Urbanismo desde el paisaje

El taller de proyectos de urbanismo y paisaje, una experiencia docente en la ETS de Arquitectura En este libro se recoge una selección de trabajos realizados por estudiantes de arquitectura en la asignatura Urbanística 3, que pertenece al cuarto curso de los estudios del Grado en Fundamentos de la Arquitectura, titulación impartida en la Universidad Politécnica de Valencia. En el Taller de Urbanismo, grupo docente al que pertenecen los autores de este libro, los contenidos de la asignatura Urbanística 3 se estructuran en dos grandes bloques temáticos, que se desarrollan en el primero y segundo semestre respectivamente. El primer bloque es de introducción al planeamiento urbano y territorial, y en el segundo se abordan los proyectos de obra civil, urbanización, jardinería y paisaje. Expondremos a continuación los contenidos teóricos y prácticos asociados a cada uno de estos dos bloques.Pérez Igualada, J.; Casañ Llopis, VJ.; Quintana Seguí, E.; Díez Torrijos, I. (2023). Urbanismo desde el paisaje. http://hdl.handle.net/10251/19444

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.

MODELADO DE PARTÍCULAS PM10 Y PM2.5 MEDIANTE REDES NEURONALES ARTIFICIALES SOBRE CLIMA TROPICAL DE SAN FRANCISCO DE CAMPECHE, MÉXICO

In this paper, a computational methodology based on Artificial Neural Networks (ANN) was developed to estimate the index of PM10 and PM2.5 concentration in air of San Francisco de Campeche city. A three layer ANN architecture was trained using an experimental database composed by days of the week, time of day, ambient temperature, atmospheric pressure, wind speed, wind direction, relative humidity, and solar radiation. The best ANN architecture, composed by 30 neurons in hidden layer, was obtained using the Levenberg-Marquardt (LM) optimization algorithm, logarithmic sigmoid and linear transfer functions. Model results generate predictions with a determination coefficient of 93.01% and 90.10% for PM2.5 and PM10, respectively. The proposed methodology can be implemented in several studies as public health, environmental studies, urban development, and degradation of historical monuments

ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODELING OF PM10 AND PM2.5 IN A TROPICAL CLIMATE REGION: SAN FRANCISCO DE CAMPECHE, MEXICO

<p></p><p>In this paper, a computational methodology based on Artificial Neural Networks (ANN) was developed to estimate the index of PM10 and PM2.5 concentration in air of San Francisco de Campeche city. A three layer ANN architecture was trained using an experimental database composed by days of the week, time of day, ambient temperature, atmospheric pressure, wind speed, wind direction, relative humidity, and solar radiation. The best ANN architecture, composed by 30 neurons in hidden layer, was obtained using the Levenberg-Marquardt (LM) optimization algorithm, logarithmic sigmoid and linear transfer functions. Model results generate predictions with a determination coefficient of 93.01% and 90.10% for PM2.5 and PM10, respectively. The proposed methodology can be implemented in several studies as public health, environmental studies, urban development, and degradation of historical monuments.</p><p></p

Baseline Description of the Spanish Academy of Dermatology Infantile Haemangioma Nationwide Prospective Cohort. Comparison of Patients Treated with Propranolol in Routine Clinical Practice with Previous Pivotal Clinical Trial Data Descripción basal de la cohorte nacional prospectiva de hemangiomas infantiles de la Academia Española de Dermatología y Venereología. Comparación de los pacientes tratados con propranolol en la práctica clínica rutinaria y los datos del ensayo clínico pivotal previo

Altres ajuts: Fundación Piel Sana AEDV.Background: There are several therapeutic options for infantile haemangiomas (IH). Propranolol is used according to a pivotal trial. We aimed to describe the characteristics of IH in clinical practice, including the therapies used, and to compare the characteristics of patients treated with propranolol with those of the trial to assess its external validity. Methods: Consecutive patients attending 12 Spanish hospitals from June 2016 to October 2019 were included (n = 601). Results: The mean age was 3.9 (SD:1.9) months, with a 2:1 female-to-male ratio. Most IHs were localized (82%, 495), superficial (64%, 383) and located in the face (25%, 157) and trunk (31%, 188). Median size was 17 (IR: 10-30) x 12 (IR: 7-20) mm. Complications were found in 16 (3%) patients. Treatment was initiated for 52% (311). Most patients received timolol (76%, 237); propranolol was reserved for complications or high-risk IHs. Aesthetic impairment was the main reason for starting therapy (64%, 199). Several characteristics of the patients and IHs treated with propranolol are similar to those of the pivotal clinical trial, but 1/3 of IHs did not reach the minimum diameter to meet the inclusion criteria, and important prognostic information was not reported. Conclusions: As most patients receive treatment for aesthetic impairment, there is a need to better understand the aesthetic results of therapies and to increase evidence on the use of timolol, which is currently the most common therapy. Propranolol is being used in a population generally similar to that of the trial; however, this statement cannot be definitely confirmed

Adherence to the mediterranean lifestyle and desired body weight loss in a mediterranean adult population with overweight: a PREDIMED-Plus Study

Background: Body weight dissatisfaction is a hindrance to following a healthy lifestyle and it has been associated with weight concerns. Objectives: The aim of this study was to assess the association between the adherence to the Mediterranean lifestyle (diet and exercise) and the desired body weight loss in an adult Mediterranean population with overweight. Methods: Cross-sectional analysis in 6355 participants (3268 men; 3087 women) with metabolic syndrome and BMI (Body mass index) between 27.0 and 40.0 kg/m2 (55-75 years old) from the PREDIMED-Plus trial. Desired weight loss was the percentage of weight that participants wished to lose. It was categorized into four cut-offs of this percentage (Q1: <10%, n = 1495; Q2: 10-15%, n = 1804; Q3: <15-20%, n = 1470; Q4: ≥20%, n = 1589). Diet was assessed using a validated food frequency questionnaire and a 17-item Mediterranean diet questionnaire. Physical activity was assessed by the validated Minnesota-REGICOR and the validated Spanish version of the Nurses' Health Study questionnaire. Results: Participants reporting higher percentages of desired weight loss (Q3 and Q4) were younger, had higher real and perceived BMI and were more likely to have abdominal obesity. Desired weight loss correlated inversely to physical activity (Q1: 2106 MET min/week; Q4: 1585 MET min/week. p < 0.001) and adherence to Mediterranean diet (Q1: 8.7; Q4: 8.3. p < 0.001). Conclusions: In older Mediterranean individuals with weight excess, desired weight loss was inversely associated with Mediterranean lifestyle adherence. Deeply rooted aspects of the MedDiet remained similar across groups. Longitudinal research is advised to be able to establish causality.The PREDIMED-Plus trial was supported by the official funding agency for biomedical research of the Spanish government, ISCIII, through the Fondo de Investigación para la Salud (FIS), which is co-funded by the European Regional Development Fund (five coordinated FIS projects led by J.S.-S. and J.Vidal, including the following projects: PI13/00673, PI13/00492, PI13/00272, PI13/01123, PI13/00462, PI13/00233, PI13/02184, PI13/00728, PI13/01090, PI13/01056, PI14/01722, PI14/00636, PI14/00618, PI14/00696, PI14/01206, PI14/01919, PI14/00853, PI14/01374, PI14/00972, PI14/00728, PI14/01471, PI16/00473, PI16/00662, PI16/01873, PI16/01094, PI16/00501, PI16/00533, PI16/00381, PI16/00366, PI16/01522, PI16/01120, PI17/00764, PI17/01183, PI17/00855, PI17/01347, PI17/00525, PI17/01827, PI17/00532, PI17/00215, PI17/01441, PI17/00508, PI17/01732, PI17/00926, PI19/00957, PI19/00386, PI19/00309, PI19/01032, PI19/00576, PI19/00017, PI19/01226, PI19/00781, PI19/01560, and PI19/01332, the Especial Action Project entitled: Implementación y evaluación de una intervención intensiva sobre la actividad física Cohorte PREDIMED-Plus grant to J.S.-S., the European Research Council (Advanced Research Grant 2013–2018, 340918) to Miguel Ángel Martínez-González, the Recercaixa Grant to J.S.-S. (2013ACUP00194), Grants from the Consejería de Salud de la Junta de Andalucía (PI0458/2013, PS0358/2016, and PI0137/2018), a Grant from the Generalitat Valenciana (PROMETEO/2017/017), a SEMERGEN Grant, EU-COST Action CA16112, a Grant of support to research groups no. 35/2011 from the Balearic Islands Government, Grants from Balearic Islands Health Research Institute (IDISBA), funds from the European Regional Development Fund (CIBEROBN CB06/03 and CB12/03) and from the European Commission (EAT2BENICE_H2020_SFS2016). M. Rosa Bernal-López was supported by “Miguel Servet Type I” program (CP15/00028) from the ISCIII-Madrid (Spain), cofinanced by the European Regional Development Fund. Jordi Salas-Salvadó is partially supported by ICREA under the ICREA Academia programme. Cristina Bouzas received a Fernando Tarongí Bauzà PhD Grant. I.M Gimenez-Alba received a grant FPU from the Ministry of Science, Innovation and Univesities (reference FPU 18/01703). The funding sponsors had no role in the design of the study, in the collection, analyses, or interpretation of the data; in the writing of the manuscript, and in the decision to publish the results

Sars-Cov-2 Infection in Patients on Long-Term Treatment with Macrolides in Spain: A National Cross-Sectional Study

The aim of this study was to know the prevalence and severity of COVID-19 in patients treated with long-term macrolides and to describe the factors associated with worse outcomes. A cross-sectional study was conducted in Primary Care setting. Patients with macrolides dispensed continuously from 1 October 2019 to 31 March 2020, were considered. Main outcome: diagnosis of coronavirus disease-19 (COVID-19). Secondary outcomes: symptoms, severity, characteristics of patients, comorbidities, concomitant treatments. A total of 3057 patients met the inclusion criteria. Median age: 73 (64–81) years; 55% were men; 62% smokers/ex-smokers; 56% obese/overweight. Overall, 95% of patients had chronic respiratory diseases and four comorbidities as a median. Prevalence of COVID-19: 4.8%. This was in accordance with official data during the first wave of the pandemic. The most common symptoms were respiratory: shortness of breath, cough, and pneumonia. Additionally, 53% percent of patients had mild/moderate symptoms, 28% required hospital admission, and 19% died with COVID-19. The percentage of patients hospitalized and deaths were 2.6 and 5.8 times higher, respectively, in the COVID-19 group (p &lt; 0.001). There was no evidence of a beneficial effect of long-term courses of macrolides in preventing SARS-CoV-2 infection or the progression to worse outcomes in old patients with underlying chronic respiratory diseases and a high burden of comorbidity

Adherence to the Mediterranean Lifestyle and Desired Body Weight Loss in a Mediterranean Adult Population with Overweight: A PREDIMED-Plus Study

Background. Body weight dissatisfaction is a hindrance to following a healthy lifestyle and it has been associated with weight concerns. Objectives. The aim of this study was to assess the association between the adherence to the Mediterranean lifestyle (diet and exercise) and the desired body weight loss in an adult Mediterranean population with overweight. Methods. Cross-sectional analysis in 6355 participants (3268 men; 3087 women) with metabolic syndrome and BMI (Body mass index) between 27.0 and 40.0 kg/m2 (55–75 years old) from the PREDIMED-Plus trial. Desired weight loss was the percentage of weight that participants wished to lose. It was categorized into four cut-offs of this percentage (Q1: <10%, n = 1495; Q2: 10–15%, n = 1804; Q3: <15–20%, n = 1470; Q4: ≥20%, n = 1589)

Adherence to the Mediterranean Lifestyle and Desired Body Weight Loss in a Mediterranean Adult Population with Overweight: A PREDIMED-Plus Study

Background. Body weight dissatisfaction is a hindrance to following a healthy lifestyle and it has been associated with weight concerns. Objectives. The aim of this study was to assess the association between the adherence to the Mediterranean lifestyle (diet and exercise) and the desired body weight loss in an adult Mediterranean population with overweight. Methods. Cross-sectional analysis in 6355 participants (3268 men; 3087 women) with metabolic syndrome and BMI (Body mass index) between 27.0 and 40.0 kg/m2 (55–75 years old) from the PREDIMED-Plus trial. Desired weight loss was the percentage of weight that participants wished to lose. It was categorized into four cut-offs of this percentage (Q1: <10%, n = 1495; Q2: 10–15%, n = 1804; Q3: <15–20%, n = 1470; Q4: ≥20%, n = 1589)

La evaluación colegiada de las competencias básicas en la Comunidad Autónoma de Canarias : hacia un modelo de escuela inclusiva y sostenible

Precede al título: Educación Primaria y Educación Secundaria ObligatoriaLa Ley Orgánica de Educación (LOE) introduce el concepto de «competencias básicas» como eje articulador del currículo, conectando de pleno con las reflexiones y las estrategias que se están desarrollando en otros sistemas educativos internacionales a la luz del informe Delors (1996), el documento DeSeCo (Definición y Selección de Competencias fundamentales) elaborado por la OCDE, de las evaluaciones PISA (Programa para la Evaluación Internacional del Alumnado), etc. Esta propuesta centra el foco en la dimensión formativa de la «evaluación», aspecto inacabado con la LOGSE (Ley Orgánica General del Sistema Educativo), a pesar de los esfuerzos realizados en esa dirección. Trabajar en las aulas para la consecución de las «competencias básicas» lleva ineludiblemente al problema de cómo evaluarlas de forma colegiada —cuando la propia ordenación del sistema educativo fragmenta cada una de las enseñanzas en diferentes áreas o materias— y de cómo emplear la información que proporciona esta labor para hacer valer el sentido formativo y regulador que debe tener la evaluación de las competencias básicas.Consejería de Educación y Universidades. Dirección General de Ordenación, Innovación y Promoción Educativa; Avda. Buenos Aires, 5; 38071 Tenerife; Tel. +34922592592; Fax +34922592570; [email protected]