Comparative effect of two whole-body vibration exercise programs on the neuromuscular function and fitness in young women

Introduction Vibratory exercises are increasingly used in sport training and physical rehabilitation. This study aims to determine the comparative effects of two vibratory frequencies on the neuromuscular leg function in healthy young active females. Methods Twenty-four women (aged 21.9 ± 2.6 years; weight 59.9 ± 7.1 kg) were randomly assigned into 3 groups of 8 subjects: group 25 Hz (G25), group 30Hz (G30), and control group (CG). All intervention programs consisted of 30 training sessions within a 10-week period.The peak torque at 60º/s in concentric and eccentric actions were measured by an isokinetic dynamometer (Biodex System-3, Biodex Corp., Shirley, NY, USA). Fitness tests such Squat Jump, Counter Movement Jump, Stair-Climbing 10-stairs time, 10-m walking time, were also performed. The effects of the interventions were analysed by an adaptation of Analysis of Covariance adjusted by weight. Results Vibratory training at 25Hz induced a significant reduction of peak torque in concentric contraction at the velocity of 60°.sec-l and improved the stair-climbing capacity. All other variables remained unchanged in the three groups. Discussion The results of the present study suggest that 10-weeks of Whole Body Vibration (WBV) programs improved ballistic strength but not isokinetic strength. Some studies with similar frequencies (between 25 Hz and 40 Hz) reported an improvement on vertical jump after 4 and 8 months (Torvinen et al., 2003 Torvinen et al., 2004). Roelants et al., (2004) showed significant improvements of strength measured by isokinetic dynamometer at low (50º/s) and medium velocities (150º/s) in the knee extensors after 24 weeks at 35-40 Hz. Roelants et al., (2004) experimental subjects, were totally untrained whereas ours were female physically active. However, aquatic training (more isoinertial than vibration) improved in isokinetic dynamometry (Gusi et al., 2006). Therefore, young active women could require longer programs to enhance isokinetic dynamometry and the WBV is a non-specific technology to isokinetic strength

The fibromyalgia treatment with physical exercise in warm water reduces the impact of the disease on female patients’ physical and mental health

Introducción: Los pacientes con fibromialgia (FM) muestran dolor, rigidez muscular, condición física reducida y fatiga que limitan sus actividades de la vida diaria. El propósito de este estudio fue evaluar los efectos de la adición al tratamiento médico clásico de 12 semanas de ejercicio físico en agua caliente en el impacto de la FM en la salud física y mental de mujeres afectadas. Pacientes, material y métodos: Treinta y cuatro pacientes no entrenadas físicamente se distribuyeron aleatoriamente en 2 grupos: un grupo experimental (n = 17), que realizó 3 sesiones semanales de 60 min de ejercicio físico en agua caliente, y un grupo de control (n = 17), que no recibió dicho tratamiento adicional. El impacto de la FM en la salud física y mental de las pacientes fue evaluado mediante el Cuestionario del Impacto de la Fibromialgia (Fibromyalgia Impact Questionnaire [FIQ]). Resultados: A las 12 semanas de ejercicio físico se observaron mejoras significativas en el grupo experimental respecto al grupo de control, en la función física (35%; p = 0,016), sentirse bien (34%; p = 0,003), la capacidad de trabajo (14%; p = 0,046), el dolor (26%; p = 0,030), la rigidez (33%; p = 0,038), la ansiedad (36%; p = 0,044), la depresión (26%; p = 0,046) y en la escala total del FIQ (27%; p = 0,004). Conclusiones: La adición del programa de ejercicio físico acuático al tratamiento médico usual redujo el impacto de la FM en la salud física y mental de las pacientes. Sin embargo, el efecto placebo podría haber contribuido parcialmente en estas mejoras

Ecuaciones salariales de parejas bajo selección muestral bivariada: una aplicación al caso argentino

Este documento de trabajo explora el efecto de las decisiones laborales conjuntas sobre el estudio de los determinantes del salario laboral. La estimación de ecuaciones de Mincer sufre de numerosas fuentes de sesgos, entre ellas el problema de selección muestral generado por el hecho de que la decisión de trabajar no es independiente del salario individual. La mayoría de los trabajos corrigen dicho sesgo consideran un modelo de participación laboral individual. Sin embargo, las tendencias recientes del mercado laboral muestran una mayor participación de las mujeres en la fuerza de trabajo y parecieran indicar que la decisión conjunta de los cónyuges es cada vez más relevante en la determinación del mecanismo de selección. Una versión bivariada del método de Heckman permite incorporar una solución cuantitativa a este problema. Si bien las estimaciones realizadas están en línea con la literatura previa, los resultados indican que la decisión conjunta de la pareja es un factor relevante en el sesgo por selección muestral.This working paper explores the effect of joint labor decisions on the study of wage regression models. The estimation of Mincer equations suffers from numerous sources of bias, including the sample selection problem generated by the fact that the agent decision to work is not independent of the wage. Most of the papers corrects this bias using a model of individual labor participation. However, recent trends in the labor market show greater participation of women in the labor force and seem to indicate that the joint decision of the spouses is increasingly relevant in determining the selection mechanism. A bivariate version of Heckman's method appears as an interesting alternative to solve this problem. Although the estimates are in line with the previous literature, the results indicate that the joint decision of the couple is a relevant factor in the selection bias.Centro de Estudios Distributivos, Laborales y Sociales (CEDLAS

“No sos vos, soy yo”: ecuaciones de Mincer de parejas bajo selección muestral bivariada

Este documento de trabajo explora el efecto de las decisiones laborales conjuntas sobre el estudio de los determinantes del salario laboral. La estimación de ecuaciones de Mincer sufre de numerosas fuentes de sesgos, entre ellas el problema de selección muestral generado por el hecho de que la decisión de trabajar no es independiente del salario individual. La mayoría de los trabajos corrigen dicho sesgo consideran un modelo de participación laboral individual. Sin embargo, las tendencias recientes del mercado laboral muestran una mayor participación de las mujeres en la fuerza de trabajo y parecieran indicar que la decisión conjunta de los cónyuges es cada vez más relevante en la determinación del mecanismo de selección. Una versión bivariada del método de Heckman permite incorporar una solución cuantitativa a este problema. Si bien las estimaciones realizadas están en línea con la literatura previa, los resultados indican que la decisión conjunta de la pareja es un factor relevante en el sesgo por selección muestral.This working paper explores the effect of joint labor decisions on the study of wage regression models. The estimation of Mincer equations suffers from numerous sources of bias, including the sample selection problem generated by the fact that the agent decision to work is not independent of the wage. Most of the papers corrects this bias using a model of individual labor participation. However, recent trends in the labor market show greater participation of women in the labor force and seem to indicate that the joint decision of the spouses is increasingly relevant in determining the selection mechanism. A bivariate version of Heckman's method appears as an interesting alternative to solve this problem. Although the estimates are in line with the previous literature, the results indicate that the joint decision of the couple is a relevant factor in the selection bias.Centro de Estudios Distributivos, Laborales y Sociale

Mincer equations for couples with bivariate sample selectivity: an application for Argentina

Este documento explora el efecto de las decisiones laborales conjuntas sobre la estimacion de ecuaciones de Mincer en parejas. El sesgo de seleccion muestral se genera por la relacion entre la decision de trabajar y el salario. La mayoria de la literatura considera modelos de participacion laboral individuales como mecanismo de seleccion. Sin embargo, evidencia reciente muestran una mayor participacion laboral de las mujeres y una mayor relevancia en la decision conjunta de los conyuges creando un mecanismo de seleccion conjunto. Una version bivariada del metodo de Heckman da una solucion a este problema. Los resultados indican que la decision conjunta de la pareja es un factor relevante en el sesgo por seleccion.This working paper explores the effect of joint labor decisions on the study of wage regression models. The estimation of Mincer equations suffers from numerous sources of bias, including the sample selection problem generated by the fact that agents’ decision to work is not independent of their wage levels. Most of the papers correct for this bias using a model of individual labor participation. However, recent trends in the labor market show greater participation of women in the labor force and seem to indicate that the joint decision of the spouses is increasingly relevant in determining the selection mechanism. A bivariate version of Heckman’s method appears as an interesting alternative to solve this problem. Although the estimates are in line with the previous literature, the results indicate that the joint decision of the couple is a relevant factor in the selection bias.Centro de Estudios Distributivos, Laborales y Sociale

Ecuaciones salariales de parejas bajo selección muestral bivariada: una aplicación al caso argentino

Este documento de trabajo explora el efecto de las decisiones laborales conjuntas sobre el estudio de los determinantes del salario laboral. La estimación de ecuaciones de Mincer sufre de numerosas fuentes de sesgos, entre ellas el problema de selección muestral generado por el hecho de que la decisión de trabajar no es independiente del salario individual. La mayoría de los trabajos corrigen dicho sesgo consideran un modelo de participación laboral individual. Sin embargo, las tendencias recientes del mercado laboral muestran una mayor participación de las mujeres en la fuerza de trabajo y parecieran indicar que la decisión conjunta de los cónyuges es cada vez más relevante en la determinación del mecanismo de selección. Una versión bivariada del método de Heckman permite incorporar una solución cuantitativa a este problema. Si bien las estimaciones realizadas están en línea con la literatura previa, los resultados indican que la decisión conjunta de la pareja es un factor relevante en el sesgo por selección muestral.This working paper explores the effect of joint labor decisions on the study of wage regression models. The estimation of Mincer equations suffers from numerous sources of bias, including the sample selection problem generated by the fact that the agent decision to work is not independent of the wage. Most of the papers corrects this bias using a model of individual labor participation. However, recent trends in the labor market show greater participation of women in the labor force and seem to indicate that the joint decision of the spouses is increasingly relevant in determining the selection mechanism. A bivariate version of Heckman's method appears as an interesting alternative to solve this problem. Although the estimates are in line with the previous literature, the results indicate that the joint decision of the couple is a relevant factor in the selection bias.Centro de Estudios Distributivos, Laborales y Sociales (CEDLAS

Eight-month of physical training in warm water improves physical and mental health in women with fibromyalgia: a randomized controlled trial

OBJECTIVE: To evaluate the feasibility of 8 months of supervised exercise therapy in warm water and its effects on the impact of fibromyalgia on physical and mental health and physical fitness in affected women. METHODS: Thirty women with fibromyalgia were randomly assigned to an exercise therapy group (n = 15) or a control group (inactive) (n = 15). The impact of fibromyalgia on physical and mental health was assessed using the Fibromyalgia Impact Questionnaire and the anxiety state with State-Trait Anxiety Inventory. Physical fitness was measured using the following tests: Canadian Aerobic Fitness; hand-grip dynamometry; 10-metre walking; 10-step stair-climbing and blind 1-leg stance. RESULTS: After 8 months of training, the exercise therapy group improved compared with the control group in terms of physical function (20%), pain (8%), stiffness (53%), anxiety (41%), depression (27%), Fibromyalgia Impact Questionnaire total scores (18%), State-Trait Anxiety Inventory score (22%), aerobic capacity (22%), balance (30%), functional capacity for walking (6%), stair-climbing with no extra weight (14%) and stair-climbing 10 kg-weighted (25%). CONCLUSION: Eight months of supervised exercise in warm water was feasible and led to long-term improvements in physical and mental health in patients with fibromyalgia at a similar magnitude to those of shorter therapy programmes

Aquatic training and detraining on fitness and quality of life in fibromyalgia

PURPOSE: To evaluate the effects of a 12-wk period of aquatic training and subsequent detraining on health-related quality of life (HRQOL) and physical fitness in females with fibromyalgia. METHODS: Thirty-four females with fibromyalgia were randomly assigned into two groups: an exercise group, who exercised for 60 min in warm water, three times a week (N = 17); and a control group, who continued their habitual leisure-time activities (N = 17). HRQOL was assessed using the Short Form 36 questionnaire and the Fibromyalgia Impact Questionnaire. Physical fitness was measured using the following tests: Canadian Aerobic Fitness, hand grip dynamometry, 10-m walking, 10-step stair climbing, and blind one-leg stance. Outcomes were measured at baseline, after treatment, and after 3 months of detraining. RESULTS: After 12 wk of aquatic exercise, significant positive effects of aquatic training were found in physical function, body pain, general health perception, vitality, social function, role emotional problems and mental health, balance, and stair climbing. After the detraining period, only the improvements in body pain and role emotional problems were maintained. CONCLUSION: The present water exercise protocol improved some components of HRQOL, balance, and stair climbing in females with fibromyalgia, but regular exercise and higher intensities may be required to preserve most of these gains

Low-frequency vibratory exercise reduces the risk of bone fracture more than walking: a randomized controlled trial

BACKGROUND: Whole-body vibration (WBV) is a new type of exercise that has been increasingly tested for the ability to prevent bone fractures and osteoporosis in frail people. There are two currently marketed vibrating plates: a) the whole plate oscillates up and down; b) reciprocating vertical displacements on the left and right side of a fulcrum, increasing the lateral accelerations. A few studies have shown recently the effectiveness of the up-and-down plate for increasing Bone Mineral Density (BMD) and balance; but the effectiveness of the reciprocating plate technique remains mainly unknown. The aim was to compare the effects of WBV using a reciprocating platform at frequencies lower than 20 Hz and a walking-based exercise programme on BMD and balance in post-menopausal women. METHODS: Twenty-eight physically untrained post-menopausal women were assigned at random to a WBV group or a Walking group. Both experimental programmes consisted of 3 sessions per week for 8 months. Each vibratory session included 6 bouts of 1 min (12.6 Hz in frequency and 3 cm in amplitude with 60° of knee flexion) with 1 min rest between bouts. Each walking session was 55 minutes of walking and 5 minutes of stretching. Hip and lumbar BMD (g·cm(-2)) were measured using dual-energy X-ray absorptiometry and balance was assessed by the blind flamingo test. ANOVA for repeated measurements was adjusted by baseline data, weight and age. RESULTS: After 8 months, BMD at the femoral neck in the WBV group was increased by 4.3% (P = 0.011) compared to the Walking group. In contrast, the BMD at the lumbar spine was unaltered in both groups. Balance was improved in the WBV group (29%) but not in the Walking group. CONCLUSION: The 8-month course of vibratory exercise using a reciprocating plate is feasible and is more effective than walking to improve two major determinants of bone fractures: hip BMD and balance

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.