Uso de solaria na predição da densidade de ervas daninhas e da composição florística no sistema de semeadura direta

The objective of this work was to evaluate the efficiency of a new method, developed for predicting density and floristic composition of weed communities in field crops. Based on the use of solaria (100 mm transparent plastic tarps lying on the soil) to stimulate weed seedlings emergence, the method was tested in Tandil, Argentina, from 1998 to 2001. The system involved corn and sunflower in commercial no-till system. Major weeds in the experiments included Digitaria sanguinalis, Setaria verticillata and S. viridis, which accounted for 98% of the weed community in the three years of experiments since 1998. Large numbers of Tagetes minuta, Chenopodium album and Ammi majus were present in 2001. Comparison of weed communities under solaria with communities in field crops indicated that the method is useful for predicting the presence and density of some major weed species, at both high and low densities, of individuals in areas of 10 ha using only five solaria. Low density of weed species makes the method particularly useful to help deciding the time for herbicide applications to avoid soil contamination.O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência de novo método, desenvolvido para predizer a densidade e a composição florística das comunidades de plantas daninhas. O método é baseado no uso de solaria (plástico transparente de 100 mm sobre o solo), a fim de estimular o aparecimento de ervas daninhas, e foi testado em Tandil, Argentina, de 1998 a 2001. O sistema envolve milho e girassol, em cultivos comerciais em semeadura direta. As principais espécies experimentadas foram Digitaria sanguinalis, Setaria verticillata e S. viridis, que responderam por 98% da comunidade nos três anos de experiência. Números altos de Tagetes minuta, Chenopodium album e Ammi majus estavam presentes em 2001. A comparação de comunidades de ervas daninhas sob solaria com comunidades fora de solaria indicou que o método é útil para predizer a presença e a densidade de espécies com densidades altas e baixas de indivíduos em áreas de 10 ha com o uso apenas de cinco solaria. Espécies com baixas densidades tornam o método particularmente útil para ajudar a decidir o uso ou não de herbicidas para evitar a contaminação da terra

Distribución geográfica de Corydoras micracanthus Regan 1912 (Siluriformes: Callichthyidae), con comentarios sobre su comportamiento y localidad tipo

Nuevos registros de Corydoras micracanthus en la cuenca del río Bermejo son presentados. Se confirma la presencia de esta especie en la provincia de Jujuy en base a material depositado. Asimismo, confirmamos su localidad tipo en Lesser, Salta, luego de obtener nuevos datos de la bibliografía sobre las localidades de colecta de Alfredo Borelli, colector de los ejemplares tipos. Se proveen comentarios adicionales sobre la ecología y el estado de conservación de esta especie.New records of Corydoras micracanthus from the Bermejo River basin are presented. We confirm the presence of this species in the province of Jujuy, based on deposited material. In addition, its type locality in Lesser, Salta is confirmed, after new data obtained from bibliography regarding the collecting localities of Alfredo Borelli, collector of the type specimens. Additional comments on the behavior, ecology, and conservation status of this species are given.Fil: Alonso, Felipe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Bio y Geociencias del NOA. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Naturales. Museo de Ciencias Naturales. Instituto de Bio y Geociencias del NOA; ArgentinaFil: Teran, Guillermo Enrique. Grupo de Investigación y Conservación de Killis; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico - Tucumán. Unidad Ejecutora Lillo; ArgentinaFil: Calviño, Pablo Antonio. Grupo de Investigación y Conservación de Killis; ArgentinaFil: Aguilera, Gaston. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico - Tucumán. Unidad Ejecutora Lillo; ArgentinaFil: Mirande, Juan Marcos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico - Tucumán. Unidad Ejecutora Lillo; Argentin

Review of the family Rivulidae (Cyprinodontiformes, Aplocheiloidei) and a molecular and morphological phylogeny of the annual fish genus Austrolebias Costa 1998

La familia Rivulidae es el cuarto clado más diverso dentro de los peces Neotropicales. Junto con algunos géneros de la familia Nothobranchiidae, muchos rivulidos presentan un característico ciclo de vida anual, con huevos resistentes a la desecación y embriones con diapausas que les permiten sobrevivir en los ambientes estacionales donde habitan. Los Rivulidae presentan también dos especies consideradas como los únicos vertebrados hermafroditas suficientes y algunas especies con inseminación interna. El primer objetivo de este artículo es actualizar la sistemática de la familia considerando las relaciones filogenéticas y las sinapomorfías de los clados que la componen, reuniendo información que se encuentra dispersa en la literatura. De esta revisión surge que las relaciones filogenéticas dentro de Rivulidae están todavía sin resolver, especialmente en uno de los grandes clados que la componen, la subfamilia Rivulinae, donde relaciones conflictivas entre géneros anuales y no anuales son evidentes. El segundo objetivo de este trabajo es presentar una hipótesis filogenética, basada en datos morfológicos, mitocondriales y nucleares, de uno de los géneros más diversos de la familia, el género Austrolebias. Nuestros resultados confirman la monofilia del género y de algunos clados subgenéricos previamente definidos, y propone nuevas relaciones entre ellos, particularmente de las especies del subgénero Acrolebias.The family Rivulidae is the fourth most diverse clade of Neotropical fishes. Together with some genera of the related African family Nothobranchiidae, many rivulids exhibit a characteristic annual life cycle, with diapausing eggs and delayed embryonic development, which allows them to survive in the challenging seasonal ponds that they inhabit. Rivulidae also includes two species known as the only the self-fertilizing vertebrates and some species with internal fertilization. The first goal of this article is to review the systematics of the family considering phylogenetic relationships and synapomorphies of subfamilial clades, thus unifying information that is dispersed throughout the literature. From this revision, it is clear that phylogenetic relationships within Rivulidae are poorly resolved, especially in one of the large clades that compose it, the subfamily Rivulinae, where conflicting hypotheses of relationships of non-annual and annual genera are evident. The second goal of this work is to present an updated phylogenetic hypothesis (based on mitochondrial, nuclear, and morphological information) for one of the most speciose genus of Rivulidae, Austrolebias. Our results confirm the monophyly of the genus and of some subgeneric clades already diagnosed, but propose new relationships among them and their species composition, particularly in the subgenus Acrolebias.Fil: Loureiro, Marcelo. Universidad de la República; UruguayFil: Sá, Rafael de. University of Richmond; Estados UnidosFil: Serra, Sebastián W.. Universidad de la República; UruguayFil: Alonso, Felipe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Bio y Geociencias del NOA. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Naturales. Museo de Ciencias Naturales. Instituto de Bio y Geociencias del NOA; ArgentinaFil: Krause Lanés, Luis Esteban. Instituto Pro-pampa; BrasilFil: Volcan, Matheus Vieira. Instituto Pro-pampa; BrasilFil: Calviño, Pablo Antonio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Museo Argentino de Ciencias Naturales “Bernardino Rivadavia”; ArgentinaFil: Nielsen, Dalton. Universidade de Taubaté; BrasilFil: Duarte, Alejandro. Universidad de la República; UruguayFil: Garcia, Graciela. Universidad de la República; Urugua

Experience in Spain with the first patients in home hemodialysis treated with low-flow dialysate monitors

La hemodiálisis domiciliaria (HDD) con monitores de bajo flujo de líquido de diálisis ha ganado popularidad en los últimos años gracias a su sencillez de diseño, portabilidad y capacidad de desplazamiento. No obstante, existen dudas respecto a la adecuación que este tipo de técnica ofrece, pues utiliza monitores con baño a flujos bajos y lactato. El objetivo de este estudio fue demostrar los beneficios clínicos de la HDD con el monitor NxStage System One® introducido recientemente en España. Presentamos los resultados de un estudio observacional, retrospectivo que incluyó de manera no seleccionada a los primeros pacientes con HDD corta mediante este monitor en 12 centros en España. Se analizó la evolución clínica de 86 pacientes a 0, 6 y 12 meses, incluyendo datos relacionados con la prescripción, evolución de parámetros analíticos de dosis de diálisis, anemia, metabolismo óseo-mineral, evolución de la diuresis residual, utilización de fármacos y datos relacionados con permanencia en la técnica, y causas de salida a lo largo del seguimiento. Pudimos demostrar que este monitor proporcionó una adecuada dosis de diálisis, con tasa óptima de ultrafiltración, con mejoría de los principales marcadores bioquímicos de adecuación en diálisis. El uso de esta técnica se asoció con una disminución de antihipertensivos, captores del fósforo y agentes eritropoyéticos, observándose, además, muy buenos resultados de supervivencia tanto del paciente como de la técnica. La sencillez de este monitor unida a sus buenos resultados clínicos debería facilitar el crecimiento y utilización de la HDD, tanto en pacientes incidentes como prevalentes

MEDIDAS PARA LA CONSERVACIÓN DE LA BIODIVERSIDAD DE LOS POLINIZADORES SILVESTRES EN LA PENÍNSULA IBÉRICA

Los científicos y científicas abajo firmantes consideramos muy importante hacer llegar a instituciones, agricultores/as y a la sociedad en general, la necesidad urgente de implementar conjuntamente medidas y cambios que consigan frenar el declive de los polinizadores silvestres ocasionado por la actividad humana. Durante la última década, son múltiples los estudios que alertan de la creciente desaparición de los polinizadores por todo el mundo, en concreto de las abejas silvestres, (Biesmeijer et al. 2006; Potts et al. 2010; Burkle et al. 2013), y de las graves consecuencias que su déficit podría provocar sobre la biodiversidad global (Biesmeijer et al. 2006; Burkle et al. 2013; Lundgren et al. 2016) y sobre la producción agrícola (Aizen y Harder 2009; Garibaldi et al. 2013). No debemos olvidar que la península Ibérica es, por su condición mediterránea y su proximidad al continente africano, uno de los lugares con mayor diversidad de polinizadores de la Unión Europea y, en concreto, una de las zonas con mayor diversidad de abejas del mundo (Michener 2007; Nieto et al. 2014). Hasta el momento, el número de especies de abejas en España presentes en la zona íbero-balear es algo superior a 1.100, cifra a la que cabe añadir algunas especies exclusivas de Portugal más los nuevos hallazgos de los últimos años (Ortiz-Sánchez 2011). Esta gran diversidad de abejas y polinizadores en general está asociada al gran número de especies de plantas con flor presentes en la península Ibérica, alrededor de las 7.000 especies (Aguado Martín et al. 2015). En cuanto al número de mariposas y polillas (lepidópteros) se estima que existen en la península Ibérica unas 5.000 especies (Stefanescu et al. 2018). Más difícil es estimar el número exacto de especies de escarabajos florícolas (coleópteros polinizadores), pero atendiendo a la riqueza de los principales géneros podemos estimar su número en más de 750 (Stefanescu et al. 2018). Somos conscientes de que, a pesar del desarrollo explosivo de los últimos 10 años de la investigación en ecología y gestión de la polinización de los cultivos por insectos silvestres, hoy en día son numerosas las lagunas de conocimiento básico y aplicado sobre el estado de conservación de los insectos polinizadores silvestres. Y es, bajo esta premisa, que presentamos este trabajo de revisión de la literatura científica sobre insectos polinizadores desde principios del siglo XX hasta ahora, cuyo resultado ha quedado plasmado en una lista, no exhaustiva, de los aspectos que consideramos fundamentales para el desarrollo y debate de esta relevante cuestió

Higher COVID-19 pneumonia risk associated with anti-IFN-α than with anti-IFN-ω auto-Abs in children

We found that 19 (10.4%) of 183 unvaccinated children hospitalized for COVID-19 pneumonia had autoantibodies (auto-Abs) neutralizing type I IFNs (IFN-alpha 2 in 10 patients: IFN-alpha 2 only in three, IFN-alpha 2 plus IFN-omega in five, and IFN-alpha 2, IFN-omega plus IFN-beta in two; IFN-omega only in nine patients). Seven children (3.8%) had Abs neutralizing at least 10 ng/ml of one IFN, whereas the other 12 (6.6%) had Abs neutralizing only 100 pg/ml. The auto-Abs neutralized both unglycosylated and glycosylated IFNs. We also detected auto-Abs neutralizing 100 pg/ml IFN-alpha 2 in 4 of 2,267 uninfected children (0.2%) and auto-Abs neutralizing IFN-omega in 45 children (2%). The odds ratios (ORs) for life-threatening COVID-19 pneumonia were, therefore, higher for auto-Abs neutralizing IFN-alpha 2 only (OR [95% CI] = 67.6 [5.7-9,196.6]) than for auto-Abs neutralizing IFN-. only (OR [95% CI] = 2.6 [1.2-5.3]). ORs were also higher for auto-Abs neutralizing high concentrations (OR [95% CI] = 12.9 [4.6-35.9]) than for those neutralizing low concentrations (OR [95% CI] = 5.5 [3.1-9.6]) of IFN-omega and/or IFN-alpha 2

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.

The PREDICTS database: a global database of how local terrestrial biodiversity responds to human impacts

Biodiversity continues to decline in the face of increasing anthropogenic pressures such as habitat destruction, exploitation, pollution and introduction of alien species. Existing global databases of species’ threat status or population time series are dominated by charismatic species. The collation of datasets with broad taxonomic and biogeographic extents, and that support computation of a range of biodiversity indicators, is necessary to enable better understanding of historical declines and to project – and avert – future declines. We describe and assess a new database of more than 1.6 million samples from 78 countries representing over 28,000 species, collated from existing spatial comparisons of local-scale biodiversity exposed to different intensities and types of anthropogenic pressures, from terrestrial sites around the world. The database contains measurements taken in 208 (of 814) ecoregions, 13 (of 14) biomes, 25 (of 35) biodiversity hotspots and 16 (of 17) megadiverse countries. The database contains more than 1% of the total number of all species described, and more than 1% of the described species within many taxonomic groups – including flowering plants, gymnosperms, birds, mammals, reptiles, amphibians, beetles, lepidopterans and hymenopterans. The dataset, which is still being added to, is therefore already considerably larger and more representative than those used by previous quantitative models of biodiversity trends and responses. The database is being assembled as part of the PREDICTS project (Projecting Responses of Ecological Diversity In Changing Terrestrial Systems – www.predicts.org.uk). We make site-level summary data available alongside this article. The full database will be publicly available in 2015

Use of solaria to predict weed density and floristic composition in no-till cropping systems

The objective of this work was to evaluate the efficiency of a new method, developed for predicting density and floristic composition of weed communities in field crops. Based on the use of solaria (100 mm transparent plastic tarps lying on the soil) to stimulate weed seedlings emergence, the method was tested in Tandil, Argentina, from 1998 to 2001. The system involved corn and sunflower in commercial no-till system. Major weeds in the experiments included Digitaria sanguinalis, Setaria verticillata and S. viridis, which accounted for 98% of the weed community in the three years of experiments since 1998. Large numbers of Tagetes minuta, Chenopodium album and Ammi majus were present in 2001. Comparison of weed communities under solaria with communities in field crops indicated that the method is useful for predicting the presence and density of some major weed species, at both high and low densities, of individuals in areas of 10 ha using only five solaria. Low density of weed species makes the method particularly useful to help deciding the time for herbicide applications to avoid soil contamination