Cuerpos en análisis, construyendo presencia en la distancia

El presente trabajo busca propiciar una reflexión a partir del Aislamiento Social Preventivo y Obligatorio analizando cómo ello ha impactado en la práctica clínica psicoanalítica. Dado que hasta el momento, desde esta perspectiva se sostenían ciertos recaudos a la hora de la atención por vía virtual (telefónica o por videollamada), nos interesa desarrollar aspectos relativos al cuerpo, los tres registros - simbólico, imaginario, real- la presencia y la transferencia para atender aquello que podría advenir en la atención desde un dispositivo que prescinda circunstancialmente del encuentro de los cuerpos, pero con implicancias directas sobre los mismos por trabajar desde una posición que entiende al síntoma como acontecimiento de cuerpo.publishedVersionFil: Ojeda, Damián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Psicología; Argentina.Fil: Zamboni, Micaela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Psicología; Argentina

Burpee interval training is associated with a more favorable affective valence and psychological response than traditional high intensity exercise

Acute psychological responses to physical activity may help explain long-term adherence to it. Thus, we compared acute psychological responses to different exercise protocols with identical durations. Eighteen moderately active young adults [Mage = 23, SD = 3 years; MVO2max (maximum oxygen consumption) = 42.8, SD = 4.3 mL kg1 min1 ; MBMI (body mass index) = 24, SD = 2 kg m2 ] completed three low-volume exercise sessions in a crossover research design: (a) sprint interval training (SIT), (b) burpee interval training (BIT) requiring 10 × 5 second efforts with 35 seconds of passive recovery, and (c) a single bout of vigorous intensity continuous training (VICT) requiring 6 minutes and 5 seconds of running at ∼85% of peak heart rate (HRpeak). We assessed participants’ ratings of perceived exertion (RPE), affective valence, enjoyment, intention, preference, and self-reported recovery and wellness before, during, and after each session. BIT was associated with significantly greater enjoyment, preference, and exercise intention (at 5 × week) than VICT (p ≤ .05). SIT elicited greater RPE (M = 5.38, SD = 2.00) than both BIT (M = 2.88, SD = 1.23) and VICT (M = 3.55, SD = 1.38) (p ≤ .05), and we observed a higher increase in RPE over time with SIT versus BIT (p = .019). For affective valence, SIT (M = 0.55, SD = 2.12) elicited a more aversive response than both BIT (M = 2.55, SD = 1.09) and VICT (M = 1.94, SD = 1.51) (p ≤ .05), and there was a higher increase in this aversive response to SIT over time (p < .05). Forty-eight-hour postexercise session muscle soreness was significantly lower with VICT than with BIT (p = .03). Overall, BIT was associated with more positive psychological responses than SIT and VICT

Representaciones sociales respecto a la lactancia humana en aquellas mujeres-madres que decidieron interrumpir la lactancia

Introducción: la lactancia humana (LH) es un fenómeno biológico que consiste en la producción de leche por la glándula mamaria para ser proporcionada como alimento al bebé. Sin embargo, es también un proceso social que involucra las experiencias corporales de las mujeres, sus emociones y expectativas en torno a la crianza. Si amamantar se convierte en una obligación o en un mandato social vulnera el derecho de las mujeres a decidir libremente. Objetivo: se propuso identificar las representaciones sociales respecto a la LH en aquellas mujeres-madres que decidieron interrumpir la lactancia en la provincia de Córdoba. Metodología: se llevó a cabo un estudio descriptivo con un enfoque cuali-cuantitativo. El análisis cualitativo se abordó bajo la perspectiva metodológica de la fenomenología. Se realizaron encuestas semiestructuradas a mujeres-madres de la provincia de Córdoba, Argentina. Resultados: se logró identificar las representaciones sociales en torno a la LH identificando códigos y valores, saberes y conocimientos asociados a la misma. A su vez este estudio permitió reconocer las características sociodemográficas y perinatales de la población en estudio. Conclusión: las representaciones sociales en relación a la lactancia materna, se conjugan de acuerdo a los contextos, experiencias y actores sociales que otorgan significado y determinan el mantenimiento o abandono de la lactancia

Techno-addiction: a systematic review of literature from the pedagogical perspective with a focus on improving the teaching-learning process

Introducción.&nbsp; Las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) indudablemente han generado beneficios en los campos educativos, laborales, y sociales influyendo en el diario vivir de las personas; sin embargo, su uso excesivo ha originado efectos desfavorables en los niños, niñas, adolescentes y en la juventud; así, incrementa el aislamiento, la ansiedad, la fatiga mental; mientras en la educación ha intensificado el cansancio, falta de atención, el desinterés en la realización y el cumplimiento de actividades escolares. Objetivo.&nbsp; Documentar mediante una revisión sistemática de literatura las publicaciones relacionadas con la tecno adicción desde una visión pedagógica con enfoque en el mejoramiento del proceso enseñanza – aprendizaje, abordando los conceptos, la importancia y consecuencias. Metodología.&nbsp; Corresponde a un estudio cualitativo, se aplicó la investigación acción con revisión de literatura en distintas fuentes como en el buscador Google académico, la base de datos E-Book y EBSCOhost, los repositorios de trabajos de post grado, en libros y revistas virtuales, utilizando un total de 40 divulgaciones, la modalidad fue bibliográfica documental, la tipología fue descriptiva. Resultados. en la nueva sociedad globalizada es indispensable fomentar en las instituciones educativas la comunicación eficiente, la reflexión y el liderazgo, aspectos que tienen una marcada relación con las tecnologías. Conclusión.&nbsp; Existe la necesidad de orientar a los padres, que guíen a sus hijos en el manejo adecuado de la conectividad; además en las instituciones educativas la creación de espacios interactivos permitirá prevenir las conductas de riesgo. Área de estudio general: Tecnologías de la información y comunicación. Área de estudio específica: Proceso enseñanza – aprendizaje.Introduction. Introduction. Information and Communication Technologies (ICT) have undoubtedly generated benefits in the educational, labor, and social fields, influencing people's daily lives; however, its excessive use has caused unfavorable effects on children, adolescents and youth; thus, it increases isolation, anxiety, mental fatigue; while in education fatigue, lack of attention, lack of interest in carrying out and complying with school activities have intensified. Objective. Document through a systematic literature review the publications related to techno addiction from a pedagogical vision focused on improving the teaching-learning process, addressing the concepts, importance, and consequences. Methodology. It corresponds to a qualitative study, action research was applied with a literature review in different sources such as the Google academic search engine, the E-Book and EBSCOhost database, the postgraduate work repositories, in books and virtual magazines, using a total of 40 disclosures, the modality was documentary bibliographic, the typology was descriptive. Results. In the new globalized society, it is essential to promote efficient communication, reflection and leadership in educational institutions, aspects that have a strong relationship with technology. Conclusion. There is a need to guide parents, to guide their children in the proper management of connectivity; In addition, in educational institutions, the creation of interactive spaces will prevent risky behaviors. General study area: Information and communication technologies. Specific area of ​​study: Teaching-learning process

Techno-addiction: a systematic review of literature from the pedagogical perspective with a focus on improving the teaching-learning process

Introducción.&nbsp; Las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) indudablemente han generado beneficios en los campos educativos, laborales, y sociales influyendo en el diario vivir de las personas; sin embargo, su uso excesivo ha originado efectos desfavorables en los niños, niñas, adolescentes y en la juventud; así, incrementa el aislamiento, la ansiedad, la fatiga mental; mientras en la educación ha intensificado el cansancio, falta de atención, el desinterés en la realización y el cumplimiento de actividades escolares. Objetivo.&nbsp; Documentar mediante una revisión sistemática de literatura las publicaciones relacionadas con la tecno adicción desde una visión pedagógica con enfoque en el mejoramiento del proceso enseñanza – aprendizaje, abordando los conceptos, la importancia y consecuencias. Metodología.&nbsp; Corresponde a un estudio cualitativo, se aplicó la investigación acción con revisión de literatura en distintas fuentes como en el buscador Google académico, la base de datos E-Book y EBSCOhost, los repositorios de trabajos de post grado, en libros y revistas virtuales, utilizando un total de 40 divulgaciones, la modalidad fue bibliográfica documental, la tipología fue descriptiva. Resultados. en la nueva sociedad globalizada es indispensable fomentar en las instituciones educativas la comunicación eficiente, la reflexión y el liderazgo, aspectos que tienen una marcada relación con las tecnologías. Conclusión.&nbsp; Existe la necesidad de orientar a los padres, que guíen a sus hijos en el manejo adecuado de la conectividad; además en las instituciones educativas la creación de espacios interactivos permitirá prevenir las conductas de riesgo. Área de estudio general: Tecnologías de la información y comunicación. Área de estudio específica: Proceso enseñanza – aprendizaje.Introduction. Introduction. Information and Communication Technologies (ICT) have undoubtedly generated benefits in the educational, labor, and social fields, influencing people's daily lives; however, its excessive use has caused unfavorable effects on children, adolescents and youth; thus, it increases isolation, anxiety, mental fatigue; while in education fatigue, lack of attention, lack of interest in carrying out and complying with school activities have intensified. Objective. Document through a systematic literature review the publications related to techno addiction from a pedagogical vision focused on improving the teaching-learning process, addressing the concepts, importance, and consequences. Methodology. It corresponds to a qualitative study, action research was applied with a literature review in different sources such as the Google academic search engine, the E-Book and EBSCOhost database, the postgraduate work repositories, in books and virtual magazines, using a total of 40 disclosures, the modality was documentary bibliographic, the typology was descriptive. Results. In the new globalized society, it is essential to promote efficient communication, reflection and leadership in educational institutions, aspects that have a strong relationship with technology. Conclusion. There is a need to guide parents, to guide their children in the proper management of connectivity; In addition, in educational institutions, the creation of interactive spaces will prevent risky behaviors. General study area: Information and communication technologies. Specific area of ​​study: Teaching-learning process

Landscape influence in the shelterwood cuts of Nothofagus pumilio forests in Tierra del Fuego, Argentina: Changes in forest structure and regeneration performance

During the last thirty years, shelterwood cuts has been the most applied regeneration method in Nothofagus pumilio (lenga) forests. This treatment was implemented without any consideration of the landscape, and without considering yield gradients (e.g. stand site qualities), environmental restrictions (e.g. soil water availability) or potential natural disturbance factors (e.g. wind exposure). The objective was to evaluate the dynamics of the remnant forest structure and the natural regeneration 10 years after harvesting across the landscape considering different environmental gradients. Sampling plots were established in nine stands distributed across Tierra del Fuego, Argentina (north, east and south areas) where forestry activity has been concentrated during the last years. The selected areas presented differences in the rainfall regime (402 to 446 mm yr-1) and site qualities of the stands (2.6 to 3.3). Forest structure was similar among the studied areas, nevertheless harvesting intensity was variable (30 % to 57 %) generating different remnant basal areas (BA) (22 to 47 m² ha-1) and woody debris accumulation in the forest floor (167 to 230 m³ ha-1) after harvesting, or in combination with local wind-throws. The current forest structure presented differences in BA (6 to 34 m² ha-1) and established regeneration (49 to 110 thousand ha-1) that varied in height (0.6 to 1.0 m) and growth (4.1 to 12.8 cm yr-1) according to the area and the received damage due to abiotic and biotic factors. We can conclude that forests located along the considered landscapes and environmental gradients differentially responded to the proposed silvicultural treatments, where climate influenced over the post-harvest canopy stability and the established regeneration. For this, it is mandatory to define different silvicultural strategies throughout the landscape.El método de regeneración más aplicado en bosques de Nothofagus pumilio (lenga) es la corta de protección. Este tratamiento se implementó sin consideración del paisaje o gradientes de productividad (ej. calidad de sitio), restricciones ambientales (ej. humedad del suelo) o factores de disturbio (ej. viento). El objetivo fue evaluar la dinámica de la estructura forestal remanente y la respuesta de la regeneración luego de 10 años de cosecha en el paisaje considerando gradientes ambientales. Se establecieron parcelas en nueve rodales en distintos sectores de Tierra del Fuego, Argentina (norte, este y sur) donde se concentra la actividad forestal. Las zonas seleccionadas presentan diferencias en el régimen hídrico (402 a 446 mm año-1) y calidades de sitio (2,6 a 3,3). La estructura forestal fue similar entre zonas, pero las intensidades de corta fue variable (30% a 57%) generando diferentes áreas basales (AB) remanentes (22 a 47 m2 ha-1) y residuos forestales (167 a 230 m3 ha-1) luego de la cosecha o por volteos de viento. La estructura forestal actual presenta diferencias en AB (6 a 34 m2 ha-1) y regeneración instalada (49 a 110 miles ha-1) variando en altura (0,6 a 1,0 m) y crecimiento (4,1 a 12,8 cm año-1) por zona y daños recibidos (abióticos y bióticos). Concluimos que los bosques responden diferencialmente a los tratamientos silvícola en los paisajes y gradientes ambientales analizados, donde el clima influye en la estabilidad del dosel y la regeneración. En consecuencia, se hace necesario establecer estrategias silvícolas diferenciales a lo largo del paisaje.Laboratorio de Investigaciones en Mader

Valoración del estado nutricional antes y después del tratamiento de quimioterapia en fase de inducción en niños y adolescentes con leucemia.

Objetivo: Analizar el estado nutricional antes y después de la fase de inducción del tratamiento quimioterápico en niños y adolescentes con LLA y LMA de 2 a 18 años atendidos en el Hospital de Niños de la Santísima Trinidad de Córdoba durante el periodo 2013-2016. Métodos: Se realizó un análisis descriptivo, retrospectivo y longitudinal. La información se recopiló a partir de fuentes de información secundaria. La muestra incluyó 40 historias clínicas de individuos de entre 2 y 18 años de edad diagnosticados entre 2013 y 2016 con LLA y LMA. Resultados: Antes de la fase de inducción, el estado nutricional era normal en el 65% de la población, el 17,5% presentaba emaciación, el 7,5% desmedro y el 7% malnutrición por exceso. Además, el 95% presentaba una disminución de la hemoglobina y el 39,3% bajas concentraciones de albúmina. Tras la fase de inducción, el 72,5% ganó peso y el 22,5% lo perdió. La totalidad de aquellos que tenían malnutrición por exceso se mantuvieron en dicha categoría hasta finalizar la fase de inducción. Estos resultados obtenidos son estadísticamente significativos (p=0,046). Se observó una menor concentración de hemoglobina (90%) y de albúmina (35,7%) post inducción. Conclusión: Se observaron cambios en el peso en casi la totalidad de los niños y adolescentes tendiendo principalmente a su aumento

Reflexiones sobre periodismo deportivo: experiencias, retos y expectativas

Este libro responde al desafío de dar a conocer la situación del periodismo deportivo a nivel local, regional, nacional e internacional. En esta ocasión, estudiantes de la carrera de Comunicación, sede Cuenca de la Universidad Politécnica Salesiana, Ecuador articulan un compendio de ocho capítulos de investigación en los que manteniendo una estructura organizada pretenden vincular los medios y el deporte con la historia, publicidad, redes sociales, política, profesionalización mediática, olimpíadas, estereotipos femeninos y los E-sports. La heterogeneidad de los resultados obtenidos enriquece las acciones futuras en esta área de la comunicación, entre ellas, la migración digital de las audiencias prescribe una adaptación progresiva de los medios, la necesidad de romper el estereotipo femenino en un ambiente excesivamente masculinizado, alertar a las autoridades del uso del deporte para proselitismo político, entre otras

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.

Socializing One Health: an innovative strategy to investigate social and behavioral risks of emerging viral threats

In an effort to strengthen global capacity to prevent, detect, and control infectious diseases in animals and people, the United States Agency for International Development’s (USAID) Emerging Pandemic Threats (EPT) PREDICT project funded development of regional, national, and local One Health capacities for early disease detection, rapid response, disease control, and risk reduction. From the outset, the EPT approach was inclusive of social science research methods designed to understand the contexts and behaviors of communities living and working at human-animal-environment interfaces considered high-risk for virus emergence. Using qualitative and quantitative approaches, PREDICT behavioral research aimed to identify and assess a range of socio-cultural behaviors that could be influential in zoonotic disease emergence, amplification, and transmission. This broad approach to behavioral risk characterization enabled us to identify and characterize human activities that could be linked to the transmission dynamics of new and emerging viruses. This paper provides a discussion of implementation of a social science approach within a zoonotic surveillance framework. We conducted in-depth ethnographic interviews and focus groups to better understand the individual- and community-level knowledge, attitudes, and practices that potentially put participants at risk for zoonotic disease transmission from the animals they live and work with, across 6 interface domains. When we asked highly-exposed individuals (ie. bushmeat hunters, wildlife or guano farmers) about the risk they perceived in their occupational activities, most did not perceive it to be risky, whether because it was normalized by years (or generations) of doing such an activity, or due to lack of information about potential risks. Integrating the social sciences allows investigations of the specific human activities that are hypothesized to drive disease emergence, amplification, and transmission, in order to better substantiate behavioral disease drivers, along with the social dimensions of infection and transmission dynamics. Understanding these dynamics is critical to achieving health security--the protection from threats to health-- which requires investments in both collective and individual health security. Involving behavioral sciences into zoonotic disease surveillance allowed us to push toward fuller community integration and engagement and toward dialogue and implementation of recommendations for disease prevention and improved health security