentinaFil: Miglio Rodríguez, Maximiliano Sebastian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Medicina Experimental. Academia Nacional de Medicina de Buenos Aires. Instituto de Medicina Experimental; ArgentinaFil: Keitelman, Irene Angélica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Medicina Experimental. Academia Nacional de Medicina de Buenos Aires. Instituto de Medicina Experimental; ArgentinaFil: Shiromizu, Carolina Maiumi. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Medicina Experimental. Academia Nacional de Medicina de Buenos Aires. Instituto de Medicina Experimental; ArgentinaFil: Sabbione, Florencia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Medicina Experimental. Academia Nacional de Medicina de Buenos Aires. Instituto de Medicina Experimental; ArgentinaFil: Fuentes, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Medicina Experimental. Academia Nacional de Medicina de Buenos Aires. Instituto de Medicina Experimental; ArgentinaFil: Trevani, Analía Silvina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Medicina Experimental. Academia Nacional de Medicina de Buenos Aires. Instituto de Medicina Experimental; ArgentinaFil: Giordano, Mirta Nilda. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Medicina Experimental. Academia Nacional de Medicina de Buenos Aires. Instituto de Medicina Experimental; ArgentinaFil: Galletti, Jeremías Gastón. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Medicina Experimental. Academia Nacional de Medicina de Buenos Aires. Instituto de Medicina Experimental; Argentin
Invasive micropapillary carcinoma of the breast overexpresses MUC4 and is associated with poor outcome to adjuvant trastuzumab in HER2-positive breast cancer
Invasive micropapillary carcinoma of the breast (IMPC) is a histological tumor variant that occurs with low frequency characterized by an inside-out formation of tumor clusters with a pseudopapillary arrangement. IMPC is an aggressive tumor with poor clinical outcome. In addition, this histological subtype usually expresses human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) which also correlates with a more aggressive tumor. In this work we studied the clinical significance of IMPC in HER2-positive breast cancer patients treated with adjuvant trastuzumab. We also analyzed mucin 4 (MUC4) expression as a novel biomarker to identify IMPC.Fil: Mercogliano, María Florencia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; ArgentinaFil: Inurrigarro, Gloria. Sanatorio Mater Dei Hermanas de María de Schoenstatt; ArgentinaFil: de Martino, Mara. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; ArgentinaFil: Venturutti, Leandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; ArgentinaFil: Rivas, Martin Alfredo. Cornell University; Estados UnidosFil: Cordo Russo, Rosalia Ines. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; ArgentinaFil: Proietti Anastasi, Cecilia Jazmín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; ArgentinaFil: Fernandez, Elmer Andres. Universidad Católica de Córdoba; ArgentinaFil: Frahm, Isabel. Sanatorio Mater Dei Hermanas de María de Schoenstatt; ArgentinaFil: Barchuk, Sabrina. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Agudos ; ArgentinaFil: Allemand, Daniel H.. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Agudos ; ArgentinaFil: Figurelli, Silvina. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Agudos ; ArgentinaFil: Gil Deza, Ernesto. Instituto Oncológico Henry Moore; ArgentinaFil: Ares, Sandra. Instituto Oncológico Henry Moore; ArgentinaFil: Gercovich, Felipe G.. Instituto Oncológico Henry Moore; ArgentinaFil: Cortese, Eduardo. Ministerio de Defensa. Fuerza Aérea Argentina. Hospital Aeronáutico Central ; ArgentinaFil: Amasino, Matías. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; ArgentinaFil: Guzmán, Pablo. Universidad de La Frontera; ChileFil: Roa, Juan C.. Universidad de La Frontera; ChileFil: Elizalde, Patricia Virginia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; ArgentinaFil: Schillaci, Roxana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; Argentin
Evaluación de rendimiento, calidad de fruta y vino en Cereza en los sistemas de conducción cordón libre, poda en seto y poda mínima
Presentación en diapositivas y resumenLa creciente dificultad para conseguir mano de obra para las labores en la vitivinicultura, como así también la necesidad de reducir los costos, han dejado en evidencia que hace falta un cambio en el modelo productivo del sector vitícola. El objetivo de este trabajo fue evaluar el rendimiento, la calidad de fruta y vino en tres sistemas totalmente mecanizables: cordón libre, poda en seto y poda mínima. Se realizaron mediciones en una parcela demostrativa de los sistemas, instalada en 2012 con el cultivar Cereza, en el campo experimental de la EEA San Juan. El marco de plantación fue de 3 x 2 m. Riego superficial. A cosecha se realizaron microvinificaciones de 3 kg de uva. El diseño del ensayo fue completamente aleatorizado, se realizaron cuatro repeticiones. El rendimiento acumulado entre 2014 a 2020 fue mayor en poda mínima, seguido por poda en seto y cordón libre. El peso de los racimos fue mayor en cordón libre, seguido por poda en seto y los racimos de poda mínima fueron los más pequeños. En 2020 hubo un retraso en la maduración de poda mínima, por lo que cordón libre y poda en seto se cosecharon antes. El índice de color en el vino de poda mínima fue mayor que en poda en seto, la intensidad colorante y el índice de polifenoles totales tuvo un comportamiento similar aunque no significativo. Bajo las condiciones de este ensayo los tres sistemas tuvieron altos rendimientos, la 41calidad de vino fue mayor en poda mínima y en cordón libre.EEA San JuanFil: Pacheco, Daniela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina.Fil: Pacheco, Daniela. Unidad Integrada Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) - Universidad Nacional de San Juan (UNSJ); ArgentinaFil: Rivero, F. Unidad Integrada Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) - Universidad Nacional de San Juan (UNSJ); ArgentinaFil: Battistella, Maximiliano. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina.Fil: Battistella, Maximiliano. Unidad Integrada Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) - Universidad Nacional de San Juan (UNSJ); ArgentinaFil: Pugliese, María Beatriz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina.Fil: Pugliese, María Beatriz. Unidad Integrada Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) - Universidad Nacional de San Juan (UNSJ); ArgentinaFil: Guzmán, Yanina. Unidad Integrada Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) - Universidad Nacional de San Juan (UNSJ); ArgentinaFil: Infante, Silvina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina.Fil: Mondaca, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina
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