LEADING THE WAY AND SHOWING AFFILIATION: PARTICIPATORY ROLES IN A SEMI-STRUCTURED NARRATIVE INTERVIEW

[EN] This paper outlines the participatory roles of narrators and interviewers in the process of unfolding personal stories. Fifteen secondary school students of Hispanic-Australian background enrolled in intermediate Spanish classes in Melbourne (Australia) were asked to talk about a series of topics allowing them to explore and develop personal stories. For the purpose of providing a comprehensive corpus this manuscript focuses on the 11 personal stories that emerged in Spanish and English around the topic of 'the worst holiday'. The results show that narratives are not initially volunteered by students, being prefaced by an initial denial of negative experience. Nevertheless, the interviewer's participation dissipates the narrator's initial attitude allowing students to construct narratives guided by the interviewer's expectations. Interviewer strategies include requests for clarification, prompts for story development and co-authorship. Also crucial to the interaction is the use of laughter as a form of personal affiliation.Paredes, K.; Cordella, M. (2011). LEADING THE WAY AND SHOWING AFFILIATION: PARTICIPATORY ROLES IN A SEMI-STRUCTURED NARRATIVE INTERVIEW. Revista de Lingüística y Lenguas Aplicadas. 6:275-288. doi:10.4995/rlyla.2011.908SWORD275288

Effect of Poor Access to Water and Sanitation As Risk Factors for Soil-Transmitted Helminth Infection: Selectiveness by the Infective Route

Background: Soil-transmitted helminth (STH) infections are a public health problem in resource-limited settings worldwide. Chronic STH infection impairs optimum learning and productivity, contributing to the perpetuation of the poverty-disease cycle. Regular massive drug administration (MDA) is the cardinal recommendation for its control; along with water, sanitation and hygiene (WASH) interventions. The impact of joint WASH interventions on STH infections has been reported; studies on the independent effect of WASH components are needed to contribute with the improvement of current recommendations for the control of STH. The aim of this study is to assess the association of lacking access to water and sanitation with STH infections, taking into account the differences in route of infection among species and the availability of adequate water and sanitation at home. Methods and Findings: Cross-sectional study, conducted in Salta province, Argentina. During a deworming program that enrolled 6957 individuals; 771 were randomly selected for stool/serum sampling for parasitological and serological diagnosis of STH. Bivariate stratified analysis was performed to explore significant correlations between risk factors and STH infections grouped by mechanism of entry as skin-penetrators (hookworms and Strongyloides stercoralis) vs. orally-ingested (Ascaris lumbricoides and Trichuris trichiura). After controlling for potential confounders, unimproved sanitation was significantly associated with increased odds of infection of skin-penetrators (adjusted odds ratio [aOR] = 3.9; 95% CI: 2.6–5.9). Unimproved drinking water was significantly associated with increased odds of infection of orally-ingested (aOR = 2.2; 95% CI: 1.3–3.7). Conclusions: Lack of safe water and proper sanitation pose a risk of STH infections that is distinct according to the route of entry to the human host used by each of the STH species. Interventions aimed to improve water and sanitation access should be highlighted in the recommendations for the control of STH.Fil: Echazú, Adriana. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Investigación Estado, Territorio y Economía; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Bonanno, Daniela. Ministerio de Salud de la Nación. Dirección Nacional de Prevención de Enfermedades y Riesgos; ArgentinaFil: Juarez, Marisa. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Investigación Estado, Territorio y Economía; Argentina. Fundación Mundo Sano; ArgentinaFil: Cajal, Silvana P.. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Investigación Estado, Territorio y Economía; ArgentinaFil: Heredia, Viviana. Provincia de Salta. Hospital Zonal Juan Domingo Perón ; ArgentinaFil: Caropresi, Silvia. Provincia de Salta. Hospital Zonal Juan Domingo Perón ; ArgentinaFil: Cimino, Rubén Oscar. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Investigación Estado, Territorio y Economía; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Caro, Nicolas. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Investigación Estado, Territorio y Economía; ArgentinaFil: Vargas Flores, Paola Andrea. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Investigación Estado, Territorio y Economía; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Paredes, Gladys. Provincia de Salta. Hospital Zonal Juan Domingo Perón ; ArgentinaFil: Krolewiecki, Alejandro Javier. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Investigación Estado, Territorio y Economía; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

“Mucho x vivir”. Psychosocial care for women with breast cancer

Las consecuencias psicosociales del cáncer de mama han sido ampliamente documentadas. La Asociación Española Contra el Cáncer (AECC) desarrolla desde 1987 un programa de atención integral, Mucho x Vivir, dirigido a atender las necesidades psicológicas, sociales y de rehabilitación física (linfedema) de las pacientes operadas de cáncer de mama. En la actualidad atiende a 12.000 afectadas al año en 49 provincias españolas con la participación de más de 100 psicólogos. El programa incluye atención psicológica individual y grupal, atención social, actividades de ocio y tiempo libre, prevención y rehabilitación del linfedema, inserción laboral, voluntariado testimonial e información a través de Internet (www.muchoxvivir.org y Chat Consulta). La elevada participación y la mejora en la calidad de vida mostrada por diferentes estudios realizados avalan la necesidad de continuar desarrollando este programa y lo convierten en referente a nivel estatal de intervención psicosocial multidisciplinar.Breast cancer psychosocial consequences have been extensively documented. Asociación Española Contra el Cáncer (AECC) is carrying out from 1987 a comprehensive attention program, ‘Mucho x Vivir’, aimed at meeting breast cancer patients’ psychological, social, physical (lymphedema) needs. It currently attends 12.000 patients every year at 49 Spanish provinces with more than 100 psychologists taking part in it. Program includes individual and group psychological attention, social attention, leisure activities, lymphedema rehabilitation, peer support and information through Internet (www.muchoxvivir.org and Chat). Big entry and shown improvement in quality of life back necessity to go on developing this program and turn it into a multidisciplinary psychosocial intervention model at a national level

RELACIÓN ENTRE ÍNDICES DE SEQUÍA USANDO DATOS METEOROLÓGICOS Y SATELITALES, EN LA ESTEPA MAGALLÁNICA SECA (PATAGONIA)

The effects of drought have an impact on the productive sector in different regions, affecting vegetation, water availability and the consequences that this causes, so it is of interest to study its behavior in order to be able to carry out monitoring and early warnings. There are different proposed indices in the literature, some of which are obtained from meteorological data, and others from satellite images. The objective of the present work is to relate drought indices obtained with data from meteorological stations (Anomaly of Precipitation - AP, the Standardized Precipitation Index -SPI, the Standardized Precipitation and Evapotranspiration Index - SPEI), MODIS-Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer  remote sensing indices (Normalized Drought Index- NDDI, Normalized Water Index- NDWI, Normalized Vegetation Index- NDVI, Enhanced Vegetation Index- EVI) and anomalies of the latter for the Dry Magellanic Steppe ecological area, considering the period 2000 - 2019. The results show that the SPI calculated at the 12-month scale correlates moderately with the NDWI anomaly, although both, like the NDDI, allow the detection of drought events in the period considered.Los efectos de la sequía impactan en el sector productivo de las distintas regiones, incidiendo en la vegetación, la disponibilidad de agua y las consecuencias que ello ocasiona, por lo que resulta de interés el estudio de su comportamiento, a fin de poder realizar monitoreo y alertas tempranas. Existen en la literatura distintos índices propuestos, algunos se obtienen a partir de datos meteorológicos, y otros a partir de imágenes satelitales. El objetivo del presente trabajo es relacionar índices de sequía obtenidos con datos de estaciones meteorológicas (Anomalía de Precipitación- AP, el Índice Estandarizado de Precipitación- SPI, el Índice Estandarizado de Precipitación y Evapotranspiración- SPEI), índices de sensores remotos de Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer - MODIS (Índice Normalizado de Sequía- NDDI, Índice Normalizado de Agua- NDWI, Índice Normalizado de Vegetación- NDVI, Índice de Vegetación Mejorado- EVI) y anomalías de estos últimos, para el área ecológica Estepa Magallánica Seca, considerando el período 2000 - 2019. Los resultados muestran que el SPI calculado en la escala de 12 meses se correlaciona de manera moderada con la anomalía de NDWI aunque ambas, al igual que el NDDI, permiten detectar los eventos de sequías en el período considerado

Relationship between drought indexes of the dry magellanic steppe (Patagonia, Argentina) using meteorological and satellite data

Los efectos de la sequía impactan en el sector productivo de las distintas regiones, incidiendo en la vegetación, la disponibilidad de agua y las consecuencias que ello ocasiona, por lo que resulta de interés el estudio de su comportamiento, a fin de poder realizar monitoreo y alertas tempranas. Existen en la literatura distintos índices propuestos, algunos se obtienen a partir de datos meteorológicos, y otros a partir de imágenes satelitales. El objetivo del presente trabajo es relacionar índices de sequía obtenidos con datos de estaciones meteorológicas (Anomalía de Precipitación- AP, el Índice Estandarizado de PrecipitaciónSPI, el Índice estandarizado de Precipitación y Evapotranspiración- SPEI), índices de sensores remotos de Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer - MODIS (Índice Normalizado de Sequía- NDDI, Índice Normalizado de Agua- NDWI, Índice Normalizado de Vegetación- NDVI, Índice de Vegetación Mejorado- EVI) y anomalías de estos últimos, para el área ecológica Estepa Magallánica Seca, considerando el período 2000 - 2019. Los resultados muestran que el SPI calculado en la escala de 12 meses se correlaciona de manera moderada con la anomalía de NDWI aunque ambas, al igual que el NDDI, permiten detectar los eventos de sequías en el período considerado.The effects of drought have an impact on the productive sector in different regions, affecting vegetation, water availability and the consequences that this causes, so it is of interest to study its behavior in order to be able to carry out monitoring and early warnings. There are different proposed indices in the literature, some of which are obtained from meteorological data, and others from satellite images. The objective of the present work is to relate drought indices obtained with data from meteorological stations (Anomaly of Precipitation - AP, the Standardized Precipitation Index -SPI, the Standardized Precipitation and Evapotranspiration Index - SPEI), MODIS-Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer remote sensing indices (Normalized Drought Index- NDDI, Normalized Water Index- NDWI, Normalized Vegetation Index- NDVI, Enhanced Vegetation Index- EVI) and anomalies of the latter for the Dry Magellanic Steppe ecological area, considering the period 2000 - 2019. The results show that the SPI calculated at the 12-month scale correlates moderately with the NDWI anomaly, although both, like the NDDI, allow the detection of drought events in the period considered.EEA Santa CruzFil: Paredes, Paula Natalia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Paredes, Paula Natalia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Sandoval, Marisa. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Soto, Julio. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Bonfili, Oscar. Servicio Meteorológico Nacional. Rio Gallegos; Argentina.Fil: Humano, Gervasio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina

“Mucho x vivir”: atención psicosocial para mujeres con cáncer de mama

Las consecuencias psicosociales del cáncer de mama han sido ampliamente documentadas. La Asociación Española Contra el Cáncer (AECC) desarrolla desde 1987 un programa de atención integral, Mucho x Vivir, dirigido a atender las necesidades psicológicas, sociales y de rehabilitación física (linfedema) de las pacientes operadas de cáncer de mama. En la actualidad atiende a 12.000 afectadas al año en 49 provincias españolas con la participación de más de 100 psicólogos. El programa incluye atención psicológica individual y grupal, atención social, actividades de ocio y tiempo libre, prevención y rehabilitación del linfedema, inserción laboral, voluntariado testimonial e información a través de Internet (www.muchoxvivir.org y Chat Consulta). La elevada participación y la mejora en la calidad de vida mostrada por diferentes estudios realizados avalan la necesidad de continuar desarrollando este programa y lo convierten en referente a nivel estatal de intervención psicosocial multidisciplinar

Search for dark matter produced in association with bottom or top quarks in √s = 13 TeV pp collisions with the ATLAS detector

A search for weakly interacting massive particle dark matter produced in association with bottom or top quarks is presented. Final states containing third-generation quarks and miss- ing transverse momentum are considered. The analysis uses 36.1 fb−1 of proton–proton collision data recorded by the ATLAS experiment at √s = 13 TeV in 2015 and 2016. No significant excess of events above the estimated backgrounds is observed. The results are in- terpreted in the framework of simplified models of spin-0 dark-matter mediators. For colour- neutral spin-0 mediators produced in association with top quarks and decaying into a pair of dark-matter particles, mediator masses below 50 GeV are excluded assuming a dark-matter candidate mass of 1 GeV and unitary couplings. For scalar and pseudoscalar mediators produced in association with bottom quarks, the search sets limits on the production cross- section of 300 times the predicted rate for mediators with masses between 10 and 50 GeV and assuming a dark-matter mass of 1 GeV and unitary coupling. Constraints on colour- charged scalar simplified models are also presented. Assuming a dark-matter particle mass of 35 GeV, mediator particles with mass below 1.1 TeV are excluded for couplings yielding a dark-matter relic density consistent with measurements

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.