Evaluating Enterprise Content Management Tools in a Real Context

Managing documentation in a suitable way has become a critical issue for any organization. Or ganizations depend on the information they store and they are required to have appropriate mechanisms to support the functional needs of information storage, management and retrieval. Currently, there are several tools in the market, both free software and proprietary license, nor mally named Enterprise Content Management (ECM) tools, which offer relevant solutions in this context. This paper presents a comparative study among several of the most commonly used ECM tools. It starts with a systematic review of the literature to analyze possible solutions and then it defines a characterization schema instantiated in a particular case, the Regional Government of AndalusiaMinisterio de Educación y Ciencia TIN2013-46928-C3-3-

What are the characteristics that are designed and applied in the intercultural education program at the spanish educational centers?

El profesorado, de forma general, se encuentra de acuerdo en cuanto a la pertinencia y necesidad de la educación intercultural en nuestras escuelas, pero ¿la interculturalidad forma parte del currículum de la escuela? ¿Cómo se plantea la interculturalidad? ¿Cómo se aplica la educación intercultural? ¿Cuáles son las necesidades del profesorado ante la educación intercultural? ¿Quién está envuelto o debe estar envuelto en este proceso? ¿Cuáles son las propuestas del profesorado para su aplicación? Éstas son algunas de las preguntas a las que procuramos dar respuesta con nuestra investigación, en la que hemos utilizado la técnica de recogida de datos denominada grupos de discusión y hemos analizado la información obtenida con el Programa informático Nudist Vivo, versión 8.The teaching staff, in general, is in agreement with the relevance and the necessity to apply to the intercultural education in schools, but: Is the intercultural education present in the schools currículum?, how is it raise?, how is it applied?, which are the needs of the teaching staff respect to the intercultural education?, who is involve or must be in this process?, which are the proposals of the teaching staff for its application? These are some of the questions we are trying to answer with our investigation, in which, we have used the data collection technique call «discussion groups» and we have analyzed the obtained data with the computer science Program Nudist Vivo, version 8

Evaluación del comportamiento de genotipos de soja frente a la mancha anillada en el noroeste argentino durante la campaña 2016/2017

Durante la campaña 2016/2017 se pudo confirmar que existe un comportamiento diferencial de los cultivares de soja a la mancha anillada bajo condiciones de infección natural, tal como se ha venido registrando en años anteriores. Esta información será corroborada en inoculaciones con el patógeno bajo condiciones controladas para poder así terminar de definir la reacción de los cultivares más difundidos a esta importante enfermedad que afecta los cultivos de soja de la región. Esta información será de utilidad para los productores ya que aportará una herramienta más al manejo integrado de la mancha anillada en soja.Fil: Reznikov, Sebastian. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (P); Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (p). Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino; ArgentinaFil: de Lisi, Vicente. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (P); ArgentinaFil: Escobar, Marcela. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (P); Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (p). Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino; ArgentinaFil: Claps, María Paula. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (p). Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino; Argentina. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (P); ArgentinaFil: Gomez Ponce, Eduardo Nicolás. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (P); ArgentinaFil: Devani, Gabriel. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (P); ArgentinaFil: Pereyra, Martina María. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (P); Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (p). Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino; ArgentinaFil: Martínez Monteros, María José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (p). Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino; Argentina. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (P); ArgentinaFil: González, Victoria. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (P); ArgentinaFil: Ploper, Leonardo Daniel. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (P); Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (p). Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino; Argentin

Bone Mass and the CAG and GGN Androgen Receptor Polymorphisms in Young Men

BACKGROUND: To determine whether androgen receptor (AR) CAG (polyglutamine) and GGN (polyglycine) polymorphisms influence bone mineral density (BMD), osteocalcin and free serum testosterone concentration in young men. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Whole body, lumbar spine and femoral bone mineral content (BMC) and BMD, Dual X-ray Absorptiometry (DXA), AR repeat polymorphisms (PCR), osteocalcin and free testosterone (ELISA) were determined in 282 healthy men (28.6+/-7.6 years). Individuals were grouped as CAG short (CAG(S)) if harboring repeat lengths of < or = 21 or CAG long (CAG(L)) if CAG > 21, and GGN was considered short (GGN(S)) or long (GGN(L)) if GGN < or = 23 or > 23. There was an inverse association between logarithm of CAG and GGN length and Ward's Triangle BMC (r = -0.15 and -0.15, P<0.05, age and height adjusted). No associations between CAG or GGN repeat length and regional BMC or BMD were observed after adjusting for age. Whole body and regional BMC and BMD values were similar in men harboring CAG(S), CAG(L), GGN(S) or GGN(L) AR repeat polymorphisms. Men harboring the combination CAG(L)+GGN(L) had 6.3 and 4.4% higher lumbar spine BMC and BMD than men with the haplotype CAG(S)+GGN(S) (both P<0.05). Femoral neck BMD was 4.8% higher in the CAG(S)+GGN(S) compared with the CAG(L)+GGN(S) men (P<0.05). CAG(S), CAG(L), GGN(S), GGN(L) men had similar osteocalcin concentration as well as the four CAG-GGN haplotypes studied. CONCLUSION: AR polymorphisms have an influence on BMC and BMD in healthy adult humans, which cannot be explained through effects in osteoblastic activity

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.

Evaluación de un programa de intervención en inteligencia emocional: Un estudio comparado entre España y México

Existen diferentes estudios que demuestran la importancia de atender la inteligencia emocional (I.E.) en contextos educativos. Muchos profesionales entienden la I.E y su aplicación como una posible vía de acción, que permite solventar parte de las nuevas dificultades escolares y sociales, que se presentan en los centros educativos del siglo XXI. Debido a estas circunstancias, el número de programas de intervención en I.E. está en aumento. Para la inmensa mayoría de este tipo de programas no se ha comprobado su efectividad, por lo tanto, se detecta la necesidad de evaluar el impacto de programas de intervención en I.E. en entornos educativos. Dado que, hasta la fecha, no hay estudios que analicen el efecto de programas de intervención en I.E. apoyados en la atención plena o mindfulness en aulas hispano hablantes de educación secundaria, consideramos necesario hacer un estudio de sus posibles efectos en dos contextos educativos diferentes. En este trabajo nos planteamos tres objetivos generales, a raíz de una serie de preguntas que nos han ido surgiendo de la lectura existente sobre la temática y expuesta previamente en el marco teórico. Evaluar la adaptación de un programa de intervención basado en el desarrollo de la Inteligencia Emocional Plena aplicado en una escuela pública de la ciudad de Playa del Carmen, Quintana Roo, Estados Unidos de México. Evaluar la adaptación de un programa de intervención basado en el desarrollo de la Inteligencia Emocional Plena aplicado en una escuela pública de la ciudad de Cádiz, España. Comparar los resultados obtenidos en la evaluación de la adaptación del programa de intervención basado en el desarrollo de la Inteligencia Emocional Plena en los dos contextos México y España.Tesis Univ. Granada. Programa Oficial de Doctorado en: Ciencias de la Educació

Aprendiendo a través de tareas de evaluación auténticas: Percepción de estudiantes de grado en educación infantil

Authentic assessment offers students opportunities to learn through the process of assessment itself (Brown, 2015). One of the key principles for the design of this type of assessment is developing authentic assessment tasks that represent both content and the core skills (Vallejo y Molina, 2014). This study follows a questionnaire-based survey design with the goal of finding out university students' perception of the assessment process conducted in the subject Systematic Observation and Context Analysis, based on the proposals of Boud (2010). The sample consists of 131 students, belonging to the three first-year groups on the Degree in Early Childhood Education (University of Cádiz). The results show a high level of satisfaction among the students with the assessment conducted. They perceive that the assessment task allowed them to increase motivation and understand systematic observation as a necessary technique for reflection on educational practice, as well as being realistic and challenging, which has facilitated more useful and meaningful learning. Learning through a real experience is the main positive aspect, with the lack of time highlighted as the main drawback. The design and implementation of these types of assessment break away from the predominant assessment system at universities, more aimed at the verification and evaluation of learning than at its improvement (Lukas, Santiago, Lizasoain y Etxeberria, 2017).La evaluación auténtica ofrece a los estudiantes oportunidades para aprender a través del propio proceso de evaluación (Brown, 2015). Uno de los principios fundamentales para lograrlo es desarrollar tareas de evaluación auténticas que representen tanto el contenido como las habilidades centrales (Vallejo y Molina, 2014). El estudio que se presenta sigue un diseño de encuesta basado en cuestionario con el objetivo de conocer la percepción de los estudiantes universitarios acerca del proceso de evaluación llevado a cabo en la asignatura Observación Sistemática y Análisis de Contextos, diseñado a partir de las propuestas de Boud (2010). La muestra se compone de 131 estudiantes, pertenecientes a los tres grupos de primer curso del Grado en Educación Infantil (Universidad de Cádiz). Los resultados muestran un alto grado de satisfacción por parte de los estudiantes con la evaluación llevada a cabo. Perciben que la tarea de evaluación les ha permitido aumentar la motivación y comprender la observación sistemática como una técnica necesaria para la reflexión sobre la práctica educativa, además de ser realista y retadora lo cual ha facilitado un aprendizaje más útil y significativo. Aprender a través de una experiencia real se convierte en el primordial aspecto positivo, destacando la falta de tiempo como principal inconveniente. El diseño y puesta en práctica de este tipo de evaluaciones rompen con el sistema de evaluación predominante en las universidades, más dirigida a la comprobación y valoración de los aprendizajes que a la mejora de estos (Lukas, Santiago, Lizasoain y Etxeberria, 2017)

Assessment of an educational intervention program in emotional intelligence

El presente estudio se centra en la evaluación de una adaptación al contexto escolar del Programa de Intervención en Inteligencia Emocional Plena (P.I.N.E.P.). El programa se ha aplicado en alumnos de tercero de educación secundaria obligatoria de escuelas públicas de Cádiz, España. Para su evaluación se ha aplicado un análisis cualitativo, también se ha utilizado un análisis cuantitativo, para el que se ha aplicado la versión española del Trait Meta-Mood Scale (TMMS 24). Han participado 100 alumnos (48 grupo control y 52 grupo experimental). Los resultados han mostrado que más de un 64.5 por ciento de los casos perciben aprender habilidades emocionales. En el análisis cuantitativo, los resultados han mostrado diferencias significativas entre los grupos control y experimental.The present study focuses on the assessment of a school context adaptation of the P.I.N.E.P (Plein Emotional Intelligence Intervention Programme). The programme has been implemented with students of compulsory secondary education in public schools in Cádiz, Spain. A qualitative analysis has been applied for its assessment. A quantitative analysis has also been used with the Spanish version of the Trait Meta-Mood Scale (TMMS 24). There were 100 students participating (48 in the control group and 52 in the experimental group). The results showed that over 64.5 per cent of the students perceived to be learning emotional skills. In the quantitative analysis, the results showed significant differences between the control and the experimental group

Crecimiento económico en dolarización: discusión teórica y evidencia en Ecuador

Evidencia empírica previa señala que las economías dolarizadas tienen menores tasas de inflación y de crecimiento económico que las economías no dolarizadas. En cierta medida, esto podría explicarse por la ausencia de moneda propia, hecho que imposibilita implementar una política monetaria contra-cíclica. Al mismo tiempo, una economía dolarizada podría convertirse en ventaja, toda vez que el gobierno no puede crear emisión inorgánica de dinero. En el presente documento se analizan, desde el punto de vista teórico y empírico, la exposición y consecuencias sobre la economía ecuatoriana ante tres shocks exógenos: (i) caída en el precio del petróleo, (ii) apreciación del tipo de cambio y (iii) reducción en el flujo de remesas. Se demuestra que (i) y (ii) aparecen conjuntamente, y que el ciclo de la actividad económica del país muestra una fuerte correlación con el precio del petróleo, especialmente a partir del año 2007, con una propensión al endeudamiento en períodos de contracción económica

大学教师对学习结果评估质量的看法

يتطلب تقييم تحقيق مخرجات التعلم المواءمة البناءة بين التدريس والتقييم والتعلم, مما يبرز أهمية تصميم مهام التقييم التي تلبي شروط الجودة الكافية لتعزيز التعلمتعلم الطلاب.أجريت هذه الدراسة بهدف تحليل التصور السائد بأن أعضاء هيئة التدريس بالجامعة لديهم خصائص مهام التقييم التي يصممونها في ممارستهم التقييمية. اتبعت الدراسة منهجية مختلطة( تصميم تسلسلي استكشافي) باستخدام استبيان التقرير الذاتي RAPEVA-Teacher حول ممارساتهم في تقييم نتائج التعلم. تم الحصول على رأي 416 أستاذًا من ست جامعات عامة في مختلف مجتمعات الحكم الذاتي الإسبانية. الشفافية, من خلال المعلومات المقدمة للطلاب, وعمق المهام هما الجانبان الأكثر إبرازًا من قبل المعلمين. من ناحية أخرى, فإن التغذية الراجعة أو مشاركة الهيئة الطلابية في عمليات التقييم هي جوانب لا يأخذها أعضاء هيئة التدريس بعين الاعتبار. لإبراز الفروق في الإدراك المكتشفة حسب الجامعة ومجال المعرفة ودرجة الأمان والرضا عن نظام التقييم .تمشيا مع النتائج ، يتم تقديم خطوط بحثية مستقبلية لتعزيز فهم أفضل لممارسات التقييم في التعليم العالي.Assessment of whether learning outcomes have been achieved requires teaching, assessment and learning to be constructively aligned, highlighting the importance of designing assessment tasks that meet the necessary quality conditions to strengthen student learning. This study was carried out to analyse university lecturers’ perception of their design characteristics in the assessment tasks as part of their evaluative practice. The study followed a mixed methodology (exploratory sequential design) using the RAPEVA questionnaire -Self-report from teaching staff on their practice in learning outcome assessment. This questionnaire collected opinions from 416 teachers working at six public universities in various Spanish autonomous regions. The transparency, through information provided to the students, and the depth of the tasks are two aspects often mentioned by the teachers. On the other hand, feedback or participation from students in assessment processes are aspects which teachers consider less important. This detects differences in perception depending on the university, the field of knowledge and how secure and satisfied the teachers feel regarding the assessment system. In accordance with the results, future lines of research are suggested that favour greater understanding of evaluative practices in higher education.Evaluar la consecución de los resultados de aprendizaje exige un alineamiento constructivo entre enseñanza, evaluación y aprendizaje, en el que se destaca la importancia del diseño de tareas de evaluación que cumplan con las condiciones de calidad suficientes para que sean potenciadoras del aprendizaje del estudiante. Este estudio se ha realizado con la finalidad de analizar la percepción que tiene el profesorado universitario de las características de las tareas de evaluación que diseña en su práctica evaluativa. El estudio ha seguido una metodología mixta (diseño secuencial exploratorio) utilizando el cuestionario RAPEVA-Autoinforme del profesorado sobre su práctica en la evaluación de resultados de aprendizaje. Se ha recabado la opinión de 416 profesores de seis universidades públicas de diferentes comunidades autónomas españolas. La transparencia, a través de la información que se facilita a los estudiantes y la profundidad de las tareas son los dos aspectos más destacados por el profesorado. En cambio, la retroalimentación o la participación del estudiantado en los procesos de evaluación son aspectos menos considerados por parte del profesorado. De destacar las diferencias de percepción detectadas en función de la universidad, el ámbito de conocimiento y el grado de seguridad y satisfacción con el sistema de evaluación. En consonancia con los resultados, se ofrecen futuras líneas de investigación que favorezcan una mayor comprensión de las prácticas evaluativas en educación superior.Avaliar a consecução dos resultados de aprendizagem exige um alinhamento construtivo entre ensino, avaliação e aprendizagem, no qual se destaca a importância de conceber tarefas de avaliação que cumpram as condições de qualidade suficientes para potenciarem a aprendizagem do estudante. Este estudo foi realizado com a finalidade de analisar a perceção dos professores universitários sobre as características das tarefas de avaliação que concebem na sua prática de avaliação. O estudo seguiu uma metodologia mista (design sequencial exploratório) utilizando o questionário RAPEVA-Autorrelato dos professores sobre a sua prática na avaliação de resultados da aprendizagem. Recolheu-se a opinião de 416 professores de seis universidades públicas de diferentes comunidades autónomas espanholas. A transparência, através da informação fornecida aos alunos, e a profundidade das tarefas são os dois aspetos mais salientados pelo pessoal docente. Por outro lado, o feedback ou a participação dos estudantes nos processos de avaliação são aspetos menos considerados pelos professores. É de salientar as diferenças de perceção detetadas em função da universidade, do âmbito de conhecimento e do grau de segurança e satisfação com o sistema de avaliação. De acordo com os resultados, oferecem-se linhas de investigação futuras que favoreçam uma maior compreensão das práticas de avaliação no ensino superior.Avaliar a consecução dos resultados de aprendizagem exige um alinhamento construtivo entre ensino, avaliação e aprendizagem, no qual se destaca a importância de conceber tarefas de avaliação que cumpram as condições de qualidade suficientes para potenciarem a aprendizagem do estudante. Este estudo foi realizado com a finalidade de analisar a perceção dos professores universitários sobre as características das tarefas de avaliação que concebem na sua prática de avaliação. O estudo seguiu uma metodologia mista (design sequencial exploratório) utilizando o questionário RAPEVA-Autorrelato dos professores sobre a sua prática na avaliação de resultados da aprendizagem. Recolheu-se a opinião de 416 professores de seis universidades públicas de diferentes comunidades autónomas espanholas. A transparência, através da informação fornecida aos alunos, e a profundidade das tarefas são os dois aspetos mais salientados pelo pessoal docente. Por outro lado, o feedback ou a participação dos estudantes nos processos de avaliação são aspetos menos considerados pelos professores. É de salientar as diferenças de perceção detetadas em função da universidade, do âmbito de conhecimento e do grau de segurança e satisfação com o sistema de avaliação. De acordo com os resultados, oferecem-se linhas de investigação futuras que favoreçam uma maior compreensão das práticas de avaliação no ensino superior.对学习结果的评估需要在教学、评估及学习间实现建设性对齐，因此设计符合质量标准且能推动学生学习的评估任务就变得尤为重要。该研究的主要目的是分析大学教师对评估实践中的评估任务特点有哪些看法。研究遵循混合方法（探索性顺序法），使用RAPEVA问卷，教师对学习成果评估实践的自我反馈报告，得到来自西班牙各自治区6所公立大学共416名教师的意见。其中给学生提供信息的透明度和任务深度是教师观点中最突出的两个方面。相反，学生的反馈和参与是教师评估过程中考虑最少的两项内容。值得强调的还有来自不同大学的教师的态度差异、知识领域、对评估系统的安全感和满意值这几个因素。该研究的成果为未来的研究提供了方向，让我们对高等教育评估实践的理解更进一步