Neisseria gonorrhoeae challenge increases matrix metalloproteinase-8 expression in fallopian tube explants

Indexación: Scopus.Background: Neisseria gonorrhoeae (Ngo) is the etiological agent of gonorrhea, a sexually transmitted infection that initially infects the female lower genital tract. In untreated women, the bacteria can ascend to the upper genital reproductive tract and infect the fallopian tube (FTs), which is associated with salpingitis and can lead to impaired FT function and infertility. The extracellular matrix (ECM) plays an important role in cell migration and differentiation in the female genital tract, and some pathogens modify the ECM to establish successful infections. The ECM is regulated by matrix metalloproteinases (MMPs) and tissue inhibitors of metalloproteinases (TIMPs), their endogenous inhibitors; MMP deregulation causes pathological conditions in a variety of tissues. Results: The aim of this work was to analyze the expression and localization of MMP-3, MMP-8, MMP-9, and TIMP-1 in FT explants during Ngo infection using real-time PCR, immunohistochemistry, zymography and ELISA. No significant variations in MMP-3, MMP-9, and TIMP-1 transcript levels were observed. In contrast, a significant increase (p < 0.05) was observed for MMP-8 expression and was accompanied by stromal immunoreactivity in infected explants. ELISA results supported these findings and showed that MMP-8 release increased upon gonococcal infection. Conclusions: Our results indicate that gonococcal infection induces increased MMP-8 expression, which might contribute to FT damage during infection. © 2017 Juica, Rodas, Solar, Borda, Vargas, Muñoz, Paredes, Christodoulides and Velasquez.https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcimb.2017.00399/ful

Are Patagonia grasslands being overgrazed? A response to Marino et al. (2020)

Based upon primary productivity estimates, Oliva et al. (2019) concluded that, at the end of last century and after long periods of overgrazing, Patagonia's domestic stocks adjusted to regional‐scale herbivore carrying capacity. Populations of guanaco, a native camelid, increased thereafter, driving combined grazing pressures once again over carrying capacity in some areas. Marino et al. (2020) argued that grazing is not really at equilibrium because domestic stocks are concentrated in areas that remain overgrazed. They support the ideas that guanaco density is auto‐regulated by resource‐defence territoriality, and that guanacos are weak competitors with domestic stock, occupying only marginal areas. In their view, Oliva et al. (2019) put guanacos in the role of scapegoats, leaving domestic stocks unchecked. Equilibrium at regional scale does not preclude overgrazing and under‐grazing at local scales. By separating areas with and without domestic stocks, Marino et al. (2020) estimated overgrazing at 28% in Chubut Province and 73% in Santa Cruz Province. Our recalculations show 28% and 47% domestic overgrazing, respectively. However, when combined with guanaco densities, these increase to 48% for Chubut and 108% for Santa Cruz. We question the hypothesised lack of competitive value and efficient self‐regulating mechanisms that would prevent guanaco populations from overshooting carrying capacity. A dataset of 13 sheep farms showed mean density of 26 ± 3.8 guanacos/km2 and high combined grazing pressures. This was also observed in a protected area of Chubut that reached 42 guanacos/km2 and crashed during drought, with 60% mortality. Thereafter, guanacos increased to 70 guanacos/km2, with recruitment rates that showed a complex response of density dependence but remained relatively elevated at densities above the estimated carrying capacity. Synthesis and applications. Marino et al. (2020) are right to question the apparent equilibrium of domestic stocks that are concentrated in areas that may be still overgrazed. But ground data show that guanaco populations have inefficient density population regulation and can reach densities well over carrying capacity, even in the presence of sheep. This does not mean that the main control should be on growing guanaco populations but it stresses our conclusion that joint management of the native‐domestic herbivore system is urgently needed. Joint management can be effected through local plans, as current guanaco management permits can only be issued in areas that are not overgrazed by sheep. Farm management plans may in this way transform an apparent competitor into a valuable resource, complementary to sheep raising.EEA Santa CruzFil: Oliva, Gabriel Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; ArgentinaFil: Paredes, Paula Natalia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; ArgentinaFil: Ferrante, Daniela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; ArgentinaFil: Cepeda, Carla Tamara. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Rabinovich, Jorge Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - la Plata. Centro de Estudios Parasitologicos y de Vectores. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Naturales y Museo. Centro de Estudios Parasitológicos y de Vectores; Argentin

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

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

A State and Transition Map for the Dry Magellan Steppe, Patagonia, Argentina

Analizamos 103 censos de vegetación de la Estepa Magallánica Seca, un área de 12000 km2 de estepas graminosas semiáridas en el SE de la Patagonia. Los objetivos del presente trabajo fueron ampliar el relevamiento de vegetación de la región, clasificar las principales comunidades, interpretarlas en función de Modelos de Estados y Transiciones (MEyT), cartografiar su distribución espacial y buscar evidencias de posibles transiciones mediante análisis de contrastes de alambrado. El análisis de conglomerados definió 10 comunidades vegetales, algunas de las cuales no estaban contempladas en el MEyT previo, por lo que fue necesario generar un nuevo MEyT. Este modelo incluye transiciones ya descriptas previamente, en las que la erosión expone horizontes Bt y genera condiciones favorables a Estepas Subarbustivas, pero además, otras en las cuales se acumulan sedimentos que favorecen a Pappostipa chrysophylla, una gramínea psamófila invasora. Tres estados que se diferenciaban en el modelo anterior por cambios reversibles de cobertura de pastos cortos fueron combinados para reflejar solamente transiciones irreversibles. Para la cartografía se trazaron polígonos alrededor de cada censo sobre imágenes satelitales LANDSAT, se combinaron de acuerdo con el análisis de agrupamiento, se obtuvieron firmas espectrales, se clasificaron y se agruparon las clases del mapa en cinco estados. La precisión del mapa fue mayor al 61%. El 39% del área correspondió a Coironales en buena condición de conservación, dominantes al sur. Le siguen en importancia las Estepas Subarbustivas con P. chrysophylla (18%) y las Estepas Subarbustivas (15%), ambas degradadas. Los contrastes de alambrados evidenciaron transiciones que habían sido hipotetizadas en el modelo, como las que llevaron a Estepas Subarbustivas degradadas asociadas probablemente a un pastoreo de invernada intenso previo. El mapa y el MEyT que se presentan en este trabajo permiten interpretar mejor la dinámica de la Estepa Magallánica Seca, una de las áreas ecológicas más diversas y productivas de la Patagonia, que muestra extensas áreas degradadas. Estos pastizales deberían ser protegidos en el futuro, ya que no existen prácticamente áreas de conservación. En este sentido, toda la región debería ser conservada por medio de un manejo de cargas ganaderas moderadas y descansos que aseguren el mantenimiento de la biodiversidad, productividad y servicios ecosistémicos.We analyzed 103 vegetation relevés in the Dry Magellan Steppe, a 12000 km2 semiarid biozone (170-270 mm of annual rainfall) dominated by grass steppes in the SE of Patagonia. The objective was to map rangeland states within the State and Transition Model (STM). Cluster analysis showed 10 communities, some of them not included in previous STM models of the region, so that a new model was designed. In addition to already described transitions such as those driven by erosion that exposes argilic soil horizons covered by dwarf Shrub Steppes, the new model includes transitions driven by eroded soil accumulation that benefit Pappostipa chrysophylla, an invasive psammophyle grass species. Three states previously differentiated by short grass cover were combined in order to reflect only irreversible transitions. Maps were obtained by drawing polygons around each relevé, grouping them in accordance to the classes defined by cluster analysis and extracting spectral firms of these areas in a Landsat 8 image. These classes were grouped into five states. We estimated 61% precision of the map. Tussock grasslands in good conservation state occupied 39% and were dominant in the south of the area. Degraded dwarf shrub steppes with P. chrysophylla (18%) and dwarf shrub steppes (15%) were next in importance. Fence contrasts in the map show some of the hypothesized transitions, such as those that lead to dwarf shrub or dwarf shrubs with P. chrysophylla in highly grazed wintering areas in the north. The map and new STM will help to interpret the dynamics of the Magellan Steppe, one of the most diverse and productive biozones of Patagonia that shows clear evidence of past degradation. Some of these rangelands should probably be protected in the future, as conservation areas are almost nonexistent. In this sense, all of the region should be conserved in productive units by managing grazing with moderate stocking rates and rests in order to ensure conservation of biodiversity, productivity and other ecosystem services.EEA Santa CruzFil: Schenkel, Cintia Anahí. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Oliva, Gabriel Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Oliva, Gabriel Esteban. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Paredes, Paula Natalia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Humano, Gervasio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Ferrante, Daniela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Ferrante, Daniela. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina

Effects of Cnidoscolus Quercifolius Pohl leaves extracts on glucemia reduction in diabetic mice / Efeitos das folhas de Cnidoscolus Quercifolius Pohl sobre a redução da glucemia em ratos diabéticos

Obesity, metabolic syndrome and diabetes are epidemic chronic situations in industrialized countries that are associated with the reduction of life quality and increase of patients’ mortality. Before the serious epidemiological picture and the impact that the diabetes causes in the society, the use of different therapeutic interventions is priority in the scientific community. Thus, the goal of this work valued the hypoglycemic effect of the aqueous and methanolic extracts of the leaves of Cnidoscolus quercifolius Pohl (faveleira). The phytochemical analysis demonstrated the carbolic acids presence, flavonols, xanthone, catechin, triterpenoids, tannin and coumarins in both extracts and the liquid chromatography of high efficiency revealed the presence of the gallic acid; a powerful metabolite antioxidant. The Diabetes was induced in mice Swiss with alloxan that they did not present mortality when treated with 100, 200 mg / kg of methanolic extract and 100, 200 and 400 mg / kg of aqueous extract for 30 days. Histopathological analysis of the animal’s organs (kidney, pancreas, liver) did not reveal architectural alteration. All the diabetic animals submmited to the extracts presented a higher reduction on the blood sugar level percentage than the ones which were undergone to the standard drug. It is important to highlight that the blood sugar level - of the diabetic animals undergone to 400 mg / kg of weight of the aqueous extract - presented glycemic reduction of 39,81 % after 30 days of treatment. These results are very promising because they show great potential for the use of this typical Brazilian Caatinga plant as an alternative therapeutic option to slow down or reduce the risk of hyperglycemia and oxidative stress in diabetic patients

Uso consensuado de un recurso escaso: desarrollo participativo de guías de buenas prácticas ganaderas para humedales patagónicos

El uso y manejo sostenible de humedales patagónicos (mallines), fuente estratégica de agua y forraje para la región, requiere cada vez mayor atención en un escenario de cambio climático e historia de desertificación que amenazan la provisión de servicios ecosistémicos. En este trabajo se presenta el avance en Patagonia del Proyecto de INTA “Humedales de la República Argentina”. En una primera instancia, se finalizó con el mapa de distribución probabilística de humedales, necesario para dar ubicación espacialmente explícita. En una segunda instancia, y conscientes de que sin consenso la aplicación de medidas puede no llegar a implementarse, se inició una etapa de coconstrucción participativa de una Guía de Buenas Prácticas (GBP) para mallines. Para ello, se generó una consulta electrónica masiva, abierta y exploratoria para indagar sobre los usuarios de mallines sus conocimientos acerca de sus bondades ecológico-productivas, su opinión acerca de 5 prácticas de manejo comúnmente difundidas y propuestas alternativas de uso y manejo no contempladas. Basados en esa información, en diciembre de 2022, se desarrolló de manera simultánea (nodos Bariloche, Esquel y Río Gallegos) el primer taller participativo de la región, invitando a representantes de diversos ámbitos (productivo, ambiental, científico, gubernamental, etc.) a participar del encuentro presencial. Los resultados preliminares muestran que las prácticas propuestas son, en general, las que prevalecen en el conocimiento mayoritario, que las prácticas alternativas propuestas muchas veces son variantes de estas primeras y que, dentro de este primer grupo, existen preferencias a la hora de ejecutarlas. Las dificultades en aplicación se caracterizaron principalmente como económicas, seguidas de falta de conocimiento de su aplicación o de los efectos generados. A partir de estos encuentros y la nueva información disponible, se está elaborando la versión inicial de las GBP para mallines de la Patagonia argentina. Se espera que sea un producto de utilidad para el uso sustentable de los recursos naturales de la región y que, a partir del seguimiento de su implementación y el diálogo constante con los usuarios, reciba las actualizaciones necesarias.EEA BarilocheFil: Enriquez, Andrea Soledad. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche; ArgentinaFil: Enriquez, Andrea Soledad. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones Forestales y Agropecuarias Bariloche; ArgentinaFil: Aramayo, Maria Valeria Del Lu. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche; ArgentinaFil: Buono, Gustavo Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Chubut; Argentina.Fil: Curcio, Matías Hernán. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agroforestal Esquel; ArgentinaFil: Fernandez, Manuela Teresa. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche. Instituto de Investigaciones Forestales y Agropecuarias Bariloche; ArgentinaFil: Fernandez, Manuela Teresa. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones Forestales y Agropecuarias Bariloche; ArgentinaFil: García Martínez, Guillermo Carlos. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agroforestal Esquel; ArgentinaFil: Navarro, María Fabiana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; Argentina.Fil: Paredes, Paula Natalia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Umaña, Fernando. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche; ArgentinaFil: Utrilla, Victor Ricardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Vargas, Paola Patricia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Dirección Nacional Asistente Transferencia y Extensión; ArgentinaFil: Cremona, Maria Victoria. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche; Argentin

Situación de los establecimientos ganaderos en Santa Cruz para el año 2021

El centro de la provincia tiene, desde hace años, graves problemas de desertificación, con pérdida de cobertura vegetal, suelo y capacidad productiva (Del Valle et al., 1997). Los departamentos Magallanes, Río Chico y Corpen Aike han sufrido con mayor intensidad un notable y paulatino descenso de la carga ovina debido a graves problemas de erosión (Andrade, 2002, 2005). Además, la Meseta Central y el Departamento Deseado en particular, han sufrido las consecuencias de la erupción del volcán Hudson (agosto 1991), la cual ha sido muchas veces relativizada cuando se la analiza al momento de explicar la crisis del sector ganadero en dicha zona (Vázquez, 2012). Una de las consecuencias más notorias del deterioro de estas áreas es el abandono de stablecimientos, notable durante los años ´90 y que no se ha detenido posteriormente. La mayor parte de los establecimientos desocupados se encuentran en la Meseta Central, zona que se caracteriza por terrenos de baja productividad primaria, menor superficie y menores inversiones (Barbería, 1994). En la década del 90 se estimó que 300 establecimientos ganaderos de los 1261 existentes en ese periodo fueron abandonados y alrededor de setecientos no cubrían los costos operativos (Andrade et al., 2010; Barbería, 1994). Estos establecimientos se constituyen en un problema en tanto su potencialidad productiva permanece ociosa. Además, generan una presión de predadores sobre los establecimientos con stock y dificultades a los productores vecinos, que deben hacerse cargo de la totalidad del mantenimiento de los alambrados perimetrales, entre otras actividades que, además, involucran inversiones muchas veces importantes. El abandono de la infraestructura dificulta también la posible incorporación de estas tierras a establecimientos en producción que puedan considerar la opción de expandirse territorialmente por compra o alquiler (Andrade, 2012; Andrade et al., 2010). Por otro lado, según los últimos análisis económicos (Bonil et al., 2017; Roa et al., 2021; Schorr et al., 2015), es claro que los dueños no viven exclusivamente del campo, ya que las rentabilidades son negativas, por lo que el productor debe contar con otras alternativas de ingresos. Ante esta situación, se propuso realizar el presente trabajo en forma articulada entre Instituciones y Organizaciones vinculadas al sector (FIAS, CAP, SENASA, UNPA, INTA, IPG, RENATRE) para determinar la superficie y cantidad de establecimientos desocupados y sin producción agropecuaria, con el objetivo de generar información estratégica que contribuya a dimensionar y abordar las diversas aristas que esta problemática presenta en Santa Cruz. La información relevada permitirá caracterizar de manera clara la situación respecto del despoblamiento del área analizada y servirá de base de análisis para elaborar propuestas de abordaje de esta problemática en relación con el Plan de Desarrollo Estratégico del Sector Agropecuario Provincial (en el marco de la Ley provincial 3692/2020). Además, será de utilidad para planes de ocupación territorial, para la generación de propuestas a nivel de políticas públicas y para realizar recomendaciones a productores, como así también para implementar estrategias de control de especies predadoras en pos del desarrollo de una ganadería extensiva sustentable.EEA Santa CruzFil: San Martino, Liliana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz. Agencia de Extensión Los Antiguos; Argentina.Fil: Paredes, Paula Natalia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Ferrante, Daniela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Ferrante, Daniela. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Peri, Pablo Luis. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Peri, Pablo Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Peri, Pablo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Oliva, Gabriel Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Oliva, Gabriel Esteban. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Gargaglione Verónica Beatriz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Roa, Martín Angel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz. Agencia de Extensión Los Antiguos; Argentina.Fil: Schorr, Alan Geoffrey. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Moscovich, Fabio Abel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Andrade, Larry. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica San Julián; Argentina.Fil: Grima, Daniel. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Vazquez, Miriam. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: De Urquiza, Javier. Consejo Agrario Provincial de Santa Cruz; Argentina.Fil: Rodríguez, Patricia. Consejo Agrario Provincial de Santa Cruz; Argentina.Fil: O’Byrne, Miguel. Instituto de Promoción de la Ganadería de Santa Cruz (IPG); Argentina.Fil: Williams, Marcos. Registro Nacional de Trabajadores Rurales y Empleadores (RENATRE) Delegación Santa Cruz; Argentina.Fil: Williams, Marcos. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Instituto de Trabajo, Economía y Territorio; Argentina.Fil: Apesteguía, Sebastián. Federación de Instituciones Agropecuarias de Santa Cruz; Argentina.Fil: Etchepare, Magdalena. Servicio Nacional de Sanidad y Calidad Agroalimentaria (SENASA). Santa Cruz; Argentina

Métodos de evaluación de Pastizales en Patagonia Sur

Prólogo de la presente edición: “En los últimos cincuenta años hemos observado cómo ha ido reduciéndose el stock ganadero de las provincias patagónicas. Se han ensayado muchas estrategias de fortalecimiento de la ganadería que no han dado los resultados esperados. La mayor parte de ellas estuvieron orientadas a reposición animal. Si bien científicos como el Ing. Alberto Soriano lo expresaron en 1950 nos faltó convicción para reconocer que la ganadería patagónica se basa en los forrajes que consumen sus animales. Y es allí donde debemos poner nuestras prioridades. Sin una buena alimentación no es posible tener buena reproducción, sanidad, calidad de lana y carne y avanzar en programas de genética. Por otro lado se aprecia un deterioro de los recursos naturales como consecuencia de las actividades humanas sin presupuestos de uso. El presenta Manual realiza una contribución significativa en este sentido aportando las distintas técnicas disponibles en la región para evaluar y utilizar los recursos forrajeros.” Ing. Agr. Jorge Manuel Salomone ex- Director EEA ChubutEEA ChubutFil: Behr, Santiago Javier. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Chubut; ArgentinaFil: Bottaro, Hugo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Esquel; ArgentinaFil: Buduba, Carlos Guillermo. Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco. Facultad de Ingeniería. Centro de Estudios Ambientales Integrados; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Esquel; ArgentinaFil: Buono, Gustavo Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Chubut; ArgentinaFil: Cesa, Ariela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Ciari, Georgina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Esquel; ArgentinaFil: Escobar, Juan Maria. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Chubut; ArgentinaFil: Ferrante, Daniela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Chubut; ArgentinaFil: Garcia Martinez, Guillermo Carlos. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Esquel; ArgentinaFil: González, Liliana. Consejo Agrario Provincial de Santa Cruz; ArgentinaFil: Irisarri, Gonzalo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Laboratorio de Análisis Regional y Teledetección; Argentina.Fil: Lateulade, José Ignacio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Esquel; ArgentinaFil: Livraghi, Enrique. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Centro Regional Patagonia Sur. Agencia De Extensión Rural Ushuaia; Argentina.Fil: Massara Paletto; Virginia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estacion Experimental Agropecuaria Chubut; ArgentinaFil: Nakamatsu, Viviana Beatriz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Chubut; ArgentinaFil: Oliva, Gabriel Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Paredes, Paula Natalia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Peri, Pablo Luis. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Rial, Pablo Eduardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Utrilla, Victor Ricardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Villa, Martin Diego. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Esquel; Argentin

Distribución de humedales en la República Argentina

Los humedales, que representan aproximadamente el 7% de la superficie de la tierra (Ramsar, 2018) se encuentran entre los ecosistemas más valiosos no sólo en términos socioeconómico-productivos, sino también ambientales, dada su importancia en la provisión de servicios ecosistémicos y biodiversidad. La extensión de humedales naturales viene disminuyendo en todo el mundo y cada vez con mayor celeridad. El crecimiento poblacional previsto para las próximas décadas generará un incremento en la demanda de servicios ecosistémicos provenientes de esto socio-agroecosistemas, con lo cual el maximizar oportunidades productivas y al mismo tiempo minimizar potenciales impactos ambientales y sociales negativos, constituye el gran desafío para los tomadores de decisión. Esto requiere del análisis, aplicación y evaluación de herramientas y tecnologías que contribuyan a la gestión sostenible de los humedales. En los últimos años, el incremento de flujos de datos satelitales de libre acceso, el surgimiento de la computación en la nube y el creciente uso de algoritmos de aprendizaje automatizado han facilitado la integración y procesamiento de grandes volúmenes de datos permitiendo acortar tiempos y mejorar productos cartográficos. En Argentina son escasos los trabajos de abordaje a nivel nacional en relación a la ubicación de los humedales en el territorio nacional. El objetivo de nuestro trabajo fue, por un lado, generar un mapa actualizado de la probabilidad de ocurrencia y distribución de humedales en todo el país a partir de un análisis multitemporal de 20 años de imágenes satelitales, así como desarrollar un marco metodológico que permita establecer dicha ocurrencia en todo el territorio nacional, a través de una plataforma de fácil acceso y de fuente abierta. Para esto, se procesó 26.000 sitios de entrenamiento, 54720 imágenes satelitales de los sensores Landsat 5 y 8 y el Modelo Digital de Elevaciones de Argentina (MDE_Ar), a partir de los cuales se derivaron 43 variables predictoras, se aplicó el algoritmo Random Forest (RF) dentro del Google Earth Engine (GEE). El mapa resultante presenta una muy buena precisión en términos de análisis de campo, visual y estadístico, teniendo en cuenta la gran superficie del país (2,78 millones km2). La exactitud global de la determinación fue del 89%, mientras que la exactitud del productor y usuario (especificidad y precisión, respectivamente) para la clase humedal fue, en ambos casos, del 94%. Basándonos en el mapa final de determinación, estimamos que el 9,5% (265.200 km2) de Argentina está cubierto por humedales.Fil: Navarro, Marí­a Fabiana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Navarro, Carlos S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Reconquista. ArgentinaFil: Barrios, Raúl. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes, ArgentinaFil: Dieta, Victorio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Delta del Paraná. Agencia De Extensión Rural Delta Frontal; ArgentinaFil: Garcia Martinez, Guillermo Carlos. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Esquel; ArgentinaFil: Iturralde, Rosario. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Agencia de Extensión Rural Olavarría; Argentina.Fil: Iturralde Ortegui, María del Rosario. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Agencia de Extensión Rural Olavarría; Argentina.Fil: Kurtz, Ditmar Bernardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentina.Fil: Michard, Nicole Jacqueline. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Recursos Biológicos; ArgentinaFil: Paredes, Paula Natalia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Saucedo, Griselda Isabel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Alday, Silvina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina.Fil: Cianfagna, Francisco. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas, Departamento de Hidrología; ArgentinaFil: Curcio, Matías Hernán. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agroforestal Esquel; ArgentinaFil: Enriquez, Andrea Soledad. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche. Área Recursos Naturales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones Forestales y Agropecuarias Bariloche; ArgentinaFil: Lopez, Astor Emilio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Sáenz Peña; ArgentinaFil: Miranda, Federico Waldemar. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria El Colorado. Agencia de Extensión Rural Formosa; ArgentinaFil: Pezzola, Alejandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Umaña, Fernando. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche. Laboratorio de Teledetección; ArgentinaFil: Vidal, Claudia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Reconquista; Argentina.Fil: Winschel, Cristina Ines. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Gavier Pizarro, Gregorio Ignacio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Recursos Biológicos; ArgentinaFil: Calamari, Noelia Cecilia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; Argentin

Estimating the global conservation status of more than 15,000 Amazonian tree species

Estimates of extinction risk for Amazonian plant and animal species are rare and not often incorporated into land-use policy and conservation planning. We overlay spatial distribution models with historical and projected deforestation to show that at least 36% and up to 57% of all Amazonian tree species are likely to qualify as globally threatened under International Union for Conservation of Nature (IUCN) Red List criteria. If confirmed, these results would increase the number of threatened plant species on Earth by 22%. We show that the trends observed in Amazonia apply to trees throughout the tropics, and we predict thatmost of the world’s >40,000 tropical tree species now qualify as globally threatened. A gap analysis suggests that existing Amazonian protected areas and indigenous territories will protect viable populations of most threatened species if these areas suffer no further degradation, highlighting the key roles that protected areas, indigenous peoples, and improved governance can play in preventing large-scale extinctions in the tropics in this century