Trazadores radiactivos para determinar parámetros básicos en estudios de aguas subterráneas.

En Colombia muchos acueductos utilizan agua superficial como fuente de abastecimiento; pero existen muchos otros que utilizan aguas subterráneas como por ejemplo: el municipio de Madrid, Tunja, el Valle del Cauca, Bogotá entre otros. En el presente trabajo de investigación se recolecto el estado del arte de los parámetros mas importantes para estudios hidrogeológicos en agua utilizando trazadores entre los cuales los mas utilizados son lo radioactivos, también siendo usados los convencionales como el KCl (cloruro de potasio), trazador que fue utilizado para el desarrollo de esta investigación. Este trazador fue utilizado para determinar velocidad, dirección, porosidad eficaz. Se determino la velocidad horizontal en la prueba1, direcciones verticales en la prueba 2, estos trazadores seria importante aplicarlos en otros tipos de proyecto que requieran utilización de agua subterránea. La utilización de esta técnica se presenta también en la industria azucarera, en campos petrolíferos, en evaluación de las unidades de tratamiento de agua, en procesamiento de minerales, en la industria de cemento entre otras, presentándose así la gran importancia de la aplicación de dicha técnica.In Colombia many aqueducts use superficial water as source of supply; but there are others that use underground water as for example: the municipality of Madrid, Tunja, the Valle of the Cauca, Bogotá among others. This investigation work gathers the state of art of the most important parameters for the hydrogeological studies of water using tracers such as: radio-active ones which are most commonly used, and also used the conventional ones as the KCl (chloride of potassium), tracer that was used for the development of this investigation. It was used to determine speed in test 1, vertical directions in the test 2, the importance of these tracer resides in its use in the industry where is necessary the use of underground waters, for example: in the sugar industry, in oil fields, in evaluation of the units of treatment of water, in prosecution of minerals, in the cement industry among other, being presented this way the great importance of the application of this technique

Propuesta en Supply Chain Management y Logística en la empresa Esgrim.

En la actualidad el mundo empresarial ha tenido una evolución y un cambio paradigmático gracias a la revolución tecnológica e industrial en la que nos encontramos envueltos. A partir de estos escenarios contemporáneos las empresas necesariamente han tenido que ir mejorando e incorporando sustancialmente diferentes procesos y estrategias modernas que gracias a los diversos aportes que podemos encontrar con la implementación del modelo de supply chain management han transformado el uso de recursos y herramientas en una empresa permitiendo alcanzar el objetivo principal de las redes de valor, aprovechando el potencial de nuevos vínculos, alianzas y procesos que facilitan la sincronización de información y la integración entre los proveedores, distribuidores y clientes finales. La recopilación de este trabajo tiene como objetivo ofrecer un acercamiento global a los temas más importantes de la propuesta realizada en supply chain management y logística orientada y desarrollada a la empresa esgrim. En ese sentido, el grupo colaborativo procede a realizar la escogencia de la empresa, partiendo del conocimiento de la estrategia corporativa y el enfoque de la organización que ofrece estrategias y soluciones integrales e innovadoras en gestión de riesgos, calidad y ambiente, buscando superar las necesidades y expectativas de sus clientes y principales aliados, ubicados en los diferentes sectores económicos; soportado en un equipo de profesionales especializados, con amplio conocimiento y experiencia, y en alianzas con entidades estratégicas. Esta propuesta demostró la pertinencia de incorporar este método de supply chain management y logística en las organizaciones que mejorara significativamente su estructura interna porque permitirá su evolución y los hará perdurables en el tiempo adaptándose a las necesidades del mercado actual con el desarrollo tecnológico, gracias a la buena gestión de la cadena de suministros la cual desarrollara una ventaja competitiva sostenible. Por su parte, los inventarios se consideran como la cantidad con que se dispone de un producto o material. Partiendo del hecho que la demanda no es constante en el tiempo, ninguna empresa tiene certeza de la cantidad de productos que va a vender un día cualquiera, pero si puede realizar pronósticos al respecto. Lo ideal es que se debe dar un equilibrio entre los productos que más se venden y los que no, pues para cualquier negocio es fundamental tener un buen flujo de caja, es decir, las empresas quieren y necesitan que sus productos se vendan rápido y así poder pagar puntualmente a sus proveedores, préstamos, entre otros. Por otro lado, al analizar el conjunto de elementos que interactuan en cualquier organización que coadyuvan a lograr sus objetivos, se pueden tener en cuenta dos opciones: el modelo SCOR del Supply Chain Council y el modelo GSCF de Supply Chain Forum. El primero con 5 procesos busca la colaboración entre las empresas cuya experiencia permite que dicho modelo evolucione con el tiempo. Mientras que el segundo con 8 procesos, se enfoca en la reducción de costos y aumento en la utilidad mediante una armoniosa relación entre los clientes y proveedores en pro de diseñar toda la red y monitorear las actividades claves que generen valor a dicha red.Today the business world has undergone an evolution and a paradigmatic shift thanks to the technological and industrial revolution in which we are involved. From these contemporary scenarios, companies have necessarily had to improve and substantially incorporate different modern processes and strategies that, thanks to the various contributions that we can find with the implementation of the supply chain management model, have transformed the use of resources and tools into a company allowing the main objective of value networks to be achieved, taking advantage of the potential of new links, alliances and processes that facilitate the synchronization of information and integration between suppliers, distributors and end customers. The compilation of this work aims to offer a global approach to the most important issues of the proposal made in supply chain management and logistics oriented and developed to the fencing company. In this sense, the collaborative group proceeds to make the choice of the company, based on the knowledge of the corporate strategy and the approach of the organization that offers comprehensive and innovative strategies and solutions in risk management, quality and environment, seeking to overcome the needs and expectations of its clients and main allies, located in the different economic sectors; supported by a team of specialized professionals, with extensive knowledge and experience, and in alliances with strategic entities. This proposal demonstrated the relevance of incorporating this method of supply chain management and logistics in organizations that would significantly improve their internal structure because it will allow their evolution and will make them durable over time, adapting to the needs of the current market with technological development, thanks to the good management of the supply chain which will develop a sustainable competitive advantage. For its part, inventories are considered as the quantity with which a product or material is available. Based on the fact that demand is not constant over time, no company is certain of the number of products it will sell on any given day, but it can make forecasts about it. Ideally, there should be a balance between the products that are sold the most and those that do not, because for any business it is essential to have a good cash flow, that is, companies want and need their products to sell quickly and thus to be able to pay their suppliers, loans, among others on time. On the other hand, when analyzing the set of elements that interact in any organization that contribute to achieving its objectives, two options can be taken into account: the SCOR model of the Supply Chain Council and the GSCF model of the Supply Chain Forum. The first with 5 processes seeks collaboration between companies whose experience allows this model to evolve over time. While the second with 8 processes, focuses on reducing costs and increasing profits through a harmonious relationship between customers and suppliers in order to design the entire network and monitor the key activities that generate value to said network

Pactos por la vida: una experiencia de prevención basada en la evidencia. Aproximación crítica

102 p.Esta obra tiene como objetivo presentar una mirada crítica del programa de prevención integral de consumo de alcohol Pactos por la Vida acogido por el Ministerio de Salud y Protección Social como estrategia de salud pública. El programa Pactos por la Vida: Saber Beber Saber Vivir fue diseñado por el Dr. Luis Flórez Alarcón, como fruto de investigaciones rigurosas desarrolladas por más de 10 años en la Universidad Nacional de Colombia y ha sido aplicado en más de cinco ciudades principales de Colombia. Para analizar los alcances de la propuesta, el Grupo de Investigación ENLACE de la Facultad de Psicología de la Universidad Católica de Colombia en convenio con la Alcaldía Municipal de Sibaté realizó un estudio para evaluar el impacto de la estrategia en el Municipio. El libro presenta en detalle la aplicación de la propuesta, los alcances de los efectos positivos y las limitaciones de la aplicación del programa en un municipio pequeño. Las conclusiones apuntan a que existe evidencia suficiente de la efectividad del Programa Pactos por la Vida si se conservan las especificaciones técnicas del mismo. En la primera parte se presenta el panorama de consumo en el país y el Municipio de Sibaté; en la segunda se analizan los criterios para considerar efectiva una intervención en salud y se presenta el programa en detalle; para finalmente mostrar los resultados de la aplicación, analizar de forma crítica sus alcances y proponer algunos aspectos clave para potenciar la aplicabilidad de la estrategia.Introducción Capítulo I Cuando la gente decide beberse la vida: panorama epidemiológico del consumo de alcohol y factores asociados Constanza Londoño Pérez, Karen Liseth Cabarcas Acosta Capítulo II La Política Nacional para la Reducción del Consumo de Sustancias Psicoactivas y su Impacto: implicaciones en la prevención y análisis del caso del alcohol Angélica María Claro Gálvez, Helena Vélez Botero Capítulo III Psicología preventiva basada en la evidencia Karen Liseth Cabarcas Acosta, Constanza Londoño Pérez Capítulo IV Pactos por la Vida: una estrategia para reducir el consumo problemático de alcohol Luis Flórez Alarcón, Helena Vélez Botero, Angélica María Claro Gálvez Capítulo V ¿Es el programa Pactos por la Vida una experiencia de prevención basada en la experiencia? Karen Liseth Cabarcas Acosta, Constanza Londoño Pérez, Laura Viviana Gómez Vanegas, Luis Alberto Salinas Loaiza Capítulo VI ¿Por qué aplicar Pactos por la Vida en Sibaté?: un panorama de consumo en el municipio Diana Constanza Pulido Garzón, Constanza Londoño Pérez, Marcela Velasco Salamanca Capítulo VII La experiencia Pactos por la Vida en el municipio de Sibaté Constanza Londoño Pérez, Karen Liseth Cabarcas Acosta, Diana Constanza Pulido Garzó

First record of foci of fasciolosis and param!stomosis in dual purpose cattle, Gomez Plata, Antioquia, Colombia

ABSTRACT: Fasciolosis and Paramfistomosis are diseases caused by the trematodes Fasciola hepatica and Paramphistomidae respectively, which affect cattle worldwide and reduce their productivity. Colombia has high prevalence of these fluke, even in coinfection. Northern Antioquia municipalities have 29% of fasciolosis prevalence. In our observations of the Gomez Plata municipality when is develop livestock dual purpose; founded a livers confiscate infected with F. hepatica where of 6.25%, and almost all coming from the village Balsas. OBJETIVE This study proposed to determine fasciolosis and paramphistomosis foci and the prevalence of both parasites in Balsas village cattle. MATERIALS AND METHODS A cross-sectional study was performed, we sampled farms and cattle of the village, and we applied an epidemiological survey in each site. Mollusks and cattle fecal samples were collected. The parasitological diagnosis was made by modified Dennis technique, and mollusks were identified taxonomically by morphology. RESULTS 84 fecal samples were collected, in 13 of the 18 farms the village. A prevalence of 47,6% paramfistómidos and 13,1% Fasciola hepatica were determined. Coinfection was found in 9% of the cattle. Lymnaea columella was collected in two farms, both tested positive for both trematodosis. CONCLUSIONS We determined for the first time in Colombia, confection with fasciolosis and paramfistomosis in dual purpose cattle, and foci of these parasites in the village of Balsas. Key words: Cattle diseases. Fasciola hepatica. Focus. Lymnaea. Paramphistomosis. Prevalence.RESUMEN: Las enfermedades conocidas como fasciolosis y paramfistomosis son causadas por digeneos de distribución mundial, que afectan principalmente la salud de los rumiantes y en consecuencia reducen su productividad cárnica y láctea. En Colombia se registran altas prevalencias de estas distomatosis, incluso en coinfección. En la región norte del departamento de Antioquia los municipios lecheros presentan prevalencias de hasta 29% de fasciolosis, causada por Fasciola hepatica. En Gómez Plata, un municipio de la misma región, se desarrolla la ganadería de doble propósito y la planta de sacrificio local decomisa el 6,25% de los hígados al hallarlos infectados por este trematodo; la mayoría de los hígados se obtienen de bovinos que vienen de la vereda Balsas. OBJETIVO Determinar los focos de fasciolosis y paramfistomosis y la prevalencia de ambos parásitos en bovinos de la vereda Balsas. MATERIALES Y MÉTODOS Se realizó un estudio descriptivo de corte transversal; se muestrearon por conveniencia predios y bovinos, y se aplicó una encuesta epidemiológica en cada predio. Se recolectaron moluscos y muestras de heces de bovinos. El diagnóstico parasitológico se hizo mediante la técnica de Dennis modificada, y los moluscos se identificaron por morfología. RESULTADOS Se recolectaron 84 muestras de heces bovinas en 13 de los 18 predios de la vereda Balsas, determinándose una prevalencia de paramfistómidos del 47,6% y de Fasciola hepatica del 13,1%. Se encontró coinfección en el 9% de los bovinos. Se recolectó Lymnaea columella en dos predios, ambos con diagnóstico positivo de ambas trematodosis. CONCLUSIONES Se determinó por primera vez para Colombia, coinfección de fasciolosis y paramfistomosis en bovinos doble propósito; así como focos de estas parasitosis en la vereda Balsas. Palabras clave: Enfermedades de los bovinos. Fasciola hepatica. Focos. Lymnaea. Paramphistomosis. Prevalencia

Guía de práctica clínica para la prevención, diagnóstico, tratamiento y rehabilitación de la falla cardiaca en población mayor de 18 años, clasificación B, C y D

La falla cardíaca es un síndrome clínico caracterizado por síntomas y signos típicos de insuficiencia cardíaca, adicional a la evidencia objetiva de una anomalía estructural o funcional del corazón. Guía completa 2016. Guía No. 53Población mayor de 18 añosN/

Clonal chromosomal mosaicism and loss of chromosome Y in elderly men increase vulnerability for SARS-CoV-2

The pandemic caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2, COVID-19) had an estimated overall case fatality ratio of 1.38% (pre-vaccination), being 53% higher in males and increasing exponentially with age. Among 9578 individuals diagnosed with COVID-19 in the SCOURGE study, we found 133 cases (1.42%) with detectable clonal mosaicism for chromosome alterations (mCA) and 226 males (5.08%) with acquired loss of chromosome Y (LOY). Individuals with clonal mosaic events (mCA and/or LOY) showed a 54% increase in the risk of COVID-19 lethality. LOY is associated with transcriptomic biomarkers of immune dysfunction, pro-coagulation activity and cardiovascular risk. Interferon-induced genes involved in the initial immune response to SARS-CoV-2 are also down-regulated in LOY. Thus, mCA and LOY underlie at least part of the sex-biased severity and mortality of COVID-19 in aging patients. Given its potential therapeutic and prognostic relevance, evaluation of clonal mosaicism should be implemented as biomarker of COVID-19 severity in elderly people. Among 9578 individuals diagnosed with COVID-19 in the SCOURGE study, individuals with clonal mosaic events (clonal mosaicism for chromosome alterations and/or loss of chromosome Y) showed an increased risk of COVID-19 lethality

Experiencias de aprendizaje

Libro de experiencias de aprendizaje del grupo de investigación Giteca y de los semilleros de investigación en la que se visualizan las diferentes experiencias lideradas por instructores y aprendices en las diferentes áreas y líneas de formación.Book of learning experiences of the Giteca research group and the research hotbeds in which the different experiences led by instructors and apprentices in the different areas and lines of training are visualized.Propagación in vitro como un camino de aprendizaje para la formación profesional integral -- Experiencias significativas de aprendizaje, laboratorio de hematología y parasitología animal del Complejo Tecnológico para la Gestión Agroempresarial CTPGA-SENA -- Experiencias significativas adquiridas por aprendices en el área de SENNOVA, Complejo Tecnológico para la Gestión Agroempresarial. Regional – Antioquia -- El papel de la prensa escrita en el desarrollo de la competencia textual -- Aprendiendo a Emprender con un emprendedor -- Ven y te cuento sobre ADSI -- Observaciones fenológicas del cultivo de cacao (Theobroma cacao) en los municipios de Tarazá, El Bagre y Caucasia dentro de la formación del programa SENA emprende rural -- Tejiendo sueños desde la formación -- Forraje verde hidropónico como alternativa para disminuir la expansión de la frontera agrícola en el Putumayo -- La importancia del saber hacer para ser competente en el sector agrícola -- Experiencia significativa de aprendizaje semilleros de investigación -- La investigación como ente transformador de pensamientos -- Piscícola Paraguay; Mi Sueño, Mi Proyecto de Vida! -- Estrategia de aprendizaje a través de la investigación y la empresa aplicando un programa de Responsabilidad Social Empresarial –RSE -- Matemática aplicada para procesos agroindustriales de panificaciónna85 página

5to. Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad. Memoria académica

El V Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad, CITIS 2019, realizado del 6 al 8 de febrero de 2019 y organizado por la Universidad Politécnica Salesiana, ofreció a la comunidad académica nacional e internacional una plataforma de comunicación unificada, dirigida a cubrir los problemas teóricos y prácticos de mayor impacto en la sociedad moderna desde la ingeniería. En esta edición, dedicada a los 25 años de vida de la UPS, los ejes temáticos estuvieron relacionados con la aplicación de la ciencia, el desarrollo tecnológico y la innovación en cinco pilares fundamentales de nuestra sociedad: la industria, la movilidad, la sostenibilidad ambiental, la información y las telecomunicaciones. El comité científico estuvo conformado formado por 48 investigadores procedentes de diez países: España, Reino Unido, Italia, Bélgica, México, Venezuela, Colombia, Brasil, Estados Unidos y Ecuador. Fueron recibidas un centenar de contribuciones, de las cuales 39 fueron aprobadas en forma de ponencias y 15 en formato poster. Estas contribuciones fueron presentadas de forma oral ante toda la comunidad académica que se dio cita en el Congreso, quienes desde el aula magna, el auditorio y la sala de usos múltiples de la Universidad Politécnica Salesiana, cumplieron respetuosamente la responsabilidad de representar a toda la sociedad en la revisión, aceptación y validación del conocimiento nuevo que fue presentado en cada exposición por los investigadores. Paralelo a las sesiones técnicas, el Congreso contó con espacios de presentación de posters científicos y cinco workshops en temáticas de vanguardia que cautivaron la atención de nuestros docentes y estudiantes. También en el marco del evento se impartieron un total de ocho conferencias magistrales en temas tan actuales como la gestión del conocimiento en la universidad-ecosistema, los retos y oportunidades de la industria 4.0, los avances de la investigación básica y aplicada en mecatrónica para el estudio de robots de nueva generación, la optimización en ingeniería con técnicas multi-objetivo, el desarrollo de las redes avanzadas en Latinoamérica y los mundos, la contaminación del aire debido al tránsito vehicular, el radón y los riesgos que representa este gas radiactivo para la salud humana, entre otros

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.

Trazadores radiactivos para determinar parámetros básicos en estudios de aguas subterráneas

En Colombia muchos acueductos utilizan agua superficial como fuente de abastecimiento; pero existen muchos otros que utilizan aguas subterráneas como por ejemplo: el municipio de Madrid, Tunja, el Valle del Cauca, Bogotá entre otros. En el presente trabajo de investigación se recolecto el estado del arte de los parámetros mas importantes para estudios hidrogeológicos en agua utilizando trazadores entre los cuales los mas utilizados son lo radioactivos, también siendo usados los convencionales como el KCl (cloruro de potasio), trazador que fue utilizado para el desarrollo de esta investigación. Este trazador fue utilizado para determinar velocidad, dirección, porosidad eficaz. Se determino la velocidad horizontal en la prueba1, direcciones verticales en la prueba 2, estos trazadores seria importante aplicarlos en otros tipos de proyecto que requieran utilización de agua subterránea. La utilización de esta técnica se presenta también en la industria azucarera, en campos petrolíferos, en evaluación de las unidades de tratamiento de agua, en procesamiento de minerales, en la industria de cemento entre otras, presentándose así la gran importancia de la aplicación de dicha técnicaIn Colombia many aqueducts use superficial water as source of supply; but there are others that use underground water as for example: the municipality of Madrid, Tunja, the Valle of the Cauca, Bogotá among others. This investigation work gathers the state of art of the most important parameters for the hydrogeological studies of water using tracers such as: radio-active ones which are most commonly used, and also used the conventional ones as the KCl (chloride of potassium), tracer that was used for the development of this investigation. It was used to determine speed in test 1, vertical directions in the test 2, the importance of these tracer resides in its use in the industry where is necessary the use of underground waters, for example: in the sugar industry, in oil fields, in evaluation of the units of treatment of water, in prosecution of minerals, in the cement industry among other, being presented this way the great importance of the application of this technique