Assessment of two Superovulation Protocols for Embryo Production in Holstein Cows

The aim of this paper was to compare the effects of two superovulation protocols (synchronization of the follicular wave (SFW), and natural estrus (NE) induction of embryos produced for transference in Holstein cows. Twenty cows were chosen as donors, with a body condition (BC) of 2.75-3.5; 40-60 months old; 1-2 previous gestation services, and without reproductive problems. Two superovulation protocols were applied: SFW and NE. SFW was not observed to produce more embryos than NE in the blastocysts and morula stages

Follicle Wave and Natural Estrus Synchronization Superovulation in Holstein Cows.

The effects of two superovulation protocols were compared (synchronization of the follicle wave SFW and natural estrus  NE) in embryos collected from Holstein cows. Twenty cows were chosen as donors, body condition of 2.75  -3.5; between 40 and 60 months, with normal cycles and no breeding problems. The cows were randomly assigned to SFW treatment (n=10), and the NE treatment (n=10). The SFW group was synchronized with intravaginal progester-one plus estradiol  benzoate, on day 0, and increasing doses  of FSH for 4 days, twice a day, from  the 4th on. The im-plant was removed on the 6thday, and prostaglandin was applied. On the 8th day, insemination was made at 6 am and 6 pm. The NE group received  increasing doses of FSH twice a day, during 4 days, from the 10th day. On the 12th day prostaglandin was administered, and insemination took place on the 14th day, at 6 am and 6 pm.  The em-bryos were recovered from the two groups without surgery, 7 days after the first artificial insemination. The values of embryos for transference were 5.7 + 0.76 and 2.8 + 0.31 (P < 0.05) for SFW and NE, respectively

Effects of Supplementation with Microminerals on Production Indicators and Blood, Feces, and Urine Traces of Grazing Alpaca (Lama lama)

To analyze the effect of additional microminerals in the diet supplement on weight and diameter of alpaca fiber, the application of three doses of selenium and zinc (0.0; 1.0; and 1.5 cc) on the diet, on CRD factorial arrangement (3 x 2) + (3 x 2), was assessed. The results showed statistically significant differencences for treatments: selenium doses, ages, zinc doses, and for zinc interaction by ages (Se1E2 with 74.33 kg at 90 days, for height at the withers, Zn1E2, averaging 91.33 cm). Fiber length for treatments Se1E1 and Se1E2 averaged 3 cm. For fiber diameter, treatments 1 (Se0E1) and Se1E1, group 1, and treatments Zn0E2 and Zn1E1, group 2, showed the best fiber quality (P < 0.05), averaging 28 microns. Live weight and fiber quality from mature animals based on supplementation with Se and Zn had beneficial effects, which improved phenotypical features of production, like live weight, though residues were found in 3-5 year old animals

Valoración de dos protocolos de superovulación para la producción de embriones en vacas Holstein

The aim of this paper was to compare the effects of two superovulation protocols: synchronization of the follicular wave (SFW), and natural estrus (NE) induction of embryos produced for transference in Holstein cows. Twenty cows were chosen as donors, with body condition (BC) of 2.75-3.5; 40-60 months old; 1-2 previous services per gestation, and without reproductive problems. Two superovulation protocols were applied: SFW and NE. SFW was not observed to produce more embryos than the NE in the blastocyst and morula stages.El objetivo del trabajo fue comparar la respuesta a la superovulación con sincronización de la onda folicular (SOF) y con celo natural (CN) en la producción de embriones para transferencia en vacas Holstein. Se seleccionaron 20 vacas como donadoras con una condición corporal (CC) de 2,75-3,5; edades entre 40 y 60 meses; ciclos sexuales regulares; uno-dos servicios por gestación anterior y sin problemas reproductivos. Se aplicaron dos protocolos de superovulación: con SOF y CN. No se obtuvo evidencia que el número de embriones producidos con SOF fuera mayor al número de embriones producidos con CN en los estadios de blastocito y mórula

Superovulación con sincronización de la onda folicular y con celo natural en vacas Holstein.

Se comparó el efecto de dos protocolos de superovulación (sincronización de la onda folicular SOF y el celo natural CN) en la calidad de embriones obtenidos de vacas Holstein. Se seleccionaron 20 vacas Holstein como donantes con una condición corporal de 2,75 a 3,5; edades entre 40 y 60 meses; ciclos normales y que no presentaran problemas reproductivos. Las vacas fueron aleatoriamente asignadas al tratamiento SOF (n = 10) y al tratamiento CN (n = 10). El grupo SOF se sincronizó con dispositivo intravaginal de progesterona más benzoato de estradiol en el día 0 y FSH en dosis decrecientes durante 4 días, 2 veces al día a partir del día 4. En el día 6 se retiró el implante y se aplicó prostaglandina. En el día 8 se inseminó a las 6 am y 6 pm. Al grupo CN se aplicó la FSH dos veces al día durante 4 días en dosis decreciente a partir del día 10. En el día 12 se aplicó prostaglandina y se inseminó el día 14 a las 6 am y 6 pm. En los dos grupos se recuperaron los embriones en forma no quirúrgica, 7 días después de la primera inseminación artificial. Los resultados en embriones transferibles fueron 5,7 + 0,76 y 2,8 + 0,31 (P < 0,05) para SOF y CN, respectivamente. Se concluye que el protocolo de SOF produce mayor cantidad de embriones transferibles (calidad 1 y 2) que el protocolo CN.Superovulation with Synchronization of Follicle Wave and Naturally-Induced Estrus in Holstein CowsABSTRACTThe objective was to evaluate the effect of superovulation (SOV) with synchronization of ovarian follicular wave (SOFW) and natural estrus (NE) on the quality of embryos obtained in Holstein cows. 20 Holstein cows were selected as donors with a body condition score: 2.75 to 3.5; aged between 40 and 60 months; normal cycles; and who have not submitted reproductive problems. The cows were randomly assigned to treatment SOFW (n = 10) and NE (n = 10) treatment. The SOFW group was synchronized with intravaginal progesterone device plus estradiol benzoate at day 0 and FSH in decreasing doses for 4 days, 2 times a day from day 4; at day 6 the implant was removed and applied prostaglandin; on day 8, they were inseminated to 6:00 a.m. and 6 pm. At NE group, FSH was applied twice daily for 4 days in decreasing doses from day 10; prostaglandin on day 12 was applied and inseminated on day 14 at 6 am and 6 pm. In both groups embryos non-surgically seven days after the first IA recovered. The results obtained in transferable embryos were 5.7 + 0.76 and 2.8 + 0.31 (P < 0.05) SOF and CN, respectively. It is concluded that the protocol SOFW produces more transferable embryos (grade 1 and 2) that the protocol NE

Superovulación con sincronización de la onda folicular y con celo natural en vacas Holstein.

Se comparó el efecto de dos protocolos de superovulación (sincronización de la onda folicular SOF y el celo natural CN) en la calidad de embriones obtenidos de vacas Holstein. Se seleccionaron 20 vacas Holstein como donantes con una condición corporal de 2,75 a 3,5; edades entre 40 y 60 meses; ciclos normales y que no presentaran problemas reproductivos. Las vacas fueron aleatoriamente asignadas al tratamiento SOF (n = 10) y al tratamiento CN (n = 10). El grupo SOF se sincronizó con dispositivo intravaginal de progesterona más benzoato de estradiol en el día 0 y FSH en dosis decrecientes durante 4 días, 2 veces al día a partir del día 4. En el día 6 se retiró el implante y se aplicó prostaglandina. En el día 8 se inseminó a las 6 am y 6 pm. Al grupo CN se aplicó la FSH dos veces al día durante 4 días en dosis decreciente a partir del día 10. En el día 12 se aplicó prostaglandina y se inseminó el día 14 a las 6 am y 6 pm. En los dos grupos se recuperaron los embriones en forma no quirúrgica, 7 días después de la primera inseminación artificial. Los resultados en embriones transferibles fueron 5,7 + 0,76 y 2,8 + 0,31 (P < 0,05) para SOF y CN, respectivamente. Se concluye que el protocolo de SOF produce mayor cantidad de embriones transferibles (calidad 1 y 2) que el protocolo CN.Superovulation with Synchronization of Follicle Wave and Naturally-Induced Estrus in Holstein CowsABSTRACTThe objective was to evaluate the effect of superovulation (SOV) with synchronization of ovarian follicular wave (SOFW) and natural estrus (NE) on the quality of embryos obtained in Holstein cows. 20 Holstein cows were selected as donors with a body condition score: 2.75 to 3.5; aged between 40 and 60 months; normal cycles; and who have not submitted reproductive problems. The cows were randomly assigned to treatment SOFW (n = 10) and NE (n = 10) treatment. The SOFW group was synchronized with intravaginal progesterone device plus estradiol benzoate at day 0 and FSH in decreasing doses for 4 days, 2 times a day from day 4; at day 6 the implant was removed and applied prostaglandin; on day 8, they were inseminated to 6:00 a.m. and 6 pm. At NE group, FSH was applied twice daily for 4 days in decreasing doses from day 10; prostaglandin on day 12 was applied and inseminated on day 14 at 6 am and 6 pm. In both groups embryos non-surgically seven days after the first IA recovered. The results obtained in transferable embryos were 5.7 + 0.76 and 2.8 + 0.31 (P < 0.05) SOF and CN, respectively. It is concluded that the protocol SOFW produces more transferable embryos (grade 1 and 2) that the protocol NE

Efectos de la suplementación con microminerales en indicadores de producción y su residualidad en sangre, heces y orina de alpacas (Lama lama) en pastoreo.

Con el objetivo de analizar el efecto del nivel de suplemento de microminerales adicionales a la dieta sobre las variables alzada peso y diámetro de la fibra de alpacas, se evaluó la aplicación de tres dosis de selenio y zinc (0,0; 1,0 y 1,5 cc), bajo un (DCA) en arreglo factorial (3 x 2) + (3 x 2). Los resultados mostraron diferencias estadísticas para tratamientos: dosis de selenio, edades, dosis de zinc, edades y para la interacción zinc por edades (Se1E2 con 74,33 kg a los 90 días para alzada a la cruz, Zn1E2 con un promedio de 91,33 cm). La longitud de la fibra los tratamientos Se1E1 y Se1E2 con promedio de 3 cm. Para el diámetro de la fibra los tratamientos 1 (Se0E1) y tratamiento Se1E1 del grupo 1 y los tratamientos Zn0E2 y Zn1E1 del grupo 2 mostraron mejor calidad de la fibra (P < 0,05), con promedios de 28 micras. Se confirmó un efecto beneficioso en el peso vivo, calidad de la fibra en animales maduros de la suplementación con los microelementos Se y Zn, que mejoró las características fenotípicas de producción como el peso vivo, aunque manifestó residualidad en la orina de los animales de 3 a 5 años de edad.Effects of Supplementation with Microminerals on Production Indicators and Blood, Feces, and Urine Traces of Grazing alpaca (Lama lama) ABSTRACTIn this area was applied three doses of selenium and zinc (0.0; 1.0 and 1.5 cc), under a (DCA) in factorial arrangement (3 x 2) + (3 x 2) in order to analyze the effect of the level of additional mineral supplement micro (Selenium, Zinc) to the diet on the raised variables, weight and fiber diameter of alpacas. Results revealed statistical differences for treatment: selenium doses, age, Zinc doses, Zinc interaction for ages. For this, the treatment 4 (Se1E2) with 74.33 kg to 90 days to cross height (Zn1E2) with 91.33 cm average. The length fiber into treatments 3 (Se1E1) and 4 (Se1E2) with 3 cm average. For fiber diameter on treatments 1 (Se0E1) Treatment 3 (Se1E1) of group 1, treatments 8 (Zn0E2) and 9 (Zn1E1) which group 2 charged better fiber quality with 28 microns average. It was confirmed an beneficial effect on live weight and fiber quality in mature animals for mineral supply with Se and Zn con los microelements, that improved the production phenotypical characteristics like weight, but it was manifested minerals urine residuality in 3-5 years old animals

AULA EN LÍNEA REDISEÑO DE PRÁCTICAS EDUCATIVAS PARA ENTORNOS VIRTUALES

En este libro digital se presentan 19 propuestas surgidas de la actividad transversal “Territorio de encuentros” del curso “Aula en línea. Prácticas educativas en entornos virtuales de aprendizaje. Postítulo de perfeccionamiento docente”, dirigido a docentes de formación docente en modalidad semipresencial, en su primera edición (2017). Se trata de la justificación documentada de conceptos y prácticas que articulan la enseñanza y el aprendizaje en ambientes educativos virtuales. El curso “Aula en línea” tiene por objetivo fortalecer la formación docente para potenciar las capacidades de captación, formación y seguimiento de estudiantes de formación docente que optan por la modalidad semipresencial. Es producto de una acción conjunta entre el Consejo de Formación en Educación (CFE), FLACSO Uruguay, El Abrojo y Fundación Telefónica-Movistar. Un gran desafío de la educación en entornos virtuales es la calidad de las propuestas. Cuando se integran tecnologías, varios son los riesgos que se corren. Como afirma Onrubia (2005:9)1 algunos de los modelos de e-learning se centran fundamentalmente en la provisión y distribución de contenidos, presuponiendo una correspondencia lineal entre lo que se enseña y lo que se aprende, ignorando tanto el rol de la actividad del sujeto que aprende, como aquella producto de la interacción y, más aún, no considerando la importancia de la ayuda pedagógica de los sujetos en esa actividad conjunta de construcción del conocimiento. Por último, no reparan en la diferencia entre diseño y uso, es decir, la diferencia entre lo que se planifica y lo que los participantes realmente acaban haciendo en el proceso de desarrollo de ese diseño. Ya en el informe Horizon 2010 del Proyecto Horizon del New Media Consortium (NMC) se señalaba que la abundancia de recursos y su facilidad para propiciar el acceso a la información, debía llevar al replanteo de las funciones docentes y su rol en las instituciones educativas insertas en la cultura digital. La función docente trasciende cada vez más la mera transmisión de información, ya que ésta se encuentra accesible en variedad de espacios digitales y a través de distintos espacios de comunicación. Esto nos sitúa en un nuevo contexto que implica el desarrollo de nuevas competencias: buscar, seleccionar y evaluar la credibilidad de la información, así como considerar los procesos vinculados a la gestión de aula. Surge la necesidad de un cambio de paradigma que se profundiza con el uso de las tecnologías para enriquecer y hacer eficiente el proceso de aprendizaje. El rediseño de las prácticas se enfoca en el aprendizaje del estudiantado y la capacitación de los docentes tutores, se adecua a la enseñanza y el aprendizaje en entornos virtuales, en especial de quienes recién comienzan. El curso pone en situación de aprendizaje a los participantes en cuanto al diseño, desarrollo y valoración de prácticas educativas, pero, en especial, promueve la reflexión sobre su propia práctica docente ya que se trata de profesionales en servicio. Favorece el desarrollo de nuevas competencias y nuevos modelos de trabajo para hacer frente a la nueva realidad tecnológica y pedagógica de la era digital. Estas competencias se adquieren a través de la resolución de tareas, dado que la resolución de la tarea es lo que hace que una persona utilice adecuadamente todos los recursos conceptuales y prácticos de los que dispone. Y las competencias se evalúan, a través de esas tareas realizadas, mediante la valoración de las evidencias generadas. Al proponer la actividad durante el curso, partimos de la premisa de que el análisis de ejemplos de buenas prácticas reforzaría el diseño de las actividades de aprendizaje. Y en especial, que la mirada sobre los 2 https://www.nmc.org/nmc-horizon/ AULA EN LÍNEA: REDISEÑO DE PRÁCTICAS EDUCATIVAS PARA ENTORNOS VIRTUALES | 11 aspectos clave de los aprendizajes, facilitaría la reflexión y la creación de los lazos necesarios entre la teoría y la práctica. Por ser una actividad que tuvo algunos pasos individuales y otros grupales, se optimizaron las interacciones a partir de la identificación, visibilidad y apropiación de aquellas acciones que pudieran ser consideradas buenas prácticas. Muchos son los investigadores que han tratado los modelos de buenas prácticas y afirman que su conocimiento y divulgación, constituye una de las opciones que permite apoyar la integración real de las tecnologías en los procesos didácticos y cognitivos a través de la educación virtual (De Pablos y Jiménez, 2007). Las buenas prácticas docentes en la educación virtual, que buscan mejorar el desempeño de un proceso, fueron propuestas en el año 1998 por la University for Industry en el Reino Unido como un modelo original e innovador (Stephenson, 2005). Sabemos que las buenas prácticas no pueden extrapolarse de forma masiva y automática. Son necesarios procesos de rediseño: adaptación, readecuación y apropiación por parte de las comunidades educativas. El proceso de interacción entre pares, que incluye la observación, el análisis, la valoración y la replicación, es un modo de aprendizaje válido. La posibilidad de contemplar su complejidad, interrelacionar la práctica con la teoría, permite repensarlas y avanzar en un nuevo diseño. De allí el motivo por el cual la difusión de las experiencias también adquiere centralidad. La actividad se planteó en pasos que contemplan actividades individuales y grupales de selección, análisis y puesta en común de siete patrones seleccionados como buenas prácticas para entornos virtuales de aprendizaje, con el propósito de reescribir las actividades de aprendizaje a partir de la adopción de estas buenas prácticas. Esto permitió a los docentes deconstruir, construir y/o reconstruir sus propias propuestas. Esperamos sean cambios genuinos y duraderos en sus “patrones conductuales” (Durán Rodríguez y Estay-Niculcar, 20165), cambios en su pensamiento y conocimiento pedagógico en que se sustentan, cambios al fin, en la enseñanza en un escenario educativo virtual, que debería ser modélico ya que es la práctica el verdadero punto de referencia en la formación del estudiante. En este trabajo se difunde una selección realizada por un Comité de Evaluación interinstitucional, con 19 propuestas que fueron producto de este proceso y se propone, a la vez, como aporte a la comunidad docente, especialmente a aquella vinculada a la formación docente semipresencial y virtual.Consejo de Formación en Educación (CFE), Fundación Telefónica Uruguay, Movistar, El Abroj

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

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

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.