La Educación Intercultural

Intercultural education is defined and conceived as a continuous process of development learning at all educational levels and integrators axes of Education, where the state with the participation of the family and society promote cultural diversity in the educational process citizen. That is why the aim of this study was to analyze aspects of intercultural education in order to foster the potential to ensure their integration into the proposals coming in curriculum design. It was based on the theory of complexity (Morin, 2008, 2001a, 2001b) and the Theory of the Intercultural Education (Yampara, 2001). Methodologically was an analytical and documentary research which is inserted in studies of theoretical development. In that regard, it relied on authors such as Manual Pedagogical University Experimental Libertador (2003), Arias (2006: 27), Sánchez (2000). As a result it was found that aspects of complexity are present in the intercultural education in the form of principles such as the dialogic principle, the recursive principle, hologram tic principle, the principle of culture, the principle of autopoiesis, the principle of identity and the value of knowledge and wisdom, concluding that it can be said that intercultural education is present in the principles of complexity and are represented

Investigación Acción Participativa (IAP) como Elemento de Fortalecimiento Educativo en la Escuela Bolivariana “El Paramito”, Estado Mérida

Participatory action research is a methodology that in the processes of local participation has been successful in its application. In this article your application is reviewed in the Bolivarian School “The Paramito” Municipality Miranda. Estado Merida, trying to encourage democratic decision making through participatory processes where the influence of the environment on knowledge itself plays a transcendental role. In the beginning of this investigation the problem found was the weak formation processes involving the school community. So after several days of interaction with educational actors set out to educate the school community in U.E.B. “The Paramito” through participatory action research as a strategy for action sociocultural applying Community educational project. The paradigm used in research is critical - reflexive between theory and practice. The methodology used is the Participatory Action Research, Kemmis and colleagues (1988) with the Community model. According Fals Borda (1981) IAP is more related activity grassroots own research on your reality that with a responsive action research by elites outside them. Validation of the information has been obtained through the use of quality tools such as community participation, formal and informal meetings, reports, photographs, cause-effect diagram using the triangulation method that involves the use of different strategies to validate the theoretical and practical propositions at different levels of analysis.La investigación acción participativa es una metodología que en los procesos de participación local ha logrado éxitos en su aplicación. En este artículo se revisa su aplicación en la Escuela Bolivariana “El Paramito” del Municipio Miranda Estado Mérida, tratando de incentivar la toma de decisiones democráticas mediante procesos participativos donde la influencia del ambiente sobre el saber mismo juega un papel transcendental. En el inicio de esta investigación la problemática encontrada fue la débil formación en los procesos de participación de la comunidad escolar. Por lo tanto, luego de varias jornadas de interacción con los actores educativos se propuso formar a la comunidad escolar en la U.E.B. “El Paramito” mediante de la investigación acción participativa como estrategia de acción socio-cultural aplicando el proyecto educativo comunitario. El paradigma que se utiliza en la investigación es el crítico – reflexivo entre la teoría y la práctica. La metodología utilizada es la Investigación Acción Participativa, Kemmis y sus colaboradores (1988) con el modelo comunitario a seguir. Según Fals Borda (1981) la IAP se relaciona más con una actividad de investigación propia de base popular sobre su realidad que con una acción receptiva de investigación realizada por élites ajenas a ellas. La validación de la información se ha obtenido mediante la aplicación de herramientas de calidad tales como participación comunitaria, reuniones formales e informales, informes, fotografías, diagrama causa-efecto utilizando el método de triangulación que supone el empleo de distintas estrategias que permiten validar las proposiciones teóricas-prácticas en los diferentes niveles de análisis

Reseñas

EZEQUIEL LUDUEÑA, Eriúgena. VALERIA BUFFON / CLAUDIA D’AMICO (comps.), Hermes Platonicus. Hermetismo y platonismo en el Medioevo y la Modernidad Temprana. IRVEN M. RESNICK (ed.), A companion to Albert the Great. Theology, Philosophy and the Sciences. MARIANO ÁLVAREZ-GÓMEZ (ed.), Nicolás de Cusa, La caza de la sabiduría. CHRISTIANE BACHER, Philosophische Waagschalen. Experimentelle Mystik bei Nikolaus von Kues mit Blick auf die Moderne. DAVIDE MONACO, Nicholas of Cusa: Trinity, Freedom and Dialogue. NICCOLÒ CUSANO, Opere filosofiche, teologiche e matematiche, a cura di ENRICO PEROLÌ. GREGORIO PIALA, Sapienza e follia: Per una storia intellettuale del Rinascimento europeo. HANS G. SENGER, Nikolaus von Kues. Leben, Lehre, Wirkungsgeschichte. JOCELYNE SFEZ, L’Art des conjectures de Nicolás de Cues. CHRISTIAN STRÖBELE, Performanz und Diskurs. Religiöse Sprache und negative Theologie bei Cusanus. KIRSTIN ZEYER, Cusanus in Marburg. Hermann Cohens und Ernst Cassirers produktive Form der Philosophiegeschichtsaneigun

Statistical Evaluation of Metaproteomics and 16S rRNA Amplicon Sequencing Techniques for Study of Gut Microbiota Establishment in Infants with Cystic Fibrosis

Newborn screening for cystic fibrosis (CF) can identify affected but asymptomatic infants. The selection of omic technique for gut microbiota study is crucial due to both the small amount of feces available and the low microorganism load. Our aims were to compare the agreement between 16S rRNA amplicon sequencing and metaproteomics by a robust statistical analysis, including both presence and abundance of taxa, to describe the sequential establishment of the gut microbiota during the first year of life in a small size sample (8 infants and 28 fecal samples). The taxonomic assignations by the two techniques were similar, whereas certain discrepancies were observed in the abundance detection, mostly the lower predicted relative abundance of Bifidobacterium and the higher predicted relative abundance of certain Firmicutes and Proteobacteria by amplicon sequencing. During the first months of life, the CF gut microbiota is characterized by a significant enrichment of Ruminococcus gnavus, the expression of certain virulent bacterial traits, and the detection of human inflammation-related proteins. Metaproteomics provides information on composition and functionality, as well as data on host-microbiome interactions. Its strength is the identification and quantification of Actinobacteria and certain classes of Firmicutes, but alpha diversity indices are not comparable to those of amplicon sequencing. Both techniques detected an aberrant microbiota in our small cohort of infants with CF during their first year of life, dominated by the enrichment of R. gnavus within a human inflammatory environment. IMPORTANCE In recent years, some techniques have been incorporated for the study of microbial ecosystems, being 16S rRNA gene sequencing being the most widely used. Metaproteomics provides the advantage of identifying the interaction between microorganisms and human cells, but the available databases are less extensive as well as imprecise. Few studies compare the statistical differences between the two techniques to define the composition of an ecosystem. Our work shows that the two methods are comparable in terms of microorganism identification but provide different results in alpha diversity analysis. On the other hand, we have studied newborns with cystic fibrosis, for whom we have described the establishment of an intestinal ecosystem marked by the inflammatory response of the host and the enrichment of Ruminococcus gnavus

Childhood acute leukemias are frequent in Mexico City: descriptive epidemiology

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Worldwide, acute leukemia is the most common type of childhood cancer. It is particularly common in the Hispanic populations residing in the United States, Costa Rica, and Mexico City. The objective of this study was to determine the incidence of acute leukemia in children who were diagnosed and treated in public hospitals in Mexico City.</p> <p>Methods</p> <p>Included in this study were those children, under 15 years of age and residents of Mexico City, who were diagnosed in 2006 and 2007 with leukemia, as determined by using the International Classification of Childhood Cancer. The average annual incidence rates (AAIR), and the standardized average annual incidence rates (SAAIR) per million children were calculated. We calculated crude, age- and sex-specific incidence rates and adjusted for age by the direct method with the world population as standard. We determined if there were a correlation between the incidence of acute leukemias in the various boroughs of Mexico City and either the number of agricultural hectares, the average number of persons per household, or the municipal human development index for Mexico (used as a reference of socio-economic level).</p> <p>Results</p> <p>Although a total of 610 new cases of leukemia were registered during 2006-2007, only 228 fit the criteria for inclusion in this study. The overall SAAIR was 57.6 per million children (95% CI, 46.9-68.3); acute lymphoblastic leukemia (ALL) was the most frequent type of leukemia, constituting 85.1% of the cases (SAAIR: 49.5 per million), followed by acute myeloblastic leukemia at 12.3% (SAAIR: 6.9 per million), and chronic myeloid leukemia at 1.7% (SAAIR: 0.9 per million). The 1-4 years age group had the highest SAAIR for ALL (77.7 per million). For cases of ALL, 73.2% had precursor B-cell immunophenotype (SAAIR: 35.8 per million) and 12.4% had T-cell immunophenotype (SAAIR 6.3 per million). The peak ages for ALL were 2-6 years and 8-10 years. More than half the children (58.8%) were classified as high risk. There was a positive correlation between the average number of persons per household and the incidence of the pre-B immunophenotype (Pearson's r, 0.789; P = 0.02).</p> <p>Conclusions</p> <p>The frequency of ALL in Mexico City is among the highest in the world, similar to those found for Hispanics in the United States and in Costa Rica.</p

Brentuximab vedotin in the treatment of cutaneous T-cell lymphomas: Data from the Spanish Primary Cutaneous Lymphoma Registry

[Background] Brentuximab vedotin (BV) has been approved for CD30-expressing cutaneous T-cell lymphoma (CTCL) after at least one previous systemic treatment. However, real clinical practice is still limited.[Objectives] To evaluate the response and tolerance of BV in a cohort of patients with CTCL.[Methods] We analysed CTCL patients treated with BV from the Spanish Primary Cutaneous Lymphoma Registry (RELCP).[Results] Sixty-seven patients were included. There were 26 females and the mean age at diagnosis was 59 years. Forty-eight were mycosis fungoides (MF), 7 Sézary syndrome (SS) and 12 CD30+ lymphoproliferative disorders (CD30 LPD). Mean follow-up was 18 months. Thirty patients (45%) showed at least 10% of CD30+ cells among the total lymphocytic infiltrate. The median number of BV infusions received was 7. The overall response rate (ORR) was 67% (63% in MF, 71% in SS and 84% in CD30 LPD). Ten of 14 patients with folliculotropic MF (FMF) achieved complete or partial response (ORR 71%). The median time to response was 2.8 months. During follow-up, 36 cases (54%) experienced cutaneous relapse or progression. The median progression free survival (PFS) was 10.3 months. The most frequent adverse event was peripheral neuropathy (PN) (57%), in most patients (85%), grades 1 or 2.[Conclusions] These results confirm the efficacy and safety of BV in patients with advanced-stage MF, and CD30 LPD. In addition, patients with FMF and SS also showed a favourable response. Our data suggest that BV retreatment is effective in a proportion of cases.The Spanish Primary Cutaneous Lymphoma Registry (RELCP) is promoted by the Fundación Piel Sana Academia Española de Dermatología y Venereología, which received an unrestricted grant support from Kyowa Kirin.Peer reviewe

Plan de emerxencias. Fundación Pública Urxencias Sanitarias de Galicia-061

A Fundación Pública Urxencias Sanitarias de Galicia-061 é a encargada de proporcionar, desde o momento que ocorre a emerxencia, un control da situación, unha primeira avaliación e unha asistencia sanitaria que logre salvar o maior número de vidas e volver á normalidade o antes posible. Para isto, a actuación sanitaria debe seguir unha metodoloxía perfectamente establecida, xa que as actuacións organizadas son as mellores ferramentas de traballo. Así pois, é necesario posibilitar normas de actuación o máis protocolizadas posible, para poder traballar nas mellores condicións de seguridade e manter unhas directrices xerais, onde cada persoa coñeza tanto a súa función como a do resto dos componentes do equipo, procedendo, ademais, á súa identificación funcional mediante signos externos (uniformidade, carteis, identificación, etc.); para facilitar o entendemento e a coordinación de todos os implicados en resolver a situación acaecida. Con este fin, preséntase o Plan de emerxencias que a continuación se expón, nun afán de dar sempre a mellor e máis axeitada resposta; obxectivo primordial desde que a FPUS de Galicia–061 se instaura como responsable da medicina prehospitalaria na nosa comunidade autónoma.La Fundación Pública Urxencias Sanitarias de Galicia-061 es la encargada de proporcionar, desde el momento en que ocurre la emergencia, un control de la situación, una primera evaluación y una asistencia sanitaria que logre salvar el mayor número de vidas y volver a la normalidad lo antes posible. Para esto, la actuación sanitaria debe seguir una metodología perfectamente establecida, ya que las actuaciones organizadas son las mejores herramientas de trabajo. Así pues, es necesario posibilitar normas de actuación lo más protocolizadas posible, para poder trabajar en las mejores condiciones de seguridad y mantener unas directrices generales, donde cada persona conozca tanto su función como la del resto de los componentes del equipo, procediendo, además, a su identificación funcional mediante signos externos (uniformidad, carteles, identificación, etc.); para facilitar el entendimiento y la coordinación de todos los implicados en resolver la situación acaecidad. Con este fin, se presenta el Plan de emergencias que a continuación se expone, en un afán de dar siempre la respuesta mejor y más idónea; objetivo primordial desde que la FPUS de Galicia-061 se instaura como responsable de la medicina prehospitalaria en nuestra comunidad autónoma

Handbook of Active Ageing and Quality of Life: From Concepts to Applications

La edición de este libro estuvo a cargo de Fermina Rojo-Pérez y Gloria Fernández-Mayoralas.El documento adjunto contiene la cubierta, portada e índice del libro.This handbook presents an overview of studies on the relationship of active ageing and quality of life. It addresses the new challenges of ageing from the paradigm of positive ageing (active, healthy and successful) for a better quality of life. It provides theoretical perspectives and empirical studies, including scientific knowledge as well as practical experiences about the good ageing and the quality of later life around the world, in order to respond to the challenges of an aged population. The handbook is structured in 4 sections covering theoretical and conceptual perspectives, social policy issues and research agenda, methods, measurement instrument-scales and evaluations, and lastly application studies including domains and geographical contexts.Peer reviewe

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.

Gestión del conocimiento: perspectiva multidisciplinaria. Volumen 12

El libro “Gestión del Conocimiento. Perspectiva Multidisciplinaria”, Volumen 12, de la Colección Unión Global, es resultado de investigaciones. Los capítulos del libro, son resultados de investigaciones desarrolladas por sus autores. El libro cuenta con el apoyo de los grupos de investigación: Universidad Sur del Lago “Jesús María Semprúm” (UNESUR), Zulia – Venezuela; Universidad Politécnica Territorial de Falcón Alonso Gamero (UPTAG), Falcón – Venezuela; Universidad Politécnica Territorial de Mérida Kleber Ramírez (UPTM), Mérida – Venezuela; Universidad Guanajuato (UG) - Campus Celaya - Salvatierra - Cuerpo Académico de Biodesarrollo y Bioeconomía en las Organizaciones y Políticas Públicas (C.A.B.B.O.P.P), Guanajuato – México; Centro de Altos Estudios de Venezuela (CEALEVE), Zulia – Venezuela, Centro Integral de Formación Educativa Especializada del Sur (CIFE - SUR) - Zulia - Venezuela, Centro de Investigaciones Internacionales SAS (CIN), Antioquia - Colombia.y diferentes grupos de investigación del ámbito nacional e internacional que hoy se unen para estrechar vínculos investigativos, para que sus aportes científicos formen parte de los libros que se publiquen en formatos digital e impreso